▶ パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-04-26
(45)【発行日】2022-05-10
(54)【発明の名称】車両制御装置及び車両制御方法
(51)【国際特許分類】
G08G 1/123 20060101AFI20220427BHJP
G08G 1/00 20060101ALI20220427BHJP
G06Q 30/06 20120101ALI20220427BHJP
【ＦＩ】
G08G1/123 A
G08G1/00 X
G06Q30/06 350
【請求項の数】
13
(21)【出願番号】P 2017194894
(22)【出願日】2017-10-05
(65)【公開番号】P2018124974
(43)【公開日】2018-08-09
【審査請求日】2020-04-22
(31)【優先権主張番号】P 2017013535
(32)【優先日】2017-01-27
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】514136668
【氏名又は名称】パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
【氏名又は名称原語表記】Ｐａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ
(74)【代理人】
【識別番号】100109210
【弁理士】
【氏名又は名称】新居 広守
(74)【代理人】
【識別番号】100137235
【弁理士】
【氏名又は名称】寺谷 英作
(74)【代理人】
【識別番号】100131417
【弁理士】
【氏名又は名称】道坂 伸一
(72)【発明者】
【氏名】坂田 幸太郎
(72)【発明者】
【氏名】南 公男
(72)【発明者】
【氏名】渕上 哲司
【審査官】武内 俊之
(56)【参考文献】
【文献】特開２００３－０３８５８０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－１６３８８１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－０７３９７９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－０５２４５５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－１２９３０２（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０８Ｇ １／１２３
Ｇ０８Ｇ １／００
Ｇ０６Ｑ ３０／０６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
自動走行可能な車両が乗り捨てられた場合、当該車両を自動走行により待機場所へと移動させる車両制御装置であって、前記車両の状態に基づき、前記車両が目的地にて乗り捨てられたかを判定する乗り捨て判定部と、
前記乗り捨て判定部にて前記車両が乗り捨てられたと判定された場合、前記車両の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所から移動先を決定する移動先決定部と、
前記車両に前記移動先への移動を指示する移動指示部とを備える
車両制御装置。
【請求項2】
前記目的地は、前記複数の待機場所以外の場所である、請求項１に記載の車両制御装置。
【請求項3】
前記移動先決定部は、前記複数の待機場所のうち、前記現在位置から、予め定められた範囲に含まれる複数の移動先候補を判定し、前記需要予測情報に基づいて、前記複数の移動先候補から前記移動先を決定する請求項１記載の車両制御装置。
【請求項4】
前記車両は電動車両であり、前記待機場所には、前記車両の充電器が設置されており、
前記移動先決定部は、前記車両が乗り捨てられた場合、前記現在位置と、前記待機場所位置と、前記需要予測情報と、前記車両の現在の蓄電量である現在蓄電量と、に基づいて前記移動先を決定する
請求項１記載の車両制御装置。
【請求項5】
前記移動先決定部は、前記複数の待機場所のうち、前記現在位置から、前記現在蓄電量で走行可能な範囲に含まれる複数の移動先候補を判定し、前記需要予測情報に基づいて、前記複数の移動先候補から前記移動先を決定する
請求項４記載の車両制御装置。
【請求項6】
前記移動先決定部は、前記車両が乗り捨てられた場合、前記現在位置と、前記待機場所位置と、前記需要予測情報と、複数の車両の情報と、に基づいて前記移動先を決定する請求項１記載の車両制御装置。
【請求項7】
前記車両制御装置は、さらに、人口情報に基づき、前記需要予測情報を決定する需要予測部を備える
請求項１～６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項8】
前記車両制御装置は、さらに、動的な消費電力データに基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備える
請求項１～６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項9】
前記車両制御装置は、さらに、店舗の動的な売り上げデータに基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備える
請求項１～６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項10】
前記車両制御装置は、さらに、天気予報情報に基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備える
請求項１～６のいずれか１項に記載の車両制御装置。
【請求項11】
前記乗り捨て判定部は、前記車両の状態として、ユーザが降車時に行う操作を示す情報、前記車両に掛かる加重変化、ドアの開閉、又はドアのロックに基づき、前記車両が乗り捨てられたかを判定する請求項１記載の車両制御装置。
【請求項12】
自動走行可能な車両が乗り捨てられた場合、当該車両を自動走行により待機場所へと移動させる車両制御方法であって、前記車両の状態に基づき、前記車両が目的地にて乗り捨てられたかを判定する乗り捨て判定ステップと、
前記乗り捨て判定ステップにて前記車両が乗り捨てられたと判定された場合、前記車両の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所から移動先を決定する移動先決定ステップと、
前記車両に前記移動先への移動を指示する移動指示ステップとを含む
車両制御方法。
【請求項13】
前記乗り捨て判定ステップは、前記車両の状態として、ユーザが降車時に行う操作を示す情報、前記車両に掛かる加重変化、ドアの開閉、又はドアのロックに基づき、前記車両が乗り捨てられたかを判定する
請求項１２記載の車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、無人走行可能な車両が乗り捨てられた場合、当該車両を無人走行により待機場所へと移動させる車両制御装置及び車両制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、自動走行可能な車両である自動運転車（電気自動車等）を用いたシステムについて、開示されている。特許文献１では、降車後の振る舞いの設定を受け付ける自動運転車が開示されている。また、降車後の振る舞いを「返却」に設定することで、自動運転車が、乗り捨て後に、最寄りのレンタカー会社の駐車場など、所定の返却用の場所に戻ることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】国際公開第２０１５／１６６８１１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このようなシステムでは、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置することが望まれている。
【0005】
