WO2019220206A1 - 乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システム - Google Patents

乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システム Download PDF

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WO2019220206A1
WO2019220206A1 PCT/IB2019/000563 IB2019000563W WO2019220206A1 WO 2019220206 A1 WO2019220206 A1 WO 2019220206A1 IB 2019000563 W IB2019000563 W IB 2019000563W WO 2019220206 A1 WO2019220206 A1 WO 2019220206A1
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WO
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boarding
vehicle
boarding position
stop
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PCT/IB2019/000563
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古城直樹
河合諭司
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日産自動車株式会社
ルノー エス． ア． エス．
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Publication date
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    • G08G1/202—Dispatching vehicles on the basis of a location, e.g. taxi dispatching

Definitions

  • the present invention relates to a boarding position calculation method, a boarding position calculation device, and a boarding position calculation system.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and a boarding position calculation method, a boarding position calculation apparatus, and a boarding position calculation system for calculating a place (boarding position) suitable for boarding in a dispatch service at low cost. Is to provide.
  • a boarding position calculation method, a boarding position calculation device, and a boarding position calculation system recognize a stop position of a vehicle based on vehicle information, and It is determined whether or not the stop position is suitable for boarding based on the stop time of the vehicle or the occurrence of a boarding event, and the stop position determined to be suitable for boarding is stored as the boarding position in the dispatch service.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a boarding position calculation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the vehicle-side controller included in the boarding position calculation system according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure for boarding position calculation according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a vehicle allocation system that uses the boarding position obtained by the boarding position calculation system of FIG.
  • FIG. 5 is a first schematic diagram illustrating an example of a distribution of stop positions.
  • FIG. 6 is a second schematic diagram illustrating an example of the distribution of stop positions.
  • FIG. 7 is a third schematic diagram illustrating an example of the distribution of stop positions.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a configuration of a boarding position calculation system according to a modification of the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a boarding position calculation system according to the present embodiment.
  • the boarding position calculation system includes a vehicle 2 (boarding position calculation device) and a server 3.
  • the vehicle 2 includes an acquisition unit 10 (acquisition unit, acquisition unit), a map database 20, a vehicle-side controller 30, and a vehicle-side communication module 40 (communication unit, communication unit).
  • the server 3 includes a server-side communication module 50, a boarding position candidate database 60, a server-side controller 70, and a boarding position database 80 (storage unit, storage means).
  • the server 3 includes the boarding position candidate database 60, the server-side controller 70, and the boarding position database 80.
  • the boarding position candidate database 60, the server-side controller 70, and the boarding position database 80 are included in the vehicle 2.
  • the server 3 may be omitted by mounting it on the server. In this case, the vehicle-side communication module 40 and the server-side communication module 50 are unnecessary, and the boarding position database 80 is configured based on information for one vehicle 2.
  • the acquisition unit 10 includes, for example, a vehicle speed sensor 11, a position sensor 12, and a vehicle state sensor 13.
  • This configuration is an example, and any sensor configuration that can calculate or detect vehicle information of the vehicle 2 (stop information indicating whether the vehicle has stopped, position information indicating the stop position of the vehicle, a boarding event, etc.) Such a configuration may be used.
  • the acquisition unit 10 may include an occupant detection sensor (detection unit) that detects an occupant's boarding.
  • the vehicle speed sensor 11 is configured by using, for example, a rotation speed sensor installed on a wheel of the vehicle 2, calculates the vehicle speed of the vehicle 2, and transmits the calculated vehicle speed to the vehicle-side controller 30.
  • the position sensor 12 may use, for example, a GPS (Global Positioning System) / INS (Internal Navigation System) device.
  • the INS is a device that calculates the relative position from the initial state of the moving body using a gyroscope, an acceleration sensor, and the like.
  • the GPS / INS device complements the absolute position information by the GPS with the relative position information by the INS. It is an apparatus which implement
  • an omnidirectional distance sensor may be used as another configuration of the position sensor 12.
  • the vehicle position is calculated by so-called map matching.
  • any method may be used as long as it can calculate vehicle position information. In the present embodiment, the following description is based on the case where a GPS / INS device is used.
  • the vehicle state sensor 13 is a sensor that detects the open / closed state of each door of the vehicle 2 and the attachment / detachment state of each seat belt.
  • the acquired detection result is a vehicle-side controller via a CAN (Controller Area Network) or the like. 30.
  • the vehicle state sensor 13 is a seating sensor that is embedded in a seat to detect the presence / absence of an occupant by pressure, an occupant detection unit that detects the presence / absence of an occupant for each seat with a camera attached to the vehicle, etc. Another sensor that grasps the presence of an occupant may be included.
  • the map database 20 is a high-precision map for automatic driving in which accurate position information such as road boundaries and stop lines of each lane and traffic rule information including at least whether or not the vehicle can be stopped are described. Each lane is given unique identification information.
  • the map database 20 is held in a storage device accessible from the vehicle-side controller 30.
  • the map database 20 can be realized with a simple navigation map, but is preferably a high-precision map for more accurate calculation of the boarding position.
  • the vehicle-side controller 30 calculates a boarding position candidate that is a boarding position candidate to be calculated by the boarding position calculation system based on the information acquired by the acquisition unit 10 and the information in the map database 20. Boarding position candidate information including information related to boarding position candidates is transmitted from the vehicle-side controller 30 to the vehicle-side communication module 40.
  • the boarding position candidate information includes at least position information, but may further include information such as the time of stopping at the boarding position candidate, the stopping time, the presence / absence of boarding / exiting, and the vehicle type. Further, it may be associated with the information of the map database 20 and may include ID information of the lane in which the boarding area candidates are included. In the present embodiment, description will be made assuming that all these pieces of information are included.
  • the vehicle-side controller 30 (an example of a control unit or a controller) is a general-purpose microcomputer that includes a CPU (Central Processing Unit), a memory, and an input / output unit.
  • the vehicle-side controller 30 is installed with a computer program (boarding position calculation program) for functioning as a part of the boarding position calculation system.
  • the vehicle-side controller 30 functions as a plurality of information processing circuits (32, 34, 36, 38) included in the boarding position calculation system.
  • a plurality of information processing circuits (32, 34, 36, 38) included in the driving support device is realized by software
  • the plurality of information processing circuits (32, 34, 36, 38) may be configured by individual hardware.
  • the information processing circuit (32, 34, 36, 38) may also be used as an electronic control unit (ECU) used for other control related to the vehicle.
  • ECU electronice control unit
  • the vehicle-side communication module 40 is connected to the vehicle-side controller 30 via the CAN, receives the boarding position candidate information from the vehicle-side controller 30, and transmits it to the vehicle-side communication module 40 of the server 3 by wireless communication.
  • the vehicle-side communication module 40 may transmit the boarding position candidate information at the timing when it is received from the vehicle-side controller 30, or from the vehicle-side controller 30 every predetermined time or every predetermined amount of data.
  • the boarding position candidate information received and stored in the memory or the like in the vehicle-side communication module 40 may be transmitted.
  • the vehicle-side communication module 40 may be an in-vehicle device having a 4G / LTE mobile communication function or an in-vehicle device having a WiFi communication function.
  • the server side communication module 50 receives the boarding position candidate information transmitted from the vehicle side communication module 40 and stores it in the boarding position candidate database 60.
  • the server side communication module 50 may receive the boarding position candidate information from one vehicle side communication module 40, or may receive the boarding position candidate information from a plurality of vehicle side communication modules 40. May be. That is, the communication partner of the server side communication module 50 is not limited to one vehicle 2, and may be a plurality of vehicles 2.
  • the boarding position candidate database 60 stores boarding position candidate information received via the server-side communication module 50.
  • the boarding position candidate information is associated with the lane identification information in the map database 20 and stored in the boarding position candidate database 60.
  • the boarding position candidate information associated with the lane can be read from the boarding position candidate database 60.
  • the server-side controller 70 determines the boarding position based on the boarding position candidate information stored in the boarding position candidate database 60.
  • the boarding position information including information related to the boarding position is transmitted to the boarding position database 80.
  • the server-side controller 70 (a control unit or an example of a controller) is a general-purpose microcomputer including a CPU (Central Processing Unit), a memory, and an input / output unit.
  • the server-side controller 70 is installed with a computer program (boarding position calculation program) for functioning as a boarding position calculation system.
  • the server-side controller 70 functions as a plurality of information processing circuits (72, 74, 76) included in the boarding position calculation system.
  • a plurality of information processing circuits (72, 74, 76) included in the driving support device is realized by software
  • the plurality of information processing circuits (72, 74, 76) may be configured by individual hardware.
  • the information processing circuit (72, 74, 76) may also be used as an electronic control unit (ECU) used for other control related to the vehicle.
  • ECU electronice control unit
  • the boarding position database 80 stores the boarding position information transmitted from the server-side controller 70.
  • the boarding position information is stored in the boarding position database 80 in association with the lane identification information of the map database 20. By specifying the lane identification information, the boarding position information associated with the lane can be read from the boarding position database 80.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle-side controller included in the boarding position calculation system according to the present embodiment.
  • the vehicle-side controller 30 includes, as a plurality of information processing circuits, a stop determination unit 32, a vehicle position recognition unit 34 (position recognition unit, position recognition unit), a boarding event determination unit 36, An aptitude determination unit 38 (determination unit, determination means).
  • the stop determination unit 32 determines whether the vehicle 2 has stopped based on the vehicle speed information transmitted from the vehicle speed sensor 11. For example, it is determined that the vehicle 2 has stopped when the vehicle speed is 0 km / h. And the stop determination part 32 transmits the information of the presence or absence of the stop of the vehicle 2 to the suitability determination part 38 as stop information.
  • the stop determination part 32 may determine that it has stopped using the vehicle speed of the vehicle 2, acquires the shift information of the vehicle 2, and a shift enters P range (parking range). It may be determined that the vehicle is stopped. Further, the stop determination unit 32 may acquire information on the parking brake of the vehicle 2 and determine that the vehicle is stopped when the parking brake is applied.
  • the stop determination unit 32 measures the stop time until the vehicle starts running after the stop, and includes the measured stop time in the stop information to the suitability determination unit 38. Send. For example, the stop determination unit 32 determines that the travel after the stop has started when the vehicle speed of the vehicle 2 is equal to or higher than a predetermined vehicle speed (for example, 3 km / h or higher).
  • a predetermined vehicle speed for example, 3 km / h or higher.
