ＥＶ車の配車・運行管理システム
【課題】ＥＶ車ではガソリン車と比較して、一度の充電で走行できる距離が短い。また充電時間も長いため、スムーズな配車を支援する仕組みが必要とされる。
【解決手段】管理するＥＶ車から収集した車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、各地域メッシュに配置する車両について、時間帯毎の配置台数と充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示して各メッシュについて配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、利用者から乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から乗車位置と目的地をそれぞれ経由して目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、この内、乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する。
【解決手段】管理するＥＶ車から収集した車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、各地域メッシュに配置する車両について、時間帯毎の配置台数と充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示して各メッシュについて配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、利用者から乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から乗車位置と目的地をそれぞれ経由して目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、この内、乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の配車システムに関し、特にＥＶ車の配車を管理するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ガソリン車やディーゼル車などを配車する場合には、一度の給油で走行できる距離が長く、また給油所が多数存在することから、燃費や、走行可能距離を考慮せずに、最も近い車両を配車する仕組みとなっていた。
【０００３】
例えば、特開２００３−８５６９２号公報には、顧客携帯電話からの発呼を受けた配車センタ装置が、携帯位置情報と車両位置情報により最適車両を抽出し、車載端末に顧客位置および顧客情報を送信し、携帯電話を車両に接続することで配車業務を効率化し、その際、最適車両から迎車不可との返信があった場合は、更に２番目の候補車両に同様の連絡をするか、又は、定期的に車両から迎車可否を受信して可の車両群から最適車両を抽出し、顧客位置および顧客情報を送信することで、最適な配車を行うと共に、顧客の携帯電話の通話位置ではなく、顧客が迎えに来て欲しい任意の位置を送信できるようにしたシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８５６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この特許文献１では、最適な配車を行うシステムが開示されているが、ＥＶ車の性質を考慮した仕組みには言及していない。ＥＶ車ではガソリン車と比較して、一度の充電で走行できる距離が短く、また充電時間も長いため、スムーズな配車を支援する仕組みが必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタにおけるＥＶ車の配車運行管理方法において、管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示することにより、それぞれのメッシュについて前記配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由地として、前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する。
【発明の効果】
【０００７】
ＥＶ車特有の充電動作とそれに要する充電時間、および走行距離の制約の下で、利用者の利用要求を満足させる、効率の良い配車システムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ＥＶ車の配車・運行管理システムの構成図。
【図２】配車マップの例を示す図。
【図３】利用者統計記憶部の構成を示す図。
【図４】統計的な利用状況の例を示す図。
【図５】利用率予測パターンを説明する図。
【図６】センタにおける処理のフローチャート。
【図７】ＥＶ車における処理のフローチャート。
【図８】ＥＶ車のバッテリの充放電遷移を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ＥＶ車としてタクシーを例とする、本発明を用いたＥＶ車の配車・運行管理システムを説明する。
【００１０】
図１にＥＶ車の配車・運行管理システムの構成を示す。センタ１２は、利用者１４からタクシーの配車要求を受信し、センタ１２は管理する全タクシーの空車情報，現在地およびタクシーの電池残量を参照し、利用者に最短時間で配車可能なタクシーを選択して配車を行う。
【００１１】
一方、タクシー１１は、センタ１２からの配車指示を受信し、センタ１２から受信した配車指示に含まれる利用者１４の位置情報を元にして、最短経路で利用者１４の元に向かう。
