JP7274939B2 - サービス車両の待機好適エリア判定システム、待機好適エリア判定装置及び待機好適エリア判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、サービス車両の待機好適エリア判定システム、待機好適エリア判定装置及び待機好適エリア判定方法に関するものである。

ユーザーの依頼に応じてタクシーを配車するにあたって、ユーザのタクシー需要予測を行って、タクシーを効率的に配車する発明が知られている。

例えば、特許文献１では、複数のユーザの携帯端末から送信されるリアルタイムの位置情報を受信し、受信した位置情報の中からタクシーの利用度合いの高いユーザの携帯端末の位置情報を抽出し、当該位置情報と地図情報を重ね合わせたタクシー需要分布データを出力して効果的な情報を提供する。

ＷＯ２０１０／１２３０７５ Ａ１

しかしながら、特許文献１では、配車車両が需要の高いエリアでユーザからの依頼を待つことで、車両を配車する移動サービスを効果的に供給できるものの、当該エリアが、配車車両のエネルギー消費効率が低いエリアであった場合、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が下がるという問題があった。

本発明が解決しようとする課題は、ユーザに車両を配車する移動サービスにおいて、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が高いエリアで車両がユーザからの依頼を待つことができる待機好適エリア判定システムを提供することである。

本発明は、車両がユーザからの配車依頼を待つエリアである車両待機エリアが、車両のエネルギー消費効率が高いエリアを示す高効率エリアであるか否かを判定し、車両待機エリアが、ユーザの配車に対する需要が高いエリアを示す需要エリアであるか否かを判定し、高効率エリア及び需要エリアに基づき、車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定することによって上記課題を解決する。

本発明によれば、ユーザに車両を配車する移動サービスにおいて、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が高いエリアで車両がユーザからの依頼を待つことができる。

図１は、本実施形態における待機好適エリア判定システムの構成の一例を示す図である。 図２は、本実施形態における待機好適エリア判定の概要を示すフローチャートである。 図３は、本実施形態における高効率エリア判定の手順の一例を示すフローチャートある。 図４は、本実施形態における、リンク単位で収集した車両の旅行速度データベースの一例を示す図である。 図５は、本実施形態における需要エリア判定の手順の一例を示すフローチャートである。 図６は、本実施形態における待機好適エリア判定の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、対象地域内のメッシュごとの高効率エリア、需要エリア及び待機好適エリアを表示する図の一例である。 図８は、本実施形態における、停車場所データベースの一例を示す図である。 図９は、対象地域内のメッシュごとの停車可能スペースと停車不可スペースの位置を表示する図の一例である。

本発明に係るサービス車両の待機好適エリア判定システムの一実施形態を図面に基づいて説明する。

本実施形態のシステムは、ユーザからの配車依頼に応じて車両を配車するサービスにおいて、ユーザからの配車依頼があるまでの間に配車車両が待機するのに適したエリアを判定するシステムである。車両を配車するサービスを提供する主体である車両管理者は、本システムの判定結果を利用して、車両を配車するエリアを決定する。車両管理者としては、タクシー会社等、車両によって旅客輸送を提供する事業者を前提として説明をするが、これに限らず、緊急時に車両を配車するロードサービスを提供する事業者が車両管理者であってもよい。また、以降では、各事業者が提供するサービスを利用する顧客をユーザと称して説明する。したがって、事業者ごとに、提供されるサービスを受けるユーザが存在することになる。

本実施形態では、配車サービスに利用される車両としては、タクシーのような、旅客輸送サービスに用いられる車両や、ロードサービスにより緊急時に配車される車両が挙げられる。車両は、ユーザを乗せて目的地まで輸送している以外の時間には、駐車場のような駐停車可能なスペースに停車することや街中を走行することによってユーザからの配車依頼を待つことになる。そして、ユーザからの配車依頼があると、当該ユーザのところまで迎えに行き、ユーザ乗車後に、ユーザが希望する目的地まで走行を行う。特に限定されるわけではないが、本実施形態に係るシステムは、ユーザを目的地まで輸送した車両が次のユーザからの配車依頼を待つ場面で適用される。

本実施形態に係る待機好適エリア判定サーバ１０１を含むシステムの構成を図１を用いて説明する。図１は、本実施形態における待機好適エリア判定システム１００の機能構成の一例を示すブロック図である。

待機好適エリア判定サーバ１０１は、電気通信回線網を構成するネットワークを介して車両２０１と接続している。車両２０１は通信部２０２を備え、通信部２０２を介して、車両待機信号を送信する。また、待機好適エリア判定サーバ１０１は、配車サービスを提供する車両管理者が操作するサーバやユーザが操作する端末機（図示しない）と、ネットワークを介して接続していることとしてもよい。待機好適エリア判定サーバ１０１は、少なくとも制御装置１１０、記憶装置１２０、通信装置１３０を含んで構成される。本実施形態における待機好適エリア判定サーバ１０１は、ハードウェア及びソフトウェアを備えたコンピュータにより構成され、プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。なお、動作回路としては、ＣＰＵに代えて又はこれとともに、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いることができる。図１に示す制御装置１１０はＣＰＵに相当し、また、図１に示す記憶装置１２０はＲＯＭ及びＲＡＭに相当する。

制御装置１１０は、制御部１１１、高効率エリア判定部１１２、需要エリア判定部１１３、待機好適エリア判定部１１４を含む。

制御部１１１は、制御装置１１０全体の処理を制御する。また、制御部１１１は、車両がユーザを目的地まで輸送した後に送信される車両待機信号を受付ける。車両待機信号は、車両がユーザを目的地に降ろした後に、次のユーザの依頼を受け入れ可能となったことを通知するための信号である。

