JP2016218647A - Congestion state presentation device, congestion state presentation system, and congestion state presentation method - Google Patents

Congestion state presentation device, congestion state presentation system, and congestion state presentation method Download PDF

Info

Publication number
JP2016218647A
JP2016218647A JP2015101536A JP2015101536A JP2016218647A JP 2016218647 A JP2016218647 A JP 2016218647A JP 2015101536 A JP2015101536 A JP 2015101536A JP 2015101536 A JP2015101536 A JP 2015101536A JP 2016218647 A JP2016218647 A JP 2016218647A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
charging
charging spot
information
electric vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2015101536A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6520378B2 (en
Inventor
泰仁 宮崎
Yasuhito Miyazaki
泰仁 宮崎
昇 中野
Noboru Nakano
昇 中野
剛志 津田
Tsuyoshi Tsuda
剛志 津田
智也 久保田
Tomoya Kubota
智也 久保田
治之 齊藤
Haruyuki Saito
治之 齊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nissan Motor Co Ltd filed Critical Nissan Motor Co Ltd
Priority to JP2015101536A priority Critical patent/JP6520378B2/en
Publication of JP2016218647A publication Critical patent/JP2016218647A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6520378B2 publication Critical patent/JP6520378B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles
    • Y02T90/167Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for supporting the interoperability of electric or hybrid vehicles, i.e. smartgrids as interface for battery charging of electric vehicles [EV] or hybrid vehicles [HEV]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S30/00Systems supporting specific end-user applications in the sector of transportation
    • Y04S30/10Systems supporting the interoperability of electric or hybrid vehicles
    • Y04S30/12Remote or cooperative charging

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a congestion state presentation device, a congestion state presentation system, and a congestion state presentation method with which it is possible to predict the congestion state of a charge spot with greater accuracy.SOLUTION: A server 12 acquires the current position information, travel route information, and battery charge rate information of a plurality of electric vehicles 10, and specifies an electric vehicle 10 that is predicted to be traveling near the charge spot 13 in the future as a proximity object vehicle on the basis of the travel route information. The server also calculates, on the basis of each of the information, the anticipated charge rate of a battery when the proximity object vehicle approaches the charge spot, and predicts the congestion state of the charge sport 13 on the basis of the calculated anticipated charge rate when the electric vehicle 10 approaches the charge spot 13. Then, the server presents information about the predicted congestion state to the electric vehicle 10.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

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。   The present invention relates to a congestion status presentation device, a congestion status presentation system, and a congestion status presentation method for predicting the congestion status of a charging spot and presenting it to an occupant of each electric vehicle.

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。   When charging a battery mounted on an electric vehicle at a charging spot (sometimes referred to as a “charging station” or “charging station”), the waiting time becomes longer if the charging spot is crowded. There is an annoying problem.

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。   In Patent Document 1, a search is made for a charging spot that is within the reach of the vehicle's remaining battery level at that time, and another electric vehicle that exists around the searched charging spot is searched. Providing information that can be charged in a short waiting time to the occupant of the own vehicle by predicting the congestion situation when the vehicle reaches a certain charging spot and notifying the occupant of the own vehicle of this information It is disclosed.

特開2011−13893号公報JP 2011-13893 A

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。   However, since the conventional example disclosed in Patent Document 1 predicts the congestion state of the charging spot based on the charging rate at that time, it does not accurately predict the congestion state. That is, the driver usually determines whether or not to charge based on the charging rate at the time of reaching the charging spot. Therefore, in the conventional method of determining whether or not charging is necessary using the charging rate when the charging spot has not been reached and predicting the congestion status based on the determination result, the congestion status of the charging spot is accurately determined. It cannot be said that it is predicting.

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。   The present invention has been made to solve such a conventional problem, and the object of the present invention is to provide a congestion status presentation device and a congestion status that can more accurately predict the congestion status of a charging spot. To provide a presentation system and a congestion situation presentation method.

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。   In order to achieve the above object, a congestion status presentation device according to the present invention acquires current position information, travel route information, and battery charge rate information of a plurality of electric vehicles, and based on the travel route information of each electric vehicle. Thus, the electric vehicle that is expected to travel in the vicinity of the charging spot is specified as the approach target vehicle. In addition, based on each acquired information, an expected charging rate of the battery when the approaching target vehicle approaches the charging spot is calculated, and one electric vehicle approaches the charging spot based on the expected charging rate of the approaching target vehicle. The congestion status of the charging spot is predicted. Furthermore, information on the predicted congestion situation is presented to one electric vehicle.

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。   The congestion status presentation system according to the present invention is a congestion status presentation system including each vehicle-side device mounted on a plurality of electric vehicles and a server that presents the congestion status of the charging spot to the vehicle-side device. A vehicle side communication unit that communicates with the server, a current position detection unit that detects current position information of the electric vehicle, a travel route acquisition unit that acquires travel route information by an occupant, and a charging rate of a battery mounted on the electric vehicle And a charging rate detection unit for detecting. Further, the server identifies an electric vehicle that is expected to travel in the vicinity of the charging spot in the future as the approach target vehicle based on the travel route information transmitted from the vehicle side device, and each information transmitted from the vehicle side device. Based on the above, the expected charging rate of the battery when each approaching target vehicle approaches the charging spot is calculated. Based on the expected charging rate of each approach target vehicle calculated by the expected charging rate calculation unit, the congestion state of the charging spot when one electric vehicle approaches the charging spot is predicted. Furthermore, the information on the congestion status predicted by the congestion status prediction unit is transmitted to the vehicle side device of one electric vehicle by the server side communication unit.

