(57)【要約】乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムは、車両情報に基づいて車両の停車位置を認識し、停車位置における車両の停車時間又は車両の乗車イベントの発生に基づいて停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、乗車に適していると判定された停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。
2019220206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の位置情報を含む車両情報を取得し、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の乗車位置算出方法であって、
乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項３】
請求項１に記載の乗車位置算出方法であって、
前記配車サービスにおける第１配車リクエストに含まれる配車場所を、前記車両情報として取得し、
前記第１配車リクエストに基づいて配車された前記車両に、前記配車場所において乗員が乗車した場合に、前記配車場所が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記停車時間が所定時間以上であった場合に、前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の乗車位置算出方法であって、
乗員の乗車開始までに車両が待機する時間と乗員の乗車完了までにかかる時間の総和を、前記所定時間とすること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記車両のドアの開閉の有無を前記車両情報として取得し、
前記停車位置において前記ドアの開閉があった場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記車両は乗員の乗車を検知する検知部を備え、
前記検知部によって乗員の乗車が検知された場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
道路地図上の停車可否情報に基づいて前記停車位置での停車の可否を判定し、
前記停車位置での停車が不可能である場合に、前記停車位置が乗車に適していないと判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
乗車に適していると判定された複数の前記停車位置に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、
前記代表位置を前記乗車位置として記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
乗車に適した時間帯を前記乗車位置に紐づけて記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記乗車位置を、降車位置としても記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記配車サービスのユーザからの第２配車リクエストを受け取り、
前記第２配車リクエストに基づいて前記ユーザの乗車位置および降車位置を決定し、
記憶された乗車位置の中から選択して乗車位置を決定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記乗車位置の周囲情報を取得し、
前記周囲情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定し、
判定された前記状態を、前記乗車位置に紐づけて記憶すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の乗車位置算出方法であって、
前記車両に搭載された計測部により、前記周囲情報を取得すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の乗車位置算出方法であって、
前記乗車位置のある道路に設置された計測部により、前記周囲情報を取得すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１６】
請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記周囲情報の時系列変化に基づいて、前記周囲情報を予測し、
予測された周囲情報に基づいて、前記状態を予測すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１７】
請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記状態の時系列変化に基づいて、前記状態を予測すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１８】
請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の乗車位置算出方法であって、
前記乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、
前記地域情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定すること
を特徴とする乗車位置算出方法。
【請求項１９】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、コントローラ、通信部とを備える乗車位置算出装置であって、
前記コントローラは、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、配車サービスにおける乗車位置として記憶する外部記憶装置に対して、前記停車位置の情報を、前記通信部を介して送信すること
を特徴とする乗車位置算出装置。
【請求項２０】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識部と、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定部と、
前記判定部により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶部と、
を備える乗車位置算出システム。
【請求項２１】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得手段と、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識手段と、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶手段と、
を備える乗車位置算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  ユーザが配車リクエストを行った地点からのアクセス難易度を基準として、事前に定めた乗降車可能地点の中から一か所もしくは複数個所の推奨乗降位置をユーザに提示し、推奨乗降位置の中からユーザによって選択された乗降位置へ車両を配車する配車システムが提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第２０１６／０３７０１９４Ａ１号明細書
【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、特許文献１に記載の技術によれば、乗降車可能地点が乗降車に適しているか否かを考慮していない。そのため、乗降車に適していない場所が配車システムによって指定されうる。乗降車に適していない場所が指定されたとしても、運転者が実際に運転する車両の場合、運転者が停車位置を修正することが可能であるが、無人運転の車両の場合には、配車システムが指定する場所から停車位置を変更することが難しい。そのため、無人運転の車両で配車システムを実現する場合、乗降車を行う際にユーザが不便を感じる場合が生じうる。【０００５】  本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、配車サービスにおいて乗車に適した場所（乗車位置）を低コストで算出する、乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムは、車両情報に基づいて車両の停車位置を認識し、停車位置における車両の停車時間又は車両の乗車イベントの発生に基づいて停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、乗車に適していると判定された停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。
【発明の効果】
【０００７】  本発明によれば、車両の実際の停車実績を元に、配車サービスにおいて乗車に適した場所を低コストで算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出システムに含まれる車両側コントローラの構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、図１の乗車位置算出システムによって得られた乗車位置を用いる配車システムの構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、停車位置の分布の一例を示す第１の模式図である。
