JP7410728B2 - 積載物情報収集システム - Google Patents

Description

本発明は、タクシー等の車両に適用される積載物情報収集システムに関する。

従来から、トラック等の大型車両の荷台などに積載される積載物の重量を測定する技術が種々提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
そして、測定結果により制限重量をオーバしていないか等を判断するなどしている。

特開２００６－１０４９８号公報 特開２０１５－１０８５１０号公報

ところで、タクシー等の小型車両においても、トランクルーム等に積載される積載物の重量等の情報を収集したいという要望がある。
即ち、トランクルーム等に積載された積載物の重量や揺れ具合等を把握して、より安全な運送を行えるようにしたいという要求がある。

特に、将来的にはタクシー等を利用して荷物を運搬する「貨客混載」が広がる可能性が有り、より安全に運搬するために、積載物の状態を把握する重要性が高まっている。
また、トランクルーム内における荷物の降ろし忘れを防止する観点からも積載物の状態を把握したいという要望がある。

しかしながら、従来技術は、トラック等の大型車両における積載物の重量測定等を前提としているため、タクシー等の小型車両にそのまま適用できないという難点があった。
また、従来技術は、重量測定を行うのみで、積載物の揺れ具合等の情報を収集できないという不都合もあった。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、車両に積載された積載物に関する情報を収集し、積載物の安全な運搬に寄与できる積載物情報収集システムを提供することを目的とする。

本発明の態様に係る積載物情報収集システムは、車両に積載される積載物の荷重を検出する荷重検出手段と、前記積載物の傾斜を検出する傾斜検出手段と、前記荷重検出手段で取得された荷重情報と、前記傾斜検出手段で取得された傾斜情報とを格納する情報格納手段と、前記荷重情報および前記傾斜情報に基づいて、前記積載物の状態を判定する状態判定手段と、前記荷重検出手段、前記傾斜検出手段、前記情報格納手段および前記状態判定手段を制御する制御手段と、を備える。
前記状態判定手段で判定された判定結果を前記車両の運転者に報知する報知手段を備えることが好ましい。
前記荷重情報、前記傾斜情報および前記判定結果を外部装置に送信する送信手段を備えることが好ましい。

前記状態判定手段は、前記荷重情報および前記傾斜情報を含む車両情報に基づいて、前記積載物の重心位置を算出する重心位置算出手段と、前記重心位置算出手段によって算出された前記積載物の重心位置に基づいて、複数段階に設定された危険度の何れに該当するかを判定する危険度判定手段と、を備え、前記報知手段は、前記危険度判定手段の判定結果に基づいて該当する前記危険度を報知することが好ましい。

前記報知手段は、前記車両において、乗員の乗車状態から降車状態に移行した際に、前記状態判定手段による判定結果に基づいて、前記積載物の遺留に関する報知を行うことが好ましい。

本発明によれば、車両に積載された積載物に関する情報を収集し、積載物の安全な運搬に寄与できる積載物情報収集システムを提供することができる。

実施の形態に係る積載物情報収集システムを適用したタクシー車両の構成例を示す概略構成図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムの機能構成を示す機能ブロック図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムを適用したタクシー車両の要部を示す説明図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムに適用される車載器（デジタルタコグラフ）の構成例を示すブロック図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムに適用される荷重センサの構成例を示すブロック図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムで実行される積載物状態判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態に係る積載物情報収集システムで実行される積載物状態判定処理のサブルーチンに係るメータ賃走時の判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態に係る積載物情報収集システムで実行される積載物状態判定処理のサブルーチンに係る危険度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態に係る積載物情報収集システムで実行される危険度判定処理のサブルーチンに係る重心位置算出処理の処理手順を示すフローチャートである。 積載物の重心位置座標の例を示す説明図である。 車両重心による危険度判定の危険度設定テーブルの例を示す図表である。 危険度の判定例を示す図表である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムにおいて危険度の判定結果を報知する例を示す説明図である。 実施の形態に係る積載物情報収集システムで実行される積載物状態判定処理のサブルーチンに係るメータ空車時の判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 実施の形態に係る積載物情報収集システムにおいて荷物の置き忘れを報知する例を示す説明図である。

