特許 7689962 情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラム

(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】2025-05-30

(45)【発行日】2025-06-09

(54)【発明の名称】情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01S 19/48 20100101AFI20250602BHJP

   H04W 4/029 20180101ALI20250602BHJP

   H04W 4/08 20090101ALI20250602BHJP

   H04W 84/10 20090101ALI20250602BHJP

   H04W 92/18 20090101ALI20250602BHJP

【ＦＩ】

G01S19/48

H04W4/029

H04W4/08

H04W84/10 110

H04W92/18

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2022533796

(86)(22)【出願日】2021-06-10

(86)【国際出願番号】 JP2021022061

(87)【国際公開番号】W WO2022004325

(87)【国際公開日】2022-01-06

【審査請求日】2024-03-14

(31)【優先権主張番号】P 2020113899

(32)【優先日】2020-07-01

(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】100115381

【弁理士】

【氏名又は名称】小谷 昌崇

(74)【代理人】

【識別番号】100118049

【弁理士】

【氏名又は名称】西谷 浩治

(72)【発明者】

【氏名】田崎 信昭

(72)【発明者】

【氏名】田口 雅裕

(72)【発明者】

【氏名】中坂 綾香

【審査官】佐藤 宙子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－２７２９５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０２７５７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０７４９３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１１３３８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１７３８８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１３４３３２（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ ５／００－ ５／１４

Ｇ０１Ｓ １９／００－１９／５５

Ｈ０４Ｗ ４／００－９９／００

Ｇ０８Ｇ １／１３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータが、
複数のユーザによってシェアされるモビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得し、
前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類し、
前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する、
情報処理方法。

【請求項2】

前記停止場所の特定において、前記２以上のモビリティの座標の中央値を算出し、算出した前記中央値の所定期間内における移動平均を算出し、算出した移動平均値と、前記移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、前記停止場所に前記モビリティ群が停止している確率を示す停止確率を算出し、前記停止確率が閾値以上である場合、前記移動平均値に最も近い停止場所を、前記モビリティ群が停止している前記停止場所に特定する、
請求項１記載の情報処理方法。

【請求項3】

さらに、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記他のモビリティの前記識別情報を受信しておらず且つ所定時間間隔で取得された複数の位置情報にばらつきがある１のモビリティの前記複数の位置情報に基づいて、前記１のモビリティが停止している停止場所を特定する、
請求項１又は２記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記停止場所の特定において、前記１のモビリティの所定時間間隔で取得された複数の座標の中央値を算出し、算出した前記中央値の所定期間内における移動平均を算出し、算出した移動平均値と、前記移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、前記停止場所に前記１のモビリティが停止している確率を示す停止確率を算出し、前記停止確率が閾値以上である場合、前記移動平均値に最も近い停止場所を、前記１のモビリティが停止している前記停止場所に特定する、
請求項３記載の情報処理方法。

【請求項5】

さらに、前記２以上のモビリティのうちのいずれか１つの識別情報を、前記モビリティ群に分類されていない新たなモビリティから取得した場合、前記新たなモビリティを前記２以上のモビリティと同一の前記モビリティ群に分類し、
さらに、前記モビリティ群が停止している前記停止場所を、前記新たなモビリティが停止している停止場所に特定する、
請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理方法。

【請求項6】

さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報のばらつきの大きさを算出し、
前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する、
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理方法。

【請求項7】

さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさを算出し、
前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する、
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理方法。

【請求項8】

さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティのそれぞれと、前記２以上のモビリティの周辺に存在する前記停止場所との距離のばらつきの大きさを算出し、
前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する、
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理方法。

【請求項9】

さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報のばらつきの大きさを算出し、
さらに、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している場所を推定する、
請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理方法。

【請求項10】

複数のユーザによってシェアされるモビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得する取得部と、
前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類する分類部と、
前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する特定部と、
を備える情報処理装置。

【請求項11】

複数のユーザによってシェアされるモビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得し、
前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類し、
前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定するようにコンピュータを機能させる、
情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、複数のモビリティが停止している位置を特定する技術に関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、モビリティの位置を測定するためにグローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）が利用されている。モビリティが備えるＧＰＳ受信機は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信することにより、現在位置を測定している。そのため、ＧＰＳを用いた位置の測定精度は、電波状況に依存している。例えば、ビルの下などは電波状況が悪く、ＧＰＳによる位置の測定精度は低下する。

【0003】

例えば、特許文献１において、ビーコン装置は、待機場内に設置されており、ビーコン装置を識別するためのビーコン装置ＩＤを含む信号を周囲に送信している。車両が待機場内に入場すると、車両とともに移動する通信端末は、ビーコン装置からの信号を受信し、受信した信号に含まれるビーコン装置ＩＤと、通信端末を識別するための通信端末ＩＤとをサーバへ送信する。サーバは、ビーコン装置ＩＤと通信端末ＩＤとを受信することにより、ビーコン装置ＩＤで特定される待機場内に、通信端末ＩＤで特定される通信端末を搭載した車両が入場したことを検知している。

【0004】

また、例えば、特許文献２において、測位装置は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号が４つ受信できなかった場合に、測位装置から見て見通し環境にある携帯端末からのＧＰＳ信号を用いて測位装置の位置を測定し、位置情報を得ている。

【0005】

しかしながら、上記従来の技術では、モビリティが停止している停止場所を高い精度で特定するための設備を停止場所付近に設置すること等が必要になり、更なる改善が必要とされていた。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【文献】特開２０２０－２４６４４号公報

【文献】特開２０１９－３２３１０号公報

【発明の概要】

【0007】

本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる技術を提供することを目的とするものである。

【0008】

本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、モビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得し、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類し、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する。

【0009】

本開示によれば、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本開示の実施の形態におけるモビリティ管理システムの全体構成を示す図である。