【図６】図６は、停車位置の分布の一例を示す第２の模式図である。
【図７】図７は、停車位置の分布の一例を示す第３の模式図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態の変形例に係る乗車位置算出システム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】  次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。
【００１０】  ［乗車位置算出システムの構成］
図１は、本実施形態に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る乗車位置算出システムは、車両２（乗車位置算出装置）とサーバ３で構成される。車両２は、取得部１０（取得部、取得手段）と、地図データベース２０と、車両側コントローラ３０と、車両側通信モジュール４０（通信部、通信手段）とを備えている。サーバ３は、サーバ側通信モジュール５０と、乗車位置候補データベース６０と、サーバ側コントローラ７０と、乗車位置データベース８０（記憶部、記憶手段）とを備えている。
【００１１】  なお、図１では、乗車位置候補データベース６０、サーバ側コントローラ７０、乗車位置データベース８０がサーバ３に含まれる構成としたが、乗車位置候補データベース６０、サーバ側コントローラ７０、乗車位置データベース８０を車両２に搭載することでサーバ３を省略してもよい。この場合、車両側通信モジュール４０及びサーバ側通信モジュール５０は不要であり、車両２の一台分の情報に基づき乗車位置データベース８０を構成する構成となる。
【００１２】  取得部１０は、例えば、車速センサ１１、位置センサ１２、車両状態センサ１３で構成される。本構成は一例であり、車両２の車両情報（車両が停車したか否かを示す停車情報、車両の停車位置を示す位置情報、乗車イベントなど）を算出あるいは検出できるセンサ構成であれば、どのような構成でもよい。例えば、取得部１０には、乗員の乗車を検知する乗員検知センサ（検知部）が含まれていてもよい。
【００１３】  車速センサ１１は、例えば車両２の車輪に設置された回転数センサ等を用いて構成され、車両２の車速を算出し、算出した車速を車両側コントローラ３０に送信する。
【００１４】  位置センサ１２は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）／ＩＮＳ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置を用いればよい。ＩＮＳは、ジャイロと加速度センサ等により移動体の初期状態からの相対位置を算出する装置であり、ＧＰＳ／ＩＮＳ装置は、ＧＰＳによる絶対位置情報をＩＮＳによる相対位置情報で補完することで、高精度の位置推定を実現する装置である。本発明では、車両の停車位置の情報をもとに仮想停止線を算出して、自動運転の制御に活用することを想定しているため、数１０ｃｍ程度の比較的高い位置精度を必要とする。
【００１５】  位置センサ１２の別の構成としては、全方位距離センサでも良い。この場合には、いわゆるマップマッチングにより車両位置を算出する。この他、車両の位置情報を算出できる手法であれば、いかなる手法を用いても良い。なお、本実施形態では、以降の説明はＧＰＳ／ＩＮＳ装置を用いた場合を説明する。
【００１６】  車両状態センサ１３は、車両２の各ドアの開閉状態と、各シートベルトの着脱状態を検知するセンサであり、取得された検知結果は、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を介して、車両側コントローラ３０に送信される。車両状態センサ１３は、この他、シートに埋め込まれて圧力により乗員の着座有無を検知する着座センサや、車両に取り付けられたカメラで、座席毎に乗員の着座有無を検知する乗員検知手段など、乗員の存在を把握する他のセンサを含んでもよい。
【００１７】  地図データベース２０は、各車線の道路境界線や停止線などの正確な位置情報と、少なくとも停車可否を含む交通ルール情報が記載された自動運転向けの高精度地図である。各車線には固有の識別情報が付与されているものとする。地図データベース２０は、車両側コントローラ３０からアクセス可能な記憶デバイスに保持される。
【００１８】  地図データベース２０は、簡易なナビゲーション地図でも実現は可能だが、より正確な乗車位置の算出のためには、高精度地図であることが望ましい。
【００１９】  車両側コントローラ３０は、取得部１０による取得情報及び地図データベース２０の情報に基づいて、乗車位置算出システムによって算出する乗車位置の候補となる乗車位置候補を算出する。乗車位置候補に関する情報を含む乗車位置候補情報は、車両側コントローラ３０から車両側通信モジュール４０に送信される。
【００２０】  なお、乗車位置候補情報は、少なくとも位置情報を含むが、他に、乗車位置候補に停車した時刻、停車時間、乗降車の有無、車種、などの情報を更に含んでも良い。また、更に地図データベース２０の情報と紐づけて、乗降地候補が含まれる車線のＩＤ情報を含んでも良い。本実施形態では、これらの全ての情報を持っているものとして説明する。
【００２１】  なお、車両側コントローラ３０（制御部またはコントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。車両側コントローラ３０には、乗車位置算出システムの一部として機能させるためのコンピュータプログラム（乗車位置算出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、車両側コントローラ３０は、乗車位置算出システムが備える複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）として機能する。
【００２２】  以下では、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（３２、３４、３６、３８）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（３２、３４、３６、３８）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。
【００２３】  車両側通信モジュール４０は、車両側コントローラ３０とＣＡＮを介して接続されており、車両側コントローラ３０から乗車位置候補情報を受信し、無線通信によってサーバ３の車両側通信モジュール４０に送信する。車両側通信モジュール４０は、乗車位置候補情報を車両側コントローラ３０から受信したタイミングで、送信するものであってもよいし、所定時間ごとに、あるいは、所定データ量ごとに、車両側コントローラ３０から受信して車両側通信モジュール４０内のメモリ等に蓄積された乗車位置候補情報を送信するものであってもよい。
【００２４】  例えば、車両側通信モジュール４０は、４Ｇ／ＬＴＥのモバイル通信機能を備えた車載デバイスであってもよいし、Ｗｉｆｉ通信機能を備えた車載デバイスであってもよい。
【００２５】  サーバ側通信モジュール５０は、車両側通信モジュール４０から送信された乗車位置候補情報を受信し、乗車位置候補データベース６０に記憶する。サーバ側通信モジュール５０は、一台の車両側通信モジュール４０から乗車位置候補情報を受信するものであってもよいし、複数台の車両側通信モジュール４０から乗車位置候補情報を受信するものであってもよい。すなわち、サーバ側通信モジュール５０の通信相手先は、一台の車両２に限定されるものではなく、複数台の車両２であってもよい。
【００２６】  乗車位置候補データベース６０は、サーバ側通信モジュール５０を介して受信した乗車位置候補情報を記憶する。乗車位置候補情報は地図データベース２０の車線の識別情報と紐づけられて乗車位置候補データベース６０に記憶されている。車線の識別情報を指定することで、当該車線に対応づけられた乗車位置候補情報を乗車位置候補データベース６０から読みだすことができる。
【００２７】  サーバ側コントローラ７０は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補情報に基づいて、乗車位置を決定する。乗車位置に関する情報を含む乗車位置情報は、乗車位置データベース８０に送信される。
【００２８】  なお、サーバ側コントローラ７０（制御部またはコントローラの一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。サーバ側コントローラ７０には、乗車位置算出システムとして機能させるためのコンピュータプログラム（乗車位置算出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、サーバ側コントローラ７０は、乗車位置算出システムが備える複数の情報処理回路（７２、７４、７６）として機能する。
【００２９】  以下では、ソフトウェアによって運転支援装置が備える複数の情報処理回路（７２、７４、７６）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（７２、７４、７６）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（７２、７４、７６）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、情報処理回路（７２、７４、７６）は、車両にかかわる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。
