JP7343437B2 - 車両の運行管理装置、運行管理方法、および、交通システム - Google Patents

Description

本明細書では、複数の駅が設定された規定の走行経路を自律走行する複数の車両の運行を管理する運行管理装置、運行管理方法、および当該運行管理装置を有する交通システムを開示する。

近年、自律走行可能な車両を用いた交通システムが提案されている。例えば、特許文献１には、専用路線に沿って自律走行可能な車両を用いた車両交通システムが開示されている。この車両交通システムは、専用路線に沿って走行する複数の車両と、当該複数の車両を運行させる管制制御システムと、を備える。管制制御システムは、運行計画に従い、車両に出発指令や進路指令を送信する。また、管制制御システムは、輸送需要に応じて、車両の増車または減車を行う。

特開２０００－２６４２１０号公報

しかしながら、特許文献１では、各車両が運行ダイヤ（すなわち走行計画）に対して遅延した場合の対策について十分検討されていない。そのため、特許文献１の技術では、遅延が生じた場合に、適切な対策が取れず、長時間、遅延状態が継続し、場合によっては、遅延がさらに悪化するおそれがあった。この場合、駅での車両の待ち時間や、駅間の移動時間が増加し、交通システムとしての利便性が低下する。

そこで、本明細書では、交通システムとしての利便性をより向上できる運行管理装置、運行管理方法、および交通システムを開示する。

本明細書で開示する運行管理装置は、複数の駅が設定された規定の走行経路を自律走行する複数の車両それぞれについて、少なくとも前記駅での発車タイミングを含む走行計画を生成する計画生成部と、前記計画生成部で生成された前記走行計画を対応する車両に送信する通信装置と、前記走行計画に対する前記車両の遅延量を取得する運行監視部と、を備え、前記計画生成部は、前記運行監視部で取得された前記遅延量に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、前記修正が必要な場合に前記走行計画を修正する、ことを特徴とする。

適宜、走行計画の修正の要否を判断して、走行計画を修正しているため、車両の遅延の継続や拡大を効果的に防止できる。結果として、駅での車両の待ち時間や、駅間の移動時間の増加を抑制でき、交通システムとしての利便性をより向上できる。

この場合、前記運行監視部は、前記遅延量として、前記走行計画に対する前記車両の遅延時間を取得し、前記計画生成部は、少なくとも前記遅延時間に基づいて、遅延の拡大を防止できる最大乗降時間を許容乗降時間として算出し、前記駅における乗降時間の確率分布である乗降時間分布に前記許容乗降時間を照らし合わせ、前記許容乗降時間以上の乗降時間が発生する確率を遅延増加確率として算出し、前記遅延増加確率が規定の基準増加率以上の場合に、前記走行計画の修正が必要と判断してもよい。

かかる構成とした場合、遅延増加率が高い場合に、走行計画の修正が必要と判断されるため、走行計画の修正頻度を抑えつつ、遅延の増加を抑制できる。

この場合、前記計画生成部は、前記乗降時間分布を、日時、遅延状況、予約状況、前記車両から送信される乗員に関する乗員情報、および、前記駅に設けられた駅端末から送信される前記駅での待機者に関する待機者情報の少なくとも一つに基づいて修正してもよい。

乗降時間分布を修正することで、遅延増加確率の精度を向上できる。結果として、走行計画をより適切なタイミングで修正できる。

この場合、前記乗員情報および前記待機者情報は、前記乗員または前記待機者の数およびその属性を含み、前記属性は、車椅子の利用の有無、白杖の利用の有無、ベビーカーの利用の有無、装具の利用の有無、および年齢層の少なくとも一つを含んでもよい。

かかる構成とすることで、遅延増加確率の精度をより向上でき、走行計画をより適切なタイミングで修正できる。

また、前記計画生成部は、前記待機者情報に基づいて、前記駅における単位時間当たりの前記待機者の増加量を算出し、前記増加量に基づいて前記乗降時間分布を修正してもよい。

かかる構成とすることで、遅延増加確率の精度をより向上でき、走行計画をより適切なタイミングで修正できる。

また、前記計画生成部は、前記遅延量の経時的変化に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断してもよい。

かかる構成とした場合、遅延量の経時的変化、ひいては、遅延量の解消傾向に基づいて、走行計画の修正が必要と判断されるため、走行計画の修正頻度を抑えつつ、遅延の増加を抑制できる。

この場合、前記計画生成部は、直近の前記遅延量を、所定の比較期間分過去の前記遅延量から減算した値である遅延量差分が、規定の差分基準以下の場合に、前記走行計画の修正が必要と判断してもよい。

遅延量差分が小さい場合に、すなわち、遅延量がほとんど減少しない場合に、走行計画が修正されるため、走行計画の修正頻度を抑えつつ、遅延の増加を抑制できる。

この場合、前記計画生成部は、前記遅延量が規定の基準遅延量未満の場合には、前記走行計画の修正が不要と判断してもよい。

かかる構成とすることで、遅延が殆ど生じていない場合に、走行計画が修正されることを防止できる。

また、前記計画生成部は、前記走行計画の修正の実行後、一定時間経過するまで、前記走行計画の修正の要否の判断を行わなくてもよい。

走行計画の修正直後は、車両の走行計画に対するズレは大きい。かかる修正直後に、修正の要否判断を行わないことで、走行計画が、不必要に修正されることを効果的に防止できる。

本明細書で開示する運行管理方法は、複数の駅が設定された規定の走行経路を自律走行する複数の車両それぞれについて、少なくとも前記駅での発車タイミングを含む走行計画を生成し、生成された前記走行計画を対応する車両に送信し、前記走行計画に対する前記車両の遅延量を取得し、取得された前記遅延量に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、前記修正が必要な場合に前記走行計画を修正する。

本明細書で開示する交通システムは、複数の駅が設定された規定の走行経路を走行計画に従って自律走行する複数の車両と、前記複数の車両の運行を管理する運行管理装置と、を備え、前記運行管理装置は、前記複数の車両それぞれについて、少なくとも前記駅での発車タイミングを含む計画を前記走行計画として生成する計画生成部と、前記計画生成部で生成された前記走行計画を対応する車両に送信する通信装置と、前記走行計画に対する前記車両の遅延量を取得する運行監視部と、を有し、前記計画生成部は、前記運行監視部で取得された前記遅延量に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、前記修正が必要な場合に前記走行計画を修正する。

