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(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】2024-11-25
(45)【発行日】2024-12-03
(54)【発明の名称】ＣＯ２管理システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/10 20120101AFI20241126BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/10
【請求項の数】
3
(21)【出願番号】P 2021205512
(22)【出願日】2021-12-17
(65)【公開番号】P2023090525
(43)【公開日】2023-06-29
【審査請求日】2023-11-23
(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】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100123582
【弁理士】
【氏名又は名称】三橋 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100092624
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴田 準一
(74)【代理人】
【識別番号】100147555
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 公一
(74)【代理人】
【識別番号】100123593
【弁理士】
【氏名又は名称】関根 宣夫
(74)【代理人】
【識別番号】100133835
【弁理士】
【氏名又は名称】河野 努
(72)【発明者】
【氏名】平田 泰
(72)【発明者】
【氏名】杉山 宏石
(72)【発明者】
【氏名】宮元 敬範
(72)【発明者】
【氏名】金子 和樹
(72)【発明者】
【氏名】小野地 裕策
(72)【発明者】
【氏名】横山 大樹
(72)【発明者】
【氏名】楠本 光優
【審査官】星野 裕
(56)【参考文献】
【文献】特表２０２１－５１０８０３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－２１９７６７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－１９４６４８（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２０／０８９６６８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２００６－０１６９５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－０５７１６８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－１１７５２９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
道路交通量情報を取得する情報取得部を具備しており、道路上の車両から大気中に排出されて道路周りに漂うＣＯ
２
を回収するための複数個の移動式ＣＯ
２
回収装置と、移動式ＣＯ
２
回収装置を牽引するために移動式ＣＯ
２
回収装置への連結機構を備えた自動運転牽引車とを用い、複数個の移動式ＣＯ
２
回収装置および自動運転牽引車を同じ待機場所に待機させておき、道路交通量情報に基づいて、交通量が所定交通量以上である道路領域又は該道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ
２
回収装置の設置場所を特定し、該待機場所に待機している自動運転牽引車を該待機場所に待機しているいずれかの移動式ＣＯ
２
回収装置に自動運転により連結させ、自動運転牽引車により移動式ＣＯ
２
回収装置を該特定した設置場所に自動運転により移送させ、移動式ＣＯ
２
回収装置が該特定した設置場所に到達したときに自動運転牽引車と移動式ＣＯ
２
回収装置との連結を解除して、移動式ＣＯ
２
回収装置を作動させるＣＯ２管理システム。
【請求項2】
道路交通量情報の履歴に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測するための予測部を具備しており、交通量が所定交通量以上になると予測される道路領域又は該道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ
２
回収装置の設置場所を特定する請求項１に記載のＣＯ２管理システム。
【請求項3】
該予測部は、日付、曜日、天気、気温、イベントの実施状態に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測する請求項２に記載のＣＯ２管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はＣＯ２管理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
大気中へのＣＯ２の排出量を抑制するために車両に搭載されたＣＯ２回収装置により排気ガス中のＣＯ２を回収し、各車両のＣＯ２回収装置により回収されたＣＯ２回収量をサーバに送信し、サーバにおいて各車両のＣＯ２回収装置により回収されたＣＯ２回収量を集計するようにした管理システムが公知である（例えば特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０２１－８８５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
この特許文献に開示されている管理システムは、ＣＯ２を大気中へ排出させないようにＣＯ２を回収する場合を対象としており、大気中へ排出されたＣＯ２を回収することについて、この特許文献は何ら示唆していない。
本発明は、大気中へ排出されたＣＯ２を効率的に回収することのできる一つの手法を提供することにある。
本発明は、大気中へ排出されたＣＯ２を効率的に回収することのできる一つの手法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
