JP7020586B2 - 配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定装置 - Google Patents

Description

本開示は、ユーザからの配車リクエストに応じて車両を配車する配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定装置に関する。

従来、ユーザが配車リクエストした地点からのアクセス難易度を基準に、事前に定めた乗降車可能地点から、推奨乗降地点を一カ所、もしくは複数個所をユーザに提示する。そして、ユーザに選ばれた乗降地点へ車を配車する配車サービス乗車地決定システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

米国特許出願公開２０１６／０３７０１９４号公報

特許文献１に開示されたシステムでは、ユーザのアクセス難易度と自動運転車両のアクセス難易度を用いて、推奨乗降地を選定している。しかし、どこでも乗降車可能なステーションフリーの配車サービスの場合には、乗車地に物理的な目印が存在しないため、ユーザが乗車地を適切に認知することが出来ない、という課題があった。

本開示は、上記課題に着目してなされたもので、ユーザから配車リクエストがあると、乗車地候補の中からユーザが正しく乗車地に到着できる適切な乗車地を決定することを目的とする。

上記目的を達成するため、本開示は、配車情報データサーバーと端末とを備え、端末からの配車リクエストに基づき配車車両への乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法であって、下記の手順とする。
配車リクエストを取得すると、配車をリクエストした地点の位置情報を取得する。
位置情報と地図情報に基づいて、位置情報の周辺に存在する乗車地候補を抽出する。
視認可能な目標物を地図上の地点として登録した地図データベースに基づき、乗車地候補の周辺に存在する周辺目標物の情報を抽出する。
乗車地候補に対して乗車地として認知しやすさをあらわす指標である乗車地認知難易度を、乗車地候補と周辺目標物との位置関係に基づき算出する。
乗車地候補のうち乗車地認知難易度が低い乗車地候補を、乗車地として決定する。

このため、ユーザから配車リクエストがあると、乗車地候補の中からユーザが正しく乗車地に到着できる適切な乗車地を決定することが出来る。

実施例１の配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムが適用された配車サービスネットワークの全体構成を示すネットワーク構成図である。 配車サービスネットワークに有する配車情報データサーバー・車載オンボードユニット・モバイル端末器の詳細構成を示すブロック図である。 背景技術での配車サービスの乗車地決定作用の概念を示す乗車地決定作用説明図である。 実施例１での配車サービスの乗車地決定作用の概念を示す乗車地決定作用説明図である。 配車情報データサーバーで実行される配車サービスの乗車地決定制御処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本開示による配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムを実施するための形態を、図面に示す実施例１に基づいて説明する。

実施例１の配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムは、ユーザからの配車リクエストに応じて車両を配車するオンデマンド型の配車サービスネットワークに適用される。以下、実施例１の構成を、「全体システム構成」、「配車情報データサーバー／車載オンボードユニット／モバイル端末器の詳細構成」に分けて説明する。

［全体システム構成］
図１は、実施例１の配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムが適用された配車サービスネットワークの全体構成を示す。以下、図１に基づいて配車サービスネットワークの全体システム構成を説明する。

配車サービスネットワークは、図１に示すように、配車情報データサーバー１と、車載オンボードユニット２（車載端末）と、モバイル端末器３（ユーザ端末）と、を備える。これらの情報機器は、無線通信での送受信によって情報交換する。ここで、「配車サービス」とは、例えば、タクシーサービスやレンタカーサービスやカーシェアサービスなどに所属する車両を配車車両４として取り扱い、ユーザからの配車リクエストに応じて車両を配車するサービスをいう。

配車情報データサーバー１は、一般的に知られるように１台もしくは複数台のコンピュータで構成され、外部からの信号入力を受け付けた上で様々な処理を行うプログラムサービスであり、例えば、配車サービス管理センター５に設置される。実施例１の配車情報データサーバー１は、複数台の配車車両４ｎの車両管理機能と、モバイル端末器３を所持する多数のユーザを管理するユーザ管理機能とを兼用するサーバーとして説明する。

配車情報データサーバー１では、ユーザから配車リクエストを受信すると、複数台の配車車両４ｎの中から配車車両４を選定し、配車リクエストを送信したユーザの乗車地／降車地を決定し、配車車両４の現在地からの走行ルートを計算する。そして、配車情報データサーバー１からは、走行ルートとユーザが乗降する停車位置にしたがって移動する指示を、選定された配車車両４の車載オンボードユニット２へ送信する。更に、配車情報データサーバー１からは、道路地図に乗車地や降車地などを加えた配車サービス情報の表示指示を、選定された配車車両４の車載オンボードユニット２及び配車リクエスト情報を送信したモバイル端末器３へ送信する。

車載オンボードユニット２は、所定の配車サービス区域内に一台の配車車両４もしくは複数台存在する配車車両４ｎに搭載されている。ここで、配車車両４は、ユーザのリクエストに応じて移動サービスを提供するサービス車両であり、給油によりガソリンを補給するガソリン車でも良いし、充電により電気を補充する電気自動車でも良い。また、ドライバーが運転する車両でも良いし、ドライバーが乗車した上で自動運転により走行する自動運転車両でも良いし、ドライバーが乗車しない無人運転車両でも良い。なお、本実施例では、以降、ドライバーが乗車した上で、自動運転により走行する自動運転車両を想定して記載する。

一台の配車車両４もしくは複数台の配車車両４ｎの車載オンボードユニット２が車両位置を算出すると、車両位置を含む車両情報を、車載オンボードユニット２から配車情報データサーバー１へ送信する。そして、選定された配車車両４の車載オンボードユニット２が配車情報データサーバー１から移動指示を受信すると、走行ルート／乗車地／降車地にしたがって配車車両４を走行／停止させる自動運転制御を行う。また、選定された配車車両４の車載オンボードユニット２が配車情報データサーバー１から表示指示を受信すると、道路地図に乗車地や降車地などを加えた配車サービス情報を提示する。

モバイル端末器３は、配車サービスのアプリケーションソフトを実装することで、配車サービスを受けるユーザとして配車サービスネットワークに参加しているスマートフォンなどの携帯情報端末である。なお、モバイル端末器３は、ユーザが所有するユーザ端末の一例である。

