(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
充電スポットの混雑状況を一の電動車両に提示する混雑状況提示装置であって、
複数の電動車両の、現在位置情報、走行経路情報、及びバッテリの充電率情報を取得する情報取得部と、
前記各電動車両の走行経路情報に基づき、将来に前記充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定する車両特定部と、
前記情報取得部にて取得した各情報に基づき、前記接近対象車両が前記充電スポットに接近する際の、バッテリの予想充電率を演算する予想充電率演算部と、
前記接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める前記充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、前記接近対象車両が前記充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、前記接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び前記立ち寄り確率に基づき、前記一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する混雑状況予測部と、
予測した混雑状況の情報を前記一の電動車両に提示する情報提示部と、
を備えたことを特徴とする混雑状況提示装置。
【請求項２】
前記混雑状況予測部は、前記接近対象車両について、前記予想充電率演算部で演算される予想充電率が少ない程、前記充電スポットで充電する可能性が高いものと判断して、前記混雑状況を予測すること
を特徴とする請求項１に記載の混雑状況提示装置。
【請求項３】
前記混雑状況予測部は、前記接近対象車両について、前記予想充電率演算部で演算される予想充電率がゼロに達する場合、この接近対象車両は、前記充電スポットで充電しないものと判断して、前記混雑状況を予測すること
を特徴とする請求項１または２に記載の混雑状況提示装置。
【請求項４】
前記接近対象車両が、前記充電スポットに最も接近する際の、前記充電スポットから前記接近対象車両までの距離を演算する最接近距離演算部、を更に備え、
前記混雑状況予測部は、前記接近対象車両について、前記最接近距離演算部で演算される距離が短い程、前記充電スポットで充電する可能性が高いものと判断して、前記混雑状況を予測すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の混雑状況提示装置。
【請求項５】
前記混雑状況予測部は、前記情報取得部で取得される前記接近対象車両の走行経路情報から、該接近対象車両の目的地を認識し、前記充電スポットから、前記接近対象車両の目的地までの距離が短い程、この接近対象車両が前記充電スポットで充電する可能性が高いものと判断して、前記混雑状況を予測すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の混雑状況提示装置。
【請求項６】
前記情報取得部は、前記電動車両の電費を取得し、更に、
前記接近対象車両が前記充電スポットに接近する際の予想充電率と、該接近対象車両の電費に基づいて、前記接近対象車両が前記充電スポットに接近する際の残航続距離を演算する残航続距離演算部、を更に備え、
前記混雑状況予測部は、前記残航続距離演算部で演算された残航続距離に基づいて、前記一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の混雑状況提示装置。
【請求項７】
複数の電動車両に搭載される各車両側装置と、前記各車両側装置とネットワークを介して接続され、充電スポットの混雑状況を一の電動車両の車両側装置に提示するサーバと、を含む混雑状況提示システムであって、
前記車両側装置は、
前記サーバと通信する車両側通信部と、
電動車両の現在位置情報を検出する現在位置検出部と、
乗員による走行経路情報を取得する走行経路取得部と、
電動車両に搭載されるバッテリの充電率を検出する充電率検出部と、を備え、
前記サーバは、
前記各車両側装置と通信するサーバ側通信部と、
前記車両側装置より送信される前記走行経路情報に基づき、将来に前記充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定する車両特定部と、
前記車両側装置より送信される各情報に基づき、前記各接近対象車両が前記充電スポットに接近する際の、バッテリの予想充電率を演算する予想充電率演算部と、
前記接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める前記充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、前記接近対象車両が前記充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、前記接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び前記立ち寄り確率に基づき、前記一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する混雑状況予測部と、を備え、
前記混雑状況予測部で予測された混雑状況の情報を、前記サーバ側通信部により前記一の電動車両の車両側装置に送信すること、