【００１２】
一般的にＥＶ車の充電ステーション１３は、電源設備２２および各ＥＶ車へ急速充電するための複数の充電器２３が設置され、各充電器による充電時間・充電終了時間等の管理を行う。この管理情報は、各タクシーが所属するタクシー会社と共有される。充電に用いる電力は、電力会社から供給される電力以外に、太陽電池２１による太陽光発電を利用することにより、全体としての環境負荷低減に寄与する仕組みが考慮されているものとする。
【００１３】
ＥＶ車に関しては、従来のガソリン車，ディーゼル車、あるいはＬＰＧ車の給油時間と比較して充電時間が長くかかるため、効率の良いタクシー運行管理を行うためには、全タクシーの動向と利用者からのデマンド発生の統計推定が重要となる。そしてタクシー１１はセンタ１２からの充電指示を受信し、所定の充電ステーション１３にて指示された充電量を充電する。
【００１４】
タクシー１１で使われるＥＶ車には、自車位置および経路案内をするカーナビゲーション（以下カーナビ）４１が搭載される。カーナビ４１は通信端末４３を介してセンタ１２と情報の交換を行う。タクシー１１のカーナビ４１には、収集した位置情報や、料金メーターからの空車情報および充電池のコントローラから取得した充電情報等を運行情報としてセンタ１２に定期的に送信する機能が実装されているものとする。スマートフォンや通信機能つきＰＮＤなどに代表される携帯情報端末４２には、利用者１４からの呼出しがセンタ１２を経由して通信端末４３と並行して通知される。また、タクシー１１が充電中の際には、運転手はその日の運行日報等の営業記録を携帯情報端末４２を使ってセンタに送信する。
【００１５】
センタ１２では、日々のタクシー１１の運行情報を蓄積し、タクシー運行情報ＤＢ３２として蓄積する。また、利用者からの日々のタクシー利用の情報を蓄積し、タクシー利用情報ＤＢ３３に格納する。また、タクシー利用者は駅等の特定の場所に設けられたタクシープールでタクシーを利用するケースも多く、このようなタクシープールにおける乗降情報を収集して、各プール乗降情報ＤＢ３４に格納する。これらのタクシー運行情報ＤＢ３２，タクシー利用情報ＤＢ３３，各プール乗降情報ＤＢ３４の情報を、統計推定部３５により統計処理を行い、その結果を利用者統計記憶部３７に格納し、配車最適化システム３１におけるタクシー全体の配車・運行管理の処理に利用する。
【００１６】
またセンタ１２は、ＥＶ車の電池残量を管理し、配車スケジューリングに用いるための配車マップ３６を備えている。配車マップ３６は、地域メッシュで構成され、メッシュ内での利用者のデマンドと、充電ポストの数および充電可能情報を収集し、最小限の空車走行で利用客へのサービスを提供できるようにセンタが管理する。メッシュは地形および道路等により地域を分けた領域であり、図２に示す例は配車マップ３６の模式図であり、必ずしも矩形である必要は無い。図２に示す配車マップ３６の例では、センタ１２が管理する領域は、メッシュＩＤが（１）〜（９）の矩形のメッシュに区分けされている。この配車マップ３６には、タクシー１１から逐次取得している運行情報を蓄積したタクシー運行情報ＤＢ３２の最新の情報が反映され、各車両の位置は、‘△’‘○’‘◎’‘☆’の様にそれぞれ充電量別で示される。また、充電ステーションの位置は既知であり‘×’でその位置が示される。
【００１７】
タクシー１１の利用状況に関するデータを統計処理した結果を格納する利用者統計記憶部３７の構成を図３に示す。利用者統計記憶部３７は、メッシュＤＢ３７１と利用距離ＤＢ３７２、および時間帯ＤＢ３７３から構成される。時間帯ＤＢ３７３では、時間帯毎の利用台数を統計情報として保持している。メッシュＤＢ３７１では、各メッシュＩＤ毎の利用台数を統計情報として保持している。利用距離ＤＢ３７２は、各車両が一回の乗客利用で走行する距離を距離区分毎の統計情報として保持している。そしてこれらを組み合わせて、図４の統計的な利用状況のグラフに示すように、各時間帯について利用距離区分毎の利用台数の平均値を求める。
【００１８】
ＥＶ車では、各メッシュへの配車は各時間帯および利用走行距離の統計情報を使い、配車する必要がある。ＥＶ車は充電に時間がかかるため、利用状況を推定し、利用効率を最大にするため、空車時間，充電場所等をセンタから指示することが必要である。図４の例の様な利用状況の場合、朝の時間帯であれば、利用台数のピークが比較的短い利用距離にあることから、短距離の台数が多いことから、充電中の時間が短くても済むように、各車両に指示する充電ステーションで充電する際の充電量も低い値を指示する。一方、駅前の夜間帯であれば、利用距離が長距離の区分に利用台数のピークがあることから、長距離に向くようにＥＶ車の残り充電量が多くなるように、予め充電ステーションでの充電量も高い値を指示する。このように各メッシュでの時間帯毎にその時間帯における推定利用台数と利用距離の推定結果に応じ、各エリアの空車の充電率の割合が、利用距離に対する利用台数の傾向に近くなるように充電動作を各タクシーに指示することで、配車の最適化を図る。
【００１９】
