JPWO2017022010A1

JPWO2017022010A1 - 電動車両の充電支援方法及び充電支援装置

Info

Publication number: JPWO2017022010A1
Application number: JP2017532248A
Authority: JP
Inventors: 誠秀中村
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2015-07-31
Filing date: 2015-07-31
Publication date: 2018-06-14
Anticipated expiration: 2035-07-31
Also published as: WO2017022010A1; JP6531827B2

Abstract

充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる電動車両の充電支援方法を提供すること。プローブデータに基づいて、複数の電動車両（３０）の各々の予定走行経路を推定し、推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での複数の電動車両（３０）の各々の位置を推定する。そして、推定した位置情報に基づいて、任意の情報提示エリアにおける充電ニーズマップを推定し、電動車両（α）からの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズマップを、情報提示要求を行った電動車両（α）が有するディスプレイ（３１ｂ）に提示する構成とした。

Description

本発明は、プローブデータを収集・処理し、要求に応じて処理済みデータを出力するプローブデータ利用システムにおける電動車両の充電支援方法及び充電支援装置に関する発明である。

従来、電動車両からの要求に応じ、当該電動車両の周辺に存在する充電スポットを検索して、当該電動車両が到達可能な充電スポットに関する情報を提示する充電支援方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−２５１９８９号公報

ここで、電動車両のユーザは、充電スポットに到達してから実際に充電を開始するまでの間に予想以上の待ち時間が発生するとストレスを感じる。そのため、充電スポットに到達する頃の当該充電スポットの混み具合を知りたいというニーズがある。
しかしながら、従来の充電支援方法では、電動車両が到達可能な充電スポットに関する情報を提示するだけであり、充電スポットまでの移動時間については何ら考慮されていない。そのため、実際に当該電動車両が充電スポットに到達したときには、充電スポットが混雑し、充電待ち時間が予想以上になることも想定される。

本発明は、上記問題に着目してなされたもので、充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる電動車両の充電支援方法及び充電支援装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、電動車両の位置情報及び充電残量情報を含むプローブデータを蓄積するデータベースと、データベースから読み出したプローブデータを処理し、電動車両からの要求に応じて処理済みデータを当該電動車両に出力するサーバと、を有するシステムにおける電動車両の充電支援方法である。
前記サーバは、まず、プローブデータに基づいて、複数の電動車両の各々の予定走行経路を推定する。そして、推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での複数の電動車両の各々の位置を推定する。さらに、推定した位置情報に基づいて、任意のエリアにおける充電ニーズの分布を推定する。
その後、電動車両からの情報提示要求が生じたら、推定した充電ニーズの分布を、情報提示要求を行った電動車両が有するディスプレイに提示する。

よって、本発明では、利用したい充電スポットの混み具合を予測する際に、サーバに対して情報提示要求を出力すれば、任意のエリア（利用したい充電スポットの周辺エリア等）における充電ニーズの分布を知ることができる。
ここで、充電ニーズが高いほど、充電スポットが混み合う可能性が高いことが考えられる。すなわち、充電ニーズの分布を把握できれば、どの地点にある充電スポットが混み合うかを予測することができ、ユーザが利用したい充電スポットに到着する頃の当該充電スポットの混み具合を予測することができる。
この結果、充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる。

実施例１の充電支援装置を有するプローブデータ利用システムを示す全体システム図である。プローブデータに基づいて示される点列データのイメージ図である。実施例１の充電支援装置にて実行される充電支援情報提示処理の流れを示すフローチャートである。実施例１の充電支援情報提示処理において、情報提示エリアの設定ステップを示す説明図である。実施例１の充電支援情報提示処理において、電動車両の検出ステップを示す説明図である。実施例１の充電支援情報提示処理において、電動車両の予定走行経路推定ステップを示す説明図である。実施例１の充電支援情報提示処理において、電動車両の将来位置及び充電残量推定ステップを示す説明図である。実施例１の充電支援情報提示処理において、充電ニーズマップ作成ステップを示す説明図である。実施例１の充電支援情報提示処理において、提示される充電ニーズマップの一例を示す説明図である。

以下、本発明の電動車両の充電支援方法及び充電支援装置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）
まず、実施例１における電動車両の充電支援装置の構成を、「システム全体構成」、「充電支援情報提示処理構成」に分けて説明する。

［システム全体構成］
図１は、実施例１の充電支援装置を備えたプローブデータ利用システムを示す全体システム図である。以下、図１に基づき、実施例のシステム全体構成を説明する。