本明細書で開示する技術によれば、交通システムとしての利便性をより向上できる。

交通システムのイメージ図である。 交通システムのブロック図である。 運行管理装置の物理構成を示すブロック図である。 図１の交通システムで用いられる走行計画の一例を示す図である。 図４の走行計画に従って自律走行する各車両のタイミングチャートである。 車両の遅延が生じた場合のタイムスケジュールを示す図である。 修正された走行計画の一例を示す図である。 修正された走行計画の他の一例を示す図である。 走行計画の要否判断の最も基本的な流れを示すフローチャートである。 走行計画の要否判断の他の流れを示すフローチャートである。 乗降時間分布の一例を示す図である。 乗降時間分布の修正の一例を示す図である。 車両の理想位置、直近の位置、および１周分過去の位置を、それぞれ示す図である。 遅延回復確率曲線の一例を示すグラフである。 車両の理想位置、および、直近の位置を、それぞれ示す図である。 車両の理想位置、および、直近の位置を、それぞれ示す図である。 走行計画の要否判断の他の流れを示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、交通システム１０の構成について説明する。図１は、交通システム１０のイメージ図であり、図２は、交通システム１０のブロック図である。さらに、図３は、運行管理装置１２の物理構成を示すブロック図である。

この交通システム１０は、予め規定された走行経路５０に沿って、不特定多数の利用者を輸送するためのシステムである。交通システム１０は、走行経路５０に沿って自律走行可能な複数の車両５２Ａ～５２Ｄを有している。また、走行経路５０には、複数の駅５４ａ～５４ｄが設定されている。なお、以下では、複数の車両５２Ａ～５２Ｄを区別しない場合は、添え字アルファベットを省略し、「車両５２」と表記する。同様に、複数の駅５４ａ～５４ｄも、区別の必要がない場合は、「駅５４」と表記する。

車両５２は、各駅５４において、一時的に停車する。利用者は、車両５２が一時停車するタイミングを利用して、車両５２に乗車、または、車両５２から降車する。したがって、本例において、各車両５２は、一つの駅５４から他の駅５４まで不特定多数の利用者を輸送する乗り合いバスとして機能する。運行管理装置１２（図１では図示せず、図２、図３参照）は、こうした複数の車両５２の運行を管理する。本例において、運行管理装置１２は、複数の車両５２が、等間隔運行となるように、その運行を制御している。等間隔運行とは、各駅５４における車両５２の発車間隔が均等となるような運行形態である。したがって、等間隔運行は、例えば、駅５４ａにおける発車間隔が５分の場合、他の駅５４ｂ，５４ｃ，５４ｄにおける発車間隔も５分となるような運行形態である。

こうした交通システム１０を構成する各要素について、より具体的に説明する。車両５２は、運行管理装置１２から提供される走行計画８０に従って自律走行する。走行計画８０は、車両５２の走行スケジュールを定めたものである。本例では、後に詳説するが、走行計画８０には、各駅５４ａ～５４ｄにおける車両５２の発車タイミングのみが規定されている。車両５２は、この走行計画８０で定められた発車タイミングで発車できるように自律走行する。換言すれば、駅５４と駅５４との間での走行速度や、信号等での停車、他の車両の追い越し等の判断は、全て、車両５２側で行う。

図２に示すように、車両５２は、自動運転ユニット５６を有している。自動運転ユニット５６は、駆動ユニット５８と、自動運転コントローラ６０と、に大別される。駆動ユニット５８は、車両５２を走行させるための基本的なユニットであり、例えば、原動機、動力伝達装置、ブレーキ装置、走行装置、懸架装置、かじ取り装置等を含む。自動運転コントローラ６０は、この駆動ユニット５８の駆動を制御し、車両５２を自律走行させる。自動運転コントローラ６０は、例えば、プロセッサとメモリを有するコンピュータである。この「コンピュータ」には、コンピュータシステムを一つの集積回路に組み込んだマイクロコントローラも含まれる。また、プロセッサとは、広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、等）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＡＳＩＣ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＦＰＧＡ：Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。

自律走行を可能にするために、車両５２には、さらに、環境センサ６２および位置センサ６６が搭載されている。環境センサ６２は、車両５２の周辺環境を検知するもので、例えば、カメラ、Ｌｉｄａｒ、ミリ波レーダ、ソナ－、磁気センサ等を含む。自動運転コントローラ６０は、この環境センサ６２での検知結果に基づいて、車両５２の周辺の物体の種類、当該物体との距離、走行経路５０上の路面表示（例えば白線等）、および、交通標識等を検出する。また、位置センサ６６は、車両５２の現在位置を検出するもので、例えば、ＧＰＳである。位置センサ６６での検出結果も、自動運転コントローラ６０に送られる。自動運転コントローラ６０は、環境センサ６２および位置センサ６６の検出結果に基づいて、車両５２の加減速および操舵を制御する。また、位置センサ６６での検出結果は、位置情報８２として運行管理装置１２に送信される。

車両５２には、さらに、車内センサ６４および通信装置６８が設けられている。車内センサ６４は、車両５２の内部の状態、特に、乗員の数および属性を検出するセンサである。属性は、例えば、車椅子の利用の有無、白杖の利用の有無、ベビーカーの利用の有無、装具の利用の有無、および年齢層の少なくとも一つを含んでもよい。かかる車内センサ６４は、例えば、車内を撮像するカメラや、乗員の総重量を検知する重量センサ等である。この車内センサ６４で検出された情報は、乗員情報８４として、運行管理装置１２に送信される。

通信装置６８は、運行管理装置１２と無線通信する装置である。通信装置６８は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮや、携帯電話会社等がサービス提供するモバイルデータ通信を介して、インターネット通信できる。通信装置６８は、運行管理装置１２から走行計画８０を受信するとともに、位置情報８２および乗員情報８４を運行管理装置１２に送信する。

各駅５４には、駅端末７０が設けられている。駅端末７０は、通信装置７４および駅内センサ７２を有している。駅内センサ７２は、駅５４の状態、特に、駅５４において車両５２を待っている待機者の数および属性を検出するセンサである。駅内センサ７２は、例えば、駅５４を撮像するカメラや、待機者の総重量を検知する重量センサ等である。この駅内センサ７２で検出された情報は、待機者情報８６として、運行管理装置１２に送信される。通信装置１６は、この待機者情報８６の送信を可能にするために設けられている。

運行管理装置１２は、車両５２の運行状況を監視し、その運行状況に応じて、車両５２の運行を制御する。この運行管理装置１２は、物理的には、図３に示すように、プロセッサ２２と、記憶装置２０と、入出力デバイス２４と、通信Ｉ／Ｆ２６と、を有したコンピュータである。プロセッサとは、広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、プログラマブル論理デバイス、等）を含むものである。また、記憶装置２０は、半導体メモリ（例えばＲＡＭ、ＲＯＭ、ソリッドステートドライブ等）および磁気ディスク（例えば、ハードディスクドライブ等）の少なくとも一つを含んでもよい。なお、図３では、運行管理装置１２を単一のコンピュータとして図示しているが、運行管理装置１２は、物理的に分離された複数のコンピュータで構成されてもよい。

