特許 7571751 配車システム、配車管理方法

(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】2024-10-15

(45)【発行日】2024-10-23

(54)【発明の名称】配車システム、配車管理方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/123 20060101AFI20241016BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20241016BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20241016BHJP

   G16Y 40/10 20200101ALI20241016BHJP

【ＦＩ】

G08G1/123 A

G16Y10/40

G16Y20/20

G16Y40/10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2022034680

(22)【出願日】2022-03-07

(65)【公開番号】P2023130166

(43)【公開日】2023-09-20

【審査請求日】2023-11-30

(73)【特許権者】

【識別番号】000003207

【氏名又は名称】トヨタ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003199

【氏名又は名称】弁理士法人高田・高橋国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】林 勇介

(72)【発明者】

【氏名】河内 太一

(72)【発明者】

【氏名】堀田 大地

【審査官】増子 真

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－０７０９５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０４３０５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－００８５４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１５４６２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０３３８２１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２１－１４０３０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１２８７９９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

Ｇ０１Ｃ ２１／００ － ２１／３６

Ｇ０１Ｃ ２３／００ － ２５／００

Ｂ６０Ｗ １０／００ － １０／３０

Ｂ６０Ｗ ３０／００ － ６０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のＭａａＳ車両と、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと結合され、複数の実行可能なインストラクションを記憶するプログラムメモリと、
を含み、
前記複数の実行可能なインストラクションは、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記複数のＭａａＳ車両の配車計画を生成する配車計画生成処理を実行させるように構成され、
前記複数のＭａａＳ車両は、前記配車計画に従って自律走行を行う１又は複数の自動運転車を含み、
前記配車計画生成処理は、
前記１又は複数の自動運転車の運行設計領域を取得する処理と、
前記１又は複数の自動運転車の運行エリアについて、所定期間未来までの間の運行環境情報の予測を取得する処理と、
前記運行設計領域及び前記運行環境情報の予測に基づいて、前記１又は複数の自動運転車のうち現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される運行不可車両を特定する処理と、
前記運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、前記配車計画を更新する計画更新処理と、
を含み、
前記１又は複数の自動運転車は、
前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、
停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、
前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、
を実施するように構成されている
ことを特徴とする配車システム。

【請求項2】

請求項１に記載の配車システムであって、
前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、
前記複数のＭａａＳ車両から１又は複数の回収車両を選択し、前記１又は複数の回収車両を前記先行車として前記運行不可車両が前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点を通過させるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車システム。

【請求項3】

請求項２に記載の配車システムであって、
前記１又は複数の回収車両は、手動運転車又は更新された前記配車計画において前記運行設計領域を満たす自動運転車である
ことを特徴とする配車システム。

【請求項4】

請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の配車システムであって、
前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、
配車前の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車システム。

【請求項5】

請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の配車システムであって、
前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、
現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点が同一である配車前の前記運行不可車両の集合のそれぞれについて、少なくとも１台の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車システム。

【請求項6】

配車計画に基づいて運行される複数のＭａａＳ車両の配車管理方法であって、
前記複数のＭａａＳ車両は、前記配車計画に従って自律走行を行う１又は複数の自動運転車を含み、
前記配車管理方法は、
前記１又は複数の自動運転車の運行設計領域を取得することと、
前記１又は複数の自動運転車の運行エリアについて、所定期間未来までの間の運行環境情報の予測を取得することと、
前記運行設計領域及び前記運行環境情報の予測に基づいて、前記１又は複数の自動運転車のうち現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される運行不可車両を特定することと、
前記運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、前記配車計画を更新することと、
を含み、
前記１又は複数の自動運転車は、
前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、
停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、
前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、
を実施するように構成され、
前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、
前記複数のＭａａＳ車両から１又は複数の回収車両を選択し、前記１又は複数の回収車両を前記先行車として前記運行不可車両が前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点を通過させるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車管理方法。

【請求項7】

請求項６に記載の配車管理方法であって、
前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、
配車前の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車管理方法。

【請求項8】

請求項６に記載の配車管理方法であって、
前記１又は複数の自動運転車は、
前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、
停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、
前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、
を実施するように構成され、
前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、
現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点が同一である配車前の前記運行不可車両の集合のそれぞれについて、少なくとも１台の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新する
ことを含む
ことを特徴とする配車管理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、車両の配車計画を生成する技術に関する。特に、配車される自動運転車が運行設計領域を満たさなくなる場合に対処する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、自律走行用に構成された第１の走行モードと、パイロット車両によって誘導されるように構成された第２の走行モードと、を含む少なくとも２つの異なる走行モードに適応する自律車両が開示されている。また、第２の走行モードが自律性を保証しないと定義された第２の地理的領域に関連付けられ得ること、及び自律車両が第２の地理的領域において第２の走行モードで走行し得ることが開示されている。

【0003】

その他、本技術分野の技術レベルを示す文献として以下の特許文献２乃至特許文献６がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１９―５１０６７０号公報

【文献】特開２０２１―１６３３６９号公報

【文献】特開２０２１―０４３８９６号公報

【文献】特開２０２０―１０６５２５号公報

【文献】国際公開第２０２０／１９６０８４号

【文献】国際公開第２０２０／１９６０８６号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

近年、移動サービスの提供に供するＭａａＳ（Ｍｏｂｉｌｉｔｙ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）車両の運用に関する様々な技術や事業が注目されている。ＭａａＳ車両の運用においては、一般に、提供する移動サービスの内容やユーザの要求に応じて配車計画が与えられ、配車計画に基づくＭａａＳ車両の運行が行われる。ここで、ＭａａＳ車両には、配車計画に従って自律走行を行う自動運転車が含まれ得る。

【0006】

ところで、自動運転車には、車両又は適用される自動運転システムに応じて、自律走行を継続可能な環境の条件である運行設計領域（ＯＤＤ；Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄｏｍａｉｎ）が定められている。自動運転車は、ＯＤＤが満たさなくなったとき、典型的には、車内のドライバーに運転操作を求めるか、車内にドライバーがいない場合は安全に停車するように動作する。ここで、車内にドライバーがいない自動運転車が停車した場合であって、ＯＤＤを満たさなくなる要因が比較的長期間である場合は、人を派遣して停車した自動運転車を回収することが必要となる。

【0007】

ＭａａＳ車両に含まれ得る自動運転車としては、車内にドライバーがいない自動運転車も想定されている。ＭａａＳ車両の運用において、人を派遣して停車した自動運転車を回収するという対応は、運行の停止による乗客への影響や派遣人員による人件費の増大といった大きなコストが生じ得る。一方で、運行設計領域の広い自動運転車は、一般に搭載するセンサやシステムが高価であり、積極的に採用され難い。このため、このような回収の頻度や回収の手間を低減するための技術が求められている。

【0008】

特許文献１に開示される技術によれば、パイロット車両により、自動運転車をＯＤＤが満たされなくなる領域（第２の地理的領域）からＯＤＤが満たされる領域まで誘導することができる。つまり、パイロット車両があらかじめ用意されていれば、回収の手間を低減することができ、また人を派遣することを要しない。しかしながら、特許文献１に開示される技術では、ＯＤＤが満たされなくなる領域があらかじめ定められていることが必要であり、動的な要因によりＯＤＤが満たされなくなる場合に対処することができない。また、ＯＤＤが満たされなくなる領域にパイロット車両を常駐させることはコストの面からも望ましくない。