【００３０】  乗車位置データベース８０は、サーバ側コントローラ７０から送信された乗車位置情報を記憶する。乗車位置情報は地図データベース２０の車線の識別情報と紐づけられて乗車位置データベース８０に記憶されている。車線の識別情報を指定することで、当該車線に対応づけられた乗車位置情報を乗車位置データベース８０から読みだすことができる。
【００３１】  ［車両側コントローラの構成］
次に、図２を用いて、車両側コントローラ３０の各機能の説明を行う。図２は、本実施形態に係る乗車位置算出システムに含まれる車両側コントローラの構成を示すブロック図である。
【００３２】  図２に示すように、車両側コントローラ３０は、複数の情報処理回路として、停車判定部３２と、自車位置認識部３４（位置認識部、位置認識手段）と、乗車イベント判定部３６と、適性判定部３８（判定部、判定手段）とを備える。
【００３３】  停車判定部３２は、車速センサ１１から送信された車両２の車速の情報に基づき、車両２が停車したか否かを判定する。例えば、車両２の車速が０ｋｍ／ｈの時に停車したと判定する。そして、停車判定部３２は、車両２の停車の有無の情報を、適性判定部３８に停車情報として送信する。
【００３４】  なお、停車判定部３２は、車両２の車速を用いて停車していると判定するものであってもよいし、車両２のシフト情報を取得して、シフトがＰレンジ（駐車レンジ）に入ったことを用いて停車していると判定してもよい。また、停車判定部３２は、車両２のパーキングブレーキの情報を取得して、パーキングブレーキがかかっている場合に停車していると判定するものであってもよい。
【００３５】  また、停車判定部３２は、車両２の停車があった場合には、停車後、走行を開始するまでの停車時間を計測し、計測した停車時間を、停車情報に含めて適性判定部３８に送信する。例えば、停車判定部３２は、車両２の車速が所定の車速以上（例えば３ｋｍ／ｈ以上）になった時に、停車後の走行を開始したと判定する。
【００３６】  自車位置認識部３４は、位置センサ１２から送信された情報に基づいて、車両２の位置を認識する。そして、自車位置認識部３４は、車両２の位置情報（車両２の停車位置）を、適性判定部３８に送信する。
【００３７】  位置センサ１２がＧＰＳ／ＩＮＳ装置の場合には、位置センサ１２から入力された位置の情報を車両２の位置情報とすればよい。また、位置センサ１２が全方位距離センサの場合には、地図データベース２０に基づいて、車両２の周囲の物標に対する車両２の相対位置を算出する、いわゆるマップマッチングを行う。マップマッチングの手法としては、広く知られている一般的な手法を用いればよい。
【００３８】  自車位置認識部３４によって最終的に算出したい車両２の位置は、地図に対する相対位置なので、車両２の地図上での位置を直接算出するマップマッチングが望ましい。なお、ＧＰＳ／ＩＮＳ装置に基づいて車両位置を算出する方法を用いる場合であっても、地図そのものに含まれる絶対位置に対する誤差が十分に小さいならば、特に問題は生じない。
【００３９】  乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送信された各種センサ情報から、乗車イベントの有無を判定し、乗車イベントの有無の情報を適性判定部３８に送信する。
【００４０】  例えば、乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送信されるドア開閉情報に基づいて、停車している間にドアの開閉があった場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってよい。乗員の乗車にかかる時間（例えば３秒）を定義し、乗員の乗車にかかる時間以上、ドアが開いている状態が維持された場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。これにより、ドアの閉じ直しなどの乗車でないドア開閉のイベントを、乗車イベントとして誤検知する可能性を排除できる。
【００４１】  なお、ドアの開閉は、車両２のどのドアの情報を用いても良いが、例えば車両２がタクシーのような営業車両である場合には、乗車イベント判定部３６は、運転席以外のドアの開閉に基づいて、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
【００４２】  また、例えば、乗車イベント判定部３６は、車両状態センサ１３から送付されるシートベルト着脱情報を用いて、シートベルトの着用がされた場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。もしくは、着座センサ情報を用いて、着座している乗員が増加した場合に乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。また、カメラによる乗員検知手段の検知結果を用いて、乗員が増加した場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
【００４３】  さらに、例えば、車両２がユーザからの配車リクエストに応じて配車される配車サービス用の車両である場合には、乗車イベント判定部３６は、配車システムからの指示で車両２が配車場所に向かい、実際に車両２が停車しユーザ認証等の乗車プロセスが行われた場合に、乗車イベントがあったと判定するものであってもよい。
【００４４】  適性判定部３８は、停車判定部３２から送信された停車情報（停車有無、停車時間）と、自車位置認識部３４から送信された車両２の位置情報と、乗車イベント判定部３６から送信された乗車イベントの有無の情報に基づき、車両２の停車位置を乗車位置候補として設定する。
【００４５】  例えば、適性判定部３８は、車両２のある停車位置における停車時間が所定時間以上であった場合に、当該停車位置が乗車に適していると判定し、当該停車位置を乗車位置候補として設定する。所定時間は３０秒として設定されるものであってもよい。
【００４６】  適性判定部３８において、停車位置が乗車に適していると判定されるために設定される前述の所定時間は、例えば、「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和に等しいとして設定されるものであってもよい。
【００４７】  ここで、「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」とは、配車サービスにおいて車両がユーザよりも先に停車場所に到着した場合に、ユーザを待ち続ける時間である。「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」は、例えば１分と定められるものであってもよい。
【００４８】  また、「乗員の乗車完了までにかかる時間」とは、ユーザが乗車地に到着した後、配車された車両を認識し、車両への乗り込みが完了し、車両が発車するまでに必要な時間である。「乗員の乗車完了までにかかる時間」は、実際の計測で導き出してもよいし、例えば３０秒と定められるものであってもよい。
【００４９】  配車サービスを提供する場合には、乗車位置において、少なくとも「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和の時間長さの間は、停車を継続する必要がある。そのため、車両２がある停車位置で停車した場合に、当該停車位置が配車サービスで用いる乗車位置として適しているかを判定するためには、当該停車位置での停車時間が「乗員の乗車開始までに車両が待機する時間」と「乗員の乗車完了までにかかる時間」の総和よりも長い時間であることを条件として用いることが望ましい。
【００５０】  また、例えば、適性判定部３８は、地図データベース２０にアクセスし、車両２の停車位置における道路地図上の交通ルールなどの停車可否情報を読み出し、停車可否情報に基づいて当該停車位置での停車の可否を判定するものであってもよい。この場合、停車可否情報に基づいて当該停車位置での停車が不可能であると判定された場合には、当該停車位置が乗車に適していないと判定し、当該停車位置を乗車位置候補として設定しないものあってもよい。
【００５１】  停車可否情報には、車線毎に路肩が停車可能か否かの情報の他、交差点、横断歩道、消火栓など、一定距離内への停車が禁止されている対象物及び対象地形の情報が含まれる。したがって、車両２が位置する車線の識別情報及び車両２の位置情報を用いて停車可否情報を地図データベース２０から読み出し、停車可否情報に基づいて、当該停車位置での停車が禁止されている場合には、当該停車位置が乗車に適していないと判定するものであればよい。
【００５２】  ［乗車位置算出の処理手順］
次に、図３のフローチャートを用いて本実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を説明する。図３は、本実施形態に係る乗車位置算出の処理手順を示すフローチャートであり、特に、車両側コントローラ３０における処理を示すフローチャートである。図３に示す乗車位置算出の処理は、車両２のイグニッションがオンされると開始され、イグニッションがオンとなっている間、繰り返し実行される。
【００５３】  まず、ステップＳ１０２において、車両側コントローラ３０は、取得部１０より車両情報を取得する。そして、ステップＳ１０４において、車両情報に基づき、車両２が停車したか否かを判定する。