実施例１のプローブデータ利用システム１は、図１に示すように、サーバ１０と、データベース２０と、を有している。

前記サーバ１０は、プローブデータの収集から、収集したプローブデータの加工、そして加工したデータの出力までを行うコンピュータである。このサーバ１０は、図１に示すように、プローブデータ収集部１１と、データ処理部１２と、処理済みデータ格納部１３と、通信部１４と、を有している。

前記プローブデータ収集部１１は、多数の電動車両３０から送信されるプローブデータを受信し、受信したプローブデータをデータベース２０に格納することで、電動車両３０のプローブデータを収集する。
なお、電動車両３０とは、走行駆動源としてモータを有すると共に、外部からの充電が可能な車両（電気自動車やプラグインハイブリッド車）である。

一方、プローブデータとは、電動車両３０ごとに付された識別番号（車両ID）と、各電動車両３０に搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）から得られる位置情報と、充電残量情報と、を含んでおり、ここでは、少なくとも点列データと、トリップデータと、チャージデータと、を有している。なお、点列データ、トリップデータ、チャージデータは、それぞれ車両IDに関連付けてデータベース２０に格納される。

前記点列データは、イグニッションONからイグニッションOFFまでの間に、各電動車両３０から一定間隔（例えば３０秒）ごとに送信されるデータであり、データ送信時刻・データ送信位置・走行距離・残充電量からなる。
ここで、「データ送信位置」は、データを送信したときの電動車両３０の位置を示す情報（位置情報）であり、緯度経度によって示される。「走行距離」は、前回データを送信した位置から今回データを送信した位置までの距離である。「残充電量」は、データを送信したときのバッテリ充電残量であり、充電や走行を繰り返すことで増減する。
なお、この「残充電量」が充電残量情報である。また、この点列データに基づいて地図上に示される「データ送信位置」を時系列でつないでいくと、図２に示すような移動軌跡情報となる。

前記トリップデータは、イグニッションONからイグニッションOFFまでの間に、各電動車両３０から一度だけ送信されるデータであり、出発時刻・到着時刻・出発位置・到着位置・総走行距離・総消費電力からなる。
ここで、「出発時刻」は、イグニッションONを行った時刻である。「到着時刻」は、イグニッションOFFを行った時刻である。「出発位置」は、イグニッションONをしたときの車両の位置である。「到着位置」は、イグニッションOFFをしたときの車両の位置である。「出発位置」及び「到着位置」は、緯度経度によって示される。「総走行距離」は、イグニッションONをした位置からイグニッションOFFをした位置までの距離であり、点列データにおける「走行距離」の総和となる。「総消費電力」は、イグニッションONをしてからイグニッションOFFするまでに消費した電力量である。

前記チャージデータは、電動車両３０が外部充電を行うごとに送信されるデータであり、チャージ位置・充電開始時刻・充電完了時刻・充電電力量・充電種別からなる。
ここで、「チャージ位置」は、外部充電を行った位置であり、緯度経度によって示される。「充電種別」は、普通充電や急速充電等のように充電の方式を示すデータである。

前記データ処理部１２は、データベース２０に格納されたプローブデータを読み出し、読みだしたプローブデータを用いて、後述する充電支援情報提示処理等の情報処理を行う。そして、処理済みのデータを処理済みデータ格納部１３に出力する。

前記処理済みデータ格納部１３では、データ処理部１２によって処理されたデータを、再びデータベース２０に格納する。

前記通信部１４は、特定の電動車両３０（図１ではα）との通信を行う外部通信機構である。この通信部１４は、電動車両αから送信された情報提示要求を受信したら、データベース２０に格納された処理済みデータ等から必要な情報を読み出し、情報提示要求を出力した電動車両αに対して必要な情報を送信する。
なお、電動車両３０は、サーバ１０の通信部１４と通信可能な制御部３１ａと、制御部３１ａによって受信した情報を表示可能なディスプレイ３１ｂと、を有している。すなわち、通信部１４から電動車両３０に送信された情報は、ディスプレイ３１ｂに提示される。

前記データベース２０は、サーバ１０との間でデータの送受信が可能なメモリである。このデータベース２０には、複数の電動車両３０から得られたプローブデータに加え、地図データ、充電スポットの設置位置や充電種別情報を含む充電スポットデータ、処理済みデータ等が格納される。

［充電支援情報提示処理構成］
図３は、実施例１の充電支援装置にて実行される充電支援情報提示処理の流れを示すフローチャートである。以下、図３に基づき、実施例１の充電支援情報提示処理構成を説明する。