  • the own vehicle position recognizing unit 34 recognizes the position of the vehicle 2 based on the information transmitted from the position sensor 12. Then, the vehicle position recognition unit 34 transmits the position information of the vehicle 2 (stop position of the vehicle 2) to the suitability determination unit 38.
  • the position information input from the position sensor 12 may be used as the position information of the vehicle 2.
  • the position sensor 12 is an omnidirectional distance sensor, so-called map matching is performed based on the map database 20 to calculate the relative position of the vehicle 2 with respect to targets around the vehicle 2.
  • map matching method a widely known general method may be used.
  • map matching that directly calculates the position of the vehicle 2 on the map is desirable. Even when the method for calculating the vehicle position based on the GPS / INS device is used, there is no particular problem if the error with respect to the absolute position included in the map itself is sufficiently small.
  • the boarding event determination unit 36 determines the presence / absence of a boarding event from various sensor information transmitted from the vehicle state sensor 13, and transmits information on the presence / absence of a boarding event to the suitability determination unit 38.
  • the boarding event determination unit 36 determines that there is a boarding event based on the door opening / closing information transmitted from the vehicle state sensor 13 when the door is opened and closed while the vehicle is stopped. Good. It may be determined that a boarding event has occurred when a time (for example, 3 seconds) required for the occupant to ride is defined and the door is kept open for more than the time required for the occupant to board. This eliminates the possibility of erroneously detecting a door opening / closing event such as door reclosing as a boarding event.
  • the boarding event determination unit 36 determines whether the door other than the driver's seat is open. It may be determined that there is a boarding event based on opening and closing.
  • the boarding event determination unit 36 may determine that there is a boarding event when the seat belt is worn using the seat belt attachment / detachment information sent from the vehicle state sensor 13. .
  • the seating sensor information may be used to determine that a boarding event has occurred when the number of seated passengers increases. Further, it may be determined that there is a boarding event when the number of passengers increases by using the detection result of the passenger detection means by the camera.
  • the boarding event determination unit 36 is directed to the vehicle allocation location by an instruction from the vehicle allocation system, When the vehicle 2 actually stops and a boarding process such as user authentication is performed, it may be determined that a boarding event has occurred.
  • the aptitude determination unit 38 is transmitted from the stop information (stopped presence / absence, stop time) transmitted from the stop determination unit 32, the position information of the vehicle 2 transmitted from the own vehicle position recognition unit 34, and the ride event determination unit 36.
  • the stop position of the vehicle 2 is set as a boarding position candidate based on the information on the presence or absence of the boarding event.
  • the suitability determination unit 38 determines that the stop position is suitable for boarding and sets the stop position as a boarding position candidate.
  • the predetermined time may be set as 30 seconds.
  • the predetermined time set in order to determine that the stop position is suitable for boarding in the aptitude determination unit 38 is, for example, “time for the vehicle to wait until the occupant starts boarding” and “completion of boarding of the occupant”. It may be set as being equal to the sum total of “time taken until”.
  • the “time that the vehicle waits before the passenger starts to ride” is the time that the vehicle continues to wait for the user when the vehicle arrives at the stop before the user in the dispatch service.
  • the “time for which the vehicle waits until the occupant starts to ride” may be set to 1 minute, for example.
  • the “time required for completion of boarding of passengers” is the time required for the vehicle to be recognized after the user has arrived at the boarding area, the boarding of the vehicle is completed, and the vehicle to depart. is there.
  • the “time required for the passenger to complete the boarding” may be derived by actual measurement, or may be set to 30 seconds, for example.
  • the stop time at the stop position is “by the time passengers start boarding”. It is desirable to use it as a condition that the time is longer than the sum of “the time for which the vehicle waits” and “the time required for the passenger to complete boarding”.
  • the aptitude determination unit 38 accesses the map database 20, reads out stop information such as traffic rules on the road map at the stop position of the vehicle 2, and stops the vehicle 2 at the stop position based on the stop permission information. It may be one that determines propriety. In this case, when it is determined that the vehicle cannot be stopped at the stop position based on the stop propriety information, it is determined that the stop position is not suitable for boarding and the stop position is set as a boarding position candidate. Some may not.
  • the information on whether or not the vehicle can be stopped includes information on whether or not a shoulder can be stopped for each lane, as well as information on objects that are prohibited to stop within a certain distance, such as intersections, pedestrian crossings, and fire hydrants. . Therefore, when the stop information is read from the map database 20 using the identification information of the lane in which the vehicle 2 is located and the position information of the vehicle 2, and stopping at the stop position is prohibited based on the stop information. May be anything that determines that the stop position is not suitable for boarding.
  • FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of boarding position calculation according to the present embodiment, and in particular, a flowchart showing processing in the vehicle-side controller 30.
  • the boarding position calculation process shown in FIG. 3 is started when the ignition of the vehicle 2 is turned on, and is repeatedly executed while the ignition is on.
  • step S102 the vehicle-side controller 30 acquires vehicle information from the acquisition unit 10.
  • step S104 it is determined based on the vehicle information whether the vehicle 2 has stopped.
  • step S104 If it is determined that the vehicle 2 is not stopped (NO in step S104), the boarding position calculation process is terminated.
  • the vehicle-side controller 30 acquires a boarding event based on the vehicle information in step S106, and in step S108, the boarding event. It is determined whether or not there was.
  • step S108 If it is determined that there is no stop event (NO in step S108), the process proceeds to step S112. If it is determined that there is a stop event (YES in step S108), the process proceeds to step S120.
  • the vehicle-side controller 30 calculates the stop time of the vehicle 2 in step S112, and determines whether or not the stop time is longer than a predetermined threshold value in step S114.
  • step S114 If the stop time of the vehicle 2 is less than the predetermined threshold (NO in step S114), the boarding position calculation process is terminated. On the other hand, if the stop time of the vehicle 2 is longer than the predetermined threshold (YES in step S114), the process proceeds to step S120.
  • the vehicle-side controller 30 acquires position information including the stop position of the vehicle 2 in step S120, and determines whether or not the vehicle can be stopped at the stop position based on the stop permission information such as a traffic rule in step S122.
  • step S122 If it is determined that the vehicle 2 cannot be stopped at the stop position based on the stop possibility information (NO in step S122), the boarding position calculation process is terminated. On the other hand, when it is determined that the vehicle 2 can be stopped at the stop position (YES in step S122), the process proceeds to step S124, and the vehicle-side controller 30 sets the stop position as a boarding position candidate.
  • the boarding position candidate information including the boarding position candidate information is transmitted to the vehicle side communication module 40.
  • the vehicle-side controller 30 performs both the determination based on the boarding event (steps S106 and S108) and the determination based on the vehicle stop time (steps S112 and S114). Only one of them may be implemented. Furthermore, the vehicle-side controller 30 may omit the determination (step S122) based on stoppage propriety information such as traffic rules.
  • the server-side controller 70 includes a boarding position calculation unit 72 (calculation unit, calculation means) as an information processing circuit.
  • the boarding position calculation unit 72 determines the boarding position based on the boarding position candidate information stored in the boarding position candidate database 60, and transmits the boarding position information including information regarding the determined boarding position to the boarding position database 80.
  • the boarding position calculation unit 72 is registered in the boarding position database 80 based on the identification information of the lane in which the boarding position candidate exists. Search the boarding position.
  • the boarding position calculation unit 72 determines the boarding position candidate as a new boarding position.
  • the boarding position database 80 stores the new boarding position determined by the car position calculation unit 72.
  • the boarding position database 80 may store the boarding position as the getting-off position when the boarding position is stored. For example, when the four items of position information, identification information of the lane to which the stop position belongs, whether to get on, whether to get off, and whether to get off are stored as one set in the boarding location database 80, the item of whether to get on is stored as “Yes”. In addition to this, the item of whether to get off the vehicle may be stored as “OK”.
  • the boarding position calculation unit 72 may calculate a representative position by clustering a plurality of boarding position candidates, and the boarding position database 80 may store the representative position as the boarding position.
  • clustering is performed on the spatial distribution of the boarding position candidates based on the position information of the boarding position candidates.
  • the representative position for each cluster may be calculated as the boarding position. Any clustering method may be used. For example, a K-means method may be used.
  • the clustering parameters are adjusted so that the representative positions of the respective clusters are separated from each other by a predetermined distance (for example, 3 m or more). Also good.
  • the average of the spatial coordinates of the boarding position candidates classified into the same cluster may be calculated as the representative position, or the representative position may be calculated based on the median value of the boarding position candidates.
  • another method may be used such as taking an average value of data after removing outliers.
  • the boarding position database 80 may store information on a time zone suitable for boarding in association with the boarding position. For example, ride position candidates that are divided into the same cluster by dividing the time zone into morning (4-10 o'clock), noon (10-16 o'clock), night (16-22 o'clock), midnight (22-4 o'clock), etc. Are further classified for each time zone based on the stop time of the vehicle 2. Then, as a result of the classification, the boarding position database 80 may store a time zone in which there is at least one boarding position candidate as a time zone in which the boarding is possible. Note that the time zone dividing method and the method for determining that the vehicle can be boarded are merely examples, and another method may be used.
  • the boarding position database 80 is determined based on boarding position candidates related to vehicles that perform at least one of occupant transportation, cargo delivery, and cargo collection among boarding position candidates stored in the boarding position candidate database 60. Only the boarding position may be stored. For example, for vehicles such as taxis, kindergarten buses, delivery companies' vehicles, garbage trucks, etc. that stop and open the doors instead of parking when they arrive at their destination. Only the boarding position determined on the basis of the boarding position candidates for the vehicle may be stored.
  • the output error when the training data is input to the neural network is calculated, and the neural network is configured so that the error is minimized.
  • the relationship between the boarding position frequently selected by the user and the vehicle information of the vehicle 2 is learned, and the boarding position is determined based on the learning result. There may be.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a vehicle allocation system that uses the boarding position obtained by the boarding position calculation system of FIG.
  • the vehicle allocation system includes a server 3 and a terminal 4.
  • the server-side controller 70 includes a vehicle allocation planning unit 74 (planning unit, planning unit) and a vehicle allocation request management unit 76 (management unit, management unit) as a plurality of information processing circuits. ).
  • the server side communication module 50 and the boarding position database 80 are the same as those shown in FIG.
  • the boarding position database 80 has already stored the boarding position, the getting-off position, etc. calculated by the above-described boarding position calculation.
  • the terminal 4 receives a vehicle allocation request from the user and transmits the vehicle allocation request to the server side communication module 50 of the server 3.
  • the terminal 4 is a mobile terminal such as a smartphone or a tablet PC, and an application for a user who desires a vehicle allocation request to make a vehicle allocation request may operate.
