(57)【要約】      （修正有）【課題】移動体を配置するエリア全体が拡がっても適切な粒度で移動体を配置する移動体配置最適化装置を提供する。【解決手段】移動体配置最適化装置１００は、複数の移動体２００−１〜２００−Ｎの現在位置の情報を取得する車両台数計測手段１０２ａ、移動体の移動エリアを階層的に広範囲から狭範囲に分割したエリアの各々における移動体の将来の需要を予測する需要予測手段１０２ｂ、エリアを跨いで移動体を移動させる際のコストに基づいて移動体の各々の配置先となる目的地エリアを最適化する車両配置最適化手段１０４及び移動体の各々に目的地エリアを通知する車両配置結果配信手段１０６を有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の移動体の現在位置の情報を取得する位置取得手段と、
前記移動体の移動エリアを階層的に広範囲から狭範囲に分割したエリアの各々における前記移動体の将来の需要を予測する需要予測手段と、
前記エリアを跨いで前記移動体を移動させる際のコストに基づいて前記移動体の各々の配置先となる目的地エリアを最適化する移動体配置最適化手段と、
前記移動体の各々に前記目的地エリアを通知する通知手段と、
を備えることを特徴とする移動体配置最適化装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動体配置最適化装置であって、
前記移動体配置最適化手段は、前記広範囲のエリアにおける前記移動体の前記目的地エリアを求める上位層の最適化処理を行い、前記上位層の最適化処理の結果を用いて前記狭範囲のエリアにおける前記移動体の前記目的地エリアを求める下位層の最適化処理を行うことを特徴とする移動体配置最適化装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の移動体配置最適化装置であって、
前記コストは、前記移動体を移動させるために必要な時間、燃料費及び人件費の少なくとも１つに基づいて算出されることを特徴とする移動体配置最適化装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の移動体配置最適化装置であって、
前記需要予測手段は、前記エリアの各々における過去の前記移動体の時間的な変化を含む情報を用いて機械学習された予測器を用いて前記エリアの各々における前記移動体の需要を予測することを特徴とする移動体配置最適化装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の移動体配置最適化装置であって、
前記移動体は、タクシー、カーシェアリングされる車両、移動式充電ステーションのいずれか１つであることを特徴とする移動体配置最適化装置。
【請求項６】
請求項５に記載の移動体配置最適化装置であって、
前記移動体は、自律的に移動する手段を備えることを特徴とする移動体配置最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体配置最適化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を自動的に配車する自動配車システムとして、センタ装置と自動運転機能を有する車両とが通信可能であり、利用者の現在地、車両の現在地及び車両の利用状況の情報に基づいて利用者に対して配車可能な車両と乗車場所とを決定する技術が開示されている（特許文献１）。また、将来の車両の需要に対して各エリアに必要な車両の台数を最適化するアルゴリズムが提案されている（非特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−９１４１１号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Iglesias, Ramon, et al. "Data-Driven Model Predictive ontrol of Autonomous Mobility-on-Demand Systems." arXiv preprint arXiv. 1709.07032 (2017)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、利用者及び車両の現在地に基づいて配車を行うことで、事前に予約していない利用者に対しても配車が可能であるが、車両が利用者の近くにない場合に配車に時間が掛かるという問題がある。