即ち、本発明によれば、道路交通量情報を取得する情報取得部を具備しており、道路上の車両から大気中に排出されて道路周りに漂うＣＯ
２
を回収するための複数個の移動式ＣＯ
２
回収装置と、移動式ＣＯ
２
回収装置を牽引するために移動式ＣＯ
２
回収装置への連結機構を備えた自動運転牽引車とを用い、複数個の移動式ＣＯ
２
回収装置および自動運転牽引車を同じ待機場所に待機させておき、道路交通量情報に基づいて、交通量が所定交通量以上である道路領域又はこの道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ
２
回収装置の設置場所を特定し、待機場所に待機している自動運転牽引車を待機場所に待機しているいずれかの移動式ＣＯ
２
回収装置に自動運転により連結させ、自動運転牽引車により移動式ＣＯ
２
回収装置を上述の特定した設置場所に自動運転により移送させ、移動式ＣＯ
２
回収装置が上述の特定した設置場所に到達したときに自動運転牽引車と移動式ＣＯ
２
回収装置との連結を解除して、移動式ＣＯ
２
回収装置を作動させるＣＯ２管理システムが提供される。
【発明の効果】
【0006】
道路交通量情報に基づいてＣＯ２回収装置の作動を制御することにより、大気中のＣＯ２を効率的に回収することができる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【発明を実施するための形態】
【0008】
図１Ａは、スマートシティを概念的に示しており、一点鎖線で囲まれた領域がスマートシティ１を示している。最初に、図１Ａを参照しつつ、スマートシティ１がどのような領域を指しているかについて簡単に説明する。図１Ａを参照すると、２は通信ネットワーク、３は通信ネットワーク２の基地局、４は管理サーバ、５は電気、ガス等のインフラ関連施設、駅、会社、工場、販売店、病院、学校等の施設、６は自動運転バス等の交通機関、７は住居、８は住居７の住居者が所有する車両を夫々示している。各施設５内に設置されている種々の電子機器は通信ネットワーク２に接続されており、交通機関６，車両７、住居８内に設置されている種々の電子機器、および、住居７の住居者が所有する携帯端末は、基地局２と無線通信可能である。この場合、各施設５、交通機関６，車両７、住居８内に設置されている種々の電子機器および住居７の住居者が所有する携帯端末は、管理サーバ４により管理されている。
【0009】
ところで、一般的には、スマートシティは、ＩＣＴ等の新技術を活用しつつ、マネジメント（計画、整備、管理、運営等）の高度化により、都市や地域の抱える諸課題の解決を行い、また新たな価値を創出し続ける都市や地域と定義されている。一方、本発明では、領域内に存在する各施設５、交通機関６，車両７、住居８内に設置されている種々の電子機器および住居７の住居者が所有する携帯端末が、管理サーバ４により管理されている場合に、この領域をスマートシティ１と称している。
【0010】
さて、本発明による実施例では、大気中のＣＯ２を回収するために、スマートシティ１内に複数個のＣＯ２回収装置が分散配置されており、大気中のＣＯ２を効率的に回収しうるようにこれらＣＯ２回収装置の作動が管理サーバ４により管理されている。この管理サーバ４が図１Ｂに示されており、図１Ｂに示されるように、管理サーバ４内には、電子制御ユニット１０が設けられている。この電子制御ユニット１０はデジタルコンピュータからなり、双方向性バス１１によって互いに接続されたＣＰＵ（マイクロプロセッサ）１２、ＲＯＭおよびＲＡＭからなるメモリ１３および入出力ポート１４を具備する。図１Ｂに示されるように、電子制御ユニット１０は通信ネットワーク２に接続されている。
【0011】
図２は、スマートシティ１内の一部の領域の地図を図解的に示している。図２において、２０は道路、２１はショッピングセンタのような施設、２２は交通状況を監視するための監視カメラを夫々示す。これら監視カメラ２２により撮影された画像は管理サーバ４に送信され、管理サーバ４の電子制御ユニット１０内において、各道路部分における車両８等の交通量が算出される。
【0012】
ところで、車両８等の交通量が増大すると、車両８等から大気中に排出されて道路周りに漂うＣＯ２が増大する。そこで、本発明による実施例は、この増大したＣＯ２をＣＯ２回収装置により回収するようにしている。このＣＯ２回収装置の一例が、図３Ａおよび図３Ｂにおいて符号３０で示されている。なお、図３Ｂは、図３Ａに示されるＣＯ２回収装置３０の側面図を示している。図３Ａおよび図３Ｂを参照すると、３１は大気吸込口、３２は大気吸込導管、３３はＣＯ２を吸着するための活性炭、ゼオライト等からなる固体吸着材、３４は吸引ファンモータにより駆動される吸引ポンプ、３５はＣＯ２回収導管、３６は２次電池又は燃料電池、３７は電子制御装置を夫々示している。
【0013】
吸引ポンプ３４が駆動されると、ＣＯ２を含んだ大気が大気吸込口３１から大気吸込導管３２を介して固体吸着材３３に吸着される。このときＣＯ２回収導管３５は閉鎖されている。一方、固体吸着材３３に吸着されたＣＯ２は、固体吸着材３３内の圧力を低下させるか、或いは、固体吸着材３３を加熱することによりに離脱する。従って、固体吸着材３３に吸着されたＣＯ２を外部のＣＯ２回収タンク内に収集するときには、固体吸着材３３内の圧力を低下させるか、或いは、固体吸着材３３を加熱させ、それにより離脱したＣＯ２がＣＯ２回収導管３５を介してＣＯ２回収タンク内に送り込まれる。
【0014】
ＣＯ２の回収方法には種々の方法が公知であり、上述のように固体吸着材３３を用いるＣＯ２回収方法以外に、アミン等の吸収液を用いてＣＯ２を効率よく固体吸着材に吸着させる物理吸着法や、ＣＯ２をアミン等の吸収液に吸収させる化学吸収法や、分離膜を用いてＣＯ２を分離する方法等が公知である。本発明では、固体吸着材３３を用いるＣＯ２回収方法に代えて、種々の公知のＣＯ２回収方法を用いることができる。
【0015】
図４は、ＣＯ２回収装置３０内に配置されている電子制御装置３７を示している。図４を参照すると、電子制御装置３７内には、電子制御ユニット４０が設けられている。この電子制御ユニット４０はデジタルコンピュータからなり、双方向性バス４１によって互いに接続されたＣＰＵ（マイクロプロセッサ）４２、ＲＯＭおよびＲＡＭからなるメモリ４３および入出力ポート４４を具備する。図４に示されるように、吸引ポンプ３４の吸引ファンモータが電子制御ユニット４０に接続されており、吸引ファンモータは電子制御ユニット４０の出力信号に基づいて制御される。一方、電子制御ユニット４０は通信装置４５に接続されており、電子制御ユニット４０は基地局２と無線通信可能である。