運行管理装置１２は、機能的には、図２に示すように、計画生成部１４と、通信装置１６と、運行監視部１８と、記憶装置２０と、を有している。計画生成部１４は、複数の車両５２それぞれに対して走行計画８０を生成する。また、計画生成部１４は、車両５２の運行状況によっては、一度生成した走行計画８０を修正し、再生成する。この走行計画８０の生成および修正については、後に詳説する。

通信装置１６は、車両５２および駅端末７０と無線通信するための装置であり、例えば、ＷｉＦｉまたはモバイルデータ通信を利用してインターネット通信が可能である。通信装置１６は、計画生成部１４で生成および再生成された走行計画８０を車両５２に送信するとともに、位置情報８２、乗員情報８４および待機者情報８６を車両５２および駅端末７０から受信する。

運行監視部１８は、各車両５２から送信された位置情報８２に基づいて、車両５２の運行状況を取得する。具体的には、運行監視部１８は、各車両５２の位置と、走行計画８０と、を照らし合わせ、走行計画８０に対する車両５２の遅延量ＡＤを算出する。この遅延量ＡＤは、遅延の程度を表す指標であり、例えば、目標時間に対する車両５２の遅延時間ＴＤでもよいし、目標位置に対する車両５２の遅延距離でもよい。また、遅延量ＡＤは、一つの車両５２の遅延の程度を表すものでもよいし、複数の車両５２Ａ～５２Ｄの遅延傾向を表すものでもよい。したがって、遅延量ＡＤは、一つの車両５２の遅延時間ＴＤまたは遅延距離でもよいし、複数の車両５２Ａ～５２Ｄの遅延時間ＴＤまたは遅延距離の統計値（例えば平均値や最大値）でもよい。さらに、遅延量ＡＤは、後に詳説するように、複数のパラメータ（例えば遅延時間ＴＤと最大車間時間ＴＶｍａｘ）を重み付け加算した値でもよい。いずれにしても、この運行監視部１８で取得された遅延量ＡＤは、記憶装置２０に一時記憶される。計画生成部１４は、この遅延量ＡＤに基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断するが、これについても後述する。記憶装置２０には、複数の車両５２の運行管理装置１２のための各種プログラムやデータが記憶されている。

次に、こうした運行管理装置１２における走行計画８０の生成および修正について詳説する。図４は、図１の交通システム１０で用いられる走行計画８０の一例を示す図である。図１の例では、交通システム１０は、四つの車両５２Ａ～５２Ｄを有しており、走行経路５０には、四つの駅５４ａ～５４ｄが等間隔に配置されている。また、本例において、各車両５２が、走行経路５０の１周に要する時間、すなわち、周回時間ＴＣは、２０分であるとする。

この場合、運行管理装置１２は、各駅５４における車両５２の発車間隔が、周回時間ＴＣを車両５２の数で除した時間、２０／４＝５分となるように、走行計画８０を生成する。走行計画８０は、図４に示すように、各駅５４における発車タイミングのみが記録されている。例えば、車両５２Ｄに送信される走行計画８０Ｄには、当該車両５２Ｄが、駅５４ａ～５４ｄそれぞれを発車する目標時刻が記録されている。

また、走行計画８０は、１周分のタイムスケジュールのみが記録されており、各車両５２が、特定の駅、例えば、駅５４ａに到達したタイミングで、運行管理装置１２から車両５２に送信される。例えば、車両５２Ｃは、駅５４ａに到達したタイミング（例えば、６：５０付近）で、１周分の走行計画８０Ｃを運行管理装置１２から受け取り、車両５２Ｄは、駅５４ａに到達したタイミング（例えば、６：４５付近）で、１周分の走行計画８０Ｄを運行管理装置１２から受け取る。

各車両５２は、受け取った走行計画８０に従って自律走行する。図５は、図４の走行計画８０に従って自律走行する各車両５２Ａ～５２Ｄのタイミングチャートである。図５において、横軸は、時間を、縦軸は、車両５２の位置を、それぞれ示している。各車両５２の走行の様子について説明する前に、以下の説明で用いる各種パラメータの意味について簡単に説明する。

以下の説明では、一つの駅５４から次の駅５４までの距離を「駅間距離ＤＴ」と呼ぶ。また、車両５２が、一つの駅５４を発車してから次の駅５４を発車するまでの時間を「駅間所要時間ＴＴ」、利用者の乗降のために車両５２が駅５４で停車する時間を「停車時間ＴＳ」と呼ぶ。さらに、一つの駅５４を発車してから次の駅５４に到達するまでの時間、すなわち、駅間所要時間ＴＴから停車時間ＴＳを減算した時間を「駅間走行時間ＴＲ」と呼ぶ。

さらに、移動距離を停車時間ＴＳも含めた移動時間で除した値を「表定速度ＶＳ」と呼び、移動距離を停車時間ＴＳも含めない移動時間で除した値を「走行平均速度ＶＡ」と呼ぶ。図５のラインＭ１の傾きは、走行平均速度ＶＡを表しており、図５のラインＭ２の傾きは、表定速度ＶＳを表している。

図４の走行計画８０に従えば、車両５２Ａは、７：００に駅５４ａを発車した後、５分後の７：０５に駅５４ｂを発車しなければならない。車両５２Ａは、この５分の間に、駅５４ａから駅５４ｂへの移動と、利用者の乗降と、を完了するように、その走行平均速度ＶＡを制御する。

具体的に説明すると、車両５２は、利用者の標準的な停車時間ＴＳを、計画停車時間ＴＳｐとして予め記憶している。そして、車両５２は、走行計画８０で定められた発車時刻から、この計画停車時間ＴＳｐを引いた時刻を、次の駅５４への到達目標時刻として算出する。例えば、計画停車時間ＴＳｐが１分の場合、車両５２Ａの駅５４ｂへの到達目標時刻は、７：０４である。車両５２は、こうして算出された到達目標時刻までに、次の駅５４に到達できるように、その走行速度を制御する。

ところで、走行経路５０の渋滞状況や、利用者数の増加等に起因して、一部または全ての車両５２が、走行計画８０に対して遅延する場合がある。かかる遅延が生じた場合、当該遅延している車両５２は、走行平均速度ＶＡを上げて駅間走行時間ＴＲを短縮、または、次の駅５４での停車時間ＴＳを短縮することで、遅延を解消しようとする。以下では、このように遅延した車両５２が駅間走行時間ＴＲまたは停車時間ＴＳを短縮することで、遅延を解消することを、「自車回復」と呼ぶ。

しかしながら、輸送需要や渋滞状況によっては、自車回復が難しい場合がある。特に、駅間距離ＤＴが短い場合、駅間走行時間ＴＲを短縮することは難しいため、遅延を解消するためには、停車時間ＴＳの短縮が重要となる。しかし、遅延により、車間が偏ると、遅延車両５２に利用者が集中して、停車時間ＴＳが増加し、遅延がさらに悪化する、というネガティブスパイラルが生じることがある。このネガティブスパイラルについて、図６を参照して説明する。図６は、車両５２Ａの遅延が生じた場合のタイムスケジュールを示す図である。