【0009】

本開示の１つの目的は、上記の課題を鑑み、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することが可能な技術を提案することにある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

第１の開示は、配車システムに関する。

【0011】

第１の開示に係る配車システムは、複数のＭａａＳ車両と、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと結合され、複数の実行可能なインストラクションを記憶するプログラムメモリと、を含む。前記複数の実行可能なインストラクションは、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記複数のＭａａＳ車両の配車計画を生成する配車計画生成処理を実行させるように構成されている。また前記複数のＭａａＳ車両は、前記配車計画に従って自律走行を行う１又は複数の自動運転車を含んでいる。そして、前記配車計画生成処理は、前記１又は複数の自動運転車の運行設計領域を取得する処理と、前記１又は複数の自動運転車の運行エリアについて、所定期間未来までの間の運行環境情報の予測を取得する処理と、前記運行設計領域及び前記運行環境情報の予測に基づいて、前記１又は複数の自動運転車のうち現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される運行不可車両を特定する処理と、前記運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、前記配車計画を更新する計画更新処理と、を含む。

【0012】

第２の開示は、第１の開示に係る配車システムに対して、さらに以下の特徴を有する配車システムに関する。

【0013】

前記１又は複数の自動運転車は、前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、を実施するように構成されている。

【0014】

第３の開示は、第２の開示に係る配車システムに対して、さらに以下の特徴を有する配車システムに関する。

【0015】

前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、前記複数のＭａａＳ車両から１又は複数の回収車両を選択し、前記１又は複数の回収車両を前記先行車として前記運行不可車両が前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点を通過させるように前記配車計画を更新することを含む。

【0016】

第４の開示は、第３の開示に係る配車システムに対して、さらに以下の特徴を有する配車システムに関する。

【0017】

前記１又は複数の回収車両は、手動運転車又は更新された前記配車計画において前記運行設計領域を満たす自動運転車である。

【0018】

第５の開示は、第１乃至第４の開示に係る配車システムに対して、さらに以下の特徴を有する配車システムに関する。

【0019】

前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、配車前の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新することを含む。

【0020】

第６の開示は、第２乃至第４の開示に係る配車システムに対して、さらに以下の特徴を有する配車システムに関する。

【0021】

前記計画更新処理は、前記車両情報又は運行情報に応じて、現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点が同一である配車前の前記運行不可車両の集合のそれぞれについて、少なくとも１台の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新することを含む。

【0022】

第７の開示は、配車計画に基づいて運行される複数のＭａａＳ車両の配車管理方法に関する。ここで、前記複数のＭａａＳ車両は、前記配車計画に従って自律走行を行う１又は複数の自動運転車を含む。

【0023】

第７の開示に係る配車管理方法は、前記１又は複数の自動運転車の運行設計領域を取得することと、前記１又は複数の自動運転車の運行エリアについて、所定期間未来までの間の運行環境情報の予測を取得することと、前記運行設計領域及び前記運行環境情報の予測に基づいて、前記１又は複数の自動運転車のうち現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される運行不可車両を特定することと、前記運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、前記配車計画を更新することと、を含む。

【0024】

第８の開示は、第７の開示に係る配車管理方法に対して、さらに以下の特徴を有する配車管理方法に関する。

【0025】

前記１又は複数の自動運転車は、前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、を実施するように構成されている。また前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、前記複数のＭａａＳ車両から１又は複数の回収車両を選択し、前記１又は複数の回収車両を前記先行車として前記運行不可車両が前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点を通過させるように前記配車計画を更新することを含む。

【0026】

第９の開示は、第７又は第８の開示に係る配車管理方法に対して、さらに以下の特徴を有する配車管理方法に関する。

【0027】

前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、配車前の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新することを含む。

【0028】

第１０の開示は、第７の開示に係る配車管理方法に対して、さらに以下の特徴を有する配車管理方法に関する。

【0029】

前記１又は複数の自動運転車は、前記運行設計領域を満たさなくなったとき停車することと、停車後に前記複数のＭａａＳ車両のいずれかが先行車として通過したことを受けて、前記先行車に追従走行することと、前記追従走行により前記運行設計領域を満たすこととなったとき、前記自律走行を再開することと、を実施するように構成されている。また前記配車計画を更新することは、前記車両情報又は運行情報に応じて、現在の前記配車計画において前記運行設計領域を満たさなくなることが予測される地点が同一である配車前の前記運行不可車両の集合のそれぞれについて、少なくとも１台の前記運行不可車両を手動運転車又は前記運行設計領域を満たす自動運転車に置き換えるように前記配車計画を更新することを含む。

【発明の効果】

【0030】

本開示によれば、複数のＭａａＳ車両に含まれる自動運転車についての運行設計領域（ＯＤＤ；Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄｏｍａｉｎ）及び運行環境情報の予測に基づいて、現在の配車計画における運行不可車両が特定される。そして、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて配車計画が更新される。これにより、現在の配車計画において所定期間未来までの間に予測される運行不可車両に対処することができ、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。延いては、運用に係るコストの低減を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0031】

【図1】本実施形態に係る配車システムの概要について説明するための概念図である。

【図2】配車計画生成処理において特定される運行不可車両について説明するための概念図である。

【図3】本実施形態に係る自動運転車がＯＤＤを満たさなくなったときの動作について説明するための概念図である。

【図4】図２に示す配車計画に対して、配車計画の更新の第１の例により更新された配車計画の例を示す概念図である。

【図5】配車計画の例を示す概念図である。

【図6】配車計画の更新の第３の例により配車計画が更新された場合に実現される運行状況を示す概念図である。

【図7】サーバの概略構成を示すブロック図である。

【図8】配車計画生成処理の概略構成を示すブロック図である。

【図9】自動運転車の概略構成を示すブロック図である。

【図10】自律走行制御装置が実行する処理の概略構成を示すブロック図である。

【図11】配車計画生成処理を示すフローチャートである。

【図12】初期値となる配車計画を生成する処理を示すフローチャートである。

【図13】自律走行制御装置が実行する処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0032】

以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲などの数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数が特定される場合を除いて、その言及した数に、本開示に係る思想が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構成等は、特に明示した場合や原理的に明らかにそれに特定される場合を除いて、本開示に係る思想に必ずしも必須のものではない。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を附しており、その重複説明は適宜に簡略化ないし省略する。

【0033】

１．配車システム
図１を参照して、本実施形態に係る配車システム１０の概要について説明する。本実施形態に係る配車システム１０では、複数のＭａａＳ車両１の配車計画が生成される。配車計画により、複数のＭａａＳ車両１の各々について、目的地、中継地、配車ルート、配車時間、各地点の通過又は到達時間等が与えられる。そして、複数のＭａａＳ車両１の各々は、生成された配車計画に基づいて運行される。