  • the terminal 4 is connected to the server 3 via a mobile communication function such as 4G / LTE or communication means such as wifi, and transmits a vehicle allocation request to the vehicle allocation request management unit 76 based on an input from the user. Further, the terminal 4 receives the vehicle allocation information from the server side communication module 50 and presents the vehicle allocation information to the user.
  • the method of accepting a vehicle allocation request from the user and the method of presenting vehicle allocation information to the user are not limited to the case of using an application that operates on the terminal 4, and for example, a method of using a web application or another implementation method. May be.
  • the dispatch request received from the user includes at least a departure place and a destination.
  • the destination is set by an input from the user.
  • the departure location may be set by the user's current location, or may be set by input from the user.
  • the dispatch request may further include additional information such as designation of a transit point, designation of a boarding position / alighting position, the number of passengers, a reservation time, whether or not to allow sharing.
  • the vehicle allocation information presented to the user includes at least a boarding position / alighting position, a current position of the allocated vehicle, and information for identifying the allocated vehicle.
  • the dispatch information further includes additional information such as a time when the vehicle arrives at the boarding position, a travel time from the boarding position to the getting-off position, and a recommended walking route for the user to travel to the boarding position. It may be a thing.
  • the vehicle allocation request management unit 76 receives the vehicle allocation request transmitted from the terminal 4 via the server side communication module 50 and transmits the vehicle allocation request to the vehicle allocation planning unit 74.
  • the vehicle allocation request management unit 76 receives vehicle allocation information including the vehicle allocation plan from the vehicle allocation planning unit 74 and transmits the vehicle allocation information to the terminal 4 via the server side communication module 50.
  • the vehicle allocation plan unit 74 calculates a vehicle allocation plan based on the vehicle allocation request transmitted from the vehicle allocation request management unit 76, the boarding position database 80, and the vehicle information for the vehicle allocation system under the management of the vehicle allocation system. Then, the vehicle allocation planning unit 74 transmits vehicle allocation information including the calculated vehicle allocation plan to the vehicle allocation request management unit 76. In addition, the vehicle allocation planning unit 74 gives a vehicle allocation instruction to a vehicle for the vehicle allocation system under the management of the vehicle allocation system.
  • the vehicle allocation plan includes at least the vehicle linked to the vehicle allocation request, the user's boarding position and the getting-off position.
  • the vehicle allocation planning unit 74 selects the boarding position closest to the departure location included in the vehicle allocation request using the information on the departure location and destination included in the vehicle allocation request and the information on the boarding location and the departure location included in the vehicle location database 80. Then, select the getting-off position closest to the destination included in the dispatch request.
  • the vehicle allocation plan part 74 extracts the vehicle which can receive a vehicle allocation request among the vehicles for vehicle allocation systems, and determines the vehicle nearest to the selected boarding position as a vehicle linked
  • the method for creating a vehicle allocation plan in the vehicle allocation planning unit 74 is not limited to the method described above, and other methods may be used.
  • vehicle information including vehicle position information is acquired, and based on the vehicle information, Recognizing the stop position of the vehicle, determining whether the stop position is suitable for boarding based on the stop time of the vehicle or the occurrence of a boarding event at the stop position, and the stop position is suitable for boarding If determined, the stop position is stored as a boarding position in the dispatch service.
  • the stop position is suitable for boarding based on the actual stoppage of the vehicle driven by the driver. Therefore, based on various factors (such as the presence or absence of guide rails and fences) that differ from place to place. This makes it possible to use the judgment of the driver's stopping position. Therefore, as long as there is vehicle stop information and boarding event data, a place suitable for boarding in the dispatch service can be calculated at low cost.
  • the boarding event at the stop position P02 is more likely to occur as compared with the boarding event at the stop position P01.
  • the stop position P02 is suitable for boarding.
  • the stop position of the vehicle that performs at least one of occupant transportation, freight delivery, and freight collection is dispatched.
  • the stopping position of a vehicle that transports passengers, delivers cargo, and collects cargo is often more suitable for boarding compared to the boarding position for ordinary vehicles. It is possible to collect highly accurate data as data for calculating. As a result, the boarding position in the vehicle allocation service can be calculated more accurately.
  • the vehicle allocation location included in the vehicle allocation request in the vehicle allocation service is acquired as vehicle information, and the vehicle is allocated based on the vehicle allocation request.
  • the dispatch location is suitable for boarding. Since the vehicle information of the vehicle that is dispatched by the dispatch service is used, it is possible to reliably extract the place where the user actually got on the dispatch service, and the data for calculating the suitable place for the ride is efficient. Can be collected.
  • the stop position calculation method, the boarding position calculation device, and the boarding position calculation system it is determined that the stop position is suitable for boarding when the stop time is equal to or longer than a predetermined time. There may be things. Therefore, it is possible to ensure that the stop position is a place suitable for boarding at least in terms of the stoppable time.
  • the boarding position calculation method, boarding position calculation device, and boarding position calculation system according to the present embodiment, the sum of the time that the vehicle waits until the occupant starts boarding and the time that the occupant completes boarding is calculated.
  • the predetermined time may be determined that the stop position is suitable for boarding when the stop time is equal to or longer than the predetermined time. Therefore, a place that satisfies the maximum stop time required by the vehicle dispatch service can be stored as the boarding position.
  • the boarding position calculation method, boarding position calculation device, and boarding position calculation system according to the present embodiment, whether the door of the vehicle is opened or closed is acquired as vehicle information, and the door is opened or closed at the stop position. In this case, it may be determined that the stop position is suitable for boarding when a boarding event occurs. Therefore, a place where a person actually gets on or off the vehicle at the stop position can be stored as a boarding position.
  • a boarding event is generated when the boarding of the occupant to the vehicle is detected and the boarding of the occupant is detected.
  • the stop position is determined to be suitable for boarding. Therefore, it is possible to determine that the stop position is suitable for boarding after accurately detecting the actual occupant performance, and more accurately determine that the stop position is suitable for boarding.
  • whether or not the vehicle can be stopped at the stop position is determined based on the stop propriety information on the road map.
  • stopping at it may be determined that the stop position is not suitable for boarding. Therefore, it can suppress that the stop position based on the act which is not permitted on stop permission information is memorized as a boarding position.
  • the vehicle has stopped at the stop position P11 and the stop position P12. Even if the vehicle stops at any of the stop position P11 and the stop position P12, it is easy for people to move between the roadway and the sidewalk. Therefore, the boarding event can take place at either the stop position P11 or the stop position P12. Can occur.
  • the stop prohibited area A01 is illustrated as a pedestrian crossing, but an example of stopping at such a place may occur when the vehicle is a taxi, for example.
  • the stop position is suitable for boarding based on information on whether or not the vehicle is stopped, such as traffic rules on the road map. If the stop position is impossible, the stop position is suitable for boarding. By determining that it is not, it can suppress that the stop position based on the act which is not permitted on stoppage permission information is memorize
  • clustering is performed on a plurality of stop positions determined to be suitable for boarding to obtain representative positions. It may be calculated and the representative position is stored as the boarding position. Since the final boarding position is calculated by clustering based not only on information from one vehicle but also on information from multiple vehicles, the influence of outliers can be reduced and outliers can be removed. A place suitable for the vehicle can be calculated as the stop position.
  • the representative position is calculated based on the stop positions P21 to P25 (or, for example, the stop position P23 that is an average position among the stop positions P21 to P25 is selected), and the representative position is selected. May be stored as the boarding position. As a result, it is possible to suppress an increase in the number of stop position data to be stored in the boarding position database, and to suppress the introduction cost and the maintenance cost due to suppressing the size of the boarding position database. Can do.
  • a time zone suitable for boarding may be stored in association with the boarding position. Therefore, it is possible to cope with a case where the situation of whether or not it is suitable for boarding changes depending on the time zone. Furthermore, by using the information on the time zone stored in association with the boarding position when selecting the boarding position in the dispatch service, it is possible to select a more appropriate boarding position.
  • the stop position determined to be suitable for boarding is set not only as the boarding position but also as the getting off position. May also be stored. By registering the stop position determined to be suitable for boarding as the getting-off position, it is possible to increase not only the boarding position but also candidates for the getting-off position in the dispatch service.
  • a waiting time may occur when either the user of the boarding service or the dispatch vehicle arrives earlier. In addition, a waiting time may occur for the user and the dispatch vehicle to identify each other. On the other hand, since getting off is only getting off, the stopping time for getting off tends to be shorter than that for getting on. Therefore, it is possible to determine that the stop position where the passenger can get on is a stop position where the passenger can get off.
  • a vehicle allocation request from a user of the vehicle allocation service is received, and the vehicle allocation request is based on the vehicle allocation request.
  • the boarding position and the getting-off position of the user may be determined, and the boarding position may be determined by selecting from the stored boarding positions.
  • the vehicle can be dispatched using the boarding position stored in the boarding position database, so that when the dispatched vehicle arrives at the place of dispatch, the user can use the location suitable for boarding without fine correction of the stop position at the place of dispatch. You can get on or off.
  • the vehicle allocation system is provided with a vehicle that cannot make a fine correction of the stop position at the discretion of the driver, such as an unmanned vehicle, the user feels inconvenience when getting on and off. Without stopping, it is possible to stop at a stop position suitable for getting on and off.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of a boarding position calculation system according to a modification. Unlike the boarding position calculation system shown in FIG. 1, in the boarding position calculation system shown in FIG. 8, a state measurement unit 5 (measurement unit) is connected to the server 3, and the server-side controller 70 serves as an information processing circuit.
  • the state determination unit 73 (state determination unit, state determination unit) is provided.
  • the state measuring unit 5 is composed of a sensor group that measures the surrounding information of the boarding position.
  • the surrounding information of the boarding position is, for example, image data obtained by imaging a region including the boarding position, road surface friction coefficient data, road surface moisture content data, road surface temperature data, and the like at the boarding position. Ambient information is not limited to these data.
  • the state measurement unit 5 includes a boarding position and a camera that images the surroundings of the boarding position, a friction sensor that measures the magnitude of road surface friction, a moisture sensor that measures road surface moisture content, a temperature sensor that measures road temperature, and the like. Is done.
  • the sensor which comprises the state measurement part 5 is not limited to these.
  • the friction sensor may be one using a strain gauge, or a sensor that measures the slip ratio of a vehicle tire.
  • the moisture sensor for measuring the moisture content on the road surface may be a sensor based on the spectral reflection characteristics of the road surface.
  • the surrounding information of the boarding position may include visual data at the boarding position.
