JP7150619B2 - 車両状態評価装置 - Google Patents

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Description

本発明は、車両貸出サービスを利用するユーザが使用した後の車両の状態を評価する車両状態評価装置に関する。
昨今、予め登録したICカード等を用いて無人での車両(共有車両)の貸出しを行い、車両の返却時に車両の利用時間や利用距離(走行距離)に応じてユーザに課金する車両貸出サービスが普及している。このような車両貸出サービスでは、車両の貸出中に、ユーザが車両を傷つけたり、汚したりすることが問題となる。例えば車両の傷についていえば、ユーザからの申告がない場合も多く、実際とは異なる申告がされる場合もある。
これに対しては、車両の衝突による損傷や燃料残量などの車両の状態を把握できるようにした技術が開示されている(例えば、特許文献1参照)。
特開平11-242778号公報
しかしながら、特許文献1に記載の車両貸出装置は、かすり傷等の軽微な傷や汚れ等を検出することができない。そのため、ユーザから正確な申告がされないことが考えられ、ユーザが使用した後の車両の正確な状態評価を行うことができない。
本発明の一態様である車両状態評価装置は、車両貸出サービスを利用するユーザが使用した車両の画像およびこの車両を撮影した場所の位置情報を、車両の貸出時および返却時のそれぞれにおいて、ユーザによって操作される無線端末から取得する端末情報取得部と、車両の貸出時画像と返却時画像とを比較して、この車両の貸出時に対する返却時の汚れの程度を示す汚れ度を検出する車両変化検出部と、車両の貸出時位置情報および返却時位置情報に基づいて、貸出時画像および返却時画像の信頼度を判定する画像信頼度判定部と、車両の走行軌跡の情報と天候の情報とを含む車両を汚す外的要因に関する情報を取得し、取得された情報に基づいて外的要因の有無を判定する外的要因取得部と、を備える。車両変化検出部は、画像信頼度判定部が貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に、汚れ度を検出し、外的要因取得部が外的要因ありと判定した場合に、検出した汚れ度に0より大きく1より小さい所定値を乗じる。
本発明によれば、車両貸出サービスを利用するユーザが使用した後の車両の状態を正確に評価することができる。
本発明の実施形態に係る車両状態評価装置を用いた車両状態評価システムの概略構成図。 本発明の実施形態に係る車両状態評価装置に送信する車両の画像をユーザがステーションで取得する状態を示す概略図。 本発明の実施形態に係る車両状態評価装置を有する車両状態評価システムの要部構成を示すブロック図。 図2のサーバ装置の要部構成を示すブロック図。 図2のサーバ装置の汚れ度検出部により検出される汚れ度に基づく車両評価(画像)の一例を示す図。 図4Aに示す車両評価(画像)の基準の一例を示す図。 図2のサーバ装置の信頼度判定部により判定されるユーザの信頼度の一例を示す図。 図2のサーバ装置の演算部で実行される車両評価処理を含む信頼度評価処理の一例を示すフローチャート。 図2のサーバ装置の演算部で実行される汚れ度検出処理の一例を示すフローチャート。
以下、図1A~図6Bを参照して本発明の一実施形態について説明する。本発明の実施形態に係る車両状態評価装置では、例えばカーシェアリング事業等の車両貸出サービスを利用するユーザが、貸出時および返却時において、自身が利用する車両(共有車両)を撮影する。撮影された貸出時画像および返却時画像においては、貸出時画像を取得した場所の位置情報(貸出時位置情報)および返却時画像を取得した場所の位置情報(返却時位置情報)に基づいて、貸出時画像および返却時画像の信頼度が判定される。車両状態評価装置では、これら画像が信頼可能と判定された場合には、返却時における車両の変化を検出するといったサービスを提供する。これにより車両貸出サービスを利用するユーザが使用した車両の状態を正確に評価することができるように構成される。
車両貸出サービスを行う事業体としては、カーシェアリング事業やレンタカー事業等がある。例えばカーシェアリング事業は、予め登録したICカード等を用いて無人での車両(共有車両)の貸出しを行い、車両の返却時に車両の利用時間や利用距離(走行距離)に応じてユーザに課金する。レンタカー事業は、店員と対面して車両(共有車両)の貸出が行われる点でカーシェアリング事業と異なる。本実施形態に係る車両状態評価装置は、これを用いる事業体として、レンタカー事業を行う事業体にも適用可能であるが、カーシェアリング事業を行う事業体に適している。以下では、車両状態評価装置を、カーシェアリング事業を行う事業体に用いた例を説明する。
図1Aは、本発明の実施形態に係る車両状態評価装置101を用いた車両状態評価システム100の概略構成図であり、図1Bは、本発明の実施形態に係る車両状態評価装置101に送信する車両1の画像をユーザがステーション2で取得する状態を示す概略図である。図1Aに示すように、本実施形態に係る車両状態評価装置101を用いた車両状態評価システム100では、カーシェアリング事業を行う事業体が保有し、カーシェアリング事業に供される車両1に、車載端末10が搭載されており、各車載端末10はサーバ装置50と通信可能である。
車両1は、カーシェアリング事業のための専用車種でもよいが、車両状態評価システム100では、車両1には、セダン、ミニバン、ワンボックスカー、ワゴン、トラック等の体格(車体の大きさ、荷室容量等)の異なる種々のタイプの四輪車両が含まれる。様々なタイプの車両1を用意することで、ユーザの選択肢が増え、カーシェアリングの利便性が向上する。
カーシェアリング事業に用いられるステーション2は、カーシェアリング事業に用いられる車両1の貸出場所および返却場所となる場所であり、ユーザが車両1を使用するとき、例えば同一のステーション2が車両1の貸出場所および返却場所となる。
カーシェアリングサービスを利用するユーザは、カーシェアリング事業を行う事業体に必要な情報を予め登録した者である。ユーザが車両1の画像を取得するための端末は、ユーザ自身が所有するユーザ端末20が適している。ユーザは、まず貸出場所であるステーション2で使用前の車両の画像を取得し、返却時には同じステーション2に車両1を駐車した状態で車両1の使用後の画像を取得する。撮影される画像は、例えば図1Bに示すように、車両1の前後左右の四方を順次撮影した静止画(静止画像)も適用可能であるが、車両1を中心に360度移動して車両の全体を撮影した動画(動画像)が適している。
本実施形態では、ユーザによって取得された画像を用いて車両1の状態評価およびユーザの信頼度が判定される。ここで、ユーザの信頼度とは、車両1を汚さないユーザであること、すなわち、車両1の使用マナーがよいこと、かつ車両1を汚してしまった場合には車両1を汚してしまったことを申告するユーザであること、すなわち正直なユーザであることを示す指標であり、ユーザそれぞれのマナーレイティングとなるものである。
本実施形態では、さらに、車両1の状態評価に基づいて、清掃事業者端末30を介して清掃事業者を、修理事業者端末40を介して修理事業者を手配する構成となっている。清掃事業者端末30および修理事業者端末40は、サーバ装置50と通信可能な端末であり、清掃事業者および修理事業者は、予め登録された事業者である。
ところで、カーシェアリングサービスのような車両貸出サービスにおいては、車両1の貸出中にユーザが車両1を傷つけたり、汚したりすることが問題となる。例えば車両1の傷に関しては、車両1の貸出中についたものか、ステーション2の停車中についたものかが判断できず、ユーザによる申告のないものも多い。このような場合、車両貸出サービス事業者の負担で車両1が修理される。車両1の汚れに関しては、ユーザに車両1を快適に使用してもらうために車両1の清掃を定期的に行うが、ユーザから車両汚れの指摘があった場合にも清掃を行う。そのためユーザからの車両汚れの指摘回数が増えると、清掃に係る費用が増加し、事業者負担が増加する。