【0034】

複数のＭａａＳ車両１は、配車計画に従って自律走行を行う１又は複数の自動運転車を含んでいる。ここで、複数のＭａａＳ車両１は、形態やスペックの異なる種々の自動運転車を含んでいて良い。例えば、ドライバーがいない自動運転車、手動運転への切り替えが可能な自動運転車、多数のセンサが搭載され周囲環境の検出能力が高い自動運転車、最低限のセンサのみが搭載され周囲環境の検出能力が低い自動運転車等を含んでいて良い。なお、複数のＭａａＳ車両１には、手動運転車が含まれ得る。手動運転車の運行は、生成された配車計画に従うようにドライバーが車両を運転することにより行われることとなる。

【0035】

複数のＭａａＳ車両１の各々は、例えば、特定の地点に位置する複数の配車ステーションのいずれかから配車される。また複数のＭａａＳ車両１の各々は、運行が終了した後、複数の配車ステーションのいずれかに戻る。ただし、複数のＭａａＳ車両１は、駐車場等の所定の駐車場所から配車されても良い。

【0036】

図１に示す配車システム１０において、配車計画の生成に係る処理（以下、「配車計画生成処理」とも称する。）は、サーバ２において実行される。サーバ２は、通信ネットワーク４を介して、複数のＭａａＳ車両１と互いに情報を伝達することができるように構成されている。例えば、通信ネットワーク４は、複数のＭａａＳ車両１と無線通信可能な基地局と、インターネットと、により構成される。この場合、サーバ２及び基地局は、インターネットに接続する。

【0037】

サーバ２は、通信ネットワーク４を介して、複数のＭａａＳ車両１から、複数のＭａａＳ車両１の各々についての情報（以下、「車両情報」とも称する。）を取得する。ここで、車両情報として、車両の形態やスペック、走行位置、車体の状態（濡れ、凍結等）、走行状態（車速、加速度等）、周囲環境（先行車、路面、天候、気温等）、搭載されるセンサの状態（カメラ画像の遮蔽の有無、光軸ずれの有無等）や搭載位置、自律走行経路等が例示される。特に、車両情報は、複数のＭａａＳ車両１に含まれる１又は複数の自動運転車（以下、単に「自動運転車」とも称する。）の各々についての運行設計領域（ＯＤＤ；Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｄｅｓｉｇｎ Ｄｏｍａｉｎ）の情報を含んでいる。ＯＤＤの情報として、自律走行を継続可能な明るさ、自律走行を継続可能な路面の状態、自律走行を継続可能な天候状態、自律走行を継続可能なセンサの検出精度、自律走行を継続可能な道路形状、自律走行を継続可能な周囲の障害物の種別等が例示される。

【0038】

そして、サーバ２において、取得する情報に基づいて配車計画生成処理が実行され、サーバ２は、通信ネットワーク４を介して、複数のＭａａＳ車両１に配車計画を送信する。この意味で、サーバ２は、「配車計画装置」と呼ぶこともできる。

【0039】

ところで、ドライバーがいない自動運転車は、ＯＤＤを満たさなくなるとき、一般に安全に停車するように動作する。このとき、ＯＤＤを満たさなくなる要因が比較的長期間である場合は、自動運転車を回収することが必要となる。例えば、大雨の状況においてＯＤＤを満たさなくなる自動運転車について運行中に天気が変化して大雨となる場合、暗所未対応であり夜間においてＯＤＤを満たさなくなる自動運転車について運行中に日が沈み夜間となる場合、工事や落下物の出現により道路幅が狭くなることでＯＤＤを満たさなくなる場合、自動車専用道路を前提とする自動運転車について走行中の道路で歩行者又は自転車を検出したためにＯＤＤを満たさなくなる場合等である。

【0040】

自動運転車の回収に際して、ドライバーとなる人を派遣することは、運行の停止による乗客への影響や派遣人員による人件費の増大といった大きなコストが生じ得る。このため、このような回収の頻度や回収の手間を低減することが望ましい。

【0041】

そこで、本実施形態に係る配車システム１０では、サーバ２は、自動運転車の運行エリアについて、所定期間未来までの間の運行環境情報の予測を取得する。ただし、取得する運行環境情報の予測には、現在の運行環境の情報を含んでいて良い。また配車計画生成処理において、自動運転車の各々についてのＯＤＤ及び運行環境情報の予測に基づいて、自動運転車のうち現在の配車計画においてＯＤＤを満たさなくなることが予測される自動運転車（以下、「運行不可車両」とも称する。）を特定する。

【0042】

ここで、自動運転車の運行エリアとは、例えば、自動運転車の運行が予定される領域である。運行エリアは、あらかじめ与えられる特定の領域であっても良いし、運行計画で与えられる運行ルートに応じて与えられる領域（例えば、運行ルート全体を含む領域）であっても良い。

【0043】

また運行環境情報は、複数のＭａａＳ車両１の運行に関わる環境情報である。特に運行環境情報は、自動運転車のＯＤＤに関わる情報が含まれる。運行環境情報として、道路交通情報（道路形状、路面状態、停車事故車両の情報等）、日照情報、天候情報、特殊な事態（落下物や暗所の出現等）の発生情報等が例示される。サーバ２は、所定期間未来までの間の各時刻の運行環境情報を取得するように構成されていて良い。なお、サーバ２は、通信ネットワーク４を介して、図１に図示しない他の装置から運行環境情報を取得するように構成することができる。例えば、道路交通情報を発信するサーバや天候情報を発信するサーバと通信することで、運行環境情報を取得することができる。

【0044】

また運行情報は、配車計画に基づく運行に関する情報である。例えば運行情報には、配車計画で与えられる配車ルートや配車ルートの各地点の通過予定時刻等の情報が含まれる。サーバ２は、通信ネットワーク４を介して自動運転車から運行情報を取得しても良いし、現在の配車計画を参照することにより運行情報を取得しても良い。

【0045】

図２を参照して、配車計画生成処理において特定される運行不可車両について説明する。図２は、複数の経路５を含む運行エリア６について、ある時刻における配車計画の例を概念的に示している。図２には、配車計画として、４つのＭａａＳ車両１の各々（１ａ，１ｂ，１ｃ，及び１ｄ）の配車ルート７ａ、７ｂ、７ｃ、及び７ｄが示されている。

【0046】

いま、４つのＭａａＳ車両１の各々は、自動運転車であるとする。つまり、４つのＭａａＳ車両１の各々は、各々の配車ルートに沿って自律走行を行う。また、運転環境情報の予測から、図２に示す地点８において、ＯＤＤを満たさなくなる状況が発生することが予測されているとする。このとき、配車ルートが地点８を含む自動運転車１ａ及び１ｂが運行不可車両として特定される。ただし、自動運転車１ａ又は１ｂが配車計画において地点８を通過する予定の時刻の後に、地点８でＯＤＤを満たさなくなる状況が発生することが予測されている場合は、自動運転車１ａ又は１ｂは運行不可車両として特定されなくて良い。