【図2】本開示の実施の形態におけるモビリティの構成の一例を示す図である。

【図3】本開示の実施の形態におけるサーバ装置の構成の一例を示す図である。

【図4】本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第１のフローチャートである。

【図5】本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第２のフローチャートである。

【図6】本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第３のフローチャートである。

【図7】本実施の形態において、モビリティ群の停止確率の算出方法について説明するための図である。

【図8】本実施の形態において、１のモビリティの停止確率の算出方法について説明するための図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（本開示の基礎となった知見）
近年、複数のユーザにより自転車をシェアするサービスが提供されている。このようなサービスでは、自転車は、予め設けられた駐輪場所から貸し出されるとともに、駐輪場所に返却される。自転車にはＧＰＳ受信機が搭載されており、自転車の位置は、ＧＰＳ受信機によって受信されたＧＰＳ信号を用いて測定される。自転車を管理するサーバは、自転車から受信した位置情報を用いて自転車の位置を管理している。

【0012】

ここで、駐輪場所がビルの下などの電波状況の悪い場所に設置されている場合、当該駐輪場所に駐車している自転車の位置の測定精度は低下する。この場合、サーバは、予め決められた駐輪場所に自転車が正しく返却されているかを確認することが困難である。

【0013】

上記の特許文献１の技術では、ビーコン装置により車両が待機場に入場したことを確認することができる。しかしながら、この技術が用いられる場合、各駐輪場所にビーコン装置を設置する必要があるとともに、ビーコン装置の電池を交換するタイミングを管理する必要がある。

【0014】

また、上記の特許文献２の技術では、測位装置は、擬似衛星としての他の携帯端末から受信したＧＰＳ信号を用いて測位している。しかしながら、この場合、地上への設備設置が必要になり、設備設置にコストがかかる。

【0015】

以上の課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが、モビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得し、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類し、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する。

【0016】

この構成によれば、近距離無線通信により互いに通信可能な２以上のモビリティは、同一の場所に存在していると推定され、同一のモビリティ群に分類することができる。そのため、停止場所の電波状況が悪く、停止場所に停止している２以上のモビリティの位置情報にばらつきがあったとしても、同一のモビリティ群に分類された近距離無線通信により識別情報を互いに受信している２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所が特定される。したがって、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【0017】

また、上記の情報処理方法において、前記停止場所の特定において、前記２以上のモビリティの座標の中央値を算出し、算出した前記中央値の所定期間内における移動平均を算出し、算出した移動平均値と、前記移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、前記停止場所に前記モビリティ群が停止している確率を示す停止確率を算出し、前記停止確率が閾値以上である場合、前記移動平均値に最も近い停止場所を、前記モビリティ群が停止している前記停止場所に特定してもよい。

【0018】

この構成によれば、２以上のモビリティの座標の中央値の所定期間内における移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との間の距離が近いほど、停止場所にモビリティ群が停止している確率を示す停止確率は高くなる。したがって、停止確率が閾値と比較されることによって、２以上のモビリティが停止している停止場所を容易に特定することができる。

【0019】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記他のモビリティの前記識別情報を受信しておらず且つ所定時間間隔で取得された複数の位置情報にばらつきがある１のモビリティの前記複数の位置情報に基づいて、前記１のモビリティが停止している停止場所を特定してもよい。

【0020】

この構成によれば、停止場所の電波状況が悪く、停止場所に停止している１のモビリティの所定時間間隔で取得された複数の位置情報にばらつきがあったとしても、１のモビリティの複数の位置情報に基づいて、１のモビリティが停止している停止場所が特定される。したがって、１のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【0021】

また、上記の情報処理方法において、前記停止場所の特定において、前記１のモビリティの所定時間間隔で取得された複数の座標の中央値を算出し、算出した前記中央値の所定期間内における移動平均を算出し、算出した移動平均値と、前記移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、前記停止場所に前記１のモビリティが停止している確率を示す停止確率を算出し、前記停止確率が閾値以上である場合、前記移動平均値に最も近い停止場所を、前記１のモビリティが停止している前記停止場所に特定してもよい。

【0022】

この構成によれば、１のモビリティの所定時間間隔で取得された複数の座標の中央値の所定期間内における移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との間の距離が近いほど、停止場所に１のモビリティが停止している確率を示す停止確率は高くなる。したがって、停止確率が閾値と比較されることによって、１のモビリティが停止している停止場所を容易に特定することができる。

【0023】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記２以上のモビリティのうちのいずれか１つの識別情報を、前記モビリティ群に分類されていない新たなモビリティから取得した場合、前記新たなモビリティを前記２以上のモビリティと同一の前記モビリティ群に分類し、さらに、前記モビリティ群が停止している前記停止場所を、前記新たなモビリティが停止している停止場所に特定してもよい。

【0024】

この構成によれば、モビリティ群と近距離無線通信により通信可能な距離内に新たなモビリティが停止した場合に、モビリティ群が停止している停止場所が、新たなモビリティが停止している停止場所に特定されるので、新たなモビリティが停止している停止場所を容易に特定することができる。

【0025】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報のばらつきの大きさを算出し、前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定してもよい。

【0026】

すなわち、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値以下であるということは、２以上のモビリティの位置はばらついておらず、それぞれの位置情報が正しく測定されていることを意味している。そのため、２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値以下である場合は、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行わず、２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値より大きい場合にのみ、停止場所周辺の電波状況が悪いと判断し、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行うことができる。その結果、コンピュータの処理負荷を軽減することができる。

【0027】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさを算出し、前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定してもよい。

【0028】

すなわち、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさが閾値以下であるということは、２以上のモビリティの位置はばらついておらず、それぞれの位置情報が正しく測定されていることを意味している。そのため、２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさが閾値以下である場合は、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行わず、２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさが閾値より大きい場合にのみ、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行うことができる。その結果、コンピュータの処理負荷を軽減することができる。

【0029】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティのそれぞれと、前記２以上のモビリティの周辺に存在する前記停止場所との距離のばらつきの大きさを算出し、前記停止場所の特定において、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定してもよい。

【0030】

すなわち、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさが閾値以下であるということは、２以上のモビリティの位置はばらついておらず、それぞれの位置情報が正しく測定されていることを意味している。そのため、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさが閾値以下である場合は、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行わず、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさが閾値より大きい場合にのみ、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理を行うことができる。その結果、コンピュータの処理負荷を軽減することができる。

