(57)【要約】【課題】駐車に関する需要を精度良く推定することができる駐車需要推定装置、駐車需要推定システム、駐車需要推定方法および車載装置を提供する。【解決手段】実施形態の一態様に係る駐車需要推定装置においては、収集部と、推定部とを備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から、車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する。推定部は、収集部によって収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、要求位置における駐車に関する需要を推定する。【選択図】図２
2020149478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各車両に搭載された車載装置から、車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと当該要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する収集部と、
前記収集部によって収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、前記要求位置における駐車に関する需要を推定する推定部と
を備えることを特徴とする駐車需要推定装置。
【請求項２】
前記収集部は、
駐車場とは異なる所定の場所で行われる要求動作を前記駐車要求動作データとして収集すること
を特徴とする請求項１に記載の駐車需要推定装置。
【請求項３】
前記収集部は、
車両が所定範囲内を巡回して走行する巡回走行状態を前記駐車要求動作データとして収集すること
を特徴とする請求項１または２に記載の駐車需要推定装置。
【請求項４】
前記要求位置の周辺に所在する駐車場が満車であることを示す満車情報を取得する取得部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された満車情報に基づいて前記駐車に関する需要を推定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置。
【請求項５】
前記要求位置の周辺のイベントに関するイベント情報を取得する取得部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得されたイベント情報に基づいて前記駐車に関する需要を推定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置。
【請求項６】
前記収集部は、
各車両の乗員に関する乗員データをさらに収集し、
前記推定部は、
前記収集部によって収集された乗員データに基づいて前記駐車に関する需要を推定すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置。
【請求項７】
車両の乗員の駐車後の行動に関する行動情報を取得する取得部
をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された行動情報に基づいて前記駐車に関する需要を推定すること
を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置。
【請求項８】
推定された前記駐車に関する需要に応じた表示態様を含む表示情報を提供する提供部
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一つに記載の駐車需要推定装置と、
前記駐車需要推定装置に対してデータを送信する車載装置と、
前記駐車需要推定装置によって推定された前記駐車に関する需要のデータを取得する端末装置と
を備えることを特徴とする駐車需要推定システム。
【請求項１０】
各車両に搭載された車載装置から、車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと当該要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する収集工程と、
前記収集工程によって収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、前記要求位置における駐車に関する需要を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする駐車需要推定方法。
【請求項１１】
車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと当該要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを採取する採取部と、
前記採取部によって採取された駐車要求動作データと駐車要求位置データとを、前記要求位置における駐車に関する需要を推定するためのデータとして送信する送信部と