【００５４】  車両２が停車していないと判定された場合（ステップＳ１０４でＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。
【００５５】  一方、車両２が停車したと判定された場合（ステップＳ１０４でＹＥＳの場合）には、車両側コントローラ３０は、ステップＳ１０６において、車両情報に基づいて乗車イベントを取得し、ステップＳ１０８において、乗車イベントがあったか否かを判定する。
【００５６】  停車イベントがないと判定された場合（ステップＳ１０８でＮＯの場合）には、ステップＳ１１２に進み、停車イベントがあったと判定された場合（ステップＳ１０８でＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２０に進む。
【００５７】  車両側コントローラ３０は、ステップＳ１１２にて車両２の停車時間を算出し、ステップＳ１１４にて、当該停車時間が所定の閾値以上の長さであるか否かを判定する。
【００５８】  車両２の停車時間が所定の閾値未満の長さである場合（ステップＳ１１４でＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。一方、車両２の停車時間が所定の閾値以上の長さである場合（ステップＳ１１４でＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２０に進む。
【００５９】  車両側コントローラ３０は、ステップＳ１２０にて車両２の停車位置を含む位置情報を取得し、ステップＳ１２２において、交通ルールなどの停車可否情報に基づき、当該停車位置での停車の可否を判定する。
【００６０】  停車可否情報に基づき、車両２の停車位置での停車が不可能であると判定された場合（ステップＳ１２２にてＮＯの場合）には、乗車位置算出の処理を終了する。一方、車両２の停車位置での停車が可能であると判定された場合（ステップＳ１２２にてＹＥＳの場合）には、ステップＳ１２４に進み、車両側コントローラ３０は、当該停車位置を乗車位置候補として設定し、乗車位置候補の情報を含む乗車位置候補情報を車両側通信モジュール４０に送信する。
【００６１】  なお、上記の説明では、車両側コントローラ３０が、乗車イベントによる判定（ステップＳ１０６、Ｓ１０８）と、車両の停車時間による判定（ステップＳ１１２、Ｓ１１４）の両方を行う例を示したが、両判定のうちどちらか一方だけを実施してもよい。さらには、車両側コントローラ３０は、交通ルールなどの停車可否情報に基づく判定（ステップＳ１２２）を省略するものであってもよい。
【００６２】  ［サーバ側コントローラの構成］
次に、図１を用いて、サーバ側コントローラ７０の機能の説明を行う。
【００６３】  図１に示すように、サーバ側コントローラ７０は、情報処理回路として、乗車位置算出部７２（算出部、算出手段）を備える。
【００６４】  乗車位置算出部７２は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補情報に基づいて乗車位置を決定し、決定した乗車位置に関する情報を含む乗車位置情報を、乗車位置データベース８０に送信する。
【００６５】  具体的には、乗車位置算出部７２は、乗車位置候補データベース６０に新規に乗車位置候補が登録されたら、当該乗車位置候補が存在する車線の識別情報に基づいて、乗車位置データベース８０に登録されている乗車位置を検索する。
【００６６】  そして、当該乗車位置候補と同じ車線に存在する乗車位置が存在しないか、あるいは、当該乗車位置候補と同じ車線に存在する乗車位置のうち当該乗車位置候補との距離が所定の距離以内（例えば３ｍ以内）にある乗車位置が存在しない場合には、乗車位置算出部７２は、当該乗車位置候補を新規の乗車位置として決定する。そして、乗車位置データベース８０は、車位置算出部７２によって決定された新規の乗車位置を記憶する。
【００６７】  なお、乗車位置データベース８０は、乗車位置を記憶する際に、当該乗車位置を降車位置として記憶するものであってもよい。例えば、位置情報、停車位置が属する車線の識別情報、乗車可否、降車可否、の４つの項目を１つの組として、乗車位置データベース８０に記憶する場合に、乗車可否の項目を「可」として記憶するのと合わせて、降車可否の項目を「可」として記憶するものであってもよい。
【００６８】  また、乗車位置算出部７２は、複数の乗車位置候補に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、乗車位置データベース８０は、当該代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。
【００６９】  具体的には、乗車位置候補データベース６０から、同一の車線の識別情報を有する乗車位置候補を抽出したうえで、乗車位置候補の位置情報に基づき、乗車位置候補の空間分布に対してクラスタリングを行い、クラスタ毎の代表位置を乗車位置として算出するものであってもよい。クラスタリングの手法には何を用いてもよく、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いるものであってもよい。
【００７０】  なお、同一の車線の識別情報を有する乗車位置候補が複数ある場合には、各クラスタの代表位置同士が、所定距離以上（例えば３ｍ以上）離れるように、クラスタリングのパラメータを調整するものであってもよい。また、同一クラスタに分類された乗車位置候補の空間座標の平均を代表位置として算出してもよいし、乗車位置候補の中央値に基づいて代表位置を算出してもよい。もしくは、外れ値を除いた後のデータの平均値をとるなど、別の手法を用いてもよい。
【００７１】  また、乗車位置データベース８０は、乗車位置を記憶する際に、乗車に適した時間帯の情報を乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。例えば、朝（４〜１０時）、昼（１０〜１６時）、夜（１６〜２２時）、深夜（２２〜４時）などと時間帯を分割し、同一クラスタに分類された乗車位置候補を、さらに、車両２の停車時刻に基づいて、時間帯ごとに分類する。そして、分類の結果、乗車位置候補が１つでもある時間帯を、乗車位置データベース８０は乗車可能な時間帯として記憶するものであってもよい。なお、ここで示した時間帯の分割方法、乗車可能と判断するための手法は、一例であり、別の手法を用いてもよい。
【００７２】  さらに、乗車位置データベース８０は、乗車位置候補データベース６０に記憶された乗車位置候補のうち、乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両に関する乗車位置候補に基づいて決定された乗車位置のみを記憶するものであってもよい。例えば、タクシー、幼稚園バス、配送業者の車両、ゴミ収集車、など、目的地に到着した時に、駐車するのではなく停車して、ドアの開閉を行うような車両を対象として、このような車両に関する乗車位置候補に基づいて決定された乗車位置のみを記憶するものであってもよい。
【００７３】  上記の他にも、ニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習、機械学習）のように、訓練データをニューラルネットワークへ入力した際の出力誤差を計算し、誤差が最小となるようにニューラルネットワークの各種パラメータの調整を行うことにより、ユーザによって選択される頻度が高い乗車位置と、車両２の車両情報との間にある関係を学習し、当該学習結果に基づいて、乗車位置を決定するものであってもよい。
【００７４】  ［配車システムでの活用例］
次に、図４を用いて、本実施形態に係る乗車位置算出システムを配車システムに活用した例の説明を行う。図４は、図１の乗車位置算出システムによって得られた乗車位置を用いる配車システムの構成を示すブロック図である。
【００７５】  図４に示すように、配車システムは、サーバ３および端末４を備える。サーバ３が配車システムの一部分として用いられる場合には、サーバ側コントローラ７０は、複数の情報処理回路として、配車計画部７４（計画部、計画手段）と配車リクエスト管理部７６（管理部、管理手段）とを備える。サーバ３のうち、サーバ側通信モジュール５０及び乗車位置データベース８０は図１に示すものと同じである。
【００７６】  なお、乗車位置データベース８０には、上述の乗車位置算出によって算出された乗車位置、降車位置等が、すでに記憶されているものとする。
【００７７】  端末４は、ユーザから配車リクエストを受け付け、配車リクエストをサーバ３のサーバ側通信モジュール５０に送信する。例えば、端末４は、スマートフォンやタブレットＰＣなどの携帯端末などであり、配車リクエストを希望するユーザが配車リクエストを行うためのアプリケーションが動作するものであってよい。端末４は、４Ｇ／ＬＴＥなどのモバイル通信機能やｗｉｆｉ等の通信手段を介して、サーバ３と接続されており、ユーザからの入力に基づき、配車リクエストを配車リクエスト管理部７６に送信する。また、端末４は、サーバ側通信モジュール５０から配車情報を受信し、ユーザに配車情報を提示する。
【００７８】  その他、ユーザから配車リクエストを受け付ける方法、ユーザに配車情報を提示する方法としては、端末４上で動作するアプリケーションを用いる場合に限定されず、例えばｗｅｂアプリケーションを用いる方法や、他の実装方法であってもよい。