【0031】

また、上記の情報処理方法において、さらに、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報のばらつきの大きさを算出し、さらに、算出した前記ばらつきの大きさが閾値より大きい場合、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している場所を推定してもよい。

【0032】

この構成によれば、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している場所が推定される。これにより、予め設けられている停止場所だけでなく、停止場所以外のモビリティ群が停止している場所を推定することができる。例えば、停止場所以外の場所で返却されたモビリティの位置を特定することができる。

【0033】

本開示の他の態様に係る情報処理装置は、モビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得する取得部と、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類する分類部と、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定する特定部と、を備える。

【0034】

この構成によれば、近距離無線通信により互いに通信可能な２以上のモビリティは、同一の場所に存在していると推定され、同一のモビリティ群に分類することができる。そのため、停止場所の電波状況が悪く、停止場所に停止している２以上のモビリティの位置情報にばらつきがあったとしても、同一のモビリティ群に分類された近距離無線通信により識別情報を互いに受信している２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所が特定される。したがって、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【0035】

本開示の他の態様に係る情報処理プログラムは、モビリティの位置を示す位置情報と、前記モビリティが近距離無線通信により他のモビリティから受信した前記他のモビリティの識別情報と、前記モビリティが停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティから取得し、前記複数のモビリティのうち、停止しており且つ前記識別情報を互いに受信している２以上のモビリティを同一のモビリティ群に分類し、前記モビリティ群に分類された前記２以上のモビリティの前記位置情報に基づいて、前記モビリティ群が停止している停止場所を特定するようにコンピュータを機能させる。

【0036】

この構成によれば、近距離無線通信により互いに通信可能な２以上のモビリティは、同一の場所に存在していると推定され、同一のモビリティ群に分類することができる。そのため、停止場所の電波状況が悪く、停止場所に停止している２以上のモビリティの位置情報にばらつきがあったとしても、同一のモビリティ群に分類された近距離無線通信により識別情報を互いに受信している２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所が特定される。したがって、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【0037】

以下添付図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以下の実施の形態は、本開示を具体化した一例であって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

【0038】

（実施の形態）
図１は、本開示の実施の形態におけるモビリティ管理システムの全体構成を示す図である。

【0039】

図１に示すモビリティ管理システムは、複数のモビリティ１及びサーバ装置２を備える。

【0040】

モビリティ１は、例えば、電動アシスト自転車であり、移動中は個人が占有して利用可能である。モビリティ１は、複数のユーザによってシェアされる。モビリティ１は、ユーザによって運転される。モビリティ１は、所定の駐車場所（停止場所）で貸し出され、所定の駐車場所で返却される。市街地には、複数の駐車場所が配置されている。駐車場所では、複数のモビリティ１が駐車可能であるとともに、モビリティ１の充電が可能である。貸し出しされる駐車場所と返却される駐車場所とは必ずしも同じでなくてもよい。モビリティ１は、サーバ装置２とネットワーク３を介して互いに通信可能に接続されている。ネットワーク３は、例えばインターネットである。

【0041】

また、モビリティ１は、モビリティ１を識別するためのモビリティＩＤを、近距離無線通信により定期的に送信する。近距離無線通信は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の通信モードの１つであるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）である。モビリティ１は、モビリティＩＤを、近距離無線通信によりブロードキャストする。モビリティ１は、例えば１秒ごとにモビリティＩＤをブロードキャストする。近距離無線通信の信号到達距離は、例えば１０メートルである。モビリティ１は、他のモビリティによって送信されたモビリティＩＤを受信する。モビリティ１は、他のモビリティによって送信されたモビリティＩＤを受信することにより、他のモビリティが信号到達距離範囲内に存在していることを認識することができる。

【0042】

例えば、第１モビリティが第１モビリティＩＤを近距離無線通信によりブロードキャストし、第２モビリティが第２モビリティＩＤを近距離無線通信によりブロードキャストする。この場合、第２モビリティが、第１モビリティの近距離無線通信の信号到達距離内に入ると、第１モビリティは、第２モビリティによってブロードキャストされた第２モビリティＩＤを受信する。このとき、第１モビリティも、第２モビリティの近距離無線通信の信号到達距離内に入っているので、第２モビリティは、第１モビリティによってブロードキャストされた第１モビリティＩＤを受信する。このように、近距離無線通信の信号到達距離内に存在する第１モビリティ及び第２モビリティは、モビリティＩＤを互いに受信する。

【0043】

なお、モビリティ１は、電動アシストが付いていない自転車であってもよい。また、モビリティ１は、電気自動車、電動バイク、内燃機関を備える自動車、又は内燃機関を備えるバイクであってもよい。

【0044】

ユーザは、モビリティ１を利用する場合、モビリティ１の利用を予約するための予約情報を情報端末（不図示）に入力する。予約情報は、ユーザを識別するためのユーザＩＤ、利用開始時刻、利用終了時刻、貸出場所及び返却場所を含む。情報端末は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータであり、モビリティ１に乗車するユーザにより利用される。情報端末は、モビリティ１の利用を予約するための予約情報のユーザによる入力を受け付ける。情報端末は、入力された予約情報をサーバ装置２へ送信する。

【0045】

サーバ装置２は、例えば、Ｗｅｂサーバである。サーバ装置２は、モビリティ１から種々の情報を受信するとともに、モビリティ１へ種々の情報を送信する。

【0046】

図２は、本開示の実施の形態におけるモビリティの構成の一例を示す図である。

【0047】

図２に示すモビリティ１は、入力部１１、プロセッサ１２、位置測定部１３、第１通信部１４、第２通信部１５、駆動部１６、電子錠１７及びメモリ１８を備える。

【0048】

入力部１１は、ユーザによるモビリティ１の運転操作を受け付ける。また、入力部１１は、ユーザによるモビリティ１の解錠操作、施錠操作及び返却操作を受け付ける。例えば、入力部１１は、テンキー、解錠ボタン、施錠ボタン及び返却ボタンを含む。テンキーは、モビリティ１を解錠するためのパスワードの入力を受け付ける。解錠ボタンは、パスワードの入力後にユーザによるモビリティ１の解錠操作を受け付ける。施錠ボタンは、ユーザによるモビリティ１の施錠操作を受け付ける。返却ボタンは、施錠後にユーザによるモビリティ１の返却操作を受け付ける。