図６の例において、各車両５２は、遅延が生じていない通常状態においては、一つの駅から次の駅５４まで４分で移動し（すなわちＴＲ＝４分）、利用者の乗降のために各駅５４に１分停車する（すなわちＴＳ＝１分）。ここで、車両５２Ａが駅５４ａに到着したあと、利用者の乗降に時間がかかり、停車時間ＴＳが２分になったとする。この場合、車両５２Ａは、駅５４ａを１分遅れで発車することになる。

本来であれば、この１分の遅れを取り戻すために、車両５２Ａは、走行平均速度ＶＡを上げて、駅間走行時間ＴＲを短縮する必要がある。しかしながら、駅間距離ＤＴが短い場合には、走行平均速度ＶＡを若干、上げたとしても、駅間走行時間ＴＲを大幅に短縮することは難しい。

図６の例では、こうした理由により、車両５２Ａが、遅延を解消できないまま、駅５４ｂに、１分遅れで到着している。ここで、遅延が生じていない場合、各駅５４において、一つの車両が発車してから、次の車両５２が到着するまでの時間（以下「最大待機時間ＴＷ」という）は、４分である。しかし、図６に示すように車両５２Ａの駅５４ｂへの到着が１分遅れた場合、駅５４ｂにおいて、車両５２Ｂが発車してから車両５２Ａが到着するまでの最大待機時間ＴＷは、５分となる。この場合、車両５２Ａへの乗車を希望する利用者の数は、遅延が生じていない場合に比べて多くなりやすい。そして、利用者数が増加することで、駅５４ｂにおける車両５２Ａの停車時間ＴＳも増加し、遅延がさらに拡大しやすくなる。そして、遅延が拡大することで、次の駅５４ｃにおける最大待機時間ＴＷ、ひいては、利用者数もさらに増加し、遅延がさらに拡大する。

このように、一度遅延が生じると、当該遅延が原因で、遅延がさらに拡大する、ネガティブスパイラルが発生することがある。そこで、運行管理装置１２は、各車両５２の遅延時間ＴＤを取得し、この遅延時間ＴＤの大きさによっては、走行計画８０そのものを修正し、再生成する。この走行計画８０の修正は、一部または全ての車両５２の出発タイミングの変更を含む。例えば、各車両５２の走行計画８０における出発タイミングを、遅延した車両５２基準として、後ろに遅らしてもよい。例えば、駅５４ａにおいて車両５２Ａの出発が１分遅れた場合、図７に示すように、車両５２Ａを含めた全ての車両５２の出発タイミングが１分、遅れるように、走行計画８０を修正してもよい。かかる構成とすることで、最大待機時間ＴＷが徐々に増加することが防止でき、一部の車両５２への利用者の集中を防止できる。結果として、更なる遅延の拡大を防止できる。

また、走行計画８０の修正は、車両５２の台数の変更も含んでよい。例えば、遅延した車両５２の前に、新たな車両５２を追加してもよい。例えば、駅５４ａにおいて車両５２Ａの出発が１分遅れた場合、車両５２Ａと車両５２Ｂとの間に、新たな車両５２Ｅを追加投入してもよい。この場合、図８に示すように、各駅５４での車両５２の発車間隔が、２０／５＝４分になるように、走行計画８０を修正する。

このように、車両５２の遅延が発生した場合に、等間隔走行となるように、走行計画８０そのものを修正し、再生成することで、等間隔運行をより確実に維持できる。ただし、走行計画８０が、余りにも頻繁に修正された場合、せっかく計画を立てた意味がなく、利用者の安定した輸送が損なわれる。そこで、運行管理装置１２は、各車両５２の遅延量ＡＤを取得し、この遅延量ＡＤに基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断する。以下、この運行管理装置１２による走行計画８０の修正の要否判断について詳説する。

既述した通り、運行管理装置１２には、各車両５２から、その位置情報８２が送られる。運行監視部１８は、この位置情報８２に基づいて、各車両５２の走行計画８０に対する遅延量ＡＤを算出する。なお、この遅延量ＡＤの算出は、一定の時間間隔で行ってもよいし、車両５２が特定の位置（例えば特定の駅５４）に到着または特定の位置を発車したタイミングで行ってもよい。また、複数の車両５２Ａ～５２Ｄそれぞれの遅延量ＡＤを、同時に算出してもよいし、別々のタイミングで算出してもよい。例えば、一定時間ごとに、複数の車両５２Ａ～５２Ｄそれぞれの遅延量ＡＤを算出してもよい。また、別の形態として、車両５２Ａの遅延量ＡＤは、当該車両５２Ａが駅５４ａを発車したタイミングで算出し、車両５２Ｄの遅延量ＡＤは、当該車両５２Ｄが駅５４ａを発車したタイミングで算出してもよい。

運行管理装置１２の計画生成部１４は、こうして算出された遅延量ＡＤに基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断する。図９は、最も基本的な要否判断の流れを示すフローチャートである。この図９の例では、計画生成部１４は、運行監視部１８から遅延量ＡＤを受け取った後（Ｓ１０）、当該遅延量ＡＤをあらかじめ規定された許容遅延量ＡＤｍａｘと比較する（Ｓ１２）。比較の結果、遅延量ＡＤが許容遅延量ＡＤｍａｘ超過の場合（Ｓ１２でＹｅｓ）、計画生成部１４は、走行計画８０の修正が必要と判断する（Ｓ１４）。

また、別の形態として、遅延量ＡＤから遅延が拡大し得る確率、すなわち、遅延悪化確率Ｑを求めて、当該遅延悪化確率Ｑに基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断してもよい。図１０は、この場合の判断の流れを説明するフローチャートである。

図１０に示すように、計画生成部１４は、車両５２の遅延が発生した場合、運行監視部１８から遅延量ＡＤとして遅延時間ＴＤを取得する（Ｓ２０）。そして、計画生成部１４は、この遅延時間ＴＤに基づいて、当該遅延を回復するために許容できる乗降時間、すなわち許容乗降時間ＴＥｍａｘを算出する（Ｓ２２）。許容乗降時間ＴＥｍａｘは、計画停車時間ＴＳｐと短縮走行時間ΔＴＲとの合計値から、目標短縮時間Ｔ＊を減算した値である。すなわち、許容乗降時間ＴＥｍａｘは、以下の式１で表すことができる。
ＴＥｍａｘ＝ＴＳｐ＋ΔＴＲ－Ｔ＊ 式１

ここで、短縮走行時間ΔＴＲは、走行平均速度ＶＡを向上することで短縮できる駅間走行時間ＴＲである。また、目標短縮時間Ｔ＊は、遅延の回復のために期待される目標短縮時間である。この目標短縮時間Ｔ＊は、通常、遅延時間ＴＤと等しい。