図１から図１５を参照して、本発明の実施の形態に係る積載物情報収集システムＳ１について説明する。

（積載物情報収集システムの機能構成等）
図１から図３を参照して、本実施の形態に係る積載物情報収集システムＳ１の機能構成等について説明する。
なお、本実施の形態では、積載物情報収集システムＳ１をタクシー車両Ｖに適用した場合を示す。但し、積載物情報収集システムＳ１は、タクシー車両Ｖへの適用に限定されず、一般車両に適用することもできる。

また、車載器１００としては、デジタルタコグラフを用いることができる。デジタルタコグラフとは、車両に搭載されて、その車両の走行状態に関する情報を時系列で記録する装置である。なお、車載器１００は、デジタルタコグラフに限定されず、タクシーメータを備えた制御装置等であってもよい。

ここで、図１は、実施の形態に係る積載物情報収集システムＳ１を適用したタクシー車両Ｖの構成例を示す概略構成図、図２は、積載物情報収集システムＳ１の機能構成を示す機能ブロック図、図３は、積載物情報収集システムＳ１を適用したタクシー車両Ｖの要部（トランクルーム）３０１を示す説明図である。

図２等に示すように、本実施の形態に係る積載物情報収集システムＳ１は、タクシー車両（車両）Ｖのトランクルーム３０１に積載される積載物５００の荷重を検出する荷重検出手段（荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ））を備える。計４個の荷重センサＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄは、図３に示すように、例えば、トランクルーム３０１に配置される基台３０２の底面の四隅に配置される。なお、荷重センサＳＮ１の配置数は、４個には限定されない。また、荷重センサＳＮ１の配置場所もトランクルーム３０１に限定されない。
これにより、タクシー車両Ｖのトランクルーム３０１に積載される積載物５００の荷重情報を取得することができる。

また、積載物情報収集システムＳ１は、トランクルーム３０１に積載される積載物５００の傾斜を検出する傾斜検出手段（傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ））を備える。計３個の傾斜センサＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃは、図３に示すように、例えば、基台３０２の底面の辺に沿った３箇所に配置される。なお、傾斜センサＳＮ２の配置数は、３個には限定されない。また、傾斜センサＳＮ２の配置場所もトランクルーム３０１に限定されない。
これにより、タクシー車両Ｖのトランクルーム３０１に積載される積載物５００の傾斜情報を取得することができる。

また、積載物情報収集システムＳ１は、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）で取得された荷重情報と、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）で取得された傾斜情報とを格納するフラッシュメモリ等で構成される情報格納手段１０１を備える。

これにより、収集したデータに基づいてタクシー車両Ｖの走行状態等を分析することができる。また、分析データに基づいて運転者の評価や安全運転指導等に活用することができる。

さらに、積載物情報収集システムＳ１は、荷重情報および傾斜情報に基づいて、積載物５００の状態（傾き状態等）を判定するマイクロコンピュータ等で構成される状態判定手段１０２を備える。
これにより、走行中のタクシー車両Ｖにおける積載物５００の状態を把握することができる。

また、積載物情報収集システムＳ１は、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）、情報格納手段１０１および状態判定手段１０２を制御する制御手段１０５を備える。

図１に示す構成例では、デジタルタコグラフ等で構成される車載器１００は、タクシー車両Ｖの前方側に配置されている。そして、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）とは、有線ケーブル３５０あるいはＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を介して接続される。なお、車載器１００をトランクルーム３０１の近傍に配置するようにしてもよい。