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。   The congestion status presentation method according to the present invention acquires current position information, travel route information, and battery charge rate information of a plurality of electric vehicles, and in the vicinity of a charging spot in the future based on the travel route information of each electric vehicle. An electric vehicle that is expected to travel is identified as an approach target vehicle. Further, based on each information acquired by the information acquisition unit, the expected charging rate of the battery when the approaching target vehicle approaches the charging spot is calculated, and the expected charging of the approaching target vehicle calculated by the expected charging rate calculation unit Based on the rate, the congestion state of the charging spot when one electric vehicle approaches the charging spot is predicted. Information on the predicted congestion situation is presented to one electric vehicle.

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。   According to the present invention, since the congestion state of the charging spot is predicted based on the expected charging rate when each electric vehicle approaches the charging spot, the congestion state of the charging spot can be predicted more accurately. Become.

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。It is a network connection figure of the congestion condition presentation system which concerns on embodiment of this invention. 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。It is a block diagram which shows the structure of the congestion condition presentation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 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。It is explanatory drawing which shows the road area which concerns on embodiment of this invention and divided the charging spot and the surrounding road. 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。It is a map which concerns on 1st Embodiment of this invention and shows the relationship between an estimated charging rate and a score. 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。It is a flowchart which shows the process sequence by the vehicle side apparatus of the congestion condition presentation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 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。It is the 1st partial view of the flowchart which shows the process sequence by the server of the congestion condition presentation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 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。It is the 2nd division of the flowchart which shows the process sequence by the server of the congestion condition presentation system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 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。It is a map which concerns on the 1st modification of 1st Embodiment of this invention, and shows the relationship between the distance to a destination, and a score. 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。It is a map which concerns on the 2nd modification of 1st Embodiment of this invention, and shows the relationship between the ratio of the distance from the charge spot to the destination which occupies for all the strokes, and a score. 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。It is a block diagram which shows the structure of the congestion condition presentation system which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 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。It is the 1st partial view of the flowchart which shows the process sequence by the server of the congestion condition presentation system which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 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。It is the 2nd partial view of the flowchart which shows the process sequence by the server of the congestion condition presentation system which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 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。It is a map which concerns on 2nd Embodiment of this invention and shows the relationship between a predicted remaining cruising distance and a score.

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。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[Description of First Embodiment]
FIG. 1 is a network connection diagram showing a schematic configuration of a congestion status presentation system and its peripheral devices according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the congestion situation presentation system 100 includes a plurality of electric vehicles 10 and a server 12 (congestion situation presentation device) connected to each electric vehicle 10 via a network. The server 12 is connected to a plurality of charging spots 13 via a network. The server 12 predicts the congestion status of each charging spot 13 based on the current position information, travel route information, battery charging rate information, and position information of each charging spot 13 of each electric vehicle 10, and the electric vehicle 10. Notify Although FIG. 1 shows three charging spots 13 and three electric vehicles 10, the present invention is not limited to this.

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。   FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the congestion status presentation system 100 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the congestion status presentation system 100 includes a vehicle-side device 11 mounted on the electric vehicle 10 and a server 12 connected to each vehicle-side device 11 via a network. The server 12 is connected to the charging spot 13 via the network. In FIG. 2, only one vehicle side device 11 and one charging spot 13 are shown.

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。   The vehicle side device 11 includes a communication unit 21 (vehicle side communication unit), a GPS 22 (current position detection unit), a navigation device 23 (travel route acquisition unit), and a charging rate detection unit 24 that communicate with the server 12. And a display unit 25 and a power consumption calculation unit 26.

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。   The GPS 22 detects the current position of the electric vehicle 10 on which the vehicle side device 11 is mounted. The navigation device 23 sets a travel route on which the electric vehicle 10 is expected to travel in the future according to a destination set by an occupant input operation or the like.

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。   The charging rate detection unit 24 detects the charging rate of the battery of the electric vehicle 10 (the ratio of the charging power amount at that time to the total charging power amount of the battery). The display unit 25 has a function of displaying various types of information, and particularly displays information related to the congestion status of each charging spot 13 as will be described later.

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。   The power consumption calculation unit 26 calculates a travel distance per unit electric energy of the electric vehicle 10 (this is referred to as “electricity cost”). Since the power consumption varies depending on the environment during traveling, for example, the power consumption is calculated from the travel distance of the last several hours and the amount of power consumed.

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。   Note that the communication unit 21, the charge rate detection unit 24, and the power consumption calculation unit 26 can be configured as an integrated computer including a central processing unit (CPU) and storage means such as a RAM, a ROM, and a hard disk, for example. .

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。   On the other hand, the server 12 includes a communication unit 31 (information acquisition unit, information presentation unit, server side communication unit) that communicates with each vehicle-side device 11 and each charging spot 13 via a network, and an expected charging rate calculation unit. 32, a vehicle identification unit 33, a closest distance calculation unit 34, a drop-in probability calculation unit 35, a congestion state prediction unit 36, and a storage unit 37. The communication unit 31 has a function as an information acquisition unit that acquires current position information, travel route information, and battery charge rate information of the plurality of electric vehicles 10. Each component of the server 12 can be configured as an integrated computer including a central processing unit (CPU) and storage means such as a RAM, a ROM, and a hard disk.

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。   The expected charging rate calculation unit 32 includes the position information of each charging spot 13, the current position information of a certain electric vehicle (one electric vehicle; this is indicated by 10A (see FIG. 1)), and the charging rate of the electric vehicle 10A. Based on the above, the charging rate when the electric vehicle 10A approaches each charging spot 13 is predicted. Hereinafter, the predicted charging rate is referred to as “expected charging rate”.