【0049】

なお、モビリティ１の施錠操作及び解錠操作は、２次元バーコード又はＩＣカードリーダ等によって行われてもよい。

【0050】

位置測定部１３は、ＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号を用いてモビリティ１の現在位置を測定する。現在位置は、緯度及び経度で表される。上述したように、ビルの下などの電波状況の悪い場所では、ＧＰＳ信号に時間差が生じたり、ＧＰＳ信号のＳ／Ｎ比が低下したりすることにより、現在位置の測定精度が低下するおそれがある。

【0051】

第１通信部１４は、モビリティ１を識別するためのモビリティＩＤを近距離無線通信により定期的にブロードキャストする。また、第１通信部１４は、他のモビリティ１によってブロードキャストされたモビリティＩＤを近距離無線通信により受信する。

【0052】

電子錠１７は、電気的に施錠及び解錠する。

【0053】

メモリ１８は、例えば、半導体メモリであり、モビリティ１を識別するためのモビリティＩＤを予め記憶する。

【0054】

プロセッサ１２は、例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ）であり、解錠部１２１、施錠部１２２、返却部１２３及び情報送信制御部１２４を備える。

【0055】

解錠部１２１は、ユーザによりパスワードが入力されるとともに、解錠ボタンが押下されると、入力されたパスワード及びモビリティ１を識別するためのモビリティＩＤを、第２通信部１５を介してサーバ装置２へ送信する。また、解錠部１２１は、第２通信部１５によって解錠信号が受信された場合、モビリティ１の電子錠１７を解錠する。

【0056】

施錠部１２２は、ユーザにより施錠ボタンが押下されると、モビリティ１の電子錠１７を施錠する。

【0057】

なお、本実施の形態において、解錠部１２１及び施錠部１２２は、電子錠１７の解錠及び施錠の状態を検出できればよく、上記の構成に限定されない。また、本実施の形態におけるモビリティ１は、電子錠１７により電気的に施錠及び解錠しているが、本開示は特にこれに限定されず、モビリティ１は、電気的に施錠及び解錠する機能を備えていなくてもよい。

【0058】

返却部１２３は、ユーザにより返却ボタンが押下されると、モビリティ１の運転を終了してモビリティ１を返却することを示す返却信号を、第２通信部１５を介してサーバ装置２へ送信する。

【0059】

情報送信制御部１２４は、位置測定部１３によって測定されたモビリティ１の位置を示す位置情報と、第１通信部１４によって受信された他のモビリティのモビリティＩＤと、モビリティ１が停止しているか否かを示す停止情報とを第２通信部１５を介してサーバ装置２へ送信する。なお、情報送信制御部１２４は、他のモビリティのモビリティＩＤが受信されていない場合、位置情報及び停止情報のみを第２通信部１５を介してサーバ装置２へ送信する。

【0060】

情報送信制御部１２４は、施錠部１２２によって施錠されている場合、モビリティ１が停止していると判断し、モビリティ１が停止していることを示す停止情報を生成する。また、情報送信制御部１２４は、モビリティ１の速度が０である場合、モビリティ１が停止していると判断し、モビリティ１が停止していることを示す停止情報を生成してもよい。また、情報送信制御部１２４は、モビリティ１のエンジンが停止している場合、モビリティ１が停止していると判断し、モビリティ１が停止していることを示す停止情報を生成してもよい。この場合、モビリティ１は、例えば、自動車又はバイクである。また、情報送信制御部１２４は、返却信号が送信された場合、モビリティ１が停止していると判断し、モビリティ１が停止していることを示す停止情報を生成してもよい。

【0061】

第２通信部１５は、種々の情報をサーバ装置２へ送信するとともに、種々の情報をサーバ装置２から受信する。第２通信部１５は、パスワード及びモビリティＩＤをサーバ装置２へ送信する。第２通信部１５は、サーバ装置２によって送信された解錠信号を受信する。また、第２通信部１５は、返却信号をサーバ装置２へ送信する。また、第２通信部１５は、モビリティ１の位置を示す位置情報と、モビリティ１が近距離無線通信により他のモビリティから受信した他のモビリティのモビリティＩＤと、モビリティ１が停止しているか否かを示す停止情報とをサーバ装置２へ送信する。なお、第２通信部１５は、他のモビリティのモビリティＩＤが受信されていない場合、位置情報及び停止情報のみをサーバ装置２へ送信する。

【0062】

駆動部１６は、例えば、電動モータであり、電動モータを駆動させることによりモビリティ１の車輪を回転させる。

【0063】

図３は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置の構成の一例を示す図である。

【0064】

図３に示すサーバ装置２は、通信部２１、メモリ２２及びプロセッサ２３を備える。

【0065】

通信部２１は、モビリティ１の位置を示す位置情報と、モビリティ１が近距離無線通信により他のモビリティ１から受信した他のモビリティのモビリティＩＤ（識別情報）と、モビリティ１が停止しているか否かを示す停止情報とを複数のモビリティ１から取得する。通信部２１は、モビリティ１の位置情報と、他のモビリティのモビリティＩＤと、モビリティ１の停止情報とを複数のモビリティ１から受信する。

【0066】

また、通信部２１は、モビリティ１の電子錠１７を解錠するためのパスワードを情報端末へ送信する。通信部２１は、モビリティ１によって送信されたパスワード及びモビリティＩＤを受信する。通信部２１は、解錠信号をモビリティ１へ送信する。通信部２１は、モビリティ１によって送信された返却信号を受信する。

【0067】

メモリ２２は、例えば、半導体メモリ又はハードディスクドライブであり、モビリティ情報と、モビリティ群情報とを記憶する。モビリティ情報は、モビリティのモビリティＩＤと、モビリティの位置情報と、モビリティが近距離無線通信により受信した他のモビリティのモビリティＩＤと、モビリティの停止情報とを対応付けた情報である。モビリティ群情報は、モビリティ群を識別するためのモビリティ群ＩＤと、モビリティ群に属する複数のモビリティそれぞれのモビリティＩＤと、各モビリティの座標の中央値と、中央値の移動平均値とを対応付けた情報である。