を特徴とする混雑状況提示システム。
【請求項８】
充電スポットの混雑状況を一の電動車両に提示する混雑状況提示方法であって、
複数の電動車両の、現在位置情報、走行経路情報、及びバッテリの充電率情報を取得する工程と、
前記各電動車両の走行経路情報に基づき、将来に前記充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定する工程と、
取得した各情報に基づき、前記接近対象車両が前記充電スポットに接近する際の、バッテリの予想充電率を演算する工程と、
前記接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める前記充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、前記接近対象車両が前記充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、前記接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び前記立ち寄り確率に基づき、前記一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する工程と、
予測した混雑状況の情報を前記一の電動車両に提示する工程と、
を備えたことを特徴とする混雑状況提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、充電スポットの混雑状況を予測して、各電動車両の乗員に提示する混雑状況提示装置、混雑状況提示システム、及び混雑状況提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電動車両に搭載されるバッテリを、充電スポット（「充電スタンド」、「充電ステーション」と称することもある）にて充電する際には、この充電スポットが混雑していると待ち時間が長くなり、煩わしいという問題がある。
【０００３】
特許文献１には、自車両がその時点でのバッテリ残量で到達可能な範囲に存在する充電スポットを検索し、更に、検索された充電スポット周囲に存在する他の電動車両を検索し、自車両がある充電スポットに到達した際の混雑状況を予測し、この情報を自車両の乗員に通知することにより、自車両の乗員に対して、短い待ち時間で充電可能な情報を提供することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１３８９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された従来例は、その時点での充電率に基づいて、充電スポットの混雑状況を予測しているので、混雑状況を正確に予測したものではない。即ち、運転者は通常、充電スポットに到達した時点での充電率に基づいて、充電するか否かを判断する。従って、充電スポットに到達していない時点での充電率を用いて、充電の要否を判断し、この判断結果により混雑状況を予測するという従来例の方式では、充電スポットの混雑状況を正確に予測しているとは言えない。
【０００６】
本発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、より正確に充電スポットの混雑状況を予測することが可能な混雑状況提示装置、混雑状況提示システム、及び混雑状況提示方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る混雑状況提示装置は、複数の電動車両の、現在位置情報、走行経路情報、及びバッテリの充電率情報を取得し、各電動車両の走行経路情報に基づいて、充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定する。また、接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、接近対象車両が前記充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び立ち寄り確率に基づき、一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する。更に、予測した混雑状況の情報を一の電動車両に提示する。
【０００８】
本発明に係る混雑状況提示システムは、複数の電動車両に搭載される各車両側装置と、充電スポットの混雑状況を車両側装置に提示するサーバを含む混雑状況提示システムであり、車両側装置は、サーバと通信する車両側通信部と、電動車両の現在位置情報を検出する現在位置検出部と、乗員による走行経路情報を取得する走行経路取得部と、電動車両に搭載されるバッテリの充電率を検出する充電率検出部とを有する。また、サーバは、車両側装置より送信される前記走行経路情報に基づき、将来に充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定し、車両側装置より送信される各情報に基づき、各接近対象車両が充電スポットに接近する際の、バッテリの予想充電率を演算する。接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、接近対象車両が充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、各接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び前記立ち寄り確率に基づき、一の電動車両が充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する。更に、混雑状況予測部で予測された混雑状況の情報を、サーバ側通信部により一の電動車両の車両側装置に送信する。