【００７９】  ユーザから受け付ける配車リクエストは、少なくとも、出発地と目的地を含む。ここで、目的地はユーザからの入力で設定される。一方、出発地はユーザの現在地が設定されるものであってもよいし、ユーザからの入力によって設定されるものであってもよい。その他にも、配車リクエストは、経由地の指定、乗車位置・降車位置の指定、乗車人数、予約時間、相乗り可否、などの付加的な情報を更に含むものであってもよい。
【００８０】  ユーザに提示される配車情報は、少なくとも、乗車位置・降車位置、配車された車両の現在位置、及び配車された車両を識別するための情報を含む。その他にも、配車情報は、乗車位置に車両が到着する時間、乗車位置から降車位置までの移動時間、ユーザが乗車位置まで移動するための推奨される徒歩ルートなどの付加的な情報を更に含むものであってもよい。
【００８１】  配車リクエスト管理部７６は、端末４から送信された配車リクエストを、サーバ側通信モジュール５０を介して受信し、配車計画部７４に配車リクエストを送信する。また、配車リクエスト管理部７６は、配車計画部７４からから配車計画を含む配車情報を受け取り、サーバ側通信モジュール５０を介して端末４に配車情報を送信する。
【００８２】  配車計画部７４は、配車リクエスト管理部７６から送信された配車リクエストと、乗車位置データベース８０と、配車システムの管理下にある配車システム用の車両の情報に基づき、配車計画を算出する。そして、配車計画部７４は、算出した配車計画を含む配車情報を配車リクエスト管理部７６に送信する。また、配車計画部７４は、配車システムの管理下にある配車システム用の車両に対して、配車指示を行う。
【００８３】  配車計画は、少なくとも、配車リクエストに紐づけられた車両、ユーザの乗車位置と降車位置を含む。配車計画部７４は、配車リクエストに含まれる出発地及び目的地と、乗車位置データベース８０に含まれる乗車位置および降車位置の情報を用いて、配車リクエストに含まれる出発地に最も近い乗車位置を選択し、配車リクエストに含まれる目的地に最も近い降車位置を選択する。そして、配車計画部７４は、配車システム用の車両のうち、配車リクエストを受信可能な車両を抽出し、選択した乗車位置に最も近い車両を、当該配車リクエストに紐づけられた車両として決定する。このようにして、配車計画部７４は配車計画を作成する。
【００８４】  なお、配車計画部７４での配車計画の作成方法は、上述の方法に限定されるものではなく、他の方法を用いるものであってもよい。
【００８５】  ［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両の位置情報を含む車両情報を取得し、車両情報に基づき、車両の停車位置を認識し、停車位置における、車両の停車時間又は車両の乗車イベントの発生に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、停車位置が乗車に適していると判定された場合、停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶する。
【００８６】  これにより、ドライバーが運転する車両の停車の実績に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かが判定されるため、場所ごとに異なる様々な要因（ガイドレールやフェンスの有無など）を踏まえたドライバーの停車位置の判断を活用することができる。そのため、車両の停車情報および乗車イベントのデータさえあれば、配車サービスにおいて乗車に適している場所を低コストで算出することができる。
【００８７】  例えば、図５に示すように、停車位置Ｐ０１および停車位置Ｐ０２にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ０１に車両が停止した場合、ガイドレールＧ０１の存在により、車道と歩道の間での人の移動は困難である。そのため、停車位置Ｐ０１に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しにくい。一方、停車位置Ｐ０２に車両が停止した場合、ガイドレールＧ０１とガイドレールＧ０２の間には間隔があいているため、車道と歩道の間での人の移動は容易である。そのため、停車位置Ｐ０２に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しやすい。
【００８８】  本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、停車位置Ｐ０１での乗車イベントと比較して、停車位置Ｐ０２での乗車イベントが生じやすいことに基づいて、停車位置Ｐ０２が乗車に適していると判定できる。このように、車両の停車位置と、当該停車位置での乗車イベントに基づいて、当該停車位置が乗車に適していると判定できるため、車両の停車情報および乗車イベントのデータさえあれば、配車サービスにおいて乗車に適している場所を低コストで算出することができる。
【００８９】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶するものあってもよい。例えば、タクシーや配送車両、ゴミ収集車などの停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶するものあってもよい。これらの車両は一般車両に比べて目的地で停車し、ドアの開閉を行う頻度が高いため、乗車に適した場所を算出するためのデータを効率的に収集することができる。
【００９０】  乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の停車位置は、一般車両の乗車位置と比較して、乗車に適した場所に停車する場合が多く、乗車に適した場所を算出するためのデータとして、精度の高いデータを収集することができる。その結果、配車サービスにおける乗車位置をより正確に算出することができる。
【００９１】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、配車サービスにおける配車リクエストに含まれる配車場所を車両情報として取得し、配車リクエストに基づいて配車された車両に対して配車場所において乗員が乗車した場合に、配車場所が乗車に適していると判定するものあってもよい。配車サービスで配車される車両の車両情報を用いることになるため、実際に配車サービスでユーザが乗車した実績のある場所を確実に抽出でき、乗車に適した場所を算出するためのデータを効率的に収集することができる。
【００９２】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、停車時間が所定時間以上であった場合に、停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、少なくとも停車可能時間の観点で、停車位置が乗車に適した場所であることを担保することができる。
【００９３】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗員の乗車開始までに車両が待機する時間と乗員の乗車完了までにかかる時間の総和を、所定時間として、停車時間が所定時間以上であった場合に、停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、配車サービスが要求する最大停車時間を満たす場所を乗車位置として記憶することができる。
【００９４】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両のドアの開閉の有無を車両情報として取得し、停車位置においてドアの開閉があった場合に、乗車イベントが発生したとして停車位置が乗車に適していると判定するものであってもよい。そのため、当該停車位置で実際に人の乗車・降車があった場所を乗車位置として記憶することができる。
【００９５】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両対する乗員の乗車を検知し、乗員の乗車が検知された場合に、乗車イベントが発生したとして停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、実際の乗員の乗車の実績を正確に検知したうえで、停車位置が乗車に適していると判定でき、停車位置が乗車に適した場所であることをより正確に判定できる。
【００９６】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、道路地図上の停車可否情報に基づいて停車位置での停車の可否を判定し、停車位置での停車が不可能である場合に、停車位置が乗車に適していないと判定するものであってもよい。そのため、停車可否情報上は許されない行為に基づく停車位置が、乗車位置として記憶されてしまうことを抑制できる。
【００９７】  例えば、図６に示すように、停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２のいずれの位置に車両が停車したとしても、車道と歩道の間での人の移動は容易であるため、停車位置Ｐ１１および停車位置Ｐ１２のいずれの位置においても乗車イベントは発生しうる。
【００９８】  しかしながら、停車位置Ｐ１２のように、停車禁止エリアＡ０１に属する位置で車両が停車し、停車位置Ｐ１２で車両が停車した際に乗車イベントが発生したからといって、停車位置Ｐ１２が乗車に適していると判定すると、交通ルール上、問題が生じる。図６では、停車禁止エリアＡ０１を横断歩道として例示しているが、このような場所で停止する例は、例えば、車両がタクシーである場合に生じうる。
