(57)【要約】【課題】精度良く空車率又は空車率に応じた情報を予測できる情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体を提供する【解決手段】サーバ装置１０は、駐車場における駐車台数を取得する。サーバ装置１０は、駐車場の最大収容台数と、取得した駐車台数の過去の履歴と、を記憶する。また、サーバ装置１０は、記憶された最大収容台数及び駐車台数の過去の履歴と、現在の駐車台数と、に基づいて、予測時刻での駐車場の予測空車率又は予測空車率に応じた情報を予測する。【選択図】図１
2019096084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駐車場における駐車台数を取得する取得手段と、
前記駐車場の最大収容台数と、前記取得手段が取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記空車状況は、予測空車率又は前記予測空車率に応じた情報を示し、
前記予測空車率又は前記予測空車率に応じた情報に関する情報を出力する出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測時刻は、前記駐車場への車両の到着予想時刻であることを特徴とする請求項１又は２項に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得手段は、前記車両の駐車可能な駐車スペースに関する車両情報をさらに取得し、
前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、前記車両情報と、に基づき空車状況を予測することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測手段は、前日以前の前記予測時刻と同一時刻を含む時間帯における前記駐車台数の過去の履歴に基づいて予測することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記時間帯は、現在時刻と同一時刻から所定時間前まで含み、
複数日分の前記時間帯における前記駐車台数の過去の履歴をその変動パターンによって分類する分類手段と、
前記現在時刻よりも前記所定時間前までの前記駐車台数の履歴と変動パターンが同一分類とみなせる日を判定する判定手段と、を備え、
前記予測手段は、前記予測空車率を以下の式によって予測することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【数１】
2019096084.tif 000009
ρ(t_ed)：予測時刻t_edにおける予測空車率
P：現在時刻の駐車台数
Pi(t_bg)：前記判定手段によって判定された各日における現在時刻t_bgと同一時刻の駐車台数
Pi(t_ed)：前記判定手段によって判定された各日における予測時刻t_edと同一時刻の駐車台数
ｎ：前記判定手段により判定された日の総和
St：最大収容台数
【請求項７】
駐車場における駐車台数を取得する工程と、
前記駐車場の最大収容台数と、前記取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する工程と、
前記記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する工程と、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
情報処理装置を制御するコンピュータが実行する情報処理プログラムであって、
駐車場における駐車台数を取得する取得手段と、
前記駐車場の最大収容台数と、前記取得手段が取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する予測手段として、前記コンピュータを機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理プログラムが記憶されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
駐車場の空車率を予測する装置として、例えば、特許文献１に記載された車両案内装置が提案されている。この車両案内装置は、駐車場の過去の駐車スペースの空き情報を日時毎及び時間帯毎に累積記憶し、累積された空き情報の統計結果に基づいて日時毎及び時間帯毎の空車率を算出することが記載されている。
【０００３】