ステップＳ１では、電動車両αから、充電ニーズ情報の提示要求（充電ニーズ情報提示要求）が送信されたか否かを判断する。YES（情報提示要求あり）の場合にはステップＳ２へ進み、NO（情報提示要求なし）の場合にはステップＳ１を繰り返す。
ここで、充電ニーズ情報提示要求は、電動車両αのユーザが、例えば、ディスプレイ３１ｂ上に表示されるアイコンにタップする等して、この電動車両αに搭載された制御部３１ａを操作することで送信される。また、充電ニーズ情報提示要求は、通信部１４によって受信される。

ステップＳ２では、ステップＳ１での情報提示要求ありとの判断に続き、充電ニーズ状態を提示するエリアである「情報提示エリア」を設定し、ステップＳ３へ進む。
ここで、「情報提示エリア」は、任意に設定することができ、ここでは、図４Ａに示すように、電動車両αのユーザによって選択された任意の地点（図４Ａにおいて丸型アイコンで示す地点）を中心とする所定範囲のエリアとする。なお、所定範囲の程度（どこまでを「所定範囲」とするか）は任意に設定する。また、「情報提示エリア」を設定する際に基準となる選択地点は、充電ニーズ情報提示要求と共に、電動車両αから送信される。

ステップＳ３では、ステップＳ２での情報提示エリアの設定に続き、このステップＳ２にて設定した情報提示エリア（図４Ｂにおいて破線で囲んだ領域）、及び、情報提示エリアの周辺エリア（図４Ｂにおいて破線で囲んだ領域の周囲領域）に存在する電動車両３０を検出し（図４Ｂにおいて黒丸印で示す）、ステップＳ４へ進む。
ここで、電動車両３０の存在は、各電動車両３０に搭載されたＧＰＳからの位置情報に基づいて検出する。なお、周辺エリアの程度（どこまでを「周辺エリア」とするか）は任意に設定する。

ステップＳ４では、ステップＳ３での電動車両３０の検出に続き、検出した電動車両３０のうちの一台を選択し（図４Ｃにおいて３０Ａとする）、当該電動車両３０Ａが将来走行する経路（予定走行経路）を推定し（図４Ｃにおいて黒太線で示す）、ステップＳ５へ進む。すなわち、このステップＳ４は、プローブデータに基づいて、複数の電動車両３０の各々の予定走行経路を推定する走行経路推定手段に相当する。
ここで、予定走行経路は、プローブデータとしてデータベース２０に蓄積された当該電動車両３０Ａの走行履歴、当該電動車両３０Ａのスケジューラ（目的地情報）等に基づいて推定する。

ステップＳ５では、ステップＳ４での予定走行経路の推定に続き、このステップＳ４にて予定走行経路を推定した電動車両３０Ａの、任意時点における予定走行経路上の位置（図４Ｄにおいて二重丸で示す）と、そのときの充電残量（SOC）（図４Ｄにおいて数字で示す）を推定し、ステップＳ６へ進む。すなわち、このステップＳ５は、推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での複数の電動車両３０の各々の位置を推定する車両位置推定手段に相当する。
ここで、「任意時点」とは、例えば「今から４時間後」や「午後８時」等のように任意に設定された時間である。なお、「任意時点」には、「現在」も含まれる。また、この「任意時点」は、予め設定されていてもよいし、電動車両αのユーザによって指定されてもよい。電動車両αのユーザによって指定される場合、この「任意時点」を設定する時刻情報は、充電ニーズ情報提示要求と共に電動車両αから送信される。さらに、「任意時点」は、任意の一つの時点だけでなく、複数の時点であってもよい。
そして、電動車両３０Ａの任意時点における位置は、当該電動車両３０Ａの現在地、予定走行経路、走行履歴、交通情報（渋滞情報）等に基づいて推定する。また、電動車両３０Ａの任意時点における充電残量は、当該電動車両３０Ａの現在の充電残量、充電履歴から推定した充電予測、平均電費、充電スケジュール等に基づいて推定する。

ステップＳ６では、ステップＳ５での任意時点における電動車両３０Ａの位置及び充電残量の推定に続き、ステップＳ２にて設定した情報提示エリア、及び、情報提示エリアの周辺エリアに存在すると検出された電動車両３０の全てについて、予定走行経路と、任意時点における位置及び充電残量の推定が完了したか否かを判断する。YES（推定完了）の場合にはステップＳ７へ進み、NO（推定未完了）の場合にはステップＳ４へ戻る。