ユーザが配車車両４によって目的地まで走行する配車サービスを利用するときは、モバイル端末器３により配車サービスアプリを選択して表示画面４０１にリクエスト入力画面を表示する。リクエスト入力画面へのユーザ操作によって配車リクエストを入力すると、配車リクエスト情報を配車情報データサーバー１へ送信する。この配車リクエスト情報を受信した配車情報データサーバー１側では、配車リクエスト条件に適合する配車車両４の選択、走行ルートの計算、乗車地／降車地の決定などの処理を実行し、処理結果をモバイル端末器３へ送信する。そして、配車情報データサーバー１から処理結果を受信したモバイル端末器３は、道路地図に乗車地や降車地などを加えた配車サービス情報を表示画面４０１に表示する。

［配車情報データサーバー／車載オンボードユニット／モバイル端末器の詳細構成］
図２は、配車サービスネットワークに有する配車情報データサーバー１・車載オンボードユニット２・モバイル端末器３の詳細構成を示す。以下、図２に基づいて配車情報データサーバー１／車載オンボードユニット２／モバイル端末器３の各詳細構成を説明する。

（配車情報データサーバーの詳細構成）
配車情報データサーバー１は、図２に示すように、車両情報データベース１０１と、地図データベース１０２と、ユーザ情報データベース１０３と、配車リクエスト情報取得部１０４と、乗車地候補算出部１０５と、ルート計算部１０６と、を備える。さらに、配車車両選定部１０７と、乗車地認知難易度算出部１０８と、乗車地決定部１０９と、移動指示部１１０と、配車計画データベース１１１と、ユーザアクセス難易度算出部１１２と、ユーザ調整部１１３と、を備える。

車両情報データベース１０１は、車載オンボードユニット２の車両情報送信部２０２から送付された車両情報を保持するデータベースである。配車車両４として、複数台の配車車両４ｎが存在する場合は、所定のサービス区域内に存在する全ての配車車両４ｎからの車両情報がここに格納される。

ここで、「車両情報」には、少なくとも配車車両４の位置情報を含むが、この他、車両向き、車速、ドアロック及びドアの開閉状態、シートベルトセンサ値、自動運転中であるか否か、などの各種車両状態を含む。また、配車リクエスト受信可能か否か、送迎中か否か、乗客の有無及び人数、乗降車ステータス、移動指示の目的地に到着したか否か、などのように配車に関わる情報も同じ車両ＩＤに紐づけて保持される。

地図データベース１０２は、少なくとも車両が走行可能な道路リンク情報を含んだ、例えば、オープンストリートマップ（＝Ｏｐｅｎ Ｓｔｒｅｅｔ Ｍａｐ）のようなナビゲーション地図に加え、ユーザが乗車可能なエリアまたは場所の情報を含む。他に、降車地の情報、車両の待機場所の情報、ユーザが歩行するルートを計算するための歩行者道路リンク情報を含んでも良い。

地図データベース１０２には、ユーザが視認可能な目標物を地図上の地点として保持しても良い。以下、ユーザが視認可能な目標物を「ＰＯＩ（ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔの略）」という。ＰＯＩとしては、ナビゲーション地図に含まれる施設や店舗情報の他に、ユーザが視認可能な目標物であれば何を含んでも良い。例えば、看板、バス停、消火栓、などを含む。更に、特徴的な地形や道路形状を含んでも良く、例えば、坂の上、交差点、道路の分岐地点、など、ユーザが場所を認知出来る地形や道路形状であれば良い。

なお、地図データベース１０２にＰＯＩを含まない場合には、予めユーザが認知することが出来る場所を乗車候補地として地図データベース１０２に登録しておけばよい。これにより、乗車地認知難易度が低い乗車地が必ず選定されることになる。

ユーザ情報データベース１０３は、モバイル端末器３から、ユーザの配車リクエストを受信し、受信した配車リクエスト情報を保持する。また、配車計画データベース１１１から、ユーザの配車計画情報を受信し格納する。

配車リクエスト情報取得部１０４は、ユーザ情報データベース１０３に格納された各ユーザの配車リクエスト情報を取得し、乗車地候補算出部１０５に送付する。ユーザ情報データベース１０３から配車リクエスト情報を取得するタイミングは、新規ユーザの配車リクエストを受信した時でも良いし、定期的にシステム上に存在する既存ユーザを確認し、実施しても良い。

乗車地候補算出部１０５は、配車リクエスト情報取得部１０４が取得した配車リクエストに含まれる、ユーザの出発地の位置情報と、地図データベース１０２に含まれる乗車可能な場所の情報を基に、乗車地候補を算出し、配車車両選定部１０７に送付する。

乗車地候補の具体的な算出方法を説明する。地図データベース１０２に事前に乗車可能な候補地を複数登録しておき、ユーザの出発地の周囲一定範囲内の乗車地を乗車地候補とすれば良い。ここで、一定範囲は、例えば半径５００ｍの円としても良いし、地図データベース１０２に含まれる歩行経路情報を用いて一定時間内、例えば５分以内に到達可能な乗車地としても良い。また、一定範囲内の乗車地候補が少ない場合には範囲を広げても良いし、逆に多すぎる場合は範囲を狭めても良い。

ルート計算部１０６は、配車車両選定部１０７から呼び出され、地図データベース１０２に含まれる道路情報を用いて、配車車両４の現在位置から乗車地までのルート計算を行い、移動に掛かる所要時間を算出する機能を提供する。

ここで、地図データベース１０２に歩行経路が含まれる場合は、更に、ユーザ出発地と乗車地の間の歩行者ルート計算を行い、ユーザアクセス時間を更に算出しても良い。又、ルート計算部１０６でのルート計算は、例えば、経路検索アプリである「ＯＳＲＭ（Ｏｐｅｎ Ｓｏｕｒｃｅ Ｒｏｕｔｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅの略）」などの一般に用いられる手法を用いればよい。