また、状態判定手段１０２で判定された判定結果を車両のタクシー車両Ｖの運転者（乗務員）に報知する表示部、スピーカ等で構成される報知手段１０３を備える。
これにより、タクシー車両Ｖの運転者に対して、報知する判定結果によって、より安全な運転操作や運搬作業を促すことができる。
また、荷重情報、傾斜情報および判定結果を無線ネットワークＮ等を介して外部装置（クラウドサーバ２００等）に送信する送信手段１０４を備える。
なお、クラウドサーバ２００は、受信手段２０１と、受信した情報を格納する情報格納手段２０２等を備える。

これにより、クラウドサーバ２００等を備える管理センタなどにおいて、タクシー車両Ｖに積載された積載物５００の状態をリアルタイムで把握することができる。
状態判定手段１０２は、荷重情報および傾斜情報を含む車両情報に基づいて、積載物５００の重心位置を算出する重心位置算出手段１１０を備える。

また、重心位置算出手段１１０によって算出された積載物５００の重心位置に基づいて、複数段階に設定された危険度の何れに該当するかを判定する危険度判定手段１１１を備える。
なお、重心位置の算出の仕方、危険度の判定の仕方の詳細については後述する。
そして、報知手段１０３は、危険度判定手段１１１の判定結果に基づいて該当する危険度を報知する。
これにより、タクシー車両Ｖの運転者に対して、危険度を報知することができ、より安全な運転操作や運搬作業の励行に寄与することができる。

また、報知手段１０３は、車両Ｖにおいて、乗員（乗客）の乗車状態から降車状態に移行した際に、状態判定手段１０２による判定結果に基づいて、積載物の遺留（忘れ物）に関する報知を行うようにできる。
これにより、タクシー車両Ｖのトランクルーム３０１への積載物の置き忘れを抑制することができる。

（車載器の構成例）
図４を参照して、車載器１００としてのデジタルタコグラフの構成例について説明する。

図４に示す車載器１００としてのデジタルタコグラフ１００は、タクシー車両Ｖ等に搭載され、エンジン回転数オーバ、急発進、急加速、急減速等の運転状態を表す運転データを含む稼働データを時刻毎に記録するものである。

デジタルタコグラフ１００は、ＣＰＵ１１、速度／エンジン回転数Ｉ／Ｆ１２、外部入力Ｉ／Ｆ１３、センサ入力Ｉ／Ｆ１４、ＧＰＳ受信部１５、ＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１６、運行記録手段１７、カードＩ／Ｆ１８、音声Ｉ／Ｆ１９、スピーカ２０４、ＲＴＣ（時計ＩＣ）２１、出庫／入庫ボタンＳＷ入力部２２、表示コントローラ２３ａ、印字コントローラ２３ｂ、通信部１０４、電源部２５、メモリ２６、ＬＥＤ表示部４１３、陸送ＯＮ／ＯＦＦボタンＳＷ入力部３１を有している。

ＣＰＵ１１は、マイクロコンピュータ等により構成される制御部であり、プログラムに従ってデジタルタコグラフ１００の全体を制御する。ＣＰＵ１１が実行するプログラムや制御に必要な定数等のデータはメモリ２６上に保持されている。メモリ２６は不揮発性であり、所定のプログラム、データの読み出しおよび書き込みが可能である。

カードＩ／Ｆ（インタフェース）１８は、所定の規格に適合するメモリカードをＣＰＵ１１に接続するためのインタフェースであり、メモリカードを着脱自在に保持するカードスロットを備えている。このカードＩ／Ｆ１８には、タクシー車両Ｖを運転する各運転手が所持している所定のメモリカード５５が装着される。このメモリカード５５は、不揮発性のメモリを内蔵しており、各運転者を特定するための番号などが登録された状態で使用される。