また、統計的に利用者が少ないメッシュに対しては相対的に少ない台数を割り振るように、各メッシュへ車両を配置する。このような場合、時間毎の利用状況を統計処理することにより求めた利用率予測パターンを用いて各メッシュへの車両の配置を最適化することができる。典型的な利用率予測パターンの例を図５に示す。この利用率予測パターンの例は、各メッシュについて、タクシー利用情報ＤＢ３４に蓄積された情報を時間帯毎に集計した時間帯ＤＢ３７３のデータを基に、統計推定部３５により算出時刻毎の利用台数の推移をパターン化したものである。図５のメッシュＡ，メッシュＢ，メッシュＣはいずれもメッシュ内に鉄道の駅が存在していることから、駅近くの利用率が時間により変化するパターンを示しているといえる。すなわち、朝夕の通勤帯あるいは帰宅が集中する時刻などでは特に利用率が上がり、このほか日中は正午を中心に利用率が高くなることを示している。この利用率予測パターンは、各メッシュに存在する施設あるいは周辺に存在する施設に依存し、メッシュ毎にその形は異なる。
【００２０】
時間帯ＤＢ統計情報，メッシュＤＢ統計情報，利用走行距離ＤＢ統計情報から、与えられたＥＶ車を各メッシュに最適配車する技術は、従来のオペレーションリサーチ（ＯＲ）技術を適用することで実現される。このようにして配車最適化システム３１は、各時間帯毎に、各メッシュについて最適な車両の配置台数と、配置する車両のバッテリ充電残量ごとの割合を利用者統計情報に基づき予め計算しておき、空車になった車両に対して、移動または待機を指示する。また各車両には予め設定した充電要否を判断する閾値を通知しておき、この閾値よりもバッテリ充電残量が少なくなった車両から充電ステーションの問合せを受けると、空いている充電可能な充電ステーションの位置を連絡すると共に、配置する車両のバッテリ充電残量ごとの割合を満たすように、充電量を指示する。
【００２１】
次に、センタ１２における、利用者からの要求に応じて各メッシュに配車した車両を利用者に差し向ける処理を図６により説明する。
【００２２】
初めに利用者１４から、乗車位置と目的地を含む乗車要求を受付けると、配車最適化システム３１では、まず配車マップ３６において、乗車位置が属するメッシュ内の各タクシーについてタクシー運行情報ＤＢ１４を参照し、現在空車状態の車両を抽出する。そして乗車位置が属するメッシュ内に空車が存在しなければ、更に隣接するメッシュについて空車を抽出する（６００）。そして、手配可能な空車が無ければ手配不能であることを利用者１４に連絡して処理を終了する（６０１：ＮＯ）。空車が抽出された場合（６０１：ＹＥＳ）、抽出した空車についての処理ループを繰り返す。空車についての処理では、まず、それぞれの空車が、利用者の要求する目的地に到達するのに必要なバッテリ充電残量があるか判断する（６０２）。この場合、目的地到達時にどの充電ステーションへも到達できない状態であると、その車両を次の配車に割り当てることができなくなるため、各空車の現在位置から目的地を通り最寄りの充電ステーションまで行けるかどうかを判断して、目的地を通り最寄りの充電ステーションまで行ける場合に、バッテリ充電残量が十分であると判断する。そのため、車両の現在位置を出発地点、利用者が指定した目的地から最寄りの充電ステーションの位置を検索してこれを経路の目的地とした上で、利用者が指定した乗車位置と目的地を経由地とする最適経路を探索し、その走行距離と所要時間から消費電力を求め、これを車両のバッテリ充電残量と比較することで、バッテリ充電残量が十分であるか否かを判断する。
【００２３】
より簡便な方法としては、タクシー利用情報ＤＢ３４とタクシー運行情報ＤＢの情報から、利用者の乗車位置と目的地が属する各メッシュ間の走行（自メッシュ内での移動を含む）に要した消費電力の時間帯毎の平均値を配車マップに記憶しておき、このデータから利用者が指定した乗車位置と目的地のメッシュ間の消費電力を求め、これに安全係数を掛けた値と車両のバッテリ充電残量と比較することで、バッテリ充電残量が十分であるか否かを判断してもよい。
【００２４】
次に、配車最適化システム３１では、バッテリ充電残量が十分であると判断された（６０３：ＹＥＳ）車両について、利用者が指定した乗車位置に対して、その車両の現在位置からのルート探索を実施して走行距離と所要時間を求める（６０３）。そして、これまでの処理の中で最も最短経路で到達可能な車両かを判定する（６０４）。これは、対象車両の初期値を空とし、この空車の処理の中で対象車両の経路の走行距離よりも短い走行距離となった車両をそのつど対象車両として設定し（６０５）更新してゆくことで求まる。このようにして抽出した空車の処理が全て終了すると、対象車両としては利用者と間の走行距離が最短の車両が設定されていることになり、この車両を配車することが決定される。
【００２５】
そして、配車が決定された対象車両に対して、利用者からの位置情報（乗車位置，目的地）およびルート探索結果と乗車希望者名を送信する（６０６）。最後に要求があった利用者または実際の乗客に対して、処理６０３のルート探索で求めた所要時間から計算した手配車両の到達予定時刻を送信する（６０７）。
【００２６】
次に、本実施例でタクシー１１として使用されているＥＶ車における処理のフローチャートを図７に示す。
【００２７】
初めにこのＥＶ車では、自車の通信端末４３又は運転者が所持する携帯情報端末４２により、センタ１２から上記図６の処理６０７で配信された、乗車希望者名と位置情報（乗車位置，目的地），乗車希望者までのルート探索結果を受信する（７０１）。次にカーナビは通信端末４３で受信した乗車位置の情報とルート探索結果に基づき、乗車希望者の乗車位置まで誘導を行い（７０２）、乗車希望者を乗せて走行が開始されると目的地までの地図を表示する（７０３）。そして、目的地に到着すると、バッテリ充電残量を確認し（７０４）バッテリ充電残量が予めセンタ１２から通知されている充電要否判断の閾値よりもバッテリ充電残量が残っていれば（７０５：ＮＯ）そのままセンタからの指示を待つ。
【００２８】
この時センタ１２は、各メッシュに配置する車両の台数とバッテリ充電残量の割合を最適に保つため、必要であれば空車となった車両にタクシープールへの移動、または充電ステーションで充電後待機を指示する。
