JP2023023467A - Management system, management method, and vehicle arithmetic unit - Google Patents

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雅 岡村
Masa Okamura
誠一 伊藤
Seiichi Ito
貴史 前田
Takashi Maeda
真人 石橋
Masato Ishibashi
大輔 濱野
Daisuke Hamano
優史 古川
Yuji Furukawa
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Abstract

To stabilize job arithmetic processing in grid computing using arithmetic units of vehicles.SOLUTION: A control part estimates that a specific vehicle is in a stable mode when a job completion time is equal to or less than a user arrival time in comparison between the user arrival time of the specific vehicle and the job completion time, estimates that the specific vehicle is in an unstable mode when the job completion time is longer than the user arrival time, and when estimating that the specific vehicle is in the unstable mode, requests a user of the specific vehicle to delay timing of operating the specific vehicle.SELECTED DRAWING: Figure 12

Description

ここに開示された技術は、管理システムおよび管理方法、並びに、車両の演算装置に関する技術分野に属する。 The technology disclosed herein belongs to a technical field related to a management system, a management method, and an arithmetic unit of a vehicle.

近年、車両は、電子制御を行うための比較的高い計算能力を有する演算装置を備えている。このような演算装置は、車両の停車中など、車両が利用されていないときには有効活用されていない状態であった。このような状況に対して、複数の車両にそれぞれ搭載された演算装置を用いてグリッドコンピューティングを行うことで、車両に搭載された演算装置を有効活用することが検討されている。 In recent years, vehicles have been equipped with arithmetic units with relatively high computing power for performing electronic control. Such arithmetic units are not effectively used when the vehicle is not in use, such as when the vehicle is stopped. In response to such a situation, it is being considered to effectively utilize the arithmetic units mounted on the vehicles by performing grid computing using the arithmetic units mounted on each of a plurality of vehicles.

例えば、特許文献１には、車両に搭載された通信装置を用いたグリッドコンピューティングの管理サーバが開示されている。この管理サーバは、通信装置からグリッドコンピューティングに参加可能であることを示す信号を受信する信号受信部と、処理装置の処理能力の不足状態を判定する状態判定部と、処理装置の処理能力が不足している場合に、通信装置にグリッドコンピューティングへの参加指示を送信する応答送信部とを備える。 For example, Patent Literature 1 discloses a grid computing management server using a communication device mounted on a vehicle. This management server includes a signal receiving unit that receives a signal indicating that it is possible to participate in grid computing from the communication device, a state determination unit that determines whether the processing capacity of the processing device is insufficient, and whether the processing capacity of the processing device is sufficient. and a response transmission unit that transmits an instruction to participate in grid computing to the communication device when the information is insufficient.

また、特許文献２には、複数の車両で形成された車群がユーザ端末と通信可能な時間と当該時間内において提供可能な計算リソースとに関する情報である車群リソース情報を生成し、車群リソース情報と合致するタスクの実行依頼をユーザ端末から受け付ける、計算リソース提供方法が開示されている。 In addition, in Patent Document 2, vehicle group resource information is generated, which is information about the time during which a vehicle group formed of a plurality of vehicles can communicate with a user terminal and the calculation resources that can be provided during that time, and the vehicle group A computational resource providing method is disclosed that accepts a task execution request that matches resource information from a user terminal.

特許文献２では、車両の走行中において、ユーザ端末の位置情報に基づいて、車群におけるユーザ端末と直接通信可能な最後尾の車両との距離を算出し、該距離に応じて車群がユーザ端末と通信可能な期間の間にタスクの実行を完了できるか否かを算出し、タスクの実行完了までに要する時間が、ユーザ端末と車群が通信可能な時間以下となった場合には、タスクの実行を中断し、途中結果をユーザ端末へ送信するようにしている。 In Patent Document 2, while the vehicle is running, based on the position information of the user terminal, the distance between the user terminal and the last vehicle in the vehicle group that can directly communicate is calculated. Calculate whether or not task execution can be completed during the period during which communication with the terminal is possible, and if the time required to complete task execution is less than or equal to the time during which communication between the user terminal and the vehicle group is possible, The execution of the task is interrupted and the intermediate result is sent to the user terminal.