を備えることを特徴とする車載装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、駐車需要推定装置、駐車需要推定システム、駐車需要推定方法および車載装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、各車両に搭載された車載装置から道路情報を収集するデータ収集装置が知られている。かかるデータ収集装置では、各車両の位置情報に基づき、道路情報の収集対象となる車両を選別することで、所望する位置の道路情報を収集する（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０５５５８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した従来技術は、道路情報を収集するものに過ぎず、駐車に関する需要を推定するものではなかった。具体的には、例えば事業者等が駐車場の建設を計画するような場合、建設するエリアや規模などは、その場所にどの程度の潜在的な駐車の需要があるのかを考慮して決める必要がある。そのため、駐車に関する需要を精度良く推定する技術が望まれていた。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、駐車に関する需要を精度良く推定することができる駐車需要推定装置、駐車需要推定システム、駐車需要推定方法および車載装置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】
上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、駐車需要推定装置において、収集部と、推定部とを備える。収集部は、各車両に搭載された車載装置から、車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと当該要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する。推定部は、前記収集部によって収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、前記要求位置における駐車に関する需要を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、駐車に関する需要を精度良く推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】図１Ａは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。
【図１Ｃ】図１Ｃは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。
【図１Ｄ】図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係るデータ収集システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、収集データの一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報の一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報の変形例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係るデータ収集装置が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、変形例に係るデータ収集装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本願の開示する駐車需要推定装置、駐車需要推定システム、駐車需要推定方法および車載装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
また、実施形態に係る駐車需要推定方法は、後述するようにデータ収集装置によって実行される。従って、実施形態に係るデータ収集装置は、駐車需要推定装置の一例であり、データ収集装置を含むデータ収集システムは、駐車需要推定システムの一例である。
【００１１】
まず、実施形態に係るデータ収集システムの概要について、図１Ａ〜図１Ｄを用いて説明する。図１Ａ〜図１Ｄは、実施形態に係るデータ収集システムの概要を示す図である。
【００１２】
図１Ａに示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車両Ｖ−１，Ｖ−２，Ｖ−３…にそれぞれ搭載された車載装置１００−１，１００−２，１００−３…と、利用者端末２００とを含む。なお、以下では、車両全般を指す場合には「車両Ｖ」と、また、車載装置全般を指す場合には「車載装置１００」と、それぞれ記載する。
【００１３】
データ収集装置１０は、例えばインターネットや携帯電話回線網等のネットワークを介したクラウドサービスを提供するクラウドサーバとして構成され、データ利用者から車両Ｖに関するデータ（以下、車両データと記載する）の収集要求を受け付けるとともに、受け付けた収集要求に基づき、各車載装置１００から車両データを収集する。そして、データ収集装置１０は、収集された車両データを利用者へ提供したり、車両データに基づいて駐車に関する需要を推定する処理を行ったりする。
【００１４】
車載装置１００は、例えばカメラ、加速度センサ、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）センサ、駆動源状態検出センサといった各種センサ、記憶デバイス、マイクロコンピュータなどを有する装置であって、データ収集装置１０が受け付けた収集要求を取得し、かかる収集要求に応じた車両データを車両Ｖから取得する。
【００１５】
上記したカメラは、例えば車両Ｖの周囲を撮像する。また、加速度センサは車両Ｖに作用する加速度を検出し、ＧＰＳセンサは、車両Ｖの位置を検出する。また、駆動源状態検出センサは、エンジンなど駆動源のオン／オフ状態を検出する。なお、車載装置１００としては、例えばドライブレコーダを用いることができる。
【００１６】
また、車載装置１００は、取得した車両データをデータ収集装置１０へ適宜アップロードする。このようにドライブレコーダを車載装置１００として兼用することによって、車両Ｖへ搭載する車載部品を効率化することができる。なお、兼用することなく、車載装置１００とドライブレコーダとを別体で構成してもよい。