【００２９】
またバッテリ充電残量が充電要否判断の閾値よりも少なかった場合は、センタ１２に自車位置を送信して、最寄りの空き充電ステーションの情報を要求する（７０６）。そして、センタ１２から充電ステーションの位置情報を受信し、充電ステーションまで移動して充電を行う（７０７）。充電が完了すれば再度センタ１２からの乗車要求を受信可能とする（７０８）。この場合も、センタ１２は、各メッシュに配置する車両の台数とバッテリ充電残量の割合を最適に保つため、必要であれば充電が完了した車両にタクシープールへの移動、またはそのまま充電ステーションでの待機を指示する。
【００３０】
ＥＶ車のバッテリにおける充放電遷移パターンの例を図８に示す。図８はタクシー１１として用いられるＥＶ車のタクシー会社の営業所を出発してから帰社するまでの運行と電池充電率の遷移例を表している。タクシー１１として用いられるＥＶ車は、センタ１２から通知される充電要否判断の閾値よりも充電率が低くなると充電ステーションで充電を行うようにする。この時、充電量は夜間待機中の充電が可能なため、必ずしも満充電の必要が無く、センタ１２からの指示により充電量が決定され、運転者はその指示に従い充電を行う。そして夜間待機中にフル充電される。
【００３１】
次に、本発明をガソリン車とＥＶ車を混在させた形態でのタクシー運行管理に用いる場合、タクシー運行はガソリン車とＥＶ車を距離により分担させ、効率の良い配車・運行管理システムを構築する必要がある。この場合、ＥＶ車は主に近距離を分担し、ガソリン車は長距離を負担することになるが、環境負荷の低減のために、ＥＶ車の優先配車が必要とされる。
【００３２】
センタ１２では電池残量を管理するため、一例としてＥＶ車を近距離用として使い分け、近距離用に用いられるＥＶ車は、運行途中で一日一回程度の充電が必要となる。この場合は一回での充電量を減らすことで、充電時間を短縮し、稼働率の向上を実現する。配車・運行管理システムでは、地域メッシュ毎に異なる、前述の充放電遷移パターンおよび利用率予測パターンを組み合わせることにより、最適な配車システムを構築する。
【００３３】
ＥＶ車の各メッシュへの配車は、各時間帯および利用走行距離の統計情報を使い、配車する。ＥＶ車は充電に時間がかかるため、利用状況を推定して利用効率を最大にするために空車時間，充電場所等をセンタから指示することが必要である。仮にｎ台のＥＶ車およびｍ台のガソリン車を配置する場合、図４に示したようなメッシュの場合、朝の時間帯であれば短距離に向くＥＶ車を多めに配置し、夜間帯であれば長距離に向くガソリン車を多めに配置することで、最適化を図ることができる。また統計的に利用者が少ないメッシュであれば、相対的に少ない台数を配置する。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、カーシェアリング，レンタカーおよび電動アシストサイクルのレンタルなどのように、充電が必要な車両が複数台あるような車両運行管理システムに適用可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１１ タクシー
１２ センタ
１３ 充電ステーション
３１ 配車最適化システム
３５ 統計推定部
３６ 配車マップ
３７ 利用者統計記憶部
４１ カーナビ
４３ 通信端末
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の配車システムに関し、特にＥＶ車の配車を管理するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ガソリン車やディーゼル車などを配車する場合には、一度の給油で走行できる距離が長く、また給油所が多数存在することから、燃費や、走行可能距離を考慮せずに、最も近い車両を配車する仕組みとなっていた。
【０００３】
例えば、特開２００３−８５６９２号公報には、顧客携帯電話からの発呼を受けた配車センタ装置が、携帯位置情報と車両位置情報により最適車両を抽出し、車載端末に顧客位置および顧客情報を送信し、携帯電話を車両に接続することで配車業務を効率化し、その際、最適車両から迎車不可との返信があった場合は、更に２番目の候補車両に同様の連絡をするか、又は、定期的に車両から迎車可否を受信して可の車両群から最適車両を抽出し、顧客位置および顧客情報を送信することで、最適な配車を行うと共に、顧客の携帯電話の通話位置ではなく、顧客が迎えに来て欲しい任意の位置を送信できるようにしたシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８５６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この特許文献１では、最適な配車を行うシステムが開示されているが、ＥＶ車の性質を考慮した仕組みには言及していない。ＥＶ車ではガソリン車と比較して、一度の充電で走行できる距離が短く、また充電時間も長いため、スムーズな配車を支援する仕組みが必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタにおけるＥＶ車の配車運行管理方法において、管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示することにより、それぞれのメッシュについて前記配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由地として、前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する。