【０００９】
本発明に係る混雑状況提示方法は、複数の電動車両の、現在位置情報、走行経路情報、及びバッテリの充電率情報を取得し、各電動車両の走行経路情報に基づき、将来に充電スポットの近傍を走行すると予想される電動車両を接近対象車両として特定する。また、情報取得部にて取得した各情報に基づき、接近対象車両が充電スポットに接近する際の、バッテリの予想充電率を演算し、接近対象車両が走行する走行経路の、全工程に占める充電スポットから目的地までの距離の割合に応じて、接近対象車両が充電スポットへ立ち寄る確率である立ち寄り確率を演算し、接近対象車両のバッテリの予想充電率、及び立ち寄り確率に基づき、一の電動車両が前記充電スポットに接近する際の、該充電スポットの混雑状況を予測する。予測した混雑状況の情報を一の電動車両に提示する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、各電動車両が充電スポットに接近した際の予想充電率に基づいて、この充電スポットの混雑状況を予測するので、より正確に充電スポットの混雑状況を予測することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態に係る混雑状況提示システムのネットワーク接続図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る混雑状況提示システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係り、充電スポットとその周辺の道路を区分した道路区間を示す説明図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係り、予想充電率とスコアとの関係を示すマップである。
【図５】本発明の第１実施形態に係る混雑状況提示システムの、車両側装置による処理手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態に係る混雑状況提示システムの、サーバによる処理手順を示すフローチャートの第１の分図である。
【図７】本発明の第１実施形態に係る混雑状況提示システムの、サーバによる処理手順を示すフローチャートの第２の分図である。
【図８】本発明の第１実施形態の第１変形例に係り、目的地までの距離とスコアとの関係を示すマップである。
【図９】本発明の第１実施形態の第２変形例に係り、全行程に占める充電スポットから目的地までの距離の割合とスコアとの関係を示すマップである。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る混雑状況提示システムの構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２実施形態に係る混雑状況提示システムの、サーバによる処理手順を示すフローチャートの第１の分図である。
【図１２】本発明の第２実施形態に係る混雑状況提示システムの、サーバによる処理手順を示すフローチャートの第２の分図である。
【図１３】本発明の第２実施形態に係り、予想残航続距離とスコアとの関係を示すマップである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［第１実施形態の説明］
図１は、本発明の実施形態に係る混雑状況提示システム及びその周辺機器の概略構成を示すネットワーク接続図である。図１に示すように、混雑状況提示システム１００は、複数の電動車両１０と、各電動車両１０とネットワークを介して接続されたサーバ１２（混雑状況提示装置）を備えている。また、サーバ１２は、複数の充電スポット１３とネットワークを介して接続されている。サーバ１２は、各電動車両１０の現在位置情報、走行経路情報、バッテリの充電率情報、及び、各充電スポット１３の位置情報に基づいて、各充電スポット１３の混雑状況を予測し、電動車両１０に通知する。なお、図１では、３つの充電スポット１３及び３つの電動車両１０を示しているが、本発明はこれに限定されない。
【００１３】
図２は、第１実施形態に係る混雑状況提示システム１００の詳細な構成を示すブロック図である。図２に示すように、該混雑状況提示システム１００は、電動車両１０に搭載された車両側装置１１、及び各車両側装置１１とネットワークを介して接続されたサーバ１２を備えている。また、サーバ１２は、ネットワークを介して充電スポット１３に接続されている。なお、図２では車両側装置１１、及び充電スポット１３を１つのみ示している。
【００１４】
車両側装置１１は、サーバ１２との間で通信する通信部２１（車両側通信部）と、ＧＰＳ２２（現在位置検出部）と、ナビゲーション装置２３（走行経路取得部）と、充電率検出部２４と、表示部２５、及び電費演算部２６を備えている。
【００１５】
ＧＰＳ２２は、当該車両側装置１１を搭載する電動車両１０の現在位置を検出する。ナビゲーション装置２３は、乗員の入力操作等により設定される目的地に応じて電動車両１０が将来走行すると予想される走行経路を設定する。
【００１６】
充電率検出部２４は、電動車両１０のバッテリの充電率（バッテリの全充電電力量に対するそのときの充電電力量の比率）を検出する。表示部２５は、各種の情報を表示する機能を備えており、特に、後述するように各充電スポット１３の混雑状況に関する情報を表示する。