高効率エリア判定部１１２は、高効率エリア判定を実行する。高効率エリアは、車両のエネルギー消費効率が高いエリアである。対象とする車両は、例えば、電気自動車やガソリン車が挙げられる。なお、本実施形態では、車両が電気自動車の場合について説明をするため、消費エネルギーを消費電力、エネルギー消費効率を電費として説明するが、ガソリン車のような、電気自動車以外の車両の場合には、消費エネルギーを消費燃料、エネルギー消費効率を燃費としてもよい。また、本実施形態では、高効率エリアの一例として、車両が低速で走行できるエリアを挙げて説明をする。一般的に、電気自動車は、低速で走行できると、電費を良くすることができるからである。

高効率エリア判定部１１２は、まず、記憶装置１２０に格納されている地図データベース１２１から、対象地域にあるリンク情報を取得し、リンクごとに、リンクを走行する車両の平均旅行速度を算出する。対象地域の範囲は所定のルールによって設定される。例えば、各車両に定められた営業地域を対象地域とする。あるいは、各車両の現在位置から所定の範囲の地域を対象地域としてもよい。

車両の平均旅行速度の算出については、まず、高効率エリア判定部１１２は、通信装置１３０を介して取得した道路交通情報から、リンクを走行する車両の旅行速度情報を取得する。道路交通情報としては、例えば、実際に走行している車両から取得されるプローブ情報や、車両感知器や検知カメラといった、道路上に設置されているインフラセンサから取得される車両走行情報が挙げられる。なお、プローブ情報では、車両の位置情報と時刻情報が対応付けられている。高効率エリア判定部１１２は、車両のプローブ情報から、リンク上の２地点を車両が通過した際の時刻情報をそれぞれ取得し、２地点の位置情報から算出した２地点間の移動距離と、時刻情報から算出した移動時間に基づき、当該リンクにおける車両の旅行速度を算出する。そして、高効率エリア判定部１１２は、ある一定時間の間に実際にリンクを走行した複数の車両の旅行速度を取得し、当該一定時間の間にリンクを走行した車両の平均旅行速度を算出する。また、高効率エリア判定部１１２は、リンク上に一定の間隔で設置されたインフラセンサにより検出された車両の旅行速度を取得し、平均旅行速度を算出することとしてもよい。なお、プローブ情報は、車両管理者が管理する配車車両のみならず、通信が可能な一般車両から取得することとしてもよい。そして、高効率エリア判定部１１２は、車両の旅行速度情報に基づき、車両の平均旅行速度を算出し、算出した平均旅行速度を当該リンクの平均旅行速度とする。例えば、平均旅行速度を算出する時点から所定の時間前のタイミングを設定し、当該タイミングから平均旅行速度を算出する時点までの間に対象リンクを走行した車両の旅行速度を取得して、平均旅行速度を算出する。

次に、高効率エリア判定部１１２は、リンクごとに、対象リンクの車両の平均旅行速度に応じて、低速リンクか非低速リンクかの判定を行う。判定の基準は、平均旅行速度が所定の速度以下であるか否かであり、リンクの平均旅行速度が所定の速度以下である場合には、当該リンクを低速リンクと判定する。なお、渋滞等により、平均旅行速度が０ｋｍ／ｈであった場合でも、所定の速度以下であれば、同じように、当該リンクを低速リンクと判断する。また、リンクの平均旅行速度が所定の速度以下ではない場合には、当該リンクを非低速リンクと判定する。なお、所定の速度は、車両の種類ごとの電費の良い速度に基づいて設定されている。

全リンクについて判定処理を実行した後、高効率エリア判定部１１２は、対象地域を所定の大きさの複数のメッシュに分割し、メッシュごとに、対象メッシュ内にある低速リンク数が所定値以上であるか否かを判定する。なお、本実施形態では、メッシュ単位で、車両がユーザからの依頼を待つ車両待機エリアを設定することになる。高効率エリア判定部１１２は、対象メッシュ内の低速リンク数が所定値以上であると判定される場合には、対象メッシュを高効率エリアとする。また、低速リンク数が所定値以上であると判定されない場合には、対象メッシュを非高効率エリアとする。なお、低速リンク数による判定ではなく、低速リンク数の割合によって判定することとしてもよい。例えば、メッシュ内のリンク数に対する低速リンク数の割合が所定値以上であるか否かを判定することとしてもよい。メッシュ内の全メッシュについて判定処理を実行すると、高効率エリア判定が終了する。

なお、高効率エリア判定は、低速リンク数を基準に判定するだけではなく、停車可能なスペースの数を基準に判定することとしてもよい。例えば、対象地域内の駐車場等の、車両が停車するための停車スペースのうち、空車状態で停車可能なスペースの位置情報を取得し、各メッシュにおける停車可能なスペースの数が所定値以上であれば、高効率エリアと判定することとしてもよい。また、高効率エリア判定部１１２は、低速リンク数に基づく判定や停車可能スペースの数に基づく判定の他に、天気情報といった外部情報に基づいて判定を行うこととしてもよい。例えば、気温が低いと電費は悪くなると考えられるので、天気情報を取得し、気温が所定値以下であるエリアがあれば、当該エリアを非高効率エリアと判定することとしてもよい。あるいは、逆に、気温が高い場合にも電費は悪くなると考えられるので、気温が所定値以上であるエリアがあれば、当該エリアを非高効率エリアと判定することとしてもよい。

需要エリア判定部１１３は、配車サービスに対するユーザの需要予測を行い、需要エリア判定を実行する。需要エリアは、配車サービスに対するユーザの需要が高いと予測されるエリアである。車両は、需要エリアでユーザの依頼を待つことで、ユーザから依頼があれば、すぐにユーザのところに向かうことができ、効果的にサービスを提供することができる。