  • the state measurement unit 5 includes an input device that receives a result of visual confirmation from an operator who visually confirms the state of the boarding position.
  • the state measuring unit 5 may be a sensor mounted on a vehicle or a sensor installed on a road where the boarding position is located.
  • the state determination unit 73 determines the state of the boarding position based on the surrounding information acquired by the state measurement unit 5.
  • the state determination unit 73 determines that an obstacle such as a parked vehicle, a parked bicycle, a suspicious object, and garbage is at the boarding position based on the imaging data. Determine if it exists.
  • the state determination unit 73 determines whether or not there is a crowd at the boarding position or in the vicinity thereof, the degree of crowding (the degree of crowding of people per unit area, unit time, or the like) that has occurred due to an event or a fight based on the imaging data. It is also possible to determine the amount of traffic (per person's traffic). Furthermore, the state determination unit 73 may determine whether or not there is a lane in which traveling of the vehicle is prohibited due to a traffic accident or construction on the road including the boarding position. Then, it may be determined whether or not alternate traffic has occurred.
  • the state determination unit 73 may determine whether there is sunlight at the boarding position based on the imaging data.
  • the state determination unit 73 determines the freezing state of the road surface. For example, if the friction coefficient is less than 0.3, it is determined that the road surface is frozen. If the friction coefficient is 0.3 or more and less than 0.6, it is determined that the road surface is wet. If the friction coefficient is 0.6 or more, it is determined that the road surface is in a normal state.
  • the state determination unit 73 determines whether the road surface is muddy or puddle. For example, when the water content is equal to or higher than a predetermined threshold, it is determined that the road surface is muddy or there is a puddle on the road surface, and when the water content is lower than the predetermined threshold, the road surface is muddy or puddle. Judge that there is no.
  • the index value (hardness) indicating the road surface hardness may be calculated as a smaller value as the water content increases.
  • the state determination unit 73 determines the freezing state of the road surface. For example, when the road surface temperature is less than 0 degrees Celsius, it is determined that the road surface is frozen, and when the road surface temperature is 0 degrees Celsius or higher, it is determined that the road surface is not frozen.
  • the state determination part 73 acquires the area information of the area including a boarding position from the external server etc. via the server side communication module 50, and determines the state of a boarding position based on area information. Also good.
  • the regional information is collected and provided by, for example, meteorological data provided by an organization that performs weather operations (data on precipitation, sunshine, temperature, humidity, wind speed, etc. for each region, forecast data), travel agencies, etc. Event information (data such as event location, date / time, type, number of visitors).
  • the area information acquired by the state determination unit 73 is not limited to these data.
  • the state determination unit 73 may determine the state of the boarding position based on a combination of various physical quantities obtained from the surrounding information, or determines the state of the boarding position based on a combination of the surrounding information and the area information. You may do.
  • the state determination unit 73 may model a correlation between a plurality of pieces of data constituting the surrounding information and the area information, and determine the state of the boarding position based on the model.
  • the state of the boarding position may be determined based on deep learning using a neural network that uses a plurality of data constituting the surrounding information and area information as input data.
  • the state determination unit 73 may predict the surrounding information based on the time series change of the surrounding information, and may predict the state of the boarding position based on the predicted surrounding information. That is, the surrounding information over a certain period in the past is held in the boarding position database 80, the time series change of the surrounding information is calculated, the surrounding information in the future for a predetermined time from the current time is predicted, and The state of the boarding position may be predicted based on the surrounding information.
  • future ambient information may be predicted using linear extrapolation, or ambient information It is also possible to model the characteristics of the time change of and predict future ambient information based on the model. Further, future ambient information may be predicted based on deep learning using a neural network using time series changes of ambient information as input data.
  • the state determination unit 73 holds the determination result of the state of the boarding position over the past certain period in the boarding position database 80, calculates the time-series change of the state of the boarding position, and determines a predetermined time from the current time.
  • the state of the boarding position in the future of time may be predicted.
  • the prediction of the future boarding position state based on the time series change of the boarding position state is, for example, for predicting the state of the future boarding position using linear extrapolation in a graph of the time series change.
  • the state of a future boarding position may be estimated.
  • the state of the boarding position determined or predicted by the state determination unit 73 as described above is stored in the boarding position database 80 in association with the boarding position.
  • the state of the boarding position determined or predicted may be output to the outside of the server 3 in response to the dispatch request.
  • the surrounding information of the boarding position is acquired, and the state of the boarding position is determined based on the surrounding information.
  • the state may be stored in association with the boarding position. For example, the state of the boarding position changes from moment to moment.
  • the boarding position when using the vehicle allocation system may reduce the usability of the user. Since the position state is determined and stored, it is possible to provide a vehicle allocation service in consideration of the state of the boarding position. In particular, it is possible to eliminate boarding positions that are not suitable for providing the vehicle allocation service based on the determined boarding position state.
  • the surrounding information may be acquired by a measurement unit mounted on the vehicle.
  • a measurement unit mounted on the vehicle.
  • an in-vehicle sensor or in-vehicle camera as a measurement unit, it is possible to obtain information on the surroundings of the boarding position on the road on which the vehicle actually traveled, and the state of the boarding position in real time based on the track record of vehicle driving data Can be grasped.