【００１７】
電費演算部２６は、電動車両１０の単位電力量当たりの走行距離（これを「電費」という）を演算する。電費は走行時の環境により変化するので、例えば、直近の数時間の走行距離、及び消費した電力量から電費を演算する。
【００１８】
なお、通信部２１、充電率検出部２４、及び電費演算部２６は、例えば、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。
【００１９】
一方、サーバ１２は、各車両側装置１１及び各充電スポット１３との間でネットワークを介して通信する通信部３１（情報取得部、情報提示部、サーバ側通信部）と、予想充電率演算部３２と、車両特定部３３と、最接近距離演算部３４と、立ち寄り確率演算部３５と、混雑状況予測部３６、及び記憶部３７を備えている。通信部３１は、複数の電動車両１０の現在位置情報、走行経路情報、バッテリの充電率情報を取得する情報取得部としての機能を備えている。なお、サーバ１２の各構成要素は、例えば、中央演算ユニット（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等の記憶手段からなる一体型のコンピュータとして構成することができる。
【００２０】
予想充電率演算部３２は、各充電スポット１３の位置情報と、ある電動車両（一の電動車両；これを、１０Ａで示す（図１参照））の現在位置情報、及び電動車両１０Ａの充電率に基づき、電動車両１０Ａが各充電スポット１３に接近した際の充電率を予測する。以下では、予想した充電率を「予想充電率」という。
【００２１】
車両特定部３３は、通信が実行された複数の車両側装置１１から、各車両側装置１１の走行経路情報を取得し、この走行経路情報に基づいて将来に各充電スポット１３の近傍を走行する電動車両１０を特定する。例えば、各充電スポット１３から半径５Ｋｍの範囲を設定し、この範囲内に走行経路が含まれる場合には、この電動車両１０はこの充電スポット１３で充電する可能性があるものと判断する。そして、この電動車両１０を「接近対象車両」として設定する。走行経路情報は、車両側装置１１のナビゲーション装置２３で設定されたデータであり、通信部３１にて受信される。
【００２２】
最接近距離演算部３４は、車両特定部３３で特定された電動車両１０が、ある充電スポット（これを、１３Ａとする（図１参照））に最接近する場合の、両者間の距離（最接近距離）を演算する。以下、これを図３に示す説明図を参照して説明する。
【００２３】
図３は、充電スポット１３Ａと、該充電スポット１３Ａの周辺の道路を模式的に示す説明図である。充電スポット１３Ａの周辺の道路は、予め２つの交差点で区切った道路区間に設定されている。具体的には、図３に示すように、道路区間ｄ１〜ｄ１５が設定されている。この情報は、記憶部３７に記憶されている。更に、各道路区間ｄ１〜ｄ１５の中点をその道路区間の代表点として設定する。例えば、道路区間ｄ８の代表点はαとなる。各道路区間ｄ１〜ｄ１５の代表点から充電スポット１３Ａまでの距離を、道路区間と充電スポット１３Ａとの間の距離とする。例えば、道路区間ｄ８と充電スポット１３Ａとの間の距離は、図３に示す距離βである。そして、電動車両１０Ａの走行経路が、例えば図３の符号Ｙ１に示す経路である場合には、道路区間ｄ１０を通過するときが最も充電スポット１３Ａに接近することになる。従って、最接近距離は、道路区間ｄ１０の中点から充電スポット１３Ａまでの距離β１となる。
【００２４】
図２に示す立ち寄り確率演算部３５は、充電スポット１３Ａについて、各電動車両１０がこの充電スポット１３Ａに最接近した際の「充電率」（後述の第１変形例では「充電スポット１３Ａから目的地までの距離」、第２変形例では「全行程に占める充電スポット１３Ａから目的地までの距離の割合」、第２実施形態では「残航続距離」）に基づいて、各電動車両１０がこの充電スポット１３Ａに立ち寄って充電する確率を求める。具体的には、図４に示すように、充電率に対して１〜１０の間でスコアを決定するスコアマップを予め設定し、このスコアマップを記憶部３７に記憶する。
【００２５】
そして、予想充電率演算部３２にて予想充電率が演算された際に、この予想充電率に基づき図４に示すスコアマップを参照してスコアを求める。このスコアマップは、予想充電率が低いほど、スコアが高くなるように設定されている。そして、このスコアに基づいて、各電動車両１０が充電スポット１３Ａに立ち寄る可能性を演算する。例えば、電動車両１０Ａのスコアが「７」である場合には、この電動車両１０Ａが充電スポット１３Ａに立ち寄って充電する確率を７０％に設定する。
【００２６】
混雑状況予測部３６は、立ち寄り確率演算部３５で演算された各電動車両１０が各充電スポット１３に立ち寄る確率に基づいて、各充電スポット１３の各時間帯毎の混雑状況を予測する。具体的には、任意の時間帯（例えば、１０分間隔）を設定し、ある充電スポット１３Ａに立ち寄る可能性のある電動車両１０の台数、及び立ち寄る確率に基づいて、この充電スポット１３Ａの混雑状況を予測する。そして、混雑状況の情報を、通信部３１より車両側装置１１に送信して電動車両１０の乗員に提示する。即ち、通信部３１は、予想した混雑状況の情報を電動車両１０の乗員に提示する情報提示部としての機能を備えている。
【００２７】
記憶部３７は、各充電スポット１３の位置情報、及び、時々刻々と変化する各電動車両１０の現在位置情報、各電動車両１０の電費情報、充電率とスコアとの関係を示すマップ等の各種の情報を記憶する。