しかしながら、上述した従来の車両案内装置では、過去の駐車場の空き情報に基づいて空車確率を求めているため、普段と異なる駐車需要が発生した場合には対応できず、精度のよいものではない、と言う問題が一例として挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−４５８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、このような問題点に対処することを課題の一例とするものである。即ち、本発明は、例えば、精度良く空車率又は空車率に応じた情報を予測できる情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するためになされた請求項１記載の情報処理装置は、駐車場における駐車台数を取得する取得手段と、前記駐車場の最大収容台数と、前記取得手段が取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
請求項７記載の情報処理方法は、駐車場における駐車台数を取得する工程と、前記駐車場の最大収容台数と、前記取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する工程と、前記記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する工程と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
請求項８記載の情報処理プログラムは、情報処理装置を制御するコンピュータが実行する情報処理プログラムであって、駐車場における駐車台数を取得する取得手段と、前記駐車場の最大収容台数と、前記取得手段が取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する予測手段として、前記コンピュータを機能させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の情報処理装置を組み込んだ駐車場の情報提供システムを示すブロック図である。
【図２】図１に示すサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す車載機の構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す端末機の構成を示すブロック図である。
【図５】図１に示す車載機の表示部２６に表示される画面の一例を示す図である。
【図６】駐車候補エリア及び駐車需要予測エリアを説明するための説明図である。
【図７】図１に示す車載機及びサーバ装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図７のステップＳ２３の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】図８のステップＳ２３１で取得される当日の駐車台数の履歴を示すグラフである。
【図１０】図８のステップＳ２３３を説明するための説明図である。
【図１１】図８のステップＳ２３５を説明するための説明図である。
【図１２】図７のステップＳ２６の処理手順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】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる情報処理装置は、駐車場における駐車台数を取得する取得手段と、前記駐車場の最大収容台数と、前記取得手段が取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。これにより、現在の駐車台数に基づいて予測時刻での駐車場の予測空車率又は予測空車率に応じた情報を予測しているため、普段とは異なる駐車需要が発生しても、精度良く予測空車率又は予測空車率に応じた情報を予測することができる。
【００１１】
また、前記空車状況は、予測空車率又は前記予測空車率に応じた情報を示し、前記予測空車率又は前記予測空車率に応じた情報に関する情報を出力する出力手段をさらに備えてもよい。これにより、ユーザに予測空車率又は前記予測空車率に応じた情報を報知することができる。
【００１２】
また、前記予測時刻は、前記駐車場への車両の到着予想時刻であってもよい。これにより、到着予想時刻での予測空車率を予測できる。
【００１３】
また、前記取得手段は、前記車両の駐車可能な駐車スペースに関する車両情報をさらに取得し、前記記憶手段に記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得手段により取得した現在の前記駐車台数と、前記車両情報と、に基づき空車状況を予測してもよい。
【００１４】
また、前記予測手段は、前日以前の前記予測時刻と同一時刻を含む時間帯における前記駐車台数の過去の履歴に基づいて予測するようにしてもよい。これにより、より一層、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００１５】
また、前記時間帯は、現在時刻と同一時刻から所定時間前まで含み、複数日分の前記時間帯における前記駐車台数の過去の履歴をその変動パターンによって分類する分類手段と、前記現在時刻よりも前記所定時間前までの前記駐車台数の履歴と変動パターンが同一分類とみなせる日を判定する判定手段と、を備え、前記予測手段は、前記予測空車率を以下の式によって予測してもよい。