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。   The vehicle specifying unit 33 acquires travel route information of each vehicle-side device 11 from the plurality of vehicle-side devices 11 with which communication has been executed, and travels in the vicinity of each charging spot 13 in the future based on the travel route information. The electric vehicle 10 is specified. For example, when a range with a radius of 5 km is set from each charging spot 13 and the travel route is included in this range, it is determined that the electric vehicle 10 may be charged at the charging spot 13. Then, the electric vehicle 10 is set as an “approach target vehicle”. The travel route information is data set by the navigation device 23 of the vehicle side device 11 and is received by the communication unit 31.

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。   The closest approach distance calculating unit 34 is a distance (maximum distance) between the two when the electric vehicle 10 specified by the vehicle specifying unit 33 is closest to a certain charging spot (this is 13A (see FIG. 1)). (Approach distance) is calculated. This will be described below with reference to the explanatory diagram shown in FIG.

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。   FIG. 3 is an explanatory diagram schematically showing the charging spot 13A and a road around the charging spot 13A. The road around the charging spot 13A is set in advance as a road section divided by two intersections. Specifically, as shown in FIG. 3, road sections d1 to d15 are set. This information is stored in the storage unit 37. Further, the midpoint of each road section d1 to d15 is set as a representative point of the road section. For example, the representative point of the road section d8 is α. The distance from the representative point of each road section d1 to d15 to the charging spot 13A is the distance between the road section and the charging spot 13A. For example, the distance between the road section d8 and the charging spot 13A is the distance β shown in FIG. When the traveling route of the electric vehicle 10A is, for example, the route indicated by the symbol Y1 in FIG. 3, the charging spot 13A is closest when passing through the road section d10. Therefore, the closest approach distance is the distance β1 from the midpoint of the road section d10 to the charging spot 13A.

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。   2 for the charging spot 13A, the “charging rate” when each electric vehicle 10 is closest to the charging spot 13A (in the first modification described later, “from the charging spot 13A to the destination The distance from the charging spot 13A to the destination in the entire process, and the “remaining cruising distance” in the second embodiment). The probability of charging by stopping at the spot 13A is obtained. Specifically, as shown in FIG. 4, a score map for determining a score between 1 and 10 with respect to the charging rate is set in advance, and this score map is stored in the storage unit 37.

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。   When the expected charge rate is calculated by the expected charge rate calculation unit 32, a score is obtained with reference to the score map shown in FIG. 4 based on the expected charge rate. This score map is set such that the lower the expected charging rate, the higher the score. And based on this score, the possibility that each electric vehicle 10 stops at the charging spot 13A is calculated. For example, when the score of the electric vehicle 10A is “7”, the probability that the electric vehicle 10A stops at the charging spot 13A and charges is set to 70%.

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。   The congestion status prediction unit 36 predicts the congestion status of each charging spot 13 for each time zone based on the probability that each electric vehicle 10 calculated by the drop-in probability calculation unit 35 stops at each charging spot 13. Specifically, an arbitrary time zone (for example, every 10 minutes) is set, and based on the number of electric vehicles 10 that may stop at a certain charging spot 13A and the probability of stopping, the congestion state of this charging spot 13A Predict. And the information of a congestion condition is transmitted to the vehicle side apparatus 11 from the communication part 31, and is shown to the passenger | crew of the electric vehicle 10. FIG. That is, the communication unit 31 has a function as an information presenting unit that presents information on the predicted congestion state to the passenger of the electric vehicle 10.

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。   The storage unit 37 includes various information such as position information of each charging spot 13, current position information of each electric vehicle 10 that changes from time to time, power consumption information of each electric vehicle 10, a map indicating a relationship between a charging rate and a score. The information is memorized.

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。   Next, the operation of the congestion status presentation system 100 according to the present embodiment configured as described above will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 5, 6, and 7.

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。   FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of the vehicle side device 11. First, in step S <b> 1, the GPS 22 provided in the vehicle side device 11 acquires current position information of the electric vehicle 10. In step S2, the navigation device 23 acquires travel route information from the current position of the electric vehicle 10 to the destination based on the destination information input by the occupant.

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。   In step S <b> 3, the charging rate detection unit 24 detects the charging rate of the battery mounted on the electric vehicle 10. In step S <b> 4, the power consumption calculation unit 26 calculates the power consumption for the last week of the electric vehicle 10.

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。   In step S <b> 5, the communication unit 21 transmits the above-described current position information, travel route information, current charging rate information, and power consumption information to the server 12. That is, the server 12 (congestion status presentation device) can acquire current position information, travel route information, charging rate information, and electricity cost information of a plurality of electric vehicles.

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。   After that, in step S6, the information reception from the server 12 is awaited. In step S7, various information (details will be described later) transmitted from the server 12 are displayed on the display unit 25.

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。   Next, the processing procedure of the server 12 will be described with reference to FIGS. First, in step S11, when there is a data transmission request from a certain electric vehicle 10 (hereinafter referred to as “own vehicle”), the server 12 determines whether or not the travel route is based on the travel route information of the own vehicle. Alternatively, the charging spot 13 existing in a place close to the travel route is recognized. For example, the charging spot 13 existing within 5 km from the travel route is recognized. When the number of recognized charging spots 13 is N, each charging spot 13 is set to a charging spot n (where n = 1 to N).