配車車両選定部１０７は、乗車地候補算出部から送付された乗車地候補情報と車両情報データベース１０１に格納された複数台の配車車両４ｎの位置情報を基に、ルート計算部１０６のルート計算機能を用いて最適な配車車両４を選定し、乗車地認知難易度算出部１０８に送付する。

ここで、配車車両４の選定方法は、単純には、配車リクエスト情報に含まれるユーザの出発地に最も近い車両を選べばよい。また、乗車地候補毎に、ルート計算部１０６を用いて最も早く到着できる車両を選んでも良い。

乗車地認知難易度算出部１０８は、配車車両選定部１０７から送付される乗車地候補と地図データベース１０２に含まれるＰＯＩ情報を基に、まず乗車地候補周辺に存在する周辺ＰＯＩを抽出する。その上で、各乗車地候補の乗車地認知難易度Ｒを算出し、乗車地決定部１０９に送付する。

ここで、周辺ＰＯＩの抽出は、乗車地の一定範囲（例えば半径１００ｍ）内に存在するＰＯＩの全てを選んでも良いし、最寄りのＰＯＩを選んでも良いし、近い順に複数のＰＯＩを抽出してもよい。次に、乗車地認知難易度Ｒの算出方法を説明する。

単純には、乗車地認知難易度Ｒを０か１で判定することとし、乗車地の一定距離（例えば１０ｍ）以内にＰＯＩが存在するか否かを判定し、存在する場合はＲ＝０とし、存在しない場合はＲ＝１と判定すればよい。

乗車地認知難易度Ｒは、乗車地と周辺ＰＯＩの位置関係に基づき算出しても良い。例えば、最寄りのＰＯＩまでの距離をＸ（ｍ）、認知難易度最大となる距離をＣ（ｍ）として、乗車地認知難易度Ｒは、Ｒ＝Ｘ／Ｃ（Ｘ＜Ｃ）、Ｒ＝１（Ｘ≧Ｃ）などと算出すれば良い。具体的には、Ｃ＝１００ｍとして、最寄りのＰＯＩまでが１０ｍであればＲ＝０．１で、９０ｍであればＲ＝０．９となり、距離が近いほど乗車地認知難易度Ｒが小さく設定される。なお、上記の算出式は一例であり、周辺ＰＯＩとの位置関係に基づき乗車地認知難易度Ｒを算出すれば、どんな手法で算出しても良い。

乗車地認知難易度Ｒは、周辺ＰＯＩ自体の認知難易度Ｒｐに基づき算出しても良い。ＰＯＩ自体の認知難易度Ｒｐは、例えば認知難易度Ｒｐに応じて０～１の数値を事前に地図データベース１０２に登録されたＰＯＩに紐づけて登録しておけばよい。認知難易度Ｒｐの算出は、主観評価で行っても良いし、ＰＯＩの大きさや高さに基づいて計算によって算出しても良い。また、認知難易度Ｒは単純にＲ＝Ｒｐとしても良いし、周辺ＰＯＩと乗車地間の距離を加味して補正を掛けても良い。

乗車地認知難易度Ｒは、周辺ＰＯＩの特定性Ｓに基づき算出しても良い。ＰＯＩの特定性Ｓとは、ユーザがその場所をどの程度精度良く特定できるかの指標である。例えば、ＰＯＩが「東京駅」である場合には、ＰＯＩが示す範囲が半径２００ｍ程度に広がり、特定性Ｓは低い。一方、ＰＯＩが「東京駅Ａ１出口」である場合には、ＰＯＩが示す範囲が半径５ｍ程度まで下がり、特定性Ｓが高い。ここで、特定性Ｓは、例えば特定度合いに応じて０～１の数値を事前に地図データベース１０２に登録されたＰＯＩに紐づけて登録しておけばよい。特定性Ｓの算出は、主観評価で行っても良いし、ＰＯＩの示す範囲に基づいて、ＰＯＩ範囲が狭いほど特定性Ｓが高くなるよう、計算によって算出しても良い。また、乗車地認知難易度Ｒは、単純にＲ＝１－Ｓとしても良いし、周辺ＰＯＩと乗車地間の距離を加味して補正を掛けても良い。

乗車地決定部１０９は、乗車地認知難易度算出部１０８から送付された乗車地候補と、各乗車地候補の乗車地認知難易度Ｒを基に、最終的な乗車地を決定し、移動指示部１１０及び配車計画データベース１１１に、乗車地及び配車車両４の情報を送付する。ここで、乗車地は、乗車地候補のうち、乗車地認知難易度が低い乗車地候補（＝乗車地認知難易度Ｒの値が最も小さい乗車地候補）を選択すれば良い。

乗車地決定部１０９は、ユーザアクセス難易度算出部１１２を更に備え、乗車地はユーザアクセス難易度Ｄと乗車地認知難易度Ｒを基に、最終的な乗車地を決定しても良い。具体的には、ユーザアクセス難易度Ｄ及び乗車地認知難易度Ｒをそれぞれ０～１で算出した上で、両難易度の総和（Ｄ＋Ｒ）が最小となる乗車地を選択すればよい。単純な総和ではなく、重み付き総和を用いることで、どちらかの指標を重視しても良い。

乗車地決定部１０９は、ユーザ調整部１１３を更に備え、乗車地認知難易度が低い複数の乗車地候補をユーザ調整部１１３に送付した上で、ユーザの選択結果をユーザ調整部１１３から受け取り、ユーザが選択した乗車地を最終的な乗車地として選択しても良い。

移動指示部１１０は、乗車地決定部１０９から送付される乗降地及び配車車両情報と、車両情報データベース１０１に含まれる車両情報を用いて、ルート計算部１０６のルート計算機能を用いて次の目的地までのルートを算出する。そして、配車車両４を移動させる移動指示を、車載オンボードユニット２の移動指示受信部２０３に送信する。

配車計画データベース１１１は、乗車地決定部１０９から送付される乗車地及び配車車両情報を受信し、配車計画として格納する。さらに、ユーザ毎の配車計画情報を、ユーザ情報データベース１０３に送付し、配車計画情報をユーザが所持するモバイル端末器３に送信する。