このように、車両貸出サービス事業者としては、車両1を汚したり傷つけたりしない車両1の使用マナーがよく、仮に車両1を汚したり傷つけた場合にはその旨を申告してくれる信頼度の高いユーザに使用してもらうことが望まれる。一方で、ユーザには、車両1を汚すことに抵抗を感じる者もいれば、車両1を汚しても気にならない者もいる。
そこで、本実施形態では、カーシェアリングサービスのような車両貸出サービスを利用するユーザ自身に貸出時および返却時の車両1を撮影させ、これらの画像を取得する。貸出時画像および返却時画像は撮影場所の位置情報を含む信頼度の高いものとし、この貸出時画像および返却時画像を用いて車両1の返却時の変化を検出する。これにより、車両貸出サービスを利用するユーザが使用した後の車両1の状態を正確に評価することが可能になる。ユーザ自身が使用した車両1の状態を正確に評価することで、ユーザに、車両1を傷つけることなく綺麗に使用しようとする意識を持たせることができる。その結果、ユーザの車両使用のマナーを向上させることができる。このような動作を良好に実現するため、本実施形態は、以下のような車両状態評価装置を構成する。
図2は、本発明の実施形態に係る車両状態評価装置101を有する車両状態評価システム100の要部構成を示すブロック図であり、図3は、図2のサーバ装置50の要部構成を示すブロック図である。図2に示すように、車両状態評価システム100は、カーシェアリング事業を行う事業体が保有する車両1に設けられた車載端末10と、カーシェアリングサービスを利用するユーザが有するユーザ端末20と、車両1を清掃する清掃事業者が有する清掃事業者端末30と、車両1を修理する修理事業者が有する修理事業者端末40と、サーバ装置50とを備える。なお、本実施形態に係る車両状態評価装置101は、主にサーバ装置50により構成される。
車載端末10とユーザ端末20と清掃事業者端末30と修理事業者端末40とサーバ装置50とは、無線通信網、インターネット網、電話回線網などの通信ネットワーク6に接続される。図2には、便宜上、車載端末10、ユーザ端末20、清掃事業者端末30および修理事業者端末40がそれぞれ1つずつ示されているが、これら端末10,20,30,40は実際にはそれぞれ複数設けられる。また、図2および図3では、単一のサーバ装置50が示されるが、図2および図3に示すサーバ装置50の機能を、複数のサーバ装置に分散させてもよい。通信経路の少なくとも一部は、無線でなく有線であってもよい。
車載端末10は、例えば車載ナビゲーション装置を含んで構成される。車載端末10は、通信部11と、入出力部12と、演算部13と、記憶部14とを有する。車載端末10には、車載カメラ15と、センサ群16と、アクチュエータ17とが接続される。
通信部11は、通信ネットワーク6を介してサーバ装置50と無線通信可能に構成される。通信部11は、車両1を識別する車両IDとともに、センサ群16からの信号の一部を、所定時間毎にサーバ装置50に送信する。
入出力部12は、ユーザが操作可能な各種スイッチやボタン、マイク、スピーカ、モニタ等を有する。この他、入出力部12は、ユーザが有する認証カードからユーザ情報を読み取るカードリーダ121を有する。認証カードには、例えば集積回路(IC)が組み込まれてユーザの個人情報が格納された運転免許証(ICカード免許証)が用いられる。カードリーダ121は、車両外部から近づけられた認証カードを認識可能なように、車両1の所定部位(例えばリアウインドの下方)に設けられる。
演算部13はCPUを有し、入出力部12を介して入力された信号、センサ群16で検出された信号、通信部11を介して車載端末10の外部から受信した信号、および記憶部14に記憶されたデータ等に基づいて所定の処理を実行し、車両1の各部のアクチュエータ17、入出力部12、および記憶部14に制御信号を出力する。
演算部13は、さらに通信部11に制御信号を出力し、車載端末10とサーバ装置50との間の信号の送受信を制御する。例えば、演算部13は、車両利用開始時にユーザがカードリーダ121に認証カードを近づけたとき、カードリーダ121を介して読み取ったユーザ情報を、通信部11を介してサーバ装置50に送信する。サーバ装置50は、受信したユーザ情報に対応する予約情報および後述する貸出時画像等の有無を判定し、対応する車両予約情報および貸出時画像等があれば演算部13に解錠指令を送信し、対応する車両予約情報および貸出時画像等がなければ施錠信号を送信する。演算部13は、解錠指令を受信すると解錠信号を、施錠指令を受信すると施錠信号を、それぞれ後述のロックアクチュエータ171に出力する。
記憶部14は、図示しない揮発性または不揮発性メモリを有する。記憶部14には、演算部13が実行する各種のプログラムや、各種のデータが記憶される。例えばセンサ群16による検出データや車載カメラ15が撮影した画像データ等が一時的に記憶される。記憶された検出データは、演算部13での処理により、通信部11を介して所定時間毎にサーバ装置50に送信される。
車載カメラ15は、CCDやCMOS等の撮像素子を有するカメラであり、車両1の車内を撮影可能である。車載カメラ15が出力した車内の画像データに基づき、例えば、車両1の返却時における車内の変化を検出することができる。すなわち、車載カメラ15は、ユーザによって操作される無線端末としても機能する。図2には、便宜上、車載カメラ15が1つ示されているが、車載カメラ15は実際には複数設けられる。例えば、車両1には、図示しない運転席および助手席を撮影する車載カメラおよび後部座席を撮影する車載カメラが搭載される。
センサ群16は、車両状態を検出する各種センサを含む。センサ群16は、一例として、GPS衛星からの信号を受信して車両1の位置を検出するGPSセンサ161と、車速を検出する車速センサ162とを有する。なお、図示は省略するが、車両1に作用する加速度を検出する加速度センサ、角速度を検出するジャイロセンサ、走行距離を検出する走行距離センサ、残燃料量を検出する残燃料検出センサ、残バッテリ容量を検出する残バッテリ容量検出センサ、ドアの開閉を検出するドア開閉センサなどもセンサ群16に含まれる。
アクチュエータ17は、車載端末10(演算部13)からの指令により車両1に搭載された各種機器を駆動する。アクチュエータ17は、一例として、ドアロックを解錠または施錠するロックアクチュエータ171を有する。ロックアクチュエータ171は演算部13から解錠信号が出力されるとドアロックを解錠し、施錠信号が出力されるとドアロックを施錠する。なお、図示は省略するが、エンジン駆動用アクチュエータ、変速機駆動用アクチェータ、制動装置駆動用アクチュエータ、転舵用アクチュエータ等もアクチュエータ17に含まれる。
ユーザ端末20は、ユーザにより操作されるパーソナルコンピュータや、スマートフォンに代表される携帯無線端末等により構成される。ユーザ端末20は、通信部21と、入出力部22と、演算部23と、記憶部24と、カメラ25と、センサ群26とを有する。
通信部21は、通信ネットワーク6を介してサーバ装置50と無線通信可能に構成される。通信部21は、ユーザを識別するユーザIDとともに、車両1の予約申し込みやキャンセル等を指令する信号、カメラ25で撮影した静止画像や動画像、およびセンサ群26が検出した端末の位置情報や姿勢情報等をサーバ装置50に送信する。