【００９９】  従って、道路地図上の交通ルールなどの停車可否情報に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、停車位置での停車が不可能である場合に、停車位置が乗車に適していないと判定することにより、停車可否情報上は許されない行為に基づく停車位置が、乗車位置として記憶されてしまうことを抑制できる。
【０１００】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適していると判定された複数の停車位置に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。１台の車両からの情報だけでなく複数の車両からの情報に基づきクラスタリングにより最終的な乗車位置を算出しているため、外れ値の影響を小さくしたり、外れ値を除去したりでき、乗車に適した場所を停車位置として算出することができる。
【０１０１】  他にも、例えば、図７に示すように、停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５が比較的狭い領域に集中して分布している場合には、停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５のすべてが乗車に適している場所であるとしても、停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５のすべてを乗車位置データベースに記憶することは、乗車位置データベースに記憶されるデータのサイズを抑制する観点からは得策ではない。
【０１０２】  このような場合には、停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５に基づいて、代表位置を算出し（あるいは、例えば、停車位置Ｐ２１〜Ｐ２５のうち、平均的な位置である停車位置Ｐ２３を選出し）、代表位置を乗車位置として記憶するものであってもよい。これにより、乗車位置データベースにおいて記憶すべき停車位置のデータ数が増大してしまうことを抑制することができ、乗車位置データベースのサイズを抑えることに起因して、導入コストや、メンテナンスコストを抑えることができる。
【０１０３】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適した時間帯を乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。そのため、時間帯によって乗車に適するか否かの状況が変化する場合にも対応できる。さらには、乗車位置に紐づけて記憶された時間帯の情報を、配車サービスにおける乗車位置の選択の際に使用することで、より適切な乗車位置の選択を行うことができるようになる。
【０１０４】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車に適していると判定された停車位置を、乗車位置としてだけでなく、降車位置としても記憶するものであってもよい。乗車に適していると判定された停車位置を降車位置としても登録することで、配車サービスにおいて、乗車位置だけでなく、降車位置の候補を増やすことができる。
【０１０５】  乗車の場合は、乗車サービスのユーザと配車車両の、どちらかが早く到着した場合に待ち時間が発生しうる。また、ユーザと配車車両がお互いを識別するために待ち時間が発生しうる。一方、降車の場合は、降りるだけであるため、乗車の場合と比較して、降車の場合の停車時間は短い傾向がある。したがって、乗車可能な停車位置は、降車可能な停車位置であると判定できる。
【０１０６】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、配車サービスに使用した場合に、配車サービスのユーザからの配車リクエストを受け取り、配車リクエストに基づいてユーザの乗車位置および降車位置を決定し、記憶された乗車位置の中から選択して乗車位置を決定するものであってもよい。乗車位置データベースに記憶された乗車位置を用いて配車を行うことができるので、配車車両が配車場所に到着した際に、配車場所での停車位置の微修正なしに、乗車に適した場所でユーザを乗車もしくは降車させることができる。その結果、無人運転の車両のように、運転者の判断で場所を停車位置の微修正ができない車両で配車システムを提供する場合であっても、乗降車を行う際にユーザに不便さを感じさせることなく、乗降車に適した停車位置に停車することができる。
【０１０７】  ［変形例］
次に、上述した乗車位置算出システムの変形例について説明する。図８は、変形例に係る乗車位置算出システムの構成を示すブロック図である。図１に示した乗車位置算出システムとは異なり、図８に示した乗車位置算出システムでは、サーバ３には状態計測部５（計測部）が接続され、サーバ側コントローラ７０は、情報処理回路として、状態判定部７３（状態判定部、状態判定手段）を備えている。
【０１０８】  状態計測部５は、乗車位置の周囲情報を計測するセンサ群から構成される。乗車位置の周囲情報とは、例えば、乗車位置を含む領域を撮像した撮像データ、乗車位置における、路面の摩擦係数のデータ、路面の水分含有量データ、路面の温度データなどである。周囲情報はこれらのデータに限定されない。状態計測部５は、乗車位置及び乗車位置の周囲を撮像するカメラ、路面摩擦の大きさを計測する摩擦センサ、路面水分含有量を計測する水分量センサ、路面温度を計測する温度センサなどで構成される。状態計測部５を構成するセンサはこれらに限定されない。
【０１０９】  なお、摩擦センサは、ひずみゲージを用いたものであってもよいし、車両のタイヤのスリップ率を計測するセンサであってもよい。また、路面の水分含有量を計測する水分量センサは、路面の分光反射特性に基づくセンサであってもよい。
【０１１０】  その他、乗車位置の周囲情報には、乗車位置における目視データが含まれていてもよい。この場合、状態計測部５は、乗車位置の状態を目視で確認する作業員から目視確認の結果を受け付ける入力装置からなる。
【０１１１】  また、状態計測部５は、車両に搭載されたセンサであってもよいし、乗車位置のある道路に設置されたセンサであってもよい。
【０１１２】  状態判定部７３は、状態計測部５によって取得された周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を判定する。
【０１１３】  状態判定部７３による、乗車位置の状態の判定について詳述する。例えば、周囲情報が乗車位置を含む領域を撮像した撮像データである場合、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、駐車車両、放置自転車、不審物、ゴミ等の障害物が乗車位置に存在するか否かを判定する。
【０１１４】  また、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、イベントやケンカなどによって発生した、乗車位置もしくはその近傍の人だかりの有無や、人だかりの程度（単位面積当たりの人の密集度や、単位時間当たりの人の通行量）を判定するものであってもよい。さらには、状態判定部７３は、乗車位置を含む道路において、交通事故や工事等に起因して車両の走行が禁止される車線が発生していないか否かを判定するものであってもよいし、交互通行が発生しているか否かを判定するものであってもよい。
【０１１５】  その他にも、状態判定部７３は、当該撮像データに基づいて、乗車位置における陽射しの有無を判定するものであってもよい。
【０１１６】  周囲情報が路面の摩擦係数のデータである場合、状態判定部７３は、路面の凍結の状態を判定する。例えば、摩擦係数が０．３未満である場合には路面凍結状態にあると判定し、摩擦係数が０．３以上かつ０．６未満である場合には路面が濡れた状態にあると判定し、摩擦係数が０．６以上であれば、路面は通常状態にあると判定する。
【０１１７】  周囲情報が乗車位置における路面の水分含有量データである場合、状態判定部７３は、路面のぬかるみや水たまりの有無を判定する。例えば、水分含有量が所定の閾値以上である場合に、路面がぬかるんでいる、又は、路面に水たまりがあると判定し、水分含有量が所定の閾値未満である場合に、路面のぬかるみや水たまりはないと判定する。その他、水分含有量が大きいほど、路面の硬さを表す指標値（硬度）が小さい値として計算するものであってもよい。
【０１１８】  周囲情報が路面の温度データである場合、状態判定部７３は、路面の凍結の状態を判定する。例えば、路面温度が摂氏０度未満である場合には路面凍結状態にあると判定し、路面温度が摂氏０度以上である場合には路面凍結状態にないと判定する。
【０１１９】  また、状態判定部７３は、外部のサーバなどからサーバ側通信モジュール５０を介して乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、地域情報に基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。地域情報とは、例えば、気象業務を行う機関が提供する気象データ（地域ごとの、降水量、日照、温度、湿度、風速などのデータ、その他、予報データ）、旅行会社などが収集して提供する地域のイベント情報（イベントの開催場所、開催日時、種別、来場者数などのデータ）などである。状態判定部７３が取得する地域情報はこれらのデータに限定されない。