【0068】

プロセッサ２３は、例えば、ＣＰＵであり、モビリティ群分類部２３１、ばらつき判定部２３２及び停止場所特定部２３３を備える。

【0069】

モビリティ群分類部２３１は、複数のモビリティ１のうち、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１を同一のモビリティ群に分類する。モビリティ群分類部２３１は、２以上のモビリティ１が分類されたモビリティ群を識別するためのモビリティ群ＩＤを生成し、モビリティ群ＩＤと、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１のモビリティＩＤとを対応付けたモビリティ群情報をメモリ２２に記憶する。

【0070】

なお、停止情報は、モビリティ１が停止しているか否かを示す情報だけでなく、モビリティ１が施錠されているか否かを示す情報であってもよい。この場合、モビリティ群分類部２３１は、複数のモビリティ１のうち、施錠されており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１を同一のモビリティ群に分類する。

【0071】

また、停止情報は、モビリティ１が停止しているか否かを示す情報だけでなく、モビリティ１が返却されているか否かを示す情報であってもよい。この場合、モビリティ群分類部２３１は、複数のモビリティ１のうち、返却されており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１を同一のモビリティ群に分類する。

【0072】

ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の位置情報のばらつきの大きさを算出する。ばらつき判定部２３２は、算出したばらつきの大きさが閾値より大きいか否かを判定する。なお、ばらつきの大きさは、例えば、標準偏差である。ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の座標の標準偏差を算出し、算出した標準偏差が閾値より大きいか否かを判定する。ばらつきの大きさは、例えば、分散値であってもよい。

【0073】

停止場所特定部２３３は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所を特定する。停止場所特定部２３３は、ばらつき判定部２３２によって算出されたばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所を特定する。停止場所は、モビリティ１の駐車場所であり、例えば、モビリティ１が返却される駐車場所である。

【0074】

複数の停止場所が予め設けられている。停止場所特定部２３３は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の位置情報に基づいて、予め設けられた複数の停止場所のうち、モビリティ群が停止している停止場所を特定する。

【0075】

具体的には、停止場所特定部２３３は、２以上のモビリティ１の座標の中央値を算出する。停止場所特定部２３３は、算出した中央値の所定期間内における移動平均を算出する。停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、停止場所にモビリティ群が停止している確率を示す停止確率を算出する。停止場所特定部２３３は、停止確率が閾値以上である場合、移動平均値に最も近い停止場所を、モビリティ群が停止している停止場所に特定する。

【0076】

また、停止場所特定部２３３は、複数のモビリティ１のうち、停止しており且つ他のモビリティ１のモビリティＩＤを受信しておらず且つ所定時間間隔で取得された複数の位置情報にばらつきがある１のモビリティ１の複数の位置情報に基づいて、１のモビリティ１が停止している停止場所を特定する。

【0077】

具体的には、停止場所特定部２３３は、１のモビリティ１の所定時間間隔で取得された複数の座標の中央値を算出する。停止場所特定部２３３は、算出した中央値の所定期間内における移動平均を算出する。停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて、停止場所に１のモビリティ１が停止している確率を示す停止確率を算出する。停止場所特定部２３３は、停止確率が閾値以上である場合、移動平均値に最も近い停止場所を、１のモビリティ１が停止している停止場所に特定する。

【0078】

また、モビリティ群分類部２３１は、２以上のモビリティのうちのいずれか１つのモビリティＩＤを、モビリティ群に分類されていない新たなモビリティ１から取得した場合、新たなモビリティ１を２以上のモビリティと同一のモビリティ群に分類する。そして、停止場所特定部２３３は、モビリティ群が停止している停止場所を、新たなモビリティ１が停止している停止場所に特定する。

【0079】

続いて、本開示の実施の形態におけるサーバ装置２の動作について説明する。

【0080】

図４は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第１のフローチャートであり、図５は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第２のフローチャートであり、図６は、本開示の実施の形態におけるサーバ装置の動作について説明するための第３のフローチャートである。

【0081】

まず、ステップＳ１において、サーバ装置２の通信部２１は、モビリティ１の位置を示す位置情報、モビリティ１が近距離無線通信により他のモビリティ１から受信した他のモビリティのモビリティＩＤ、及びモビリティ１が停止しているか否かを示す停止情報を複数のモビリティ１から取得する。各モビリティ１は、位置情報、他のモビリティのモビリティＩＤ、及び停止情報を定期的にサーバ装置２へ送信する。通信部２１は、各モビリティ１によって送信された位置情報、他のモビリティのモビリティＩＤ、及び停止情報を定期的に受信する。例えば、通信部２１は、各モビリティ１によって送信された位置情報、他のモビリティのモビリティＩＤ、及び停止情報を１分ごとに受信する。

【0082】

次に、ステップＳ２において、モビリティ群分類部２３１は、複数のモビリティ１のうち、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１があるか否かを判断する。

【0083】

なお、モビリティ群分類部２３１は、モビリティ１の停止情報を参照することにより、停止しているモビリティ１を特定することができる。また、モビリティ群分類部２３１は、例えば、第１モビリティが第２モビリティのモビリティＩＤを受信し、第２モビリティが第１モビリティのモビリティＩＤを受信している場合、第１モビリティ及び第２モビリティを、モビリティＩＤを互いに受信しているモビリティとして特定することができる。

【0084】

ここで、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１があると判断された場合（ステップＳ２でＹＥＳ）、ステップＳ３において、モビリティ群分類部２３１は、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１を同一のモビリティ群に分類する。

【0085】

次に、ステップＳ４において、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の座標の標準偏差を算出する。

【0086】

なお、モビリティ１が位置情報を測定できず、通信部２１が位置情報を取得できなかった場合、モビリティ群分類部２３１は、メモリ２２に記憶されているモビリティ情報から、最後に取得されたモビリティ１の位置情報を読み出して利用してもよい。

【0087】

次に、ステップＳ５において、ばらつき判定部２３２は、標準偏差が閾値より大きいか否かを判断する。ここで、標準偏差が閾値以下であると判断された場合（ステップＳ５でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。すなわち、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の座標の標準偏差が閾値以下であるということは、２以上のモビリティ１の位置がばらついておらず、それぞれの位置情報が正しく測定されていることを意味している。そのため、２以上のモビリティ１の座標の標準偏差が閾値以下である場合は、モビリティ群が停止している停止場所を特定するための処理は不要である。