  • the boarding position calculation method, the boarding position calculation device, and the boarding position calculation system according to the present embodiment, even if the surrounding information is acquired by the measurement unit installed on the road where the boarding position is located. Good. Since a measurement part can be installed in a place where it is easy to obtain the surrounding information, and the accuracy of measurement when obtaining the surrounding information can be improved, the accuracy in determining the state of the boarding position can be improved.
  • the measurement unit is installed on the road, the conditions for acquiring the surrounding information by the measurement unit are unified and fixed multiple times when the measurement unit is installed on the road, compared to the case where the measurement unit is mounted on the vehicle. Comparison between surrounding information becomes easy.
  • the surrounding information is predicted based on the time series change of the surrounding information, and based on the predicted surrounding information.
  • the state of the boarding position may be predicted.
  • the state of the boarding position may be predicted based on the time series change of the state of the boarding position.
  • the area information including the boarding position is acquired, and the state of the boarding position is determined based on the area information. It may be determined.
  • the accuracy of the determination of the state of the boarding position can be improved compared to the case of determination from only the surrounding information. Can do.
  • regional information such as forecast data and future event information among weather data, it is possible to improve the accuracy of prediction of the state of the boarding position in the future.
  • Processing circuits include programmed processors, electrical circuits, and the like, as well as devices such as application specific integrated circuits (ASICs), and circuit components arranged to perform the functions described. Etc. are also included.
  • ASICs application specific integrated circuits

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Abstract

乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムは、車両 情報に基づいて車両の停車位置を認識し、停車位置における車両の停車時間又は車両 の乗車イベントの発生に基づいて停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、乗車 に適していると判定された停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。

Description

乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システム
　本発明は、乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムに関する。
　ユーザが配車リクエストを行った地点からのアクセス難易度を基準として、事前に定めた乗降車可能地点の中から一か所もしくは複数個所の推奨乗降位置をユーザに提示し、推奨乗降位置の中からユーザによって選択された乗降位置へ車両を配車する配車システムが提案されている（特許文献１参照）。
米国特許第２０１６／０３７０１９４Ａ１号明細書
　しかしながら、特許文献１に記載の技術によれば、乗降車可能地点が乗降車に適しているか否かを考慮していない。そのため、乗降車に適していない場所が配車システムによって指定されうる。乗降車に適していない場所が指定されたとしても、運転者が実際に運転する車両の場合、運転者が停車位置を修正することが可能であるが、無人運転の車両の場合には、配車システムが指定する場所から停車位置を変更することが難しい。そのため、無人運転の車両で配車システムを実現する場合、乗降車を行う際にユーザが不便を感じる場合が生じうる。
　本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、配車サービスにおいて乗車に適した場所（乗車位置）を低コストで算出する、乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムを提供することにある。
　上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムは、車両情報に基づいて車両の停車位置を認識し、停車位置における車両の停車時間又は車両の乗車イベントの発生に基づいて停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、乗車に適していると判定された停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。
　本発明によれば、車両の実際の停車実績を元に、配車サービスにおいて乗車に適した場所を低コストで算出することができる。
図１は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出システムに含まれる車両側コントローラの構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を示すフローチャートである。 図４は、図１の乗車位置算出システムによって得られた乗車位置を用いる配車システムの構成を示すブロック図である。 図５は、停車位置の分布の一例を示す第１の模式図である。 図６は、停車位置の分布の一例を示す第２の模式図である。 図７は、停車位置の分布の一例を示す第３の模式図である。 図８は、本発明の一実施形態の変形例に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。
　次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。
　［乗車位置算出システムの構成］
　図１は、本実施形態に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る乗車位置算出システムは、車両２（乗車位置算出装置）とサーバ３で構成される。車両２は、取得部１０（取得部、取得手段）と、地図データベース２０と、車両側コントローラ３０と、車両側通信モジュール４０（通信部、通信手段）とを備えている。サーバ３は、サーバ側通信モジュール５０と、乗車位置候補データベース６０と、サーバ側コントローラ７０と、乗車位置データベース８０（記憶部、記憶手段）とを備えている。
　なお、図１では、乗車位置候補データベース６０、サーバ側コントローラ７０、乗車位置データベース８０がサーバ３に含まれる構成としたが、乗車位置候補データベース６０、サーバ側コントローラ７０、乗車位置データベース８０を車両２に搭載することでサーバ３を省略してもよい。この場合、車両側通信モジュール４０及びサーバ側通信モジュール５０は不要であり、車両２の一台分の情報に基づき乗車位置データベース８０を構成する構成となる。
　取得部１０は、例えば、車速センサ１１、位置センサ１２、車両状態センサ１３で構成される。本構成は一例であり、車両２の車両情報（車両が停車したか否かを示す停車情報、車両の停車位置を示す位置情報、乗車イベントなど）を算出あるいは検出できるセンサ構成であれば、どのような構成でもよい。例えば、取得部１０には、乗員の乗車を検知する乗員検知センサ（検知部）が含まれていてもよい。
　車速センサ１１は、例えば車両２の車輪に設置された回転数センサ等を用いて構成され、車両２の車速を算出し、算出した車速を車両側コントローラ３０に送信する。
　位置センサ１２は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）／ＩＮＳ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ）装置を用いればよい。ＩＮＳは、ジャイロと加速度センサ等により移動体の初期状態からの相対位置を算出する装置であり、ＧＰＳ／ＩＮＳ装置は、ＧＰＳによる絶対位置情報をＩＮＳによる相対位置情報で補完することで、高精度の位置推定を実現する装置である。本発明では、車両の停車位置の情報をもとに仮想停止線を算出して、自動運転の制御に活用することを想定しているため、数１０ｃｍ程度の比較的高い位置精度を必要とする。
　位置センサ１２の別の構成としては、全方位距離センサでも良い。この場合には、いわゆるマップマッチングにより車両位置を算出する。この他、車両の位置情報を算出できる手法であれば、いかなる手法を用いても良い。なお、本実施形態では、以降の説明はＧＰＳ／ＩＮＳ装置を用いた場合を説明する。
　車両状態センサ１３は、車両２の各ドアの開閉状態と、各シートベルトの着脱状態を検知するセンサであり、取得された検知結果は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を介して、車両側コントローラ３０に送信される。車両状態センサ１３は、この他、シートに埋め込まれて圧力により乗員の着座有無を検知する着座センサや、車両に取り付けられたカメラで、座席毎に乗員の着座有無を検知する乗員検知手段など、乗員の存在を把握する他のセンサを含んでもよい。
　地図データベース２０は、各車線の道路境界線や停止線などの正確な位置情報と、少なくとも停車可否を含む交通ルール情報が記載された自動運転向けの高精度地図である。各車線には固有の識別情報が付与されているものとする。地図データベース２０は、車両側コントローラ３０からアクセス可能な記憶デバイスに保持される。
　地図データベース２０は、簡易なナビゲーション地図でも実現は可能だが、より正確な乗車位置の算出のためには、高精度地図であることが望ましい。
　車両側コントローラ３０は、取得部１０による取得情報及び地図データベース２０の情報に基づいて、乗車位置算出システムによって算出する乗車位置の候補となる乗車位置候補を算出する。乗車位置候補に関する情報を含む乗車位置候補情報は、車両側コントローラ３０から車両側通信モジュール４０に送信される。
　なお、乗車位置候補情報は、少なくとも位置情報を含むが、他に、乗車位置候補に停車した時刻、停車時間、乗降車の有無、車種、などの情報を更に含んでも良い。また、更に地図データベース２０の情報と紐づけて、乗降地候補が含まれる車線のＩＤ情報を含んでも良い。本実施形態では、これらの全ての情報を持っているものとして説明する。
　なお、車両側コントローラ３０（制御部またはコントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。車両側コントローラ３０には、乗車位置算出システムの一部として機能させるためのコンピュータプログラム（乗車位置算出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、車両側コントローラ３０は、乗車位置算出システムが備える複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）として機能する。
　以下では、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（３２、３４、３６、３８）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。
　車両側通信モジュール４０は、車両側コントローラ３０とＣＡＮを介して接続されており、車両側コントローラ３０から乗車位置候補情報を受信し、無線通信によってサーバ３の車両側通信モジュール４０に送信する。車両側通信モジュール４０は、乗車位置候補情報を車両側コントローラ３０から受信したタイミングで、送信するものであってもよいし、所定時間ごとに、あるいは、所定データ量ごとに、車両側コントローラ３０から受信して車両側通信モジュール４０内のメモリ等に蓄積された乗車位置候補情報を送信するものであってもよい。
　例えば、車両側通信モジュール４０は、４Ｇ／ＬＴＥのモバイル通信機能を備えた車載デバイスであってもよいし、Ｗｉｆｉ通信機能を備えた車載デバイスであってもよい。
　サーバ側通信モジュール５０は、車両側通信モジュール４０から送信された乗車位置候補情報を受信し、乗車位置候補データベース６０に記憶する。サーバ側通信モジュール５０は、一台の車両側通信モジュール４０から乗車位置候補情報を受信するものであってもよいし、複数台の車両側通信モジュール４０から乗車位置候補情報を受信するものであってもよい。すなわち、サーバ側通信モジュール５０の通信相手先は、一台の車両２に限定されるものではなく、複数台の車両２であってもよい。
　乗車位置候補データベース６０は、サーバ側通信モジュール５０を介して受信した乗車位置候補情報を記憶する。乗車位置候補情報は地図データベース２０の車線の識別情報と紐づけられて乗車位置候補データベース６０に記憶されている。車線の識別情報を指定することで、当該車線に対応づけられた乗車位置候補情報を乗車位置候補データベース６０から読みだすことができる。
　サーバ側コントローラ７０は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補情報に基づいて、乗車位置を決定する。乗車位置に関する情報を含む乗車位置情報は、乗車位置データベース８０に送信される。
　なお、サーバ側コントローラ７０（制御部またはコントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。サーバ側コントローラ７０には、乗車位置算出システムとして機能させるためのコンピュータプログラム（乗車位置算出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、サーバ側コントローラ７０は、乗車位置算出システムが備える複数の情報処理回路（７２、７４、７６）として機能する。
　以下では、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（７２、７４、７６）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（７２、７４、７６）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（７２、７４、７６）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（７２、７４、７６）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。
　乗車位置データベース８０は、サーバ側コントローラ７０から送信された乗車位置情報を記憶する。乗車位置情報は地図データベース２０の車線の識別情報と紐づけられて乗車位置データベース８０に記憶されている。車線の識別情報を指定することで、当該車線に対応づけられた乗車位置情報を乗車位置データベース８０から読みだすことができる。
　［車両側コントローラの構成］
　次に、図２を用いて、車両側コントローラ３０の各機能の説明を行う。図２は、本実施形態に係る乗車位置算出システムに含まれる車両側コントローラの構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、車両側コントローラ３０は、複数の情報処理回路として、停車判定部３２と、自車位置認識部３４（位置認識部、位置認識手段）と、乗車イベント判定部３６と、適性判定部３８（判定部、判定手段）とを備える。