ユーザアクセス難易度算出部１１２は、配車リクエスト情報に含まれるユーザの出発地と各乗車地候補の情報を用いて、出発地と乗車地候補の間のユーザアクセス難易度Ｄを算出する。ユーザアクセス難易度は、例えば、距離、到達時間、階段昇降の有無、乗降地の快適性などの評価項目をそれぞれ０～１の間でスコア化し、各項目のスコアの重み付き平均で算出すれば良い。評価項目は一例であり、他の項目を含んでも良い。

ユーザ調整部１１３は、乗車地決定部１０９から送付される複数の乗車地候補をモバイル端末器３に送信する。この時、各乗車地候補に紐づいた周辺ＰＯＩの名称や位置の他、乗車地候補と周辺ＰＯＩとの相対位置関係、などの付加情報を合わせて送信しても良い。モバイル端末器３からは、ユーザが選択した乗車地の情報を受信し、乗車地決定部１０９に送付する。

（車載オンボードユニットの詳細構成）
車載オンボードユニット２は、図２に示すように、車両位置算出部２０１と、車両情報送信部２０２と、移動指示受信部２０３と、情報提示デバイス２０４と、自動運転ＥＣＵ２０５と、を有する。なお、情報提示デバイス２０４及び自動運転ＥＣＵ２０５は共に存在する構成としたが、どちらか一方が含まれる構成でも良い。

車両位置算出部２０１は、配車車両４の位置を算出し、車両情報送信部２０２に送付する。車両位置算出部２０１は、例えばＧＰＳ／ＩＮＳセンサと接続されたＥＣＵであり、ＧＰＳ／ＩＮＳセンサから出力される緯度経度の位置情報を、一定時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に送付すればよい。位置情報の算出方法としては、例えば、地図に基づくマップマッチングなど、位置を特定可能な他の手法を用いても良い。

車両情報送信部２０２は、例えば４Ｇ／ＬＴＥのモバイル通信機能を備えた車載デバイスであり、ＣＡＮやＬＡＮ等で車両位置算出部２０１と接続される。そして、車両位置算出部２０１から送付された車両位置を、一定時間（例えば１００ｍｓｅｃ）毎に、配車情報データサーバー１の車両情報データベース１０１に送信する。

なお、図１に記載していないが、車両情報送信部２０２は、車両ＣＡＮや他のセンサとも接続されており、車両向き、車速、ドアロック及びドアの開閉状態、シートベルトセンサ値、自動運転中か否か、などの各種車両状態を取得した上で、車両情報として送信しても良い。

移動指示受信部２０３は、例えば４Ｇ／ＬＴＥのモバイル通信機能を備えた車載デバイスであり、配車情報データサーバー１の移動指示部１１０から送信されたルート情報を、ＣＡＮやＬＡＮ等で接続された情報提示デバイス２０４及び自動運転ＥＣＵ２０５に送付する。なお、移動指示受信部２０３は、同じく配車情報データサーバー１との通信機能を備えた車両情報送信部２０２と機能統合をしても良い。

情報提示デバイス２０４は、例えば車室内のドライバーや乗員から目視可能な位置に設置された表示デバイスであり、アプリケーションとして実装されたソフトウェアにより移動指示受信部２０３から受信したルート情報を表示する。具体的には、例えば画面に地図を表示した上で、ルート情報に含まれる目的地の場所に星印等のマークを打つことで目的地を表示し、またルート（緯度／緯度の点群）を線でつないで描画することでルート表示を行う、などの処理を行う。また、新たなルートを受け取った時に音を鳴らして注意を引くなど、必要に応じて音声を用いた情報提示を行っても良い。

自動運転ＥＣＵ２０５は、移動指示受信部２０３から送付されたルート情報に基づき、自動運転により目的地まで走行する。自動運転の実現方法は、一般に知られる駆動／制動／操舵により、計算されたルートに沿って移動するように車両運動を制御する。

なお、図１に記載していないが、自動運転ＥＣＵ２０５は、ルート受信完了、移動中、目的地到着、などの配車移動ステータスを管理し、車両情報送信部２０２にステータスを送付しても良い。

（モバイル端末器３の詳細構成）
モバイル端末器３は、図２に示すように、表示画面３０１と、配車サービスアプリケーションソフトが実装されるユーザアプリ部３０２と、配車情報データサーバー１との送受信を行う通信部３０３と、を有する。

ユーザアプリ部３０２は、ユーザからの入力に基づき、下記に説明する配車リクエスト情報を、配車情報データサーバー１のユーザ情報データベース１０３に送信する。

配車リクエスト情報は、少なくともユーザの出発地の位置情報を含む。ユーザの出発地の位置情報はＧＰＳから取得した現在地情報でも良いし、指定する乗車地点としてユーザからの入力で取得しても良い。配車リクエスト情報としては他に、降車地、経由地の指定、乗車人数、手荷物情報、リクエスト時刻、乗車希望時刻、相乗り可否、などの付加的な情報をさらに含んでも良い。なお、本実施例では配車リクエスト情報は上記のすべての情報を含んだものとして説明する。

ユーザアプリ部３０２は、配車情報データサーバー１の配車計画データベース１１０から、下記に説明する配車計画情報を受信し、表示画面３０１にてユーザに提示する。

配車計画情報は、少なくともユーザに割り当てる車両と乗車地の情報を含む。配車計画情報としては他に、車両の走行ルート、などの付加的な情報をさらに含んでも良い。

ユーザアプリ部３０２は、更にユーザ調整部１１３から受け取った複数の乗車地候補を表示画面３０１にてユーザに提示し、ユーザが１つを選択した上で、選択結果をユーザ調整部１１３に送信しても良い。

ユーザアプリ部３０２は、複数の乗車地候補を表示画面３０１によりユーザに提示する際に、ユーザ調整部１１３から受け取った乗車地候補毎の周辺ＰＯＩ情報をユーザに提示しても良い。周辺ＰＯＩ情報の提示方法としては、ＰＯＩの名称を文字で記載しても良いし、ＰＯＩの位置を地図上で示しても良い。