【0088】

一方、標準偏差が閾値より大きいと判断された場合（ステップＳ５でＹＥＳ）、ステップＳ６において、停止場所特定部２３３は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の座標の中央値を算出する。

【0089】

次に、ステップＳ７において、停止場所特定部２３３は、算出した中央値の移動平均を算出する。

【0090】

次に、ステップＳ８において、停止場所特定部２３３は、中央値の所定期間の移動平均を算出したか否かを判断する。所定期間は、例えば、１時間である。ここで、中央値の所定期間の移動平均を算出していないと判断された場合（ステップＳ８でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。

【0091】

一方、中央値の所定期間の移動平均を算出したと判断された場合（ステップＳ８でＹＥＳ）、ステップＳ９において、停止場所特定部２３３は、予め設けられた複数の停止場所のうち、算出した移動平均値に最も近い停止場所を選択する。なお、メモリ２２は、予め設けられている複数の停止場所の位置情報（座標）を予め記憶している。

【0092】

次に、ステップＳ１０において、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離に応じて、停止場所にモビリティ群が停止している確率を示す停止確率を算出する。

【0093】

ここで、モビリティ群の停止確率の算出方法について説明する。

【0094】

図７は、本実施の形態において、モビリティ群の停止確率の算出方法について説明するための図である。

【0095】

図７に示す点３０１は、停止場所の座標（ｘ，ｙ）を示し、点３１１～３１５のそれぞれは、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している５つのモビリティの座標（Ａｘ，Ａｙ）～（Ｅｘ，Ｅｙ）を示し、点３２１は、５つのモビリティの座標の中央値の移動平均値（Ｄｘ，Ｃｙ）を示している。また、点線で示す複数の円は、停止場所を中心とし、中心から１０ｍ、２０ｍ、３０ｍ、４０ｍ及び５０ｍ離れた位置をそれぞれ表している。

【0096】

停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍ以下であれば、停止確率を１００％とする。また、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍより大きく２０ｍ以下であれば、停止確率を９０％とする。このように、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍ離れるごとに、停止確率を１０％ずつ減少させる。停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値が、選択した停止場所に近ければ停止確率を高くし、算出した移動平均値が、選択した停止場所から遠ければ停止確率を低くする。

【0097】

図５に戻り、次に、ステップＳ１１において、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率が閾値以上であるか否かを判断する。閾値は、例えば、８０％である。

【0098】

ここで、停止確率が閾値以上であると判断された場合（ステップＳ１１でＹＥＳ）、ステップＳ１２において、停止場所特定部２３３は、選択した停止場所をモビリティ群の停止場所に特定する。

【0099】

次に、ステップＳ１３において、通信部２１は、特定されたモビリティ群の停止場所を複数のモビリティ１の管理者へ通知する。このとき、通信部２１は、特定されたモビリティ群の停止場所と、モビリティ群に分類された複数のモビリティ１のモビリティＩＤとを管理者の情報端末へ送信する。ステップＳ１３の処理の後、ステップＳ１に処理が戻る。

【0100】

なお、モビリティ群の停止確率が算出された後、モビリティ群を構成する複数のモビリティに変化がない場合、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を、前回算出した停止確率よりも減少させない。また、モビリティ群の停止確率が算出された後、モビリティ群を構成する複数のモビリティに変化がない場合、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を利用し続けてもよい。さらに、モビリティ群の停止確率が算出された後、モビリティ群を構成する複数のモビリティが０台になるまで、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を利用し続けてもよい。さらにまた、モビリティ群の停止確率が算出された後、サーバ装置２が再起動されるまで、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を利用し続けてもよい。

【0101】

一方、停止確率が閾値より小さいと判断された場合（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ１４において、通信部２１は、モビリティ群の停止場所を特定できないことを複数のモビリティ１の管理者へ通知する。このとき、通信部２１は、モビリティ群の停止場所を特定できないことを示す情報を管理者の情報端末へ送信する。ステップＳ１４の処理の後、ステップＳ１に処理が戻る。

【0102】

なお、モビリティ群分類部２３１は、２以上のモビリティのうちのいずれか１つのモビリティＩＤを、モビリティ群に分類されていない新たなモビリティ１から取得した場合、新たなモビリティ１を２以上のモビリティと同一のモビリティ群に分類してもよい。そして、停止場所特定部２３３は、モビリティ群が停止している停止場所を、新たなモビリティ１が停止している停止場所に特定してもよい。

【0103】

また、本実施の形態では、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じてモビリティ群の停止確率を算出しているが、本開示は特にこれに限定されない。停止場所特定部２３３は、２以上のモビリティの座標を予測モデルに入力することにより、予測モデルから出力される停止確率を取得してもよい。予測モデルは、停止場所の周囲に存在する２以上のモビリティによって測定された座標と、当該停止場所に２以上のモビリティが停止している停止確率とを教師データとした機械学習により生成される。例えば、予測モデルは、停止場所に停止している２以上のモビリティの座標が入力された場合、１００％の停止確率が出力され、停止場所に停止していない２以上のモビリティの座標が入力された場合、０％の停止確率が出力されるように機械学習されてもよい。また、例えば、予測モデルは、停止場所に停止していない２以上のモビリティの座標が入力された場合、２以上のモビリティの座標と停止場所の座標との距離が１０ｍ離れる毎にＧＰＳバラツキデータを例えば１時間取得し、正解データとして停止確率を１０％ずつ減少させるように機械学習されてもよい。

【0104】

また、停止場所特定部２３３は、各モビリティが返却されたことを示す返却情報を用いて、停止確率を補正してもよい。例えば、モビリティ群に分類されている５つのモビリティのうち、４つのモビリティが返却され、１つのモビリティが返却されていない場合、返却率は、８０％となる。算出した停止確率が６０％であり、返却率と停止確率との按分比率が５０：５０であるとすると、停止場所特定部２３３は、停止確率を７０％に補正してもよい。