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。   In step S12, the server 12 sets n = 1. In step S <b> 13, the server 12 acquires road segment data in the vicinity of the charging spot n. Specifically, as shown in FIG. 3, with respect to the charging spot 13A, data such as road sections d1 to d15, and distances from the road sections d1 to d15 to the charging spot 13A (for example, as shown in FIG. 3). Get the distance β).

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。   In step S <b> 14, the server 12 acquires information transmitted from each electric vehicle 10. That is, since various types of information are transmitted from each vehicle-side device 11 by the processing of each vehicle-side device 11 shown in FIG. 5, the server 12 stores these information, that is, current position information, travel route information, current The charging rate information and the power consumption information are received by the communication unit 31, and the information is acquired.

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。   In step S15, the electric vehicle 10 that travels around the charging spot n (for example, within a radius of 5 km) within 24 hours is listed. The listed electric vehicle 10 is an approach target vehicle for the charging spot n.

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。   In step S16, when the number of approach target vehicles is M, the server 12 sets each approach target vehicle to the approach target vehicle m (where m = 1 to M). In step S17, m = 1.

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。   In step S18, the road section where the approach target vehicle m is closest to the charging spot n and the distance are calculated. Specifically, assuming that the charging spot 13A shown in FIG. 3 is the charging spot n, the road section d10 is the closest road section when the traveling route of the approaching target vehicle m is the path indicated by the symbol Y1. Therefore, the distance β1 from the charging spot n to the road section d10 is calculated.

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。   In step S19, the travel distance until the approach target vehicle m is closest to the charging spot n and the time are calculated.

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)
In step S20, the charging rate when the approaching target vehicle m is closest to the charging spot n is predicted based on the current charging rate of the approaching target vehicle m and the power consumption. This is the expected charging rate. When the current charging rate of the approaching vehicle m is y, the distance from the current position to the closest point of the charging spot n is x, the most recent power consumption is z, and the electric energy during full charging is w, the expected charging rate y 'Can be obtained by the following equation (1).
y ′ = y−x / z / w (1)

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。   In step S21, it is determined whether or not the expected charging rate obtained by the equation (1) is a negative value. If it is a negative value (YES in step S21), it is determined that this approach target vehicle m does not stop at the charging spot n, and the process proceeds to step S26 in FIG.

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。   On the other hand, when the expected charging rate is not a negative value (NO in step S21), in step S22 in FIG. 7, the server 12 scores the approaching vehicle m based on the expected charging rate calculated in the process of step S20. Ring. Specifically, referring to the score map shown in FIG. 4, for example, when the expected charging rate is 20%, the score is determined as “9”.

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。   In step S23, the server 12 recognizes another charging spot 13 existing within a range of a predetermined distance from the charging spot n (for example, a range within a radius of 5 km) as a “peripheral charging spot”. Here, as an example, it is assumed that the total number of charging spots n and peripheral charging spots is K (that is, (K−1) peripheral charging spots).

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。   In step S24, the server 12 determines the rank k (where k = 1 to 1) according to the distance when the approach target vehicle m is closest to the charging spot n and (K-1) surrounding charging spots. K) is set. And the order | rank k about the charging spot n is calculated | required. For example, among the K charging spots, k = 1 when the distance between the charging spot n and the approaching vehicle m is the shortest, and k = 2 when the distance is the second shortest. It becomes.

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)
Then, the correction coefficient P is calculated based on the following equation (2).
P = 1−k / (K + 1) (2)

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。   Specifically, when K = 5 and k = 1, P = 0.83. When K = 5 and k = 5, P = 0.17. Therefore, based on the travel route of the approach target vehicle m, the probability that the approach target vehicle m stops at the charging spot existing around the travel route is corrected by the correction coefficient P described above.

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。   That is, an occupant of an electric vehicle should not go to the charging spot 13 located away from the travel route, but should go to the charging spot 13 on the travel route or as close to the travel route as possible. . Therefore, according to the above equation (2), the correction coefficient P is set to be large for charging spots that are located closer to the traveling route of the electric vehicle, and conversely, charging spots 13 that are located far from the traveling route of the host vehicle. Is set to a small correction coefficient P.

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。   In step S25, the probability that the approach target vehicle m stops at the charging spot n is calculated. In this process, the drop probability is calculated by multiplying the score calculated in step S22 by the correction coefficient P calculated in step S25. As a result, the probability that the approach target vehicle m stops at the charging spot n in a predetermined time zone is obtained.

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。   In step S26, the server 12 determines whether m = M. If m = M is not satisfied (NO in step S26), m is incremented in step S30, and the process returns to step S18. By this process, the probability of stopping at the charging spot n is obtained for every time zone for all approaching vehicles with respect to the charging spot n.

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。   If m = M (YES in step S26), in step S27, the server 12 calculates the degree of congestion for each time zone of the charging spot n. That is, the congestion degree in this time zone is calculated based on the drop-in probability obtained for all approaching target vehicles. For example, if there are 10 approaching vehicles at the charging spot n in a certain time zone, of which 4 vehicles have a 50% drop probability and 6 vehicles have a 80% drop probability, 4 * 0. Since 5 + 6 * 0.8 = 6.8, and about 6 to 7 electric vehicles are expected to be charged at the charging spot n, the degree of congestion corresponding to this number can be set.

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。   Next, in step S28, it is determined whether n = N. If n = N is not satisfied (NO in step S28), in step S31, the server 12 increments n and returns to the process of step S13. By doing so, the degree of congestion for each time zone is calculated for each charging spot 13 existing in the vicinity of the travel route of the host vehicle.