ここで、停車時間ＴＳの短縮量ΔＴＳは、計画停車時間ＴＳｐから乗降時間ＴＥを減算した値、すなわち、ΔＴＳ＝ＴＳｐ－ＴＥとなる。遅延を回復するためには、運行時間の短縮量である（ΔＴＳ＋ΔＴＲ）＝（ＴＳｐ－ＴＥ＋ΔＴＲ）が、目標短縮時間Ｔ＊より大きい必要がある。つまり、遅延解消には、ＴＳｐ－ＴＥ＋ΔＴＲ＞Ｔ＊を満たすことが必要である。この式を整理すると、ＴＥ＜ＴＳｐ＋ΔＴＲ－Ｔ＊となり、許容乗降時間ＴＥｍａｘが式１で得られることが分かる。

具体的な数値を例に挙げて説明する。例えば、遅延が生じていない場合で、車両５２Ａの駅間走行時間ＴＲが４分、計画停車時間ＴＳｐが１分であったとする。そして、車両５２Ａが駅５４ａを出発した時点での遅延時間ＴＤが、２分であり、この２分の遅延を、車両５２Ａが走行経路５０を１周、走行完了するまでに解消させたい場合を考える。この場合、走行経路５０には四つの駅５４ａ～５４ｄが設けられているため、計画停車時間ＴＳｐの合計値は、１×４＝４分である。また、走行平均速度ＶＡを向上することで、駅間走行時間の短縮時間ΔＴＲが、トータルで３分だったとする。この場合、許容乗降時間ＴＥｍａｘは、ＴＥｍａｘ＝４＋３－２＝５分であり、１駅あたりに換算した許容乗降時間ＴＥｍａｘは、５／４＝１．２５分となる。この１．２５分が、遅延を解消するための許容できる許容乗降時間ＴＥｍａｘとなる。

許容乗降時間ＴＥｍａｘが算出できれば、計画生成部１４は、乗降時間ＴＥがこの許容乗降時間ＴＥｍａｘを超える確率、すなわち、遅延悪化確率Ｑを算出する（Ｓ２４）。この遅延悪化確率Ｑを算出するために、運行管理装置１２は、その記憶装置２０に、乗降時間分布９０を記憶している。図１１は、乗降時間分布９０の一例を示す図である。

乗降時間分布９０は、各駅５４における乗降時間ＴＥの発生頻度を示すものであり、図１１において、横軸は乗降時間ＴＥを、縦軸は発生頻度を示している。こうした乗降時間分布９０は、交通システム１０を実際に運営した際に得られる実データに基づいて作成されてもよいし、シミュレーションに基づいて作成されてもよい。また、乗降時間分布９０は、日時等に応じて、適宜、修正されてもよいが、これについては後述する。

計画生成部１４は、算出された許容乗降時間ＴＥｍａｘを、この乗降時間分布９０に照らし合わせることで、遅延悪化確率Ｑを算出する。例えば、許容乗降時間ＴＥｍａｘが、図１１におけるＴｂであったとする。この場合、遅延悪化確率Ｑは、分布曲線Ｌ１で囲まれたエリアのうち、ＴＥ≧Ｔｂとなる面積（図１１における墨ハッチングエリアの面積）を、全エリアの面積で割ることで求めることができる。

計画生成部１４は、遅延悪化確率Ｑが算出できれば、この遅延悪化確率Ｑを、予め記憶した基準遅延悪化確率Ｑｄｅｆと比較する（Ｓ２６）。基準遅延悪化確率Ｑｄｅｆは、許容できる遅延悪化確率Ｑの最大値である。基準遅延悪化確率Ｑｄｅｆの値は、特に限定されないが、例えば５０％以下の値、あるいは、３０％以下の値であってもよい。

比較の結果、遅延悪化確率Ｑが、基準遅延悪化確率Ｑｄｅｆ未満の場合（Ｓ２６でＮｏ）、計画生成部１４は、車両５２が遅延を自車回復できる可能性が高く、走行計画８０の修正は不要と判断する。一方、遅延悪化確率Ｑが、基準遅延悪化確率Ｑｄｅｆ以上の場合（Ｓ２６でＹｅｓ）、計画生成部１４は、自車回復できる可能性は低く、このままでは、ネガティブスパイラルが発生する確率が高いと判断する。この場合、計画生成部１４は、一部または全ての車両５２の走行計画８０の修正が必要と判断する（Ｓ２８）。計画生成部１４により走行計画８０が修正され、再生成されれば、通信装置１６は、再生成された走行計画８０を、対応する車両５２それぞれに送信する。各車両５２は、修正後の走行計画８０を受信すれば、当該修正後の走行計画８０を充足できるように、その走行速度や停車時間を変更する。

ここで、遅延悪化確率Ｑを高精度に算出するためには、乗降時間分布９０が正確であることが求められる。そこで、乗降時間分布の精度を高めるために、日時、遅延状況、予約状況、車両５２から送られる乗員情報８４、および、駅端末７０から送られる待機者情報８６の少なくとも一つに基づいて、乗降時間分布９０を適宜、修正してもよい。図１２は、乗降時間分布９０の修正の一例を示す図であり、破線は、修正前の、実線は、修正後の乗降時間分布９０を示している。

ここで、車両５２の利用者数は、日時によって大きく変動する。例えば、平日と休日、通勤時間帯と昼間とでは、利用者数が大きく異なり、乗降時間ＴＥも大きく異なる。そこで、乗降時間分布９０を、日時に応じて変化させてもよい。また、一部の車両５２が遅延し、駅５４における最大待機時間ＴＷが増加した場合、当然ながら、その駅における乗降時間ＴＥが増加しやすい。そこで、遅延状況に応じて乗降時間分布９０を変更させてもよい。また、交通システム１０が乗車の予約を受け付けている場合、この予約の多寡により、利用者数、ひいては、乗降時間をある程度予測できる。そこで、この予約の状況に応じて、乗降時間分布９０を変更させてもよい。

さらに、利用者の人数および属性を検出し、その検出結果に応じて乗降時間分布９０を修正してもよい。例えば、車両５２から送られる乗員情報８４および駅端末７０から送られる待機者情報８６の少なくとも一方に基づいて、乗降時間分布９０を修正してもよい。

ここで、待機者情報８６は、駅５４で車両５２を待つ待機者に関する情報であり、例えば、カメラで駅内を撮像した画像データである。計画生成部１４は、この画像データを解析し、駅５４で待機する待機者の数を抽出する。計画生成部１４は、この待機者情報８６を定期的に受け取り、待機者の単位時間当たりの増加量を算出する。そして、得られた増加量に基づいて、車両５２が、駅に到達した時点での待機者の総数を推測する。ここで、待機者が多いほど、乗降時間ＴＥは増加しやすい。そこで、計画生成部１４は、推測された待機者の総数が多いほど、乗降時間ＴＥが増加するように乗降時間分布９０を修正してもよい。