【0016】
さて、前述したように、車両８等の交通量が増大すると、車両８等から大気中に排出されて道路周りに漂うＣＯ２が増大し、本発明による実施例は、この増大したＣＯ２をＣＯ２回収装置３０により回収するようにしている。即ち、ＣＯ２回収装置３０を作動させたときにＣＯ２回収装置３０により単位時間当たりに回収されるＣＯ２量は、ＣＯ２回収装置３０により回収される大気中のＣＯ２濃度が高いほど増大する。従って、ＣＯ２回収装置３０によるＣＯ２の回収効率は、ＣＯ２回収装置３０により回収される大気中のＣＯ２濃度が高いほど増大することになる。
【0017】
一方、或る道路領域における車両８等の交通量が増大すると、交通量の増大した道路領域周りの大気中のＣＯ２濃度が高くなり、従って、交通量の増大した道路領域周りの大気中のＣＯ２をＣＯ２回収装置３０により回収すると、ＣＯ２回収装置３０によりＣＯ２を効率よく回収できることになる。そこで、本発明では、ＣＯ２回収装置３０によりＣＯ２を効率よく回収するために、道路交通量情報に基づいて、ＣＯ２回収装置３０の作動を制御するようにしている。
【0018】
次に、図２を参照しつつ、本発明による第１実施例について説明する。この第１実施例では、交通量が所定交通量以上となる可能性のある道路領域内或いは道路領域近くにＣＯ２回収装置３０を予め設置しておき、各道路領域における現在の交通量を検出し、検出された現在の交通量が所定交通量以上である道路領域内或いは道路領域近くに設置されているＣＯ２回収装置３０を作動させるようにしている。図２において、例えば、交通量が所定交通量以上となる可能性のある道路領域が斜線で示される道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４であったとすると、ＣＯ２回収装置３０が、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４内、或いは、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４から所定距離範囲内の道路周辺領域内に設置される。この場合、所定距離は、例えば、１０メートルとされる。
【0019】
一方、図２において、例えば、道路領域Ｒ２における現在の交通量が所定交通量以上になったとすると、道路領域Ｒ２から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置する１個又は複数個のＣＯ２回収装置３０が作動せしめられ、１個又は複数個のＣＯ２回収装置３０、によるＣＯ２の回収作業が開始される。このＣＯ２回収装置３０によるＣＯ２の回収作業は、道路領域Ｒ２における交通量が所定交通量以上になっている間、継続して行われ、道路領域Ｒ２における交通量が所定交通量以下になると、ＣＯ２回収装置３０によるＣＯ２の回収作業が停止される。
【0020】
図５は、第１実施例を実行するためのＣＯ２回収管理を行うためのルーチンを示している。このルーチンは、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０において実行される。
図５を参照すると、まず初めに、ステップ５０では、監視カメラ２２により現在撮影されている画像に基づいて、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量が検出される。この場合、管理サーバ４とは別の道路管理サーバにおいて交通量の検出が行われている場合には、道路管理サーバにより提供される道路交通量情報を利用することもできる。
図５を参照すると、まず初めに、ステップ５０では、監視カメラ２２により現在撮影されている画像に基づいて、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量が検出される。この場合、管理サーバ４とは別の道路管理サーバにおいて交通量の検出が行われている場合には、道路管理サーバにより提供される道路交通量情報を利用することもできる。
【0021】
次いで、ステップ５１では、ステップ５０において検出された各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量に基づいて、現在の交通量が所定交通量以上である道路領域が特定される。交通量が所定交通量以上である道路領域が特定されると、ステップ５２に進んで、特定された道路領域内、或いは、特定された道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置するＣＯ２回収装置３０が特定される。次いで、ステップ５３では、特定されたＣＯ２回収装置３０の作動指令が発せられ、特定されたＣＯ２回収装置３０の作動が開始される。
【0022】
このように、本発明による第１実施例では、道路交通量情報に基づいて、交通量が所定交通量以上である道路領域又は道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ２回収装置３０が特定され、特定されたＣＯ２回収装置３０が作動せしめられる。
【0023】
次に、図６から図１０を参照しつつ、本発明による第２実施例について説明する。この第２実施例では、図３Ａおよび図３Ｂに示される固定式のＣＯ２回収装置３０に代えて、図６に示される移動式のＣＯ２回収装置３０ａが用いられる。この移動式のＣＯ２回収装置３０ａは、移動用車輪３８および支持台座３９を備えていることを除いて、図３Ａおよび図３Ｂに示される固定式のＣＯ２回収装置３０と同様の構造を有する。図６に示される例では、このＣＯ２回収装置３０ａは自動運転牽引車６０により移動せしめられる。
【0024】
図７は、この自動運転牽引車６０の一例を図解的に示している。図７を参照すると、６１は牽引車６０の駆動輪に駆動力を与えるための車両駆動部、６２は牽引車６０を制動するための制動装置、６３は牽引車６０を操舵するための操舵装置、６４は牽引車６０内に搭載された電子制御ユニットを夫々示す。図７に示されるように、電子制御ユニット６４はデジタルコンピュータからなり、双方向性バス６５によって互いに接続されたＣＰＵ（マイクロプロセッサ）６６、ＲＯＭおよびＲＡＭからなるメモリ６７および入出力ポート６８を具備する。
【0025】