そこで、本発明は、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる車両制御装置又は車両制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様に係る車両制御装置は、前記車両の状態に基づき、前記車両が目的地にて乗り捨てられたかを判定する乗り捨て判定部と、前記乗り捨て判定部にて自動走行可能な車両が乗り捨てられたと判定された場合、当該車両を自動走行により待機場所へと移動させる車両制御装置であって、前記車両が乗り捨てられた場合、前記車両の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所から移動先を決定する移動先決定部と、前記車両に前記移動先への移動を指示する移動指示部とを備える。
【発明の効果】
【0007】
本発明は、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる車両制御装置又は車両制御方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
本発明の一態様に係る車両制御装置は、自動走行可能な車両が乗り捨てられた場合、当該車両を自動走行により待機場所へと移動させる車両制御装置であって、前記車両が乗り捨てられた場合、前記車両の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所から移動先を決定する移動先決定部と、前記車両に前記移動先への移動を指示する移動指示部とを備える。
【0010】
この構成によれば、当該車両制御装置は、車両の需要予測情報を用いて、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる。また、このように適切な位置を決定できることで車両の再移動等の発生を抑制できるので、車両の燃料の消費を低減できる。また、再度の演算及び指示等の発生を抑制できるので、車両制御装置の処理量を低減できる。
【0011】
例えば、前記移動先決定部は、前記複数の待機場所のうち、前記現在位置から、予め定められた範囲に含まれる複数の移動先候補を判定し、前記需要予測情報に基づいて、前記複数の移動先候補から前記移動先を決定してもよい。
【0012】
例えば、前記車両は電動車両であり、前記待機場所には、前記車両の充電器が設置されており、前記移動先決定部は、前記車両が乗り捨てられた場合、前記現在位置と、前記待機場所位置と、前記需要予測情報と、前記車両の現在の蓄電量である現在蓄電量と、に基づいて前記移動先を決定してもよい。
【0013】
この構成によれば、当該車両制御装置は、乗り捨てられた車両を、当該車両の蓄電量に基づき適切な位置に配置できる。
【0014】
例えば、前記移動先決定部は、前記複数の待機場所のうち、前記現在位置から、前記現在蓄電量で走行可能な範囲に含まれる複数の移動先候補を判定し、前記需要予測情報に基づいて、前記複数の移動先候補から前記移動先を決定してもよい。
【0015】
例えば、前記移動先決定部は、前記車両が乗り捨てられた場合、前記現在位置と、前記待機場所位置と、前記需要予測情報と、複数の車両の情報と、に基づいて前記移動先を決定してもよい。
【0016】
この構成によれば、当該車両制御装置は、複数の車両の情報を用いて、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる。
【0017】
例えば、前記車両制御装置は、さらに、人口情報に基づき、前記需要予測情報を決定する需要予測部を備えてもよい。
【0018】
この構成によれば、当該車両制御装置は、適切な需要予測情報を生成できる。
【0019】
例えば、前記車両制御装置は、さらに、動的な消費電力データに基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備えてもよい。
【0020】
この構成によれば、当該車両制御装置は、消費電力データに基づく動的な需要予測情報を生成できる。
【0021】
例えば、前記車両制御装置は、さらに、店舗の動的な売り上げデータに基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備えてもよい。
【0022】
この構成によれば、当該車両制御装置は、売り上げデータに基づく動的な需要予測情報を生成できる。
【0023】
例えば、前記車両制御装置は、さらに、天気予報情報に基づき、動的な前記需要予測情報を決定する需要予測部を備えてもよい。
【0024】
この構成によれば、当該車両制御装置は、天気予報情報に基づく動的な需要予測情報を生成できる。
【0025】
例えば、前記車両制御装置は、さらに、前記車両の状態に基づき、前記車両が乗り捨てられたかを判定する乗り捨て判定部を備えてもよい。
【0026】
例えば、前記乗り捨て判定部は、前記車両の状態として、前記車両の速度、前記車両に掛かる加重変化、ドアの開閉、又はドアのロックに基づき、前記車両が乗り捨てられたかを判定してもよい。
【0027】
この構成によれば、当該車両制御装置は、適切に車両の乗り捨てを判定できる。
【0028】
また、本発明の一態様に係る車両制御方法は、自動走行可能な車両が乗り捨てられた場合、当該車両を自動走行により待機場所へと移動させる車両制御方法であって、前記車両が乗り捨てられた場合、前記車両の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所から移動先を決定する移動先決定ステップと、前記車両に前記移動先への移動を指示する移動指示ステップとを含む。
【0029】
これによれば、当該車両制御方法は、車両の需要予測情報を用いて、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる。
【0030】
また、車両の需要予測情報を用いて、車両を適切な位置に配置する構成は、自転車シェアリングシステムにも適用できる。
【0031】
前記自転車シェアリングシステムは、複数の待機場所の各々に待機している自転車の数と、自転車の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所の一つである移動先にユーザが自転車を移動させた場合の、前記ユーザに与えられるインセンティブを決定するインセンティブ決定部と、前記移動先と前記インセンティブとを前記ユーザに提示する提示部とを備える。
【0032】
この構成によれば、当該自転車シェアリングシステムは、車両の需要予測情報を用いて、車両が適切が位置に配置されるようにユーザを誘導できる。また、このように適切な位置を決定できることで、再度の演算及び指示等の発生を抑制できるので、制御装置の処理量を低減できる。
【0033】
また、前記インセンティブ決定部は、自転車の現在の位置から前記移動先までの距離が長いほど前記インセンティブを多くしてもよい。
【0034】
この構成によれば、当該自転車シェアリングシステムは、適切なインセンティブを決定できる。
【0035】
また、前記インセンティブ決定部は、前記需要予測情報で示される前記移動先における需要予測に対して、前記移動先に存在する自転車の数が少ないほど前記インセンティブを多くしてもよい。
【0036】
この構成によれば、当該自転車シェアリングシステムは、車両がより適切が位置に配置されるようにユーザを誘導できる。
【0037】
また、前記自転車シェアリング方法は、複数の待機場所の各々に待機している自転車の数と、自転車の需要予測情報と、に基づいて、前記複数の待機場所の一つである移動先にユーザが自転車を移動させた場合の、前記ユーザに与えられるインセンティブを決定するインセンティブ決定ステップと、前記移動先と前記インセンティブとを前記ユーザに提示する提示ステップとを含む。
【0038】
これによれば、当該自転車シェアリング方法は、車両の需要予測情報を用いて、車両が適切が位置に配置されるようにユーザを誘導できる。
【0039】
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【0040】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【0041】