【0105】

一方、ステップＳ２で、停止しており且つモビリティＩＤを互いに受信している２以上のモビリティ１があるという条件を満たさないと判断された場合（ステップＳ２でＮＯ）、ステップＳ１５において、モビリティ群分類部２３１は、複数のモビリティ１のうち、停止しており且つモビリティＩＤを受信していない１のモビリティ１があるか否かを判断する。

【0106】

ここで、停止しており且つモビリティＩＤを受信していない１のモビリティ１があるという条件を満たさないと判断された場合（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。

【0107】

一方、停止しており且つモビリティＩＤを受信していない１のモビリティ１があると判断された場合（ステップＳ１５でＹＥＳ）、ステップＳ１６において、ばらつき判定部２３２は、１のモビリティ１の所定数の座標の標準偏差を算出する。例えば、ばらつき判定部２３２は、メモリ２２に記憶されている１のモビリティ１の位置情報の履歴に基づいて、１のモビリティ１の１０個の座標の標準偏差を算出する。

【0108】

次に、ステップＳ１７において、ばらつき判定部２３２は、標準偏差が閾値より大きいか否かを判断する。ここで、標準偏差が閾値以下であると判断された場合（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。すなわち、１のモビリティ１の所定数の座標の標準偏差が閾値以下であるということは、１のモビリティ１の位置がばらついておらず、位置情報が正しく測定されていることを意味している。そのため、１のモビリティ１の所定数の座標の標準偏差が閾値以下である場合は、１のモビリティが停止している停止場所を特定するための処理は不要である。

【0109】

一方、標準偏差が閾値より大きいと判断された場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１８において、停止場所特定部２３３は、所定時間毎に取得された１のモビリティ１の座標の中央値を算出する。

【0110】

次に、ステップＳ１９において、停止場所特定部２３３は、算出した中央値の移動平均を算出する。

【0111】

次に、ステップＳ２０において、停止場所特定部２３３は、中央値の所定期間の移動平均を算出したか否かを判断する。所定期間は、例えば、１時間である。ここで、中央値の所定期間の移動平均を算出していないと判断された場合、すなわち、移動平均が所定時間に到達していない場合（ステップＳ２０でＮＯ）、ステップＳ１に処理が戻る。

【0112】

一方、中央値の所定期間の移動平均を算出したと判断された場合（ステップＳ２０でＹＥＳ）、ステップＳ２１において、停止場所特定部２３３は、予め設けられた複数の停止場所のうち、算出した移動平均値に最も近い停止場所を選択する。

【0113】

次に、ステップＳ２２において、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離に応じて、停止場所に１のモビリティ１が停止している確率を示す停止確率を算出する。

【0114】

ここで、１のモビリティ１の停止確率の算出方法について説明する。

【0115】

図８は、本実施の形態において、１のモビリティの停止確率の算出方法について説明するための図である。

【0116】

図８に示す点４０１は、停止場所の座標（ｘ，ｙ）を示し、点４１１～４１６のそれぞれは、停止しており且つ他のモビリティのモビリティＩＤを受信していない１のモビリティ１の６個の座標（Ａ１ｘ，Ａ１ｙ）～（Ａ６ｘ，Ａ６ｙ）を示し、点４２１は、１のモビリティ１の座標の中央値の移動平均値（Ａｘ，Ａｙ）を示している。また、点線で示す複数の円は、停止場所を中心とし、中心から１０ｍ、２０ｍ、３０ｍ、４０ｍ及び５０ｍ離れた位置をそれぞれ表している。

【0117】

停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍ以下であれば、停止確率を１００％とする。また、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍより大きく２０ｍ以下であれば、停止確率を９０％とする。このように、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、選択した停止場所の座標との距離が１０ｍ離れるごとに、停止確率を１０％ずつ減少させる。停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値が、選択した停止場所に近ければ停止確率を高くし、算出した移動平均値が、選択した停止場所から遠ければ停止確率を低くする。

【0118】

図６に戻り、次に、ステップＳ２３において、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率が閾値以上であるか否かを判断する。閾値は、例えば、８０％である。

【0119】

ここで、停止確率が閾値以上であると判断された場合（ステップＳ２３でＹＥＳ）、ステップＳ２４において、停止場所特定部２３３は、選択した停止場所を１のモビリティ１の停止場所に特定する。

【0120】

次に、ステップＳ２５において、通信部２１は、特定された１のモビリティ１の停止場所を複数のモビリティ１の管理者へ通知する。このとき、通信部２１は、特定された１のモビリティ１の停止場所と、１のモビリティ１のモビリティＩＤとを管理者の情報端末へ送信する。ステップＳ２５の処理の後、ステップＳ１に処理が戻る。

【0121】

なお、１のモビリティ１の停止確率が算出された後、１のモビリティ１が移動を開始するまで、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を利用し続けてもよい。さらにまた、１のモビリティ１の停止確率が算出された後、サーバ装置２が再起動されるまで、停止場所特定部２３３は、算出した停止確率を利用し続けてもよい。

【0122】

一方、停止確率が閾値より小さいと判断された場合（ステップＳ２３でＮＯ）、ステップＳ２６において、通信部２１は、１のモビリティ１の停止場所を特定できないことを複数のモビリティ１の管理者へ通知する。このとき、通信部２１は、１のモビリティ１の停止場所を特定できないことを示す情報を管理者の情報端末へ送信する。ステップＳ２６の処理の後、ステップＳ１に処理が戻る。

【0123】

このように、近距離無線通信により互いに通信可能な２以上のモビリティ１は、同一の場所に存在していると推定され、同一のモビリティ群に分類することができる。そのため、停止場所の電波状況が悪く、停止場所に停止している２以上のモビリティ１の位置情報にばらつきがあったとしても、同一のモビリティ群に分類された近距離無線通信により識別情報を互いに受信している２以上のモビリティ１の位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所が特定される。したがって、２以上のモビリティ１が停止している停止場所を高い精度で特定することができる。

【0124】

なお、電波状況の変化が頻繁ではないため、図４のステップＳ４、ステップＳ５、図６のステップＳ１６及びステップＳ１７の処理は、リアルタイムに行われるのではなく、所定期間ごと、例えば１週間に１回程度のバッチ処理により行われてもよい。これにより、コンピュータの処理負荷をさらに軽減することができる。