特開２０２０－１６０６６１号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2020-160661 特開２０１７－１１１７２７号公報JP 2017-111727 A

ところで、車両に搭載された演算装置によりグリッドコンピューティングを行う場合、車両とサーバと間の通信や車両同士の通信の安定性を向上させる観点から、車両が使用されていない期間、特に車両の停車中にジョブの演算処理を行うことが望ましい。特許文献１では、車両の使用履歴に基づいて、車両が使用されていない期間を特定し、特定した期間を、演算装置がグリッドコンピューティングに参加可能な期間としたスケジュール情報を生成している。特許文献１では、このスケジュール情報に基づいて、比較的安定した計算能力を提供できるようにしている。 By the way, when grid computing is performed by an arithmetic unit mounted on a vehicle, from the viewpoint of improving the stability of communication between the vehicle and the server and between vehicles, it is necessary to prevent the vehicle from being used during periods when the vehicle is not in use, especially when the vehicle is stopped. It is desirable to perform arithmetic processing of the job during the processing. In Patent Literature 1, a period during which the vehicle is not used is specified based on the vehicle usage history, and schedule information is generated in which the specified period is a period during which the computing device can participate in grid computing. In Patent Document 1, based on this schedule information, relatively stable computing power can be provided.

しかしながら、車両を使用しない期間は、常に一定ではなく、車両の使用履歴やユーザの行動履歴からすれば車両を使用しない期間であると推定されても、ユーザが買い物に出かけるなど、車両を使用することがある。当該車両がジョブの演算処理を実行中の場合には、該演算処理が中止されてしまう。特許文献２のように、演算処理の実行を中断し、途中結果をユーザ端末へ送信することも考えられるが、膨大な演算処理が必要なジョブの場合には、途中結果のみでは演算結果として利用価値が小さくなる。 However, the period during which the vehicle is not used is not always constant, and even if it is presumed to be a period during which the vehicle is not used based on the vehicle usage history and the user's behavior history, the user may use the vehicle, such as when going shopping. Sometimes. If the vehicle is executing the arithmetic processing of the job, the arithmetic processing will be stopped. As in Patent Document 2, it is possible to interrupt the execution of arithmetic processing and send intermediate results to the user terminal. value becomes smaller.

ここに開示された技術は斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、車両の演算装置を用いたグリッドコンピューティングにおいて、ジョブの演算処理を安定させることにある。 The technique disclosed herein has been made in view of the above points, and its purpose is to stabilize the arithmetic processing of jobs in grid computing using an arithmetic unit of a vehicle.

前記課題を解決するために、ここに開示された技術では、複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの管理システムを対象として、通信部と、制御部と、を備え、前記制御部は、前記複数の車両のうちの特定車両のユーザが該特定車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間と、前記特定車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記特定車両が前記ジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記特定車両が前記ジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであると推定する推定処理と、前記特定車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記特定車両を走行の為に利用するタイミングを遅らせるように、前記通信部を介して前記特定車両の前記ユーザに要請する遅延要請処理と、を実行する、という構成とした。 In order to solve the above-described problems, the technology disclosed herein targets a grid computing management system that performs job arithmetic processing using each of the plurality of vehicles as computation nodes when the plurality of vehicles is stopped. and a control unit, wherein the control unit includes a user arrival time, which is a time required for a user of a specific vehicle among the plurality of vehicles to reach a stop position of the specific vehicle, and Comparing the job completion time, which is the time until the job calculation is completed, and when the job completion time is equal to or less than the user arrival time, the specific vehicle can stably execute the job calculation process. estimation processing for estimating that the specific vehicle is in an unstable mode in which the job completion time is longer than the user arrival time, while estimating that the specific vehicle is in an unstable mode that may stop the arithmetic processing of the job. and a delay requesting the user of the specific vehicle via the communication unit to delay the timing of using the specific vehicle for traveling when the specific vehicle is estimated to be in the unstable mode. It is configured to execute request processing.