（実施の形態１）
まず、本実施の形態に係る車両制御システムの構成を説明する。図１は、本実施の形態に係る車両制御システム１００の構成を示す図である。図１に示すように、車両制御システム１００は、複数の車両１０２と、複数の車両１０２を制御する車両制御装置１０１とを含む。
まず、本実施の形態に係る車両制御システムの構成を説明する。図１は、本実施の形態に係る車両制御システム１００の構成を示す図である。図１に示すように、車両制御システム１００は、複数の車両１０２と、複数の車両１０２を制御する車両制御装置１０１とを含む。
【0042】
複数の車両１０２の各々は、例えば、自動運転機能を有する電気自動車等の電動車両であり、自動走行（例えば無人走行）可能である。
【0043】
例えば、図２に示すように車両１０２は、街中の狭小なスペースにおいて駐車及び充電可能である。これにより、ユーザは、街中のいろいろな待機場所に駐車されている車両１０２を利用することができる。例えば、ユーザは、駐車されている車両１０２に乗車し、目的地を設定する。これにより、車両１０２は、ユーザを乗せた状態で、設定された目的まで自動走行する。なお、目的地の設定は、ユーザが車両１０２に乗車する前に、携帯端末等を介してユーザによって予め設定されてもよい。そして目的地においてユーザが降車すると、車両１０２は、待機場所まで自動走行し、待機及び充電を行う。なお、目的地においてユーザが降車することを乗り捨てと呼ぶ。
【0044】
なお、ユーザが乗車している状態では、自動走行ではなく、ユーザが車両１０２を運転してもよい。
【0045】
また、ユーザが待機場所を訪れるのではなく、携帯端末等を介したユーザの指示、又は予約に基づき、車両１０２は、ユーザの指定した乗車場所まで自動走行により移動してもよい。この場合、ユーザの指定した乗車場所から最寄りの車両１０２を乗車場所まで自動走行により移動してもよい。また、ユーザの指定した乗車場所から最寄りの車両１０２ではなく、ユーザの設定した目的地に基づいて乗車場所まで自動走行により移動する車両１０２を決定してもよい。例えば、ユーザの設定した目的地付近に向かって回送中の車両１０２を乗車場所まで自動走行により移動することで、効率的な配車を実現できる。
【0046】
また、待機場所とは、図２に示すような個人の駐車スペースに限らず、事業者が駐車場事業を経営する駐車スペース、又は公的な駐車スペース等であってもよい。ここで、待機場所には、車両１０２の充電器が設置されている。車両１０２への充電は、例えば、充電用コネクタを物理的に接続する方法、又は、非接触充電により自動的に行われる。なお、充電作業の一部又は全ては、待機場所に駐在する作業員等により行われてもよい。
【0047】
車両制御装置１０１は、複数の車両１０２と通信網等を介して通信可能である。この車両制御装置１０１は、車両１０２が乗り捨てられた場合、当該車両１０２を自動走行（例えば無人走行）により待機場所へと移動させる。
【0048】
次に、車両制御装置１０１の構成を説明する。図３は、車両制御装置１０１の構成を示すブロック図である。図３に示すように、車両制御装置１０１は、車両情報取得部１１１と、乗り捨て判定部１１２と、記憶部１１３と、移動先決定部１１４と、移動指示部１１５と、待機場所管理部１１６と、需要予測部１１７と、車両情報管理部１１８とを備える。
【0049】
車両情報取得部１１１は、車両１０２から車両状態情報を取得する。車両状態情報は、例えば、車両の状態及び位置を示す。
【0050】
乗り捨て判定部１１２は、車両１０２から取得された車両状態情報で示される車両１０２の状態に基づき、車両１０２が乗り捨てられたか否かを判定する。
【0051】
記憶部１１３は、複数の待機場所の位置である待機場所位置を示す待機場所情報１２１と、車両の需要予測分布を示す需要予測情報１２２と、複数の車両１０２の状態及び分布（位置）を示す車両情報１２３とを記憶する。
【0052】
移動先決定部１１４は、車両１０２が乗り捨てられた場合、待機場所情報１２１で示される複数の待機場所から車両１０２の移動先を決定する。具体的には、移動先決定部１１４は、車両１０２の現在の位置である現在位置と、待機場所情報１２１で示される複数の待機場所の位置と、需要予測情報１２２で示される車両の需要予測分布と、車両情報１２３で示される複数の車両の分布と、に基づいて、複数の待機場所から移動先を決定する。
【0053】
移動指示部１１５は、決定された移動先への移動を車両１０２に指示する。
【0054】
待機場所管理部１１６は、複数の待機場所の状態を管理する。例えば、待機場所管理部１１６は、複数の車両１０２から、当該車両１０２がどの待機場所に待機中であるかを示す情報、又は、各待機場所から当該待機場所が空いているかを示す情報を定期的に取得し、得られた情報に基づき、各待機場所が空き状態であるかを管理する。
【0055】
需要予測部１１７は、車両の需要予測分布を算出し、算出結果を需要予測情報１２２として記憶部１１３に格納する。
【0056】
車両情報管理部１１８は、複数の車両１０２から得られた当該車両の車両状態情報に基づき、車両情報１２３を更新する。
【0057】
次に、車両制御装置１０１の動作を説明する。図４は、車両１０２及び車両制御装置１０１の動作を示す図である。なお、以下では、簡単化のため、１台の車両１０２に対する車両制御装置１０１の動作を説明するが、実際には、以下に示す動作が各車両１０２に対して行われる。
【0058】
図４に示すように、車両１０２は、車両状態情報を定期的に車両制御装置１０１へ送信する（Ｓ１０１、Ｓ１０３）。また、車両制御装置１０１は、受信した車両状態情報を用いて、車両１０２が乗り捨てられてかを判断する（Ｓ１０２、Ｓ１０４）。
【0059】
車両１０２が乗り捨てられたと判断された場合（Ｓ１０４）、車両制御装置１０１は、車両１０２の位置情報と、車両１０２の蓄電量情報との取得要求を車両１０２に送信する（Ｓ１０５）。取得要求を受信した車両１０２は、位置情報及び蓄電量情報を車両制御装置１０１に送信する（Ｓ１０６）。
【0060】
次に、車両制御装置１０１は、受信した位置情報及び蓄電量情報を用いて移動先を決定し（Ｓ１０７）、車両１０２へ、決定した移動先への移動指示を送信する（Ｓ１０８）。移動指示を受信した車両１０２は、指示された移動先へ移動する（Ｓ１０９）。
【0061】
なお、ここでは、乗り捨てと判定された場合に、位置情報及び蓄電量情報を取得する例を示すが、位置情報及び蓄電量情報は車両状態情報に含まれ、車両１０２から定期的に送信されてもよい。
【0062】
図５は、車両制御装置１０１の動作を示すフローチャートである。まず、車両情報取得部１１１は、車両状態情報を車両１０２から取得する（Ｓ１１１）。
【0063】
次に、乗り捨て判定部１１２は、取得した車両状態情報を用いて車両１０２が乗り捨てられたか否かを判定する（Ｓ１１２）。
【0064】
具体的には、例えば、ユーザが降車時に、車両１０２に備え付けられているボタンを押す。そして、このボタンが押されたことを示す情報が車両状態情報に含まれる。乗り捨て判定部１１２は、ボタンが押されたことを示す情報が車両状態情報に含まれる場合に、車両１０２が乗り捨てられたと判定する。なお、ユーザが降車時に行う操作はボタンの押下に限らず、タッチパネル又は音声入力等の他のユーザインタフェースを介した入力操作であってもよい。また、これらのユーザインタフェースは、車両１０２に設けられている必要なく、例えば、ユーザが所持するスマートフォン又は携帯端末等を介した入力であってもよい。
【0065】
または、乗り捨て判定部１１２は、車両状態情報で示される車両１０２の状態に基づき、乗り捨てを判定してもよい。例えば、車両状態情報は、車両１０２の速度を示し、乗り捨て判定部１１２は、この速度に基づき、当該車両１０２が乗り捨てられたかを判定してもよい。具体的には、乗り捨て判定部１１２は、車両１０２の速度がゼロ（停止状態）となり、予め定められた時間以上、その状態が継続している場合に、乗り捨てと判定する。
【0066】