入出力部22は、例えばキーボード、マウス、モニタ、タッチパネル等を有する。ユーザは、入出力部22を介してユーザ情報を入力する。ユーザ情報には、ユーザの住所、氏名、連絡先、免許証番号、決済に必要な情報(例えばクレジットカード番号)等が含まれる。ユーザは、ユーザ情報を入力して会員登録した後に、車両1の利用が可能となる。
車両予約の申し込み時には、車両予約情報がユーザにより入力される。例えば、ユーザは、車両1の利用日時(利用開始日時と利用終了日時)を入力する。このとき、サーバ装置50は、利用日時の条件を満たす予約可能な車両1を検索するとともに、検索された車両1およびステーション2の情報をユーザ端末20に送信する。
車両情報およびステーション情報は入出力部22に表示される。表示された車両1およびステーション2の中から入出力部22を介してユーザが所望の車両1およびステーション2を選択すると、あるいは表示された車両1およびステーション2をユーザが承諾すると、車両予約が確定する。
演算部23はCPUを有し、入出力部22を介して入力された信号、通信部21を介してユーザ端末20の外部から受信した信号、および記憶部24に記憶されたデータに基づいて所定の処理を実行し、通信部21と入出力部22と記憶部24とにそれぞれ制御信号を出力する。演算部23でのこの処理により、ユーザは入出力部22(モニタなど)を介して予約車両の変更や確認等を行うことができる。
演算部23は、入出力部22を介して入力された信号、カメラ25を介して入力された画像、センサ群26を介して入力された端末の位置情報や姿勢情報、および記憶部に記憶されたデータに基づいて所定の処理を実行し、通信部21と入出力部22と記憶部24とにそれぞれ制御信号を出力する。演算部でのこの処理により、ユーザは、サーバ装置50に車両1の画像や位置情報等を送信することができる。
記憶部24は、図示しない揮発性または不揮発性メモリを有する。記憶部34には、演算部33が実行する各種のプログラムや、各種のデータが記憶される。
カメラ25は、CCDやCMOS等の撮像素子を有するカメラであり、車両1を撮影可能である。ユーザがカメラ25で撮影した車両1の画像に基づき、例えば、車両1の返却時における車両1の変化が検出される。本実施形態では、ユーザがカメラ25で車両1の外装を撮影し、通信部21を介して撮影した画像をサーバ装置50に送信する。サーバ装置50は、受信した画像の信頼度を判定し、信頼可能と判定した場合には、返却時の車両1の状態および車両1を使用したユーザの信頼度を評価する。サーバ装置50の要部構成については、後述する。
センサ群26は、ユーザ端末20の状態を検出する各種センサを含む。センサ群26は、一例として、GPS衛星からの信号を受信してユーザ端末20の位置を検出するGPSセンサ261と、ユーザ端末20の角速度を検出するジャイロセンサ262とを有する。なお、図示は省略するが、残バッテリ容量を検出する残バッテリ容量検出センサ、電波の受信状況を検出する電波受信センサなどもセンサ群26に含まれる。サーバ装置50は、これらGPSセンサ261およびジャイロセンサ262が検出した情報を受信することで、例えばユーザが車両1の回りを360度移動して、車両1の少なくとも前後左右の四方、本実施形態においては車両1の外装全体を撮影したか否かを判定する。
清掃事業者端末30は、清掃事業者により操作されるパーソナルコンピュータや、スマートフォンに代表される携帯無線端末等により構成される。清掃事業者端末30は、通信部31と、入出力部32と、演算部33と、記憶部34とを有する。
通信部31は、通信ネットワーク6を介してサーバ装置50と無線通信可能に構成される。通信部31は、サーバ装置50から送信された車両1の清掃を指令する信号を受信すると、清掃事業者を識別する清掃事業者IDとともに、指令を承認する信号をサーバ装置50に送信する。さらに通信部31は、車両1の清掃が終了すると、清掃事業者IDとともに、清掃前の車両1の状態の評価情報および清掃終了の信号をサーバ装置50に送信する。
入出力部32は、例えばキーボード、マウス、モニタ、タッチパネル等を有する。清掃事業者は、入出力部32を介して車両1の清掃指令に対する承認、清掃前の車両1の状態評価および清掃終了のお知らせ等を入力する。なお、清掃事業者においては、清掃事業者情報は、カーシェアリングサービスを行う事業者に予め登録されている。清掃事業者情報には、清掃事業者の住所、名称(氏名)、連絡先、登録年月日等が含まれる。
演算部33はCPUを有し、入出力部32を介して入力された信号、通信部31を介して清掃事業者端末30の外部から受信した信号、および記憶部34に記憶されたデータに基づいて所定の処理を実行し、通信部31と入出力部32と記憶部34とにそれぞれ制御信号を出力する。演算部33でのこの処理により、清掃事業者は入出力部32(モニタなど)を介してカーシェアリング事業者からの清掃指令の確認等を行うことができる。
記憶部34は、図示しない揮発性または不揮発性メモリを有する。記憶部34には、演算部33が実行する各種のプログラムや、各種のデータが記憶される。
修理事業者端末40は、修理事業者により操作されるパーソナルコンピュータや、スマートフォンに代表される携帯無線端末等により構成される。修理事業者端末40は、通信部41と、入出力部42と、演算部43と、記憶部44とを有する。
通信部41は、通信ネットワーク6を介してサーバ装置50と無線通信可能に構成される。通信部41は、サーバ装置50から送信された車両1の修理を指令する信号を受信すると、修理事業者を識別する修理事業者IDとともに、指令を承認する信号をサーバ装置50に送信する。さらに通信部41は、車両1の修理が終了すると、修理事業者IDとともに、修理終了の信号をサーバ装置50に送信する。
入出力部42は、例えばキーボード、マウス、モニタ、タッチパネル等を有する。修理事業者は、入出力部42を介して車両1の修理指令に対する承認および修理終了のお知らせ等を入力する。なお、修理事業者においては、修理事業者情報は、カーシェアリングサービスを行う事業者に予め登録されている。修理事業者情報には、修理事業者の住所、名称(氏名)、連絡先、登録年月日等が含まれる。
演算部43はCPUを有し、入出力部42を介して入力された信号、通信部41を介して修理事業者端末40の外部から受信した信号、および記憶部44に記憶されたデータに基づいて所定の処理を実行し、通信部41と入出力部42と記憶部44とにそれぞれ制御信号を出力する。演算部43でのこの処理により、修理事業者は入出力部42(モニタなど)を介してカーシェアリング事業者からの修理指令の確認等を行うことができる。
記憶部44は、図示しない揮発性または不揮発性メモリを有する。記憶部44には、演算部43が実行する各種のプログラムや、各種のデータが記憶される。
サーバ装置50は、例えばカーシェアリングサービスを行う事業体に設けられる。クラウド上で仮想サーバ機能を利用して、サーバ装置50を構成することもできる。図3に示すように、サーバ装置50は、通信部51と、入出力部52と、演算部53と、記憶部54とを有する。
通信部51は、通信ネットワーク6を介して、車載端末10、ユーザ端末20、清掃事業者端末30および修理事業者端末40とそれぞれ無線通信可能に構成される。入出力部52は、例えばキーボード、マウス、モニタ、タッチパネル等を有する。演算部53はCPUを有し、入出力部52を介して入力された信号、通信部51を介してサーバ装置50の外部から受信した信号、および記憶部54に記憶されたデータに基づいて所定の処理を実行し、入出力部52や記憶部54に制御信号を出力する。演算部53の機能的構成については後述する。