【００２８】
次に、上述のように構成された本実施形態に係る混雑状況提示システム１００の作用を、図５、図６、図７に示すフローチャートを参照して説明する。
【００２９】
図５は、車両側装置１１の処理手順を示すフローチャートである。初めに、ステップＳ１において、車両側装置１１に設けられるＧＰＳ２２は、電動車両１０の現在位置情報を取得する。ステップＳ２において、ナビゲーション装置２３は、乗員により入力される目的地情報に基づき、電動車両１０の現在位置から目的地までの走行経路情報を取得する。
【００３０】
ステップＳ３において、充電率検出部２４は、電動車両１０に搭載されるバッテリの充電率を検出する。ステップＳ４において、電費演算部２６は、電動車両１０の直近の一週間の電費を演算する。
【００３１】
ステップＳ５において、通信部２１は、上記した現在位置情報、走行経路情報、現在の充電率情報、電費情報を、サーバ１２に送信する。即ち、サーバ１２（混雑状況提示装置）は、複数の電動車両の現在位置情報、走行経路情報、充電率情報、及び電費情報を取得することができる。
【００３２】
その後、ステップＳ６において、サーバ１２からの情報の受信待ちとされ、ステップＳ７において、サーバ１２より送信される各種の情報（詳細については後述）を表示部２５に表示する。
【００３３】
次に、図６、図７を参照して、サーバ１２の処理手順について説明する。初めに、ステップＳ１１において、サーバ１２は、ある電動車両１０（以下、「自車両」という）からデータの送信要求があった場合には、自車両の走行経路情報に基づいて、この走行経路上、或いは走行経路に近接する場所に存在する充電スポット１３を認識する。例えば、走行経路から５Ｋｍ以内に存在する充電スポット１３を認識する。そして、認識した充電スポット１３がＮ個である場合には、各充電スポット１３を充電スポットｎ（但し、ｎ＝１〜Ｎ）に設定する。
【００３４】
ステップＳ１２において、サーバ１２は、ｎ＝１とする。ステップＳ１３において、サーバ１２は、充電スポットｎの近傍の、道路区間のデータを取得する。具体的には、図３に示したように、充電スポット１３Ａに対して、道路区間ｄ１〜ｄ１５等のデータ、及び各道路区間ｄ１〜ｄ１５から充電スポット１３Ａまでの距離（例えば、図３に示す距離β）を取得する。
【００３５】
ステップＳ１４において、サーバ１２は、各電動車両１０より送信された情報を取得する。即ち、図５に示した各車両側装置１１の処理により、各車両側装置１１より各種の情報が送信されるので、サーバ１２は、これらの情報、即ち、現在位置情報、走行経路情報、現在の充電率情報、及び電費情報、を通信部３１にて受信し、これらの情報を取得する。
【００３６】
ステップＳ１５において、充電スポットｎの周辺（例えば、半径５Ｋｍの範囲）を２４時間以内に走行する電動車両１０をリストアップする。リストアップした電動車両１０を、充電スポットｎについての接近対象車両とする。
【００３７】
ステップＳ１６において、サーバ１２は、接近対象車両がＭ個である場合には、各接近対象車両を接近対象車両ｍ（但し、ｍ＝１〜Ｍ）に設定する。そして、ステップＳ１７において、ｍ＝１とする。
【００３８】
ステップＳ１８において、接近対象車両ｍが充電スポットｎに最接近する道路区間、及び距離を演算する。具体的には、図３に示した充電スポット１３Ａを充電スポットｎとすると、接近対象車両ｍの走行経路が符号Ｙ１に示す経路である場合には、道路区間ｄ１０が最接近する道路区間であるので、充電スポットｎから道路区間ｄ１０までの距離β１を演算する。
【００３９】
ステップＳ１９において、接近対象車両ｍが充電スポットｎに最接近するまでの走行距離、及びその時刻を演算する。
【００４０】
ステップＳ２０において、現在における接近対象車両ｍの充電率、及び電費に基づいて、この接近対象車両ｍが充電スポットｎに最接近したときの充電率を予想する。これを、予想充電率とする。接近対象車両ｍの現在の充電率をｙ、現在位置から充電スポットｎの最接近地点までの距離をｘ、直近の電費をｚ、フル充電時の電力量をｗとした場合、予想充電率ｙ’は、次の（１）式で求めることができる。
ｙ’＝ｙ−ｘ／ｚ／ｗ    …（１）
【００４１】
ステップＳ２１において、上記（１）式で求められる予想充電率は負の値であるか否かを判断する。そして、負の値である場合には（ステップＳ２１でＹＥＳ）、この接近対象車両ｍは、充電スポットｎに立ち寄ることはないと判断し、図７のステップＳ２６に処理を進める。
【００４２】
一方、予想充電率が負の値でない場合には（ステップＳ２１でＮＯ）、図７のステップＳ２２において、サーバ１２は、ステップＳ２０の処理で演算した予想充電率に基づき、接近対象車両ｍをスコアリングする。具体的には、図４に示したスコアマップを参照し、例えば予想充電率が２０％の場合には、スコアは「９」に決定される。
【００４３】
ステップＳ２３において、サーバ１２は、充電スポットｎから所定距離の範囲（例えば、半径５Ｋｍ内の範囲）に存在する他の充電スポット１３を、「周辺充電スポット」として認識する。ここでは、一例として充電スポットｎと周辺充電スポットの合計がＫ個（即ち、周辺充電スポットは（Ｋ−１）個）であるものとする。
【００４４】
ステップＳ２４において、サーバ１２は、充電スポットｎと（Ｋ−１）個の周辺充電スポットに対して、接近対象車両ｍが最接近するときの距離に応じて、順位ｋ（但し、ｋ＝１〜Ｋ）を設定する。そして、充電スポットｎについての順位ｋを求める。例えば、上記Ｋ個の充電スポットのうち、充電スポットｎと接近対象車両ｍとの間の距離が最も短い場合には、ｋ＝１となり、上記距離が２番目に短い場合には、ｋ＝２となる。