【発明の効果】
【０００７】
ＥＶ車特有の充電動作とそれに要する充電時間、および走行距離の制約の下で、利用者の利用要求を満足させる、効率の良い配車システムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】ＥＶ車の配車・運行管理システムの構成図。
【図２】配車マップの例を示す図。
【図３】利用者統計記憶部の構成を示す図。
【図４】統計的な利用状況の例を示す図。
【図５】利用率予測パターンを説明する図。
【図６】センタにおける処理のフローチャート。
【図７】ＥＶ車における処理のフローチャート。
【図８】ＥＶ車のバッテリの充放電遷移を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
ＥＶ車としてタクシーを例とする、本発明を用いたＥＶ車の配車・運行管理システムを説明する。
【００１０】
図１にＥＶ車の配車・運行管理システムの構成を示す。センタ１２は、利用者１４からタクシーの配車要求を受信し、センタ１２は管理する全タクシーの空車情報，現在地およびタクシーの電池残量を参照し、利用者に最短時間で配車可能なタクシーを選択して配車を行う。
【００１１】
一方、タクシー１１は、センタ１２からの配車指示を受信し、センタ１２から受信した配車指示に含まれる利用者１４の位置情報を元にして、最短経路で利用者１４の元に向かう。
【００１２】
一般的にＥＶ車の充電ステーション１３は、電源設備２２および各ＥＶ車へ急速充電するための複数の充電器２３が設置され、各充電器による充電時間・充電終了時間等の管理を行う。この管理情報は、各タクシーが所属するタクシー会社と共有される。充電に用いる電力は、電力会社から供給される電力以外に、太陽電池２１による太陽光発電を利用することにより、全体としての環境負荷低減に寄与する仕組みが考慮されているものとする。
【００１３】
ＥＶ車に関しては、従来のガソリン車，ディーゼル車、あるいはＬＰＧ車の給油時間と比較して充電時間が長くかかるため、効率の良いタクシー運行管理を行うためには、全タクシーの動向と利用者からのデマンド発生の統計推定が重要となる。そしてタクシー１１はセンタ１２からの充電指示を受信し、所定の充電ステーション１３にて指示された充電量を充電する。
【００１４】
タクシー１１で使われるＥＶ車には、自車位置および経路案内をするカーナビゲーション（以下カーナビ）４１が搭載される。カーナビ４１は通信端末４３を介してセンタ１２と情報の交換を行う。タクシー１１のカーナビ４１には、収集した位置情報や、料金メーターからの空車情報および充電池のコントローラから取得した充電情報等を運行情報としてセンタ１２に定期的に送信する機能が実装されているものとする。スマートフォンや通信機能つきＰＮＤなどに代表される携帯情報端末４２には、利用者１４からの呼出しがセンタ１２を経由して通信端末４３と並行して通知される。また、タクシー１１が充電中の際には、運転手はその日の運行日報等の営業記録を携帯情報端末４２を使ってセンタに送信する。
【００１５】
センタ１２では、日々のタクシー１１の運行情報を蓄積し、タクシー運行情報ＤＢ３２として蓄積する。また、利用者からの日々のタクシー利用の情報を蓄積し、タクシー利用情報ＤＢ３３に格納する。また、タクシー利用者は駅等の特定の場所に設けられたタクシープールでタクシーを利用するケースも多く、このようなタクシープールにおける乗降情報を収集して、各プール乗降情報ＤＢ３４に格納する。これらのタクシー運行情報ＤＢ３２，タクシー利用情報ＤＢ３３，各プール乗降情報ＤＢ３４の情報を、統計推定部３５により統計処理を行い、その結果を利用者統計記憶部３７に格納し、配車最適化システム３１におけるタクシー全体の配車・運行管理の処理に利用する。
【００１６】
またセンタ１２は、ＥＶ車の電池残量を管理し、配車スケジューリングに用いるための配車マップ３６を備えている。配車マップ３６は、地域メッシュで構成され、メッシュ内での利用者のデマンドと、充電ポストの数および充電可能情報を収集し、最小限の空車走行で利用客へのサービスを提供できるようにセンタが管理する。メッシュは地形および道路等により地域を分けた領域であり、図２に示す例は配車マップ３６の模式図であり、必ずしも矩形である必要は無い。図２に示す配車マップ３６の例では、センタ１２が管理する領域は、メッシュＩＤが（１）〜（９）の矩形のメッシュに区分けされている。この配車マップ３６には、タクシー１１から逐次取得している運行情報を蓄積したタクシー運行情報ＤＢ３２の最新の情報が反映され、各車両の位置は、‘△’‘○’‘◎’‘☆’の様にそれぞれ充電量別で示される。また、充電ステーションの位置は既知であり‘×’でその位置が示される。
【００１７】
タクシー１１の利用状況に関するデータを統計処理した結果を格納する利用者統計記憶部３７の構成を図３に示す。利用者統計記憶部３７は、メッシュＤＢ３７１と利用距離ＤＢ３７２、および時間帯ＤＢ３７３から構成される。時間帯ＤＢ３７３では、時間帯毎の利用台数を統計情報として保持している。メッシュＤＢ３７１では、各メッシュＩＤ毎の利用台数を統計情報として保持している。利用距離ＤＢ３７２は、各車両が一回の乗客利用で走行する距離を距離区分毎の統計情報として保持している。そしてこれらを組み合わせて、図４の統計的な利用状況のグラフに示すように、各時間帯について利用距離区分毎の利用台数の平均値を求める。
【００１８】