記憶部54は、図示しない揮発性または不揮発性メモリを有する。記憶部54には、演算部53が実行する各種のプログラムや、各種のデータが記憶される。記憶部54は、メモリが担う機能的構成として、車両データベース541と、ステーションデータベース542と、ユーザデータベース543と、清掃事業者データベース544と、修理事業者データベース545とを有する。
車両データベース541は、カーシェアリングサービスに供される複数の車両1のそれぞれの車両情報、すなわち、各車両1の車種、年式、車体番号、車両番号、走行距離、メンテナンス履歴、稼働率等の車両状態や車両特性を表す車両情報と、各車両1の利用計画とを記憶する。利用計画には、各車両1の時系列の利用実績と、現在および未来の時系列の予約情報と、予約情報の合間に行われる車両1のメンテナンス計画とが含まれる。
ステーションデータベース542は、カーシェアリングサービスに供される複数のステーション2のそれぞれのステーション情報、すなわち、各ステーション2の住所および各ステーション2に駐車される車両1の車両情報を記憶する。
ユーザデータベース543は、ユーザ端末20(入出力部22)を介して入力された各ユーザのユーザID、住所、氏名、連絡先、免許証番号等のユーザ情報と、各ユーザの車両1の利用履歴、利用料金の支払い状況、事故履歴、交通違反の履歴などのユーザの信用度を表す情報(信用情報)と、各ユーザの車両1の使用マナーを含む信頼度を表す情報(信頼情報)とが記憶される。すなわち、ユーザデータベース543は、ユーザIDに対応付けて各ユーザのユーザ情報、信用情報および信頼情報を記憶する。信用度は、例えば、事故履歴や交通違反がある度にダウンし、交通違反の程度が少ないほどアップする。信頼度は、例えば、ユーザによる車両1の使用マナーが低下したり、車両1に傷や汚れをつけたことに対する申告がなかった場合等にダウンし、使用マナーが向上したり、正直な申告があった場合等にアップする。
清掃事業者データベース544は、予め登録された各清掃事業者の清掃事業者ID,住所、名称(氏名)、連絡先等の清掃事業者情報と、各清掃事業者による車両1の清掃履歴(実績)などの信用度を表す情報(信用情報)とが記憶される。すなわち、清掃事業者データベース544は、清掃事業者IDに対応付けて各清掃事業者の清掃事業者情報および信用情報を記憶する。
修理事業者データベース545は、予め登録された各修理事業者の修理事業者ID、住所、名称(氏名)、連絡先等の修理事業者情報と、各修理事業者による車両1の修理履歴(実績)などの信用度を表す情報(信用情報)とが記憶される。すなわち、修理事業者データベース545は、修理事業者IDに対応付けて各修理事業者の修理事業者情報および信用情報を記憶する。
演算部53は、プロセッサが担う機能的構成として、ユーザ予約管理部5310と、車両画像情報取得部5311と、車両変化検出部5312と、画像信頼度判定部5313と、外的要因取得部5314と、車両評価部5315と、ユーザ評価取得部5316と、第三者評価取得部5317と、清掃員判定部5318と、信頼度判定部5319と、作業員手配判定部5320と、施錠信号送信部5321と、違反判定部5322と、出力部5323とを有する。
ユーザ予約管理部5310は、ユーザ端末20(入出力部22)を介してユーザにより入力された車両1の利用申し込みを受け付ける。例えばユーザ予約管理部5310は、車両1の利用日時等、ユーザにより入力された車両予約情報に合致する予約可能な車両1の情報を、通信部51を介して受信する。ユーザ予約管理部5310は、受信した車両予約情報の条件を満たす予約可能な車両1を検索する。ユーザ予約管理部5310は、検索された車両1およびステーション2の情報をユーザ端末20に送信し、選択されたまたは承認された車両1を予約車両として利用予約の申し込みを受け付ける。
またユーザ予約管理部5310は、車両ごとに、現在および将来の利用計画を作成し、利用計画を車両データベース541に登録する。より具体的には、ユーザ端末20(入出力部22)を介して受け付けられた予約車両の利用計画を作成し、これを車両データベース541に登録する。利用計画には、予約車両の利用開始日時および利用終了日時と、定期的に実行されるメンテナンス計画とが含まれる。
車両画像情報取得部5311は、車両貸出サービスを利用するユーザが使用した車両1の画像および車両1を撮影した場所の位置情報を受け付ける。本実施形態では、車両画像情報取得部5311は、端末情報取得部5311aを有しており、端末情報取得部5311aは、ユーザ端末20を用いてユーザにより送信された車両1の画像(例えば、貸出時画像および返却時画像)と、車両1を撮影した場所の位置情報(例えば、貸出時位置情報および返却時位置情報)と、車両1を撮影した時刻(例えば、貸出時画像送信時刻および返却時画像送信時刻)とを受け付ける。
本実施形態では、端末情報取得部5311aは、さらに撮影部位判定部5311bを有しており、撮影部位判定部5311bは、少なくとも車両1の前後左右の画像を取得したか否かを判定する。例えば撮影部位判定部5311bは、ユーザにより送信された車両1の画像が車両1の外装の全体の画像であるか否かを判定する。本実施形態では、撮影部位判定部5311bは、通信部51を介して、ユーザ端末20のGPSセンサ261およびジャイロセンサ262が検出した情報を受信することで、例えばユーザが車両1の回りを360度移動して、車両1の少なくとも前後左右の四方、若しくは車両1の外装全体を撮影したか否かを判定する。また撮影部位判定部5311bは、車両1の画像が上述の画像でない場合は、通信部51を介して、車両1の画像の取り直しを要求する旨の警告をユーザ端末20に出力する。
車両変化検出部5312は、車両1の貸出時画像と返却時画像とを比較して、車両1の返却時における変化を検出する。例えば、車両変化検出部5312は、車両1の貸出時になかった車両1の返却時の傷や汚れ等の変化を検出する。車両1の返却時における変化の検出は、一般的な画像処理を用いた変化の検出技術を用いることができる。例えば、車両1の返却時における変化は、貸出時画像および返却時画像を二値化し、二値化したこれら画像の差分を算出し、算出された差分の割合から検出する。
本実施形態では、車両変化検出部5312は、汚れ度検出部5312aを有しており、汚れ度検出部5312aは、車両1の貸出時画像と返却時画像とを比較して、返却時の車両1の汚れ度を検出する。なお汚れ度は、貸出時の車両1に対して返却時の車両1がどの程度汚れているかを示す。汚れ度検出部5312aによる車両1の汚れ度の検出は、車両変化検出部5312による車両1の変化の検出と同様の、一般的な画像処理を用いた方法を用いることができる。
画像信頼度判定部5313は、車両1の貸出時位置情報および返却時位置情報に基づいて、車両1の貸出時画像および返却時画像の信頼度を判定する。本実施形態では、画像信頼度判定部5313は、車両1を撮影した場所が車両1の貸出場所および返却場所であるステーション2であるか否かを判定する撮影場所判定部5313aと、貸出時画像および返却時画像が信頼可能であるか否かを判定する画像判定部5313bとを有する。
撮影場所判定部5313aは、車両1の貸出時位置情報および返却時位置情報と、車両1のステーション2の位置情報との差分のそれぞれが所定の範囲内であるか否かを判定する。撮影場所判定部5313aは、これら差分が所定の範囲内である場合に、貸出時画像および返却時画像が撮影された場所がステーション2であると判定する。一方、撮影場所判定部5313aは、これら差分が所定の範囲内でない場合は、通信部51を介して、車両1の画像の取り直しを要求する旨の警告をユーザ端末20に出力する。