【0125】

なお、本実施の形態では、停止場所特定部２３３は、算出した移動平均値と、移動平均値に最も近い停止場所の座標との距離に応じて１のモビリティの停止確率を算出しているが、本開示は特にこれに限定されない。停止場所特定部２３３は、１のモビリティ１の所定時間毎の複数の座標を予測モデルに入力することにより、予測モデルから出力される停止確率を取得してもよい。予測モデルは、停止場所の周囲に存在する１のモビリティによって測定された座標と、当該停止場所に１のモビリティが停止している停止確率とを教師データとした機械学習により生成される。例えば、予測モデルは、停止場所に停止している１のモビリティの座標が入力された場合、１００％の停止確率が出力され、停止場所に停止していない１のモビリティの座標が入力された場合、０％の停止確率が出力されるように機械学習されてもよい。また、例えば、予測モデルは、停止場所に停止していない１のモビリティの座標が入力された場合、１のモビリティの座標と停止場所の座標との距離が１０ｍ離れる毎にＧＰＳバラツキデータを例えば１時間取得し、正解データとして停止確率を１０％ずつ減少させるように機械学習されてもよい。

【0126】

また、本実施の形態では、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の位置情報のばらつきの大きさを算出しているが、本開示は特にこれに限定されない。ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさを算出してもよい。ばらつき判定部２３２は、算出したばらつきの大きさが閾値より大きいか否かを判定してもよい。なお、ばらつきの大きさは、例えば、標準偏差又は分散値である。ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の２点間のユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離の分散値を算出してもよい。ばらつき判定部２３２は、算出した分散値が閾値より大きいか否かを判定してもよい。停止場所特定部２３３は、算出したばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所を特定してもよい。

【0127】

なお、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさを下記の式（１）に基づいて算出してもよい。

【0128】

【数1】

【0129】

上記の式（１）において、Ｎは、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの数を表し、ＤＩＳＴＡＮＣＥ（Ｂｉ，Ｂｊ）関数は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのうち、ｉ番目のモビリティとｊ番目のモビリティとのユークリッド距離を算出する関数である。

【0130】

また、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ同士の距離のばらつきの大きさを用いて、外れ値を算出してもよい。そして、ばらつき判定部２３２は、算出した外れ値に対応するモビリティをモビリティ群から除外してもよい。

【0131】

また、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさを算出してもよい。ばらつき判定部２３２は、算出したばらつきの大きさが閾値より大きいか否かを判定してもよい。なお、ばらつきの大きさは、例えば、標準偏差又は分散値である。ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１のそれぞれと、停止場所との２点間のユークリッド距離を算出し、算出したユークリッド距離の分散値を算出してもよい。ばらつき判定部２３２は、算出した分散値が閾値より大きいか否かを判定してもよい。停止場所特定部２３３は、算出したばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所を特定してもよい。

【0132】

なお、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさを下記の式（２）に基づいて算出してもよい。

【0133】

【数2】

【0134】

上記の式（２）において、Ｎは、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの数を表し、ＤＩＳＴＡＮＣＥ（Ｂｉ）関数は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのうち、ｉ番目のモビリティと停止場所とのユークリッド距離を算出する関数である。

【0135】

また、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティのそれぞれと、２以上のモビリティの周辺に存在する停止場所との距離のばらつきの大きさを用いて、外れ値を算出してもよい。そして、ばらつき判定部２３２は、算出した外れ値に対応するモビリティをモビリティ群から除外してもよい。

【0136】

また、ばらつき判定部２３２は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティ１の座標を予測モデルに入力することにより、停止場所が電波状況の悪い場所に設けられているか否かの判定結果を取得してもよい。予測モデルは、電波状況が良好な停止場所に停止している２以上のモビリティ１によって測定された座標と、電波状況が悪い停止場所に停止している２以上のモビリティ１によって測定された座標と、電波状況が良好であるか否かの判定結果とを教師データとした機械学習により生成される。例えば、予測モデルは、電波状況が良好な停止場所に停止している２以上のモビリティ１によって測定された座標が入力された場合、電波状況が良好であるとの判定結果が出力され、電波状況が悪い停止場所に停止している２以上のモビリティ１によって測定された座標が入力された場合、電波状況が悪いとの判定結果が出力されるように機械学習されてもよい。

【0137】

さらに、本実施の形態では、停止場所特定部２３３は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している停止場所を特定しているが、本開示は特にこれに限定されない。停止場所特定部２３３は、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報のばらつきの大きさが閾値より大きい場合、モビリティ群に分類された２以上のモビリティの位置情報に基づいて、モビリティ群が停止している場所を推定してもよい。これにより、予め設けられている停止場所だけでなく、停止場所以外のモビリティ群が停止している場所を推定することができる。例えば、停止場所以外の場所で返却されたモビリティの位置を特定することができる。

【0138】

また、図４のステップＳ９及び図６のステップＳ２１において、停止場所特定部２３３は、予め設けられた複数の停止場所のうち、算出した移動平均値に最も近い停止場所を選択しているが、本開示は特にこれに限定されない。停止場所特定部２３３は、予め設けられた複数の停止場所のうち、算出した移動平均値から近い順に複数の停止場所を選択し、モビリティシェアリングサービスを管理するオペレータの端末に各停止場所への配置確率を提示してもよい。その場合、オペレータは、システムから得られる配置確率に加えて日頃のサービス管理業務から得られる停止位置の傾向を考慮して、提示された複数の停止場所から適切な停止場所を選択することができる。これにより、停止場所の精度を向上させることができる。

【0139】

なお、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。

【0140】

本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全ては典型的には集積回路であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）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。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。

【0141】

また、本開示の実施の形態に係る装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。

【0142】

また、上記で用いた数字は、全て本開示を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。

【0143】

また、上記フローチャートに示す各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、同様の効果が得られる範囲で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。

【産業上の利用可能性】

【0144】

本開示に係る技術は、２以上のモビリティが停止している停止場所を高い精度で特定することができるので、複数のモビリティが停止している位置を特定する技術に有用である。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】