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。   In step S29, the server 12 transmits the degree of congestion of each charging spot 13 for each time zone from the communication unit 31 to the vehicle-side device 11 of the host vehicle. Thereafter, this process is terminated. The above processing is executed at a predetermined time interval such as an interval of 10 minutes.

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。   In the vehicle-side device 11 of the own vehicle, information on the degree of congestion of each charging spot 13 is displayed on the display unit 25 and presented to the occupant. Thus, the occupant of the own vehicle can recognize the congestion state of each charging spot 13 existing on the traveling route of the own vehicle or in the vicinity of the traveling route.

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。   Thus, in the server 12 (congestion status presentation device) according to the first embodiment, based on the current position information, travel route information, and battery charge rate information of each electric vehicle 10 transmitted from the vehicle side device 11. The expected charging rate when each electric vehicle 10 approaches each charging spot 13 is calculated. Then, based on the expected charging rate, the degree of congestion of each charging spot 13 is obtained and presented to the passenger of the electric vehicle 10.

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。   That is, instead of the current charging rate of each electric vehicle 10, the charging rate when each electric vehicle 10 actually approaches each charging spot 13 is predicted, and the degree of congestion of each charging spot 13 using this predicted charging rate. Seeking. Accordingly, it is possible to obtain a congestion degree that matches the actual situation as compared with the conventional method, and it is possible to predict the congestion state of each charging spot 13 more accurately.

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。   In addition, since it is determined that the smaller the expected charging rate obtained by the expected charging rate calculation unit 32 is, the more likely it is to stop at the charging spot 13, it is possible to more accurately predict the congestion situation. Furthermore, since the electric vehicle 10 that is expected to reach zero in the expected charging rate when approaching the charging spot 13 is excluded from the candidates as not being charged at the charging spot 13, unnecessary calculations can be avoided. .

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。   Furthermore, when a certain electric vehicle 10A passes near a certain charging spot 13A, another charging spot existing within a predetermined distance from the travel route of this electric vehicle 10A is set as a peripheral charging spot, and the electric vehicle 10A Calculates the distance when the closest charging spot to the surrounding charging spot. Then, the rank k is set in ascending order of the distance, and the correction coefficient P is calculated based on the rank k. That is, the higher the rank k is, the higher the correction coefficient P is set, and the correction coefficient P is used to calculate the probability that the electric vehicle 10A will stop at the charging spot 13A. Therefore, it is possible to obtain the drop-in probability according to the action that the occupant of the electric vehicle 10A will take, and it is possible to predict the congestion situation with higher accuracy.

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。   In addition, in the charging spot congestion state presentation system 100 according to the first embodiment, it is possible to notify the occupant of the congestion state of each charging spot 13 existing in the vicinity of the travel route on which the electric vehicle 10 will travel in the future. The ten passengers can recognize the charging spot 13 with less congestion, and can charge the battery at the charging spot 13 with less waiting time.

[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。
[Description of First Modification of First Embodiment]
Next, a first modification of the above-described first embodiment will be described. In the first embodiment, the probability of stopping at the charging spot 13 is calculated based on the charging rate when each electric vehicle 10 is closest to the charging spot 13. In the first modification, the drop probability to each charging spot 13 is calculated based on the distance from the charging spot 13 to the destination of the electric vehicle 10 instead of the charging rate. Specifically, as shown in FIG. 8, a score map indicating the relationship between the distance from the charging spot 13 to the destination and the score is set and stored in the storage unit 37. Then, using this score map, scoring is performed for the approach target vehicle of each charging spot 13. That is, the process shown in step S22 of FIG. 7 is scored using the score map shown in FIG. The distance from the charging spot 13 to the destination can be acquired from the travel route information of each electric vehicle 10.

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。   In the score map shown in FIG. 8, the score is set higher as the distance from the charging spot 13 to the destination is shorter. This is set based on the psychology that the occupant of the electric vehicle 10 wants to charge in consideration of the return path as he approaches the destination. Then, on the basis of the score determined using the score map of FIG. 8, the same processing as that in the flowcharts of FIGS. The congestion state of the charging spot 13 can be recognized.

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。   For this reason, as in the first embodiment, the occupant of the electric vehicle 10 can easily recognize the charging spot 13 with less congestion, and can charge the battery with the charging spot 13 with less waiting time. it can. In addition, you may make it calculate the drop-in probability of each charging spot 13 using both the score map shown in FIG. 3 and the score map shown in FIG.

[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。
[Description of Second Modification of First Embodiment]
Next, a second modification of the above-described first embodiment will be described. In the second modified example, the drop-in probability for each charging spot 13 is calculated according to the ratio of the distance from the charging spot 13 to the destination in all processes on the travel route. Specifically, as shown in FIG. 9, a score map indicating the relationship between the ratio of the distance from the charging spot 13 to the destination in all the steps of the travel route and the score is set and stored in the storage unit 37. To do. Then, using this score map, scoring is performed on the approach target vehicle of each charging spot 13. That is, the process shown in step S22 of FIG. 7 is scored using the score map shown in FIG. In addition, the ratio of the distance from the charging spot 13 to the destination in all the steps of the travel route can be obtained from the travel route information of each electric vehicle 10.

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。   In the score map shown in FIG. 9, the score is set higher as the ratio is smaller. This is set based on the psychology that the occupant of the electric vehicle 10 wants to charge in consideration of the return trip as the ratio of the travel distance to the destination decreases. Then, based on the score determined using the score map of FIG. 9, charging similar to that on the travel route of the electric vehicle 10 or close to the travel route is performed by executing the same processing as in FIG. 6 and FIG. 7 described above. The congestion state of the spot 13 can be recognized.