【００１７】
利用者端末２００は、データ利用者が利用する端末であり、例えばノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップ型ＰＣ、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、スマートフォン、眼鏡型や時計型の情報処理端末であるウェアラブルデバイス（wearable  device）などである。なお、利用者端末２００は、端末装置の一例であり、データ利用者は、ユーザの一例である。
【００１８】
実施形態に係るデータ収集システム１では、利用者端末２００を介して指定された収集条件を元に、データ収集装置１０が車載装置１００から車両データを収集し、利用者端末２００へ提供することができる。以下、図１Ａ〜図１Ｃを用いて、データ収集システム１においてデータ利用者へ車両データが提供されるまでの一連の流れについて説明する。
【００１９】
図１Ａに示すように、まずデータ利用者は、データ収集装置１０と接続された利用者端末２００により収集条件を指定する。
【００２０】
また、この際に、データ収集装置１０は、収集することとなる実データＲ（車両データの一例）に付加され、かかる実データＲの検索や概要把握に用いられるインデックスデータとしての特性を有するタグデータＴの生成用データを生成する。すなわち、タグデータＴとは、実データＲがメタ情報化されたメタデータである。なお、かかるタグデータＴの生成用データは、利用者端末２００あるいはデータ収集装置１０に記憶されたプログラムや生成用データを用いつつ、データ利用者の操作に基づいて生成される。
【００２１】
そして、指定された収集条件や、生成されたタグデータＴの生成用データは、データ収集装置１０に記憶されるとともに、データ収集の対象となる車両Ｖへ配信されて、車載装置１００にも記憶される。
【００２２】
次に、各車載装置１００は、各種センサの出力データを監視し、記憶している収集条件を満たす事象（イベント）が発生した場合に、出力データや映像データ等の実データＲを記憶デバイスに記憶する。また、各車載装置１００は、記憶しているタグデータＴの生成用データと実データＲとに基づき、当該実データＲに対応するタグデータＴを生成して記憶する。そして、各車載装置１００は、タグデータＴをデータ収集装置１０にアップロードし、データ収集装置１０はそのタグデータＴを記憶する。なお、このとき、実データＲは、データ収集装置１０へはアップロードされない。つまり、図１Ａに示すように、データ収集装置１０は、タグデータＴのみを保有した状態となる。
【００２３】
そして、データ利用者が、利用者端末２００により、収集状況の確認や実データＲの収集のためにデータ収集装置１０と接続すると、データ収集装置１０により収集されたタグデータＴに基づくメタ情報が利用者端末２００に表示される。
【００２４】
そして、図１Ｂに示すように、データ利用者が、利用者端末２００により、収集する実データＲに対応するタグデータＴを指定すると、データ収集装置１０を介して該当の車載装置１００へ実データＲを指定する指示データが送信される。
【００２５】
その後、図１Ｃに示すように、指定された実データＲが、各車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされ、データ収集装置１０に記憶される。そして、データ利用者が、利用者端末２００により、データ収集装置１０に記憶された実データＲにアクセスして、かかる実データＲの閲覧やダウンロードなどを行う。
【００２６】
なお、車載装置１００のデータ容量の観点からは、データ収集装置１０にアップロードされた実データＲおよびこれに対応するタグデータＴは、データ収集装置１０へのアップロード後に車載装置１００から削除されることが好ましい。
【００２７】
また、タグデータＴは、実データＲの一部を単純に抜粋したようなデータではなく、データ利用者が参照したときに実データＲの概要を把握し、実データＲの要否を判断できる程度にメタ情報化されていることが好ましい。
【００２８】
また、データ収集装置１０は、上記したように、車載装置１００から収集された車両データに基づいて、駐車に関する需要（以下、「駐車需要」という場合がある）を推定することができる。
【００２９】
かかる駐車需要の推定処理について具体的に説明すると、ここで、例えばドライバは所定の駐車場に車両Ｖを駐車することを所望しているものとする。このとき、例えば所定の駐車場が満車状態であった場合、ドライバは、所定の駐車場付近の路肩に車両Ｖを停めて駐車場が空くまで待機したり、近隣の別の駐車場を探すために巡回したりするなど、車両Ｖの駐車を要求する要求動作を行うことが多い。
【００３０】
上記した要求動作は、駐車場が不足していることに起因して行われるものであることから、要求動作が行われるような場所は、潜在的な駐車の需要があると推定することができる。
【００３１】
そこで、本実施形態に係るデータ収集装置１０にあっては、車両の駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集し、収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、要求位置における駐車需要を推定するようにした。
【００３２】
かかる駐車需要の推定について、図１Ｄを用いて詳しく説明する。ここで、上記した収集条件には、収集のトリガとなる条件など各種パラメータが含まれ、かかる収集のトリガとなる条件として、例えば駐車を要求する要求動作が行われた場合などが指定されているものとする。これにより、車載装置１００には、要求動作が行われたときの実データＲおよび当該実データＲに対応するタグデータＴが記憶されるとともに、データ収集装置１０にはタグデータＴが記憶される。
【００３３】
