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技術 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

出願人 日産自動車株式会社
発明者 宮崎泰仁中野昇津田剛志久保田智也齊藤治之
出願日 2015年5月19日 (5年1ヶ月経過) 出願番号 2015-101536
公開日 2016年12月22日 (3年6ヶ月経過) 公開番号 2016-218647
状態 特許登録済
技術分野 車両の電気的な推進・制動 航行(Navigation) 交通制御システム
主要キーワード スコアマップ 最接近距離 充電スポット 確率演算 近地点 各電動車両 中央演算ユニット 各時間帯毎
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (14)

課題

より正確に充電スポット混雑状況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。

解決手段

サーバ12は、複数の電動車両10の、現在位置情報走行経路情報、及びバッテリ充電率情報を取得し、走行経路情報に基づき、将来に充電スポット13の近傍を走行すると予想される電動車両10を接近対象車両として特定する。また、上記の各情報に基づいて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、演算した予想充電率に基づき、電動車両10が充電スポット13に接近する際の、該充電スポット13の混雑状況を予測する。そして、予測した混雑状況の情報を電動車両10に提示する。

概要

背景

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。

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。

概要

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。サーバ12は、複数の電動車両10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、走行経路情報に基づき、将来に充電スポット13の近傍を走行すると予想される電動車両10を接近対象車両として特定する。また、上記の各情報に基づいて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、演算した予想充電率に基づき、電動車両10が充電スポット13に接近する際の、該充電スポット13の混雑状況を予測する。そして、予測した混雑状況の情報を電動車両10に提示する。

目的

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

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

充電スポット混雑状況を一の電動車両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、前記予想充電率演算部で演算された前記接近対象車両の予想充電率に基づき、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、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、前記予想充電率演算部で演算された前記各接近対象車両の予想充電率に基づき、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、演算された前記接近対象車両の予想充電率に基づき、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。

技術分野

0001

本発明は、充電スポット混雑状況予測して、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

0004

特開2011−13893号公報

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、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、接近対象車両の予想充電率に基づき、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、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。予想充電率演算部で演算された各接近対象車両の予想充電率に基づき、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、予想充電率演算部で演算された接近対象車両の予想充電率に基づき、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。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

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。
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。
本発明の実施形態に係り、充電スポットとその周辺道路区分した道路区間を示す説明図である。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。

実施例

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。

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

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