モバイル端末器３は、複数の乗車地候補を表示画面３０１によってユーザに提示する際に、ユーザ調整部１１３から受け取った乗車地候補毎の周辺ＰＯＩとの相対位置情報をユーザに提示しても良い。周辺ＰＯＩとの相対位置情報は、例えば、最寄りのＰＯＩからの乗車地までの方角と距離を示しても良いし、周辺に存在する複数のＰＯＩからの距離を示しても良い。具体的には、例えば周辺ＰＯＩとしてコンビニエンスストア（以下、「コンビニ」と省略する。）と郵便局がある場合は、『コンビニから東に１００ｍ』、『コンビニと郵便局の間』、『郵便局の道路向かい』などのように、ＰＯＩとの相対的な位置関係をユーザが理解できれば、どんな表現方法でも良い。

次に、「背景技術と課題解決対策」を説明する。そして、実施例１での「配車サービスでの乗車地決定作用」を説明する。

［背景技術と課題解決対策］
特許文献１に開示されたシステムを背景技術とすると、背景技術では、ユーザのアクセス難易度と自動運転車両のアクセス難易度を用いて、推奨乗降地を選定している。即ち、背景技術の推奨乗降地は、“ユーザのアクセスしやすさ”と“配車車両の停車しやすさ”に基づき決定しており、“ユーザの認知しやすさ”を考慮に入れていない。

このように、背景技術では、“ユーザのアクセスしやすさ”と“配車車両の停車しやすさ”に基づき推奨乗降地を決定することで、ユーザに対しては、地図上の点として推奨乗車地を案内するだけである。このため、少なくともユーザが所持する携帯端末のＧＰＳ精度分の位置ずれが発生し、高層ビルが立ち並ぶ都市部では、携帯端末のＧＰＳ精度が著しく悪化する場合がある。背景技術において、例えば、図３に示すように、ビルが立ち並ぶ都市部の交差点付近にて配車リクエストをしたユーザは、携帯端末のＧＰＳと地図を頼りに乗車地Ｘを目指すことになる。この場合、ビルなどでの電波反射によるマルチパスの影響により、携帯端末のＧＰＳ精度は数１０ｍオーダーに落ちる。このため、仮に携帯端末に表示された乗車地Ｙに正しくユーザが到着しても、ユーザの到着位置は乗車地Ｘから携帯端末のＧＰＳ精度分だけずれた位置になる。したがって、配車車両Ｚが停車位置（破線位置）に到着してから、乗車地Ｘと乗車地ＹによるＧＰＳ精度分の誤差距離だけ、ユーザが慌てて移動することになる。

よって、配車車両のアクセス難易度とユーザのアクセス難易度を用いて乗車地を決定している背景技術では、配車車両が停止する乗車地にユーザが正しく到着することが困難である。特に、どこでも乗降車可能なステーションフリーの配車サービスの場合には、乗車地に物理的な目印が存在しないため、ユーザが乗車地を適切に認知することが出来ない、という課題があった。

本開示は、上記課題に対して、“ユーザのアクセスしやすさ”や“配車車両の停車しやすさ”よりも“ユーザの認知しやすさ”が重要である点に着目し、配車リクエストをしたユーザの配車車両への乗車地を決定するものである。課題解決対策は、無線通信により情報交換する配車情報データサーバー１と車載オンボードユニット２とモバイル端末器３を備え、配車リクエストをしたユーザが配車車両４へ乗車する乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法であって、以下の手順とする。ユーザから配車リクエストがあると、配車リクエスト地点の位置情報を取得する。配車リクエスト地点と地図情報に基づいて、配車リクエスト地点の周辺に存在する乗車地候補を算出する。乗車地候補に対してユーザが乗車地として認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出する。乗車地候補のうち乗車地認知難易度Ｒが低い乗車地候補を、ユーザが配車車両４へ乗車する乗車地として決定する。

即ち、乗車地候補に対してユーザが乗車地として認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出し、乗車地候補のうち乗車地認知難易度Ｒが低く、ユーザにとって認知しやすい乗車地候補が、配車車両４へ乗車するユーザの乗車地として決定される。

このため、ユーザから配車リクエストがあると、乗車地候補の中からユーザが正しく乗車地に到着できる適切な乗車地を決定することが出来る。例えば、図４に示すような場面では、ユーザのアクセス難易度と配車車両のアクセス難易度を考慮すると乗降地候補Ａが乗降地として決定されることになる。これに対し、課題解決対策では、乗車地認知難易度Ｒが低い乗車地候補Ｂが乗降地として決定される。よって、ユーザが出発地から乗車地候補Ｂへ移動するとき、コンビニというユーザが視認可能な目標物ＰＯＩがあるため、乗車地候補Ｂに容易にたどり着くことが出来る。

［配車サービスでの乗車地決定作用］
図５は、配車情報データサーバー１で実行される配車サービスの乗車地決定制御処理の流れを示す。以下、図５に基づいて、配車サービスでの乗車地決定作用を説明する。

Ｓｔｅｐ１０１では、モバイル端末器３から配車リクエストを受信し、ユーザ情報データベース１０３に格納した上で、Ｓｔｅｐ１０２に進む。

Ｓｔｅｐ１０２では、配車リクエスト情報取得部１０４がユーザ情報データベース１０３に格納したユーザの配車リクエスト情報を取得した上で、乗車地候補算出部１０５が乗車地候補を算出し、Ｓｔｅｐ１０３に進む。

Ｓｔｅｐ１０３では、乗車地候補算出部１０５が算出した乗車地候補に対し、配車車両選定部１０７が配車車両を選定し、Ｓｔｅｐ１０４に進む。

Ｓｔｅｐ１０４では、乗車地候補の位置情報と地図データベース１０２に含まれるＰＯＩ情報を基に、乗車地認知難易度算出部１０８が各乗車地候補の乗車地認知難易度Ｒを算出し、Ｓｔｅｐ１０５に進む。

Ｓｔｅｐ１０５では、乗車地決定部１０９が乗車地認知難易度Ｒに基づき複数、例えば２つの乗降地候補を、ユーザ調整部１１３及びモバイル端末器３によりユーザに提示し、Ｓｔｅｐ１０６に進む。