または、乗り捨て判定部１１２は、車両状態情報に基づき、ユーザの降車を検知してもよい。例えば、乗り捨て判定部１１２は、ドアが開閉され、開閉後にドアがロックされた場合に、乗り捨てと判定してもよい。または、車両状態情報は、タイヤ、サスペンション又はシートに掛かる加重を示し、乗り捨て判定部１１２は、予め定められた量以上、加重が変化（減少）した場合に、乗り捨てと判定してもよい。このように、乗り捨て判定部１１２は、車両１０２に掛かる加重変化、ドアの開閉、又はドアのロックにも基づき、車両１０２が乗り捨てられたかを判定してもよい。なお、乗り捨て判定部１１２は、上記の複数の判定方法のうち２以上を組み合わせて用いてもよい。
【0067】
乗り捨てと判定されなかった場合（Ｓ１１２でＮｏ）、車両情報取得部１１１は、所定時間後に再度、車両状態情報を車両１０２から取得し（Ｓ１１１）、乗り捨て判定部１１２は、取得された車両状態情報を用いて車両１０２が乗り捨てられたか否かを判定する（Ｓ１１２）。
【0068】
一方、乗り捨てと判定された場合（Ｓ１１２でＹｅｓ）、移動先決定部１１４は、乗り捨てられた車両１０２の位置と、当該車両１０２の蓄電量と、待機場所の情報と、需要予測分布とを取得する（Ｓ１１３）。具体的には、乗り捨てられた車両１０２の位置、及び当該車両１０２の蓄電量を示す情報は、車両情報取得部１１１により車両１０２から取得される。また、待機場所の情報及び需要予測分布は、待機場所情報１２１及び需要予測情報１２２として記憶部１１３に記憶されている。
【0069】
次に、移動先決定部１１４は、取得した、乗り捨てられた車両１０２の位置と、当該車両１０２の蓄電量と、待機場所の情報と、需要予測分布とを用いて移動先を決定する（Ｓ１１４）。なお、この処理の詳細は後述する。
【0070】
最後に、移動指示部１１５は、決定された移動先への移動を車両１０２に指示する（Ｓ１１５）。
【0071】
次に、移動先決定部１１４による移動先決定処理（Ｓ１１４）の詳細を説明する。以下では、まず、需要予測分布及び蓄電量を用いた移動先決定処理について説明する。図６は、この処理のフローチャートである。図７は、待機場所情報１２１の一例を示す図である。
【0072】
図７に示すように、待機場所情報１２１は、複数の待機場所ごとに、当該待機場所を識別するための情報である待機場所ＩＤと、当該待機場所の位置を示す位置情報（位置（ｘ、ｙ））と、当該待機場所が使用中か空き状態（使用可能）かを示す利用状態情報とを含む。なお、ここでは、位置情報として二次元座標が示されているが、三次元座標であってもよいし、住所等であってもよい。
【0073】
また、利用状態情報は、待機場所管理部１１６により順次更新される。具体的には、待機場所管理部１１６は、例えば、複数の車両１０２から定期的に位置情報を取得し、得られた位置情報が待機場所の位置情報と一致する場合に、その待機場所が使用中であると判定する。なお、待機場所管理部１１６は、各車両１０２から当該車両１０２が待機状態であることを示す情報と、現在使用中の待機場所の待機場所ＩＤとを取得し、これらの情報に基づき、利用状態情報を更新してもよい。または、待機場所管理部１１６は、待機場所に設置された装置から当該待機場所が使用中か空き状態かを示す情報を通信網等を介して取得し、取得した情報に基づき利用状態情報を更新してもよい。
【0074】
また、待機場所情報１２１は、図８に示すような地図情報であってもよい。
【0075】
図６に示すように、移動先決定部１１４は、まず、乗り捨てられた時点での車両１０２の位置である現在位置と、乗り捨てられた時点での車両１０２の蓄電量である現在蓄電量とを用いて、車両１０２が現在蓄電量で走行可能な移動可能範囲を判定する（Ｓ１２１）。
【0076】
例えば、図９に示すように、移動先決定部１１４は、車両１０２の現在位置を中心とする同心円を移動可能範囲として決定する。また、この同心円の半径は、蓄電量に比例して増加する。なお、同心円の半径と蓄電量との関係は予め設定されていてもよいし、車両１０２の過去の走行履歴に基づき決定されてもよい。走行履歴を用いる場合には、車両１０２ごとに当該車両の走行履歴に基づき、車両１０２ごとに互いに異なる同心円の半径と蓄電量との関係が設定されてもよい。
【0077】
または、図１０に示すように、蓄電量に加えて、道路状況、又は混雑状況を踏まえて移動可能範囲が決定されてもよい。また、混雑状況は、日（曜日、季節或いは月）又は時間帯ごとに設定され、現在の日時に対応した混雑状況が用いられてもよい。また、通信網等を介して他の装置から現在の混雑状態を示す情報が取得されてもよい。また、混雑状況は、過去の混雑状況から予測されたものでもよい。また、当該車両１０２が、これから移動する際の時々刻々の予測された混雑状況が用いられてもよい。
【0078】
例えば、図１０に示す例では、上及び右の２方向は、道路の混雑度が高いため、移動可能範囲が短く、下及び左の２方向は、道路の混雑度が低いため、移動可能範囲が長い。
【0079】
次に、移動先決定部１１４は、移動可能範囲に含まれる複数の移動先候補を判定する。まず、移動先決定部１１４は、移動可能範囲に使用可能な待機場所が含まれるかを判定する（Ｓ１２２）。移動可能範囲に使用可能な待機場所が含まれない場合（Ｓ１２２でＮｏ）、移動先決定部１１４は、移動指示部１１５を介して、車両１０２に待機指示を送信する（Ｓ１２３）。これにより、車両１０２はその場に待機する。また、移動先決定部１１４は、所定時間後に待機場所情報１２１を更新し（Ｓ１２４）、更新された待機場所情報１２１を用いて、再度ステップＳ１２２の処理を行う。これにより、車両１０２の近くの待機場所が空いたタイミングで、その待機場所への移動指示が行われる。
【0080】
一方、移動可能範囲に使用可能な待機場所が含まれる場合（Ｓ１２２でＹｅｓ）、移動先決定部１１４は、移動可能範囲に使用可能な待機場所が複数含まれるかを判定する（Ｓ１２５）。移動可能範囲に使用可能な待機場所が複数含まれない場合、つまり、移動可能範囲に一つの使用可能な待機場所のみが含まれる場合（Ｓ１２５でＮｏ）、移動先決定部１１４は、その待機場所を移動先に決定する（Ｓ１２６）。
【0081】
一方、移動可能範囲に使用可能な待機場所が複数含まれる場合（Ｓ１２５でＹｅｓ）、移動先決定部１１４は、需要予測分布を用いて、移動可能範囲に含まれる複数の使用可能な待機場所である複数の移動先候補からが移動先を決定する（Ｓ１２７）。
【0082】
図１１は、移動先候補の一例を示す図である。なお、図１１では、待機場所として使用可能な待機場所のみを記載している。この例では、車両Ａに対して、待機場所１、待機場所２及び待機場所３の３つの移動先候補が存在する。
【0083】
図１２は、需要予測情報１２２の一例を示す図である。図１２に示すように、需要予測情報１２２は、例えば、乗車ユーザの出現頻度の高いスポットを示す。なお、乗車ユーザの出現頻度は段階的に設定されていてもよい。
【0084】
また、需要予測情報１２２は、図１３に示すような人口分布に基づき決定されてもよい。つまり、需要予測部１１７は、外部から取得した人口分布に基づき、需要予測分布を決定する。具体的には、需要予測部１１７は、人口が多いほど需要が高いと判定する。
【0085】
また、需要予測部１１７は、建物の分布（例えば、建物の平面的な情報）を考慮して、人口分布又は需要予測を決定してもよい。例えば、需要予測部１１７は、建物容積又は床面積の分布を考慮して、人口分布又は需要予測を決定してもよい。具体的には、需要予測部１１７は、建物容積が大きいほど又は床面積が広いほど、人口が多い又は需要が多いと判定してもよい。
【0086】
また、需要予測部１１７は、居住者マップを考慮して、人口分布又は需要予測を決定してもよい。つまり、需要予測部１１７は、居住者が多いほど、人口が多い又は需要が多いと判定してもよい。
【0087】
また、需要予測部１１７は、時刻ごとに異なる需要予測分布を決定してもよい。例えば、需要予測部１１７は、昼間の人口マップを用いて昼間用の需要予測分布を生成し、夜間の人口マップを用いて夜間用の需要予測分布を生成してもよい。
【0088】
また、需要予測部１１７は、リアルタイムの情報を用いて、動的な需要予測分布を生成してもよい。例えば、需要予測部１１７は、リアルタイムの情報を用いて、動的な人口分布を生成し、生成した人口分布に基づき、動的な需要予測分布を生成してもよい。
【0089】