そして、データ利用者が、利用者端末２００を介してタグデータＴを指定すると、指定されたタグデータＴに対応する実データＲが車載装置１００からデータ収集装置１０へアップロードされて収集される（図１Ｄ参照）。
【００３４】
なお、データ利用者が、例えば所定の車種を含むタグデータＴや所定の地域を含むタグデータＴを指定することで、所定の車種や所定の地域における実データＲのみを収集することができる。
【００３５】
また、データ収集装置１０に収集される実データＲには、車両Ｖの駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データや、要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データなどが含まれるが、これに限定されるものではない。
【００３６】
そして、データ収集装置１０では、駐車需要の推定処理が実行される。例えば、データ収集装置１０は、収集された実データＲを解析し、要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データが所定の場所に比較的集中しているような場合、所定の場所における駐車需要が比較的多いと推定する。
【００３７】
このように、本実施形態にあっては、収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとを用いることで、駐車需要を精度良く推定することができる。
【００３８】
そして、データ収集装置１０は、駐車需要の推定結果を示す情報を利用者端末２００に提供する。なお、上記では、データ収集装置１０は、推定結果を示す情報を利用者端末２００に提供するようにしたが、これに限られない。すなわち、例えば、データ利用者が、駐車場の建設計画など駐車に関する計画を行う事業者等とは異なる場合、利用者端末２００またはデータ収集装置１０から、事業者等の端末に対して、推定結果を示す情報を提供するようにしてもよい。
【００３９】
以下、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例について、より具体的に説明する。
【００４０】
図２は、実施形態に係るデータ収集システム１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
【００４１】
換言すれば、図２に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。
【００４２】
また、図２を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、省略する場合がある。
【００４３】
図２に示すように、実施形態に係るデータ収集システム１は、データ収集装置１０と、車載装置１００と、利用者端末２００とを含む。
【００４４】
まず、データ収集装置１０から説明する。データ収集装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部１３とを備える。
【００４５】
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、車載装置１００や、利用者端末２００との間で情報の送受信を行う。
【００４６】
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報ＤＢ１２ａと、収集データＤＢ１２ｂとを記憶する。
【００４７】
収集条件情報ＤＢ１２ａは、利用者端末２００から指定され、後述する受付部１３ａによって受け付けられた収集条件が蓄積される。すなわち、収集条件情報ＤＢ１２ａは、収集条件に関する過去の実績を含む。
【００４８】
収集条件には、車両データの収集に関する各種パラメータが含まれる。例えば、各種パラメータは、対象となる車両Ｖの識別子や、収集対象となるデータの種別、収集のトリガとなる条件、収集する期間などである。収集のトリガとなる条件の一例として、駐車を要求する要求動作が行われた場合などがある。
【００４９】
ここで、駐車を要求する要求動作が行われたと判定する例としては、一般道の路肩など駐車場とは異なる場所において、車両Ｖが停止してから所定時間が経過しても移動しない場合や、車両Ｖのエンジンがオフされてから所定時間経過後にオンされた場合、車両Ｖが所定範囲内を巡回して走行する巡回走行状態にある場合などであるが、これらに限定されるものではない。
【００５０】
なお、上記した所定時間は、例えば信号待ちなど駐車とは異なる理由で車両Ｖが停止する時間より長い値に設定されるが、これに限られず、任意の値に設定できる。また、上記した所定範囲は、例えば、車両Ｖのドライバが駐車場を探す際に移動すると想定されるような範囲に設定されるが、これに限られず、任意の値に設定できる。
【００５１】
収集データＤＢ１２ｂは、後述する収集部１３ｃによって各車載装置１００から収集された収集データが蓄積される。すなわち、収集データＤＢ１２ｂは、収集データの過去の実績を含む。なお、収集データは、前述のタグデータＴおよび実データＲを含む。
【００５２】
ここで、図３を用いて、収集データＤＢ１２ｂに格納される収集データについて説明する。図３は、収集データの一例を示す図である。図３に示すように、収集データには、「タグＩＤ」、「車両ＩＤ」、「駐車要求動作」、「駐車要求位置」、「車種」、「車両サイズ」、「月日」、「曜日」および「時間」等の項目が含まれる。
【００５３】
「タグＩＤ」は、タグデータＴを識別する識別情報である。「車両ＩＤ」は、車両Ｖを識別する識別情報である。「駐車要求動作」は、駐車を要求する要求動作の内容を示す情報である。なお、図３に示す例では、便宜上、「駐車要求動作」を「動作Ｂ１」といったように抽象的な記載とするが、「動作Ｂ１」には具体的な情報が記憶されるものとする。以下、他の情報についても抽象的に記載する場合がある。