ＥＶ車では、各メッシュへの配車は各時間帯および利用走行距離の統計情報を使い、配車する必要がある。ＥＶ車は充電に時間がかかるため、利用状況を推定し、利用効率を最大にするため、空車時間，充電場所等をセンタから指示することが必要である。図４の例の様な利用状況の場合、朝の時間帯であれば、利用台数のピークが比較的短い利用距離にあることから、短距離の台数が多いことから、充電中の時間が短くても済むように、各車両に指示する充電ステーションで充電する際の充電量も低い値を指示する。一方、駅前の夜間帯であれば、利用距離が長距離の区分に利用台数のピークがあることから、長距離に向くようにＥＶ車の残り充電量が多くなるように、予め充電ステーションでの充電量も高い値を指示する。このように各メッシュでの時間帯毎にその時間帯における推定利用台数と利用距離の推定結果に応じ、各エリアの空車の充電率の割合が、利用距離に対する利用台数の傾向に近くなるように充電動作を各タクシーに指示することで、配車の最適化を図る。
【００１９】
また、統計的に利用者が少ないメッシュに対しては相対的に少ない台数を割り振るように、各メッシュへ車両を配置する。このような場合、時間毎の利用状況を統計処理することにより求めた利用率予測パターンを用いて各メッシュへの車両の配置を最適化することができる。典型的な利用率予測パターンの例を図５に示す。この利用率予測パターンの例は、各メッシュについて、タクシー利用情報ＤＢ３４に蓄積された情報を時間帯毎に集計した時間帯ＤＢ３７３のデータを基に、統計推定部３５により算出時刻毎の利用台数の推移をパターン化したものである。図５のメッシュＡ，メッシュＢ，メッシュＣはいずれもメッシュ内に鉄道の駅が存在していることから、駅近くの利用率が時間により変化するパターンを示しているといえる。すなわち、朝夕の通勤帯あるいは帰宅が集中する時刻などでは特に利用率が上がり、このほか日中は正午を中心に利用率が高くなることを示している。この利用率予測パターンは、各メッシュに存在する施設あるいは周辺に存在する施設に依存し、メッシュ毎にその形は異なる。
【００２０】
時間帯ＤＢ統計情報，メッシュＤＢ統計情報，利用走行距離ＤＢ統計情報から、与えられたＥＶ車を各メッシュに最適配車する技術は、従来のオペレーションリサーチ（ＯＲ）技術を適用することで実現される。このようにして配車最適化システム３１は、各時間帯毎に、各メッシュについて最適な車両の配置台数と、配置する車両のバッテリ充電残量ごとの割合を利用者統計情報に基づき予め計算しておき、空車になった車両に対して、移動または待機を指示する。また各車両には予め設定した充電要否を判断する閾値を通知しておき、この閾値よりもバッテリ充電残量が少なくなった車両から充電ステーションの問合せを受けると、空いている充電可能な充電ステーションの位置を連絡すると共に、配置する車両のバッテリ充電残量ごとの割合を満たすように、充電量を指示する。
【００２１】
次に、センタ１２における、利用者からの要求に応じて各メッシュに配車した車両を利用者に差し向ける処理を図６により説明する。
【００２２】
初めに利用者１４から、乗車位置と目的地を含む乗車要求を受付けると、配車最適化システム３１では、まず配車マップ３６において、乗車位置が属するメッシュ内の各タクシーについてタクシー運行情報ＤＢ１４を参照し、現在空車状態の車両を抽出する。そして乗車位置が属するメッシュ内に空車が存在しなければ、更に隣接するメッシュについて空車を抽出する（６００）。そして、手配可能な空車が無ければ手配不能であることを利用者１４に連絡して処理を終了する（６０１：ＮＯ）。空車が抽出された場合（６０１：ＹＥＳ）、抽出した空車についての処理ループを繰り返す。空車についての処理では、まず、それぞれの空車が、利用者の要求する目的地に到達するのに必要なバッテリ充電残量があるか判断する（６０２）。この場合、目的地到達時にどの充電ステーションへも到達できない状態であると、その車両を次の配車に割り当てることができなくなるため、各空車の現在位置から目的地を通り最寄りの充電ステーションまで行けるかどうかを判断して、目的地を通り最寄りの充電ステーションまで行ける場合に、バッテリ充電残量が十分であると判断する。そのため、車両の現在位置を出発地点、利用者が指定した目的地から最寄りの充電ステーションの位置を検索してこれを経路の目的地とした上で、利用者が指定した乗車位置と目的地を経由地とする最適経路を探索し、その走行距離と所要時間から消費電力を求め、これを車両のバッテリ充電残量と比較することで、バッテリ充電残量が十分であるか否かを判断する。
【００２３】
より簡便な方法としては、タクシー利用情報ＤＢ３４とタクシー運行情報ＤＢの情報から、利用者の乗車位置と目的地が属する各メッシュ間の走行（自メッシュ内での移動を含む）に要した消費電力の時間帯毎の平均値を配車マップに記憶しておき、このデータから利用者が指定した乗車位置と目的地のメッシュ間の消費電力を求め、これに安全係数を掛けた値と車両のバッテリ充電残量と比較することで、バッテリ充電残量が十分であるか否かを判断してもよい。
【００２４】
次に、配車最適化システム３１では、バッテリ充電残量が十分であると判断された（６０３：ＹＥＳ）車両について、利用者が指定した乗車位置に対して、その車両の現在位置からのルート探索を実施して走行距離と所要時間を求める（６０３）。そして、これまでの処理の中で最も最短経路で到達可能な車両かを判定する（６０４）。これは、対象車両の初期値を空とし、この空車の処理の中で対象車両の経路の走行距離よりも短い走行距離となった車両をそのつど対象車両として設定し（６０５）更新してゆくことで求まる。このようにして抽出した空車の処理が全て終了すると、対象車両としては利用者と間の走行距離が最短の車両が設定されていることになり、この車両を配車することが決定される。