一方、図７に示されるように、牽引車６０には、牽引車６０が自動運転を行うのに必要な各種センサ６９、即ち、牽引車６０の状態を検出するセンサおよび牽引車６０の周辺を検出するセンサが設置されている。この場合、牽引車６０の状態を検出するセンサとしては、加速度センサ、速度センサ、方位角センサが用いられており、牽引車６０の周辺を検出するセンサとしては、牽引車６０の前方等を撮影するカメラ、ライダ（LIDAR）、レーダ等が用いられる。また、牽引車６０には、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）受信装置７０、地図データ記憶装置７１およびナビゲーション装置７２が設けられている。ＧＮＳＳ受信装置７０は、複数の人工衛星から得られる情報に基づいて、牽引車６０の現在位置（例えば牽引車６０の緯度及び経度）を検出することができる。従って、このＧＮＳＳ受信装置７０により牽引車６０の現在位置を取得することができる。このＧＮＳＳ受信装置７０として、例えば、ＧＰＳ受信装置が用いられる。
【0026】
地図データ記憶装置７１には、牽引車６０が自動運転を行うのに必要な地図データ等が記憶されている。これらの各種センサ６９、ＧＮＳＳ受信装置７０、地図データ記憶装置７１およびナビゲーション装置７２は、電子制御ユニット６４に接続されている。また、電子制御ユニット６４には、基地局３と無線通信可能な通信装置５３が接続されている。また、牽引車６０には、ＣＯ２回収装置３０ａを牽引車６０に連結するための連結機構７４が取付けられている。駆動輪は、電子制御ユニット６４の出力信号に従って駆動制御され、牽引車６０の制動制御は、電子制御ユニット６４の出力信号に従って制動装置６２により行われ、牽引車６０の操舵制御は、電子制御ユニット６４の出力信号に従って操舵装置６３により行われ、電子制御ユニット６４の出力信号に従って連結機構７４が制御される。
【0027】
自動運転牽引車６０の移動目的地は、管理サーバ４において決定され、決定された移動目的地が、通信ネットワーク２を介して通信装置５３に送信される。通信装置５３が移動目的地を受信すると、ナビゲーション装置７２を用いて牽引車６０の走行ルートが検索され、検索された走行ルートに沿って牽引車６０がＣＯ２回収装置３０ａを牽引しつつ自動走行せしめられる。
【0028】
次に、スマートシティ１内の一部の領域の地図を図解的に示している図８を参照しつつ、第２実施例について説明する。図８において、例えば、交通量が所定交通量以上となる可能性のある道路領域が斜線で示される道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４であったとすると、この第２実施例では、第１実施例とは異なって、ＣＯ２回収装置３０の設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４内、或いは、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４から所定距離範囲内の道路周辺領域内に形成されている。一方、この第２実施例では、図８に示されるように、牽引車６０およびＣＯ２回収装置３０ａの待機場所２３が設けられ、この待機場所２３において牽引車６０およびＣＯ２回収装置３０ａが待機せしめられる。
【0029】
この第２実施例では、例えば、道路領域Ｒ２における現在の交通量が所定交通量以上になったとすると、待機場所２３に待機しているＣＯ２回収装置３０ａが牽引車６０により、道路領域Ｒ２から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置する設置場所Ｐ２までＣＯ２回収装置３０ａが移送される。ＣＯ２回収装置３０ａが設置場所Ｐ２に到着すると、ＣＯ２回収装置３０ａが作動せしめられ、ＣＯ２回収装置３０ａによるＣＯ２の回収作業が開始される。このＣＯ２回収装置３０ａによるＣＯ２の回収作業は、道路領域Ｒ２における交通量が所定交通量以上になっている間、継続して行われ、道路領域Ｒ２における交通量が所定交通量以下になると、ＣＯ２回収装置３０ａによるＣＯ２の回収作業が停止される。
【0030】
図９は、第２実施例を実行するためのＣＯ２回収管理を行うためのルーチンを示している。このルーチンは、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０において実行される。
図９を参照すると、まず初めに、ステップ８０では、監視カメラ２２により撮影された画像に基づいて、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における現在の交通量が検出される。この場合、管理サーバ４とは別の道路管理サーバにおいて交通量の検出が行われている場合には、道路管理サーバにより提供される道路交通量情報を利用することもできる。
図９を参照すると、まず初めに、ステップ８０では、監視カメラ２２により撮影された画像に基づいて、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における現在の交通量が検出される。この場合、管理サーバ４とは別の道路管理サーバにおいて交通量の検出が行われている場合には、道路管理サーバにより提供される道路交通量情報を利用することもできる。
【0031】
次いで、ステップ８１では、ステップ８０において検出された各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量に基づいて、現在の交通量が所定交通量以上である道路領域が特定される。現在の交通量が所定交通量以上である道路領域が特定されると、ステップ８２に進んで、特定された道路領域内、或いは、特定された道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置するＣＯ２回収装置３０ａの設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が特定される。次いで、ステップ８３では、特定されたＣＯ２回収装置３０ａの設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が移動目的地とされ、ステップ８４では、この移動目的地および移動指令が牽引車６０に送信される。牽引車６０が、移動目的地および移動指令を受信すると、牽引車６０内に設けられた電子制御ユニット１０において、図１０に示される自動運転制御ルーチンが実行される。
【0032】