さらに、計画生成部１４は、待機者の人数に加え、待機者の属性も考慮して、乗降時間分布９０を修正してもよい。ここで、待機者の属性は、各待機者の乗降時間ＴＥに関係する特性であり、例えば、車椅子の利用の有無、白杖の利用の有無、装具の利用の有無、ベビーカーの利用の有無、年齢層の少なくとも一つを含む。一般に、車椅子や白杖、装具、ベビーカーを利用している待機者の場合、利用していない待機者に比べて、乗降に要する時間が長くなる。また、乳幼児および高齢者は、その他の年齢層の待機者に比べて乗降に要する時間が長くなる。そこで、こうした属性に応じて、駅５４の待機者の乗降時間を推測し、その推測結果に基づいて乗降時間分布９０を修正してもよい。なお、こうした属性は、得られた画像データを、公知の画像認識技術で認識することで抽出できる。

例えば、この場合、計画生成部１４は、予め、属性ごとに乗降コストを設定しておく。乗降コストは、例えば、乗降に要する時間が長い属性ほど高くなる。また、計画生成部１４は、待機者情報８６として送信された駅５４の画像データを解析して、待機者の人数および属性を抽出する。そして、抽出された属性に基づいて、待機者一人一人の乗降コストを算出したうえで、その乗降コストを合算する。この合算値が、その駅全体での乗降コストとなる。計画生成部１４は、この駅全体での乗降コストが高いほど、乗降時間ＴＥが増加するように、乗降時間分布９０を修正してもよい。

また、乗員情報８４は、車両５２の乗員に関する情報であり、例えば、車内カメラで車内を撮像した画像データである。計画生成部１４は、待機者情報８６と同様に、この乗員情報８４として機能する画像データも解析し、車両５２に乗車している乗員の数、または、乗員の数および属性、を抽出する。そして、乗員の人数が多いほど、または、乗員の乗降コストが高いほど、乗降時間ＴＥが増加するように、乗降時間分布９０を修正してもよい。

このように、日時や遅延状況等、随時変化する状況に応じて乗降時間分布９０を修正するため、乗降時間分布９０の精度を向上でき、ひいては、遅延悪化確率Ｑの精度を向上できる。そして、これにより、より適切なタイミングで走行計画８０を修正できる。

次に、走行計画８０の修正の要否判断の別の形態について説明する。本例において、計画生成部１４は、時間の経過に伴う遅延量ＡＤの増減傾向に基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断する。これについて、図１３を参照して説明する。図１３において、薄墨部分は、車両５２の理想位置を、実線は、直近の車両５２の位置を、破線は、１周分過去の車両５２の位置を、それぞれ示している。

これまで説明した通り、車両５２が、走行計画８０に対して遅延した場合、各車両５２は、走行平均速度ＶＡの向上、および、停車時間ＴＳの短縮の少なくとも一方を行い、遅延の解消を図る。こうした対策の結果、遅延を自車回復できる場合、走行計画８０の修正は不要となる。一方、遅延を自車回復できない場合には、走行計画８０の修正が必要となる。

ここで、時間の経過とともに遅延量ＡＤが低下すれば、自車回復できる可能性が高い。そこで、本例では、時間の経過に伴う遅延量ＡＤの増減傾向を取得し、この増減傾向に基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断する。具体的には、計画生成部１４は、運行監視部１８で算出された遅延量ＡＤを、その取得タイミングと対応付けて記憶装置２０に記憶する。そして、計画生成部１４は、直近の遅延量ＡＤ［ｎ］を、規定の比較期間分だけ過去の遅延量ＡＤ［ｎ－１］から減算した値を、遅延量差分ΔＡＤとして算出する。すなわち、ΔＡＤ＝ＡＤ［ｎ－１］－ＡＤ［ｎ］の演算を行う。

ここで、「比較期間」は、遅延の解消傾向を見ることができる程度の期間であれば特に限定されない。ただし、通常、遅延の解消には、駅５４での停車時間ＴＳの短縮が大きく寄与する。そのため、「比較期間」は、車両５２での駅５４での停車・発車イベントを含む期間としてもよい。したがって、比較期間は、例えば、複数駅分、走行する期間でもよいし、走行経路５０をＮ周分、走行する期間でもよい。以下の説明では、「比較期間」として、走行経路５０を１周分、走行する期間を設定する。この場合、図１３における直近の車両５２（実線）と、過去の車両５２（破線）との差分距離に応じた遅延量ＡＤが、遅延量差分ΔＡＤとなる。

遅延量差分ΔＡＤが得られれば、計画生成部１４は、この遅延量差分ΔＡＤと、予め規定された差分基準ΔＡＤｄｅｆと、を比較する。比較の結果、遅延量差分ΔＡＤが、差分基準ΔＡＤｄｅｆ超過の場合、遅延量ＡＤは、時間の経過とともに低下しており、遅延は改善される傾向にあると判断できる。したがって、ΔＡＤ＞ΔＡＤｄｅｆの場合、計画生成部１４は、走行計画８０の修正は不要と判断する。

一方、遅延量差分ΔＡＤが、差分基準ΔＡＤｄｅｆ以下の場合、時間が経過しても遅延が十分に改善されていない、あるいは、時間の経過とともに遅延が悪化している、と判断できる。したがって、ΔＡＤ＞ΔＡＤｄｅｆの場合、計画生成部１４は、当該遅延を改善できるように、一部または全ての車両５２の走行計画８０の修正が必要と判断する。

例えば、図１３の例では、車両５２Ｂは、１周過去（破線）に比べて、直近（実線）の方が遅延量ＡＤが小さくなっており、ΔＡＤが大きい。この場合、車両５２Ｂは、遅延を自車回復できる可能性が高いため、走行計画８０の修正は不要である。一方、車両５２Ａは、１周過去（破線）に比べて、直近（実線）の方が遅延量ＡＤが大きくなっており、ΔＡＤの値はマイナスである。この場合、車両５２Ａは、遅延を自車回復できる可能性が低いため、走行計画８０を修正する。そして、このように、時間の経過に伴う遅延量ＡＤの増減傾向に基づいて、走行計画８０の修正の要否を判断することで、より適切なタイミングで、走行計画８０を修正できる。

ところで、遅延量差分ΔＡＤの値は、遅延が継続および拡大した場合だけでなく、そもそも遅延が生じていない場合にも、小さい値をとる。例えば、図１３における車両５２Ｃのように、直近および１周分過去のいずれにおいても、走行計画８０からの遅延が少ない場合、遅延量差分ΔＡＤは、差分基準ΔＡＤｄｅｆ未満となるおそれがある。しかし、当然ながら、図１３における車両５２Ｃは、走行計画８０の修正は不要である。そこで、遅延が生じていないにも関わらず、走行計画８０の修正が必要と誤判断されることを防止するために、遅延量差分ΔＡＤの算出は、一定以上の遅延が継続している場合にのみ実行する。