【００２５】
そして、配車が決定された対象車両に対して、利用者からの位置情報（乗車位置，目的地）およびルート探索結果と乗車希望者名を送信する（６０６）。最後に要求があった利用者または実際の乗客に対して、処理６０３のルート探索で求めた所要時間から計算した手配車両の到達予定時刻を送信する（６０７）。
【００２６】
次に、本実施例でタクシー１１として使用されているＥＶ車における処理のフローチャートを図７に示す。
【００２７】
初めにこのＥＶ車では、自車の通信端末４３又は運転者が所持する携帯情報端末４２により、センタ１２から上記図６の処理６０７で配信された、乗車希望者名と位置情報（乗車位置，目的地），乗車希望者までのルート探索結果を受信する（７０１）。次にカーナビは通信端末４３で受信した乗車位置の情報とルート探索結果に基づき、乗車希望者の乗車位置まで誘導を行い（７０２）、乗車希望者を乗せて走行が開始されると目的地までの地図を表示する（７０３）。そして、目的地に到着すると、バッテリ充電残量を確認し（７０４）バッテリ充電残量が予めセンタ１２から通知されている充電要否判断の閾値よりもバッテリ充電残量が残っていれば（７０５：ＮＯ）そのままセンタからの指示を待つ。
【００２８】
この時センタ１２は、各メッシュに配置する車両の台数とバッテリ充電残量の割合を最適に保つため、必要であれば空車となった車両にタクシープールへの移動、または充電ステーションで充電後待機を指示する。
【００２９】
またバッテリ充電残量が充電要否判断の閾値よりも少なかった場合は、センタ１２に自車位置を送信して、最寄りの空き充電ステーションの情報を要求する（７０６）。そして、センタ１２から充電ステーションの位置情報を受信し、充電ステーションまで移動して充電を行う（７０７）。充電が完了すれば再度センタ１２からの乗車要求を受信可能とする（７０８）。この場合も、センタ１２は、各メッシュに配置する車両の台数とバッテリ充電残量の割合を最適に保つため、必要であれば充電が完了した車両にタクシープールへの移動、またはそのまま充電ステーションでの待機を指示する。
【００３０】
ＥＶ車のバッテリにおける充放電遷移パターンの例を図８に示す。図８はタクシー１１として用いられるＥＶ車のタクシー会社の営業所を出発してから帰社するまでの運行と電池充電率の遷移例を表している。タクシー１１として用いられるＥＶ車は、センタ１２から通知される充電要否判断の閾値よりも充電率が低くなると充電ステーションで充電を行うようにする。この時、充電量は夜間待機中の充電が可能なため、必ずしも満充電の必要が無く、センタ１２からの指示により充電量が決定され、運転者はその指示に従い充電を行う。そして夜間待機中にフル充電される。
【００３１】
次に、本発明をガソリン車とＥＶ車を混在させた形態でのタクシー運行管理に用いる場合、タクシー運行はガソリン車とＥＶ車を距離により分担させ、効率の良い配車・運行管理システムを構築する必要がある。この場合、ＥＶ車は主に近距離を分担し、ガソリン車は長距離を負担することになるが、環境負荷の低減のために、ＥＶ車の優先配車が必要とされる。
【００３２】
センタ１２では電池残量を管理するため、一例としてＥＶ車を近距離用として使い分け、近距離用に用いられるＥＶ車は、運行途中で一日一回程度の充電が必要となる。この場合は一回での充電量を減らすことで、充電時間を短縮し、稼働率の向上を実現する。配車・運行管理システムでは、地域メッシュ毎に異なる、前述の充放電遷移パターンおよび利用率予測パターンを組み合わせることにより、最適な配車システムを構築する。
【００３３】
ＥＶ車の各メッシュへの配車は、各時間帯および利用走行距離の統計情報を使い、配車する。ＥＶ車は充電に時間がかかるため、利用状況を推定して利用効率を最大にするために空車時間，充電場所等をセンタから指示することが必要である。仮にｎ台のＥＶ車およびｍ台のガソリン車を配置する場合、図４に示したようなメッシュの場合、朝の時間帯であれば短距離に向くＥＶ車を多めに配置し、夜間帯であれば長距離に向くガソリン車を多めに配置することで、最適化を図ることができる。また統計的に利用者が少ないメッシュであれば、相対的に少ない台数を配置する。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、カーシェアリング，レンタカーおよび電動アシストサイクルのレンタルなどのように、充電が必要な車両が複数台あるような車両運行管理システムに適用可能である。
【符号の説明】
【００３５】
１１ タクシー
１２ センタ
１３ 充電ステーション
３１ 配車最適化システム
３５ 統計推定部
３６ 配車マップ
３７ 利用者統計記憶部
４１ カーナビ
４３ 通信端末
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタにおけるＥＶ車の配車運行管理方法において、
管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、
時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示することにより、それぞれのメッシュについて前記配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、
利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由地として、前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する