【０１２０】  状態判定部７３は、周囲情報から得られる各種の物理量の組合せに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよいし、周囲情報と地域情報の組合せに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよい。状態判定部７３は、周囲情報や地域情報を構成する複数のデータの間にみられる相関関係をモデル化して、当該モデルに基づいて乗車位置の状態を判定するものであってもよい。また、周囲情報や地域情報を構成する複数のデータを入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。
【０１２１】  さらに、状態判定部７３は、周囲情報の時系列変化に基づいて周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて乗車位置の状態を予測するものであってもよい。すなわち、過去の一定期間にわたっての周囲情報を乗車位置データベース８０にて保持しておき、周囲情報の時系列変化を算出し、現在時刻から所定の時間の未来における周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
【０１２２】  周囲情報の時系列変化に基づく、将来の周囲情報の予測には、例えば、時系列変化のグラフにおいて、線形外挿を用いて将来の周囲情報を予測するものであってもよいし、周囲情報の時間変化の特性をモデル化して、当該モデルに基づいて将来の周囲情報を予測するものであってもよい。また、周囲情報の時系列変化を入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、将来の周囲情報を予測するものであってもよい。
【０１２３】  また、状態判定部７３は、過去の一定期間にわたっての乗車位置の状態の判定結果を乗車位置データベース８０にて保持しておき、乗車位置の状態の時系列変化を算出し、現在時刻から所定の時間の未来における乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
【０１２４】  乗車位置の状態の時系列変化に基づく、将来の乗車位置の状態の予測には、例えば、時系列変化のグラフにおいて、線形外挿を用いて将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよいし、乗車位置の状態の時間変化の特性をモデル化して、当該モデルに基づいて将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよい。また、乗車位置の状態の時系列変化を入力データとするニューラルネットワークを用いたディープラーニングに基づいて、将来の乗車位置の状態を予測するものであってもよい。
【０１２５】  上述のようにして状態判定部７３によって判定あるいは予測された乗車位置の状態は、乗車位置に紐づけられて乗車位置データベース８０に記憶される。判定あるいは予測された乗車位置の状態は、配車リクエストに応じてサーバ３の外部に出力されるものであってもよい。
【０１２６】  ［変形例に係る効果］
本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置の周囲情報を取得し、周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を判定し、判定された状態を、乗車位置に紐づけて記憶するものであってもよい。例えば、乗車位置の状態は時々刻々と変化するものであり、特に配車システム利用時の乗車位置の状態が利用者のユーザビリティを下げる可能性があるが、取得した乗車位置の周囲情報に基づいて乗車位置の状態を判定し記憶するため、乗車位置の状態を考慮した配車サービス提供を行うことができる。特に、判定された乗車位置の状態に基づいて、配車サービスを提供するのに適していない乗車位置を排除することができる。
【０１２７】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両に搭載された計測部により、周囲情報を取得するものであってもよい。計測部として車載センサや車載カメラを用いることで、車両が実際に走行した道路における乗車位置の周囲情報を取得することが可能となり、車両の走行データという実績に基づいて、リアルタイムに乗車位置の状態を把握することができる。
【０１２８】  さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置のある道路に設置された計測部により、周囲情報を取得するものであってもよい。周囲情報を取得しやすい場所に計測部を設置することができ、周囲情報を取得する際の計測の精度を向上させることができるため、乗車位置の状態の判定における精度を向上させることができる。また、車両に計測部を搭載する場合と比較して、道路に計測部を設置した場合には、設置場所が固定されることで計測部による周囲情報の取得の条件が統一され、複数回取得した周囲情報の間での比較が容易となる。
【０１２９】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、周囲情報の時系列変化に基づいて、周囲情報を予測し、予測された周囲情報に基づいて、乗車位置の状態を予測するものであってもよい。また、乗車位置の状態の時系列変化に基づいて、乗車位置の状態を予測するものであってもよい。現在時刻における周囲情報を取得できない場合であっても、過去に取得に成功した周囲情報が複数個あれば、これらの過去の周囲情報に基づいて、現在時刻における周囲情報を推定することができる。その結果、推定した周囲情報に基づいて乗車位置の状態を算出できる。また、将来にわたっての周囲情報の変化を予測できるため、将来の乗車位置の状態を予測することもできる。
【０１３０】  また、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、地域情報に基づいて、乗車位置の状態を判定するものであってもよい。地域情報として、地域の気象データや地域のイベント情報を乗車位置の状態の判定に用いることで、周囲情報のみからの判定の場合と比較して、乗車位置の状態の判定の精度を向上させることができる。また、気象データのうち予報データや、将来のイベント情報などの地域情報を用いることで、将来における乗車位置の状態の予測の精度を向上させることができる。
【０１３１】  上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。
【０１３２】  以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述および図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例および運用技術が明らかとなろう。
【０１３３】  本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【０１３４】  本出願は、２０１８年５月１５日に出願された日本国特許願第２０１８−０９３６４４に基づく優先権を主張しており、この出願の全内容が参照により本明細書に組み込まれる。
【符号の説明】
【０１３５】  ２  車両
３  サーバ
４  端末
１０  取得部、取得手段
１１  車速センサ
１２  位置センサ
１３  車両状態センサ
２０  地図データベース
３０  車両側コントローラ
３２  停車判定部
３４  自車位置認識部
３６  乗車イベント判定部
３８  適性判定部
４０  車両側通信モジュール
５０  サーバ側通信モジュール
６０  乗車位置候補データベース
７０  サーバ側コントローラ
７２  乗車位置算出部
７４  配車計画部
７６  配車リクエスト管理部
８０  乗車位置データベース
【図１】
2019220206.tif 000003
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年1月24日(2020.1.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の位置情報を含む車両情報を取得し、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を、配車サービスにおける乗車位置として記憶し、
前記配車サービスに対する第１配車リクエストを取得し、
前記記憶された乗車位置の中から前記第１配車リクエストに基づく乗車位置が設定されること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の乗車位置設定方法であって、
乗員の輸送、貨物の配送、貨物の回収の少なくともいずれかを行う車両の前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の乗車位置設定方法であって、
前記配車サービスに対する第２配車リクエストに含まれる配車場所を、前記車両情報として取得し、
前記第２配車リクエストに基づいて配車された前記車両に、前記配車場所において乗員が乗車した場合に、前記配車場所が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記停車時間が所定時間以上であった場合に、前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の乗車位置設定方法であって、
乗員の乗車開始までに車両が待機する時間と乗員の乗車完了までにかかる時間の総和を、前記所定時間とすること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記車両のドアの開閉の有無を前記車両情報として取得し、