【００５４】
「駐車要求位置」は、駐車を要求する要求動作が行われた要求位置を示す情報である。「車種」は、車両Ｖの車種を示す情報である。かかる車種は、例えば一般車、商用車、バス、タクシー、レンタカーなど車両Ｖの種類を示す情報であれば、どのような情報であってもよい。「車両サイズ」は、車両Ｖの大きさを示す情報である。
【００５５】
「月日」は要求動作が行われた月日を示す情報、「曜日」は要求動作が行われた曜日、「時間」は要求動作が行われた時間を示す情報である。なお、収集データには、上記した「月日」等に加え、または代えて「季節」などの情報が含まれてもよい。
【００５６】
図３に示す例において、タグＩＤ「Ｔ１」で識別されるデータは、車両ＩＤが「Ａ０１」、駐車要求動作が「動作Ｂ１」、駐車要求位置が「位置Ｃ１」、車種が「車種Ｄ１」、車両サイズが「大型」、月日が「月日Ｅ１」、曜日が「日曜日」、時間が「１３時１５分」であることを示している。
【００５７】
図２の説明に戻ると、制御部１３は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、データ収集装置１０内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現することができる。
【００５８】
制御部１３は、受付部１３ａと、配信部１３ｂと、収集部１３ｃと、推定部１３ｄと、提供部１３ｅとを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００５９】
受付部１３ａは、データ利用者により、利用者端末２００から指定された収集条件を通信部１１を介して受け付け、配信部１３ｂへ通知する。また、受付部１３ａは、データ利用者により指定された収集条件を収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納する。
【００６０】
配信部１３ｂは、収集条件情報ＤＢ１２ａへ格納され、データ利用者によって指定された収集条件を、対象車両となる車両Ｖへ、例えばファイル形式で通信部１１を介して配信する。
【００６１】
収集部１３ｃは、配信部１３ｂによって配信された収集条件に基づいて取得された車両データであって、車載装置１００からアップロードされるタグデータＴや実データＲを、通信部１１を介して収集し、収集データとして収集データＤＢ１２ｂへ蓄積する。
【００６２】
例えば、収集部１３ｃは、車両Ｖの駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データや、要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データ、車種を示すデータ、車両Ｖの大きさを示すデータ、月日や曜日、時間を示すデータなどを収集する。
【００６３】
また、例えば、収集部１３ｃは、駐車場とは異なる所定の場所（例えば一般道の路肩）で行われる要求動作を駐車要求動作データとして収集してもよい。これにより、収集部１３ｃは、駐車要求動作データを精度良く収集することができる。
【００６４】
すなわち、要求動作には、車両Ｖの停止動作が含まれるが、駐車場内における車両Ｖの停止動作は、例えば他車両の駐車が完了するのを待つための停止動作であったり、駐車券の発券や料金支払いを待つための停止動作であったりする場合がある。そのため、単に他車両の駐車の完了を待つ車両の停止動作を、駐車場に駐車できない車両Ｖにおいて要求動作がなされたと誤判定してしまい、結果として駐車要求動作データを精度良く収集できないおそれがある。
【００６５】
そこで、本実施形態に係る収集部１３ｃにあっては、駐車場とは異なる所定の場所で行われる要求動作を駐車要求動作データとして収集することで、上記した誤判定をしてしまうことを抑制でき、駐車要求動作データを精度良く収集することができる。
【００６６】
また、例えば、収集部１３ｃは、車両Ｖが所定範囲内を巡回して走行する巡回走行状態を駐車要求動作データとして収集してもよい。すなわち、所定範囲内を巡回して走行する車両Ｖは、例えば駐車場が満車状態で近隣の別の駐車場を探すために巡回して走行していると推定できる。
【００６７】
そのため、本実施形態に係る収集部１３ｃは、上記した巡回走行状態の車両Ｖにおいては要求動作を行っていると判定し、かかる巡回走行状態を駐車要求動作データとして収集する。これにより、収集部１３ｃは、駐車要求動作データを精度良く収集することができる。
【００６８】
推定部１３ｄは、収集された駐車要求動作データや駐車要求位置データなどに基づいて、要求位置における駐車需要を推定する。
【００６９】
例えば、推定部１３ｄは、要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データが所定の場所に比較的集中しているような場合、所定の場所における駐車需要が比較的多いと推定する。具体的には、推定部１３ｄは、駐車要求位置データが所定の場所において所定値以上である場合、駐車需要が比較的多いと推定するが、これに限定されるものではない。
【００７０】
他方、推定部１３ｄは、駐車要求位置データが所定の場所に比較的集中していないような場合、所定の場所における駐車需要が比較的少ないと推定する。具体的には、推定部１３ｄは、駐車要求位置データが所定の場所において所定値未満である場合、駐車需要が比較的少ないと推定するが、これに限定されるものではない。
【００７１】
このように、本実施形態に係る推定部１３ｄは、収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとを用いることで、駐車需要を精度良く推定することができる。
【００７２】