図１０を参照すると、まず初めに、ステップ９０において、管理サーバ４から送信されてきた移動目的地が目的地として決定される。次いで、ステップ９１では、待機場所２３において、自動運転により牽引車６０をＣＯ２回収装置３０ａに連結する連結処理が行われる。次いで、ステップ９２では、牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結処理が完了したか否かが判別される。牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結処理が完了していないと判別されたときには、ステップ９１に戻り、牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結処理が続行される。一方、ステップ９２において、牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結処理が完了したと判別されたときには、ステップ９３に進む。
【0033】
ステップ９３では、ステップ９０において決定された目的地とＧＮＳＳ受信装置７０により取得された牽引車６０の現在位置に基づいて、ナビゲーション装置７２により現在位置から目的地までの牽引車６０の走行ルートが決定される。次いで、ステップ９４では、牽引車６０の前方等を撮影するカメラ、ライダ（LIDAR）、レーダ等のセンサの検出結果に基づいて、他車両や歩行者と接触することのないように、牽引車６０の走行制御が行われる。次いで、ステップ９５では、牽引車６０がステップ９０において決定された目的地に到達したか否かが判別される。牽引車６０が目的地に到達していないと判別されたときには、ステップ９４に戻り、牽引車６０の自動運転が続行される。一方、ステップ９５において、牽引車６０が目的地に到達したと判別されたときには、ステップ９６に進む。
【0034】
ステップ９６では、牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結解除処理が行われる。牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結が解除されると、ＣＯ２回収装置３０ａは、ステップ９０において決定された目的地に設置された状態となる。次いで、ステップ９７において、ＣＯ２回収装置３０ａの作動指令が発生せしめられ、それによりＣＯ２回収装置３０ａの作動が開始される。一方、牽引車６０とＣＯ２回収装置３０ａとの連結が解除されると、牽引車６０は、自動運転により待機場所２３まで戻される。
【0035】
このように、本発明による第２実施例では、道路交通量情報に基づいて、交通量が所定交通量以上である道路領域又は道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ２回収装置３０ａの設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が特定し、特定された設置場所に可動式のＣＯ２回収装置３０ａが移送されて作動せしめられる。
【0036】
さて、これまで説明してきた第１実施例および第２実施例では、監視カメラ２２により検出された各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における現在の実際の交通量に基づいて、或いは、管理サーバ４とは別の道路管理サーバにより提供される現在の道路交通量情報に基づいて、第１実施例では、ＣＯ２回収装置３０の作動が制御され、第２実施例では、ＣＯ２回収装置３０ａの移送および作動が制御される。この場合、過去の交通量の履歴に基づいて現在の交通量を予測し、予測された現在の交通量に基づいて、予測ＣＯ２回収装置３０の作動を制御し、ＣＯ２回収装置３０ａの移送および作動を制御することも可能である。
【0037】
そこで、次に、図１１から図１３を参照しつつ、過去の交通量の履歴に基づき、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における現在の交通量を予測する方法の一例について説明する。この例では、図１１に示されるようなニューラルネットワーク１００を用いて、過去の交通量の履歴に基づき、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４における現在の交通量を予測している。図１１を参照すると、このニューラルネットワーク１００において、L＝１は入力層、L＝２および L＝３は隠れ層、L＝４は出力層を夫々示している。このニューラルネットワーク１００では、図１１に示されるように、入力層 ( L＝１) が７個のノードからなり、７個の入力パラメタータの入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘ６、ｘ７が、入力層 ( L＝１) の各ノードに入力される。
【0038】
また、このニューラルネットワーク１００では、出力層 ( L＝４) のノードの数は２個とされており、出力層 ( L＝４) のノードからの出力値がｙ１’、 ｙ２’で示されている。これら値出力ｙ１’、 ｙ２’は、ソフトマックス層ＳＭに送り込まれて、夫々対応する出力値ｙ１、 ｙ２に変換される。これら出力値ｙ１、 ｙ２の合計は１であり、各出力値ｙ１、 ｙ２は１に対する割合を表している。なお、この場合、ソフトマックス層ＳＭを用いずに出力層 ( L＝４) のノードの数を１個とし、このノードにおける活性化関数をシグモイド関数として２値分類を行うこともできる。
【0039】
一方、図１２Ａには、ニューラルネットワーク１００の入力パラメータの一覧表が示されている。入力パラメータとしては、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量に影響を与える因子が採用される。図１２Ａに示される例では、入力パラメータとして、日付、曜日、天気、気温、イベントの実施および時間帯が採用されている。なお、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等も入力パラメータとされる。
【0040】