音声Ｉ／Ｆ１９は、疑似音声信号を合成して出力するためのインタフェースであり、ＣＰＵ１１の制御により様々なメッセージに対応する音声信号を出力することができる。音声Ｉ／Ｆ１９の出力には報知手段を構成するスピーカ２０４が接続されている。
ＲＴＣ（リアルタイムクロック）２１は、所定のクロックパルスを常時計数することにより、現在時刻の情報を把握している。
出庫／入庫ボタンＳＷ入力部２２には、出庫／入庫ボタンのＯＮ／ＯＦＦ信号が入力される。

表示コントローラ２３ａは、報知手段を構成する表示部２０５の表示内容を制御する。表示部２０５は、例えば、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置等で構成され、積載物５００の状態や、危険度判定の判定結果等や運賃等の情報が表示される。
印字コントローラ２３ｂは、感熱式などのプリンタ２０６の印刷を制御し、危険度判定の判定結果、運賃等をレシートなどとして印刷出力する。

ＬＥＤ表示部４１３は、複数のＬＥＤ（発光ダイオード）を内蔵し、ＣＰＵ１１の制御により各ＬＥＤを点灯、消灯、または点滅し、通信や動作の状態を表示することができる。
陸送ＯＮ／ＯＦＦボタンＳＷ入力部３１は、運転者等により操作され、手動操作による陸送モードのオンオフ切り替えに使用される。

速度／エンジン回転Ｉ／Ｆ１２には、車速センサやエンジン回転数センサからそれぞれ速度パルスや回転パルスが入力される。速度／エンジン回転数Ｉ／Ｆ１２は、入力された信号をＣＰＵ１１の処理に適した信号に変換する。
外部入力Ｉ／Ｆ１３は、外部装置をＣＰＵ１１に接続するためのインタフェースである。
外部入力Ｉ／Ｆ１３には、車速検出部５０１、操舵角速度検出部５０２、旋回加速度検出部５０３等が接続される。

センサ入力Ｉ／Ｆ１４は、様々なセンサをＣＰＵ１１に接続するためのインタフェースである。センサ入力Ｉ／Ｆ１４の入力には、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）が接続される。なお、図示は省略するが、センサ入力Ｉ／Ｆ１４の入力には、エンジン温度を検知する温度センサ、燃料量を検知する燃料センサ、車両の加速度（Ｇ値）を感知するＧセンサ等の信号も入力される。

ＧＰＳ受信部１５は、複数のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの電波をＧＰＳアンテナ１５ａで受信し、所定の計算処理を行って受信信号からタクシー（車両）の現在位置を表す緯度、経度の情報を取得する。

ＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１６は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）規格の通信ネットワークと接続するためのインタフェースである。ＣＰＵ１１は、車両上の通信ネットワークに接続されている様々な機器との間でＣＡＮ＿Ｉ／Ｆ１６を介して通信できる。実際には、速度、エンジン回転数、燃料量等の各種データの通信が行われる。

通信部１０４は、所定の無線通信インタフェースを内蔵しており、車両の外部との間で無線通信回線を利用して積載物５００の状態等のデータ通信を行うことができる。
電源部２５は、車両のバッテリーなどから供給される電力に基づき、ＣＰＵ１１等が動作するために必要な安定した電圧（例えば＋５［Ｖ］）を生成し、イグニッションスイッチがオンの時にデジタルタコグラフ１００の各回路に電力を供給するようになっている。

（荷重センサの構成例）
図５を参照して、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）の構成例について説明する。
荷重センサＳＮ１は、各部に電力を供給する電源回路４０１を備える。電源回路４０１には、歪みを検出する歪み検出素子（ロードセル等）４０２を備える。
なお、ロードセルとは、力(質量、トルク)を検出するセンサであり、力を加えると、それを電気信号に変換する機能を有する。
歪み検出素子４０２には、検出値に関する演算を行うＡＳＩＣ（専用ＩＣ）４０３が接続されている。
ＡＳＩＣ（専用ＩＣ）４０３には、Ｖ／Ｆ変換回路（Ｖｏｌｔａｇｅ ｔｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ） ４０４が接続されている。
Ｖ／Ｆ変換回路４０４には、演算装置としてＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）４０５が接続されている。
ＭＣＵ４０５には、入出力Ｉ／Ｆ４０６が接続されている。
なお、荷重センサＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄは、何れも上記と同様の構成を有している。