【0047】

ここで、自動運転車についてＯＤＤを満たさなくなる状況の発生の予測の例として以下に列挙する場合が挙げられる。運行環境情報の予測として各時刻の天気予報を取得し、大雨となる地点を予測する。運転環境情報の予測として日没の予定時刻を取得し、自動運転車の運行中に夜間となるタイミングを予測する。運転環境情報の予測として各時刻の太陽の方角を取得し、運行エリア６の建物の情報から影が生じる地点を予測する。運行環境情報の予測として各時刻の湿度及び気温を取得し、霧が発生する地点や、排気ガスやマンホールから発生するガスにより湯気が発生する地点を予測する。走行する車両に備えるセンサの検出情報を取得することにより、落下物、歩行者、自転車の出現を予測する。

【0048】

なお、ＯＤＤを満たさなくなることが予測されるか否かは、自動運転車の各々について判断されて良い。例えば図２において、運転環境情報の予測から地点８で大雨が発生することが予測されているとする。また、自動運転車１ａは、スペックが高く大雨であってもＯＤＤを満たし、自動運転車１ｂは、スペックが低く大雨であるときはＯＤＤを満たさなくなるとする。このとき、自動運転車１ｂが運行不可車両として特定される一方で、自動運転車１ａは運行不可車両として特定されない。

【0049】

このように、本実施形態に係る配車システム１０では、自動運転車の各々についてのＯＤＤ及び運行環境情報の予測に基づいて、現在の配車計画において運行不可車両が特定される。

【0050】

そして本実施形態に係る配車システム１０では、運行計画生成処理において、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて配車計画を更新する処理（以下、「計画更新処理」とも称する。）が実行される。これにより、現在の配車計画において所定期間未来までの間に予測される運行不可車両に対処することができ、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。以下、計画更新処理により実現される配車計画の更新について、いくつかの例を示す。

【0051】

１－１．第１の例
まず第１の例において、自動運転車は、ＯＤＤを満たさなくなったとき次のように動作するように構成されている。図３を参照して、第１の例に係る自動運転車がＯＤＤを満たさなくなったときの動作について説明する。図３は、自動運転車１ｂがＯＤＤを満たさなくなる地点８に至った際の状況を示している。このとき、まず自動運転車１ｂは、安全に停車するように動作する。例えば、自動運転車１ｂは、周囲の車両の走行状況を確認しながら、路肩に停車するように動作する。次に自動運転車１ｂは、複数のＭａａＳ車両１のいずれかが先行車として通過したことを受けて、先行車に追従走行を行う。図３では、ＭａａＳ車両１ｅが先行車として通過し、自動運転車１ｂがＭａａＳ車両１ｅに追従走行を行う様子を示している。そして、自動運転車１ｂは、追従走行によりＯＤＤを満たすこととなったとき、自律走行を再開する。図３では、自動運転車１ｂが、追従走行によりＯＤＤを満たさなくなる地点８を脱したとき、自律走行を再開する様子を示している。

【0052】

このように自動運転車を構成するとき、自動運転車は、ＯＤＤを満たさなくなり停車したとしても、複数のＭａａＳ車両１のいずれかが先行車として通過することにより、ＯＤＤを満たすこととなるまで追従走行を行うことで停車の状態から脱することができる。この意味で、停車した自動運転車（図３に示す自動運転車１ｂ）の先行車として通過するＭａａＳ車両１（図３に示すＭａａＳ車両１ｅ）は、停車した自動運転車の「回収車両」であると考えることができる。

【0053】

第１の例では、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、複数のＭａａＳ車両１から１又は複数の回収車両を選択し、１又は複数の回収車両を先行車として運行不可車両がＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点を通過させるように配車計画を更新する。

【0054】

図４は、図２に示す配車計画に対して、第１の例により更新された配車計画の例を示す概念図である。いま自動運転車１ａ及び１ｂが、地点８においてＯＤＤを満たさなくなることが予測される運行不可車両として特定されているとする。図４に示す更新された配車計画では、回収車両として、地点８を通過する配車ルート７ｅが与えられるＭａａＳ車両１ｅが新たに配車される。

【0055】

ここで、ＭａａＳ車両１ｅは、地点８を通過する配車ルート７ｅにおいてＯＤＤを満たすように選択される。例えば、地点８で大雨が発生することが予測されるために自動運転車１ａ及び１ｂが運行不可車両として特定されている場合は、複数のＭａａＳ車両１のうち、大雨の状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車が選択される。あるいは、手動運転車が選択される。大雨の状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車として、カメラが増設された自動運転車や互いに異なる波長のレーザを照射する複数のＬｉＤＡＲ（反射特性から雨による影響を検出できる）を搭載する自動運転車が例示される。

【0056】

その他の状況に対して選択され得るＯＤＤを満たす自動運転車としては、以下が挙げられる。ただし、その他の状況に対して手動運転車を選択することもできる。暗所が出現する状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車として、ＬｉＤＡＲが増設された自動運転車や暗視カメラを搭載する自動運転車が例示される。落下物が出現する状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車として、斜め下向きにレーザを照射するＬｉＤＡＲ、車両低位置に配置されるＬｉＤＡＲ、又は高密度ＬｉＤＡＲを搭載する自動運転車が例示される。歩行者や自転車が検出される状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車として、高密度ＬｉＤＡＲを搭載する自動運転車やサーモグラフィを搭載する自動運転車が例示される。

【0057】

これらの自動運転車は、本実施形態に係る配車システム１０を適用する場合に、運行エリア６において想定され得る状況から複数のＭａａＳ車両１として用意することができる。特に、コストとのバランスを考慮して必要十分に用意することができる。

【0058】

なお、配車ルート７ｅの地点８以外の地点においても運行環境情報の予測が行われ、配車ルート７ｅにおいてＯＤＤを満たすようにＭａａＳ車両１が選択される。ただしこれは、少なくとも地点８においてＯＤＤを満たすＭａａＳ車両１を回収車両として選択し、選択された回収車両についてＯＤＤを満たす配車ルートであって、少なくとも地点８を通過する配車ルートを与えるように行われても良い。

【0059】

また、ＭａａＳ車両１ｅの配車ルート７ｅは、ＭａａＳ車両１ｅが地点８において自動運転車１ａ及び１ｂの先行車として通過するように与えられる。つまり、少なくともＭａａＳ車両１ｅの配車ルート７ｅは、ＭａａＳ車両１ｅが地点８を通過する時刻が、自動運転車１ａ及び１ｂが地点８を通過する予定の時刻よりも後となるように与えられる。これは、自動運転車１ａ及び１ｂの車両情報又は運行情報として、地点８を通過する予定の時刻を取得することにより行うことができる。さらに、自動運転車１ａ及び１ｂの停車時間を短縮するために、自動運転車１ａ及び１ｂが地点８を通過する予定の時刻の直後にＭａａＳ車両１ｅが地点８を通過するように配車ルート７ｅを与えても良い。

【0060】

このように、ＭａａＳ車両１ｅを配車するように配車計画を更新することで、自動運転車１ａ及び１ｂは地点８においてＭａａＳ車両１ｅに追従走行することができる。そして、自動運転車１ａ及び１ｂは、追従走行により地点８を脱した後、自律走行を再開することができる。なお、複数の運行不可車両が特定される場合であって、ＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点が同一の経路５上でない場合や、ＯＤＤを満たさなくなることが予測される時刻が互いに離れている場合も考えられる。このような場合は、複数の運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、複数の回収車両を配車するように配車計画を更新すれば良い。特に、１つの回収車両につき複数の運行不可車両を回収するように配車計画を与える等、効率的な配車計画を与えることも可能である。