また、図１２Ａには、入力層 ( L＝１)への各入力パラメータの入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘ６、ｘ７が示されている。図１２Ａを参照すると、日付を表す入力値ｘ１は、例えば、年、月、日の順の日付の数字列とされ、曜日を表す入力値ｘ２は、例えば、日曜日であれば１，月曜日であれば２・・・とされ、天気を表す入力値ｘ３は、例えば、晴れであれば１，雨であれば２、雪であれば３とされ、気温を表す入力値ｘ４は、例えば、気温を表す数値とされ、イベントの実施を表す入力値ｘ５は、例えば、スマートシティ１内において、或る施設でバーゲンセールが実施されていれば１、或る地域で祭りが実施されていれば２，或る学校で運動会が実施されていれば３，定期的な交通規制が実施されていれば４等とされ、時間帯を表す入力値ｘ６は、例えば、時刻０：００から０：１０は１，時刻０：１０時から０：２０は２・・・時刻２３：５０から０：００はｓ（ｓ＝１４４）のように１０分毎に１，２・・・・ｓとされ、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を表す入力値ｘ７は、道路領域Ｒ１であれば１，道路領域Ｒ２であれば２・・・，道路領域Ｒｔであればｔとされる。
【0041】
一方、図１２Ｂには、出力値ｙ１、 ｙ２と状態との対応関係が示されている。図１１から図１３に示される例では、交通量が所定交通量以上であると予測されるときには、出力値ｙ１の出力値は１或いは１に近い値になると共に出力値ｙ２の出力値は０或いは０に近い値になり、交通量が所定交通量以下であると予測されるときには、出力値ｙ２の出力値は１或いは１に近い値になると共に出力値ｙ１の出力値は０或いは０に近い値になるように、ニューラルネットワーク１００の重みの学習が行われる。
【0042】
図１３は、ニューラルネットワーク１００の重みの学習を行うために、各入力パラメータの入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘ６、ｘ７と、教師データ、即ち、正解ラベルｙｔとを用いて作成された訓練データセットを示している。図１３において、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘ６、ｘ７は、前述したように、夫々、日付、曜日、天気、気温、イベントの実施、時間帯および道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を示している。一方、図１３において、ｙｔ１、ｙｔ２は、夫々出力値ｙ１、 ｙ２に対する教師データ、即ち、正解ラベルを示している。即ち、図１３において、ｙｔ１は、交通量が所定交通量以上であるときの正解ラベルを示しており、ｙｔ２は、交通量が所定交通量以下であるときの正解ラベルを示している。この場合、図１１から図１３に示される例では、交通量が所定交通量以上であるときには、正解ラベルｙｔ１が１とされると共に、正解ラベルｙｔ２は零とされ、交通量が所定交通量以下であるときには、正解ラベルｙｔ２が１とされると共に、正解ラベルｙｔ１は零とされる。
【0043】
さて、図１１から図１３に示される例では、例えば、数年間に亘り、１０分毎の各時間帯および各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について交通量が所定交通量以上であるか否かが実測され、数年間に亘る、日付を表す入力値ｘ１と、曜日を表す入力値ｘ２と、天気を表す入力値ｘ３と、気温を表す入力値ｘ４と、イベントの実施を表す入力値ｘ５と、時間帯を表す入力値ｘ６と、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を表す入力値ｘ７と、正解ラベルｙｔ１、ｙｔ２の値とが、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０のメモリ１３内に記憶される。電子制御ユニット１０では、この記憶された値に基づいて、図１３に示されるような訓練データセットが作成される。この訓練データセットでは、入力値ｘ１、ｘ２・・・ｘ６、ｘ７と、正解ラベルｙｔ１、ｙｔ２との関係を表すｍ個のデータが取得されている。例えば、２番目のデータ（No. 2）には、取得された入力値ｘ１２、ｘ２２・・・ｘ６２、ｘ７２と、正解ラベルｙｔ１２、ｙｔ２２とが列挙されており、ｍ－１番目のデータ（No. ｍ－１）には、取得された入力パラメータの入力値ｘ１ｍ－１、ｘ２ｍ－１・・・ｘ６ｍ－１、ｘ７ｍ－１と、正解ラベルｙｔ１ｍ－１、ｙｔ２ｍ－１が列挙されている。
【0044】
次に、この訓練データセットを用いたニューラルネットワーク１００の重みの学習方法について簡単に説明する。このニューラルネットワーク１００の重みの学習は、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０において行われる。例えば、最初に、訓練データセットの１番目（No. 1）の入力値ｘ１・・・ｘ７が、ニューラルネットワーク１００の入力層 ( L＝１) の各ノードに入力される。このときニューラルネットワーク１００の出力層の各ノードからは、出力値ｙ１’、 ｙ２’が出力され、これら出力値ｙ１’、 ｙ２’は、ソフトマックス層ＳＭに送り込まれて、夫々対応する出力値ｙ１、 ｙ２に
変換される。次いで、これらの出力値ｙ１、 ｙ２と、正解ラベルｙｔ１、ｙｔ２との間の誤差を表す交差エントロピー誤差Ｅが算出され、交差エントロピー誤差Ｅが小さくなるように、誤差逆伝播法を用いて、ニューラルネットワーク１００の重みの学習が行われる。
変換される。次いで、これらの出力値ｙ１、 ｙ２と、正解ラベルｙｔ１、ｙｔ２との間の誤差を表す交差エントロピー誤差Ｅが算出され、交差エントロピー誤差Ｅが小さくなるように、誤差逆伝播法を用いて、ニューラルネットワーク１００の重みの学習が行われる。
【0045】
訓練データセットの１番目（No. 1）のデータに基づくニューラルネットワーク１００の重みの学習が完了すると、次に、訓練データセットの２番目（No. ２）のデータに基づくニューラルネットワーク１００の重みの学習が、誤差逆伝播法を用いて行われる。同様にして、訓練データセットのｍ番目（No. ｍ）まで順次、ニューラルネットワーク１００の重みの学習が行われる。このニューラルネットワーク１００の重みの学習は、交差エントロピー誤差Ｅが、予め設定された設定誤差以下になるまで、繰り返し行われ、最終的に、交通量を予測しうる学習済ニューラルネットワーク１００からなる交通量の予測モデルが作成される。この予測モデルは管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０内に作成される。この予測モデルに入力値ｘ１・・・ｘ７を入力すると、交通量が所定交通量以上であると予測されるときには、出力値ｙ１は１或いは１に近い値になり、交通量が所定交通量以下であると予測されるときには、出力値ｙ２は１或いは１に近い値になる。従って、この予測モデルの出力値ｙ１および出力値ｙ２から、交通量が所定交通量以上であるか否かが予測できることになる。