画像判定部5313bは、これら差分が所定の範囲内である場合に、貸出時画像送信時刻および返却時画像送信時刻に基づいて、貸出時画像および返却時画像の信頼度を判定する。画像判定部5313bは、貸出時画像送信時刻および返却時画像送信時刻と貸出予定時刻および返却予定時刻との差分のそれぞれが所定の範囲内である場合には、貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定する。一方、画像判定部5313bは、これら差分が所定の範囲内でない場合には、通信部51を介して、車両1の画像の取り直しを要求する旨の警告をユーザ端末20に出力する。
前述した車両変化検出部5312は、画像信頼度判定部5313が貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に、車両1の貸出時画像と返却時画像とを比較して、車両1の返却時における変化を検出する。本実施形態では、画像判定部5313bが貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に、汚れ度検出部5312aが、車両1の貸出時画像と返却時画像とを比較して、当該車両1の返却時における汚れ度を検出する。
外的要因取得部5314は、車両1を汚す外的要因に関する情報を取得する。例えばユーザが海や山に行った場合は、雪や雨が降ると車両1が汚れる可能性が高い。そこで外的要因取得部5314は、車載端末10のGPSセンサ161により検出された車両1の走行情報(走行軌跡)や天候情報を、通信部51を介して取得し、外的要因の有無を判定する。前述した車両変化検出部5312は、外的要因取得部5314が外的要因を取得した場合、外的要因に起因する変化を除した変化を検出する。本実施形態では、外的要因取得部5314が外的要因を取得した場合、汚れ度検出部5312aが外的要因に起因する汚れ度を除した汚れ度を検出する。
車両評価部5315は、車両変化検出部5312が検出した車両1の返却時における変化に基づいて、車両1の状態を評価する。本実施形態では、車両評価部5315は、汚れ度検出部5312aが検出した車両1の返却時の汚れ度に基づいて、車両1の状態を評価する。
ここで、車両評価部5315による車両1の状態評価の一例について、図4Aおよび図4Bを参照しながら説明する。図4Aは、図2のサーバ装置50の汚れ度検出部5312aにより検出される汚れ度に基づく車両1(例えば車両1A~1E)の状態評価の一例を示す図であり、図4Bは、図4Aに示す車両1(例えば車両1A~1E)の状態評価の基準の一例を示す図である。
例えば、図4Aに示す車両1Aのように、汚れ度検出部5312aが車両1Aの汚れ度を10%であると判定した場合、外的要因取得部5314が外的要因なしと判定すると、車両1Aの汚れ度は10%のままなので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「良」と判定する。一方、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、汚れ度検出部5312aが外的要因に起因する汚れ度を除した汚れ度を検出する。本実施形態では、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、汚れ度検出部5312aは、外的要因なしの汚れ度に対して0.7を掛けた値(7掛け)を新たな汚れ度とする。そうすると、車両1Aの汚れ度は7%となり、車両評価部5315は車両評価(画像)を「良」と判定する。
同様に、例えば車両1Bのように、汚れ度検出部5312aが車両1Bの汚れ度を25%であると判定した場合、外的要因取得部5314が外的要因なしと判定すると、車両1Bの汚れ度は25%のままなので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「やや良」と判定する。一方、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、車両1Bの汚れ度は17%となり、車両評価部5315は車両評価(画像)を「やや良」と判定する。
同様に、例えば車両1Cのように、汚れ度検出部5312aが車両1Cの汚れ度を40%であると判定した場合、外的要因取得部5314が外的要因なしと判定すると、車両1Cの汚れ度は40%のままなので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「やや悪」と判定する。一方、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、車両1Cの汚れ度は28%となるので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「やや良」と判定する。
同様に、例えば車両1Dのように、汚れ度検出部5312aが車両1Dの汚れ度を70%であると判定した場合、外的要因取得部5314が外的要因なしと判定すると、車両1Dの汚れ度は70%のままなので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「悪」と判定する。一方、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、車両1Dの汚れ度は49%となるので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「やや悪」と判定する。
同様に、例えば車両1Eのように、汚れ度検出部5312aが車両1Eの汚れ度を90%であると判定した場合、外的要因取得部5314が外的要因なしと判定すると、車両1Eの汚れ度は90%のままなので、車両評価部5315は車両評価(画像)を「悪」と判定する。一方、外的要因取得部5314が外的要因ありと判定すると、車両1Eの汚れ度は63%となるが、車両評価部5315は車両評価(画像)を「悪」と判定する。
本実施形態においては、車両評価部5315は、図4Bに示すように、汚れ度が0~10%を「良」、11~30%を「やや良」、31~50%を「やや悪」、51~100%を「悪」と評価する。当該評価基準は一例であり、車両評価部5315による評価基準はこれに限定されない。
ユーザ評価取得部5316は、ユーザ端末20(入出力部22)を介してユーザにより入力された車両1の状態評価を受け付ける。例えばユーザ評価取得部5316は、ユーザの主観による車両1の汚れ度の評価を、通信部51を介して受信する。ユーザの主観による車両1の汚れ度の評価は、車両評価部5315と同様に、例えば図4Bに示す評価基準に基づく。
第三者評価取得部5317は、第三者端末(入出力部)を介して、本ユーザとは異なる第三者により入力された車両1の状態評価を受け付ける。例えば第三者は、ステーション2に駐車された車両1を定期的に清掃する清掃事業者の清掃員や、次に車両1を使用する次ユーザである。第三者評価取得部5317は、清掃事業者端末30(入出力部32)を介して、清掃員により入力された車両1の状態評価を受け付ける。例えば第三者評価取得部5317は、清掃員の主観による車両1の汚れ度の評価を、通信部51を介して受信する。清掃員の主観による車両1の汚れ度の評価は、車両評価部5315と同様に、例えば図4Bに示す評価基準に基づく。また第三者評価取得部5317は、次に車両を使用する次ユーザのユーザ端末20(入出力部22)を介して、次ユーザにより入力された車両1の状態評価を受け付ける。例えば第三者評価取得部5317は、次ユーザの主観による車両1の汚れ度の評価を、通信部51を介して受信する。次ユーザの主観による車両1の汚れ度の評価は、車両評価部5315と同様に、例えば図4Bに示す評価基準に基づく。
清掃員判定部5318は、第三者評価取得部5317が受信した車両1の状態評価を入力した第三者が清掃事業者の清掃員であるか否かを判定する。