例えば、需要予測部１１７は、動的な（リアルタイムの）消費電力データに基づき、動的な需要予測分布を決定してもよい。例えば、需要予測部１１７は、該当エリア内のスマートメーターの電力データを分析することで、動的な人口分布を生成する。つまり、需要予測部１１７は、消費電力が多いエリアほど人口が多い（需要が高い）と判定する。
【0090】
または、需要予測部１１７は、店舗の動的な売り上げデータに基づき、動的な需要予測分布を決定してもよい。具体的には、需要予測部１１７は、該当エリア内の店舗の売り上げ状況を分析することで、動的な人口分布を生成する。つまり、需要予測部１１７は、売り上げが多いエリアほど人口が多い（需要が高い）と判定する。例えば、需要予測部１１７は、店舗のＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ Ｏｆ Ｓａｌｅｓ）データを収集し、収集したデータを分析することで、動的な人口分布を生成する。
【0091】
または、需要予測部１１７は、過去の利用履歴を用いて、需要予測分布を生成してもよい。具体的には、需要予測部１１７は、各車両１０２のＧＰＳデータに基づき、過去の利用開始位置を特定し、利用開始位置として用いられた回数が多いエリアほど需要が高いと判定する。
【0092】
または、需要予測部１１７は、タクシーの乗降傾向の情報を取得し、乗車が多いエリアほど需要が高いと判定してもよい。
【0093】
または、需要予測部１１７は、現在の天気又は天気予報情報に基づき、動的な需要予測分布を決定してもよい。具体的には、需要予測部１１７は、雨が降っている地域、又はこれから雨が降る地域ほど需要が高いと判定する。
【0094】
なお、需要予測部１１７は、上記の複数の手法のうち２以上を組み合わせてもよい。
【0095】
図１４は、需要予測分布が、図１２に示すような乗車ユーザの出現頻度の高いスポットを示す情報である場合の動作を説明するための図である。図１４に示す例では、移動可能範囲内に３つの待機場所１～３が存在する。また、車両Ａから待機場所１～３までの距離は概ね等しい。この場合、移動先決定部１１４は、乗車ユーザの出現頻度の高いスポット１及び２に近い、待機場所１を移動先に決定する。
【0096】
なお、上記説明では、蓄電量に応じて決定される移動可能範囲内の待機場所が移動先候補と判定される例を述べたが、予め定められた範囲に含まれる待機場所が移動先候補と判定され、需要予測分布に基づいて、複数の移動先候補から移動先が決定されてもよい。
【0097】
例えば、蓄電量が予め定められた閾値より多い場合には、蓄電量が用いられなくてもよい。また、待機場所が多く存在する特定地域においては、蓄電量が用いられてなくてもよい。
【0098】
また、移動先決定部１１４は、さらに、複数の車両１０２の分布を用いて移動先を決定してもよい。図１５は、車両情報１２３の一例を示す図である。図１５に示すように、車両情報１２３は、車両１０２ごとに、当該車両１０２を識別するための車両ＩＤと、当該車両１０２の現在位置（位置（ｘ、ｙ））と、当該車両１０２の利用状態と、当該車両１０２の移動先とを示す。
【0099】
ここで利用状態は、待機場所に停車中の状態（使用可能）と、ユーザが利用中の状態（利用中）と、乗り捨て後に待機場所に移動中の状態（帰還中）と、乗り捨て後にその場に待機している状態（待機中）とを含む。また、利用中の場合にはその目的地が移動先に設定され、帰還中の場合にはその移動先の待機場所が移動先に設定される。
【0100】
また、これらの情報は、複数の車両１０２から定期的に車両制御装置１０１に送信される。なお、現在位置及び移動先として二次元座標が示されているが、三次元座標であってもよいし、住所等であってもよい。また、現在位置又は移動先が待機場所である場合には待機場所ＩＤが用いられてもよい。
【0101】
図１６は、車両１０２の分布を用いた場合の移動先決定部１１４による移動先決定処理のフローチャートである。まず、移動先決定部１１４は、需要予測分布に基づき、各移動先候補の第１評価値を決定する（Ｓ１３１）。具体的には、移動先決定部１１４は、需要予測が高いエリア内の待機場所、又は需要予測が高いエリアに近い待機場所ほど、第１評価値を高く設定する。また、需要予測により需要度合いが示される場合には、移動先決定部１１４は、需要度合いが高いエリア内の待機場所、又は需要度合いが高いエリアに近い待機場所ほど、第１評価値を高く設定する。
【0102】
次に、移動先決定部１１４は、現在位置から待機場所までの距離に基づき、各移動先候補の第２評価値を決定する（Ｓ１３２）。具体的には、移動先決定部１１４は、距離が短いほど第２評価値を高く設定する。なお、混雑状況等が考慮される場合には、距離の代わりに移動に要する時間が用いられてもよい。この場合、移動先決定部１１４は、時間が短いほど第２評価値を高く設定する。
【0103】
次に、移動先決定部１１４は、車両の分布に基づき、各移動先候補の第３評価値を決定する（Ｓ１３３）。具体的には、移動先決定部１１４は、車両が多く存在するエリア、又はそのエリアの周辺に車両が多く存在するエリアほど、第３評価値を低く設定する。なお、ここでの判定に用いられる車両とは、利用可能な車両（例えば、図１５における使用可能の車両）である。なお、移動先決定部１１４は、現在移動中の車両を加味し、所定の時間後の車両分布に基づき、第３評価値を決定してもよい。
【0104】
最後に、移動先決定部１１４は、第１評価値、第２評価値及び第３評価値に基づき移動先を決定する（Ｓ１３４）。例えば、移動先決定部１１４は、第１評価値、第２評価値及び第３評価値を加算することで、最終的な評価値を算出し、最終的な評価値が最も高い移動先候補を移動先に決定する。
【0105】
なお、上記説明では、第１評価値と第３評価値と個別に算出しているが、例えば、需要予測と車両分布とに基づき、各エリアで不足している車両の数を算出し、当該不足している車両の数に基づき評価値を決定してもよい。つまり、移動先決定部１１４は、車両が不足しているエリア内、又はそのエリアに近い待機場所ほど評価値を高く設定する。
【0106】
また、図３では、車両制御装置１０１が、車両１０２とは別の単一の装置（例えばサーバ）として実現される例を示しているが、車両制御装置１０１の機能は、互いに通信可能な複数の装置により実現されてもよい。例えば、待機場所管理部１１６と、需要予測部１１７と、車両情報管理部１１８とは、別の装置に設けられ、車両制御装置１０１は、当該装置で生成された待機場所情報１２１、需要予測情報１２２及び車両情報１２３を取得し、取得した情報を記憶部１１３に記憶してもよい。
【0107】
また、車両制御装置１０１の機能の一部が車両１０２内に設けられてもよい。図１７は、車両制御装置１０１の機能の一部が車両１０２内に設けられている例を示す図である。図１７の例では、車両１０２内の車両制御装置１０１は、上述した車両情報取得部１１１と、乗り捨て判定部１１２と、移動先決定部１１４と、移動指示部１１５とを備える。また、車両１０２の外部に設けられたサーバ等である管理装置１３０は、上述した記憶部１１３と、待機場所管理部１１６と、需要予測部１１７と、車両情報管理部１１８とを備える。
【0108】
また、車両制御装置１０１は、管理装置１３０と通信する通信部１３１を備える。通信部１３１は、車両状態情報の送信、及び待機場所情報１２１、需要予測情報１２２及び車両情報１２３の受信を行う。
【0109】
以上のように、本実施の形態に係る車両制御装置１０１は、車両１０２が乗り捨てられた場合に、車両１０２の現在の位置である現在位置と、複数の待機場所の位置である待機場所位置と、車両の需要予測分布と、に基づいて、複数の待機場所から移動先を決定する。これにより、車両制御装置１０１は、車両の需要予測分布を用いて、乗り捨てられた車両を適切な位置に配置できる。
【0110】
さらに、車両制御装置１０１は、車両１０２が乗り捨てられた場合、車両１０２の現在の蓄電量である現在蓄電量に基づいて移動先を決定する。これにより、車両制御装置１０１は、乗り捨てられた車両１０２の蓄電量を加味して、当該車両１０２を適切な位置に配置できる。
【0111】