【００１６】
【数１】
2019096084.tif 000003
ρ(t_ed)：予測時刻t_edにおける予測空車率
P：現在時刻の駐車台数
Pi(t_bg)：前記判定手段によって判定された各日における現在時刻t_bgと同一時刻の駐車台数
Pi(t_ed)：前記判定手段によって判定された各日における予測時刻t_edと同一時刻の駐車台数
ｎ：前記判定手段により判定された日の総和
St：最大収容台数
【００１７】
これにより、より一層、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００１８】
また、本発明の一実施形態にかかる情報処理方法は、駐車場における駐車台数を取得する工程と、前記駐車場の最大収容台数と、前記取得した前記駐車台数の過去の履歴と、を記憶する工程と、前記記憶された前記最大収容台数及び前記駐車台数の過去の履歴と、前記取得した現在の前記駐車台数と、に基づいて、予測時刻での前記駐車場の空車状況を予測する工程と、を備えたことを特徴とする。これにより、現在の駐車台数に基づいて予測時刻での駐車場の予測空車率又は予測空車率に応じた情報を予測しているため、普段とは異なる駐車需要が発生しても、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００１９】
また、上述した情報処理方法をコンピュータにより実行させる情報処理プログラムとしてもよい。このようにコンピュータにより実行されるプログラムであるので、専用のハードウェア等が不要となり、汎用の情報処理装置にインストールして機能させることができる。
【００２０】
また、上述した情報処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよい。このようにすることにより、当該プログラムを機器に組み込む以外に単体でも流通させることができ、バージョンアップ等も容易に行える。
【実施例】
【００２１】
以下、本実施例にかかる情報処理装置としてのサーバ装置を組み込んだ情報提供システムについて図１〜図４を参照して説明する。
【００２２】
情報提供システム１は、情報処理装置としてのサーバ装置１０と、サーバ装置１０と通信可能な端末である車載機２０と、サーバ装置１０と通信可能な端末である端末機３０と、を備えている。車載機２０は、例えば車両などに搭載されたナビゲーション装置から構成される。本実施例では、サーバ装置１０と通信可能な端末として車両に搭載された車載機２０を例に挙げて説明するが、スマートフォンなどの携帯端末であってもよい。
【００２３】
車載機２０は、ユーザの操作により目的地の設定が行われると、目的地までの経路案内を行うナビゲーション機能を有している。また、車載機２０は、ユーザにより目的地の設定が行われると、サーバ装置１０に対して目的地周辺の駐車場の予測空車率などの送信要求を行うことができる。なお、予測空車率とは、目的地への到着予想時刻（予測時刻）における当該目的地周辺の駐車場の空車率（空いている駐車スペースの台数／収容可能台数）の予測値である。車載機２０は、送信要求に応じてサーバ装置１０から予測空車率を受信すると、図５に示すように、目的地周辺の地図上に表示し、地図上の駐車場PK1〜Pkn（ｎは任意の整数）の位置にそれぞれの予測空車率を表示する。
【００２４】
端末機３０は、各駐車場に設置されたコンピュータなどで構成されている。端末機３０は、サーバ装置１０に対して設置された駐車場の駐車台数を送信する。
【００２５】
サーバ装置１０は、インターネットや公衆回線網などの通信網に接続され、車載機２０や端末機３０と通信可能に設けられている。
【００２６】
サーバ装置１０は、図２に示すように、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、を備えている。
【００２７】
制御部１１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリを備えたＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んで構成されている。制御部１１は、サーバ装置１０全体の制御を司る。制御部１１は、車載機２０から予測空車率の送信要求を受信すると、目的地周辺の駐車場の予測空車率を算出して、車載機２０に送信する。また、制御部１１は、目的地周辺の駐車場の駐車需要を算出し、算出した駐車需要に基づいて上記予測空車率を補正する。
【００２８】
本実施例において、駐車需要は、現在は目的地周辺の駐車場に駐車していないが、到着予想時刻よりも前に目的地周辺に到達して駐車場に駐車してしまう車両の台数である。上記駐車需要は、図６に示すように、駐車需要予測エリア（第２所定範囲）Ａ２内に存在する車両のうち、駐車候補エリア（第１所定範囲）Ａ１に存在する地点を目的地として走行している車両の総台数に基づいて求められる。なお、駐車候補エリアＡ１は目的地周辺のエリアであり、駐車需要予測エリアＡ２は駐車候補エリアＡ１に到着予想時刻よりも前に到着可能なエリアである。