ステップＳ７では、ステップＳ６での推定完了との判断に続き、ステップＳ５にて設定した任意時点における充電ニーズマップを作成し、ステップＳ８へ進む。すなわち、このステップＳ７は、推定した電動車両３０の位置情報に基づいて、任意のエリア（情報提示エリア）における充電ニーズの分布を推定する充電ニーズ分布推定手段に相当する。
ここで、「充電ニーズマップ」とは、ステップＳ２にて設定した情報提示エリア内の任意時点での充電ニーズの分布を地図上に表示した情報である。ここでは、ステップＳ５にて推定した任意時点における各電動車両３０の位置を、地図上に四角型アイコンで示すと共に、各四角型アイコンを、推定した充電残量に応じて設定した色によって着色することで充電ニーズマップを作成する。
すなわち、充電残量を複数段階に区分し、充電残量が少ない方から多い方に向かって、暖色から寒色へと次第に変化するように各段階を色分けする。この結果、図４Ｅに拡大して示すように、充電残量が少ない車両（例えば４０％以下）の位置を示すアイコンは、赤色等の暖色で着色され（図４Ｅでは斜線で示す）、充電残量が多い車両（例えば７０％以上）の位置を示すアイコンは、青色等の寒色で着色される（図４Ｅでは白色で示す）。さらに、充電残量が中程度の車両（例えば４０％〜７０％）の位置を示すアイコンは、緑等の中間色で着色される（図４Ｅではドットで示す）。そして、多数の電動車両３０について、充電残量に応じた色で当該電動車両３０の位置を示す四角型アイコンを着色することで、図４Ｆに示すように、電動車両３０の位置分布と、充電残量の分布とが地図上に雨雲レーダ風に表示される。
このとき、電動車両３０の密度が高いほど充電ニーズが高くなると推定することができる。また、充電残量が少ない電動車両３０ほど充電ニーズが高くなると推定することができる。このため、電動車両３０の位置分布及び充電残量の分布を表示することは、充電ニーズの分布を地図上に表示することになる。

ステップＳ８では、ステップＳ７での充電ニーズマップの作成に続き、このステップＳ７にて作成した充電ニーズマップを、充電ニーズ情報提示要求を送信した電動車両αに出力し、この電動車両αに搭載されたディスプレイ３１ｂに提示し、ステップＳ９へ進む。すなわち、このステップＳ８は、電動車両αからの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズの分布（充電ニーズマップ）を、充電ニーズ情報提示要求を行った電動車両αが有するディスプレイ３１ｂに提示する充電ニーズ提示手段に相当する。
これにより、電動車両αのユーザは、情報提示エリアにおける任意時点での充電ニーズの分布を把握することができる。

ステップＳ９では、ステップＳ８での充電ニーズマップの提示に続き、充電ニーズマップで示された情報提示エリアに設置された充電スポットの中から、電動車両αのユーザによって一つの充電スポットが選択されたか否かを判断する。YES（充電スポット選択あり）の場合にはステップＳ10へ進み、NO（充電スポット選択なし）の場合にはエンドへ進む。
ここで、充電スポットは、例えば、充電ニーズマップ上に充電スポットの位置を示すアイコンを表示し、表示された充電スポットアイコン（ここでは図示せず）のうちの一つをタップすることで選択される。

ステップＳ10では、ステップＳ９での充電スポットの選択に続き、このステップＳ９にて選択された充電スポットにおける、任意時点（ステップＳ５にて設定された時間）での充電待ち時間を算出し、ステップＳ11へ進む。
ここで、充電待ち時間の算出は、当該充電スポットにおける過去の使用履歴の統計データや、待ち行列等を用いて行う。

ステップＳ11では、ステップＳ10での充電待ち時間の算出に続き、ステップＳ９にて選択された充電スポットに向けた出発に適切な時間（推奨出発時間）を、ステップＳ10にて算出された充電待ち時間に応じて算出し、ステップＳ12へ進む。
ここで、「推奨出発時間」とは、選択した充電スポットに充電待ち時間が短いタイミングで到着するための出発時間である。この「推奨出発時間」を算出するには、まず、予め充電待ち時間に応じた加算時間を設定しておく。そして、電動車両αの現在地点から、当該充電スポットに到着するまでの移動時間に、充電待ち時間に応じた加算時間を加える。そして、到着推奨時間（充電待ち時間が短くなる時間帯）から補正した移動時間を差し引き、「推奨出発時間」を算出する。