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。   For this reason, as in the first embodiment, the charging spot 13 with less congestion can be easily recognized, and the battery can be charged with the charging spot 13 with less waiting time. In addition, you may make it calculate the drop-in probability of each charging spot 13 using both the score map shown in FIG. 3 and the score map shown in FIG.

[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。
[Description of Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment described above, the probability of stopping at each charging spot 13 is calculated based on the expected charging rate when each electric vehicle 10 approaches the charging spot 13, and the degree of congestion of each charging spot 13 is obtained. On the other hand, in 2nd Embodiment, when each electric vehicle 10 approaches the charging spot 13, the remaining cruising distance is calculated | required and the drop-in probability to each charging spot 13 is calculated based on the calculated remaining cruising distance. . The remaining cruising distance indicates a distance that can be traveled according to the amount of charge power of the battery at that time.

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。   Hereinafter, the second embodiment will be described in detail. The overall network connection diagram is the same as that in FIG. FIG. 10 is a block diagram showing a detailed configuration of the congestion status presentation system 200 according to the second embodiment. As shown in FIG. 10, the congestion status presentation system 200 includes a vehicle-side device 11 mounted on the electric vehicle 10 and a server 12a (congestion status presentation device). The server 12a is connected to the charging spot 13 via a network. In FIG. 10, only one vehicle side device 11 and one charging spot 13 are shown.

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。   Since the vehicle-side device 11 is the same as the vehicle-side device 11 shown in FIG.

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。   The server 12a is different from the server 12 shown in FIG. 2 in that a remaining cruising distance calculation unit 38 is provided. The other constituent elements are the same as those shown in FIG.

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。   The remaining cruising distance calculation unit 38 calculates the expected charging rate calculated by the expected charging rate calculation unit 32, that is, the expected charging rate when the electric vehicle 10 is closest to a certain charging spot 13 </ b> A, and the nearest electric vehicle 10. The remaining cruising distance is calculated based on the electricity cost.

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。   Next, a processing procedure of the congestion status presentation system 200 according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 11 and 12. Note that the processing procedure of the vehicle-side device 11 is the same as the flowchart of FIG.

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。   11 and 12 are different from the flowcharts of FIGS. 6 and 7 only in the processes of steps S20, S21, and S22. Therefore, in FIG. 10 and FIG. 11, steps S20, S21, and S22 are shown as S20a, S21a, and S22a, respectively, and these processes will be described.

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)
In the first embodiment, the expected charging rate is calculated using the above-described equation (1), and the approaching vehicle is scored using the expected charging rate. In contrast, in the second embodiment, an expected remaining cruising distance that is an expected value of the remaining cruising distance when the approaching target vehicle m approaches the charging spot n is calculated using the following equation (3).
u ′ = u−x (3)

(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。   In the equation (3), u ′ is the expected remaining cruising distance, u is the current remaining cruising distance, and x is the distance from the current position of the approaching target vehicle m to the closest charging spot n. The expected remaining cruising distance can be calculated from the expected charging rate and the electricity cost, and the remaining cruising distance can be calculated from the current charging rate and the electricity cost.

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。   Then, in step S20a shown in FIG. 11, the expected remaining cruising distance at the closest point is calculated from the charging rate of the approach target vehicle m and the electricity cost. In step S21a, it is determined whether the expected remaining cruising distance is a negative value. If it is not a negative value, the approach target vehicle m is scored based on the predicted remaining cruising distance in step S22a of FIG.

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。   In this process, the score map shown in FIG. 13 is used. FIG. 13 is a score map showing the relationship between the predicted remaining cruising distance and the score. When the expected remaining cruising distance is obtained, the score is obtained with reference to the score map shown in FIG. 13 based on the predicted remaining cruising distance. This score map is set such that the shorter the expected remaining cruising distance, the higher the score. That is, it is based on the possibility that the electric vehicle 10 is likely to stop at the charging spot 13 when the remaining cruising distance is shortened. And based on the score calculated | required from this score map, the possibility that each electric vehicle 10 will stop at the charging spot 13A is calculated. The processing procedure after step S23 in FIG. 12 is the same as that in FIG.

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。   Thus, in the server 12a (congestion status presentation device) according to the second embodiment, the current position information, travel route information, battery charge rate information, and power consumption of each electric vehicle 10 transmitted from the vehicle side device 11 are obtained. Based on the information, an expected remaining cruising distance when each electric vehicle 10 approaches each charging spot 13 is calculated. Based on the estimated remaining cruising distance, the degree of congestion of each charging spot 13 is obtained and presented to the passenger of the electric vehicle 10.

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。   That is, instead of the current remaining cruising distance of each electric vehicle 10, the remaining cruising distance when each electric vehicle 10 actually approaches each charging spot 13 is predicted, and each charging spot 13 is used by using this predicted remaining cruising distance. Seeking the degree of congestion. Accordingly, it is possible to obtain a congestion degree that matches the actual situation as compared with the conventional method, and it is possible to predict the congestion state of each charging spot 13 more accurately.

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。   In addition, the degree of congestion of each charging spot 13 is estimated by using an intuitively easy-to-understand index called the remaining cruising distance of each approaching target vehicle, so that it is possible to predict the congestion situation more suited to the actual situation. A high congestion situation can be predicted.