需要エリア判定部１１３は、まず、対象地域におけるユーザの需要予測を行う。需要予測の方法は、例えば、配車サービスを提供する事業者が独自に集計している過去のサービス提供実績に基づき、サービス利用の多い場所を需要エリアとして判定する。なお、需要予測は、地図情報と対応付けられるものとし、例えば、地図上で、需要があると予測される位置が特定されるものとする。また、利用頻度の高いユーザの位置情報を取得し、利用頻度の高いユーザのリアルタイムな位置の分布によって需要予測を行うこととしてもよい。

次に、需要エリア判定部１１３は、対象地域を分割するメッシュごとに、需要予測の結果に基づき、需要エリアであるか否かの判定を行う。例えば、需要エリア判定部は、需要予測によってメッシュごとに需要度を求め、需要度が所定値以上であれば、対象メッシュを需要エリアとする。また、需要度が所定値以上でなければ、当該メッシュを非需要エリアとする。需要度としては、ユーザ数あるいは頻度が挙げられる。例えば、メッシュごとのユーザ数を需要度とする。あるいは、前述の、利用頻度の高いユーザのリアルタイムな位置の分布に基づき、対象メッシュが需要エリアであるか否かを判定する。また、過去の利用実績から、メッシュごとのユーザからの依頼の頻度を需要度として算出することとしてもよい。全メッシュについて判定処理を実行すると、需要エリア判定を終了する。

なお、ユーザの需要予測に関しては、例えば、車両管理者が、タクシー会社のような、車両による旅客輸送サービスを提供する事業者ではなく、ロードサービスを提供する事業者であった場合、配車サービスに対するユーザの需要予測は異なる結果になると考えられる。そのため、需要エリア判定部１１３は、本システムを利用する車両管理者の事業情報を取得し、事業内容に基づいた需要予測を行う。例えば、車両管理者がロードサービスを提供する事業者であれば、対象地域におけるロードサービス提供実績に関するデータを用いて需要予測を行う。これにより、事業者ごとの事業内容に即してより正確な需要予測を行うことができる。

また、同じように、メッシュごとの需要エリアか非需要エリアかの判定についても、事業者の事業内容に即して行うこととしてもよい。例えば、メッシュの範囲の大きさを、事業者ごとに変更することとしてもよい。車両管理者がロードサービスを提供する事業者であれば、旅客輸送サービスを提供する事業者よりも、メッシュの範囲を広く設定する。ロードサービスは、ユーザの依頼に対して広範囲に素早く対応することが求められるからである。また、メッシュの範囲の大きさは同じで、隣接するメッシュの判定結果も加味して需要エリアの判定を行うこととしてもよい。例えば、車両管理者がロードサービスを提供する事業者であれば、対象メッシュに隣接するメッシュのうち２面以上が需要エリアであることを条件に加えて、当該対象メッシュを需要エリアとすることとしてもよい。これも、ロードサービスは、ユーザの依頼に対して広範囲に素早く対応することが求められるからである。

また、需要エリア判定部１１３は、前述の需要予測による需要エリア判定の他に、曜日、時間、天気及び地域イベントといった外部情報に基づいて、需要エリア判定を行うこととしてもよい。前述の通り、需要予測には、過去の営業成績等を用いることがあり、需要予測の方法によっては、需要エリア判定を行う当日の外部情報を加味して需要エリアを判定することで、より現状に即した需要予測を行うことができる。例えば、曜日の情報を取得し、土曜日や日曜日に人が集まるエリアがあれば、曜日が土曜日や日曜日である場合に、当該エリアを需要エリアとして判定する。また、時間帯が終業時間後であれば、主要な駅があるエリアを需要エリアとして判定する。さらに、局所的に雨が降っているエリアがあれば、当該エリアを需要エリアとして判定する。そして、コンサートが開催される等、人が集まる地域のイベントがあるエリアを需要エリアとして判定する。

待機好適エリア判定部１１４は、待機好適エリア判定を実行する。本実施形態では、待機好適エリアは、高効率エリアかつ需要エリアであるエリアを示す。待機好適エリアは、配車車両のエネルギー消費効率が高く、ユーザの需要も高いと予測されるエリアであり、すなわち、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が高いエリアである。また、高効率エリアであり、かつ、隣接しているエリアの少なくともひとつが需要エリアである場合には、当該エリアを待機準好適エリアとする。すなわち、待機準好適エリアは、需要エリアではないため、待機好適エリアとして判定されないものの、当該エリアで車両が待機することで、車両のエネルギー消費効率を高めることができ、隣接する需要エリアでユーザからの配車依頼があれば、すぐにユーザを迎えに行くことができるエリアである。そして、待機好適エリア判定部１１４は、待機好適エリアであると判定されず、待機準好適エリアであるとも判定されないエリアを待機不適エリアとする。

また、待機好適エリア判定を、事業者の事業内容に即して行うこととしてもよい。例えば、対象メッシュに隣接するエリアのうち、需要エリアがいくつあるかによって、対象メッシュにおける判定結果を変更することとしてもよい。例えば、車両管理者がロードサービスを提供する事業者であれば、対象エリアに隣接するエリアのうち、２つ以上が需要エリアである場合には、当該対象エリアを待機好適エリアとする。ロードサービスは、ユーザの依頼に対して広範囲に素早く対応することが求められるから、判定範囲を広く設定することで、より事業内容に即した待機好適エリア判定を行うことができる。