Ｓｔｅｐ１０６では、モバイル端末器３が乗車地選択結果をユーザ入力により受信し、ユーザ調整部１１３に送付し、Ｓｔｅｐ１０７に進む。

Ｓｔｅｐ１０７では、ユーザ調整部１１３から送付されたユーザ入力結果に基づき、乗車地決定部１０９が最終的な乗車地を決定し、Ｓｔｅｐ１０８に進む。

Ｓｔｅｐ１０８では、乗車地決定部１０９が決定した乗車地情報に基づき、移動指示部１１０が配車車両４に配車指示を出し、処理を終了する。

このように、配車サービスの乗車地決定制御処理では、モバイル端末器３から配車リクエストを受信すると、配車情報データサーバー１において、配車車両４が選択されると共に、乗車地認知難易度Ｒに基づき複数の乗降地候補が算出される。そして、モバイル端末器３への送信により算出された複数の乗降地候補をユーザに提示すると、ユーザ入力により乗車地が選択される。そして、モバイル端末器３からの選択結果を配車情報データサーバー１が受信すると、配車情報データサーバー１の乗車地決定部１０９において乗車地が決定され、移動指示部１１０から配車車両４に対し配車指示が送信される。

上記処理フローは、あくまでも一例であり、他の処理フローを取っても良い。例えば、Ｓｔｅｐ１０５では、ユーザ調整部１１３が複数の乗車地をユーザに提示する代わりに、乗車地決定部１０９が一意に定めた乗車地を送信し、Ｓｔｅｐ１０６では、ユーザが乗車地を選ぶ代わりに承諾もしくはキャンセル入力を実施する、としても良い。

以上説明したように、実施例１の配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムにあっては、下記に列挙する効果を奏する。

（１）無線通信により情報交換する配車情報データサーバー１と車載オンボードユニット２（車載端末）とモバイル端末器３（ユーザ端末）を備え、配車リクエストしたユーザが配車車両４へ乗車する乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法であって、
ユーザから配車リクエストがあると、配車リクエスト地点の位置情報を取得し、
配車リクエスト地点と地図情報に基づいて、配車リクエスト地点の周辺に存在する乗車地候補を算出し、
乗車地候補に対してユーザが乗車地として認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出し、
乗車地候補のうち乗車地認知難易度Ｒが低い乗車地候補を、ユーザが配車車両４へ乗車する乗車地として決定する（図４）。
よって、ユーザが乗車地を認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出した上で、乗車地認知難易度Ｒを考慮に入れて乗車地が決定されることになる。このため、ユーザから配車リクエストがあると、乗車地候補の中からユーザが正しく乗車地に到着できる適切な乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法を提案することが出来る。

（２）ユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）を地図上の地点として登録した地図データベース１０２に基づき、乗車地候補の周辺に存在する周辺目標物情報（周辺ＰＯＩ情報）を抽出し、
乗車地候補に対する乗車地認知難易度Ｒを、周辺目標物情報（周辺ＰＯＩ情報）に基づき算出する（図２）。
よって、ユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）を地図上の地点として登録した地図データベース１０２を用い、乗車地周辺の周辺目標物情報（周辺ＰＯＩ情報）に基づき乗車地認知難易度Ｒが算出される。つまり、ユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）に紐づいた乗車地が選択されることになる。このため、ユーザは、ユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）を目指して移動することにより、乗車地に正しく到着することが出来る。

（３）乗車地候補に対する乗車地認知難易度Ｒを、乗車地候補と周辺目標物（周辺ＰＯＩ）との位置関係に基づき算出する（図２）。
よって、乗車地認知難易度Ｒが、乗車地候補と周辺目標物（周辺ＰＯＩ）との位置関係に基づいて算出されることになる。このため、ユーザにとって目印となる目標物（ＰＯＩ）に近い乗車地を優先的に選択することが出来る。

（４）地図データベース１０２に格納されたユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）の認知難易度Ｒｐを算出し、
乗車地候補に対する乗車地認知難易度Ｒを、周辺目標物（周辺ＰＯＩ）自体の認知難易度Ｒｐに基づき算出する（図２）。
よって、周辺目標物（周辺ＰＯＩ）自体の認知難易度Ｒｐに基づき、乗車地候補に対する乗車地認知難易度Ｒが算出されることになる。このため、ユーザにとって目印としてより分かり易い目標物（ＰＯＩ）に紐づいた乗車地を優先的に選択することが出来る。

（５）地図データベース１０２に格納されたユーザが視認可能な目標物（ＰＯＩ）が示す範囲の狭さを指標とした特定性Ｓを算出し、
乗車地候補に対する乗車地認知難易度Ｒを、周辺目標物（周辺ＰＯＩ）の特定性Ｓに基づき算出する（図２）。
よって、目標物（ＰＯＩ）が示す範囲の狭さを指標とした特定性Ｓが算出され、乗車地候補の周辺目標物（周辺ＰＯＩ）の特定性Ｓに基づき乗車地認知難易度Ｒが算出されることになる。このため、ユーザにとって場所を特定しやすい目標物（ＰＯＩ）に紐づいた乗車地を優先的に選択することが出来る。
ここで、周辺目標物（周辺ＰＯＩ）の特定性Ｓを具体例で説明する。『東京駅』だと特定性Ｓが低く、どこに行けば良いかわからないが、『東京駅のＡ１出口』だと特定性Ｓが高まる。つまり、目標物（ＰＯＩ）が示す地図上の領域の範囲が狭いほど、特定性Ｓが高いということになる。

（６）ユーザリクエスト地点と乗車地候補の間のユーザアクセス難易度Ｄを算出し、
乗車地候補の中から乗車地を決定する場合、乗車地認知難易度Ｒに加え、ユーザアクセス難易度Ｄを考慮して決定する（図２）。
よって、ユーザリクエスト地点と乗車後方の間のユーザアクセス難易度Ｄと、乗車地認知難易度Ｒの両方を考慮に入れて乗降地が決定されることになる。このため、ユーザにとって、乗車地の認知しやすさとアクセスのしやすさとの両指標のバランスが取れた乗車地を選択することが出来る。