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。   Furthermore, in the charging spot congestion state presentation system 200 according to the second embodiment, the passenger can be informed of the congestion state of each charging spot 13 existing in the vicinity of the travel route on which the electric vehicle 10 will travel in the future. The ten passengers can recognize the charging spot 13 with less congestion, and can charge the battery at the charging spot 13 with less waiting time.

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。   As described above, the congestion status presentation device, the congestion status presentation system, and the congestion status presentation method of the present invention have been described based on the illustrated embodiment. However, the present invention is not limited to this, and the configuration of each unit is the same. It can be replaced with an arbitrary configuration having the above function.

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
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Electric vehicle 11 Vehicle side apparatus 12, 12a Server 13 Charging spot 21 Communication part 22 GPS
DESCRIPTION OF SYMBOLS 23 Navigation apparatus 24 Charge rate detection part 25 Display part 26 Electricity cost calculation part 31 Communication part 32 Expected charge rate calculation part 33 Vehicle specific part 34 Closest distance calculation part 35 Stopping probability calculation part 36 Congestion condition prediction part 37 Storage part 38 Remaining continuation Distance calculation unit 100, 200 Congestion status presentation system d1 to d15 ... road section

Claims (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。
A congestion status presentation device that presents the congestion status of a charging spot to a single electric vehicle,
An information acquisition unit that acquires current position information, travel route information, and battery charge rate information of a plurality of electric vehicles;
Based on the travel route information of each electric vehicle, a vehicle identifying unit that identifies an electric vehicle that is expected to travel near the charging spot in the future as an approach target vehicle;
Based on each information acquired by the information acquisition unit, an expected charging rate calculation unit that calculates an expected charging rate of a battery when the approach target vehicle approaches the charging spot;
A congestion state prediction unit for predicting a congestion state of the charging spot when the one electric vehicle approaches the charging spot based on the predicted charging rate of the approaching vehicle calculated by the expected charging rate calculation unit; ,
An information presentation unit for presenting information on the predicted congestion status to the one electric vehicle;
A congestion status presentation device characterized by comprising:
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。
The congestion situation prediction unit predicts the congestion situation by determining that the vehicle to be approached is likely to be charged at the charging spot as the expected charge rate calculated by the expected charge rate calculation unit is smaller. The congestion status presentation device according to claim 1, wherein:
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。
When the expected charge rate calculated by the expected charge rate calculation unit reaches zero for the approach target vehicle, the congestion state prediction unit determines that the approach target vehicle is not charged at the charge spot, The congestion status presentation apparatus according to claim 1, wherein the congestion status is predicted.
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。
A closest distance calculation unit for calculating a distance from the charging spot to the approaching target vehicle when the approaching target vehicle is closest to the charging spot;
The congestion situation prediction unit predicts the congestion situation for the approach target vehicle by determining that the shorter the distance calculated by the closest approach distance calculation unit, the higher the possibility of charging at the charging spot. The congestion status presentation device according to any one of claims 1 to 3.
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。
The congestion status prediction unit recognizes a destination of the approach target vehicle from the travel route information of the approach target vehicle acquired by the information acquisition unit, and from the charging spot to the destination of the approach target vehicle 5. The congestion state is predicted by determining that the approach target vehicle is more likely to be charged at the charging spot as the distance is shorter. 6. Congestion status presentation device.
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。
The information acquisition unit acquires the power consumption of the electric vehicle, and
The remaining cruising distance for calculating the remaining cruising distance when the approaching target vehicle approaches the charging spot based on the expected charging rate when the approaching target vehicle approaches the charging spot and the power consumption of the approaching target vehicle An arithmetic unit,
The congestion state prediction unit predicts a congestion state of the charging spot when the one electric vehicle approaches the charging spot based on the remaining cruising distance calculated by the remaining cruising distance calculation unit. The congestion status presentation device according to any one of claims 1 to 5.
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。
Each vehicle-side device mounted on a plurality of electric vehicles, and a server connected to each of the vehicle-side devices via a network and presenting the congestion status of the charging spot to the vehicle-side device of one electric vehicle A situation presentation system,
The vehicle side device
A vehicle-side communication unit that communicates with the server;
A current position detector for detecting current position information of the electric vehicle;
A travel route acquisition unit for acquiring travel route information by a passenger;
A charge rate detector for detecting a charge rate of a battery mounted on the electric vehicle;
The server
A server-side communication unit that communicates with each vehicle-side device;
Based on the travel route information transmitted from the vehicle-side device, a vehicle identifying unit that identifies an electric vehicle that is expected to travel near the charging spot in the future as an approach target vehicle;
Based on each information transmitted from the vehicle-side device, an expected charging rate calculation unit that calculates an expected charging rate of the battery when each approach target vehicle approaches the charging spot;
Based on the expected charging rate of each approach target vehicle calculated by the expected charging rate calculation unit, the congestion status prediction unit predicts the congestion status of the charging spot when the one electric vehicle approaches the charging spot. And comprising
Transmitting information on the congestion status predicted by the congestion status prediction unit to the vehicle side device of the one electric vehicle by the server side communication unit;
Congestion status presentation system.
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。
A congestion status presentation method for presenting the congestion status of a charging spot to one electric vehicle,
Obtaining current position information, travel route information, and battery charge rate information of a plurality of electric vehicles;
Identifying an electric vehicle that is expected to travel in the vicinity of the charging spot in the future as an approach target vehicle based on the travel route information of each electric vehicle;
A step of calculating an expected charging rate of the battery when the approaching target vehicle approaches the charging spot based on each acquired information;
A step of predicting the congestion state of the charging spot when the one electric vehicle approaches the charging spot based on the calculated expected charging rate of the approaching vehicle;
Presenting the predicted congestion status information to the one electric vehicle;
A congestion status presentation method characterized by comprising:
JP2015101536A 2015-05-19 2015-05-19 Congestion situation presentation device, congestion situation presentation system, and congestion situation presentation method Active JP6520378B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015101536A JP6520378B2 (en) 2015-05-19 2015-05-19 Congestion situation presentation device, congestion situation presentation system, and congestion situation presentation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015101536A JP6520378B2 (en) 2015-05-19 2015-05-19 Congestion situation presentation device, congestion situation presentation system, and congestion situation presentation method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016218647A true JP2016218647A (en) 2016-12-22
JP6520378B2 JP6520378B2 (en) 2019-05-29