【００２９】
通信部１２は、インターネットや公衆回線網などの通信網を介して車載機２０や端末機３０と通信を行う。
【００３０】
記憶部１３は、サーバ装置１０での処理に必要な各種情報が記憶される。記憶部１３は、駐車状況データベース（以下、ＤＢ）１３Ａと、目的地周辺状況ＤＢ１３Ｂと、予測空車率ＤＢ１３Ｃと、第１記憶手段としての駐車場ＤＢ１３Ｄと、を有している。
【００３１】
駐車状況ＤＢ１３Ａは、各端末機３０から定期的に送信される駐車台数の履歴が記憶されるメモリである。目的地周辺状況ＤＢ１３Ｂは、駐車需要予測エリアＡ２内に存在する車載機２０から送信される位置情報の履歴や目的地が記憶されるメモリである。予測空車率ＤＢ１３Ｃは、制御部１１が算出した各駐車場の予測空車率が記憶されるメモリである。駐車場ＤＢ１３Ｄは、各駐車場に関する情報（位置、最大駐車台数、専用駐車スペースの有無など）が記憶されるメモリである。
【００３２】
本実施例において、サーバ装置１０は、１台しか設けられていないが、これに限定されるものではない。サーバ装置１０は、複数台設けてもよく、例えば、制御部が行う動作と通信部が行う動作を別々のサーバ装置１０（演算サーバ装置と配信サーバ装置）に分割してもよい。このような場合、各サーバ装置１０は互いに離れた位置に設置され、通信網を通じて通信し合うように構成されていてもよい。
【００３３】
車載機２０は、図３に示すように、制御部２１と、通信部２２と、ＧＰＳ受信部２３と、記憶装置２４と、操作部２５と、表示部２６と、を備えている。
【００３４】
制御部２１は、例えばＲＡＭやＲＯＭなどのメモリを備えたＣＰＵで構成され、車載機２０全体の制御を司る。
【００３５】
通信部２２は、サーバ装置１０と通信を行う。なお、本実施例では、通信部２２が車載機２０に一体に設けられている例を示すが、カード型の通信装置や携帯電話をケーブル等で接続するなど通信部を別体として構成され、車載機２０と着脱自在となっていてもよい。
【００３６】
ＧＰＳ受信部２３は、公知であるように複数のＧＰＳ(Global Positioning System)衛星から発振される電波を定期的に受信して、現在の位置情報及び時刻を求めて制御部２１に出力する。なお、本実施例では、ＧＰＳ受信部２３が車載機２０に一体に設けられている例を示すが、ＧＰＳ受信部２３が別体として構成され、車載機２０と着脱自在になっていてもよい。
【００３７】
記憶装置２４は、例えばハードディスクや不揮発性メモリなどで構成されており、制御部２１からの制御により読み書きがなされる。
【００３８】
操作部２５は、ユーザが車載機２０の各種操作を行うために設けられている。表示部２６は、図５に示すように、サーバ装置１０から送信される各駐車場の予測空車率が表示される。
【００３９】
端末機３０は、図４に示すように、制御部３１と、通信部３２と、入力部３３と、を備えている。
【００４０】
制御部３１は、例えばＲＡＭやＲＯＭなどのメモリを備えたＣＰＵで構成され、端末機３０全体の制御を司る。
【００４１】
通信部３２は、サーバ装置１０と通信を行う。
【００４２】
ところで、駐車場には複数の駐車スペースが設けられている。各駐車スペースには、車両の有無を検出して空き状況を検出するセンサが設けられている。入力部３３には、複数の駐車スペースに設けられたセンサの検出結果が入力される。
【００４３】
次に、上述した構成の情報提供システム１の動作の一例について図７を参照して説明する。図７のフローチャートはサーバ装置１０で実行される。また、サーバ装置１０の制御部が、このフローチャートをコンピュータプログラムとすることで、情報提供方法をコンピュータにより実行させる情報提供プログラムとなる。
【００４４】
まず、各端末機３０の制御部３１（以下、単に「端末機３０」と言う）は、定期的に、入力部３３から入力されるセンサ検出結果から駐車台数を求め、求めた駐車台数及び最大収容台数をサーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０の制御部１１（以下、単に「サーバ装置１０」と言う）は、取得手段、記憶手段、第２記憶手段として働き、端末機３０から受信した駐車台数及び最大収容台数を駐車状況ＤＢ１３Ａに記憶する。駐車状況ＤＢ１３Ａには、例えば、下記の表１に示すように、駐車場別に現在の駐車台数及び駐車台数の過去の履歴が記憶される。なお、端末機３０から送信された最新の駐車台数が現在の駐車台数となる。
【表１】
2019096084.tif 000004
【００４５】
車載機２０の制御部２１（以下、単に「車載機２０」と言う）は、ユーザの操作により目的地が設定されると（ステップＳ１０でＹ）、サーバ装置１０に対して予測空車率の送信要求を送信する（ステップＳ１１）。なお、上記送信要求には、車載機２０に設定された目的地やＧＰＳ受信部２３から出力された位置情報が含まれる。