　停車判定部３２は、車速センサ１１から送信された車両２の車速の情報に基づき、車両２が停車したか否かを判定する。例えば、車両２の車速が０ｋｍ／ｈの時に停車したと判定する。そして、停車判定部３２は、車両２の停車の有無の情報を、適性判定部３８に停車情報として送信する。
　なお、停車判定部３２は、車両２の車速を用いて停車していると判定するものであってもよいし、車両２のシフト情報を取得して、シフトがＰレンジ（駐車レンジ）に入ったことを用いて停車していると判定してもよい。また、停車判定部３２は、車両２のパーキングブレーキの情報を取得して、パーキングブレーキがかかっている場合に停車していると判定するものであってもよい。
　また、停車判定部３２は、車両２の停車があった場合には、停車後、走行を開始するまでの停車時間を計測し、計測した停車時間を、停車情報に含めて適性判定部３８に送信する。例えば、停車判定部３２は、車両２の車速が所定の車速以上（例えば３ｋｍ／ｈ以上）になった時に、停車後の走行を開始したと判定する。
　自車位置認識部３４は、位置センサ１２から送信された情報に基づいて、車両２の位置を認識する。そして、自車位置認識部３４は、車両２の位置情報（車両２の停車位置）を、適性判定部３８に送信する。
　位置センサ１２がＧＰＳ／ＩＮＳ装置の場合には、位置センサ１２から入力された位置の情報を車両２の位置情報とすればよい。また、位置センサ１２が全方位距離センサの場合には、地図データベース２０に基づいて、車両２の周囲の物標に対する車両２の相対位置を算出する、いわゆるマップマッチングを行う。マップマッチングの手法としては、広く知られている一般的な手法を用いればよい。
　自車位置認識部３４によって最終的に算出したい車両２の位置は、地図に対する相対位置なので、車両２の地図上での位置を直接算出するマップマッチングが望ましい。なお、ＧＰＳ／ＩＮＳ装置に基づいて車両位置を算出する方法を用いる場合であっても、地図そのものに含まれる絶対位置に対する誤差が十分に小さいならば、特に問題は生じない。
　乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送信された各種センサ情報から、乗車イベントの有無を判定し、乗車イベントの有無の情報を適性判定部３８に送信する。
　例えば、乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送信されるドア開閉情報に基づいて、停車している間にドアの開閉があった場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってよい。乗員の乗車にかかる時間（例えば３秒）を定義し、乗員の乗車にかかる時間以上、ドアが開いている状態が維持された場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。これにより、ドアの閉じ直しなどの乗車でないドア開閉のイベントを、乗車イベントとして誤検知する可能性を排除できる。
　なお、ドアの開閉は、車両２のどのドアの情報を用いても良いが、例えば車両２がタクシーのような営業車両である場合には、乗車イベント判定部３６は、運転席以外のドアの開閉に基づいて、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
　また、例えば、乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送付されるシートベルト着脱情報を用いて、シートベルトの着用がされた場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。もしくは、着座センサ情報を用いて、着座している乗員が増加した場合に乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。また、カメラによる乗員検知手段の検知結果を用いて、乗員が増加した場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
　さらに、例えば、車両２がユーザからの配車リクエストに応じて配車される配車サービス用の車両である場合には、乗車イベント判定部３６は、配車システムからの指示で車両２が配車場所に向かい、実際に車両２が停車しユーザ認証等の乗車プロセスが行われた場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
　適性判定部３８は、停車判定部３２から送信された停車情報（停車有無、停車時間）と、自車位置認識部３４から送信された車両２の位置情報と、乗車イベント判定部３６から送信された乗車イベントの有無の情報に基づき、車両２の停車位置を乗車位置候補として設定する。
　例えば、適性判定部３８は、車両２のある停車位置における停車時間が所定時間以上であった場合に、当該停車位置が乗車に適していると判定し、当該停車位置を乗車位置候補として設定する。所定時間は３０秒として設定されるものであってもよい。
　適性判定部３８において、停車位置が乗車に適していると判定されるために設定される前述の所定時間は、例えば、「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和に等しいとして設定されるものであってもよい。
　ここで、「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」とは、配車サービスにおいて車両がユーザよりも先に停車場所に到着した場合に、ユーザを待ち続ける時間である。「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」は、例えば１分と定められるものであってもよい。
　また、「乗員の乗車完了までにかかる時間」とは、ユーザが乗車地に到着した後、配車された車両を認識し、車両への乗り込みが完了し、車両が発車するまでに必要な時間である。「乗員の乗車完了までにかかる時間」は、実際の計測で導き出してもよいし、例えば３０秒と定められるものであってもよい。
　配車サービスを提供する場合には、乗車位置において、少なくとも「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和の時間長さの間は、停車を継続する必要がある。そのため、車両２がある停車位置で停車した場合に、当該停車位置が配車サービスで用いる乗車位置として適しているかを判定するためには、当該停車位置での停車時間が「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和よりも長い時間であることを条件として用いることが望ましい。
　また、例えば、適性判定部３８は、地図データベース２０にアクセスし、車両２の停車位置における道路地図上の交通ルールなどの停車可否情報を読み出し、停車可否情報に基づいて当該停車位置での停車の可否を判定するものであってもよい。この場合、停車可否情報に基づいて当該停車位置での停車が不可能であると判定された場合には、当該停車位置が乗車に適していないと判定し、当該停車位置を乗車位置候補として設定しないものあってもよい。
　停車可否情報には、車線毎に路肩が停車可能か否かの情報の他、交差点、横断歩道、消火栓など、一定距離内への停車が禁止されている対象物及び対象地形の情報が含まれる。したがって、車両２が位置する車線の識別情報及び車両２の位置情報を用いて停車可否情報を地図データベース２０から読み出し、停車可否情報に基づいて、当該停車位置での停車が禁止されている場合には、当該停車位置が乗車に適していないと判定するものであればよい。
　［乗車位置算出の処理手順］
　次に、図３のフローチャートを用いて本実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を説明する。図３は、本実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を示すフローチャートであり、特に、車両側コントローラ３０における処理を示すフローチャートである。図３に示す乗車位置算出の処理は、車両２のイグニッションがオンされると開始され、イグニッションがオンとなっている間、繰り返し実行される。
　まず、ステップＳ１０２において、車両側コントローラ３０は、取得部１０より車両情報を取得する。そして、ステップＳ１０４において、車両情報に基づき、車両２が停車したか否かを判定する。
　車両２が停車していないと判定された場合（ステップＳ１０４でＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。
　一方、車両２が停車したと判定された場合（ステップＳ１０４でＹＥＳの場合）には、車両側コントローラ３０は、ステップＳ１０６において、車両情報に基づいて乗車イベントを取得し、ステップＳ１０８において、乗車イベントがあったか否かを判定する。
　停車イベントがないと判定された場合（ステップＳ１０８でＮＯの場合）には、ステップＳ１１２に進み、停車イベントがあったと判定された場合（ステップＳ１０８でＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２０に進む。
　車両側コントローラ３０は、ステップＳ１１２にて車両２の停車時間を算出し、ステップＳ１１４にて、当該停車時間が所定の閾値以上の長さであるか否かを判定する。
　車両２の停車時間が所定の閾値未満の長さである場合（ステップＳ１１４でＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。一方、車両２の停車時間が所定の閾値以上の長さである場合（ステップＳ１１４でＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２０に進む。
　車両側コントローラ３０は、ステップＳ１２０にて車両２の停車位置を含む位置情報を取得し、ステップＳ１２２において、交通ルールなどの停車可否情報に基づき、当該停車位置での停車の可否を判定する。
　停車可否情報に基づき、車両２の停車位置での停車が不可能であると判定された場合（ステップＳ１２２にてＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。一方、車両２の停車位置での停車が可能であると判定された場合（ステップＳ１２２にてＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２４に進み、車両側コントローラ３０は、当該停車位置を乗車位置候補として設定し、乗車位置候補の情報を含む乗車位置候補情報を車両側通信モジュール４０に送信する。
　なお、上記の説明では、車両側コントローラ３０が、乗車イベントによる判定（ステップＳ１０６、Ｓ１０８）と、車両の停車時間による判定（ステップＳ１１２、Ｓ１１４）の両方を行う例を示したが、両判定のうちどちらか一方だけを実施してもよい。さらには、車両側コントローラ３０は、交通ルールなどの停車可否情報に基づく判定（ステップＳ１２２）を省略するものであってもよい。
　［サーバ側コントローラの構成］
　次に、図１を用いて、サーバ側コントローラ７０の機能の説明を行う。
　図１に示すように、サーバ側コントローラ７０は、情報処理回路として、乗車位置算出部７２（算出部、算出手段）を備える。
　乗車位置算出部７２は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補情報に基づいて乗車位置を決定し、決定した乗車位置に関する情報を含む乗車位置情報を、乗車位置データベース８０に送信する。
　具体的には、乗車位置算出部７２は、乗車位置候補データベース６０に新規に乗車位置候補が登録されたら、当該乗車位置候補が存在する車線の識別情報に基づいて、乗車位置データベース８０に登録されている乗車位置を検索する。
　そして、当該乗車位置候補と同じ車線に存在する乗車位置が存在しないか、あるいは、当該乗車位置候補と同じ車線に存在する乗車位置のうち当該乗車位置候補との距離が所定の距離以内（例えば３ｍ以内）にある乗車位置が存在しない場合には、乗車位置算出部７２は、当該乗車位置候補を新規の乗車位置として決定する。そして、乗車位置データベース８０は、車位置算出部７２によって決定された新規の乗車位置を記憶する。
　なお、乗車位置データベース８０は、乗車位置を記憶する際に、当該乗車位置を降車位置として記憶するものであってもよい。例えば、位置情報、停車位置が属する車線の識別情報、乗車可否、降車可否、の４つの項目を１つの組として、乗車位置データベース８０に記憶する場合に、乗車可否の項目を「可」として記憶するのと合わせて、降車可否の項目を「可」として記憶するものであってもよい。
　また、乗車位置算出部７２は、複数の乗車位置候補に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、乗車位置データベース８０は、当該代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。
　具体的には、乗車位置候補データベース６０から、同一の車線の識別情報を有する乗車位置候補を抽出したうえで、乗車位置候補の位置情報に基づき、乗車位置候補の空間分布に対してクラスタリングを行い、クラスタ毎の代表位置を乗車位置として算出するものであってもよい。クラスタリングの手法には何を用いてもよく、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いるものであってもよい。
　なお、同一の車線の識別情報を有する乗車位置候補が複数ある場合には、各クラスタの代表位置同士が、所定距離以上（例えば３ｍ以上）離れるように、クラスタリングのパラメータを調整するものであってもよい。また、同一クラスタに分類された乗車位置候補の空間座標の平均を代表位置として算出してもよいし、乗車位置候補の中央値に基づいて代表位置を算出してもよい。もしくは、外れ値を除いた後のデータの平均値をとるなど、別の手法を用いてもよい。
　また、乗車位置データベース８０は、乗車位置を記憶する際に、乗車に適した時間帯の情報を乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。例えば、朝（４~１０時）、昼（１０~１６時）、夜（１６~２２時）、深夜（２２~４時）などと時間帯を分割し、同一クラスタに分類された乗車位置候補を、さらに、車両２の停車時刻に基づいて、時間帯ごとに分類する。そして、分類の結果、乗車位置候補が１つでもある時間帯を、乗車位置データベース８０は乗車可能な時間帯として記憶するものであってもよい。なお、ここで示した時間帯の分割方法、乗車可能と判断するための手法は、一例であり、別の手法を用いてもよい。
　さらに、乗車位置データベース８０は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補のうち、乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両に関する乗車位置候補に基づいて決定された乗車位置のみを記憶するものであってもよい。例えば、タクシー、幼稚園バス、配送業者の車両、ゴミ収集車、など、目的地に到着した時に、駐車するのではなく停車して、ドアの開閉を行うような車両を対象として、このような車両に関する乗車位置候補に基づいて決定された乗車位置のみを記憶するものであってもよい。
　上記の他にも、ニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習、機械学習）のように、訓練データをニューラルネットワークへ入力した際の出力誤差を計算し、誤差が最小となるようにニューラルネットワークの各種パラメータの調整を行うことにより、ユーザによって選択される頻度が高い乗車位置と、車両２の車両情報との間にある関係を学習し、当該学習結果に基づいて、乗車位置を決定するものであってもよい。
　［配車システムでの活用例］
　次に、図４を用いて、本実施形態に係る乗車位置算出システムを配車システムに活用した例の説明を行う。図４は、図１の乗車位置算出システムによって得られた乗車位置を用いる配車システムの構成を示すブロック図である。
　図４に示すように、配車システムは、サーバ３および端末４を備える。サーバ３が配車システムの一部分として用いられる場合には、サーバ側コントローラ７０は、複数の情報処理回路として、配車計画部７４（計画部、計画手段）と配車リクエスト管理部７６（管理部、管理手段）とを備える。サーバ３のうち、サーバ側通信モジュール５０及び乗車位置データベース８０は図１に示すものと同じである。
　なお、乗車位置データベース８０には、上述の乗車位置算出によって算出された乗車位置、降車位置等が、すでに記憶されているものとする。
　端末４は、ユーザから配車リクエストを受け付け、配車リクエストをサーバ３のサーバ側通信モジュール５０に送信する。例えば、端末４は、スマートフォンやタブレットＰＣなどの携帯端末などであり、配車リクエストを希望するユーザが配車リクエストを行うためのアプリケーションが動作するものであってよい。端末４は、４Ｇ／ＬＴＥなどのモバイル通信機能やｗｉｆｉ等の通信手段を介して、サーバ３と接続されており、ユーザからの入力に基づき、配車リクエストを配車リクエスト管理部７６に送信する。また、端末４は、サーバ側通信モジュール５０から配車情報を受信し、ユーザに配車情報を提示する。
　その他、ユーザから配車リクエストを受け付ける方法、ユーザに配車情報を提示する方法としては、端末４上で動作するアプリケーションを用いる場合に限定されず、例えばｗｅｂアプリケーションを用いる方法や、他の実装方法であってもよい。