ことを特徴とするＥＶ車の配車運行管理方法。
【請求項２】
請求項１に記載のＥＶ車の配車運行管理方法において、予め各車両に通知した所定の充電率を下回った車両からの充電問合せを受付け、当該車両に対し、使用する充電施設と、充電量の指示を通知することを特徴としたＥＶ車の配車運行管理方法。
【請求項３】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタを備えたＥＶ車の配車運行管理システムにおいて、
前記センタは、
管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に記憶した利用者統計記憶部と、
車両に配車指示を送る配車処理部を備え、
前記配車処理部は、
時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、前記利用者統計記憶部の前記利用台数の分布と前記利用予測パターンに基づき、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各メッシュにおける前記配置台数と充電残量分布を満たすように各車両に対して充電又は待機を指示し、
利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、各車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由して前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する
ことを特徴とするＥＶ車の配車運行管理システム。
【請求項４】
請求項３に記載のＥＶ車の配車運行管理システムにおいて、予め各車両に通知した所定の充電率を下回った車両からの充電問合せを受付け、当該車両に対し、使用する充電施設と、充電量の指示を通知することを特徴としたＥＶ車の配車運行管理システム。
【請求項１】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタにおけるＥＶ車の配車運行管理方法において、
管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に求め、
時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各車両に対して充電又は待機を指示することにより、それぞれのメッシュについて前記配置台数と充電残量分布を満たすように配車を行い、
利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由地として、前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する
ことを特徴とするＥＶ車の配車運行管理方法。
【請求項２】
請求項１に記載のＥＶ車の配車運行管理方法において、予め各車両に通知した所定の充電率を下回った車両からの充電問合せを受付け、当該車両に対し、使用する充電施設と、充電量の指示を通知することを特徴としたＥＶ車の配車運行管理方法。
【請求項３】
ＥＶ車からの車両情報を収集し、配車運行管理を行うセンタを備えたＥＶ車の配車運行管理システムにおいて、
前記センタは、
管理する車両の走行履歴から、時間帯毎の車両の利用距離に対する利用台数の分布と、利用台数の時間毎の推移を予測した利用予測パターンを地域メッシュ毎に記憶した利用者統計記憶部と、
車両に配車指示を送る配車処理部を備え、
前記配車処理部は、
時間帯毎に、各地域メッシュに配置する車両について、前記利用者統計記憶部の前記利用台数の分布と前記利用予測パターンに基づき、配置台数とメッシュ毎の車両の充電残量分布を求め、各メッシュにおける前記配置台数と充電残量分布を満たすように各車両に対して充電又は待機を指示し、
利用者から、乗車位置と目的地の要求を受付けると、各車両の現在位置から前記乗車位置と前記目的地を経由して前記目的地に最寄りの充電ステーションに到達可能な充電残量の車両を抽出し、当該抽出した車両の内、前記乗車位置に最も近い車両に対して、配車指示を通知する
ことを特徴とするＥＶ車の配車運行管理システム。
【請求項４】
請求項３に記載のＥＶ車の配車運行管理システムにおいて、予め各車両に通知した所定の充電率を下回った車両からの充電問合せを受付け、当該車両に対し、使用する充電施設と、充電量の指示を通知することを特徴としたＥＶ車の配車運行管理システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【公開番号】特開２０１２−７３９７９（Ｐ２０１２−７３９７９Ａ）
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２２０２３４（Ｐ２０１０−２２０２３４）
【出願日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【出願人】（５０９１８６５７９）日立オートモティブシステムズ株式会社 (2,205)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年４月１２日（２０１２．４．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年９月３０日（２０１０．９．３０）
【出願人】（５０９１８６５７９）日立オートモティブシステムズ株式会社 (2,205)
【Ｆターム（参考）】
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