Family

ID=57578638

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015101536A Active JP6520378B2 (en) 2015-05-19 2015-05-19 Congestion situation presentation device, congestion situation presentation system, and congestion situation presentation method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6520378B2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109774514A (en) * 2017-11-13 2019-05-21 丰田自动车株式会社 Information providing system and method and server for information providing system and method
CN109840624A (en) * 2019-01-08 2019-06-04 浙江工业大学 A kind of electric car charging schedule optimization method based on Dijkstra algorithm
CN110696665A (en) * 2018-07-10 2020-01-17 丰田自动车株式会社 Server, vehicle and charging information providing method
CN113335070A (en) * 2020-02-18 2021-09-03 本田技研工业株式会社 Route guidance device and computer-readable storage medium

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011013893A (en) * 2009-07-01 2011-01-20 Nissan Motor Co Ltd Information provision system, information center, on-vehicle device and information provision method
JP2011221955A (en) * 2010-04-14 2011-11-04 Nissan Motor Co Ltd Information providing device and information providing method
JP2012002667A (en) * 2010-06-17 2012-01-05 Nissan Motor Co Ltd Information providing device and information providing method
JP2014038048A (en) * 2012-08-17 2014-02-27 Toshiba Corp Charge management system
JP2014048086A (en) * 2012-08-30 2014-03-17 Nissan Motor Co Ltd Navigation device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011013893A (en) * 2009-07-01 2011-01-20 Nissan Motor Co Ltd Information provision system, information center, on-vehicle device and information provision method
JP2011221955A (en) * 2010-04-14 2011-11-04 Nissan Motor Co Ltd Information providing device and information providing method
JP2012002667A (en) * 2010-06-17 2012-01-05 Nissan Motor Co Ltd Information providing device and information providing method
JP2014038048A (en) * 2012-08-17 2014-02-27 Toshiba Corp Charge management system
JP2014048086A (en) * 2012-08-30 2014-03-17 Nissan Motor Co Ltd Navigation device

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109774514A (en) * 2017-11-13 2019-05-21 丰田自动车株式会社 Information providing system and method and server for information providing system and method
US10710467B2 (en) 2017-11-13 2020-07-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Information providing system and method, and server used for information providing system and method
CN109774514B (en) * 2017-11-13 2022-03-29 丰田自动车株式会社 Information providing system and method, and server for the same
CN110696665A (en) * 2018-07-10 2020-01-17 丰田自动车株式会社 Server, vehicle and charging information providing method
EP3594048B1 (en) * 2018-07-10 2021-06-23 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Server, vehicle, and method for providing charging information
CN109840624A (en) * 2019-01-08 2019-06-04 浙江工业大学 A kind of electric car charging schedule optimization method based on Dijkstra algorithm
CN113335070A (en) * 2020-02-18 2021-09-03 本田技研工业株式会社 Route guidance device and computer-readable storage medium
CN113335070B (en) * 2020-02-18 2024-04-02 本田技研工业株式会社 Route guidance device and computer-readable storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP6520378B2 (en) 2019-05-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5494270B2 (en) Information providing apparatus and information providing method
JP5621898B2 (en) Information provision device
EP2820381B1 (en) Fuel consumption calculations and warnings
US20150278712A1 (en) Method, apparatus, and program
JP4886099B1 (en) Display control device, terminal, display control system, and display control method
JP2015075398A (en) Vehicular lane guidance system and vehicular lane guidance method
JP2011013893A (en) Information provision system, information center, on-vehicle device and information provision method
CN105004345A (en) Method and equipment for planning navigation path
EP2869280B1 (en) Road information sharing method, road information sharing system, road information sharing device, and road information sharing program
JP2013015462A (en) Navigation device
JP6520378B2 (en) Congestion situation presentation device, congestion situation presentation system, and congestion situation presentation method
JP6552150B2 (en) Car navigation system and car navigation device
WO2014024604A1 (en) Drivable route calculating device, computer program, and display data generating device
JP2012160022A (en) Charging management server, charging management system, charging management method and charging management program
JP2012194136A (en) Driving support apparatus
JP2018101287A (en) Evaluation device, evaluation method and evaluation program
US8983758B2 (en) Traffic information management device, traffic information management method, and traffic information management program
JP2016217770A (en) Information display device and information display method
JP6088082B2 (en) Management device, terminal device, route management method, and route acquisition method
JP2015001466A (en) Route search apparatus, terminal device, and route search method
JP5433670B2 (en) Display control apparatus, display control method, and server
JP5355826B2 (en) Information presentation device and navigation device
JP6458615B2 (en) Information providing apparatus and information providing method
JP5875481B2 (en) Navigation device
WO2014162525A1 (en) Energy supply facility search device, energy supply facility search method, and energy supply facility search program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180126

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181115

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181120

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190117

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190402

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190415

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6520378

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151