【００４６】
サーバ装置１０は、要求受付手段として働き、予測空車率の送信要求を受信すると（ステップＳ２０でＹ）、駐車場ＤＢ１３Ｄから目的地周辺の駐車場を取得する（ステップＳ２１）。図５に示す例では、サーバ装置１０は、駐車場PK1〜Pknを取得する。次に、サーバ装置１０は、駐車状況ＤＢ１３ＡからステップＳ２１で取得した駐車場PK1〜Pknの現在の駐車台数及び駐車台数の過去の履歴を取得する（ステップＳ２２）。その後、サーバ装置１０は、目的地への到着予想時刻を算出する（ステップＳ２３）。
【００４７】
次に、サーバ装置１０は、第２予測手段、予測手段として働き、ステップＳ２２で取得した現在の駐車台数及び駐車台数の過去の履歴から到着予想時刻における各駐車場PK1〜Pknの予測空車率を算出する（ステップＳ２４）。その後、サーバ装置１０は、駐車需要予測エリアＡ２に存在する車載機２０との通信により、目的地周辺の駐車場に対する駐車需要を算出する（ステップＳ２５）。
【００４８】
その後、サーバ装置１０は、ステップＳ２５で算出した駐車需要に基づいてステップＳ２４で算出した予測空車率を補正し（ステップＳ２６）、出力手段として働き、補正した予測空車率を車載機２０に送信して（ステップＳ２７）、ステップＳ２０に戻る。車載機２０は、サーバ装置１０から予測空車率を受信すると、図５に示すように表示部２６に表示して（ステップＳ１３）、処理を終了する。
【００４９】
次に、上述したステップＳ２３における予測空車率の算出の詳細について、図８のフローチャートを参照して説明する。まず、サーバ装置１０は、駐車場PK1〜Pkn毎の、現在時刻から所定時間Ｔ１前までの時間帯における駐車台数の履歴（以下、「当日の駐車台数の履歴」と言う）を駐車状況ＤＢ１３Ａから取得する（ステップＳ２３１）。例えば、現在時刻を１１：３０、所定時間Ｔ１を３時間とすると、ステップＳ２３１においては、図９に示すように、当日の８：３０〜１１：３０までの駐車台数の履歴が抽出される。
【００５０】
次に、サーバ装置１０は、駐車場PK1〜Pkn毎の、前日以前の複数日分の現在時刻と同一時刻から所定時間Ｔ１前までの時間帯における駐車台数の過去の履歴（以下、「前日以前の駐車台数の履歴」）を駐車状況ＤＢ１３Ａから取得する（ステップＳ２３２）。ステップＳ２３２においては、前日、前々日などの複数日分の８：３０〜１１：３０までの駐車台数の履歴が取得される。
【００５１】
次に、サーバ装置１０は、分類手段として働き、複数日分の８：３０〜１１：３０までの駐車台数の履歴をその変動パターンによって分類する（ステップＳ２３３）。ステップＳ２３３の分類は、例えば周知の類似度計算によって行う。類似度計算は、例えば、２日分の駐車台数の履歴のプロット点の差を合算し合算値が所定値以内であれば、その２日分の駐車台数の履歴を同一分類とする。このように分類した結果、例えば、図９に示すように、平日である日ｄ１１〜ｄ１ｎ（ｎは任意の整数）の駐車台数の履歴はパターンＰａ、休日である日ｄ２１〜ｄ２ｍ（ｍは任意の整数）の駐車台数の履歴はパターンＰｂのように２つに分類されることが多い。なお、図１０に示す例では、駐車台数の履歴は２つに分類されているが、分類数は駐車場の環境などの要素により、１つに分類される場合も、３つ以上に分類される場合もある。
【００５２】
次に、サーバ装置１０は、判定手段として働き、ステップＳ２３２で求めた当日の８：３０〜１１：３０までの駐車台数の履歴が、ステップＳ２３３で分類したパターンＰａ、Ｐｂの何れに分類されかを判定する（ステップＳ２３４）。このステップＳ２３４で判定されたパターンに分類される日を、当日の駐車台数の履歴と変動パターンが同一分類とみなせる日と判定することができる。
【００５３】
その後、サーバ装置１０は、ステップＳ２３４で同一分類とみなせる各日の現在時刻及び到着予想時刻と同一時刻の駐車台数を駐車状況ＤＢ１３Ａから取得する（ステップＳ２３５）。具体的に説明すると、サーバ装置１０は、ステップＳ２３４でパターンＰａに分類されると判定されると、図１１に示すように、パターンＰａに分類された日ｄ１１〜ｄ１ｎの現在時刻１１：３０及び到着予想時刻１２：００と同一時刻の駐車台数P1(t_bg)〜Pn(t_bg)、P1(t_ed)〜Pn(t_ed)が抽出される。
【００５４】
次に、サーバ装置１０は、下記の式（１）を用いて各駐車場PK1〜Pknの予測空車率を算出し、予測空車率ＤＢ１３Ｃに格納して（ステップＳ２３６）、処理を終了する。
【数２】
2019096084.tif 000005
ρ(t_ed)：到着予想時刻t_edにおける予測空車率
P：現在時刻t_bgの駐車台数
Pi(t_bg)：各日ｄ１１〜ｄ１ｎにおける現在時刻t_bgと同一時刻の駐車台数
Pi(t_ed)：各日ｄ１１〜ｄ１ｎにおける到着予想時刻t_edと同一時刻の駐車台数
ｎ：各日ｄ１１〜ｄ１ｎの総和
St：最大収容台数