通信装置１３０は、車両との間で情報の送受信を行う。例えば、車両からの車両待機信号を受信する。また、対象地域におけるリンクごとの車両の旅行速度に関するプローブデータやインフラセンサが取得する情報を受信する。通信装置１３０は、曜日、時刻、天気及び地域イベント情報等の外部情報を受信する。また、配車サービスを提供する車両管理者が使用しているサーバと通信を行い、本実施形態に係るシステムによる判定結果を送信することとしてもよい。

記憶装置１２０は、地図データベース１２１や、旅行速度データベース１２２、停車場所データベース１２３、ユーザ情報データベース１２４、外部情報データベース１２５及び判定結果データベース１２６を含む。また、制御装置１１０が実行するプログラムが格納されている。

地図データベース１２１（図１の地図ＤＢ（１２１））は、道路情報を有する地図データベースである。地図データベース１２１には、交差点や分岐点がノードとして、ノードとノードの間の道路区間がリンクとして道路情報が保存されている。また、地図データベース１２１には、所定の領域を矩形に分割したメッシュデータが記憶されていることとしてもよい。また、駐車場やタクシープールのような、配車車両が駐停車可能なスペースの位置情報が保存されている。

旅行速度データべース１２２（図１の旅行速度ＤＢ（１２２））は、リンク単位で収集した、リンクを走行する車両の旅行速度のデータベースで、リンクごとに、リンクを識別するためのリンク番号、リンクの位置、リンクにおける平均旅行速度、低速リンクか非低速リンクかの判定結果を含むデータベースである。

停車場所データベース１２３（図１の停車場所ＤＢ（１２３））は、図８で示されるように、駐車場やタクシープール、車道等の、車両が停車できる停車場所について、それぞれ、停車場所を識別するための識別番号と、位置、停車場所のタイプ、停車可否の現況を含むデータベースである。

ユーザ情報データベース１２４（図１のユーザ情報ＤＢ（１２４））は、配車サービスを利用するユーザが、利用時、あるいはユーザ登録時に入力した各種情報が、ユーザ識別情報とともに保存されている。本実施形態では、ユーザごとに利用頻度を記憶していて、需要予測の際に、利用頻度の高いユーザを抽出し、当該ユーザの位置情報と対応付けて、需要度の高いエリアを判定する際に利用される。

外部情報データベース１２５（図１の外部情報ＤＢ（１２５））は、曜日、時刻、天気及び地域イベントに関する情報を保存している。高効率エリアや需要エリアを判定する際に、これらの情報が用いられる。

判定結果データベース１２６（図１の判定結果ＤＢ（１２６））は、対象地域における高効率エリアの判定結果、需要エリアの判定結果及び待機好適エリアの判定結果を保存している。本実施形態では、過去の判定結果に基づく待機好適エリア判定を行う際に、判定結果データベース１２６に保存されている過去の判定結果に関する情報が用いられる。

続いて、図２を用いて、上記構成による待機好適エリア判定システムにより、サービス車両の待機好適エリアを判定するフローチャートの概要を説明する。

ステップＳ２００では、通信装置１３０は、ユーザを目的地まで輸送した車両から送信される車両待機信号を受信する。車両は、ユーザの輸送が完了した後、次のユーザからの配車依頼があるまで、待機をすることとなる。待機の方法としては、例えば、回遊しながら走行することや、タクシープールのような、駐停車可能なスペース内に停止することが挙げられる。通信装置１３０は、受信した車両待機信号を制御部１１１に出力する。制御部１１１に車両待機信号が入力されると、待機好適エリア判定にかかる一連の処理を開始し、ステップＳ３００に進む。なお、次のユーザの輸送を行うことがすでに決まっている、あるいは、旅客輸送サービスを終了する等、車両が待機を必要としない場合には、車両は車両待機信号を送信しない。

ステップＳ３００では、高効率エリア判定部１１２が高効率エリア判定を実行する。高効率エリア判定については、図３のフローチャートにしたがい実行される。以下、図３を用いて、高効率エリア判定の処理の一例を説明する。

ステップＳ３０１では、制御部１１１は、ｎの値を０、ｍの値を０にセットする。

ステップＳ３０２では、高効率エリア判定部１１２は、地図データベース１２１から、対象地域の全リンク情報を取得し、リンクごとに、当該リンクを走行する車両の平均旅行速度を算出する。以下、具体的な算出方法について説明する。

まず、通信装置１３０は、リンクごとに、当該リンクを走行する車両の旅行速度情報を取得する。例えば、実際に走行している車両から取得されるプローブ情報や、車両感知器や検知カメラといった、道路上に設置されているインフラセンサから取得される情報に基づき、車両の旅行速度情報を取得する。高効率エリア判定部１１２は、通信装置１３０が取得した車両の旅行速度に基づき、平均旅行速度を算出する。対象地域の全リンク（リンク数ｐ）の平均旅行速度を算出すると、ステップＳ３０３に進む。なお、リンク単位で収集した平均旅行速度は、図４で示されるように、旅行速度データベース１２２に保存される。

ステップＳ３０３では、制御部１１１は、現在のｎの値に１を加えてｎの値を更新する。

ステップＳ３０４では、高効率エリア判定部１１２は、図４で示される旅行速度データベース１２２から、ｎ番目のリンクの平均旅行速度を取得し、当該平均旅行速度が、所定速度以下であるか否かを判定する。平均旅行速度が所定速度以下であると判定される場合には、ステップＳ３０５に進み、所定値以下であると判定されない場合には、ステップＳ３０６に進む。