さらに、車両制御装置１０１は、車両１０２が乗り捨てられた場合、複数の車両１０２の分布に基づいて移動先を決定する。これにより、車両制御装置１０１は、複数の車両１０２の分布を加味して、乗り捨てられた車両１０２を適切な位置に配置できる。
【0112】
ここで、車両１０２が乗り捨てられた時点では、車両１０２の分布が偏っており、利用したいユーザの分布に即した配置になっていないことがある。この場合、車両１０２を利用したいユーザの近くに車両１０２が配置されていない場合があり、ユーザは車両１０２を利用することができない。
【0113】
一方で、上述したように本実施の形態に係る車両制御装置１０１は、あるユーザが車両１０２の利用を終えた後、次のユーザの利用に備えて車両１０２を移動する。つまり、車両制御装置１０１は、利用したいユーザの分布に即して複数の車両１０２を配置する。これにより、ユーザが利用したいときに、常に近くに車両１０２が配置されているという環境を実現できる。
【0114】
また、上記システムは、以下のようなシステムにも適用できる。
【0115】
まず、利用者は、自身の現在位置と行き先をタブレット端末等で指示する。指示された条件に基づき、コミュニティカーである車両１０２が上記利用者の現在位置に配送される。
【0116】
利用終了後、利用者が、車両１０２等に設けられた終了ボタンを押すと利用料金がクレジット精算される。
【0117】
使用の終了した車両１０２は、センターの指示に従って、駐車場所又は次の利用者の呼び出し場所へ回送される。
【0118】
回送される先は、上述したような、時間帯、天候予想、及び過去の利用状況に基づく、需要予測、又は行き先予測等に基づき決定される。
【0119】
利用予約が入っている場合は、その予約の内容を勘案し、利用に最も適した車両が配車される。具体的には、迎車にかかる時間、又は走行可能距離等が勘案される。また、行き先からの戻る際には、次の利用予想なども勘案される。
【0120】
例えば、同地点から同一行き先で利用したとしても、時間帯、及びその後の天候予測などにより、利用後に待機する場合もあれば、戻る先が異なる場合もある。例えば、夕方であれば駅前周辺等に多くの車両が配置され、朝方であれば、住宅地周辺等に多くの車両が配置される。
【0121】
戻り先への走行中に利用予約が入った場合、又は走行中に予定経路で利用申し込みがあった場合には、センターの承認により経路が変更される。
【0122】
また、上記需要予測に、機械学習が用いられてもよい。例えば、時間帯及び天候等の各種パラメータと、実際に利用があった地点の履歴情報とを入力として用いて機械学習が行われる。なお、需要は変化するものであるため、より新しいパラメータ及び履歴情報ほど優先度が高くなるように機械学習が行われてもよい。
【0123】
以上、本実施の形態に係る車両制御装置１０１及び車両制御システムについて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。
【0124】
例えば、上記説明では、人を輸送する場合を例に説明を行ったが、物を輸送する場合にも本実施の形態の手法を適用できる。
【0125】
また、上記説明では、車両１０２が電動車両である場合を例に説明したが、車両１０２の動力源は電力に限らず、公知の任意の動力源を用いてもよい。また、複数の動力源を用いるハイブリッドカー等であってもよい。
【0126】
（実施の形態２）
本実施の形態では、複数の自転車の分布の偏りを抑制できる自転車シェアリングシステムについて説明する。
本実施の形態では、複数の自転車の分布の偏りを抑制できる自転車シェアリングシステムについて説明する。
【0127】
まず、本実施の形態に係る自転車シェアリングシステムの構成を説明する。図１８は、本実施の形態に係る自転車シェアリングシステム２００の構成を示す図である。図１８に示すように、自転車シェアリングシステム２００は、制御装置２０１と、複数の自転車２０２と、複数のドッキングステーション２０４と、ユーザ端末２０５とを含む。
【0128】
ドッキングステーション２０４は、複数の待機場所の各々に設けられている。自転車２０２は、待機時において、ドッキングステーション２０４に連結され、ロックされている。
【0129】
ユーザ端末２０５は、ユーザ２０３が携帯する端末であり、例えば、スマートフォンである。なお、ユーザ端末２０５は、スマートフォンに限定されず、スマートウォッチ、専用端末、又は、ヘッドマウントディスプレイ等であってもよい。
【0130】
例えば、ユーザ２０３は、専用のアプリケーションをユーザ端末２０５にインストールするとともに、予め自転車シェアリングシステムに登録を行う。次に、ユーザ２０３は、任意のドッキングステーション２０４において、当該ドッキングステーション２０４又は自転車２０２に設けられたリーダー等に、ユーザ端末２０５をかざすことで、ユーザ認証が行われる。これにより、ロックが解除され、ユーザ２０３は自転車２０２を使用することができる。なお、この使用方法は一例であり、認証カード、又は事前に通知されたパスコード等を用いて、ユーザ認証が行われてもよい。
【0131】
また、ユーザ２０３は、自転車２０２の使用後に、任意のドッキングステーション２０４に自転車２０２をロックすることで当該自転車２０２を返却する。
【0132】
制御装置２０１は、複数のドッキングステーション２０４、複数の自転車２０２及びユーザ端末２０５と通信網等を介して通信可能である。なお、これらの通信は他の装置を介して間接的に行われてもよい。この制御装置２０１は、上記のようなユーザの管理等を行う。
【0133】
このようなシステムにより、複数のユーザ２０３により複数の自転車２０２を共有することができる。また、ユーザ２０３は、自転車２０２を借りた場所に当該自転車２０２を返却する必要がなく、任意のドッキングステーション２０４に自転車を返却できるので、ユーザ２０３の利便性を向上できる。
【0134】
一方で、ユーザ２０３が、任意のドッキングステーション２０４に自転車２０２を返却できるため、自転車２０２の分布が偏る場合があるという課題が生じる。これにより、ユーザ２０３が借りたい場所に自転車２０２が存在しないケースが発生し、ユーザ２０３の利便性が低下する。または、自転車２０２を移動させるためのコストが生じるという問題が発生する。本実施の形態では、このような自転車２０２の分布の偏りを低減できる手法について説明する。
【0135】
図１９は、制御装置２０１の構成を示すブロック図である。図１９に示すように、制御装置２０１は、待機場所情報取得部２１１と、位置情報取得部２１２と、記憶部２１３と、インセンティブ決定部２１４と、提示部２１５と、待機場所管理部２１６と、需要予測部２１７と、車両情報取得部２１８と、車両情報管理部２１９とを備える。
【0136】
待機場所情報取得部２１１は、ドッキングステーション２０４から待機場所に待機している自転車２０２の台数を示す待機台数情報を取得する。
【0137】
記憶部２１３は、複数の待機場所の各々に待機している自転車２０２の台数を示す待機場所情報２２１と、自転車の需要予測分布を示す需要予測情報２２２と、複数の自転車２０２の位置及び状態等を示す車両情報２２３とを記憶する。
【0138】
待機場所管理部２１６は、複数の待機場所の状態を管理する。具体的には、待機場所管理部２１６は、待機場所情報取得部２１１が取得した待機台数情報を用いて待機場所情報２２１を更新する。
【0139】
位置情報取得部２１２は、ユーザ端末２０５又は自転車２０２からユーザ２０３の現在位置を取得する。
【0140】
インセンティブ決定部２１４は、複数の待機場所から、ユーザ２０３がその待機場所に移動した場合（つまり、自転車２０２を返却した場合）に、ユーザ２０３にインセンティブが与えられる待機場所である推奨地点を決定する。また、インセンティブ決定部２１４は、ユーザ２０３が推奨地点に移動した場合に、ユーザに与えられるインセンティブを決定する。
【0141】
具体的には、インセンティブ決定部２１４は、複数の待機場所に待機している自転車２０２の数と、自転車の需要予測情報２２２と、に基づいて、推奨地点及びインセンティブを決定する。
【0142】
提示部２１５は、決定された推奨地点及びインセンティブをユーザ２０３に提示する。
【0143】