また、推定部１３ｄは、収集されたデータの「車種」に基づき、例えば特定の車種についての駐車需要を推定することができる。例えば、収集されたデータの車種に「商用車」が比較的多く含まれる場合、推定部１３ｄは、商用車の駐車需要が比較的多いと推定することができる。従って、商用車の駐車需要が比較的多いという結果に基づいて、例えば事業者等は、商用車が多く駐車できる駐車場を建設する計画を立案することが可能になる。
【００７３】
また、推定部１３ｄは、収集されたデータの「車両サイズ」に基づき、例えば車両Ｖのサイズ（大きさ）についての駐車需要を推定することができる。例えば、収集されたデータの車両サイズに「大型」が比較的多く含まれる場合、推定部１３ｄは、大型車の駐車需要が比較的多いと推定することができる。従って、大型車の駐車需要が比較的多いという結果に基づいて、例えば事業者等は、大型車が多く駐車できる駐車場を建設する計画を立案することが可能になる。
【００７４】
また、推定部１３ｄは、収集されたデータの「月日」、「曜日」および「時間」などに基づき、例えば駐車の日時について駐車需要を推定することができる。例えば、収集されたデータの曜日に「日曜日」が比較的多く含まれる場合、推定部１３ｄは、日曜日の駐車需要が比較的多いと推定することができる。従って、日曜日の駐車需要が比較的多いという結果に基づいて、例えば事業者等は、日曜の駐車料金が他の曜日より高くなる（または低くなる）ような設定の駐車場を建設する計画を立案することが可能になる。
【００７５】
このように、本実施形態に係る推定部１３ｄにあっては、駐車要求動作データや駐車要求位置データ、車種、車両サイズ、駐車する月日、曜日および時間などの種々の収集データに基づいて、駐車需要を推定することで、推定精度を向上させることができる。これにより、精度の高い推定結果を、例えば駐車場の建設計画や料金設定に利用することが可能になる。
【００７６】
提供部１３ｅは、推定部１３ｄによる駐車需要の推定結果を示す情報を、例えば利用者端末２００、または図示しない事業者等の端末に対して提供する。また、提供部１３ｅは、推定された駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報を、推定結果を示す情報として提供してもよい。
【００７７】
ここで、図４Ａを用いて、推定された駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報について説明する。図４Ａは、推定された駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報の一例を示す図である。なお、図４Ａは、表示情報が提供されて表示された利用者端末２００の画面２０１（図２参照）を示している。
【００７８】
図４Ａに示すように、提供部１３ｅは、例えば場所Ａにおいて駐車需要が比較的多いという推定結果であった場合、駐車需要の度合いを示す円Ｃａを場所Ａを囲むように地図上に表示させる態様の表示情報を提供する。かかる円Ｃａの大きさは、駐車需要の度合い応じて変化する。すなわち、場所Ａの駐車需要は比較的多いことから、円Ｃａも比較的大きくなる。
【００７９】
また、提供部１３ｅは、例えば場所Ｂにおいて駐車需要が比較的少ないという推定結果であった場合、比較的小さい円Ｃｂを場所Ｂを囲むように地図上に表示させる態様の表示情報を提供する。これにより、駐車需要が多い場所や少ない場所を容易に認識させることが可能になる。
【００８０】
なお、上記では、円Ｃａ，Ｃｂを地図上に表示させる態様の表示情報としたが、これに限定されるものではない。すなわち、例えば地図をメッシュ状に区画し、駐車需要が多い場所（区画）と少ない場所（区画）とで色を異ならせたり、駐車の日時の変化に対応させて表示態様を変化させたりするなど、その他の態様の表示情報であってもよい。
【００８１】
なお、図４Ａにおいて示した駐車需要に応じた表示態様は、例示であって限定されるものではない。図４Ｂは、駐車需要に応じた表示態様を含む表示情報の変形例を示す図である。
【００８２】
例えば、推定部１３ｄ（図２参照）は、収集されたデータの「月日」、「曜日」および「時間」などに基づいて、駐車要求動作データや駐車要求位置データ等を、時間帯や曜日毎など層別に蓄積・加工・分類し、層別した駐車需要を推定することができる。そして、提供部１３ｅ（図２参照）は、図４Ｂに示すように、時間帯や曜日毎など層別した駐車需要に応じた表示態様を提供してもよい。なお、図４Ｂに示す例では、表示欄２０２に、表示された駐車需要に対応する時間帯や曜日などの情報が表示される。
【００８３】
また、例えば、取得部１３ｆ（図２参照）は、要求位置の周辺に所在する駐車場に関する周辺駐車場情報（例えば、駐車場位置、最大駐車台数、現在の駐車台数、駐車料金など）を外部サーバから取得することができる。そして、提供部１３ｅ（図２参照）は、図４Ｂに示すように、周辺駐車場情報を駐車需要に応じた表示態様に含めて提供してもよい。なお、図４Ｂに示す例では、表示欄２０３に、周辺駐車場情報が表示される。
【００８４】
これにより、例えば、データ利用者（ユーザ）は、時間帯や曜日毎の駐車場需要、周囲駐車場情報も加味した駐車場需要を把握することができ、駐車場建設の可否・適正規模の決定、また駐車料金設定に役立つ情報を分かりやすく得ることができる。
【００８５】
なお、上記では、収集されたデータの蓄積や加工がデータ収集装置１０によって行われるようにしたが、これに限られず、利用者端末２００によって行われてもよい。
【００８６】
次に、図２に戻って車載装置１００について説明する。車載装置１００は、通信部１０１と、記憶部１０２と、制御部１０３とを備える。また、車載装置１００は、上述したように、カメラ、加速度センサ、ＧＰＳセンサ、駆動源状態検出センサなどの各種センサ１５０が接続される。
【００８７】