【0061】

以上説明されるように第１の例によれば、回収車両を運行不可車両がＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点を先行車として通過させることができる。これにより、運行不可車両は、ＯＤＤを満たさなくなったとしても、回収車両に追従走行することでＯＤＤを満たさなくなる地点を脱し、自律走行を再開することができる。延いては、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。特に、回収車両の配車を、予測される運行不可車両に対して必要十分に行うことができるため、低コストで実現することができる。

【0062】

１－２．第２の例
第２の例では、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、配車前の運行不可車両を手動運転車又はＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換えるように配車計画を更新する。

【0063】

例えば、現在の配車計画が図２に示す配車計画であり、自動運転車１ａ、１ｂ、１ｃ、及び１ｄは配車前であるとする。また、自動運転車１ａ及び１ｂが地点８においてＯＤＤを満たさなくなることが予測される運行不可車両であるとする。このとき、第２の例では、自動運転車１ａ及び１ｂを手動運転車又は地点８においてＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換えるように配車計画を更新する。

【0064】

例えば、地点８で暗所が出現することが予測されるために自動運転車１ａ及び１ｂが運行不可車両として特定されている場合は、自動運転車１ａ及び１ｂを手動運転車又は暗所が出現する状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車に置き換える。あるいは、地点８で大雨が発生することが予測されるために自動運転車１ａ及び１ｂが運行不可車両として特定されている場合は、自動運転車１ａ及び１ｂを手動運転車又は大雨の状況においてもＯＤＤを満たす自動運転車に置き換える。

【0065】

このように配車計画を更新することで、配車前にＯＤＤを満たさなくなることが予測されている運行不可車両についての配車計画を、手動運転車又はＯＤＤを満たすことのできるＭａａＳ車両１により達成させることができる。延いては、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。

【0066】

なお、第１の例と第２の例の組み合わせも可能である。例えば、配車後の運行不可車両に対しては第１の例による配車計画の変更で対応し、配車前の運行不可車両に対しては第２の例による配車計画の変更で対応することが考えられる。

【0067】

１－３．第３の例
まず第３の例において、自動運転車は、ＯＤＤを満たさなくなったとき第１の例で説明した動作（図３を参照）と同様に動作するように構成されている。

【0068】

第３の例では、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、現在の配車計画においてＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点が同一である運行不可車両の集合のそれぞれについて、少なくとも１台の運行不可車両を手動運転車又はＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換えるように配車計画を更新する。

【0069】

以下、図５を参照して、第３の例について説明する。図５は、図２と同様に配車計画の例を示す概念図である。いま現在の配車計画が図５に示す配車計画であり、自動運転車１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、及び１ｆは配車前であるとする。また運行環境情報の予測と自動運転車の各々のＯＤＤから、地点８ａにおいて自動運転車１ａ及び１ｂについてＯＤＤを満たさなくなる状況が発生し、地点８ｂにおいて自動運転車１ｃ及び１ｅについてＯＤＤを満たさなくなる状況が発生することが予測されているとする。つまり図５に示す例では、自動運転車１ａ、１ｂ、１ｃ、及び１ｅが運行不可車両として特定される。特に図５に示す例において、ＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点が同一である運行不可車両の集合は、自動運転車１ａ及び１ｂ（地点８ａで同一）と自動運転車１ｃ及び１ｅ（地点８ｂで同一）の２つである。

【0070】

このとき第３の例では、自動運転車１ａ又は１ｂのうち少なくとも１台を手動運転車又は地点８ａにおいてＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換え、自動運転車１ｃ又は１ｅのうち少なくとも１台を手動運転車又は地点８ｂにおいてＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換えるように配車計画を更新する。

【0071】

このように配車計画を更新することで、置き換えが行われた運行不可車両についての配車計画は、手動運転車又はＯＤＤを満たすことのできるＭａａＳ車両１により達成させることができる。一方で、置き換えが行われていない運行不可車両は、ＯＤＤを満たさなくなる地点において、置き換えられた手動運転車又はＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に追従走行することで、ＯＤＤを満たさなくなる地点を脱し、自律走行を再開することができる。延いては、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。

【0072】

図５に示す配車計画に対して、第３の例により自動運転車１ａと自動運転車１ｅを置き換えるように配車計画を更新した場合に実現される運行状況を図６に示す。図６に示すように、このように配車計画を更新することで、自動運転車１ｂは自動運転車１ａに追従走行することで地点８ａを脱することができ、自動運転車１ｃは自動運転車１ｅに追従走行することで地点８ｂを脱することができることがわかる。また自動運転車１ａ、１ｄ、１ｅ、及び１ｆは、更新された配車計画においてＯＤＤを満たすことができる。

【0073】

なお、ＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点のそれぞれは、異なる状況の発生が予測されていることも想定され得る。例えば図５において、地点８ａは、大雨が発生することが予測されており、地点８ｂは、暗所が出現することが予測されている場合、あるいは地点８ａは、自動運転車ではＯＤＤを満たすことができない状況が発生しており、地点８ｂは、スペックの高い自動運転車であればＯＤＤを満たすことができる状況が発生している場合等である。この場合は、ＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点それぞれの状況に応じて、運行不可車両の集合それぞれについて置き換えられるＭａａＳ車両１が選択されて良い。特に、コストを考慮して必要十分なＭａａＳ車両１が選択されて良い。

【0074】

なお、第１の例と第３の例の組み合わせも可能である。例えば、配車後の運行不可車両に対しては第１の例による配車計画の変更で対応し、配車前の運行不可車両に対しては第３の例による配車計画の変更で対応することが考えられる。

【0075】

２．構成
以下、本実施形態に係る配車システム１０におけるサーバ（配車計画装置）２及び自動運転車の概略構成について説明する。

【0076】

２－１．サーバ（配車計画装置）の構成
図７はサーバ（配車計画装置）２の概略構成を示すブロック図である。サーバ２は、情報処理部２００と、通信装置２５０と、を備えている。情報処理部２００は、通信装置２５０と互いに情報を伝達することができるように構成されている。例えば、ケーブルによる電気的な接続や光回線による接続等で構成されている。

【0077】

情報処理部２００は、メモリ２１０と、プロセッサ２２０と、を含むコンピュータである。メモリ２１０は、プロセッサ２２０と結合し、複数の実行可能なインストラクション２１２と、処理の実行に必要な種々のデータ２１３と、を記憶している。インストラクション２１２は、プログラム２１１により与えられる。この意味で、メモリ２１０は、「プログラムメモリ」と呼ぶこともできる。

【0078】

インストラクション２１２に従ってプロセッサ２２０が動作することにより、データ２１３に基づく種々の処理の実行が実現される。特に、配車計画生成処理の実行が実現される。そして、情報処理部２００は、配車計画生成処理の実行により生成された配車計画を通信装置２５０に伝達する。