【００５５】
次に、上述したステップＳ２６における駐車需要の算出の詳細について、図１２のフローチャートを参照して説明する。まず、サーバ装置１０は、目的地周辺の駐車候補エリアＡ１に所定時間Ｔ２内に到着できる駐車需要予測エリアＡ２を計算する（ステップＳ２６１）。本実施例では、所定時間Ｔ２は、到着予想時刻から現在時刻を差し引いた時間（目的地までの所要時間）に設定される。
【００５６】
ステップＳ２６１においてサーバ装置１０は、例えば、目的地を中心とした所定時間Ｔ２に応じた半径の範囲内を駐車需要予測エリアＡ２とすることが考えられる。また、サーバ装置１０は、目的地を出発地として沢山のルートを演算し、所定時間Ｔ２内に到着できるエリアを駐車需要予測エリアＡ２とすることも考えられる。
【００５７】
次に、サーバ装置１０は、駐車需要予測エリアＡ２内に存在する全ての車載機２０と通信して、駐車需要予測エリアＡ２内に存在する車載機２０の台数Ｍを求める（ステップＳ２６２）。ステップＳ２６２において、サーバ装置１０は、例えば、駐車需要予測エリアＡ２内に設置された基地局から位置情報の履歴（走行履歴）や目的地の要求信号を送信し、返信してきた車載機２０を駐車需要予測エリアＡ２内にいる車載機２０とする。サーバ装置１０は、車載機２０から受信した位置情報の履歴や目的地は目的地周辺状況ＤＢ１３Ｂに記憶する。
【００５８】
次に、サーバ装置１０は、目的地周辺状況ＤＢ１３Ｂからランダムで一定数の車載機２０をサンプリングする（ステップＳ２６３）。その後、サーバ装置１０は、サンプリングした一定数の車載機２０について、駐車候補エリアＡ１内を目的地としている車両と駐車候補エリアＡ１内を目的地として設定していない車両との割合を算出する（ステップＳ２６４）。
【００５９】
ステップＳ２６４において、サーバ装置１０は、駐車候補エリアＡ１内の地点を目的地として設定している車載機２０を、駐車候補エリアＡ１内を目的地としている車両と判定する。また、サーバ装置１０は、位置情報の履歴から走行方向を求め、駐車候補エリアＡ１に向かっている車載機２０を、駐車候補エリアＡ１内を目的地としている車両と判定する。そして、サーバ装置１０は、駐車候補エリアＡ１内を目的地としている車両の台数ｎ１と、目的地としていない車両の台数ｎ２と、から割合ｎ１／（ｎ１＋ｎ２）を算出する。
【００６０】
その後、サーバ装置１０は、台数算出手段として働き、ステップＳ２６２で求めた（算出した）台数ＭにステップＳ２６４で求めた割合ｎ１／（ｎ１＋ｎ２）を乗じる。このＭ・ｎ１／（ｎ１＋ｎ２）は、駐車需要予測エリアＡ２内に存在する車載機２０（車両）のうち、駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両の台数である。サーバ装置２０は、第１予測手段として働き、Ｍ・ｎ１／（ｎ１＋ｎ２）を駐車候補エリアＡ１内の駐車場PK1〜Pknの総駐車需要Ｐｒとして求め（ステップＳ２６５）、処理を終了する。
【００６１】
次に、上述したステップＳ２７における予測空車率の補正の詳細について説明する。まず、サーバ装置１０は、ステップＳ２６で求めた駐車需要を使って、下記の式（２）を用いて駐車場PK1〜Pkn毎の個別駐車需要を求める。
【数３】
2019096084.tif 000006
Cor(i)：駐車場PKiの個別駐車需要
Pst(i)：駐車場PKiの最大収容数
Pr：総駐車需要
Ｎ：駐車候補エリアＡ１内の駐車場PK1〜Pknの総和
【００６２】
その後、サーバ装置１０は、下記の式（３）、（４）を用いて各駐車場PK1〜Pknの予測空車率を補正する。
【数４】
2019096084.tif 000007
ρ(i)：駐車場PKiの予測空車率
【００６３】
上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、現在の駐車台数に基づいて予測時刻（到着予想時刻）での駐車場の予測空車率を予測しているため、普段とは異なる駐車需要が発生しても、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００６４】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、算出した予測空車率を車載機２０に送信し、車載機２０が受信した予測空車率を表示部２６に表示している。これにより、ユーザに各駐車場PK1〜Pknの予測空車率を報知することができる。
【００６５】
また、上述した実施例によれば、予測時刻は、駐車場への車両の到着予想時刻に設定されている。これにより、到着予想時刻での予測空車率を予測できる。