信頼度判定部5319は、車両変化検出部5312が検出した返却時の車両1の変化とユーザ評価取得部5316が取得したユーザ評価とから、ユーザの車両1の使用マナーを含む信頼度を判定する。言い換えると、信頼度判定部5319は、車両評価部5315により評価された車両評価(画像)とユーザ評価取得部5316が取得したユーザ評価とから、ユーザの信頼度を判定する。本実施形態では、信頼度判定部5319は、車両評価部5315により評価された車両評価(画像)と、ユーザ評価取得部5316が受信したユーザの主観による車両1の汚れ度の評価(ユーザ評価)と、第三者評価取得部5317が受信した第三者(例えば清掃員)の主観による車両1の汚れ度の評価(第三者評価)とから、ユーザの信頼度を判定する。
なお、信頼度判定部5319は、第三者評価取得部5317が受信した第三者の主観による車両1の汚れ度の評価が清掃員の評価であった場合、例えば清掃員判定部5318により第三者が清掃員であると判定された場合、この評価に重み付けをしてユーザの信頼度を判定する。一方、信頼度判定部5319は、清掃員判定部5318により第三者が清掃員でないと判定された場合、例えば次ユーザであると判定された場合、この評価への重み付けは行わない。さらに、信頼度判定部5319は、清掃員判定部5318により第三者が清掃員であると判定された場合でも、車両1が返却されてから所定時間が経過している場合には、この評価への重み付けを行わない。
ここで、信頼度判定部5319によるユーザの車両1の使用マナーを含む信頼度の判定の一例について、図5を参照しながら説明する。図5は、図2のサーバ装置50の信頼度判定部5319により判定されるユーザの信頼度の一例を示す図である。
例えば、図5に示す車両1Aのように、車両評価部5315による車両1Aの車両評価(画像)が「良」であり、ユーザ評価取得部5316が取得したユーザによる車両1Aの汚れ度の評価(ユーザ評価)が「良」であり、第三者評価取得部5317が取得した第三者による車両1Aの汚れ度の評価(第三者評価)が「良」である場合、信頼度判定部5319は、ユーザの車両1Aの使用マナーを含む信頼度を「良」と判定する。第三者が清掃員の場合、第三者評価に重み付けがされるが、第三者評価が「良」であることから、ユーザの信頼度は「良」のままである。
同様に、例えば車両1Bのように、車両評価(画像)が「やや良」であり、ユーザ評価が「良」であり、第三者評価が「やや良」である場合、信頼度判定部5319は、ユーザの信頼度を「やや良」と判定する。この場合、車両評価(画像)および第三者評価よりもユーザ評価が若干高く、ユーザ評価と車両評価(画像)および第三者評価とに若干の乖離があるが、車両評価(画像)および第三者評価が「やや良」であることから、信頼度は「やや良」となる。第三者が清掃員の場合、第三者評価に重み付けがされるが、第三者評価が「やや良」であることから、信頼度は「やや良」のままである。
同様に、例えば車両1Cのように、車両評価(画像)が「やや良」であり、ユーザ評価が「やや悪」であり、第三者評価が「やや良」である場合、信頼度判定部5319は、ユーザの信頼度を「やや良」と判定する。この場合、ユーザ評価が車両評価(画像)および第三者評価よりも低く、ユーザ評価と車両評価(画像)および第三者評価とに若干の乖離があるが、ユーザ評価はユーザが謙遜したものであると考えられ、車両評価(画像)および第三者評価が「やや良」であることから、信頼度は「やや良」となる。第三者が清掃員の場合、第三者評価に重み付けがされるが、第三者評価が「やや良」であることから、信頼度は「やや良」のままである。
同様に、例えば車両1Dのように、車両評価(画像)が「やや悪」であり、ユーザ評価が「良」であり、第三者評価が「悪」である場合、信頼度判定部5319は、ユーザの信頼度を「悪」と判定する。この場合、ユーザが車両1の状態を正直に申告していないと考えられることから、ユーザ評価と車両評価(画像)および第三者評価とに乖離がある。かつ車両評価(画像)および第三者評価が「やや悪」および「悪」であることから、信頼度は「悪」となる。第三者が清掃員の場合、第三者評価に重み付けがされるが、第三者評価が「悪」であることから、信頼度は「悪」のままである。
同様に、例えば車両1Eのように、車両評価(画像)が「悪」であり、ユーザ評価が「悪」であり、第三者評価が「悪」である場合、信頼度判定部5319は、ユーザの信頼度を「やや悪」と判定する。この場合、ユーザが車両1の状態を正直に申告しているが、車両評価(画像)および第三者評価が「悪」であることから、信頼度は「やや悪」となる。第三者が清掃員の場合、第三者評価に重み付けがされるが、ユーザの正直さの部分が加味されるので信頼度は「やや悪」となる。
作業員手配判定部5320は、車両変化検出部5312によって検出された車両1の変化度に基づいて、車両1の返却場所(ステーション2)への作業員の手配の有無を判定する。本実施形態では、作業員手配判定部5320は、汚れ度検出部5312aが検出する汚れ度に基づいて、車両1の返却場所(ステーション2)への作業員の手配の有無を判定する。さらに作業員手配判定部5320は、車両変化検出部5312によって検出された車両1の変化度に基づいて、車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定する。
本実施形態では、作業員手配判定部5320は、汚れ度検出部5312aが検出する汚れ度が第1閾値以下の場合、清掃不要と考えられることから、作業員の手配を行わない。また作業員手配判定部5320は、第1閾値以上第2閾値以下の場合は、清掃が必要と考えられることから、清掃員を手配する。さらに作業員手配判定部5320は、汚れ度が第2閾値以上の場合は、貸出時の車両1に対して返却時の車両1の変化が大きく、清掃よりも修理が必要と考えられることから、修理作業員を手配する。
施錠信号送信部5321は、画像信頼度判定部5313が貸出時画像を信頼可能と判定した場合に車両1への解錠信号を送信し、貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に車両1への施錠信号を送信する。
違反判定部5322は、車載端末10のセンサ群16により取得された信号に基づいて、車両1を利用するユーザによる交通違反の有無を判定する。例えば、GPSセンサ161からの信号に基づいて車両1の現在位置を特定するとともに、その位置における車両1の制限速度と、車速センサ162からの信号により得られる車速との大小を判定することにより、ユーザが速度超過の違反をしているか否かを判定する。速度違反ありと判定されると、ユーザデータベース543に記憶されるユーザの信用度をダウンして信用情報を更新する。
出力部5323は、車両評価部5315により判定された車両1の状態評価および信頼度判定部5319により判定された信頼度を、ユーザデータベース543に記憶するとともに、通信部41を介してユーザ端末20に送信する。これにより、ユーザは、正確な車両1の状態に基づく、自己の車両1の使用マナーに関する評価を知ることができる。
図6Aおよび図6Bは、予めサーバ装置50の記憶部54に記憶されたプログラムに従い、演算部43で実行される処理の一例である。図6Aは、車両評価処理を含む信頼度評価処理の一例を示すフローチャートであり、図6Bは、汚れ度検出処理の一例を示すフローチャートである。図6Aのフローチャートに示す処理は、例えば、ユーザから車両1の使用要求を指令する信号をサーバ装置50が受信すると開始され、ユーザの信頼度を出力することで終了する。図6Bのフローチャートに示す処理は、図6Aのフローチャートに示す処理の一部である。