【0046】
次に、第１実施例の変形例である第３実施例について説明する。この第３実施例では、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量が所定交通量以上であると予測されたときに、交通量が所定交通量以上であると予測される道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置するＣＯ２回収装置３０が作動せしめられ、このＣＯ２回収装置３０によるＣＯ２の回収作業が開始される。
【0047】
図１４は、第３実施例を実行するためのＣＯ２回収管理を行うためのルーチンを示している。このルーチンは、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０において実行される。
図１４を参照すると、まず初めに、ステップ２００では、例えば、今日の日付を表す入力値ｘ１と、今日の曜日を表す入力値ｘ２と、現在の天気を表す入力値ｘ３と、現在の気温を表す入力値ｘ４と、現在のイベントの実施状態を表す入力値ｘ５と、現在の時間帯を表す入力値ｘ６と、道路領域Ｒ１、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を表す入力値ｘ７とが取得される。この場合、現在の天気および現在の気温は、天気予報に基づく天気および気温であってもよい。
図１４を参照すると、まず初めに、ステップ２００では、例えば、今日の日付を表す入力値ｘ１と、今日の曜日を表す入力値ｘ２と、現在の天気を表す入力値ｘ３と、現在の気温を表す入力値ｘ４と、現在のイベントの実施状態を表す入力値ｘ５と、現在の時間帯を表す入力値ｘ６と、道路領域Ｒ１、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を表す入力値ｘ７とが取得される。この場合、現在の天気および現在の気温は、天気予報に基づく天気および気温であってもよい。
【0048】
次いで、ステップ２０１では、これらの入力値ｘ１・・・ｘ６と、例えば、道路領域Ｒ１を表す入力値ｘ７(＝１)とが上述した予測モデルに入力される。このとき、予測モデルからは道路領域Ｒ１についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が出力され、その結果、ステップ２０２におけるように道路領域Ｒ１についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得される。次いで、ステップ２０３では、全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２を取得したか否かが判別される。全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２を取得していないと判別されたときにはステップ２０４に進んで、道路領域を表す入力値ｘ７が更新される。この例では道路領域を表す入力値ｘ７が道路領域Ｒ２を表す入力値ｘ７(＝２)とされる。次いで、ステップ２０１に進む。
【0049】
ステップ２０１では、入力値ｘ１・・・ｘ６と、道路領域Ｒ２を表す入力値ｘ７(＝２)とが上述した予測モデルに入力される。このとき、予測モデルからは道路領域Ｒ２についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が出力され、その結果、ステップ２０２におけるように道路領域Ｒ２についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得される。このようにして全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得されると、ステップ２０５に進み、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について取得された出力値ｙ１および出力値ｙ２から、現在の交通量が所定交通量以上であると予測される道路領域が特定される。交通量が所定交通量以上である道路領域が特定されると、ステップ２０６に進んで、特定された道路領域内、或いは、特定された道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置するＣＯ２回収装置３０が特定される。次いで、ステップ２０７では、特定されたＣＯ２回収装置３０の作動指令が発せられ、特定されたＣＯ２回収装置３０の作動が開始される。
【0050】
このように、本発明による第３実施例では、道路交通量情報の履歴に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測するための予測部を具備しており、交通量が所定交通量以上になると予測される道路領域又はこの道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ２回収装置３０が特定され、特定されたＣＯ２回収装置３０が予測された時間帯に作動せしめられる。この場合、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０が、予測部を構成している。また、この場合、予測部は、日付、曜日、天気、気温、イベントの実施状態に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測する。
【0051】
次に、第２実施例の変形例である第４実施例について説明する。この第４実施例では、道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等における交通量が所定交通量以上であると予測されたときに、交通量が所定交通量以上であると予測される道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置する設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４まで、待機場所２３に待機しているＣＯ２回収装置３０ａが牽引車６０により移送せしめられる。
【0052】
図１５は、第４実施例を実行するためのＣＯ２回収管理を行うためのルーチンを示している。このルーチンは、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０において実行される。