【００６６】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、前日以前の到着予想時刻と同一時刻を含む時間帯における駐車台数の過去の履歴に基づいて予測している。これにより、より一層、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００６７】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、前日以前の駐車台数の履歴を分類し、当日の駐車台数の履歴と変動パターンが同一分類とみなせる日を判定し、その日の駐車台数の履歴に基づいて予測空車率を予測している。これにより、より一層、精度良く予測空車率を予測することができる。また、駐車台数の履歴として、休日か平日かを区別しなくても、精度良く予測空車率を予測することができる。
【００６８】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両の台数から駐車需要を予測しているので、精度良く駐車需要を予測できる。
【００６９】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、総駐車需要Prと、駐車候補エリアＡ１内に存在する全ての駐車場の収容可能台数と、に基づいて各駐車場Pk1〜Pknの駐車需要を予測している。これにより、より一層、精度良く駐車需要を予測できる。
【００７０】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、駐車需要予測エリアＡ２に存在する車両のうち、一部を抽出して、駐車候補エリアＡ１内を目的地としている車両と駐車候補エリアＡ１内を目的地として設定していない車両との割合を求め、求めた割合から総駐車需要Prを求めている。これにより、一部の車両を抽出することにより、駐車需要予測エリアＡ２内の全ての車両について目的地としている車両か否かを判定する場合に比べて、計算処理量を少なくでき、コストダウンを図ることができる。
【００７１】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、車載機２０から取得した目的地情報に基づいて駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両であるか否かを判定している。これにより、精度良く、駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両の台数を求めることができる。
【００７２】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置は、車載機２０から取得した位置情報の履歴（走行履歴）から求めた走行方向（走行情報）に基づいて駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両であるか否かを判定している。これにより、精度良く、駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両の台数を求めることができる。
【００７３】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、駐車需要に基づいて予測空車率を補正している。これにより、精度良く予測空車率を予測できる。
【００７４】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、端末機３０から定期的に駐車台数と共に最大収容台数を受信している。これにより、例えば臨時駐車場を設けるなど最大収容台数の変動にも対応することができる。
【００７５】
なお、上述した実施例によれば、予測時刻は、到着予測時刻でなくてもよく、現在時刻よりも先（未来）の時刻に設定されていればよい。例えば、ユーザが入力した予定、目標時刻や、サーバ装置１０が演算した目的地への推奨到着時刻を予測時刻としてもよい。
【００７６】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、到着予想時刻における予測空車率を予測していたが、これに限ったものではない。サーバ装置１０は、例えば、到着予想時刻における予測駐車台数や、予測空車台数など予測空車率に応じた情報を予測してもよい。予測駐車台数、予測空車台数は、下記の式（５）、（６）から求めることができる。この場合、予測空車率を求めなくてもよい。
【数５】
2019096084.tif 000008
【００７７】
また、予測空車率の予測方法としては、上述した実施例に限定されるものではない。サーバ装置１０は、最大収容台数、駐車台数の過去の履歴、現在の駐車台数に基づいて予測空車率を予測できればよい。例えば、サーバ装置１０は、前日、前々日などの複数日分の現在時刻と同一時刻に対する到着予想時刻と同一時刻の駐車台数の増減量の平均値を求め、当日の現在時刻の駐車台数に求めた増減量の平均値を加算して、予測駐車台数を求め、求めた予測駐車台数から予測空車率を求めるようにしてもよい。または、サーバ装置１０は、前日、前々日などの複数日分の到着予想時刻と同一時刻の駐車台数の平均値などに基づいて現在の駐車台数を補正して、予測空車率を求めるようにしてもよい。
【００７８】