すなわち、ユーザが特定車両に接近するときには、ユーザが特定車両を稼働させて、特定車両を走行のために使用する可能性が高い。このため、ユーザ到達時間を推定すれば、演算装置をジョブの演算処理に利用出来る時間を推定することができる。そして、推定したユーザ到達時間をジョブ完了時間と比較すれば、ユーザが特定車両を使用する前にジョブを完了できるか否かを推定することができる。 That is, when the user approaches the specific vehicle, there is a high possibility that the user will operate the specific vehicle and use the specific vehicle for traveling. Therefore, by estimating the user arrival time, it is possible to estimate the time during which the arithmetic unit can be used for the arithmetic processing of the job. Then, by comparing the estimated user arrival time with the job completion time, it is possible to estimate whether the user can complete the job before using the specific vehicle.

そして、ユーザが特定車両を稼働させる前にジョブを完了し難いときには、不安定モードであるとして、ユーザにジョブの演算処理の完了まで、特定車両を稼働させるタイミングを遅延させるように要請する。これにより、ジョブの演算処理を完了させるまで、特定車両を稼働させないようにユーザに促すことができ、ジョブの演算処理を安定して継続させることができる。したがって、ジョブの演算処理を安定させることができる。 Then, when it is difficult for the user to complete the job before starting the specific vehicle, the user is requested to delay the timing of starting the specific vehicle until the completion of the arithmetic processing of the job, assuming that the mode is unstable. As a result, the user can be urged not to operate the specific vehicle until the arithmetic processing of the job is completed, and the arithmetic processing of the job can be stably continued. Therefore, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

尚、「車両を稼働させる」とは、特定車両を走行可能な状態にすることを意味しており、例えば、イグニッションや電源をオン状態にすることを意味する。 It should be noted that "putting the vehicle into operation" means making the specific vehicle ready to run, for example, turning on the ignition or the power supply.

前記管理システムにおいて、前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、現時点から前記ジョブ完了時間までの時間の情報が含まれている、という構成でもよい。 In the management system, the information notified to the user in the delay request process may include information on the time from the current time to the job completion time.

この構成によると、ユーザが、ジョブの演算処理が完了するまでの時間を理解することができ、特定車両を稼働させるまでどの程度遅延させればよいかを理解することができる。これにより、ユーザが遅延要請に応じやすくなる。この結果、ジョブの演算処理を安定させることができる。 According to this configuration, the user can understand how long it takes to complete the arithmetic processing of the job, and how long the delay should be until the specific vehicle is put into operation. This makes it easier for the user to respond to the delay request. As a result, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

前記管理システムにおいて、前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、前記特定車両を稼働させるタイミングを遅らせた際に、前記ユーザに与えられる報酬に関する情報が含まれている、という構成でもよい。 In the management system, the information notified to the user in the delay request process may include information regarding a reward given to the user when the timing of operating the specific vehicle is delayed. good.

この構成によると、ユーザに演算継続要請に応じる積極的な理由を提示することで、ユーザが遅延要請により応じやすくなるため、ジョブの演算処理を安定させることができる。 According to this configuration, by presenting the user with a positive reason for responding to the operation continuation request, the user is more likely to respond to the delay request, so that the operation processing of the job can be stabilized.

前記管理システムにおいて、前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、前記制御部が前記通信部を介して取得した、前記ユーザが滞在する施設の情報が含まれている、という構成でもよい。 In the management system, the information notified to the user in the delay request process may include information on the facility where the user stays, which is obtained by the control unit via the communication unit. good.