より具体的に説明すると、計画生成部１４は、運行監視部１８から遅延量ＡＤを取得した場合、当該遅延量ＡＤと、予め規定の基準遅延量ＡＤｄｅｆと、を比較する。比較の結果、遅延量ＡＤが、基準遅延量ＡＤｄｅｆ未満の場合、計画生成部１４は、遅延が生じていないと判断し、その場で処理を終了する。一方、遅延量が、基準遅延量ＡＤｄｅｆ以上の場合、計画生成部１４は、得られた遅延量ＡＤを、その取得タイミングと対応付けて記憶装置２０に記憶したうえで、遅延量差分ΔＡＤ等の算出を行う。

ここで、遅延発生の判断基準となる基準遅延量ＡＤｄｅｆの値は、特に限定されず、交通システム１０の要求仕様や、過去の実績などに応じて設定されればよい。例えば、交通システム１０の過去の運行データから遅延量ＡＤ（例えば遅延時間ＴＤ）と、遅延回復確率と、の相関を取得し、この相関に基づいて基準遅延量ＡＤｄｅｆを決定してもよい。これについて、図１４を参照して説明する。

図１４は、遅延回復確率曲線Ｌ２の一例を示すグラフであり、横軸は、遅延量ＡＤを、縦軸は、遅延回復確率を示している。この遅延回復確率曲線Ｌ２は、過去の運行データを分析し、遅延量ＡＤごとに遅延を自車回復できた確率を算出することで作成できる。なお、遅延が「回復」とは、遅延が発生した後、規定の許容時間内に、遅延量ＡＤを許容誤差以内に低減できた場合を意味する。

基準遅延量ＡＤｄｅｆは、この遅延回復確率曲線Ｌ２に基づいて決定されてもよい。例えば、遅延回復確率曲線Ｌ２から、遅延回復確率が所定の値（例えば「５０％」等）となる遅延量ＡＤを特定し、当該遅延量ＡＤを、基準遅延量ＡＤｄｅｆと設定してもよい。なお、この場合、所定の値は、３０％～６０％の範囲の数値でもよい。また、別の形態として、図１４に示すように、遅延回復確率曲線Ｌ２の変曲点Ｐｉを特定し、当該変曲点Ｐｉに対応する遅延量ＡＤを、基準遅延量ＡＤｄｅｆと設定してもよい。

なお、ここで、取り扱う遅延量ＡＤは、一つの車両５２の遅延の程度を表す量でもよいし、複数車両５２Ａ～５２Ｄ全体での遅延の程度を表す量でもよい。したがって、遅延量ＡＤは、一つの車両５２の遅延時間ＴＤや遅延距離でもよい。また、別の形態として、遅延量ＡＤは、複数の５２Ａ～５２Ｄの遅延時間ＴＤまたは遅延距離の平均値や最大値でもよい。さらに、遅延量ＡＤは、複数のパラメータを重み付け加算した値でもよい。例えば、遅延量ＡＤは、複数の車両５２の遅延時間の平均値ＴＤａｖｅと、最大車間時間ＴＶｍａｘと、を重み付け加算した値でもよい。ここで、最大車間時間ＴＶｍａｘとは、複数の車両５２の車間のうち、最大となる車間距離に対応する時間であり、最大車間距離ＤＶｍａｘを車両５２の走行平均速度ＶＡまたは表定速度Ｖｓで除した値である。図１５の例では、車両５２Ａと車両５２Ｂとの車間距離に対応する時間が、最大車間時間ＴＶｍａｘである。この最大車間時間ＴＶｍａｘと、遅延時間の平均値ＴＤａｖｅと、を所定の比率で重み付け加算した値を遅延量ＡＤとして用いてもよい。すなわち、運行監視部１８は、式２により、遅延量ＡＤを算出してもよい。なお、式２におけるＡは、０超過１未満の係数である。
ＡＤ＝Ａ×ＴＶｍａｘ＋（１－Ａ）×ＴＤａｖｅ 式２

このように、遅延量ＡＤを、遅延時間の平均値ＴＤａｖｅと、最大車間時間ＴＶｍａｘと、から算出することで、自車回復が困難な遅延をより確実に検出できる。すなわち、図１６に示すように、全ての車両５２Ａ～５２Ｄが大きく遅延している場合、遅延時間の平均値ＴＤａｖｅも大きくなる。この場合、平均値ＴＤａｖｅをそのまま遅延量ＡＤとして用いても、問題ない。一方、図１５に示すように、一部の車両５２（図示例では車両５２Ａ）のみが大きく遅延している場合、平均値ＴＤａｖｅは、必ずしも大きくならない。そのため、平均値ＴＤａｖｅをそのまま遅延量として用いた場合、図１５の状態を、遅延発生していると判断できないおそれがある。一方、上述したように、平均値ＴＤａｖｅと最大車間時間ＴＶｍａｘとを重み付け加算した値を遅延量ＡＤとして用いた場合、図１５の状態を遅延状態として検出できる。結果として、必要なタイミングで、走行計画８０の修正の要否判断ができる。

次に、走行計画８０の修正の要否判断の流れについて図１７を参照して説明する。修正の要否判断を行う場合、計画生成部１４は、まず、初期化処理を実行する（Ｓ４０）。具体的には、計画生成部１４は、パラメータｎを１に設定する。また、記憶装置２０に、遅延量ＡＤ［ｎ］、遅延量ＡＤ［ｎ－１］が記憶されている場合には、これを削除する。

続いて、計画生成部１４は、運行監視部１８から遅延量ＡＤを取得する（Ｓ４２）。遅延量ＡＤが取得できれば、計画生成部１４は、予め規定された基準遅延量ＡＤｄｅｆと遅延量ＡＤとを比較する（Ｓ４４）。比較の結果、ＡＤ＜ＡＤｄｅｆの場合（Ｓ４４でＮｏ）、計画生成部１４は、遅延は発生していないと判断し、Ｓ４０に戻る。一方、ＡＤ≧ＡＤｄｅｆの場合（Ｓ４４でＹｅｓ）、計画生成部１４は、現在の遅延量ＡＤをＡＤ［ｎ］として記憶装置２０に一時的に記憶させる（Ｓ４６）。

続いて、計画生成部１４は、記憶装置２０に、過去の遅延量、すなわち、ＡＤ［ｎ－１］が記憶されているか否かを確認する（Ｓ４８）。確認の結果、ＡＤ［ｎ－１］が記憶されていない場合（Ｓ４８でＮｏ）、現在は、遅延が発生した直後であると判断できる。この場合、計画生成部１４は、パラメータｎをインクリメントしたうえで（Ｓ５４）、ステップＳ４２に戻る。