【００４５】
そして、以下に示す（２）式に基づいて、補正係数Ｐを算出する。
Ｐ＝１−ｋ／（Ｋ＋１）      …（２）
【００４６】
具体的には、Ｋ＝５でｋ＝１の場合には、Ｐ＝０．８３となる。また、Ｋ＝５でｋ＝５の場合には、Ｐ＝０．１７となる。従って、接近対象車両ｍの走行経路に基づき、その走行経路周辺に存在する充電スポットについて、この接近対象車両ｍが立ち寄る確率を、上記の補正係数Ｐで補正する。
【００４７】
つまり、電動車両の乗員は、走行経路から離れた場所にある充電スポット１３に行こうとは思わず、できるだけ走行経路上、或いは走行経路から近い場所にある充電スポット１３に行こうと考えるはずである。従って、上記（２）式により、電動車両の走行経路からより近い場所に存在する充電スポットについては補正係数Ｐを大きく設定し、反対に、自車両の走行経路から遠い場所に存在する充電スポット１３については補正係数Ｐを小さく設定する。
【００４８】
ステップＳ２５において、接近対象車両ｍが充電スポットｎに立ち寄る確率を演算する。この処理では、ステップＳ２２の処理で演算したスコアに、ステップＳ２５の処理で演算した補正係数Ｐを乗じることにより、立ち寄り確率を演算する。その結果、接近対象車両ｍが所定の時間帯に充電スポットｎに立ち寄る確率が求められることになる。
【００４９】
ステップＳ２６において、サーバ１２は、ｍ＝Ｍであるか否かを判断する。そして、ｍ＝Ｍでない場合には（ステップＳ２６でＮＯ）、ステップＳ３０において、ｍをインクリメントし、ステップＳ１８の処理に戻る。この処理により、充電スポットｎに対する全ての接近対象車両に対して、充電スポットｎに立ち寄る確率が時間帯毎に求められる。
【００５０】
ｍ＝Ｍの場合には（ステップＳ２６でＹＥＳ）、ステップＳ２７において、サーバ１２は、充電スポットｎの時間帯毎の混雑度を演算する。即ち、全ての接近対象車両に対して求められた立ち寄り確率に基づき、この時間帯における混雑度を演算する。例えば、ある時間帯において、充電スポットｎの接近対象車両が１０台存在し、そのうち、４台の立ち寄り確率が５０％で、６台の立ち寄り確率が８０％である場合には、４*０．５＋６*０．８＝６．８となり、６〜７台程度の電動車両が充電スポットｎで充電すると予想されるので、この台数に応じた混雑度を設定することができる。
【００５１】
次いで、ステップＳ２８において、ｎ＝Ｎであるか否かを判断する。ｎ＝Ｎでない場合には（ステップＳ２８でＮＯ）、ステップＳ３１において、サーバ１２は、ｎをインクリメントし、ステップＳ１３の処理に戻る。こうすることにより、自車両の走行経路近傍に存在する各充電スポット１３について、時間帯毎の混雑度が演算される。
【００５２】
ステップＳ２９において、サーバ１２は、各充電スポット１３の時間帯毎の混雑度を、通信部３１から自車両の車両側装置１１に送信する。その後、本処理を終了する。上記の処理は、例えば１０分間隔等の、所定時間間隔で実行される。
【００５３】
自車両の車両側装置１１では、各充電スポット１３の混雑度の情報を表示部２５に表示して乗員に提示する。こうして、自車両の乗員は、自車両の走行経路上、或いは走行経路の近傍に存在する各充電スポット１３の混雑状況を認識することができるのである。
【００５４】
このようにして、第１実施形態に係るサーバ１２（混雑状況提示装置）では、車両側装置１１より送信される各電動車両１０の現在位置情報、走行経路情報、バッテリの充電率情報に基づいて、各電動車両１０が各充電スポット１３に接近したときの予想充電率を演算する。そして、この予想充電率に基づいて、各充電スポット１３の混雑度を求め、電動車両１０の乗員に提示する。
【００５５】
つまり、各電動車両１０の現在の充電率ではなく、各電動車両１０が実際に各充電スポット１３に接近したときの充電率を予想し、この予想充電率を用いて各充電スポット１３の混雑度を求めている。従って、従来の方式と比べてより実情に合った混雑度を求めることができ、より正確に各充電スポット１３の混雑状況を予測することが可能となる。
【００５６】
また、予想充電率演算部３２で求められる予想充電率が少ない程、この充電スポット１３に立ち寄る可能性が高いものと判断するので、より一層正確な混雑状況の予測が可能となる。更に、充電スポット１３に接近したときの予想充電率がゼロに達すると予想される電動車両１０は、この充電スポット１３で充電しないものとして候補から除外するので、不要な演算を回避することができる。
【００５７】
更に、ある電動車両１０Ａが、ある充電スポット１３Ａの付近を通過する際に、この電動車両１０Ａの走行経路から所定距離の範囲に存在する他の充電スポットを周辺充電スポットとして設定し、電動車両１０Ａが周辺充電スポットに最も接近する際の距離を演算している。そして、この距離が短い順に順位ｋを設定し、この順位ｋに基づいて補正係数Ｐを算出している。即ち、順位ｋが高い程、補正係数Ｐが大きくなるように設定し、この補正係数Ｐを用いて、電動車両１０Ａが充電スポット１３Ａに立ち寄る確率を演算している。従って、電動車両１０Ａの乗員が採るであろう行動に則った立ち寄り確率を求めることができ、より高精度に混雑状況を予測することができる。
【００５８】
また、第１実施形態に係る充電スポットの混雑状況提示システム１００では、電動車両１０が将来走行する走行経路の近傍に存在する各充電スポット１３の混雑状況を乗員に知らせることができるので、電動車両１０の乗員は、より混雑度の少ない充電スポット１３を認識することができ、より待ち時間の少ない充電スポット１３でバッテリを充電することができるようになる。