まず、ステップS1において、端末情報取得部5311aでの処理により、ユーザ端末20から送信された車両1の貸出時画像、貸出時位置情報および貸出時時刻情報を取得する。次いで、ステップS2で、撮影部位判定部5311bでの処理により、ユーザ端末20から送信された貸出時画像が車両1の外装全体の画像であるか否かを判定する。貸出時画像が車両1の外装全体の画像でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS1に戻る。一方、貸出時画像が車両1の外装全体の画像であると判定(肯定)されるとステップS3に進む。
次いで、ステップS3で、撮影場所判定部5313aでの処理により、貸出時画像が撮影された場所がステーション2であるか否かを判定する。撮影場所がステーション2でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS1に戻る。一方、撮影場所がステーション2であると判定(肯定)されるとステップS4に進む。次いで、ステップS4で、画像判定部5313bでの処理により、貸出時画像が信頼可能であるか否を判定する。貸出時画像が信頼可能でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS1に戻る。一方、貸出時画像が信頼可能であると判定(肯定)されるとステップS5に進む。次いで、ステップS5で、通信部51を介して貸し出し許可の信号をユーザ端末20に出力するとともに、施錠信号送信部5321での処理により、通信部51を介して車載端末10に解錠信号を送信する。
次いで、ステップS6で、端末情報取得部5311aでの処理により、ユーザ端末20から送信された車両1の返却時画像、返却時位置情報および返却時時刻情報を取得する。次いで、ステップS7で、撮影部位判定部5311bでの処理により、ユーザ端末20から送信された返却時画像が車両1の外装全体の画像であるか否かを判定する。返却時画像が車両1の外装全体の画像でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS6に戻る。一方、返却時画像が車両1の外装全体の画像であると判定(肯定)されるとステップS8に進む。
次いで、ステップS8で、撮影場所判定部5313aでの処理により、返却時画像が撮影された場所がステーション2であるか否かを判定する。撮影場所がステーション2でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS6に戻る。一方、撮影場所がステーション2であると判定(肯定)されるとステップS9に進む。次いで、ステップS9で、画像判定部5313bでの処理により、返却時画像が信頼可能であるか否を判定する。返却時画像が信頼可能でないと判定(否定)されると、通信部51を介してユーザ端末20に所定の警告を出力し、ステップS6に戻る。一方、返却時画像が信頼可能であると判定(肯定)されるとステップS10に進む。次いで、ステップS10で、施錠信号送信部5321での処理により、通信部51を介して車載端末10に施錠信号を送信する。
次いで、ステップS11で、汚れ度検出部5312aでの処理により、車両1の汚れ度を検出する。汚れ度検出部5312aでの汚れ度検出処理については後述する。次いで、ステップS12で、車両評価部5315での処理により、車両1の状態評価を取得する。次いで、ステップS13で、信頼度判定部5319での処理により、ユーザの信頼度を取得する。次いで、ステップS14で、出力部での処理により、ユーザ端末20にユーザの信頼度を出力し、処理を終了する。
次に、上述した汚れ度検出処理について説明する。図6Bに示すように、まず、ステップS20で、汚れ度検出部5312aでの処理により、貸出時画像および返却時画像の差分を算出する。次いで、ステップS21で、外的要因取得部5314での処理により、外的要因に関する情報の有無を判定する。ステップS21で肯定(外的要因有り)されると、ステップS22で、汚れ度検出部5312aでの処理により、外的要因に起因する汚れを除外した汚れ度を検出し、ステップS23で汚れ度を判定する。一方、ステップS21で否定(外的要因無し)されると、ステップS23で汚れ度を判定する。
次いで、ステップS24で、作業員手配判定部5320での処理により、作業員の手配の有無を判定する。ステップS24で、汚れ度が第1閾値以下であると判定されると、車両評価部5315に汚れ度を出力して処理を終了する。一方、ステップS24で、汚れ度が第1閾値以上と判定された場合、ステップS26で、汚れ度が第1閾値以上第2閾値以下であるかを判定する。ステップS26で、汚れ度が第1閾値以上第2閾値以下と判定されると、ステップS27で、作業員手配判定部5320での処理により、通信部51を介して、清掃員を手配する信号を清掃事業者端末30に出力する。次いで、ステップS28で、検出した汚れ度を車両評価部5315に出力して処理を終了する。一方、ステップS26で、汚れ度が第2閾値以上と判定されると、ステップS29で、作業員手配判定部5320での処理により、通信部51を介して、修理作業員を手配する信号を修理事業者端末40に出力する。次いで、ステップS30で、検出した汚れ度を車両評価部5315に出力して処理を終了する。
本実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
(1)カーシェアリングサービスを利用するユーザが使用した車両1の画像およびこの画像を撮影した場所の位置情報を、車両1の貸出時および返却時のそれぞれにおいて、ユーザによって操作されるユーザ端末20から取得する端末情報取得部5311aと、車両1の貸出時画像と返却時画像とを比較して、車両1の返却時における汚れ度(変化)を検出する汚れ度検出部5312a(車両変化検出部5312)と、車両1の貸出時位置情報および返却時位置情報に基づいて、貸出時画像および前記返却時画像の信頼度を判定する画像信頼度判定部5313とを備える。汚れ度検出部5312a(車両変化検出部5312)は、画像信頼度判定部5313が貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に、車両1の返却時の汚れ度(変化)を検出する。
この構成により、カーシェアリングサービスを利用するユーザが使用した車両1の状態を正確に評価することができる。例えば、ユーザが、出先等で、予め、車両1の画像を取得しておき、これを車両1の返却時画像に用いようとしても、当該画像を取得した場所の位置情報が車両1のステーション2と異なることからこの画像は用いることができない。すなわち、ユーザは、返却時画像として不正な画像を使用することができない。そのため、ユーザが使用した車両1の状態を正確に評価することができる。ユーザ自身が使用した車両1の状態を正確に評価することで、ユーザに、車両1を傷つけることなく綺麗に使用しようとする意識を持たせることができる。その結果、ユーザの車両使用のマナーを向上させることができる。
(2)画像信頼度判定部5313は、貸出時位置情報および返却時位置情報のそれぞれと、車両1の貸出場所および返却場所であるステーション2の位置情報と、の差分が所定の範囲内であるか否かを判定する撮影場所判定部5313aと、それぞれの差分が所定の範囲内である場合に、貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定する画像判定部5313bとを有する。これにより、貸出時画像および返却時画像を撮影した場所のそれぞれがステーション2であるか否かの判定が容易となり、貸出時画像および返却時画像の信頼性の判断が容易となる。