ステップＳ12では、ステップＳ11での推奨出発時間の算出に続き、ステップＳ10にて算出した充電待ち時間と、ステップＳ11にて算出した推奨出発時間とを、充電ニーズ情報提示要求を送信した電動車両αに出力し、この電動車両αに搭載されたディスプレイ３１ｂに提示し、エンドへ進む。
これにより、電動車両αのユーザは、選択した充電スポットにおける任意時点での充電待ち時間、及び、当該充電スポットに向けて推奨される出発時間（推奨出発時間）を把握することができる。

次に、作用を説明する。
まず、「電動自動車ユーザの基本的な要求と課題」を説明し、続いて実施例１の充電支援装置の「充電支援作用」を説明する。

［電動車両ユーザの基本的な要求と課題］
走行駆動源となるモータを有する電気自動車やプラグインハイブリッドのような電動車両は、モータに電力を供給するバッテリに対し、外部からの充電（外部充電）が必要である。そこで、電動車両のユーザは、必要に応じて各地に設定された充電スポットまで自車両を移動させ、バッテリへの充電を行っている。

このとき、電動車両ユーザは、充電スポットに到着後、直ちに充電を開始したいという基本的な要求を持っている。つまり、外部充電を行う際、充電行為以外に時間をかけたくないという要求がある。
これに対し、自車両の現在地の周囲に設置された充電スポットを提示する際、各充電スポットの満空情報も併せて提示し、空いている充電スポットを案内する充電支援装置が考えられる。しかし、この場合の満空情報は、充電スポットを検索した時点の情報である。そのため、電動車両のユーザが案内された充電スポットまで移動したときには、満空状態が変化しており、待ち時間が生じてしまうことがある。

一方、充電開始までに待ち時間が生じても、その待ち時間が想定以下であれば、電動車両ユーザはストレスを感じにくいということが分かっている。つまり、想定した待ち時間と実際の待ち時間とのずれが小さければ、電動車両のユーザが感じるストレスは小さくなる。

これに対し、各充電スポットの使用履歴を利用して将来の満空状態を予測し、この予測満空情報を提示する充電支援装置が考えられる。このように将来の満空状態を予測した場合では、電動車両の移動時間も考慮した上での充電スポットの混み具合が予測できる。しかしながら、充電スポットの満空状態を使用履歴に基づいて予測した場合では、当該充電スポットの周囲の充電ニーズは考慮されておらず、満空状態の予測が大きく外れることが考えられる。
つまり、自車両以外の電動車両の充電残量については何ら把握していないため、各電動車両の充電ニーズは全く不明である。そのため、電動車両ユーザが利用しようと思っていた充電スポットの周囲に、自車両以外にも当該充電スポットを利用しようとしている電動車両が多数存在していると、充電待ち時間が想定以上となってしまい、電動車両ユーザが強いストレスを感じてしまうことが考えられる。

［充電支援作用］
実施例１では、電動車両ユーザが、車両に搭載された制御部３１ａを操作し、プローブデータ利用システム１のサーバ１０が有する通信部１４に対し、充電ニーズ情報の提示要求（以下、「充電ニーズ情報提示要求」という）を送信する。ここでは、ディスプレイ３１ｂ上に表示されるアイコンに触れることで、充電ニーズ情報提示要求が送信される。

そして、通信部１４が充電ニーズ情報提示要求を受信すると、図３に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１→ステップＳ２へと進み、プローブデータ利用システム１のサーバ１０が有するデータ処理部１２によって、情報提示エリアが設定される。ここでは、図４Ａに示すように、電動車両αのユーザによって選択された任意位置（図４Ａにおいて丸型アイコンで示す位置）を中心とする所定範囲を、「情報提示エリア」として設定する。

次に、ステップＳ３→ステップＳ４へと進み、図４Ｂに示すように、情報提示エリア、及び、この情報提示エリアの周辺エリアに存在する電動車両３０を検出する。そして、図４Ｃに示すように、任意に選択した一台の電動車両３０Ａの予定走行経路を推定する。

さらに、ステップＳ５へと進み、図４Ｄに示すように、選択した電動車両３０Ａの任意時点での位置と、そのときの充電残量（SOC）とを推定する。この結果、当該電動車両３０Ａが、任意時点（例えば６時間後）に、どこに存在し、そのときの充電残量はどの程度か、ということが把握できる。