図１５を参照すると、まず初めに、ステップ３００では、例えば、今日の日付を表す入力値ｘ１と、今日の曜日を表す入力値ｘ２と、現在の天気を表す入力値ｘ３と、現在の気温を表す入力値ｘ４と、現在のイベントの実施状態を表す入力値ｘ５と、現在の時間帯を表す入力値ｘ６と、道路領域Ｒ１、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を表す入力値ｘ７とが取得される。この場合も、現在の天気および現在の気温は、天気予報に基づく天気および気温であってもよい。
図１５を参照すると、まず初めに、ステップ３００では、例えば、今日の日付を表す入力値ｘ１と、今日の曜日を表す入力値ｘ２と、現在の天気を表す入力値ｘ３と、現在の気温を表す入力値ｘ４と、現在のイベントの実施状態を表す入力値ｘ５と、現在の時間帯を表す入力値ｘ６と、道路領域Ｒ１、Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等を表す入力値ｘ７とが取得される。この場合も、現在の天気および現在の気温は、天気予報に基づく天気および気温であってもよい。
【0053】
次いで、ステップ３０１では、これらの入力値ｘ１・・・ｘ６と、例えば、道路領域Ｒ１を表す入力値ｘ７(＝１)とが上述した予測モデルに入力される。このとき、予測モデルからは道路領域Ｒ１についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が出力され、その結果、ステップ３０２におけるように道路領域Ｒ１についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得される。次いで、ステップ３０３では、全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２を取得したか否かが判別される。全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２を取得していないと判別されたときにはステップ３０４に進んで、道路領域を表す入力値ｘ７が更新される。この例では道路領域を表す入力値ｘ７が道路領域Ｒ２を表す入力値ｘ７(＝２)とされる。次いで、ステップ３０１に進む。
【0054】
ステップ３０１では、入力値ｘ１・・・ｘ６と、道路領域Ｒ２を表す入力値ｘ７(＝２)とが上述した予測モデルに入力される。このとき、予測モデルからは道路領域Ｒ２についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が出力され、その結果、ステップ３０２におけるように道路領域Ｒ２についての出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得される。このようにして全ての道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について、出力値ｙ１および出力値ｙ２が取得されると、ステップ３０５に進み、各道路領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４等について取得された出力値ｙ１および出力値ｙ２から、現在の交通量が所定交通量以上であると予測される道路領域が特定される。交通量が所定交通量以上である道路領域が特定されると、ステップ３０６に進んで、特定された道路領域内、或いは、特定された道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域内に位置するＣＯ２回収装置３０ａの設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が特定される。次いで、ステップ３０７では、特定されたＣＯ２回収装置３０ａの設置場所Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が移動目的地とされ、この移動目的地および移動指令が牽引車６０に送信される。牽引車６０が、移動目的地および移動指令を受信すると、牽引車６０内に設けられた電子制御ユニット１０において、図１０に示される自動運転制御ルーチンが実行され、第２実施例と同様な牽引車６０の自動運転制御が行われる。
【0055】
このように、本発明による第４実施例では、道路交通量情報の履歴に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測するための予測部を具備しており、交通量が所定交通量以上になると予測される道路領域又はこの道路領域から所定距離範囲内の道路周辺領域に位置するＣＯ２回収装置３０ａの設置場所が特定され、特定された設置場所に可動式のＣＯ２回収装置３０ａが移送されて予測された時間帯に作動せしめられる。この場合、管理サーバ４内に設けられた電子制御ユニット１０が、予測部を構成している。また、この場合、予測部は、日付、曜日、天気、気温、イベントの実施状態に基づいて、交通量が所定交通量以上となる道路領域および時間帯を予測する。
【0056】
このように、本発明によるＣＯ２管理システムは、道路交通量情報を取得する情報取得部と、道路２０上の車両から大気中に排出されて道路２０周りに漂うＣＯ２を回収するためのＣＯ２回収装置３０、３０ａとを具備しており、道路交通量情報に基づいてＣＯ２回収装置３０、３０ａの作動が制御される。この場合、本発明による実施例では、管理サーバ４内の電子制御ユニット１０が、情報取得部を構成している。
【0057】
また、本発明では、道路交通量情報を取得し、道路２０上の車両から大気中に排出されて道路２０周りに漂うＣＯ２を回収するためのＣＯ２回収装置３０、３０ａの作動を道路交通量情報に基づいて制御するＣＯ２管理方法が提供される。更に、本発明では、道路交通量情報を取得し、道路２０上の車両から大気中に排出されて道路２０周りに漂うＣＯ２を回収するためのＣＯ２回収装置３０、３０ａの作動を道路交通量情報に基づいて制御するよう、コンピュータに機能させるプログラムが提供される。
【符号の説明】
【0058】
１ スマートシティ
２ 通信ネットワーク
３ 基地局
４ 管理サーバ
３０、３０ａ ＣＯ２回収装置
２ 通信ネットワーク
３ 基地局
４ 管理サーバ
３０、３０ａ ＣＯ２回収装置
【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】
【図14】
【図15】