【0079】

通信装置２５０は、サーバ２の外部の装置と通信を行うことで種々の情報の送受信を行う。つまり、通信装置２５０は、通信ネットワーク４を介した通信を行うための装置である。通信装置２５０により、情報処理部２００から取得する配車計画が複数のＭａａＳ車両１に送信される。また通信装置２５０が受信する情報は、情報処理部２００に伝達される。通信装置２５０が受信する情報として、複数のＭａａＳ車両１の車両情報（ＯＤＤの情報を含む）、複数のＭａａＳ車両１の運行エリアの運行環境情報の予測が例示される。情報処理部２００が通信装置２５０から取得する情報は、データ２１３としてメモリ２１０に記憶される。

【0080】

次に、図８を参照して、配車計画生成処理の概略構成について説明する。配車計画生成処理は、運行不可車両特定処理Ｐ２１０と、計画更新処理Ｐ２２０と、により構成される。

【0081】

運行不可車両特定処理Ｐ２１０において、複数のＭａａＳ車両１の各々についてのＯＤＤの情報及び運行環境情報の予測に基づいて、現在の配車計画における運行不可車両を特定する処理が実行される。つまり、運行不可車両特定処理Ｐ２１０の処理結果として、現在の配車計画における運行不可車両が与えられる。これは、例えば、複数のＭａａＳ車両１の各々について個別に与えられるＩＤ情報により与えることができる。さらに、運行不可車両特定処理Ｐ２１０の処理結果には、特定した運行不可車両について、ＯＤＤを満たさなくなる地点及びＯＤＤを満たさなくなる時刻の情報が含まれていて良い。

【0082】

計画更新処理Ｐ２２０において、運行不可車両特定処理Ｐ２１０により特定された運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、配車計画を更新する処理が実行される。計画更新処理Ｐ２２０により、例えば、前述した第１の例、第２の例、又は第３の例あるいはそれらの組み合わせに係る配車計画の更新が行われる。そして、更新された配車計画が配車計画生成処理の処理結果として与えられる。

【0083】

なお、複数のＭａａＳ車両１について配車計画生成処理が最初に実行される際は、計画更新処理Ｐ２２０において、まず初期値となる配車計画が生成されることとなる。初期値となる配車計画の生成に係る処理については後述する。

【0084】

２－２．自動運転車の構成
図９は複数のＭａａＳ車両１に含まれる自動運転車の概略構成を示すブロック図である。自動運転車は、自律走行制御装置１００と、センサ１１０と、走行制御装置１２０と、通信装置１５０と、を備えている。自律走行制御装置１００は、センサ１１０、走行制御装置１２０、及び通信装置１５０と互いに情報を伝達することができるように構成されている。典型的には、ワイヤーハーネスにより電気的に接続している。その他の構成として、無線通信による接続や光通信回線による接続等が例示される。また、通信装置１５０は、センサ１１０と互いに情報を伝達することができるように構成されている。

【0085】

センサ１１０は、自動運転車の運転環境に係る情報を検出し、検出情報を出力する。センサ１１０が出力する検出情報は、自律走行制御装置１００及び通信装置１５０に伝達される。センサ１１０は、典型的には、自動運転車の周囲環境（先行車、白線、障害物等）の情報を検出する周囲環境検出センサと、自動運転車の走行状態（車速、加速度、ヨーレート等）の情報を検出する走行状態検出センサと、を含んでいる。周囲環境検出センサとして、カメラ、ミリ波レーダー、ＬｉＤＡＲ等が例示される。走行状態検出センサとして、車輪速センサ、Ｇセンサ、ジャイロセンサ等が例示される。その他、センサ１１０として、ＧＰＳによる位置を取得するＧＰＳ受信機が例示される。

【0086】

なお、自動運転車の各々は、スペックに応じて互いに異なるセンサ１１０を備えていて良い。例えば、自動運転車の各々は、スペックに応じて、暗視カメラ、サーモグラフィ、高密度ＬｉＤＡＲ等を適宜備えていて良い。

【0087】

自律走行制御装置１００は、取得する情報に基づいて、自律走行に係る処理を実行し制御信号を出力する。自律走行制御装置１００は、少なくとも、通信装置１５０からサーバ２において生成される配車計画を取得し、配車計画に従う自律走行を行うための処理を実行する。自律走行制御装置１００が出力する制御信号は、走行制御装置１２０に伝達される。また自律走行制御装置１００は、自律走行に係る処理の実行に伴って制御状態の情報や運行情報を通信装置１５０に対して出力しても良い。自律走行制御装置１００は、典型的には、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）により実現される。

【0088】

通信装置１５０は、自動運転車の外部の装置と通信を行うことで種々の情報の送受信を行う。通信装置１５０は、少なくとも、通信ネットワーク４を介してサーバ２と通信を行い、サーバ２において生成される配車計画を受信する。さらに通信装置１５０は、自律走行制御装置１００において他のＭａａＳ車両１が接近し先行車として通過したことを検出することが可能なように、サーバ２又は周囲の他のＭａａＳ車両１と通信を行い、他のＭａａＳ車両１の運行情報を受信するように構成されていて良い。また通信装置１５０は、少なくとも、自動運転車のＯＤＤの情報をサーバ２に送信する。その他、通信装置１５０が受信する情報として、地図情報、道路交通情報等が例示される。通信装置１５０が送信する情報として、車両情報、運行情報等が例示される。

【0089】

走行制御装置１２０は、走行制御に係る処理を実行する。走行制御装置１２０により、自律走行制御装置１００から取得する制御信号に従う走行制御が行われることで、自動運転車の自律走行が実現される。走行制御装置１２０は、例えば、自動運転車に備える一群のアクチュエータの動作を制御するＥＣＵにより実現される。自動運転車に備える一群のアクチュエータとして、動力装置（内燃機関、電気モータ等）を駆動するアクチュエータ、ブレーキ機構を駆動するアクチュエータ、ステアリング機構を駆動するアクチュエータ等が例示される。

【0090】

次に、図１０を参照して、自律走行制御装置１００が実行する処理の概略構成について説明する。自律走行制御装置１００が実行する処理は、外界環境認識処理Ｐ１１０と、ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０と、走行計画処理Ｐ１３０と、制御量算出処理Ｐ１４０と、により構成される。

【0091】

外界環境認識処理Ｐ１１０において、センサ１１０の検出情報と、地図情報と、から自動運転車の周囲の外界環境の認識が行われる。外界環境認識処理Ｐ１１０において実行される処理として、自己位置推定、検出情報及び自己位置推定結果と地図情報との統合等が例示される。外界環境認識処理Ｐ１１０は、好適な公知技術を採用して良い。

【0092】

ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０において、センサ１１０の検出情報と、地図情報と、からＯＤＤを満たすか否かかが判定される。さらに、ＯＤＤを満たすか否かの判定において、外界環境認識処理Ｐ１１０による認識結果を用いても良い。