（積載物状態判定処理について）
次に、図６のフローチャートを参照して積載物情報収集システムＳ１で実行される積載物状態判定処理の処理手順について説明する。
まず、ステップＳＢ１で、メータ賃走時の判定処理に係るサブルーチンを実行する。なお、メータ賃走時の判定処理の処理手順については後述する。
次いで、ステップＳＢ２では、危険度判定処理に係るサブルーチンを実行する。なお、危険度判定処理の処理手順については後述する。
次いで、ステップＳＢ３では、メータ空車時の判定処理に係るサブルーチンを実行する。なお、メータ空車時の判定処理の処理手順については後述する。
次いで、ステップＳ１０では、車両状態をクラウドサーバ２００に送信してステップＳ１１に移行する。
ステップＳ１１では、車両状態の報知を行って処理を終了する。

（メータ賃走時の判定処理について）
図７のフローチャートを参照して、メータ賃走時の判定処理に係るサブルーチンＳＢ１の処理手順について説明する。
ステップＳ１０１では、タクシーメータの状態が賃走状態または割増状態であるか否かが判定される。そして、判定結果が「Ｎｏ」の場合には図６のメインフローに戻る。また、「Ｙｅｓ」の場合にはステップＳ１０２に移行する。
ステップＳ１０２では、積載重量および積載状態の情報をクリアしてステップＳ１０３に移行する。
ステップＳ１０３では、トランクルーム３０１に積載される積載物５００の積載重量および積載状態の情報を荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）の検出値に基づいてセットしてステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）により、積載物５００の揺れ測定を開始して図６のメインフローに戻る。

（危険度判定処理について）
図７および図８のフローチャートを参照して、危険度判定処理に係るサブルーチンＳＢ２等の処理手順について説明する。
ＳＢ２１では、積載物５００の重心位置算出処理のサブルーチンを実行してステップＳ３０１に移行する。なお、重心位置算出処理のサブルーチンの処理手順については、後述する。
ステップＳ３０１では、重心位置に対応した危険度判定値に基づいて危険度を判定して、図６のメインフローに戻る。
ここで、図９のフローチャートを参照して、危険度判定処理に係るサブルーチンＳＢ２の処理手順について説明する。
ステップＳ２０１では、車速検出部５０１等の情報に基づいてタクシー車両Ｖの車速を検知してステップＳ２０２に移行する。

ステップＳ２０２では、車速情報に基づいて、タクシー車両Ｖが停車しているか否かを判定する。判定結果が「Ｎｏ」の場合にはステップＳ２０１に戻り、「Ｙｅｓ」の場合にはステップＳ２０３に移行する。
ステップＳ２０３では、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）によって積載物５００の荷重検知を行ってステップＳ２０４に移行する。
ステップＳ５０４では、傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）によって積載物５００の傾斜角の検知を行ってステップＳ２０５に移行する。
ステップＳ２０５では、積載物５００の積載物重心の座標計算を行って、ステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６では、積載物５００の前後傾斜角の検知を行ってステップＳ２０７に移行する。
ステップＳ２０７では、積載物５００の前後重心の座標計算を行って、ステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、三次元重心の座標合成を行ってステップＳ２０９に移行する。
ステップＳ２０９では、三次元重心座標を各ブロックに割り当てて、図８の処理に戻る。
（重心位置座標の例）
ここで、図１０を参照して、積載物５００の重心位置座標の例について説明する。
ここに示す例では、Ｘ軸方向を１～４の４つに分割している。また、Ｙ軸方向をＡ～Ｄの４つに分割している。また、Ｚ軸方向をａ～ｄの４つに分割している。
これにより、全体で立方体（正六面体）を呈する計６４個の立方体状のブロックＢからなる三次元座標が構成される。
なお、図１０において、矢印Ｄ１は、タクシー車両Ｖの進行方向を示している。