また、将来の車両の需要に応じてエリア毎に車両を配置しておくことで利用者の待ち時間を減少させることができるが、利用可能なエリア全体が拡がるとエリア毎に車両の台数を最適化する処理時間が増大してしまうという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の１つの態様は、複数の移動体の現在位置の情報を取得する位置取得手段と、前記移動体の移動エリアを階層的に広範囲から狭範囲に分割したエリアの各々における前記移動体の将来の需要を予測する需要予測手段と、前記エリアを跨いで前記移動体を移動させる際のコストに基づいて前記移動体の各々の配置先となる目的地エリアを最適化する移動体配置最適化手段と、前記移動体の各々に前記目的地エリアを通知する通知手段と、を備えることを特徴とする移動体配置最適化装置である。
【０００７】
ここで、前記移動体配置最適化手段は、前記広範囲のエリアにおける前記移動体の前記目的地エリアを求める上位層の最適化処理を行い、前記上位層の最適化処理の結果を用いて前記狭範囲のエリアにおける前記移動体の前記目的地エリアを求める下位層の最適化処理を行うことが好適である。
【０００８】
また、前記コストは、前記移動体を移動させるために必要な時間、燃料費及び人件費の少なくとも１つに基づいて算出されることが好適である。
【０００９】
また、前記需要予測手段は、前記エリアの各々における過去の前記移動体の時間的な変化を含む情報を用いて機械学習された予測器を用いて前記エリアの各々における前記移動体の需要を予測することが好適である。
【００１０】
また、前記移動体は、タクシー、カーシェアリングされる車両、移動式充電ステーションのいずれか１つであることが好適である。
【００１１】
また、前記移動体は、自律的に移動する手段を備えることが好適である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、移動体を配置するエリア全体が拡がっても適切な粒度で移動体を配置することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態における移動体配置最適化装置の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における階層化されたエリアの例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における移動体配置最適化装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における階層型車両配置最適化アルゴリズムの例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるＯｐｔｉｍｉｚｅＲｅｂａｌａｎｃｉｎｇ２での処理を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態におけるＯｐｔｉｍｉｚｅＲｅｂａｌａｎｃｉｎｇ３での処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の実施の形態における移動体配置最適化装置１００は、図１に示すように、車両情報取得手段１０２、車両配置最適化手段１０４及び車両配置結果配信手段１０６を含んで構成される。移動体配置最適化装置１００は、複数の車両２００（２００−１〜２００−ｎ）に情報交換可能に接続される。
【００１５】
移動体配置最適化装置１００では、図２に示すように、車両２００を配車する対象である最上位層のエリア全体Ａ０を上位層である広範囲から下位層である狭範囲に亘って階層Ａ１、階層Ａ２・・・と階層的に分割して処理する。移動体配置最適化装置１００において処理対象となるエリアの情報は、エリアデータ１０８として記憶手段に記憶される。
【００１６】
車両情報取得手段１０２は、移動体配置最適化装置１００における車両２００の配置最適化処理に必要な情報を取得する手段である。車両情報取得手段１０２は、例えば、キーボード等の入力手段や通信インターフェース等の情報入力手段を含んで構成することができる。車両配置最適化手段１０４は、車両情報取得手段１０２で取得した情報に基づいて車両２００の配置最適化処理を行い、上記各階層Ａ１，Ａ２・・・に属するエリア毎の車両２００の配置を決定する。車両配置結果配信手段１０６は、車両配置最適化手段１０４によって決定され配置を車両２００の各々に対して配信する。
【００１７】