そして、情報提示エリア、及び、この情報提示エリアの周辺エリアに存在する電動車両３０のすべてについて、予定走行経路の推定と、任意時点における位置及び充電残量の推定とを順次行い、すべての電動車両３０において各推定が完了すれば、ステップＳ６→ステップＳ７へと進み、各電動車両３０の位置を示すアイコンを充電残量ごとに色分けすることで（図４Ｅ参照）、図４Ｆに示す充電ニーズマップが作成される。そして、ステップＳ８へと進んで、充電ニーズ情報提示要求を行った電動車両αが有するディスプレイ３１ｂに、充電ニーズマップが表示される。

この充電ニーズマップは、任意時点での電動車両の位置を、充電残量に応じて色分けして地図上に表示した情報であり、任意時点での充電ニーズの分布を示している。つまり、電動車両ユーザの充電に対するニーズの分布を雨雲レーダ風に提示することができ、電動車両αのユーザは、利用予定の充電スポットの周囲の充電ニーズを把握することができる。
これにより、充電待ち時間の予測精度を向上させ、実際の待ち時間と予測した待ち時間とのずれを小さくして、電動車両ユーザが感じるストレスを軽減することができる。

さらに、電動車両αのユーザは、充電ニーズマップに基づいて、任意時点において充電ニーズが高くなり、混み合うと思われる充電スポットを予測することができる。この結果、充電する時間を変更したり、利用する充電スポットを変更する等して、充電待ち時間を低減させ、ストレスの軽減を図ることが可能となる。

すなわち、実施例１では、各電動車両３０の位置及び充電残量を検出し、この検出した位置情報や充電残量情報に基づいて、将来の電動車両の位置や充電残量を予測する。そして、複数の電動車両３０のそれぞれの将来の位置情報や充電残量情報が予測できれば、将来、どのエリアに充電残量が少ない車両が多くなるか等を推定することができる。

ここで、充電残量は、充電ニーズと強い相関関係を持っている。つまり、充電残量が少ないほど外部充電の必要性が高くなり、充電ニーズが高まる。これにより、充電残量の分布を把握できれば、将来の充電ニーズの分布を把握することができる。また、電動車両の密度も充電ニーズと相関関係を有している。つまり、電動車両の密度が高ければ、相対的に外部充電を必要とする電動車両の数も多くなり、その結果充電ニーズが高くなる。このため、電動車両の位置の分布を把握できれば、将来の充電ニーズの分布を把握することができる。
そして、充電ニーズが高いと予測されたエリアでは充電スポットが混雑し、待ち時間が長くなると予測できる。ここで、待ち時間の長短に拘らず、実際の待ち時間が予想通りであれば、電動車両のユーザはストレスを感じにくい。

そのため、将来の充電ニーズの分布を提示することで、充電待ち時間の予測精度を向上させ、電動車両ユーザのストレスを軽減することが可能となる。つまり、将来の充電ニーズの分布情報は、将来の充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報となる。
さらに、電動車両ユーザは、予測した将来の充電ニーズの分布に基づいて、充電ニーズの高くなるエリアや、充電ニーズが高くなる時間帯を避けて充電を行う等、充電待ち時間を短縮するための判断をすることもできる。そのため、将来の充電ニーズの分布情報は、充電スポットの選択時にも有益な情報になる。
この結果、充電ニーズの分布情報を提示することで、充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる。

さらに、この実施例１では、充電ニーズマップを提供した後、電動車両αのユーザによって、特定の充電スポットが選択されたら、図３に示すフローチャートにおいて、ステップＳ９→ステップＳ10へと進み、待ち行列等の手法を用いて選択された充電スポットにおける、任意時点での充電待ち時間が算出される。そして、ステップＳ11へと進み、算出した充電待ち時間に応じた推奨出発時間が算出される。
その後、ステップＳ12へと進んで、充電待ち時間と推奨出発時間が、充電ニーズ情報提示要求を行った電動車両αが有するディスプレイ３１ｂに、充電待ち時間及び推奨出発時間が提示される。

これにより、電動車両αのユーザは、利用したい充電スポットにおける充電待ち時間と、待ち時間を短くするために推奨される出発時間とを認識することができる。この結果、電動車両αのユーザは、利用する充電スポットを変更したり、出発時間を変更する等の対応を行い、ストレスの軽減を図ることが可能となる。

また、この実施例１では、予め設定した任意時点における電動車両３０の位置情報と、そのときの充電残量と、に基づいて充電ニーズマップを作成している。すなわち、各電動車両３０の位置を地図上に示すアイコンを、充電残量に応じて色分けしている。