通信部１０１は、通信部１１と同様に、例えばＮＩＣ等によって実現される。通信部１０１は、ネットワークＮと無線で接続され、ネットワークＮを介して、データ収集装置１０との間で情報の送受信を行う。また、通信部１０１は、各種センサ１５０の出力データを受信する。
【００８８】
記憶部１０２は、記憶部１２と同様に、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図２の例では、収集条件情報１０２ａと、車両データ情報１０２ｂとを記憶する。
【００８９】
収集条件情報１０２ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を含む情報である。車両データ情報１０２ｂは、後述する採取部１０３ｃによって採取された車両データを含む情報である。なお、車両データは、前述のタグデータＴおよび実データＲを含む。また、実データＲは、駐車要求動作データや駐車要求位置データなどを含む。
【００９０】
制御部１０３は、制御部１３と同様に、コントローラであり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、車載装置１００内部の記憶デバイスに記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１０３は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現することができる。
【００９１】
制御部１０３は、取得部１０３ａと、検出部１０３ｂと、採取部１０３ｃと、アップロード部１０３ｄとを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
【００９２】
取得部１０３ａは、データ収集装置１０から配信された収集条件を取得し、収集条件情報１０２ａへ格納する。検出部１０３ｂは、各種センサ１５０からの出力データを監視し、収集条件においてトリガとなる事象の発生を検出する。
【００９３】
例えば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データを採取するトリガとなる事象の発生を検出した場合に（ここでは駐車を要求する要求動作が行われた場合に）、採取部１０３ｃに車両データを採取させる。また、例えば検出部１０３ｂは、収集条件において車両データをデータ収集装置１０へアップロードさせるトリガとなる事象の発生を検出した場合に、アップロード部１０３ｄに車両データをアップロードさせる。
【００９４】
採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データを採取するトリガの発生が検出された場合に、各種センサ１５０の出力データに基づく車両データを採取して車両データ情報１０２ｂへ格納する。また、採取部１０３ｃは、検出部１０３ｂによって車両データの採取を停止するトリガの発生が検出された場合に、車両データの採取を停止する。
【００９５】
アップロード部１０３ｄは、検出部１０３ｂによって車両データをアップロードするトリガの発生が検出された場合に、車両データ情報１０２ｂに格納された車両データ（例えば駐車要求動作データや駐車要求位置データなど）をデータ収集装置１０へアップロードする。なお、アップロード部１０３ｄは、送信部の一例である。
【００９６】
次に、図５を用いて、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理の処理手順について説明する。図５は、実施形態に係るデータ収集装置１０が実行する処理の処理手順を示すフローチャートであり、詳しくはデータ収集装置１０が実行する駐車需要の推定処理などの手順を示すフローチャートである。
【００９７】
図５に示すように、まず、データ収集装置１０の制御部１３は、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から、車両Ｖの駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する（ステップＳ１０）。
【００９８】
続いて、制御部１３は、収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、要求位置における駐車需要を推定する（ステップＳ１１）。そして、制御部１３は、駐車需要の推定結果を示す情報を、例えば利用者端末２００や事業者等の端末に提供する（ステップＳ１２）。
【００９９】
上述してきたように、実施形態に係るデータ収集装置（駐車需要推定装置の一例）１０は、収集部１３ｃと、推定部１３ｄとを備える。収集部１３ｃは、各車両Ｖに搭載された車載装置１００から、車両Ｖの駐車を要求する要求動作を示す駐車要求動作データと要求動作が行われた要求位置を示す駐車要求位置データとを収集する。推定部１３ｄは、収集部１３ｃによって収集された駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて、要求位置における駐車に関する需要を推定する。これにより、駐車に関する需要を精度良く推定することができる。
【０１００】
なお、上記では、データ収集装置１０は、駐車要求動作データと駐車要求位置データとに基づいて駐車需要を推定するようにしたが、これに限られず、例えばその他の種類のデータを加えて駐車需要を推定するようにしてもよい。かかる点について、図６を参照して説明する。図６は、変形例に係るデータ収集装置１０の構成を示すブロック図である。
【０１０１】
図６に示すように、変形例に係るデータ収集装置１０の制御部１３は、取得部１３ｆを備える。また、記憶部１２は、満車情報ＤＢ１２ｃと、イベント情報ＤＢ１２ｄとを記憶する。
【０１０２】