図３は、移動体配置最適化装置１００の具体構成例を示す構成図である。移動体配置最適化装置１００は、車両台数計測手段１０２ａ、需要予測手段１０２ｂ、移動コスト算出手段１０２ｃ、車両配置最適化手段（移動体配置最適化手段）１０４、車両配置結果配信手段１０６、エリアデータ１０８、地図データ１１０及びエリア分割手段１１２を含んで構成される。車両台数計測手段１０２ａ、需要予測手段１０２ｂ、移動コスト算出手段１０２ｃは、それぞれ上記車両情報取得手段１０２を構成する要素である。
【００１８】
地図データ１１０は、車両２００を配車する対象となる移動エリアの地図データである。エリア分割手段１１２は、地図データ１１０を参照して、配車対象となるエリアを階層的に分割する。具体的には、階層毎に１単位の矩形エリアの面積を定めておき、上位層から順に各エリアが当該面積となるように分割し、さらに分割された上位層の各エリアを下位層の複数のエリアに分割する処理を行う。また、過去の車両の需要動向に応じてエリアを階層的に分割するようにしてもよい。例えば、過去に車両の需要が高かいエリアほど当該エリアの階層数をより増やしてより細かいエリアに分割するようにしてもよい。また、地図データのエリア毎に予め階層数を設定できる構成としてもよい。この場合、階層数がより多いエリアは下位層においてより細かいエリアに分割される。エリアの分割方法は、これらに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。階層的に分割されたエリアの情報は、エリアデータ１０８として記憶手段に記憶される。
【００１９】
車両台数計測手段１０２ａは、車両２００の各々に搭載されているＧＰＳ等の位置情報取得手段によって得られた車両２００の各々の現在位置の情報を受信する。車両台数計測手段１０２ａは、位置取得手段として機能する。車両台数計測手段１０２ａは、受信した車両２００の位置情報を分析して、階層的に分割されたエリア毎の車両２００の台数を算出する。
【００２０】
需要予測手段１０２ｂは、事前に収集されたデータに基づいて将来Ｔ秒間におけるエリア毎の車両２００の需要（エリア毎の車両２００の利用者数）を予測する。需要予測手段１０２ｂは、過去のエリア毎の車両２００の利用者数のデータを蓄積し、当該データに基づいて単位時間（例えば１０分間）毎に各エリアにおける利用人数を平均化することで将来Ｔ秒間におけるエリア毎の車両２００の需要を予想することができる。また、過去のエリア毎の車両２００の利用者数のデータを学習用データとして機械学習手法を用いて需用者予測モデルを生成し、当該需用者予測モデルに基づいてエリア毎の車両２００の需要を予測してもよい。例えば、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いて機械学習を行い、需用者予測モデルを生成することが好適である。
【００２１】
移動コスト算出手段１０２ｃは、データを集計することで各時刻における車両２００の移動時間を算出し、当該移動時間に基づいて車両２００の移動に伴う移動コストを算出する。例えば、算出された移動時間に基づき燃料費ｃ１及び人件費ｃ２及び利用者が払う料金ｆを用いて移動コストｃ＝ｃ１＋ｃ２−ｆを算出する。
【００２２】
車両配置最適化手段１０４は、車両台数計測手段１０２ａ、需要予測手段１０２ｂ及び移動コスト算出手段１０２ｃで得られた情報を利用して、階層型車両配置最適化アルゴリズムに基づき車両２００の配置を最適化する。
【００２３】
図４は、車両配置最適化手段１０４における階層型車両配置最適化アルゴリズムの例を示す。まず、階層型車両配置最適化アルゴリズムにおける各パラメータについて説明する。パラメータＧは分割されたエリア間の隣接関係やエリア間の移動にかかる時間やコストが格納された構造体であり、パラメータＴは将来需要予測の目標時刻を示し、パラメータｃは移動コストを示すベクトルパラメータであり、τは時刻を示すベクトルパラメータであり、パラメータＶＲ，ＶＬは車両台数を示す。初期値として、パラメータＧ，Ｔ，ｃ，τ，ＶＲ，ＶＬに対してＧ０，Ｔ０，ｃ０，τ０，Ｖｍａｘ，Ｖｍｉｎが入力される。ここで、Ｖｍａｘは最大車両台数及びＶｍｉｎは最小車両台数を示す。
【００２４】
最初に、将来需要予測の目標時刻Ｔにおけるエリア毎の車両２００の需要（エリア毎の車両２００の利用者数）の予測値λ（ベクトル値）を求める。ＰｒｅｄｉｃｔＤｅｍａｎｄ（Ｔ）は、時刻Ｔまでの将来需要を返す関数であり、需要予測手段１０２ｂにおける処理を実行して予測値λ（ベクトル値）を返す。
【００２５】