前記停車位置において前記ドアの開閉があった場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記車両は乗員の乗車を検知する検知部を備え、
前記検知部によって乗員の乗車が検知された場合に、前記乗車イベントが発生したとして前記停車位置が乗車に適していると判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
道路地図上の停車可否情報に基づいて前記停車位置での停車の可否を判定し、
前記停車位置での停車が不可能である場合に、前記停車位置が乗車に適していないと判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
乗車に適していると判定された複数の前記停車位置に対してクラスタリングを行って代表位置を算出し、
前記代表位置を前記乗車位置として記憶すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
乗車に適した時間帯を前記乗車位置に紐づけて記憶すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記乗車位置を、降車位置としても記憶すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記乗車位置の周囲情報を取得し、
前記周囲情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定し、
判定された前記状態を、前記乗車位置に紐づけて記憶すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の乗車位置設定方法であって、
前記車両に搭載された計測部により、前記周囲情報を取得すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載の乗車位置設定方法であって、
前記乗車位置のある道路に設置された計測部により、前記周囲情報を取得すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１５】
請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記周囲情報の時系列変化に基づいて、前記周囲情報を予測し、
予測された周囲情報に基づいて、前記状態を予測すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１６】
請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記状態の時系列変化に基づいて、前記状態を予測すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１７】
請求項１２〜１６のいずれか一項に記載の乗車位置設定方法であって、
前記乗車位置を含む地域の地域情報を取得し、
前記地域情報に基づいて、前記乗車位置の状態を判定すること
を特徴とする乗車位置設定方法。
【請求項１８】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、コントローラ、通信部とを備える乗車位置設定装置であって、
前記コントローラは、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識し、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定し、
前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、配車サービスにおける乗車位置として記憶する外部記憶装置に対して、前記停車位置の情報を、前記通信部を介して送信し、
前記配車サービスに対する第１配車リクエストを取得し、
前記外部記憶装置に記憶された乗車位置の中から前記第１配車リクエストに基づく乗車位置が設定されること
を特徴とする乗車位置設定装置。
【請求項１９】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得部と、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識部と、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定部と、
前記判定部により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶部と、
前記配車サービスに対する第１配車リクエストを取得する管理部と、
前記記憶部に記憶された乗車位置の中から前記第１配車リクエストに基づく乗車位置を設定する計画部と、
を備える乗車位置設定システム。
【請求項２０】
車両の位置情報を含む車両情報を取得する取得手段と、
前記車両情報に基づき、前記車両の停車位置を認識する位置認識手段と、
前記停車位置における、前記車両の停車時間又は前記車両の乗車イベントの発生に基づいて、前記停車位置が乗車に適しているか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段により、前記停車位置が乗車に適していると判定された場合、前記停車位置を配車サービスにおける乗車位置として記憶する記憶手段と、
前記配車サービスに対する第１配車リクエストを取得する管理手段と、
前記記憶手段によって記憶された乗車位置の中から前記第１配車リクエストに基づく乗車位置を設定する計画手段と、
を備える乗車位置設定装置。
【手続補正書】
【提出日】令和3年5月17日(2021.5.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２０】
なお、乗車位置候補情報は、少なくとも位置情報を含むが、他に、乗車位置候補に停車した時刻、停車時間、乗降車の有無、車種、などの情報を更に含んでも良い。また、更に地図データベース２０の情報と紐づけて、乗降位置候補が含まれる車線のＩＤ情報を含んでも良い。本実施形態では、これらの全ての情報を持っているものとして説明する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
配車リクエスト管理部７６は、端末４から送信された配車リクエストを、サーバ側通信モジュール５０を介して受信し、配車計画部７４に配車リクエストを送信する。また、配車リクエスト管理部７６は、配車計画部７４から配車計画を含む配車情報を受け取り、サーバ側通信モジュール５０を介して端末４に配車情報を送信する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
これにより、ドライバーが運転する車両の停車の実績に基づいて、停車位置が乗車に適しているか否かが判定されるため、場所ごとに異なる様々な要因（ガードレールやフェンスの有無など）を踏まえたドライバーの停車位置の判断を活用することができる。そのため、車両の停車情報および乗車イベントのデータさえあれば、配車サービスにおいて乗車に適している場所を低コストで算出することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】
例えば、図５に示すように、停車位置Ｐ０１および停車位置Ｐ０２にて車両が停車したと判定された場合を想定する。停車位置Ｐ０１に車両が停止した場合、ガードレールＧ０１の存在により、車道と歩道の間での人の移動は困難である。そのため、停車位置Ｐ０１に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しにくい。一方、停車位置Ｐ０２に車両が停止した場合、ガードレールＧ０１とガードレールＧ０２の間には間隔があいているため、車道と歩道の間での人の移動は容易である。そのため、停車位置Ｐ０２に停車する車両に対する乗車あるいは降車は発生しやすい。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、車両に対する乗員の乗車を検知し、乗員の乗車が検知された場合に、乗車イベントが発生したとして停車位置が乗車に適していると判定するものあってもよい。そのため、実際の乗員の乗車の実績を正確に検知したうえで、停車位置が乗車に適していると判定でき、停車位置が乗車に適した場所であることをより正確に判定できる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
さらに、本実施形態に係る乗車位置算出方法、乗車位置算出装置、ならびに、乗車位置算出システムによれば、配車サービスに使用した場合に、配車サービスのユーザからの配車リクエストを受け取り、配車リクエストに基づいてユーザの乗車位置および降車位置を決定し、記憶された乗車位置の中から選択して乗車位置を決定するものであってもよい。乗車位置データベースに記憶された乗車位置を用いて配車を行うことができるので、配車車両が配車場所に到着した際に、配車場所での停車位置の微修正なしに、乗車に適した場所でユーザを乗車もしくは降車させることができる。その結果、無人運転の車両のように、運転者の判断で停車位置の微修正ができない車両で配車システムを提供する場合であっても、乗降車を行う際にユーザに不便さを感じさせることなく、乗降車に適した停車位置に停車することができる。
【国際調査報告】
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