取得部１３ｆは、要求位置の周辺に所在する駐車場が満車であることを示す満車情報を取得する。例えば、取得部１３ｆは、満車情報を、駐車場を管理する外部サーバから取得するが、これに限定されるものではない。取得部１３ｆは、取得された満車情報を満車情報ＤＢ１２ｃへ格納する。
【０１０３】
そして、推定部１３ｄは、満車情報に基づいて駐車需要を推定する。例えば、推定部１３ｄは、満車情報に含まれる満車状態の駐車場付近において、駐車要求位置データが比較的集中している場合、かかる駐車場の駐車可能台数を大きく超える駐車需要が駐車場付近にあると推定することができる。
【０１０４】
このように、推定部１３ｄは、満車情報を用いることで、駐車場付近の駐車需要が比較的多いことをより精度良く推定することができる。そして、例えば、満車状態の駐車場付近の駐車需要が比較的多いという推定結果に基づいて、事業者等は、駐車場の増設の計画や駐車場付近の駐車場を建設する計画などを立案することが可能になる。
【０１０５】
取得部１３ｆは、要求位置の周辺のイベントに関するイベント情報を取得する。なお、イベント情報には、コンサートや演劇、スポーツの試合などの情報が含まれるが、これに限られない。
【０１０６】
例えば、取得部１３ｆは、イベント情報を、図示しない外部サーバから取得するが、これに限定されるものではない。取得部１３ｆは、取得されたイベント情報をイベント情報ＤＢ１２ｄへ格納する。
【０１０７】
そして、推定部１３ｄは、イベント情報に基づいて駐車需要を推定する。例えば、推定部１３ｄは、イベント情報に含まれるイベントが開催される日時に、駐車要求位置データが比較的集中している場合、かかるイベントに起因して駐車需要が比較的多くなったと推定することができる。
【０１０８】
このように、推定部１３ｄは、イベント情報を用いることで、駐車需要が比較的多くなる理由を推定することができる。そして、例えば、イベントに起因して駐車需要が比較的多くなったという推定結果に基づいて、事業者等は、予め付近の駐車場の駐車料金を、イベントが開催されない場合に比べて高くする（または低くする）ようなに設定する計画を立案することが可能になる。
【０１０９】
また、収集部１３ｃが、各車両Ｖの乗員に関する乗員データを車載装置１００からさらに収集してもよい。なお、乗員データには、例えば人数や性別、大人か子供かなどを示す年齢層が含まれてもよい。また、収集部１３ｃは、乗員データを、カメラによる撮像画像を解析することで収集してもよいし、車両Ｖの着座センサなどのセンサ出力から収集してもよいが、これらに限定されるものではない。
【０１１０】
そして、推定部１３ｄは、収集された乗員データに基づいて駐車需要を推定する。これにより、例えば、推定部１３ｄは、上記したイベントに起因して駐車需要が比較的多くなったことを精度良く推定することができる。
【０１１１】
すなわち、推定部１３ｄは、例えばイベントが子供向けであり、要求動作がなされた車両Ｖの乗員データに子供が含まれる場合、かかるイベントへ行くために車両Ｖにおいて要求動作がなされたと推定することができる。このように、推定部１３ｄは、乗員データを用いることで、イベントに起因して駐車需要が比較的多くなったことを精度良く推定することができる。
【０１１２】
また、推定部１３ｄは、乗員データを用いることで、駐車需要を乗員データに関連付けて推定することが可能になる。これにより、例えば、事業者等は、駐車需要が比較的多いと推定された場所付近に建設する施設を、乗員データに応じたものにすることが可能になる。具体的には、例えば、女性が多く含まれる乗員データが駐車需要に関連付けられている場合、事業者等は、駐車需要が比較的多いと推定された場所付近に建設する施設を、女性向けの店舗にするなどの計画を立案することが可能になる。
【０１１３】
また、取得部１３ｆは、車両Ｖの乗員の駐車後の行動に関する行動情報を取得し、推定部１３ｄは、取得された行動情報に基づいて駐車需要を推定してもよい。なお、取得部１３ｆは、行動情報を乗員が所有する端末（例えばスマートフォン。図示せず）や外部サーバから取得することができるが、これに限定されるものではない。
【０１１４】
このように、推定部１３ｄは、乗員の駐車後の行動に関する行動情報を用いることで、駐車需要が比較的多くなる理由を推定することができる。例えば、推定部１３ｄは、行動情報に店舗Ｘに移動する情報が多く含まれている場合、店舗Ｘを利用する人が多いことに起因して駐車需要が比較的多くなったと推定することができる。従って、事業者等は、例えば、店舗Ｘ用の駐車場を建設する計画を立案することが可能になる。
【０１１５】
なお、上記した変形例では、推定部１３ｄは、取得部１３ｆによって取得された満車情報やイベント情報、行動情報を用いて駐車需要を推定するようにしたが、これに限定されるものではない。推定部１３ｄは、満車情報、イベント情報および行動情報のうち一部の情報を用いて駐車需要を推定してもよい。
【０１１６】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１７】
１    データ収集システム
１０    データ収集装置
１３ｃ  収集部
１３ｄ  推定部
１３ｅ  提供部
１３ｆ  取得部
１００    車載装置
２００    利用者端末
【図１Ａ】
2020149478.tif 000003
【図１Ｂ】
2020149478.tif 000004
【図１Ｃ】
2020149478.tif 000005
【図１Ｄ】
2020149478.tif 000006
【図２】
2020149478.tif 000007
【図３】
2020149478.tif 000008
【図４Ａ】
2020149478.tif 000009
【図４Ｂ】
2020149478.tif 000010
【図５】
2020149478.tif 000011
【図６】
2020149478.tif 000012