ステップＳ３０５では、高効率エリア判定部１１２は、ｎ番目のリンクを低速リンクと判定し、ステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０６では、高効率エリア判定部１１２は、ｎ番目のリンクを非低速リンクと判定し、ステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０７では、制御部１１１は、ｎの値がｐに等しいか否かを判定する。ｎの値がｐに等しい場合には、全リンクにおける判定処理が終了し、ステップＳ３０８に進む。ｎの値がｐに等しくない場合には、次のリンクの判定処理を行うため、ステップＳ３０３に戻り、以下、ｎの値がｐに等しくなる（全リンクの判定処理が終了する）まで、フローを繰り返す。

ステップＳ３０８では、制御部１１１は、記憶装置１２０に格納されている地図データベース１２１の地図情報に基づき、対象地域を複数のメッシュに分割する（メッシュ数ｑ）。分割された各メッシュには、１～ｑ番のメッシュ識別番号が振り分けられる。あらかじめ地図データベース１２１に保存されているメッシュデータを取得して利用することとしてもよい。

ステップＳ３０９では、制御部１１１は、現在のｍの値に１を加えてｍの値を更新する。

ステップＳ３１０では、高効率エリア判定部１１２は、ｍ番目のメッシュについて、旅行速度データベース１２２を参照して、メッシュ内における、低速リンクと判定されたリンクの数を取得し、低速リンク数が所定値以上であるか否かを判定する。低速リンク数が所定値以上であると判定される場合には、ステップＳ３１１に進み、低速リンク数が所定値以上であると判定されない場合には、ステップＳ３１２に進む。

ステップＳ３１１では、高効率エリア判定部１１２は、ｍ番目のメッシュを高効率エリアとし、ステップＳ３１３に進む。メッシュ内の低速リンクの数が多ければ、車両が低速で走行できるリンクが多く、それだけ電費を良くすることができるからである。

ステップＳ３１２では、高効率エリア判定部１１２は、ｍ番目のメッシュを非高効率エリアとし、ステップＳ３１３に進む。

ステップＳ３１３では、制御部１１１は、ｍの値がｑに等しいか否かを判定する。ｍの値がｑに等しい場合には、高効率エリア判定を終了する。ｍの値がｑに等しくない場合には、次のメッシュの判定処理を行うため、ステップＳ３０９に戻り、以下、ｍの値がｑに等しくなる（全メッシュの判定処理が終了する）まで、フローを繰り返す。以上により、図３における高効率エリア判定に係るフローが終了すると、図２に戻る。

ステップＳ３００における高効率エリア判定が終了すると、ステップＳ４００に進む。

ステップＳ４００では、需要エリア判定部１１３は、需要エリア判定を実行する。需要エリアは、車両の配車に対するユーザの需要が高いと予測されるエリアである。需要エリア判定は、図５のフローチャートにしたがい、実行される。以下、図５を用いて、需要エリア判定の処理の一例を説明する。

まず、ステップＳ４０１では、制御部１１１は、ｍの値を０にセットする。

ステップＳ４０２では、需要エリア判定部１１３は、本実施形態にかかるシステムを利用する車両管理者の事業内容に関する事業情報を取得する。取得方法としては、例えば、あらかじめいくつかの事業内容に関する選択肢（例えば、旅客輸送のための配車サービスを提供する事業者か、緊急時に配車を行うロードサービスを提供する事業者か）を設定し、当該選択肢を、車両管理者が利用する端末機等の表示画面を備えた装置に表示し、車両管理者に選択情報を入力させる。なお、本実施形態では、車両管理者は、旅客輸送のための配車サービスを提供する事業者であるとして説明する。

ステップＳ４０３では、需要エリア判定部１１３は、対象地域におけるユーザの配車サービスに対する需要予測を行う。あるいは、配車サービスの実施主体である車両管理者が需要予測のデータを既に所持している場合には、当該需要予測のデータを用いることとしてもよい。例えば、配車サービスの提供実績、すなわち、対象地域内のどのエリアで利用頻度が多かったかのデータに基づいて需要予測を行ったものが挙げられる。なお、需要予測データは、対象地域の地図情報と対応付けられているものを用いる。

需要予測の方法としては、例えば、利用頻度の高いユーザの位置情報に基づく需要予測方法がある。記憶装置１２０は、ユーザ情報として、ユーザごとの利用履歴情報をユーザ情報データベース１２４に記憶している。そして、需要エリア判定部１１３は、ユーザ情報データベース１２４から、対象地域内にいる利用頻度の高いユーザのユーザ情報を抽出し、通信装置１３０を介して、利用頻度の高いユーザが所有する携帯端末の位置情報を取得する。そして、需要エリア判定部１１３は、取得した位置情報を地図データベース１２１の対象地域の地図情報に対応づけてプロットすることで、利用頻度の高いユーザの分布を算出する。利用頻度の高いユーザが多いエリアが、需要が高いエリアであると予測されることになる。

ステップＳ４０４では、制御部１１１は、現在のｍの値に１を加えてｍの値を更新する。

ステップＳ４０５では、需要エリア判定部１１３は、まず、ステップＳ４０３で予測あるいは取得した需要予測データを、対象地域内の各メッシュ（ｑ個）に反映させる。そして、需要予測の結果に基づいて、ｍ番目のメッシュの需要度が所定値以上であるか否かを判定する。例えば、需要エリア判定部１１３は、ステップＳ４０３で求めた利用頻度の高いユーザ数の分布に基づき、メッシュ内の利用頻度の高いユーザ数をメッシュの需要度として、需要度が所定値以上であるか否かを判定する。需要度が所定値以上であると判定されると、ステップＳ４０６に進み、需要度が所定値以上であると判定されない場合には、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０６では、需要エリア判定部１１３は、ｍ番目のメッシュを需要エリアとし、ステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０７では、需要エリア判定部１１３は、ｍ番目のメッシュを非需要エリアとし、ステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０８では、制御部１１１は、ｍの値がｑに等しいか否かを判定する。ｍの値がｑに等しい場合には、需要エリア判定を終了する。ｍの値がｑに等しくない場合には、次のメッシュ判定処理を行うため、ステップＳ４０４に戻り、以下、ｍの値がｑに等しくなる（全メッシュの判定処理が終了する）まで、フローを繰り返す。以上により、図５における需要エリア判定に係るフローが終了すると、図２に戻る。