階層型車両配置最適化アルゴリズムにおいて領域Ａでは、階層化されたエリアの最上位層（エリア全体Ａ０）での車両台数と車両配置の最適化を行う。ＯｐｔｉｍｉｚｅＲｅｂａｌａｎｃｉｎｇ２は、図５に示すように、線形計画法により最適化した結果を返す関数である。ここで、上付き添字ｒ，ｐはそれぞれ車両配置最適化に関する変数及び利用者を目的地に運ぶ移動に関する変数を示している。ｘｉｊｔは時刻ｔにエリアｉからエリアｊに移動する車両台数、ｃｉｊはエリアｉからエリアｊに移動するために掛かる移動コスト、ｓｉｔは時刻ｔにエリアｉに留まっている車両台数を表す。また、λｉｊｔは時刻ｔにエリアｉからエリアｊに移動することを希望する利用者の数を示し、Ｖは総車両台数を示す。なお、ｓ０は初期の各エリアにおける車両台数を示すベクトル値である。
【００２６】
階層型車両配置最適化アルゴリズムにおいて領域Ｂでは、階層化された各エリアでの車両配置の最適化及び各階層（階層Ａ１，Ａ２・・・）での車両配置の最適化を行う。ＧｅｔＰａｒｅｎｔＲｅｓｕｌｔは、階層ｋ及びエリアｎを引数として、階層（ｋ−１）のエリアｎの最適化の結果を返す関数である。ここで、ｘｐｐは１つ上の階層で算出された利用者を目的地に運ぶ移動に関する車両台数、ｘｒｐはリバランシングのための移動に関する車両台数、ｘｇｐはエリア外から入ってくる車両台数、ｘｄｐはエリア外に出て行く車両台数を表す。また、ＧｅｔＰａｒａｍは、階層（ｋ−１）のエリアｎに対応する階層ｋのパラメータを返す関数である。また、ＧｅｔＮｕｍＯｆＶｅｈｉｃｌｅは、階層（ｋ−１）のエリアｎに対応する階層ｋの各時刻の車両台数を返す関数である。
【００２７】
また、ＯｐｔｉｍｉｚｅＲｅｂａｌａｎｃｉｎｇ３は、図６に示すように、線形計画法により最適化した結果を返す関数である。ここで、上付き添字ｒ，ｐはそれぞれ車両配置最適化に関する変数及び利用者を目的地に運ぶ移動に関する変数を示している。ｘｉｊｔは時刻ｔにエリアｉからエリアｊに移動する車両台数、ｃｉｊはエリアｉからエリアｊに移動するために掛かる移動コスト、ｓｉｔは時刻ｔにエリアｉに留まっている車両台数を表す。また、λｉｊｔは時刻ｔにエリアｉからエリアｊに移動することを希望する利用者の数を示し、Ｖｔは時刻ｔの総車両台数を示す。なお、ｘｇｉｔ及びｘｄｉｔはそれぞれエリアｉに時刻ｔに出現及び消滅する車両台数を示す。
【００２８】
この最適化アルゴリズムを適用することによって、最上位層から下位層に亘って階層化されたエリア毎にどの車両２００をどのエリアに配置すればよいのかを示す車両位置の最適化の結果が得られる。
【００２９】
車両配置結果配信手段１０６は、車両配置最適化手段１０４で得られた車両２００の各々の車両位置の最適化の結果を車両２００の各々へ送信する。各車両２００では、車両配置結果配信手段１０６から送信された車両位置の情報を受信すると、当該車両位置を示す情報に応じて車両２００を移動させるための処理を行う。例えば、車両２００に設けられた表示装置に次の目的地となる車両位置を表示させ、ドライバーに当該位置に車両２００を移動させるように促す処理を行う。また、車両２００が自律的に移動するような自動化移動体である場合、次の目的地となる車両位置へ車両２００を自律的に移動させるようにしてもよい。
【００３０】
本実施の形態における移動体配置最適化装置１００では、階層的に分割されたエリアについて車両２００の配置を最適化することによって、サービスを提供するエリアが広くなっても適切な粒度で車両２００の配置を最適化することが可能となる。これにより、利用者の需要に応じて、待ち時間を大きく増加させることなく、車両２００を適切に配車することが可能となる。
【００３１】
なお、移動体配置最適化装置１００は、客を乗せていないタクシー等の車両２００の配車や乗り捨て型のカーシェアリングシステムおける車両２００の配車に適用することができる。また、移動体配置最適化装置１００の適用範囲は、車両２００に限定されるものではない。例えば、移動体配置最適化装置１００は、移動式充電ステーションの配置の最適化に適用することができる。
【符号の説明】
【００３２】
１００  移動体配置最適化装置、１０２  車両情報取得手段、１０２ａ  車両台数計測手段、１０２ｂ  需要予測手段、１０２ｃ  移動コスト算出手段、１０４  車両配置最適化手段、１０６  車両配置結果配信手段、１０８  エリアデータ、１１０  地図データ、１１２  エリア分割手段、２００  車両。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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