【0093】

走行計画処理Ｐ１３０において、外界環境認識処理Ｐ１１０の認識結果に基づき、走行動作の判断や自律走行経路の生成等の走行計画が行われる。ここで、走行計画処理Ｐ１３０では、ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０の検知結果に応じて、正常系処理Ｐ１３１又は異常系処理Ｐ１３２のいずれかが実行される。正常系処理Ｐ１３１は、ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０の検知結果がＯＤＤを満たすとするときに実行される処理であり、配車計画に従って自律走行を継続するための処理を実行する。異常系処理Ｐ１３２は、ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０の検知結果がＯＤＤを満たさないとするときに実行される処理であり、図３において説明した動作を行うための処理を実行する。異常系処理Ｐ１３２においては、通信情報として取得する他のＭａａＳ車両１の運行情報に基づいて、他のＭａａＳ車両１が接近し先行車として通過したことを検出する。

【0094】

制御量算出処理Ｐ１４０において、走行計画処理Ｐ１３０の処理結果に基づいて走行制御に係る制御量（例えば、加速、制動、操舵に係る制御量）を与える制御信号が生成される。典型的には、走行計画処理Ｐ１３０の処理結果として自律走行経路が与えられ、自律走行経路に沿って走行するように制御量を与える制御信号が生成される。生成された制御信号が自律走行制御装置１００から出力される。

【0095】

３．処理
以下、本実施形態に係る配車システム１０におけるサーバ（配車計画装置）２及び自動運転車において実行される処理について説明する。

【0096】

３－１．配車計画生成処理
図１１は、サーバ（配車計画装置）２においてプロセッサ２２０により実行される配車計画生成処理を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートの処理は、所定の処理周期毎に繰り返し実行される。

【0097】

ステップＳ１００において、プロセッサ２２０は、所定期間未来までの間の各時刻における運行環境情報の予測を取得する。

【0098】

ステップＳ１００の後、ステップＳ１１０に進む。ここで、ステップＳ１１０乃至ステップＳ１４０の処理は、複数のＭａａＳ車両１に含まれる自動運転車の各々（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ、Ｎは自動運転車の総数）を対象として実行される。

【0099】

ステップＳ１１０において、プロセッサ２２０は、対象とした自動運転車の情報（車両情報や運行情報）を取得する。ここで、対象とした自動運転車のＯＤＤの情報が取得される。

【0100】

ステップＳ１１０の後、処理はステップＳ１２０に進む。

【0101】

ステップＳ１２０において、プロセッサ２２０は、運行環境情報の予測及び対象とした自動運転車のＯＤＤに基づいて、所定期間未来までの間の各時刻で対象とした自動運転車がＯＤＤを満たさなくなるかを判定する。

【0102】

ＯＤＤを満たさなくなる場合（ステップＳ１３０；Ｙｅｓ）、対象とした自動運転車を運行不可車両とする（ステップＳ１４０）。

【0103】

自動運転車の各々（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）についてステップＳ１１０乃至ステップＳ１４０の処理の実行が完了した後、処理はステップＳ１５０に進む。

【0104】

ステップＳ１５０において、プロセッサ２２０は、ステップＳ１１０乃至ステップＳ１４０の処理の実行により運行不可車両とする自動運転車があるか否かを判定する。

【0105】

運行不可車両とする自動運転車がある場合（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１６０に進む。運行不可車両とする自動運転車がない場合（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、配車計画を更新することなく今回処理は終了する。

【0106】

ステップＳ１６０（計画更新処理）において、プロセッサ２２０は、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて、配車計画を更新する。配車計画の更新は、例えば、前述した第１の例、第２の例、又は第３の例あるいはそれらの組み合わせに係る配車計画の更新が行われる。

【0107】

ステップＳ１６０の後、今回処理は終了する。

【0108】

このように、サーバ（配車計画装置）２においてプロセッサ２２０により配車計画生成処理が実行される。またこのように本実施形態に係る配車システム１０により、配車計画に基づいて運行される複数のＭａａＳ車両の配車管理方法が実現される。

【0109】

３－２．初期値となる配車計画の生成
サーバ（配車計画装置）２は、複数のＭａａＳ車両１について配車計画生成処理を最初に実行する際、まず初期値となる配車計画を生成し出力する。ここで、運行環境情報の予測や複数のＭａａＳ車両１の車両情報又は運行情報に基づいて、初期値となる配車計画を生成することができる。以下、運行環境情報の予測や複数のＭａａＳ車両１の車両情報又は運行情報に基づいて、初期値となる配車計画を生成する処理について説明する。

【0110】

いま複数のＭａａＳ車両１には、手動運転車又はスペックが高く運行エリアにおいてＯＤＤを満たすことのできる自動運転車である上位グレード車両と、運行エリアの状況によってＯＤＤを満たさなくなることがある自動運転車である下位グレード車両と、を含んでいるとする。ここで、一般に、上位グレード車両はコストが高く、下位グレード車両はコストが低い。このため、上位グレード車両を必要最低限に利用する配車計画を生成することが望ましい。そこで初期値となる配車計画の生成に際して、まず上位グレード車両に対して重要度の高い運行が割り当てられる。例えば、緊急を要する運搬や人を乗せて運ぶ運行が上位グレード車両に割り当てられる。そして、他の運行は下位グレード車両に割り当てられる。

【0111】

上記を前提として、図１２を参照して、初期値となる配車計画を生成する処理について説明する。ただし、複数のＭａａＳ車両１に含まれる自動運転車は、ＯＤＤを満たさなくなったとき図３で説明した動作を実施するように構成されているとする。図１２に示すフローチャートの処理は、サーバ（配車計画装置）２においてプロセッサ２２０により実行される。

【0112】

ステップＳ２００において、プロセッサ２２０は、上位グレード車両についての配車計画を生成する。

【0113】

ステップＳ２００の後、処理はステップＳ２１０に進む。

【0114】

ステップＳ２１０において、プロセッサ２２０は、下位グレード車両の出発地と目的地及び地図情報から、下位グレード車両についての経路候補を列挙する。

【0115】

ステップＳ２１０の後、処理はステップＳ２２０に進む。

【0116】

ステップＳ２２０において、プロセッサ２２０は、ステップＳ２１０において列挙した経路候補の各々についてＯＤＤを満たさなくなる地点を抽出する。ここで、抽出される地点は、静的な要因（例えば、地図情報で与えられる情報）でＯＤＤを満たさなくなる地点だけでなく、運行環境情報の予測に基づいてＯＤＤを満たさなくなることが予測される地点を含んでいて良い。

【0117】

ステップＳ２２０の後、処理はステップＳ２３０に進む。

【0118】

ステップＳ２３０において、プロセッサ２２０は、ステップＳ２１０において列挙した経路候補のうちステップＳ２２０において抽出したＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在するか否かを判定する。

【0119】

ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在する場合（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ）、プロセッサ２２０は、当該経路を下位グレード車両の配車ルートとするように配車計画を生成し（ステップＳ２７０）、処理は終了する。なお、ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が複数存在する場合は、走行距離や走行時間が最も短い等、最適な経路を配車ルートとして良い。

【0120】

ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在しない場合（ステップＳ２３０；Ｎｏ）、処理はステップＳ２４０に進む。