これにより、各電動車両３０の位置、つまり電動車両３０の密度だけに基づいて作成した充電ニーズマップと比べて、充電ニーズの予測精度を向上することができ、より正確な充電ニーズマップを作成することができる。

次に、効果を説明する。
実施例１の電動車両の充電支援方法及び充電支援装置にあっては、下記に列挙する効果が得られる。

(1) 電動車両３０の位置情報及び充電残量情報を含むプローブデータを蓄積するデータベース２０と、前記データベース２０から読み出したプローブデータを処理し、電動車両αからの要求に応じて処理済みデータを当該電動車両αに出力するサーバ１０と、を有するプローブデータ利用システム１において、
前記サーバ１０は、
前記プローブデータに基づいて、複数の電動車両３０の各々の予定走行経路を推定し、
推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での前記複数の電動車両３０の各々の位置を推定し、
推定した位置情報に基づいて、任意のエリア（情報提示エリア）における充電ニーズの分布（充電ニーズマップ）を推定し、
電動車両αからの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズの分布（充電ニーズマップ）を、前記情報提示要求を行った電動車両αが有するディスプレイ３１ｂに提示する構成とした。
これにより、充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる。

(2) 前記サーバ１０は、前記プローブデータに基づいて、任意時点での前記複数の電動車両３０の各々の充電残量（SOC）を推定し、
推定した充電残量情報と、推定した前記電動車両３０の位置情報と、に基づいて、前記充電ニーズの分布（充電ニーズマップ）を推定する構成とした。
これにより、電動車両３０の位置情報だけで充電ニーズの分布を推定するよりも、充電ニーズの分布の予測精度を向上させることができる。

(3) 前記サーバ１０は、推定した充電ニーズの分布（充電ニーズマップ）に基づき、前記情報提示要求を行った電動車両αのユーザが指定した特定の充電スポットにおける充電待ち時間を予測し、
予測した充電待ち時間情報を、前記ディスプレイ３１ｂに提示する構成とした。
これにより、電動車両αのユーザは、利用したい充電スポットにおける任意時点での充電待ち時間を把握することができ、充電待ち時間を短縮してストレスを低減させるような対応をとることができる。

(4) 電動車両３０の位置情報及び充電残量情報を含むプローブデータを蓄積するデータベース２０と、前記データベース２０から読み出したプローブデータを処理し、電動車両αからの要求に応じて処理済みデータを当該電動車両αに出力するサーバ１０と、を有するプローブデータ利用システム１において、
前記サーバ１０は、
前記プローブデータに基づいて、複数の電動車両３０の各々の予定走行経路を推定する走行経路推定手段（ステップＳ４）と、
推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での前記複数の電動車両の各々の位置を推定する車両位置推定手段（ステップＳ５）と、
推定した位置情報に基づいて、任意のエリアにおける充電ニーズの分布を推定する充電ニーズ分布推定手段（ステップＳ７）と、
電動車両αからの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズの分布を、前記情報提示要求を行った電動車両αが有するディスプレイ３１ｂに提示する充電ニーズ提示手段（ステップＳ８）と、
を備える構成とした。
これにより、充電スポットの混み具合を予測するために有益な情報を提供することができる。

以上、本発明の電動車両の充電支援方法及び充電支援装置を実施例１に基づき説明してきたが、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、設計の変更や追加などは許容される。

実施例１では、任意時点において情報提示エリアに存在する電動車両３０の位置を示す四角型アイコンを充電残量によって色分けし、この色分けしたアイコンを地図上に重ねていくことで充電ニーズマップを作成する例を示した。しかしながら、充電ニーズは、電動車両の密度とも相関関係を有している。そのため、任意時点において情報提示エリアに存在する電動車両３０の位置を示す四角型アイコンを、地図上に重ね合わせて表示し、充電ニーズマップを作成してもよい。
この場合では、各電動車両３０の任意時点における充電残量を推定する必要がなくなり、充電ニーズマップの作成時間の短縮を図ることができる。

また、実施例１では、充電待ち時間を、待ち行列等を用いて算出する例を示した。しかしこれに限らず、例えば、プローブデータに基づいて、各電動車両３０の充電パターンを推定し、この充電パターンを用いて充電待ち時間を補正してもよい。

また、実施例１では、充電ニーズマップを提示した後、電動車両αのユーザが充電スポットを選択したときに、当該充電スポットの充電待ち時間や推奨出発時間を算出する例を示したが、これに限らない。例えば、予め利用したい充電スポットを登録しておき、充電ニーズマップの提示と共に、登録した充電スポットについて充電待ち時間や推奨出発時間を提示してもよい。