そして、図１０に示す例では、荷重センサＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ）および傾斜センサＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ）の検知結果等により、Ｘ座標：３、Ｙ座標：Ａ、Ｚ座標：ｃで表される重心位置Ｇ１を示している。
このようにして、積載物５００の重心位置座標を把握することができる。なお、重心位置座標は図１０に示す例には限定されず、ブロックＢの設定数も図１０に示す例には限定されない。

（危険度判定について）
図１１および図１２を参照して、危険度判定について説明する。
ここで、図１１は、車両重心による危険度判定の危険度設定テーブルの例を示す図表、図１２は、危険度の判定例を示す図表である。
図１１に示す例では、車両重心による危険度判定を車両速度（ｋｍ／ｈ）および操舵角速度（ｄｅｇ／ｓ）に基づいて（イ）～（ホ）の５段階に分けている。

より具体的には、車両速度：７０ｋｍ／ｈ、操舵角速度：６０ｄｅｇ／ｓの場合には「（イ）安全」、車両速度：６０ｋｍ／ｈ、操舵角速度：５０ｄｅｇ／ｓの場合には「（ロ）普通」とする。

また、車両速度：５０ｋｍ／ｈ、操舵角速度：４０ｄｅｇ／ｓの場合には「（ハ）注意」、車両速度：４０ｋｍ／ｈ、操舵角速度：３０ｄｅｇ／ｓの場合には「（ニ）危険」とする。
さらに、車両速度：３０ｋｍ／ｈ、操舵角速度：２０ｄｅｇ／ｓの場合には「（ホ）超危険」とする。
なお、危険度設定テーブルは、５段階に限定されず、任意の段階数とすることができる。

また、図１２に示すように、積載物５００の重心による危険度判定としてもよい。
即ち、図１０に示すような積載物５００の重心位置（Ｘ位置およびＺ位置）によって、（イ）～（ホ）の５段階に分けることができる。
より具体的には、図１２に示すように、Ｚ位置：ａ、Ｘ位置：２ｏｒ３の場合には、「（イ）安全」とする。
また、Ｚ位置：ａ、Ｘ位置：１ｏｒ４の場合、または、Ｚ位置：ｂ、Ｘ位置：２ｏｒ３の場合には、「（ロ）普通」とする。
また、Ｚ位置：ｂ、Ｘ位置：１ｏｒ４の場合、または、Ｚ位置：ｃ、Ｘ位置：２ｏｒ３の場合には、「（ハ）注意」とする。
また、Ｚ位置：ｃ、Ｘ位置：１ｏｒ４の場合、または、Ｚ位置：ｄ、Ｘ位置：２ｏｒ３の場合には、「（ニ）危険」とする。
さらに、Ｚ位置：ｄ、Ｘ位置：１ｏｒ４の場合には、「（ホ）超危険」とする。
このような図１１または図１２の危険度設定テーブルにより、トランクルーム３０１に積載物５００を搭載状態のタクシー車両Ｖの走行時の危険度を判定することができる。

（危険度報知の例）
そして、危険度の判定結果を例えば図１３のように報知することができる。
図１３に示す例では、上述の危険度設定テーブルにより「（ニ）危険」と判定された場合に、タクシーメータ等に配置される表示部２０５に、「トランクの荷物が傾いており危険です。荷物の位置等を変更して下さい。」と表示する。
また、表示部２０５への表示と共に、スピーカから警報音や音声メッセージを出力するようにしてもよい。