(3)端末情報取得部5311aは、少なくとも車両1の前後左右の画像を取得したか否かを判定する撮影部位判定部5311bを有し、撮影部位判定部5311bは、ユーザ端末20の姿勢情報を取得可能に構成されている。端末情報取得部5311aは、この姿勢情報から少なくとも車両1の前後左右の画像を取得したか否かを判定する。これにより、ユーザに、少なくとも車両1の前後左右の画像、好ましくは車両1の外装全体の画像を求めることができ、ユーザが使用した車両1の状態を正確に評価することができる。
(4)画像信頼度判定部5313が貸出時画像および返却時画像を信頼可能と判定した場合に、車両1への施錠信号を送信する施錠信号送信部5321をさらに備える。これにより、車両1の施錠を、画像の信頼性の判断に連動させることで、例えばユーザによるICカード免許証等を用いた認証等を省略することができ、ユーザに優しい(ユーザフレンドリー)サービスとすることができる。またユーザによる車両1の施錠忘れや画像の取り忘れ等を好適に防止することができる。
(5)汚れ度検出部5312a(車両変化検出部5312)は、車両1の返却時における汚れ度(変化度)を検出し、汚れ度検出部5312a(車両変化検出部5312)によって検出された汚れ度(変化度)に基づいて、車両1の返却場所への作業員の手配の有無を判定する作業員手配判定部5320をさらに備える。これにより、迅速かつ的確に、作業員の手配の判断を行うことができ、効率的に車両1を使用させることができる。
(6)作業員手配判定部5320は、作業員を手配すると判定した場合、汚れ度検出部5312a(車両変化検出部5312)が検出した汚れ度(変化度)に基づいて、車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定する。これにより、迅速かつ的確に、車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定することができ、車両1の清掃および修理を効率的に行うことができる。
上記実施形態では、ユーザによって操作される無線端末としてユーザ端末20を用い、ユーザ端末20で車両1の外装を撮影して車両1の状態を評価したが、本発明はこれに限定されない。ユーザによって操作される端末は、ユーザ端末20に限定されず、例えばステーションに配置された端末や車載カメラ15等、ユーザによって操作される端末であればよい。また撮影される車両1の状態は、車両1の外装に限定されず、例えば車両1の内装であってもよく、車両1の内装および外装であってもよい。例えば、ユーザによって操作される無線端末として車載カメラ15を用い、車載カメラ15で車両1の内装を撮影して車両1の状態を評価する構成であってもよい。またユーザ端末20で車両1の内装を撮影して車両1の状態を評価する構成であってもよく、ユーザ端末20で車両1の内装および外装を撮影して車両1の状態を評価する構成であってもよい。
上記実施形態では、車両変化検出部5312が汚れ度検出部5312aを有し、汚れ度検出部5312aを用いて、車両1の汚れ度を車両1の変化(変化度)として検出したが、本発明はこれに限定されない。車両変化検出部5312は、必ずしも汚れ度検出部5312aを必要とせず、車両変化検出部5312自体が車両1の変化、例えば車両1の傷および汚れを含む車両1の変化を検出するように構成してもよい。この場合、車両変化検出部5312が汚れ度検出部5312aおよび傷検出部を有するように構成してもよい。
上記機実施形態では、作業員手配判定部5320は、汚れ度検出部5312aが検出する汚れ度に基づいて、車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定したが、本発明はこれに限定されない。作業員手配判定部5320は、例えば車両変化検出部5312が検出する車両1の変化に応じて車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定してもよく、例えば傷検出部をさらに備え、これらを用いて車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定するように構成してもよい。
上記実施形態は、カーシェアリング事業を行う事業体、例えば車両の販売やメンテナンス等を行う販売店を用いて説明したが、本発明の車両状態評価装置は、このような事業体だけでなく、レンタカー事業を行う事業体にも適用することができる。
以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態により本発明が限定されるものではない。
1 車両、20 ユーザ端末、50 サーバ装置、100 車両状態評価システム、101 車両状態評価装置、5311a 端末情報取得部、5312 車両変化検出部、5313 画像信頼度判定部

Claims (6)

  1. 車両貸出サービスを利用するユーザが使用した車両の画像および当該車両を撮影した場所の位置情報を、前記車両の貸出時および返却時のそれぞれにおいて、ユーザによって操作される無線端末から取得する端末情報取得部と、
    前記車両の貸出時画像と返却時画像とを比較して、当該車両の貸出時に対する返却時の汚れの程度を示す汚れ度を検出する車両変化検出部と、
    前記車両の貸出時位置情報および返却時位置情報に基づいて、前記貸出時画像および前記返却時画像の信頼度を判定する画像信頼度判定部と
    前記車両の走行軌跡の情報と天候の情報とを含む前記車両を汚す外的要因に関する情報を取得し、取得された情報に基づいて前記外的要因の有無を判定する外的要因取得部と、を備え、
    前記車両変化検出部は、前記画像信頼度判定部が前記貸出時画像および前記返却時画像を信頼可能と判定した場合に、前記汚れ度を検出し、前記外的要因取得部が前記外的要因ありと判定した場合に、検出した前記汚れ度に0より大きく1より小さい所定値を乗じる、ことを特徴とする車両状態評価装置。
  2. 請求項1に記載の車両状態評価装置において、
    前記画像信頼度判定部は、
    前記貸出時位置情報および前記返却時位置情報のそれぞれと、前記車両の貸出場所および返却場所であるステーションの位置情報と、の差分が所定の範囲内であるか否かを判定する撮影場所判定部と、
    それぞれの前記差分が所定の範囲内である場合に、前記貸出時画像および前記返却時画像を信頼可能と判定する画像判定部とを有する、ことを特徴とする車両状態評価装置。
  3. 請求項1または2に記載の車両状態評価装置において、
    前記端末情報取得部は、少なくとも前記車両の前後左右の画像を取得したか否かを判定する撮影部位判定部を有し、
    前記撮影部位判定部は、前記無線端末の姿勢情報を取得可能に構成されており、前記姿勢情報から少なくとも前記車両の前後左右の画像を取得したか否かを判定する、ことを特徴とする車両状態評価装置。
  4. 請求項1から3のいずれか1項に記載の車両状態評価装置において、
    前記画像信頼度判定部が前記貸出時画像および前記返却時画像を信頼可能と判定した場合に、前記車両への施錠信号を送信する施錠信号送信部をさらに備える、ことを特徴とする車両状態評価装置。
  5. 請求項1から4のいずれか1項に記載の車両状態評価装置において
    前記車両変化検出部によって検出された前記汚れ度に基づいて、前記車両の返却場所への作業員の手配の有無を判定する作業員手配判定部をさらに備える、ことを特徴とする車両状態評価装置。
  6. 請求項5に記載の車両状態評価装置において、
    前記作業員手配判定部は、作業員を手配すると判定した場合、前記車両変化検出部が検出した前記汚れ度に基づいて、車両清掃に関する作業員を手配するか、車両修理に関する作業員を手配するかを判定する、ことを特徴とする車両状態評価装置。
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