需要予測部２１７は、自転車２０２の需要予測分布を算出し、算出結果を需要予測情報２２２として記憶部２１３に格納する。
【0144】
車両情報取得部２１８は、自転車２０２から車両状態情報を取得する。車両状態情報は、例えば、車両の状態及び位置を示す。
【0145】
車両情報管理部２１９は、複数の自転車２０２から得られた車両状態情報に基づき、車両情報２２３を更新する。
【0146】
次に、自転車シェアリングシステム２００の動作を説明する。図２０は、自転車シェアリングシステム２００の動作を示す図である。
【0147】
図２０に示すように、ドッキングステーション２０４は、当該ドッキングステーション２０４に待機している自転車２０２の台数を示す待機台数情報を、定期的に又は制御装置２０１からの指示に基づき、制御装置２０１へ送信する（Ｓ２０１）。なお、図２０では１つのドッキングステーション２０４のみを記載しているが、複数のドッキングステーション２０４の各々から待機台数情報が送信される。
【0148】
また、ユーザ端末２０５は、定期的に、又は所定のトリガに基づき、ユーザ端末２０５の位置（つまりユーザ２０３の位置）を示す位置情報を制御装置２０１の送信する。ここで、所定のトリガとは、ユーザ２０３によるユーザ端末２０５への操作、又は、ドッキングステーション２０４へユーザ端末２０５がかざされた場合等である。また、位置情報は、例えば、ユーザ端末２０５が有するＧＰＳ等により得られる。
【0149】
なお、位置情報は必ずしも送信される必要はない。また、位置情報は、自転車２０２又はドッキングステーション２０４が有するＧＰＳ等で得られてもよい。
【0150】
次に、制御装置２０１は、受信した待機台数情報及び位置情報を用いて推奨地点及びインセンティブを決定する（Ｓ２０３）。次に、制御装置２０１は、決定した推奨地点及びインセンティブをユーザ端末２０５に通知する（Ｓ２０４）。ユーザ端末２０５は、通知された推奨地点及びインセンティブをユーザ２０３に提示する。例えば、ユーザ端末２０５は、ユーザ端末２０５が有する表示部に、推奨地点及びインセンティブを表示する。
【0151】
なお、制御装置２０１は、推奨地点及びインセンティブを、自転車２０２又はドッキングステーション２０４に通知し、自転車２０２又はドッキングステーション２０４が、通知された推奨地点及びインセンティブをユーザ２０３に提示してもよい。例えば、自転車２０２又はドッキングステーション２０４は、表示部を備え、当該表示部に推奨地点及びインセンティブを表示する。
【0152】
図２１は、制御装置２０１の動作を示すフローチャートである。まず、車両情報取得部２１８は、複数の待機台数情報を複数のドッキングステーション２０４から取得する（Ｓ２１１）。
【0153】
次に、待機場所管理部２１６は、複数の待機台数情報を用いて、複数の自転車２０２の現在の分布を算出し、待機場所情報２２１を更新する（Ｓ２１２）。
【0154】
図２２は、待機場所情報２２１の一例を示す図である。図２２に示すように、待機場所情報２２１は、複数の待機場所ごとに、当該待機場所を識別するための情報である待機場所ＩＤと、当該待機場所の位置を示す位置情報（位置（ｘ、ｙ））と、当該待機場所に待機可能な自転車２０２の台数を示す待機可能台数情報と、当該待機場所に現在待機している自転車２０２の台数を示す待機台数情報とを含む。なお、ここでは、位置情報として二次元座標が示されているが、三次元座標であってもよいし、住所等であってもよい。また、待機台数情報は、待機場所管理部２１６により順次更新される。また、待機場所情報２２１は、図８に示すような地図情報であってもよい。
【0155】
次に、需要予測部２１７は、複数の自転車２０２の最適な分布を算出し、需要予測情報２２２として記憶部２１３に保存する（Ｓ２１３）。なお、需要予測情報２２２の算出は、予め行われてもよいし、外部から取得された需要予測情報２２２が用いられてもよい。
【0156】
例えば、最適な分布として、地図的に均等に自転車２０２が配置される分布が用いられてもよい。また、需要予測部２１７は、実施の形態１で用いられた需要予測情報１２２の算出方法と同様の方法を用いて、需要予測情報２２２を算出してもよい。具体的には、需要予測情報２２２は、各待機場所の自転車２０２の必要台数を示す。
【0157】
次に、インセンティブ決定部２１４は、位置情報及び需要予測情報２２２を用いて推奨地点及びインセンティブを決定する（Ｓ２１４）。具体的には、インセンティブ決定部２１４は、待機台数が必要台数に満たない待機場所を推奨地点に決定する。なお、インセンティブ決定部２１４は、待機台数が必要台数に満たない待機場所が予め定められた所定数よりも多い場合には、必要台数への不足台数が多い順に、又は必要台数に対する待機台数の割合が少ない順に、上記所定数だけ待機場所を選択し、選択した所定数の待機場所を推奨地点として決定してもよい。
【0158】
また、インセンティブ決定部２１４は、位置情報で示されるユーザ２０３の現在位置から所定範囲に含まれる待機場所を上記判定の対象としてもよい。
【0159】
次に、インセンティブ決定部２１４は、各推奨地点に対するインセンティブを決定する。ここでインセンティブとは、例えば、ユーザ２０３に付与されるポイントである。例えば、ユーザ２０３は、現金の代わりに当該ポイントを用いて、当該自転車シェアリングシステム２００を利用できる。なお、ポイントの利用方法は、任意でよく、他のサービス又は物品との交換等に用いられてもよい。また、インセンティブは、ユーザ２０３による今回又は次回以降における、自転車シェアリングシステム２００の利用料金の割引等であってもよい。
【0160】
具体的には、インセンティブ決定部２１４は、ユーザ２０３（自転車２０２）の現在の位置から推奨地点までの距離が長いほどインセンティブを多くする。ここで距離とは、直線距離であってもよいし、道路上の距離であってもよい。これにより、ユーザ２０３の労力に応じたインセンティブを決定できる。
【0161】
または、インセンティブ決定部２１４は、需要予測情報２２２で示される推奨地点における需要予測に対して、推奨地点に存在する自転車２０２の数が少ないほどインセンティブを多くする。つまり、インセンティブ決定部２１４は、必要台数への不足台数が多いほど、又は必要台数に対する待機台数の割合が少ないほど、インセンティブを多くする。これにより、自転車２０２の不足をより解消できる。
【0162】
なお、インセンティブ決定部２１４は、車両情報２２３を用いて、所定時間後の自転車２０２の分布を予測してもよい。図２３は、車両情報２２３の一例を示す図である。図２３に示すように、車両情報２２３は、自転車２０２ごとに、当該自転車２０２を識別するための車両ＩＤと、当該自転車２０２の現在位置（位置（ｘ、ｙ））と、当該自転車２０２の状態と、当該自転車２０２の移動先とを示す。この車両情報２２３は、車両情報取得部２１８により、自転車２０２、ドッキングステーション２０４又はユーザ端末２０５から取得された情報に基づき、更新される。
【0163】
ここで状態は、待機場所に待機中の状態（使用可能）と、ユーザ２０３が利用中の状態（利用中）とを含む。また、自転車２０２の移動先の待機場所等が予測できる場合には、移動先が示される。例えば、ユーザ端末２０５又は自転車２０２がナビゲーション機能を有し、当該ナビゲーション機能に対して目的地が設定された場合には、当該目的地が移動先として設定される。また、自転車２０２の移動方向又は軌跡から移動先が推定できる場合には、推定された移動先が示される。なお、この推定には、過去の移動履歴等が用いられてもよい。
【0164】
インセンティブ決定部２１４は、推定された移動先の情報を用いて、所定時間後の自転車２０２の分布を算出し、得られた分布と、需要予測情報２２２とを用いて、推奨地点及びインセンティブを決定する。
【0165】
また、インセンティブ決定部２１４は、過去の分布を用いて、所定時間後の自転車２０２の分布を推定してもよい。例えば、過去の分布において、ある時間帯では、特定の待機場所の台数が少なくなる傾向にある場合には、インセンティブ決定部２１４は、当該特定の待機場所の台数を現在の台数より少ない台数に補正したうえで、需要予測情報２２２との比較を行ってもよい。
【0166】