ステップＳ４００における需要エリア判定が終了すると、ステップＳ５００に進む。

ステップＳ５００では、待機好適エリア判定部１１４は、ステップＳ３００の高効率エリア判定とステップＳ４００の需要エリア判定の判定結果に基づき、待機好適エリア判定を実行する。待機好適エリア判定は、図６のフローチャートにしたがい、実行される。以下、図６を用いて、待機好適エリア判定の処理の一例を説明する。

ステップＳ５０１では、制御部１１１は、ｎの値を０にセットする。

ステップＳ５０２では、制御部１１１は、現在のｎの値に１を加えてｎの値を更新する。

ステップＳ５０３では、待機好適エリア判定部１１４は、ｎ番目のメッシュが高効率エリアかつ需要エリアであるか否かを判定する。高効率エリアかつ需要エリアであると判定されると、ステップＳ５０４に進み、高効率エリアかつ需要エリアであると判定されない場合には、ステップＳ５０５に進む。

ステップＳ５０４では、待機好適エリア判定部１１４は、ｎ番目のメッシュを待機好適エリアとし、ステップＳ５０８に進む。すなわち、待機好適エリア判定部１１４は、高効率エリアかつ需要エリアであるメッシュを待機好適エリアとして判定する。

ステップＳ５０５では、待機好適エリア判定部１１４は、ｎ番目のメッシュが高効率エリアである、かつ、ｎ番目のメッシュに隣接するメッシュのうち少なくともひとつが需要エリアであるか否かを判定する。隣接するメッシュとは、対象メッシュの各辺に接しているメッシュを示すものである。高効率エリアかつ隣接するメッシュのうち少なくともひとつが需要エリアであると判定されると、ステップＳ５０６に進み、判定がされないと、ステップＳ５０７に進む。

ステップＳ５０６では、待機好適エリア判定部１１４は、ｎ番目のメッシュを待機準好適エリアとし、ステップＳ５０８に進む。

ステップＳ５０７では、待機好適エリア判定部１０４は、ｎ番目のメッシュを待機不適エリアとし、ステップＳ５０８に進む。

なお、車両管理者の事業内容に基づき、待機好適エリアあるいは待機準好適エリアの判定条件を変更してもよい。例えば、車両管理者の事業内容がロードサービスを提供する事業である場合には、高効率エリアかつ需要エリアであることを条件とすることに加えて、隣接するメッシュのうち少なくとも２つのエリアが需要エリアであるということを、対象メッシュが待機好適エリアであると判定する条件としてもよい。ロードサービスを提供する事業者は、広範囲で緊急時に素早く対応できる必要があり、複数の需要エリアをカバーできるエリアで待機することが望ましいからである。

ステップＳ５０８では、制御部１１１は、ｎの値がｑに等しいか否かを判定する。ｎの値がｑに等しい場合には、待機好適エリア判定を終了する。ｎの値がｑに等しくない場合には、次のメッシュ判定処理を行うため、ステップＳ５０２に戻り、以下、ｎの値がｑに等しくなる（全メッシュの判定処理が終了する）まで、フローを繰り返す。以上により、図６における待機好適エリア判定に係るフローが終了すると、図２に戻る。

ステップＳ５００における待機好適エリア判定が終了すると、ステップＳ６００に進む。

ステップＳ６００では、通信装置１３０は、待機好適エリア、待機準好適エリア及び待機不適エリアに関する情報を車両管理者が使用しているサーバに送信する。あるいは、ウェブサーバと通信を行い、ウェブサーバに当該情報を送信し、本実施形態のシステムに係るウェブサイトに表示し、車両管理者にアクセスさせることとしてもよい。また、これらの情報とともに、高効率エリアや需要エリアの情報も併せて送信することとしてもよい。情報の表示の仕方としては、対象地域におけるメッシュごとの判定結果を地図情報に重畳させて表示する。例えば、図７に示されるように、高効率エリア、需要エリア、待機準好適エリアあるいは待機好適エリアとして判定されたメッシュをそれぞれハッチング等の判別可能な方法で表示する。

なお、本実施形態では、高効率エリア判定の方法として、メッシュ内の低速リンク数を用いることとしているが、停車可能なスペースの数に応じて、高効率エリアの判定を行うこととしてもよい。車両がユーザからの依頼を待っている時に停車することで、エネルギー消費を抑えることができるからである。具体的には、高効率エリア判定部１１２は、対象地域における停車可能スペースの情報を取得し、メッシュ内の停車可能スペース数が所定値以上であるか否かで高効率エリアであるか否かを判定する。なお、停車可能スペースは、駐車場や、タクシープール、車道端に停車可能な道路等の停車スペースのうち、他車両等に占有されておらず停車できる停車スペースを示す。

まず、高効率エリア判定部１１２は、地図データベース１２１の地図情報で、停車スペースの位置情報を取得し、プローブ情報やインフラ情報に基づき、停車スペースごとに、停車可能か否かの現況の情報を取得する。図８で示されるように、停車スペースごとに、停車スペースを識別する番号と、位置と、停車スペースのタイプ、停車可能か否かの情報が記憶装置１２０の停車場所データベース１２３に保存されている。