　ユーザから受け付ける配車リクエストは、少なくとも、出発地と目的地を含む。ここで、目的地はユーザからの入力で設定される。一方、出発地はユーザの現在地が設定されるものであってもよいし、ユーザからの入力によって設定されるものであってもよい。その他にも、配車リクエストは、経由地の指定、乗車位置・降車位置の指定、乗車人数、予約時間、相乗り可否、などの付加的な情報を更に含むものであってもよい。
　ユーザに提示される配車情報は、少なくとも、乗車位置・降車位置、配車された車両の現在位置、及び配車された車両を識別するための情報を含む。その他にも、配車情報は、乗車位置に車両が到着する時間、乗車位置から降車位置までの移動時間、ユーザが乗車位置まで移動するための推奨される徒歩ルートなどの付加的な情報を更に含むものであってもよい。
　配車リクエスト管理部７６は、端末４から送信された配車リクエストを、サーバ側通信モジュール５０を介して受信し、配車計画部７４に配車リクエストを送信する。また、配車リクエスト管理部７６は、配車計画部７４からから配車計画を含む配車情報を受け取り、サーバ側通信モジュール５０を介して端末４に配車情報を送信する。
　配車計画部７４は、配車リクエスト管理部７６から送信された配車リクエストと、乗車位置データベース８０と、配車システムの管理下にある配車システム用の車両の情報に基づき、配車計画を算出する。そして、配車計画部７４は、算出した配車計画を含む配車情報を配車リクエスト管理部７６に送信する。また、配車計画部７４は、配車システムの管理下にある配車システム用の車両に対して、配車指示を行う。
　配車計画は、少なくとも、配車リクエストに紐づけられた車両、ユーザの乗車位置と降車位置を含む。配車計画部７４は、配車リクエストに含まれる出発地及び目的地と、乗車位置データベース８０に含まれる乗車位置および降車位置の情報を用いて、配車リクエストに含まれる出発地に最も近い乗車位置を選択し、配車リクエストに含まれる目的地に最も近い降車位置を選択する。そして、配車計画部７４は、配車システム用の車両のうち、配車リクエストを受信可能な車両を抽出し、選択した乗車位置に最も近い車両を、当該配車リクエストに紐づけられた車両として決定する。このようにして、配車計画部７４は配車計画を作成する。
　なお、配車計画部７４での配車計画の作成方法は、上述の方法に限定されるものではなく、他の方法を用いるものであってもよい。
　［実施形態の効果］
　以上詳細に説明したように、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両の位置情報を含む車両情報を取得し、車両情報に基づき、車両の停車位置を認識し、停車位置における、車両の停車時間又は車両の乗車イベントの発生に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、停車位置が乗車に適していると判定された場合、停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。
　これにより、ドライバーが運転する車両の停車の実績に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かが判定されるため、場所ごとに異なる様々な要因（ガイドレールやフェンスの有無など）を踏まえたドライバーの停車位置の判断を活用することができる。そのため、車両の停車情報および乗車イベントのデータさえあれば、配車サービスにおいて乗車に適している場所を低コストで算出することができる。
　例えば、図５に示すように、停車位置Ｐ０１および停車位置Ｐ０２にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ０１に車両が停止した場合、ガイドレールＧ０１の存在により、車道と歩道の間での人の移動は困難である。そのため、停車位置Ｐ０１に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しにくい。一方、停車位置Ｐ０２に車両が停止した場合、ガイドレールＧ０１とガイドレールＧ０２の間には間隔があいているため、車道と歩道の間での人の移動は容易である。そのため、停車位置Ｐ０２に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しやすい。
　本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、停車位置Ｐ０１での乗車イベントと比較して、停車位置Ｐ０２での乗車イベントが生じやすいことに基づいて、停車位置Ｐ０２が乗車に適していると判定できる。このように、車両の停車位置と、当該停車位置での乗車イベントに基づいて、当該停車位置が乗車に適していると判定できるため、車両の停車情報および乗車イベントのデータさえあれば、配車サービスにおいて乗車に適している場所を低コストで算出することができる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶するものあってもよい。例えば、タクシーや配送車両、ゴミ収集車などの停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶するものあってもよい。これらの車両は一般車両に比べて目的地で停車し、ドアの開閉を行う頻度が高いため、乗車に適した場所を算出するためのデータを効率的に収集することができる。
　乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の停車位置は、一般車両の乗車位置と比較して、乗車に適した場所に停車する場合が多く、乗車に適した場所を算出するためのデータとして、精度の高いデータを収集することができる。その結果、配車サービスにおける乗車位置をより正確に算出することができる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、配車サービスにおける配車リクエストに含まれる配車場所を車両情報として取得し、配車リクエストに基づいて配車された車両に対して配車場所において乗員が乗車した場合に、配車場所が乗車に適していると判定するものあってもよい。配車サービスで配車される車両の車両情報を用いることになるため、実際に配車サービスでユーザが乗車した実績のある場所を確実に抽出でき、乗車に適した場所を算出するためのデータを効率的に収集することができる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、停車時間が所定時間以上であった場合に、停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、少なくとも停車可能時間の観点で、停車位置が乗車に適した場所であることを担保することができる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗員の乗車開始までに車両が待機する時間と乗員の乗車完了までにかかる時間の総和を、所定時間として、停車時間が所定時間以上であった場合に、停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、配車サービスが要求する最大停車時間を満たす場所を乗車位置として記憶することができる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両のドアの開閉の有無を車両情報として取得し、停車位置においてドアの開閉があった場合に、乗車イベントが発生したとして停車位置が乗車に適していると判定するものであってもよい。そのため、当該停車位置で実際に人の乗車・降車があった場所を乗車位置として記憶することができる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両対する乗員の乗車を検知し、乗員の乗車が検知された場合に、乗車イベントが発生したとして停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、実際の乗員の乗車の実績を正確に検知したうえで、停車位置が乗車に適していると判定でき、停車位置が乗車に適した場所であることをより正確に判定できる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、道路地図上の停車可否情報に基づいて停車位置での停車の可否を判定し、停車位置での停車が不可能である場合に、停車位置が乗車に適していないと判定するものであってもよい。そのため、停車可否情報上は許されない行為に基づく停車位置が、乗車位置として記憶されてしまうことを抑制できる。
　例えば、図６に示すように、停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２のいずれの位置に車両が停車したとしても、車道と歩道の間での人の移動は容易であるため、停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２のいずれの位置においても乗車イベントは発生しうる。
　しかしながら、停車位置Ｐ１２のように、停車禁止エリアＡ０１に属する位置で車両が停車し、停車位置Ｐ１２で車両が停車した際に乗車イベントが発生したからといって、停車位置Ｐ１２が乗車に適していると判定すると、交通ルール上、問題が生じる。図６では、停車禁止エリアＡ０１を横断歩道として例示しているが、このような場所で停止する例は、例えば、車両がタクシーである場合に生じうる。
　従って、道路地図上の交通ルールなどの停車可否情報に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、停車位置での停車が不可能である場合に、停車位置が乗車に適していないと判定することにより、停車可否情報上は許されない行為に基づく停車位置が、乗車位置として記憶されてしまうことを抑制できる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適していると判定された複数の停車位置に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。１台の車両からの情報だけでなく複数の車両からの情報に基づきクラスタリングにより最終的な乗車位置を算出しているため、外れ値の影響を小さくしたり、外れ値を除去したりでき、乗車に適した場所を停車位置として算出することができる。
　他にも、例えば、図７に示すように、停車位置Ｐ２１~Ｐ２５にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ２１~Ｐ２５が比較的狭い領域に集中して分布している場合には、停車位置Ｐ２１~Ｐ２５のすべてが乗車に適している場所であるとしても、停車位置Ｐ２１~Ｐ２５のすべてを乗車位置データベースに記憶することは、乗車位置データベースに記憶されるデータのサイズを抑制する観点からは得策ではない。
　このような場合には、停車位置Ｐ２１~Ｐ２５に基づいて、代表位置を算出し（あるいは、例えば、停車位置Ｐ２１~Ｐ２５のうち、平均的な位置である停車位置Ｐ２３を選出し）、代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。これにより、乗車位置データベースにおいて記憶すべき停車位置のデータ数が増大してしまうことを抑制することができ、乗車位置データベースのサイズを抑えることに起因して、導入コストや、メンテナンスコストを抑えることができる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適した時間帯を乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。そのため、時間帯によって乗車に適するか否かの状況が変化する場合にも対応できる。さらには、乗車位置に紐づけて記憶された時間帯の情報を、配車サービスにおける乗車位置の選択の際に使用することで、より適切な乗車位置の選択を行うことができるようになる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適していると判定された停車位置を、乗車位置としてだけでなく、降車位置としても記憶するものであってもよい。乗車に適していると判定された停車位置を降車位置としても登録することで、配車サービスにおいて、乗車位置だけでなく、降車位置の候補を増やすことができる。
　乗車の場合は、乗車サービスのユーザと配車車両の、どちらかが早く到着した場合に待ち時間が発生しうる。また、ユーザと配車車両がお互いを識別するために待ち時間が発生しうる。一方、降車の場合は、降りるだけであるため、乗車の場合と比較して、降車の場合の停車時間は短い傾向がある。したがって、乗車可能な停車位置は、降車可能な停車位置であると判定できる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、配車サービスに使用した場合に、配車サービスのユーザからの配車リクエストを受け取り、配車リクエストに基づいてユーザの乗車位置および降車位置を決定し、記憶された乗車位置の中から選択して乗車位置を決定するものであってもよい。乗車位置データベースに記憶された乗車位置を用いて配車を行うことができるので、配車車両が配車場所に到着した際に、配車場所での停車位置の微修正なしに、乗車に適した場所でユーザを乗車もしくは降車させることができる。その結果、無人運転の車両のように、運転者の判断で場所を停車位置の微修正ができない車両で配車システムを提供する場合であっても、乗降車を行う際にユーザに不便さを感じさせることなく、乗降車に適した停車位置に停車することができる。
　［変形例］
　次に、上述した乗車位置算出システムの変形例について説明する。図８は、変形例に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。図１に示した乗車位置算出システムとは異なり、図８に示した乗車位置算出システムでは、サーバ３には状態計測部５（計測部）が接続され、サーバ側コントローラ７０は、情報処理回路として、状態判定部７３（状態判定部、状態判定手段）を備えている。
　状態計測部５は、乗車位置の周囲情報を計測するセンサ群から構成される。乗車位置の周囲情報とは、例えば、乗車位置を含む領域を撮像した撮像データ、乗車位置における、路面の摩擦係数のデータ、路面の水分含有量データ、路面の温度データなどである。周囲情報はこれらのデータに限定されない。状態計測部５は、乗車位置及び乗車位置の周囲を撮像するカメラ、路面摩擦の大きさを計測する摩擦センサ、路面水分含有量を計測する水分量センサ、路面温度を計測する温度センサなどで構成される。状態計測部５を構成するセンサはこれらに限定されない。
　なお、摩擦センサは、ひずみゲージを用いたものであってもよいし、車両のタイヤのスリップ率を計測するセンサであってもよい。また、路面の水分含有量を計測する水分量センサは、路面の分光反射特性に基づくセンサであってもよい。
　その他、乗車位置の周囲情報には、乗車位置における目視データが含まれていてもよい。この場合、状態計測部５は、乗車位置の状態を目視で確認する作業員から目視確認の結果を受け付ける入力装置からなる。
　また、状態計測部５は、車両に搭載されたセンサであってもよいし、乗車位置のある道路に設置されたセンサであってもよい。
　状態判定部７３は、状態計測部５によって取得された周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を判定する。
　状態判定部７３による、乗車位置の状態の判定について詳述する。例えば、周囲情報が乗車位置を含む領域を撮像した撮像データである場合、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、駐車車両、放置自転車、不審物、ゴミ等の障害物が乗車位置に存在するか否かを判定する。
　また、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、イベントやケンカなどによって発生した、乗車位置もしくはその近傍の人だかりの有無や、人だかりの程度（単位面積当たりの人の密集度や、単位時間当たりの人の通行量）を判定するものであってもよい。さらには、状態判定部７３は、乗車位置を含む道路において、交通事故や工事等に起因して車両の走行が禁止される車線が発生していないか否かを判定するものであってもよいし、交互通行が発生しているか否かを判定するものであってもよい。
　その他にも、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、乗車位置における陽射しの有無を判定するものであってもよい。
　周囲情報が路面の摩擦係数のデータである場合、状態判定部７３は、路面の凍結の状態を判定する。例えば、摩擦係数が０．３未満である場合には路面凍結状態にあると判定し、摩擦係数が０．３以上かつ０．６未満である場合には路面が濡れた状態にあると判定し、摩擦係数が０．６以上であれば、路面は通常状態にあると判定する。
　周囲情報が乗車位置における路面の水分含有量データである場合、状態判定部７３は、路面のぬかるみや水たまりの有無を判定する。例えば、水分含有量が所定の閾値以上である場合に、路面がぬかるんでいる、又は、路面に水たまりがあると判定し、水分含有量が所定の閾値未満である場合に、路面のぬかるみや水たまりはないと判定する。その他、水分含有量が大きいほど、路面の硬さを表す指標値（硬度）が小さい値として計算するものであってもよい。
　周囲情報が路面の温度データである場合、状態判定部７３は、路面の凍結の状態を判定する。例えば、路面温度が摂氏０度未満である場合には路面凍結状態にあると判定し、路面温度が摂氏０度以上である場合には路面凍結状態にないと判定する。