また、直前の期間において、他のユーザに提示した推奨地点については、台数が増加する可能性があるため、インセンティブ決定部２１４は、当該推奨地点の台数を現在の台数より多い台数に補正したうえで、需要予測情報２２２との比較を行ってもよい。または、提示部２１５は、所定の期間内において複数のユーザに推奨地点を提示する場合には、各ユーザに異なる推奨地点を提示してもよい。
【0167】
次に、提示部２１５は、決定された推奨地点及びインセンティブをユーザ２０３に提示する（Ｓ２１５）。図２４は、ユーザ端末２０５に表示される画面例を示す図である。例えば、ユーザ２０３が自転車２０２の利用を開始するために、ユーザ２０３が自転車２０２又はドッキングステーション２０４から所定の範囲内に接近した場合、又は、ユーザ２０３がユーザ端末２０５を自転車２０２又はドッキングステーション２０４にかざした場合に、当該画面が表示される。なお、これらの情報は、自転車２０２、又はドッキングステーション２０４が有する表示部に表示されてもよいし、ユーザ２０３による操作等、他のトリガに基づき表示されてもよい。
【0168】
例えば、図２４に示すように、地図情報に、複数の推奨地点と、各推奨地点のインセンティブ（ポイント）とが表示される。この場合、上記のように提示する推奨地点の数に制限を設けることで、表示される情報が煩雑になることを抑制できる。
【0169】
なお、図２５に示すように、複数の待機場所のうち、推奨地点が強調表示され、ユーザが推奨地点をタップした際に、インセンティブを含む当該推奨地点の情報が表示されてもよい。
【0170】
また、上述したように、推奨地点の数を制限する場合には、現在表示されている地図の範囲に含まれる待機場所から、予め定められた所定数の推奨地点が選択されてもよい。つまり、表示される地図範囲がスクロールされたり、地図の表示倍率が変更された場合に、表示される推奨地点が変更されてもよい。
【0171】
また、ユーザ２０３が自転車２０２を用いて推奨地点に移動し、当該推奨地点に自転車２０２を返却した場合、ユーザ２０３に上記インセンティブが付与される。
【0172】
以上のように、自転車シェアリングシステム２００は、複数の待機場所に待機している自転車２０２の数と、自転車２０２の需要予測情報２２２と、に基づいて、複数の待機場所の一つである移動先（推奨地点）にユーザ２０３が自転車２０２を移動させた場合にユーザ２０３に与えられるインセンティブを決定し、移動先（推奨地点）とインセンティブとをユーザ２０３に提示する。
【0173】
これにより、ユーザ２０３が推奨地点に自転車２０２を移動するように誘導することができる。よって、自転車２０２の偏りを低減できる。例えば、ユーザ２０３の目的地の近くに２つの待機場所が存在し、一方が推奨地点に設定されている場合には、ユーザ２０３が推奨地点への移動を選択するケースが増加する。このように、ユーザ２０３の負荷を増加させることなく、台数が不足している待機場所に自転車２０２を移動させることができる。また、観光などにおいて、ユーザが複数の観光地の順番に訪れようとしている場合、推奨地点に設定されている観光地を先に訪れるなどというケースも想定できる。
【0174】
なお、上記説明では、予め定められた待機場所（ドッキングステーション２０４）が設定されているシステムの例を説明したが、待機場所が設けられておらず、任意の場所に自転車２０２を乗り捨てるようなシステムにおいても本実施の形態の手法を適用できる。このようなシステムでは、例えば、自転車２０２につけられている鍵が、ユーザ端末２０５等により開け閉めされる。
【0175】
この場合には、制御装置２０１は、自転車２０２が有するＧＰＳ等で得られた自転車２０２の位置を管理する。例えば、制御装置２０１は、図２３に示す車両情報２２３に基づき、待機中の自転車２０２の位置を判定する。そして、制御装置２０１は、この待機中の自転車２０２の位置に基づき、複数の自転車２０２の現在の分布を算出する。また、上記の待機場所の代わりに、例えば、地図をメッシュ状に分割した区画が用いられる。インセンティブ決定部２１４は、各区画の、現在の台数と必要台数とを用いて、上記と同様の方法により、推奨地点に相当する推奨区画及び各推奨区画のインセンティブを決定する。なお、区画はメッシュ状に限らず、任意の形状でよい。また、ビル又は交差点といった対象物及びその周辺が一つの区画として設定されてもよい。なお、このような乗り捨てが行われる場合であっても、道路周辺等といった乗り捨て可能な待機場所は規定されている。よって、このような場合においても、複数の待機場所から推奨地点が決定されるといえる。
【0176】
以上、本実施の形態に係る車両制御装置１０１並びに車両制御システム、及び、自転車シェアリングシステム２００並びに制御装置２０１について説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。
【0177】
また、上記実施の形態に係る車両制御装置又は制御装置等に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
【0178】
また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【0179】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【0180】
また、本発明は、車両制御装置により実行される車両制御方法として実現されてもよい。また、本発明は、自転車シェアリングシステム又は制御装置により実行される自転車シェアリング方法又は制御方法として実現されてもよい。
【0181】
また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。
【0182】
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
【0183】
また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【0184】
以上、一つまたは複数の態様に係る車両制御装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【0185】
本発明は、車両制御装置に適用でき、例えば、自動運転可能な電気自動車を用いた輸送システム又は自転車シェアリングシステム等に適用できる。
【符号の説明】
【0186】
１００ 車両制御システム
１０１ 車両制御装置
１０２ 車両
１１１ 車両情報取得部
１１２ 乗り捨て判定部
１１３ 記憶部
１１４ 移動先決定部
１１５ 移動指示部
１１６ 待機場所管理部
１１７ 需要予測部
１１８ 車両情報管理部
１２１ 待機場所情報
１２２ 需要予測情報
１２３ 車両情報
１３０ 管理装置
１３１ 通信部
２００ 自転車シェアリングシステム
２０１ 制御装置
２０２ 自転車
２０３ ユーザ
２０４ ドッキングステーション
２０５ ユーザ端末
２１１ 待機場所情報取得部
２１２ 位置情報取得部
２１３ 記憶部
２１４ インセンティブ決定部
２１５ 提示部
２１６ 待機場所管理部
２１７ 需要予測部
２１８ 車両情報取得部
２１９ 車両情報管理部
２２１ 待機場所情報
２２２ 需要予測情報
２２３ 車両情報
１０１ 車両制御装置
１０２ 車両
１１１ 車両情報取得部
１１２ 乗り捨て判定部
１１３ 記憶部
１１４ 移動先決定部
１１５ 移動指示部
１１６ 待機場所管理部
１１７ 需要予測部
１１８ 車両情報管理部
１２１ 待機場所情報
１２２ 需要予測情報
１２３ 車両情報
１３０ 管理装置
１３１ 通信部
２００ 自転車シェアリングシステム
２０１ 制御装置
２０２ 自転車
２０３ ユーザ
２０４ ドッキングステーション
２０５ ユーザ端末
２１１ 待機場所情報取得部
２１２ 位置情報取得部
２１３ 記憶部
２１４ インセンティブ決定部
２１５ 提示部
２１６ 待機場所管理部
２１７ 需要予測部
２１８ 車両情報取得部
２１９ 車両情報管理部
２２１ 待機場所情報
２２２ 需要予測情報
２２３ 車両情報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】