対象地域内の停車スペースの停車可否の現況情報を取得した後、高効率エリア判定部１１２は、停車場所データベース１２３と地図データベース１２１に基づき、メッシュごとに、メッシュ内の停車スペースのうち、現況が「停車可能」である停車スペースと、「停車不可」である停車スペースを特定する。図９は、メッシュ分割された対象地域における停車スペースの現況を表示する一例である。図９では、停車可能スペースを、白色の点で、停車不可スペースを、黒色の点で、それぞれ表示している。本実施形態では、メッシュごとに、停車可能スペース数が所定数以上である場合には、対象メッシュを高効率エリアと判定する。あるいは、対象メッシュ内の、停車可能スペース数が停車不可スペース数よりも多い場合には、当該対象メッシュを高効率エリアと判定することとしてもよい。また、停車可能スペース数による判定と、低速リンク数による判定の両方を用いて高効率エリアの判定を行うこととしてもよい。

また、本実施形態では、ステップＳ５００で実行する待機好適エリア判定に関して、待機好適エリア判定部１１４は、判定結果を記憶装置１２０の判定結果データベース１２６に蓄積し、過去の判定結果に基づいて待機好適エリア判定を行うこととしてもよい。例えば、対象地域における過去の待機好適エリア判定の結果について、時間帯別に、過去数日分の判定結果を集計し、待機好適エリアと判定された頻度が所定値以上であるメッシュを待機好適エリアとして判定する。あるいは、現時点における待機好適エリア判定を行い、現時点における判定結果と過去の実績に基づく判定結果の両方を用いて判定することとしてもよい。具体的には、待機好適エリア判定部１１４は、対象メッシュについて、現時点における判定結果と過去の判定結果の両方で待機好適エリアと判定されたメッシュのみを待機好適エリアと判定する。

さらに、本実施形態では、高効率エリア判定部１１２は、記憶装置１２０の外部情報データベース１２５に記憶された、天気に関する情報を用いて、高効率エリア判定を行うこととしてもよい。また、同様に、需要エリア判定部１１３は、記憶装置１２０の外部情報データベース１２５に記憶された、曜日、時刻、天気及び地域イベントに関する情報のうち、当該情報の少なくともひとつを用いて、需要エリアの判定を行うこととしてもよい。具体的には、高効率エリアや需要エリアの判定を行ったあと、外部情報データベース１２５の情報に基づいて、高効率エリアや需要エリアとして判定されなかったメッシュについて、高効率エリアや需要エリアとして追加で判定したり、逆に、高効率エリアや需要エリアとして判定されたメッシュについて、高効率エリアや需要エリアから除外する。これは、例えば、過去の判定結果に基づき、待機好適エリアを判定する場合、当日の天気や地域イベントに関する情報を反映させることが難しいため、外部情報データベース１２５の情報による判定結果の調整を行うものである。外部情報による判定としては、例えば、対象メッシュが、大型ショッピングモールがある等、平日よりも土曜日や日曜日に人が多く集まるエリアである場合には、需要エリア判定部１１３は、当日の曜日情報を取得し、曜日が土曜日や日曜日であれば、当該対象メッシュを需要エリアと判定する。また、時刻が一般的な就業時間前後の時間帯であれば、オフィス街や駅があるエリアのメッシュを需要エリアとしてもよいし、雨が降っているエリアがあれば、当該エリアを需要エリアとして判定することとしてもよい。あるいは、イベント情報を取得し、商店街でイベントがあるエリアのメッシュを需要エリアから除外することとしてもよい。なお、外部情報データベース１２５の情報のみに基づいて判定を行うこととしてもよい。

以上により、本実施形態に係る待機好適エリア判定システム１００は、車両がユーザからの配車依頼を待つエリアである車両待機エリアが、車両のエネルギー消費効率が高いエリアを示す高効率エリアであるか否かを判定し、車両待機エリアが、ユーザの配車に対する需要が高いエリアを示す需要エリアであるか否かを判定し、高効率エリア及び需要エリアに基づき、車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定する。これにより、ユーザに車両を配車する移動サービスにおいて、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が高いエリアで車両がユーザからの依頼を待つことができる。

また、本実施形態では、車両待機エリア内のリンクごとに、リンクを走行する車両の平均旅行速度を取得し、平均旅行速度が所定速度以下である場合に、リンクを低速リンクとして判定し、車両待機エリア内の低速リンクの数に基づき、車両待機エリアを高効率エリアとして判定する。これにより、車両のエネルギー消費効率が高いエリアについて、車両が低速で走行できるリンクの数に基づくエリアの判定を行うことができる。

本実施形態では、車両待機エリア内の停車可能スペース数を取得し、停車可能スペース数に基づき、車両待機エリアを高効率エリアとして判定する。これにより、車両のエネルギー消費効率が高いエリアについて、車両が停車して待機できる停車可能スペースの数に基づくエリアの判定を行うことができる。

本実施形態では、リンクを走行する車両が取得する道路交通情報に基づき、平均旅行速度を取得する。これにより、リンクごとに、車両が低速で走行できるリンクかどうかの判定を行うことができる。

本実施形態では、リンクに設置され、リンクの道路交通情報を検出する検出装置から平均旅行速度を取得する。これにより、リンクごとに、車両が低速で走行できるリンクかどうかの判定を行うことができる。

本実施形態では、車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かの過去の判定結果に基づき、車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定する。これにより、エネルギー消費に対するサービス提供の効率が高いエリアで車両がユーザからの依頼を待つことができる。

本実施形態では、天気情報に基づき、車両待機エリアが高効率エリアであるか否かを判定する。これにより、車両のエネルギー消費効率が高いエリアの判定を、判定時の天気の状況に即して行うことができる。