一方、ＡＤ［ｎ－１］が記憶されている場合（Ｓ４８でＹｅｓ）、計画生成部１４は、直近の遅延量ＡＤ［ｎ］を、過去の遅延量ＡＤ［ｎ－１］から減算して、遅延量差分ΔＡＤを算出する（Ｓ５０）。そして、この遅延量差分ΔＡＤと差分基準ΔＡＤｄｅｆと比較する（Ｓ５２）。比較の結果、ΔＡＤ＞ΔＡＤｄｅｆの場合（Ｓ５２でＮｏ）、時間の経過とともに遅延量ＡＤが徐々に減少しており、このまま、自車回復できる可能性が高いと判断できる。したがって、この場合、計画生成部１４は、パラメータｎをインクリメントしたうえで（Ｓ５４）、走行計画８０の修正を行うことなく、ステップＳ４２に戻る。

一方、ΔＤＬ≦ΔＤＬｄｅｆの場合（Ｓ５２でＹｅｓ）、時間が経過しても遅延量ＡＤが殆んど変化しない、または、遅延量ＡＤが徐々に増加しており、このまま、自車回復できる可能性が低いと判断できる。したがって、この場合、計画生成部１４は、遅延を早期に回復できるように、一部または全ての車両５２の走行計画８０の修正が必要と判断する（Ｓ５６）。そして、これまでの説明から明らかなとおり、本例によれば、遅延の回復傾向をみて、走行計画８０の修正の要否を判断するため、より適切なタイミングで走行計画８０を修正できる。

ところで、走行計画８０を修正した直後は、走行計画８０に対する各車両５２の遅延量ＡＤが大きくなることが多い。かかる場合において、図９、図１０、図１７のフローを適用した場合、走行計画８０が不必要に、頻繁に修正されるおそれがある。そこで、走行計画８０を修正した場合には、その後一定期間の間は、走行計画８０の修正は、不要と判断するようにしてもよい。

１０ 交通システム、１２ 運行管理装置、１４ 計画生成部、１６ 通信装置、１８ 運行監視部、２０ 記憶装置、２２ プロセッサ、２４ 入出力デバイス、２６ 通信Ｉ／Ｆ、５０ 走行経路、５２ 車両、５４ 駅、５６ 自動運転ユニット、５８ 駆動ユニット、６０ 自動運転コントローラ、６２ 環境センサ、６４ 車内センサ、６６ 位置センサ、６８ 通信装置、７０ 駅端末、７２ 駅内センサ、７４ 通信装置、８０ 走行計画、８２ 位置情報、８４ 乗員情報、８６ 待機者情報、９０ 乗降時間分布。

Claims (10)

1. 複数の駅が設定された規定の走行経路を自律走行する複数の車両それぞれについて、少なくとも前記駅での発車タイミングを含む走行計画を生成する計画生成部と、
   前記計画生成部で生成された前記走行計画を対応する車両に送信する通信装置と、
   前記走行計画に対する前記車両の遅延量を取得する運行監視部と、
   を備え、前記計画生成部は、前記運行監視部で取得された前記遅延量に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、前記修正が必要な場合に前記走行計画を修正し、
   前記運行監視部は、前記遅延量として、前記走行計画に対する前記車両の遅延時間を取得し、
   前記計画生成部は、
   少なくとも前記遅延時間に基づいて、遅延の拡大を防止できる最大乗降時間を許容乗降時間として算出し、
   前記駅における乗降時間の確率分布である乗降時間分布に前記許容乗降時間を照らし合わせ、前記許容乗降時間以上の乗降時間が発生する確率を遅延増加確率として算出し、
   前記遅延増加確率が規定の基準増加率以上の場合に、前記走行計画の修正が必要と判断する、
   ことを特徴とする運行管理装置。
2. 請求項１に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、前記乗降時間分布を、日時、遅延状況、予約状況、前記車両から送信される乗員に関する乗員情報、および、前記駅に設けられた駅端末から送信される前記駅での待機者に関する待機者情報の少なくとも一つに基づいて修正する、ことを特徴とする運行管理装置。
3. 請求項２に記載の運行管理装置であって、
   前記乗員情報および前記待機者情報は、前記乗員または前記待機者の数およびその属性を含み、
   前記属性は、車椅子の利用の有無、白杖の利用の有無、ベビーカーの利用の有無、装具の利用の有無、および年齢層の少なくとも一つを含む、
   ことを特徴とする運行管理装置。
4. 請求項２または３に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、前記待機者情報に基づいて、前記駅における単位時間当たりの前記待機者の増加量を算出し、前記増加量に基づいて前記車両が前記駅に到達した時点での前記待機者の総数を推測し、推測された前記総数が多いほど前記乗降時間が増加するように前記乗降時間分布を修正する、ことを特徴とする運行管理装置。
5. 請求項１に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、前記遅延量の経時的変化に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断する、ことを特徴とする運行管理装置。
6. 請求項５に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、直近の前記遅延量を、所定の比較期間分過去の前記遅延量から減算した値である遅延量差分が、規定の差分基準以下の場合に、前記走行計画の修正が必要と判断する、
   ことを特徴とする運行管理装置。
7. 請求項６に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、前記遅延量が規定の基準遅延量未満の場合には、前記走行計画の修正の要否の判断を行わない、ことを特徴とする運行管理装置。
8. 複数の駅が設定された規定の走行経路を自律走行する複数の車両それぞれについて、少なくとも前記駅での発車タイミングを含む走行計画を生成する計画生成部と、
   前記計画生成部で生成された前記走行計画を対応する車両に送信する通信装置と、
   前記走行計画に対する前記車両の遅延量を取得する運行監視部と、
   を備え、前記計画生成部は、前記運行監視部で取得された前記遅延量に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、前記修正が必要な場合に前記走行計画を修正し、
   前記計画生成部は、前記遅延量の経時的変化に基づいて、前記走行計画の修正の要否を判断し、
   前記計画生成部は、直近の前記遅延量を、所定の比較期間分過去の前記遅延量から減算した値である遅延量差分が、規定の差分基準以下の場合に、前記走行計画の修正が必要と判断し、
   前記計画生成部は、前記遅延量が規定の基準遅延量未満の場合には、前記走行計画の修正の要否の判断を行わない、
   ことを特徴とする運行管理装置。
9. 請求項１～８のいずれか一項に記載の運行管理装置であって、
   前記計画生成部は、前記走行計画の修正の実行後、一定時間経過するまで、前記走行計画の修正が不要と判断する、ことを特徴とする運行管理装置。
10. 複数の駅が設定された規定の走行経路を走行計画に従って自律走行する複数の車両と、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の運行管理装置と、
    を備える、ことを特徴とする交通システム。