（７）地図データベース１０２に格納される目標物（ＰＯＩ）は、ユーザが認知可能な目標物（ＰＯＩ）以外に、特徴的な地形及び道路形状を含む（図２）。
よって、目標物（ＰＯＩ）として、施設や店舗などの物体以外に、交差点や坂の上など、物体が存在するわけではないが、ユーザが認知や特定することが可能な場所が含まれることになる。このため、ユーザが認知することが可能な場所やユーザが特定することが可能な場所の周辺を乗車地として選択することが出来る。

（８）複数の乗車地候補の中から乗車地を決定する場合、ユーザに複数の乗車地候補を通知し、ユーザが選択した乗車地候補を最終的な乗車地として決定する（図２）。
よって、システムが乗車地候補を提案した上で、最終的な乗車地の決定権をユーザに委ねることになる。このため、システムが把握しきれないユーザニーズを細やかに反映して乗車地を決定することが出来る。

（９）ユーザに複数の乗車地候補を通知する際、乗車地候補毎の周辺目標物情報（周辺ＰＯＩ情報）を提示する（図２）。
よって、ユーザに乗車地候補を通知する際に、乗車地候補毎の周辺目標物情報（周辺ＰＯＩ情報）が提示されることになる。このため、ユーザは自分が認識可能な目標物（ＰＯＩ）か否かを確認した上で最終的な乗車地を選定出来ると共に、ユーザが乗車地に向かう際、目標物（ＰＯＩ）を目指して移動することで、正しく乗車地にたどり着くことが出来る。

（１０）ユーザに複数の乗車地候補を通知する際、乗車地候補毎の周辺目標物（周辺ＰＯＩ）からの相対位置情報を提示する（図２）。
よって、ユーザに乗車地候補を通知する際に、乗車地候補毎の周辺目標物（周辺ＰＯＩ）からの相対位置が提示されることになる。このため、ユーザは、目標物（ＰＯＩ）からの相対位置も含めて乗車地の分かり易さを判断した上で、最終的な乗車地を選定することが出来る。
ここで、周辺目標物（周辺ＰＯＩ）からの相対位置とは、例えば、『コンビニの前』、『バス停から東に１００ｍ』などである。

（１１）配車車両４は、ユーザからの配車リクエストに応じて、自動運転により乗車地点及び降車地点へ走行する自動運転機能を備える（図１）。
よって、自動運転により配車車両４が走行するので、ドライバーの乗車地に対する認知難易度に依存せずに、指定した乗車地にピンポイントで到着出来る。このため、ユーザが正しく乗車地にたどり着ければ、配車車両４へスムーズに乗車することが出来る。

（１２）配車情報データサーバー１は、
モバイル端末器３（ユーザ端末）から配車リクエストを受信すると、ユーザが配車リクエストした配車リクエスト地点の情報を取得し、
配車リクエスト地点と地図情報に基づいて、配車リクエスト地点の周辺に存在する乗車地候補を算出し、
乗車地候補に対してユーザが乗車地として認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出し、
乗車地候補のうち乗車地認知難易度Ｒが低い乗車地候補を、ユーザが配車車両４へ乗車する乗車地として決定し、
乗車地を決定すると、配車車両４に搭載される車載オンボードユニット２（車載端末）に対して現在地から決定した乗車地へと移動する移動指示を送信する（図５）。
このため、モバイル端末器３（ユーザ端末）から配車要求を受信する配車情報データサーバー１において全ての処理機能を分担していることで、配車サービスを配車情報データサーバー１にて統合管理することが出来る。さらに、配車車両４の車載オンボードユニット２（車載端末）での処理負荷を軽減することが出来る。

（１３）モバイル端末器３（ユーザ端末）は、
配車情報データサーバー１に対して配車リクエストを送信し、
配車リクエストを送信すると、配車情報データサーバー１での処理に基づいて送信される乗車地の情報を受信し、
乗車地の情報を受信すると、表示画面３０１に地図と共に乗車地の位置を表示する（図１）。
よって、配車情報データサーバー１に対して配車リクエストを送信するだけで、ユーザが正しく到着できる乗車地の情報を受信して表示画面３０１に表示されることになる。このため、配車サービスを利用するユーザの操作負担を軽減することが出来る。

（１４）無線通信により情報交換する配車情報データサーバー１と車載オンボードユニット２（車載端末）とモバイル端末器３（ユーザ端末）を備え、配車リクエストしたユーザが配車車両４へ乗車する乗車地を決定する配車サービス乗車地決定システムであって、
配車情報データサーバー１は、
ユーザから配車リクエストがあると、配車リクエスト地点の位置情報を取得する配車リクエスト情報取得部１０４と、
配車リクエスト地点と地図データベース１０２に基づいて、配車リクエスト地点の周辺に存在する乗車地候補を算出する乗車地候補算出部１０５と、
乗車地候補に対してユーザが乗車地として認知するための難易度である乗車地認知難易度Ｒを算出する乗車地認知難易度算出部１０８と、
乗車地候補のうち乗車地認知難易度Ｒが低い乗車地候補を、ユーザが配車車両４へ乗車する乗車地として決定する乗車地決定部１０９と、を有する（図２）。
このため、ユーザから配車リクエストがあると、乗車地候補の中からユーザが正しく乗車地に到着できる適切な乗車地を決定する配車サービス乗車地決定システムを提案することが出来る。

以上、本開示の配車サービス乗車地決定方法及び配車サービス乗車地決定システムを実施例１に基づき説明してきた。しかし、具体的な構成については、この実施例１に限られるものではなく、請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

実施例１では、配車情報データサーバー１として、複数台の配車車両４ｎの車両管理機能と、モバイル端末器３を所持する多数のユーザを管理するユーザ管理機能とを兼用する例を示した。しかし、配車情報データサーバーとしては、複数台の配車車両の車両管理機能を持たせた車両管理サーバーと、ユーザ端末を所有する多数のユーザを管理するユーザ管理機能を持たせたユーザ管理サーバーと、を分けて別の施設に設置し、２つのサーバー間で無線通信により情報交換する例としても良い。