　また、状態判定部７３は、外部のサーバなどからサーバ側通信モジュール５０を介して乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、地域情報に基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。地域情報とは、例えば、気象業務を行う機関が提供する気象データ（地域ごとの、降水量、日照、温度、湿度、風速などのデータ、その他、予報データ）、旅行会社などが収集して提供する地域のイベント情報（イベントの開催場所、開催日時、種別、来場者数などのデータ）などである。状態判定部７３が取得する地域情報はこれらのデータに限定されない。
　状態判定部７３は、周囲情報から得られる各種の物理量の組合せに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよいし、周囲情報と地域情報の組合せに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよい。状態判定部７３は、周囲情報や地域情報を構成する複数のデータの間にみられる相関関係をモデル化して、当該モデルに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよい。また、周囲情報や地域情報を構成する複数のデータを入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。
　さらに、状態判定部７３は、周囲情報の時系列変化に基づいて周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて乗車位置の状態を予測するものであってもよい。すなわち、過去の一定期間にわたっての周囲情報を乗車位置データベース８０にて保持しておき、周囲情報の時系列変化を算出し、現在時刻から所定の時間の未来における周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
　周囲情報の時系列変化に基づく、将来の周囲情報の予測には、例えば、時系列変化のグラフにおいて、線形外挿を用いて将来の周囲情報を予測するものであってもよいし、周囲情報の時間変化の特性をモデル化して、当該モデルに基づいて将来の周囲情報を予測するものであってもよい。また、周囲情報の時系列変化を入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、将来の周囲情報を予測するものであってもよい。
　また、状態判定部７３は、過去の一定期間にわたっての乗車位置の状態の判定結果を乗車位置データベース８０にて保持しておき、乗車位置の状態の時系列変化を算出し、現在時刻から所定の時間の未来における乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
　乗車位置の状態の時系列変化に基づく、将来の乗車位置の状態の予測には、例えば、時系列変化のグラフにおいて、線形外挿を用いて将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよいし、乗車位置の状態の時間変化の特性をモデル化して、当該モデルに基づいて将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよい。また、乗車位置の状態の時系列変化を入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
　上述のようにして状態判定部７３によって判定あるいは予測された乗車位置の状態は、乗車位置に紐づけられて乗車位置データベース８０に記憶される。判定あるいは予測された乗車位置の状態は、配車リクエストに応じてサーバ３の外部に出力されるものであってもよい。
　［変形例に係る効果］
　本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置の周囲情報を取得し、周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を判定し、判定された状態を、乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。例えば、乗車位置の状態は時々刻々と変化するものであり、特に配車システム利用時の乗車位置の状態が利用者のユーザビリティを下げる可能性があるが、取得した乗車位置の周囲情報に基づいて乗車位置の状態を判定し記憶するため、乗車位置の状態を考慮した配車サービス提供を行うことができる。特に、判定された乗車位置の状態に基づいて、配車サービスを提供するのに適していない乗車位置を排除することができる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両に搭載された計測部により、周囲情報を取得するものであってもよい。計測部として車載センサや車載カメラを用いることで、車両が実際に走行した道路における乗車位置の周囲情報を取得することが可能となり、車両の走行データという実績に基づいて、リアルタイムに乗車位置の状態を把握することができる。
　さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置のある道路に設置された計測部により、周囲情報を取得するものであってもよい。周囲情報を取得しやすい場所に計測部を設置することができ、周囲情報を取得する際の計測の精度を向上させることができるため、乗車位置の状態の判定における精度を向上させることができる。また、車両に計測部を搭載する場合と比較して、道路に計測部を設置した場合には、設置場所が固定されることで計測部による周囲情報の取得の条件が統一され、複数回取得した周囲情報の間での比較が容易となる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、周囲情報の時系列変化に基づいて、周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を予測するものであってもよい。また、乗車位置の状態の時系列変化に基づいて、乗車位置の状態を予測するものであってもよい。現在時刻における周囲情報を取得できない場合であっても、過去に取得に成功した周囲情報が複数個あれば、これらの過去の周囲情報に基づいて、現在時刻における周囲情報を推定することができる。その結果、推定した周囲情報に基づいて乗車位置の状態を算出できる。また、将来にわたっての周囲情報の変化を予測できるため、将来の乗車位置の状態を予測することもできる。
　また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、地域情報に基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。地域情報として、地域の気象データや地域のイベント情報を乗車位置の状態の判定に用いることで、周囲情報のみからの判定の場合と比較して、乗車位置の状態の判定の精度を向上させることができる。また、気象データのうち予報データや、将来のイベント情報などの地域情報を用いることで、将来における乗車位置の状態の予測の精度を向上させることができる。
　上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。
　以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述および図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例および運用技術が明らかとなろう。
　本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
　本出願は、２０１８年５月１５日に出願された日本国特許願第２０１８−０９３６４４に基づく優先権を主張しており、この出願の全内容が参照により本明細書に組み込まれる。
　２　車両
　３　サーバ
　４　端末
　１０　取得部、取得手段
　１１　車速センサ
　１２　位置センサ
　１３　車両状態センサ
　２０　地図データベース
　３０　車両側コントローラ
　３２　停車判定部
　３４　自車位置認識部
　３６　乗車イベント判定部
　３８　適性判定部
　４０　車両側通信モジュール
　５０　サーバ側通信モジュール
　６０　乗車位置候補データベース
　７０　サーバ側コントローラ
　７２　乗車位置算出部
　７４　配車計画部
　７６　配車リクエスト管理部
　８０　乗車位置データベース

Claims (21)

  1. 　車両の位置情報を含む車両情報を取得し、
    　前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
    　前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
    　前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  2. 　請求項１に記載の乗車位置算出方法であって、
    　乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  3. 　請求項１に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記配車サービスにおける第１配車リクエストに含まれる配車場所を、前記車両情報として取得し、
    　前記第１配車リクエストに基づいて配車された前記車両に、前記配車場所において乗員が乗車した場合に、前記配車場所が乗車に適していると判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  4. 　請求項１~３のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記停車時間が所定時間以上であった場合に、前記停車位置が乗車に適していると判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  5. 　請求項４に記載の乗車位置算出方法であって、
    　乗員の乗車開始までに車両が待機する時間と乗員の乗車完了までにかかる時間の総和を、前記所定時間とすること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  6. 　請求項１~５のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記車両のドアの開閉の有無を前記車両情報として取得し、
    　前記停車位置において前記ドアの開閉があった場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  7. 　請求項１~６のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記車両は乗員の乗車を検知する検知部を備え、
    　前記検知部によって乗員の乗車が検知された場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  8. 　請求項１~７のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　道路地図上の停車可否情報に基づいて前記停車位置での停車の可否を判定し、
    　前記停車位置での停車が不可能である場合に、前記停車位置が乗車に適していないと判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  9. 　請求項１~８のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　乗車に適していると判定された複数の前記停車位置に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、
    　前記代表位置を前記乗車位置として記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  10. 　請求項１~９のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　乗車に適した時間帯を前記乗車位置に紐づけて記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  11. 　請求項１~１０のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記乗車位置を、降車位置としても記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  12. 　請求項１~１１のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記配車サービスのユーザからの第２配車リクエストを受け取り、
    　前記第２配車リクエストに基づいて前記ユーザの乗車位置および降車位置を決定し、
    　記憶された乗車位置の中から選択して乗車位置を決定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  13. 　請求項１~１２のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記乗車位置の周囲情報を取得し、
    　前記周囲情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定し、
    　判定された前記状態を、前記乗車位置に紐づけて記憶すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  14. 　請求項１３に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記車両に搭載された計測部により、前記周囲情報を取得すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  15. 　請求項１３に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記乗車位置のある道路に設置された計測部により、前記周囲情報を取得すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  16. 　請求項１３~１５のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記周囲情報の時系列変化に基づいて、前記周囲情報を予測し、
    　予測された周囲情報に基づいて、前記状態を予測すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  17. 　請求項１３~１６のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記状態の時系列変化に基づいて、前記状態を予測すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  18. 　請求項１３~１７のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
    　前記乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、
    　前記地域情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定すること
    を特徴とする乗車位置算出方法。
  19. 　車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、コントローラ、通信部とを備える乗車位置算出装置であって、
    　前記コントローラは、
    　前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
    　前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
    　前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、配車サービスにおける乗車位置として記憶する外部記憶装置に対して、前記停車位置の情報を、前記通信部を介して送信すること
    を特徴とする乗車位置算出装置。
  20. 　車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、
    　前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識部と、
    　前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定部と、
    　前記判定部により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶部と、
    を備える乗車位置算出システム。
  21. 　車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得手段と、
    　前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識手段と、
    　前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定手段と、
    　前記判定手段により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶手段と、
    を備える乗車位置算出装置。
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