【0121】

ステップＳ２４０において、プロセッサ２２０は、ステップＳ２２０において抽出したＯＤＤを満たさなくなる地点のうち上位グレード車両の配車ルートに存在する地点を除去する。これは、ＯＤＤを満たさなくなる地点が上位グレード車両の配車ルートに存在していれば、当該地点において下位グレード車両が上位グレード車両に追従走行することで、ＯＤＤを満たさなくなる地点を脱することが期待されるからである。

【0122】

ステップＳ２４０の後、処理はステップＳ２５０に進む。

【0123】

ステップＳ２５０において、プロセッサ２２０は、ステップＳ２１０において列挙した経路候補のうち抽出したＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在するか否かを再度判定する。

【0124】

ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在する場合（ステップＳ２５０；Ｙｅｓ）、プロセッサ２２０は、当該経路を下位グレード車両の配車ルートとするように配車計画を生成し（ステップＳ２７０）、処理は終了する。

【0125】

ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在しない場合（ステップＳ２５０；Ｎｏ）、プロセッサ２２０は、いずれかの経路を走行可能な車両に置き換えて配車計画を生成する（ステップＳ２６０）。例えば、上位グレード車両に置き換える。あるいは、発生する状況に応じて、ＯＤＤを満たすことのできる自動運転車に置き換える。ステップＳ２６０の後、処理は終了する。

【0126】

以上説明したように初期値となる配車計画を生成することで、初期値となる配車計画において、運行環境情報の予測や複数のＭａａＳ車両１の車両情報又は運行情報が考慮された配車計画を与えることができる。また上位グレード車両を必要最低限に利用する配車計画を与えることができ、低コストの配車計画を生成することができる。延いては、その後に更新された配車計画においてもコストの最適化を図ることができる。

【0127】

なお、図１２において説明した初期値となる配車計画の生成について、以下のように変形した態様を採用することも考えられる。

【0128】

１つは、下位グレード車両にスペックの異なる複数の自動運転車が含まれる場合である。この場合、ステップＳ２２０において、スペック毎にＯＤＤを満たさなくなる地点の抽出が行われて良い。また、ステップＳ２３０又はステップＳ２５０において、スペック毎にＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在するか否かの判定が行われて良い。そして、ステップＳ２３０又はステップＳ２５０において、ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在すると判定する場合（ステップＳ２３０；Ｙｅｓ、又はステップＳ２５０；Ｙｅｓ）、最もコストの低いスペックの自動運転車を割り当てるように配車計画を生成して良い。このように変形した態様を採用することで、より低コストの配車計画を生成することができる。

【0129】

もう１つは、ステップＳ２５０において、ＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在しないとする場合（ステップＳ２５０；Ｎｏ）についてである。この場合に、ステップＳ２６０に係る処理の代わりに、あるいはステップＳ２６０に係る処理に加えて、以下の処理を実行しても良い。まずＯＤＤを満たさなくなる地点から除去を必要とする地点を抽出する。除去を必要とする地点とは、例えば、当該地点が除かれればＯＤＤを満たさなくなる地点のない経路が存在することとなる地点である。次に上位グレード車両のうち、除去を必要とする地点を経由が可能な車両であって、最も経由に要するコスト（所要時間や乗客の有無等）が小さい車両を選択する。ここで、除去を必要とする地点を経由が可能であるか否かは、例えば、緊急を要する運搬を行う車両にあっては、経由したときに目的の時間に間に合わせることができるかどうか、人を乗せる車両にあっては、乗客のいない区間で経由可能かどうか等が指標となる。そして、選択した上位グレード車両を、除去を必要とする地点を経由する配車ルートに修正して配車計画を生成する。このように変形した態様を採用することで、下位グレード車両をよりコストの高い車両に置き換える頻度を低減させることができる。延いては、コストの低減を図ることができる。

【0130】

３－３．自律走行制御装置が実行する処理
図１３は、自動運転車において自律走行制御装置１００が実行する処理を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートの処理は、所定の処理周期毎に繰り返し実行される。

【0131】

ステップＳ３００において、自律走行制御装置１００は、外界環境認識処理Ｐ１１０を実行する。

【0132】

ステップＳ３００の後、処理はステップＳ３１０に進む。

【0133】

ステップＳ３１０において、自律走行制御装置１００は、ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０を実行する。

【0134】

ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０の検知結果がＯＤＤを満たすとするとき（ステップＳ３２０；Ｙｅｓ）、処理はステップＳ３３０（正常系処理Ｐ１３１）に進む。ＯＤＤ逸脱検知処理Ｐ１２０の検知結果がＯＤＤを満たさないとするとき（ステップＳ３２０；Ｎｏ）、処理はステップＳ３４１及びステップＳ３４２（異常系処理Ｐ１３２）に進む。

【0135】

ステップＳ３３０において、自律走行制御装置１００は、外界環境認識処理Ｐ１１０の認識結果に基づいて、配車計画に従い自律走行を継続するように走行計画を生成する。

【0136】

ステップＳ３４１において、自律走行制御装置１００は、自動運転車を安全に停車させる処理を実行する。自動運転車の停車後、回収車両が通過するまで待機する。

【0137】

そして、回収車両が通過したことを受けて、自動運転車を回収車両に追従走行させる処理を実行する（ステップＳ３４２）。なお、追従走行によりＯＤＤを満たすこととなったときは（ステップＳ３２０；Ｙｅｓ）、ステップＳ３３０に係る処理が実行され、再度自律走行が再開される。

【0138】

４．効果
以上説明したように、本実施形態によれば、複数のＭａａＳ車両１に含まれる自動運転車についてのＯＤＤ及び運行環境情報の予測に基づいて、現在の配車計画における運行不可車両が特定される。そして、運行不可車両の車両情報又は運行情報に応じて配車計画を更新する処理が実行される。これにより、現在の配車計画において所定期間未来までの間に予測される運行不可車両に対処することができ、自動運転車の回収の頻度や回収の手間を低減することができる。延いては、運用に係るコストの低減を図ることができる。

【0139】

なお、本実施形態に係る配車システム１０は、配車計画の更新についての第１の例を参考として、配車計画の生成及び更新を行う対象を自動運転車の回収を行う回収車両に限るように構成することも可能である。つまりこの場合、配車システム１０により配車されるのは回収車両であり、また回収の対象とする自動運転車は、配車システム１０により配車される車両でなくとも良い。特に、回収の対象とする自動運転車は、バスやタクシー等の所定の運行を行う車両に限られず、任意に設定される目的地に向かう車両であっても良い。ただし、サーバ２は、前述したように、自動運転車から車両情報（ＯＤＤの情報を含む）や運行情報を取得することができるように構成されることは必要である。このように構成するとき、サーバ２は、「回収計画装置」と呼ぶこともできる。

【符号の説明】

【0140】

１ ＭａａＳ車両
２ サーバ
３ 配車ステーション
６ 運行エリア
７ 配車ルート
１０ 配車システム
１００ 自律走行制御装置
１１０ センサ
１２０ 走行制御装置
１５０ 通信装置
２００ 情報処理部
２１０ メモリ
２１１ プログラム
２１２ インストラクション
２１３ データ
２２０ プロセッサ
２５０ 通信装置

【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】