実施例１では、車載オンボードユニット２の情報提示デバイス２０４を車室内に設置した表示デバイスにより実現する例を示した。しかし、情報提示デバイスは、表示デバイスに限定する必要は無く、例えば、スマートフォンで実現しても良いし、描画演算を行うパソコンとディスプレイの組み合わせで実現しても良い。更に、サーバー側にウェブブラウザ向けのアプリケーションとして実装した上で、タブレット等でウェブブラウザにアクセスすることで実現しても良い。

実施例１では、ユーザ端末として、モバイル端末器３を用いる例を示した。しかし、ユーザ端末としては、例えば、配車サービスがウェブアプリケーションとして実装され、インターネットを介してリクエストを行う自宅のパソコンや携帯パソコンを用いても良い。

実施例１では、モバイル端末器３（ユーザ端末）から配車要求を受信する配車情報データサーバー１において全ての処理機能を分担する例を示した。しかし、配車情報データサーバーで実行する処理機能の一部を配車車両の車載端末やユーザ端末で分担する例としても良い。

Claims (14)

1. 配車情報データサーバーと端末とを備え、前記端末からの配車リクエストに基づき配車車両への乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法であって、
   前記配車リクエストを取得すると、配車をリクエストした地点の位置情報を取得し、
   前記位置情報と地図情報に基づいて、前記位置情報の周辺に存在する乗車地候補を抽出し、
   視認可能な目標物を地図上の地点として登録した地図データベースに基づき、前記乗車地候補の周辺に存在する周辺目標物の情報を抽出し、
   前記乗車地候補に対して前記乗車地として認知しやすさをあらわす指標である乗車地認知難易度を、前記乗車地候補と前記周辺目標物との位置関係に基づき算出し、
   前記乗車地候補のうち前記乗車地認知難易度が低い乗車地候補を、前記乗車地として決定する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
2. （削除）
3. （削除）
4. 請求項１に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   前記地図データベースに格納された視認可能な目標物の認知難易度を算出し、
   前記乗車地候補に対する前記乗車地認知難易度を、前記周辺目標物自体の前記認知難易度に基づき算出する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
5. 請求項１又は４に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   前記地図データベースに格納された視認可能な目標物が示す範囲の狭さを指標とした特定性を算出し、
   前記乗車地候補に対する前記乗車地認知難易度を、前記周辺目標物の前記特定性に基づき算出する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
6. 請求項１、４、５の何れか一項に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   前記配車をリクエストした位置と前記乗車地候補の位置との間のアクセス難易度を算出し、
   前記乗車地候補の中から乗車地を決定する場合、前記乗車地認知難易度に加え、前記アクセス難易度を考慮して決定する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
7. 請求項１、４、５、６の何れか一項に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   前記地図データベースに格納される目標物は、認知可能な目標物以外に、特徴的な地形及び道路形状を含む
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
8. 請求項１、４、５、６、７の何れか一項に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   複数の乗車地候補の中から乗車地を決定する場合、前記複数の乗車地候補を前記端末へ通知し、前記端末にて選択された乗車地候補を最終的な乗車地として決定する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
9. 請求項８に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
   前記端末へ前記複数の乗車地候補を通知する際、乗車地候補毎の周辺目標物情報を提示する
   ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
10. 請求項９に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
    前記端末へ前記複数の乗車地候補を通知する際、乗車地候補毎の周辺目標物からの相対位置情報を提示する
    ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
11. 請求項１、４、５、６、７、８、９、１０の何れか一項に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
    前記配車車両は、前記配車リクエストに応じて、自動運転により乗車地点及び降車地点へ走行する自動運転機能を備える
    ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
12. 配車情報データサーバーと端末とを備え、前記端末からの配車リクエストに基づき配車車両への乗車地を決定する配車サービス乗車地決定方法において、
    前記配車情報データサーバーは、
    前記端末から配車リクエストを受信すると、配車をリクエストした地点の位置情報を取得し、
    前記位置情報と地図情報に基づいて、前記位置情報の周辺に存在する乗車地候補を抽出し、
    視認可能な目標物を地図上の地点として登録した地図データベースに基づき、前記乗車地候補の周辺に存在する周辺目標物の情報を抽出し、
    前記乗車地候補に対して前記乗車地として認知しやすさをあらわす指標である乗車地認知難易度を、前記乗車地候補と前記周辺目標物との位置関係に基づき算出し、
    前記乗車地候補のうち前記乗車地認知難易度が低い乗車地候補を、前記乗車地として決定し、
    前記乗車地を決定すると、前記配車車両に搭載される車載端末に対して現在地から決定した前記乗車地へと移動する移動指示を送信する
    ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
13. 請求項１２に記載の配車サービス乗車地決定方法において、
    前記端末は、
    前記配車情報データサーバーに対して配車リクエストを送信し、
    前記配車リクエストを送信すると、前記配車情報データサーバーでの処理に基づいて送信される乗車地の情報を受信し、
    前記乗車地の情報を受信すると、表示画面に地図と共に前記乗車地の位置を表示する
    ことを特徴とする配車サービス乗車地決定方法。
14. 配車リクエストに基づき配車車両への乗車地を決定する配車サービス乗車地決定装置であって、
    前記配車リクエストを取得すると、配車をリクエストした地点の位置情報を取得する配車リクエスト情報取得部と、
    前記位置情報と地図情報に基づいて、前記位置情報の周辺に存在する乗車地候補を抽出する乗車地候補算出部と、
    視認可能な目標物を地図上の地点として登録した地図データベースに基づき、前記乗車地候補の周辺に存在する周辺目標物の情報を抽出し、前記乗車地候補に対して前記乗車地として認知しやすさをあらわす指標である乗車地認知難易度を、前記乗車地候補と前記周辺目標物との位置関係に基づき算出する乗車地認知難易度算出部と、
    前記乗車地候補のうち前記乗車地認知難易度が低い乗車地候補を、前記乗車地として決定する乗車地決定部と、を有する
    ことを特徴とする配車サービス乗車地決定装置。

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