これにより、タクシー車両Ｖの運転者は、トランクルーム３０１内の積載物５００の傾き等により、車両の運転が危険な状況にあることを把握することができる。また、一旦停車して、トランクルーム３０１内の積載物５００の位置等を変更することにより、運搬の安全性を確保することができる。
なお、上述の（イ）～（ホ）の危険度の判定結果に応じて、表示内容および報知音等は適宜変更される。

（メータ空車時の判定処理について）
図１４のフローチャートを参照して、メータ空車時の判定処理に係るサブルーチンＳＢ３の処理手順について説明する。
ステップＳ３０１では、営業状態から空車状態に変更したか否かが判定される。そして、「Ｎｏ」の場合には、図６のメイン処理に戻り、「Ｙｅｓ」の場合にはステップＳ３０２に移行する。

ステップＳ３０２では、積載重量が「０」か否かが判定される。そして、「Ｎｏ」の場合には、図６のメイン処理に戻り、「Ｙｅｓ」の場合にはステップＳ３０３に移行する。
ステップＳ３０３では、忘れ物の表示および警報音を出力して、図６のメイン処理に戻る。

図１５に、忘れ物の表示の例を示す。図１５に示す例では、タクシーメータ等に配置される表示部２０５に、「トランクに荷物の置き忘れがあります。トランク内を確認して下さい。」と表示する。
また、表示部２０５への表示と共に、スピーカから警報音や音声メッセージを出力するようにしてもよい。

これにより、タクシー車両Ｖの運転者は、トランクルーム３０１内に積載物の置き忘れがあることを知得することができ、乗客の忘れ物の低減を図ることができる。

以上、本発明の積載物情報収集システムＳ１を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。

Ｓ１ 積載物情報収集システム
ＳＮ１（ＳＮ１ａ～ＳＮ１ｄ） 荷重検出手段（荷重センサ）
ＳＮ２（ＳＮ２ａ～ＳＮ２ｃ） 傾斜検出手段（傾斜センサ）
Ｖ 車両（タクシー車両）
１００ 車載器（デジタルタコグラフ）
１０１ 情報格納手段
１０２ 状態判定手段
１０３ 報知手段
１０４ 送信手段
１０５ 制御手段
２００ 外部装置（クラウドサーバ）
２０５ 表示部
３０１ トランクルーム
５００ 積載物

Claims (5)

1. 車両の荷物室に積載された積載物の荷重を検出する荷重検出手段と、
   前記積載物の傾斜を検出する傾斜検出手段と、
   前記荷重検出手段で取得された前記積載物の荷重情報と、前記傾斜検出手段で取得された前記積載物の傾斜情報とを格納する情報格納手段と、
   前記荷重情報および前記傾斜情報に基づいて、前記積載物の状態を判定する状態判定手段と、
   前記荷重検出手段、前記傾斜検出手段、前記情報格納手段および前記状態判定手段を制御する制御手段と、
   を備え、
   前記状態判定手段は、
   前記積載物の荷重情報および前記積載物の傾斜情報に基づいて、前記積載物の重心位置を算出する重心位置算出手段と、
   前記重心位置算出手段によって算出された前記積載物の重心位置に基づいて、複数段階に設定された危険度の何れに該当するかを判定する危険度判定手段と、を備える積載物情報収集システム。
2. 前記状態判定手段で判定された判定結果を前記車両の運転者に報知する報知手段を備える請求項１に記載の積載物情報収集システム。
3. 前記荷重情報、前記傾斜情報および前記状態判定手段で判定された判定結果の少なくとも１つを外部装置に送信する送信手段を備える請求項１または請求項２に記載の積載物情報収集システム。
4. 前記報知手段は、前記危険度判定手段の判定結果に基づいて該当する前記危険度を報知する請求項２に記載の積載物情報収集システム。
5. 前記報知手段は、
   前記車両において、乗員の乗車状態から降車状態に移行した際に、前記状態判定手段による判定結果に基づいて、前記積載物の遺留に関する報知を行う請求項２または請求項４の何れか１項に記載の積載物情報収集システム。

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