さらに、充電ニーズマップを作成する際、適宜補正を行ってもよい。
すなわち、例えば、所定のエリア内に複数の電動車両が存在する場合であって、各電動車両の充電残量が少ない場合には、充電残量がより少ない区分の色によってアイコンを着色する補正をしてもよい。
つまり、所定のエリア内に２台の電動車両が検出され、それぞれの充電残量が少ない方から２番目に区分される場合であれば、充電残量が最も少ないときに区分される色によって、各電動車両の位置を示すアイコンを着色する。また、所定のエリア内に複数の電動車両が存在する場合であって、各電動車両の充電残量が多い場合には、充電残量に応じた区分の色によってアイコンを着色する。つまり、所定のエリア内に２台の電動車両が検出され、それぞれの充電残量が多い方から２番目に区分される場合であれば、充電残量に応じた区分の色によって、各電動車両の位置を示すアイコンを着色する。

また、所定エリアに設置された充電器が複数ある場合には、その充電器の近傍に存在する電動車両を示すアイコンを、充電残量がより多い区分の色によって着色する補正をしてもよい。

さらに、充電ニーズマップ上に充電スポットの位置を示すアイコンを表示する場合には、充電ニーズマップの縮尺が所定値以下になってから表示してもよい。

そして、実施例１では、「情報提示エリア」を電動車両αのユーザによって指定された任意地点を中心とする所定範囲のエリアとする例を示したが、これに限らない。例えば、この「情報提示エリア」を、充電ニーズ情報提示要求を送信した電動車両αの現在地を中心とする所定範囲のエリアや、電動車両αの目的地を中心とする所定範囲のエリアであってもよい。

また、実施例１では、各電動車両３０に搭載されたＧＰＳから得られる信号に基づいて電動車両３０の位置情報を取得する例を示したが、ＧＰＳ信号の受信が困難な場合等では、ジャイロセンサや車速度センサを用いて得られた信号に基づいて車両位置を算出してもよい。

Claims

電動車両の位置情報及び充電残量情報を含むプローブデータを蓄積するデータベースと、前記データベースから読み出したプローブデータを処理し、電動車両からの要求に応じて処理済みデータを当該電動車両に出力するサーバと、を有するプローブデータ利用システムにおいて、
前記サーバは、
前記プローブデータに基づいて、複数の電動車両の各々の予定走行経路を推定し、
推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での前記複数の電動車両の各々の位置を推定し、
推定した位置情報に基づいて、任意のエリアにおける充電ニーズの分布を推定し、
電動車両からの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズの分布を、前記情報提示要求を行った電動車両が有するディスプレイに提示する
ことを特徴とする電動車両の充電支援方法。
請求項１に記載された電動車両の充電支援方法において、
前記サーバは、前記プローブデータに基づいて、任意時点での前記複数の電動車両の各々の充電残量を推定し、
推定した充電残量情報と、推定した前記電動車両の位置情報と、に基づいて、前記充電ニーズの分布を推定する
ことを特徴とする電動車両の充電支援方法。
請求項１又は請求項２に記載された電動車両の充電支援方法において、
前記サーバは、推定した充電ニーズの分布に基づき、前記情報提示要求を行った電動車両のユーザが指定した特定の充電スポットにおける充電待ち時間を予測し、
予測した充電待ち時間情報を、前記ディスプレイに提示する
ことを特徴とする電動車両の充電支援方法。
電動車両の位置情報及び充電残量情報を含むプローブデータを蓄積するデータベースと、前記データベースから読み出したプローブデータを処理し、電動車両からの要求に応じて処理済みデータを当該電動車両に出力するサーバと、を有するプローブデータ利用システムにおいて、
前記サーバは、
前記プローブデータに基づいて、複数の電動車両の各々の予定走行経路を推定する走行経路推定手段と、
推定した予定走行経路情報に基づいて、任意時点での前記複数の電動車両の各々の位置を推定する車両位置推定手段と、
推定した位置情報に基づいて、任意のエリアにおける充電ニーズの分布を推定する充電ニーズ分布推定手段と、
電動車両からの情報提示要求が生じたとき、推定した充電ニーズの分布を、前記情報提示要求を行った電動車両が有するディスプレイに提示する充電ニーズ提示手段と、
を備えることを特徴とする電動車両の充電支援装置。