【００５９】
［第１実施形態の第１変形例の説明］
次に、上述した第１実施形態の第１変形例について説明する。第１実施形態では、各電動車両１０が充電スポット１３に最接近したときの充電率に基づいて、この充電スポット１３への立ち寄り確率を演算した。第１変形例では、充電率に代えて、充電スポット１３からその電動車両１０の目的地までの距離に基づいて、各充電スポット１３への立ち寄り確率を演算する。具体的には、図８に示すように、充電スポット１３から目的地までの距離とスコアとの関係を示すスコアマップを設定し、これを記憶部３７に記憶する。そして、このスコアマップを用いて、各充電スポット１３の接近対象車両対してスコアリングする。即ち、図７のステップＳ２２に示した処理を、図８に示すスコアマップを用いてスコアリングする。なお、充電スポット１３から目的地までの距離は、各電動車両１０の走行経路情報から取得することができる。
【００６０】
図８に示すスコアマップでは、充電スポット１３から目的地までの距離が短いほどスコアが高くなるように設定されている。これは、電動車両１０の乗員は、目的地に近づくほど帰路のことを考慮して充電したくなる、という心理に基づいて設定されている。そして、図８のスコアマップを用いて決定されるスコアに基づいて、上述した図６、図７のフローチャートと同様の処理を実行することにより、電動車両の走行経路上、或いは走行経路に近接した充電スポット１３の混雑状態を認識することができる。
【００６１】
このため、第１実施形態と同様に、電動車両１０の乗員は、より混雑度の少ない充電スポット１３を容易に認識することができ、より待ち時間の少ない充電スポット１３でバッテリを充電することができる。なお、図３に示したスコアマップと、図８に示したスコアマップの双方を用いて、各充電スポット１３の立ち寄り確率を演算するようにしてもよい。
【００６２】
［第１実施形態の第２変形例の説明］
次に、上述した第１実施形態の第２変形例について説明する。第２変形例では、走行経路の全工程に占める充電スポット１３から目的地までの距離の割合に応じて、各充電スポット１３への立ち寄り確率を演算する。具体的には、図９に示すように、走行経路の全工程に占める充電スポット１３から目的地までの距離の割合とスコアとの関係を示すスコアマップを設定し、これを記憶部３７に記憶する。そして、このスコアマップを用いて、各充電スポット１３の接近対象車両に対してスコアリングする。即ち、図７のステップＳ２２に示した処理を、図９に示すスコアマップを用いてスコアリングする。なお、走行経路の全工程に占める充電スポット１３から目的地までの距離の割合は、各電動車両１０の走行経路情報から取得することができる。
【００６３】
図９に示すスコアマップでは、上記の割合が小さいほどスコアが高くなるように設定されている。これは、電動車両１０の乗員は、目的地までの走行距離の割合が小さいほど帰路のことを考慮して充電したくなる、という心理に基づいて設定されている。そして、図９のスコアマップを用いて決定されるスコアに基づいて、上述した図６、図７と同様の処理を実行することにより、電動車両１０の走行経路上、或いは走行経路に近接した充電スポット１３の混雑状態を認識することができる。
【００６４】
このため、第１実施形態と同様に、より混雑度の少ない充電スポット１３を容易に認識することができ、より待ち時間の少ない充電スポット１３でバッテリを充電することができる。なお、図３に示したスコアマップと、図９に示したスコアマップの双方を用いて、各充電スポット１３の立ち寄り確率を演算するようにしてもよい。
【００６５】
［第２実施形態の説明］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。前述した第１実施形態では、各電動車両１０が充電スポット１３に接近したときの予想充電率に基づいて各充電スポット１３への立ち寄り確率を演算し、各充電スポット１３の混雑度を求めた。これに対して、第２実施形態では、各電動車両１０が充電スポット１３に接近したときの、残航続距離を求め、演算した残航続距離に基づいて各充電スポット１３への立ち寄り確率を演算する。残航続距離とは、そのときのバッテリの充電電力量により走行可能な距離を示す。
【００６６】
以下、第２実施形態を詳細に説明する。全体のネットワーク接続図は、図１と同様であるので説明を省略する。図１０は、第２実施形態に係る混雑状況提示システム２００の詳細な構成を示すブロック図である。図１０に示すように、該混雑状況提示システム２００は、電動車両１０に搭載された車両側装置１１、及びサーバ１２ａ（混雑状況提示装置）を備えている。また、サーバ１２ａは、ネットワークを介して充電スポット１３に接続されている。なお、図１０では車両側装置１１、及び充電スポット１３を１つのみ示している。
【００６７】
車両側装置１１は、図２に示した車両側装置１１と同様であるので、同一符号を付して構成説明を省略する。
【００６８】
サーバ１２ａは、図２に示したサーバ１２と対比して、残航続距離演算部３８を備えた点で相違する。その他の構成要素は図２に示したものと同様であるので、同一符号を付して構成説明を省略する。
【００６９】
残航続距離演算部３８は、予想充電率演算部３２で演算された予想充電率、即ち、電動車両１０がある充電スポット１３Ａに最接近したときの予想充電率と、その電動車両１０の直近の電費に基づいて残航続距離を演算する。