また、上述した実施例では、サーバ装置１０は、予測空車率を駐車需要で補正していたが、駐車需要で補正することは必須ではない。
【００７９】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、駐車需要予測エリアＡ２に存在する車両のうち、一部を抽出して、総駐車需要Prを求めていたがこれに限ったものではない。駐車需要予測エリアＡ２に存在する全ての車両について駐車候補エリアＡ１内に存在する地点を目的地として走行している車両であるか否かを判定して総駐車需要Prを求めてもよい。
【００８０】
また、上述した実施例によれば、サーバ装置１０は、駐車需要に基づいて予測空車率を補正していたが、これに限ったものではない。サーバ装置１０は、駐車需要を車載機２０に送信してユーザに提供してもよい。
【００８１】
また、上述した実施例では、駐車需要を空車率の補正に用いたが、駐車需要の利用はこれに限ったものではない。例えば、目的地とするエリアに対する駐車需要が高いのか低いのかを示す指標値として用いてもよい。車載機２０は、上記指標値を表示してユーザに報知する。さらに、予測される駐車需要が所定値を上回って高い場合には、駐車場検索範囲を広げる事や、公共交通機関の利用を促すようにしても良い。
【００８２】
[変形例１]
次に、上述した実施例において、サーバ装置１０が、高精度地図等を用いて予測空車率の要求車両が停車可能な駐車場か否かを加味する場合の変形例を示す。サーバ装置１０は、予測空車率の要求があると、要求車両の車両情報を取得する。車両情報とは、例えば、軽自動車であるか否か、車両幅や車両長、車両高などの車両の大きさに関する情報である。車両が軽自動車でない場合には、前述した空車率の算出において、目的地周辺の駐車場内の高精度地図等を用いて、駐車場に存在する駐車スペースに軽自動車専用の駐車スペースが無いか、駐車スペース毎に車両が駐車するのに十分な大きさであるかを判断し、不適切と判定した駐車スペースについては無視して算出を行う。すなわち、現在の専用駐車スペースに止まっている駐車台数や、最大収容台数に加算せずに算出を行う。
【００８３】
また、上述の変形例１では軽自動車専用駐車スペースを例に挙げたが、例えば車椅子専用駐車場でも、要求車両の車両情報として車椅子の方が乗車している車両か否かを取得すれば、上記と同様の処理が可能である。
【００８４】
上述の変形例１によって、サーバ装置１０は車両に合った駐車場の空車率を算出することが出来る。
【００８５】
[変形例２]
上述した実施例において駐車状況は、各駐車場に設置された端末機３０から受信した情報によって生成されるが、これに限らず駐車場に存在する車両が備えるライダやカメラ等の物体認識手段から受信した情報に基づいて、駐車状況を認識しても良い。
【００８６】
[変形例３]
次に、駐車場ＤＢ１３Ｄに存在しない駐車場の検出について説明する。例えば臨時駐車場や新設駐車場が駐車場検索範囲に存在した場合、駐車場ＤＢ１３Ｄには存在しないため、候補表示や空車率の計算には加味されない。そこで、サーバ装置１０は、空車率算出の際に駐車需要予測エリアＡ２に存在していた車両について、その後に駐車候補エリア内で駐車した車両を抽出する。サーバ装置１０は、更新手段として働き、駐車した駐車場が駐車場ＤＢ１３Ｄに存在するか否かを判定し、存在しない場合には、新規の駐車場として駐車場ＤＢ１３Ｄに記憶する。記憶する際には、例えば、位置情報や、車両が備えるライダやカメラ等の物体認識手段または運転者に情報提供を促す表示によって、最大駐車台数や、現在の駐車台数、臨時駐車場のような一時的または一定期間開放される駐車場か、駐車場内の物体認識データから作成した場内地図などを記憶する。これによって、サーバ装置１０は、出力手段として働き、駐車場を案内している車両に対して新規の駐車場があることを知らせたり、空車率を新規の駐車場を加味した形で更新することが出来る。上述の変形例３によって、駐車場ＤＢ１３Ｄに存在しない駐車場があったとしても、より正確な空車率を算出することが出来る。さらに、新たな駐車場の情報を収集することで、今後の駐車場案内に活用することが出来る。
【００８７】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。即ち、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【符号の説明】
【００８８】
１１  制御部（取得手段、記憶手段、予測手段、出力手段、分類手段、判定手段）
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2019096084.tif 000019
【図１１】
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【図１２】
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