本実施形態では、曜日、時刻、天気及び地域イベントに係る情報のうち、少なくともひとつの情報に基づき、車両待機エリアが需要エリアであるか否かを判定する。これにより、車両のエネルギー消費効率が高いエリアの判定を、判定時の外部状況に即して行うことができる。

本実施形態では、車両を配車するサービスを提供する事業者に、待機好適エリアの情報を通知する。これにより、車両を配車するサービスを提供する事業者が、車両がユーザからの配車依頼を待つのに適したエリアを把握することができる。

本実施形態では、車両を配車するサービスを提供する事業者の事業内容に関する事業情報を取得し、事業情報に基づき、需要エリアを判定する。これにより、車両を配車するサービスを提供する事業者の事業内容に即した、ユーザの配車に対する需要が高いエリアの判定を行うことができる。

１０１…待機好適エリア判定サーバ
１１０…制御装置
１１１…制御部
１１２…高効率エリア判定部
１１３…需要エリア判定部
１１４…待機好適エリア判定部
１２０…記憶装置
１２１…地図データベース
１２２…旅行速度データベース
１２３…停車場所データベース
１２４…ユーザ情報データベース
１２５…外部情報データベース
１２６…判定結果データベース
１３０…通信装置
２０１…車両
２０２…通信部
１００…待機好適エリア判定システム

Claims (11)

1. 車両がユーザからの配車依頼を待つのに適したエリアを判定する待機好適エリア判定システムであって、
   前記車両が前記ユーザからの前記配車依頼を待つエリアである車両待機エリアが、前記車両のエネルギー消費効率が高いエリアを示す高効率エリアであるか否かを判定する高効率エリア判定部と、
   前記車両待機エリアが、前記ユーザの配車に対する需要が高いエリアを示す需要エリアであるか否かを判定する需要エリア判定部と、
   前記高効率エリア及び前記需要エリアに基づき、前記車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定する待機好適エリア判定部と、を備え、
   前記高効率エリア判定部は、前記車両待機エリア内の、前記車両が低速で走行できる低速リンクの数及び／又は停車可能スペース数に基づき、前記車両待機エリアを前記高効率エリアとして判定する待機好適エリア判定システム。
2. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記高効率エリア判定部は、
   前記車両待機エリア内のリンクごとに、前記リンクを走行する車両の平均旅行速度を取得し、
   前記平均旅行速度が所定速度以下である場合に、前記リンクを前記低速リンクとして判定する待機好適エリア判定システム。
3. 請求項２に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記高効率エリア判定部は、前記リンクを走行する車両が取得する道路交通情報に基づき、前記平均旅行速度を取得する待機好適エリア判定システム。
4. 請求項２に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記高効率エリア判定部は、前記リンクに設置され、前記リンクの道路交通情報を検出する検出装置から前記平均旅行速度を取得する待機好適エリア判定システム。
5. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記待機好適エリア判定部は、前記車両待機エリアが前記待機好適エリアであるか否かの過去の判定結果に基づき、前記車両待機エリアが前記待機好適エリアであるか否かを判定する待機好適エリア判定システム。
6. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記高効率エリア判定部は、天気情報に基づき、前記車両待機エリアが前記高効率エリアであるか否かを判定する待機好適エリア判定システム。
7. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記需要エリア判定部は、曜日、時刻、天気及び地域イベントに係る情報のうち、少なくともひとつの情報に基づき、前記車両待機エリアが前記需要エリアであるか否かを判定する待機好適エリア判定システム。
8. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記車両を配車するサービスを提供する事業者に、前記待機好適エリアの情報を通知する通信部と、をさらに備える待機好適エリア判定システム。
9. 請求項１に記載の待機好適エリア判定システムであって、
   前記需要エリア判定部は、
   前記車両を配車するサービスを提供する事業者の事業内容に関する事業情報を取得し、
   前記事業情報に基づき、前記需要エリアを判定する待機好適エリア判定システム。
10. 車両がユーザからの配車依頼を待つエリアである車両待機エリアが、前記車両のエネルギー消費効率が高いエリアを示す高効率エリアであるか否かを判定する高効率エリア判定部と、
    前記車両待機エリアが、前記ユーザの配車に対する需要が高いエリアを示す需要エリアであるか否かを判定する需要エリア判定部と、
    前記高効率エリア及び前記需要エリアに基づき、前記車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定する待機好適エリア判定部と、を備え、
    前記高効率エリア判定部は、前記車両待機エリア内の、前記車両が低速で走行できる低速リンクの数及び／又は停車可能スペース数に基づき、前記車両待機エリアを前記高効率エリアとして判定する待機好適エリア判定装置。
11. 待機好適エリア判定装置が、車両がユーザからの配車依頼を待つのに適したエリアを判定する待機好適エリア判定方法であって、
    前記待機好適エリア判定装置は、
    前記車両が前記ユーザからの前記配車依頼を待つエリアである車両待機エリアが、前記車両のエネルギー消費効率が高いエリアを示す高効率エリアであるか否かを判定し、
    前記車両待機エリアが、前記ユーザの配車に対する需要が高いエリアを示す需要エリアであるか否かを判定し、
    前記高効率エリア及び前記需要エリアに基づき、前記車両待機エリアが待機好適エリアであるか否かを判定し、
    前記車両待機エリアが前記高効率エリアであるか否かの判定において、前記車両待機エリア内の、前記車両が低速で走行できる低速リンクの数及び／又は停車可能スペース数に基づき、前記車両待機エリアを前記高効率エリアとして判定する待機好適エリア判定方法。

Images