【００７０】
次に、第２実施形態に係る混雑状況提示システム２００の処理手順を、図１１、図１２を参照して説明する。なお、車両側装置１１の処理手順は、前述した図４のフローチャートと同様であるので、説明を省略する。
【００７１】
また、図１１、図１２は、図６、図７のフローチャートと対比して、ステップＳ２０、Ｓ２１、Ｓ２２の処理のみが相違している。従って、図１０、図１１では、ステップＳ２０、Ｓ２１、Ｓ２２を、それぞれＳ２０ａ、Ｓ２１ａ、Ｓ２２ａで示し、これらの処理について説明する。
【００７２】
第１実施形態では、前述の（１）式を用いて、予想充電率を演算し該予想充電率を用いて、接近対象車両をスコアリングした。これに対して、第２実施形態では、下記（３）式を用いて、接近対象車両ｍが充電スポットｎに接近したときの、残航続距離の予想値である予想残航続距離を演算する。
ｕ’＝ｕ−ｘ      …（３）
【００７３】
（３）式において、ｕ’は予想残航続距離、ｕは現在の残航続距離、ｘは接近対象車両ｍの現在位置から充電スポットｎに最接近するまでの距離である。なお、予想残航続距離は、予想充電率と電費から算出することができ、残航続距離は現在の充電率と電費から算出することができる。
【００７４】
そして、図１１に示すステップＳ２０ａでは、接近対象車両ｍの充電率、電費から最接近地点での予想残航続距離を演算する。ステップＳ２１ａでは、予想残航続距離が負の値であるか否かを判断する。そして、負の値でない場合には、図１２のステップＳ２２ａにおいて、予想残航続距離に基づいて、接近対象車両ｍをスコアリングする。
【００７５】
この処理では、図１３に示すスコアマップを用いる。図１３は、予想残航続距離とスコアとの関係を示すスコアマップである。そして、予想残航続距離が求められた場合には、この予想残航続距離に基づき、図１３に示すスコアマップを参照してスコアを求める。このスコアマップは、予想残航続距離が短いほどスコアが高くなるように設定されている。即ち、残航続距離が短くなると、この電動車両１０は充電スポット１３に立ち寄る可能性が高くなることに基づいている。そして、このスコアマップから求められるスコアに基づいて、各電動車両１０が充電スポット１３Ａに立ち寄る可能性を演算する。図１２のステップＳ２３以後の処理手順については、前述した図７と同様であるので説明を省略する。
【００７６】
このようにして、第２実施形態に係るサーバ１２ａ（混雑状況提示装置）では、車両側装置１１より送信される各電動車両１０の現在位置情報、走行経路情報、バッテリの充電率情報、及び電費情報に基づいて、各電動車両１０が各充電スポット１３に接近したときの予想残航続距離を演算する。そして、この予想残航続距離に基づいて、各充電スポット１３の混雑度を求め、電動車両１０の乗員に提示する。
【００７７】
つまり、各電動車両１０の現在の残航続距離ではなく、各電動車両１０が実際に各充電スポット１３に接近したときの残航続距離を予想し、この予想残航続距離を用いて各充電スポット１３の混雑度を求めている。従って、従来の方式と比べてより実情に合った混雑度を求めることができ、より正確に各充電スポット１３の混雑状況を予測することが可能となる。
【００７８】
また、各接近対象車両の残航続距離という、乗員が直観的にわかり易い指標を用いて、各充電スポット１３の混雑度を推定するので、より実情に合った混雑状況の予測が可能となり、精度の高い混雑状況の予測が可能となる。
【００７９】
更に、第２実施形態に係る充電スポットの混雑状況提示システム２００では、電動車両１０が将来走行する走行経路の近傍に存在する各充電スポット１３の混雑状況を乗員に知らせることができるので、電動車両１０の乗員は、より混雑度の少ない充電スポット１３を認識することができ、より待ち時間の少ない充電スポット１３でバッテリを充電することができるようになる。
【００８０】
以上、本発明の混雑状況提示装置、混雑状況提示システム、及び混雑状況提示方法を図示の実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、各部の構成は、同様の機能を有する任意の構成のものに置き換えることができる。
【符号の説明】
【００８１】
１０  電動車両
１１  車両側装置
１２、１２ａ  サーバ
１３  充電スポット
２１  通信部
２２  ＧＰＳ
２３  ナビゲーション装置
２４  充電率検出部
２５  表示部
２６  電費演算部
３１  通信部
３２  予想充電率演算部
３３  車両特定部
３４  最接近距離演算部
３５  立ち寄り確率演算部
３６  混雑状況予測部
３７  記憶部
３８  残航続距離演算部
１００、２００  混雑状況提示システム
ｄ１〜ｄ１５…道路区間
【図１】
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【図２】
0006520378.tif 000003
【図３】
0006520378.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006520378.tif 000006
【図６】
0006520378.tif 000007
【図７】
0006520378.tif 000008
【図８】
0006520378.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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