この構成によると、ユーザは、ジョブが完了するまでの時間をどのように消費すればよいかを検討しやすくなる。これにより、ユーザが遅延要請に応じやすくなる。この結果、ジョブの演算処理を安定させることができる。 This configuration makes it easier for the user to consider how to spend the time until the job is completed. This makes it easier for the user to respond to the delay request. As a result, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

前記管理システムにおいて、前記ジョブ完了時間のうち前記ユーザ到達時間を超える時間である超過時間が所定時間未満であるときには、前記遅延要請処理を実行する一方、前記超過時間が前記所定時間以上であるときには、前記遅延要請処理を実行せずに、前記特定車両で演算処理中の前記ジョブに関するジョブデータを、前記特定車両の周囲に停車しかつ前記グリッドコンピューティングに参加中の他の車両に転送する転送処理を実行する、という構成でもよい。 In the management system, when the excess time, which is the time exceeding the user arrival time in the job completion time, is less than a predetermined time, the delay request process is executed, and when the excess time is greater than or equal to the predetermined time , without executing the delay request process, transferring the job data relating to the job being processed by the specific vehicle to another vehicle that stops around the specific vehicle and is participating in the grid computing; It may be configured to execute processing.

すなわち、超過時間が短い場合には、ユーザの待ち時間が短いため、ユーザが遅延要請に応じる可能性が高い。一方で、超過時間があまりに長い場合には、ユーザが煩わしさを感じて遅延要請に応じない可能性が高い。そこで、超過時間、すなわち、ユーザの待ち時間が所定時間未満であるときには遅延要請を行い、ユーザの待ち時間が所定時間以上であるときには、ジョブデータを他の車両に転送する。これにより、超過時間が短いときにはジョブの演算処理を特定車両で継続させ、超過時間が長いときにはジョブの演算処理を他の車両に引き継ぐことができる。これにより、ジョブの演算処理を安定させることができる。 That is, if the overtime time is short, the user will likely respond to the delay request because the user's waiting time is short. On the other hand, if the excess time is too long, it is highly likely that the user will feel annoyed and will not respond to the delay request. Therefore, when the excess time, that is, the user's waiting time is less than a predetermined time, a delay request is made, and when the user's waiting time is equal to or longer than the predetermined time, the job data is transferred to another vehicle. As a result, when the excess time is short, the specific vehicle can continue the job computation processing, and when the excess time is long, the job computation processing can be handed over to another vehicle. This makes it possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

ここに開示された技術の他の態様は、複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの管理方法を対象とする。具体的には、前記管理方法は、前記複数の車両のうちの特定車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間を推定する工程と、前記特定車両のユーザが該特定車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間を算出する工程と、前記ジョブ完了時間と前記ユーザ到達時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記特定車両が前記安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記特定車両が前記不安定モードであると推定するモード推定工程と、前記特定車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記特定車両を稼働するタイミングを遅らせるように、前記特定車両の前記ユーザに要請する遅延要請工程と、を含む。 Another aspect of the technology disclosed herein is directed to a grid computing management method in which, when a plurality of vehicles are stopped, each of the plurality of vehicles is used as a computation node to perform job arithmetic processing. Specifically, the management method includes a step of estimating a job completion time, which is a time required for a specific vehicle among the plurality of vehicles to complete calculation of the job, and and comparing the job completion time and the user arrival time, and when the job completion time is less than or equal to the user arrival time, the a mode estimation step of estimating that the specific vehicle is in the stable mode while estimating that the specific vehicle is in the unstable mode when the job completion time is longer than the user arrival time; a delay request step of requesting the user of the specific vehicle to delay the timing of operating the specific vehicle when the unstable mode is estimated.

この構成でも、ユーザが特定車両を稼働する前にジョブを完了し難いときには、ユーザにジョブの演算処理の完了まで、特定車両を稼働するのを遅延するように要請する。これにより、ジョブの演算処理を完了させるまで、ジョブの演算処理を安定して継続させることができる。したがって、ジョブの演算処理を安定させることができる。 In this configuration as well, when it is difficult for the user to complete the job before starting the specific vehicle, the user is requested to delay starting the specific vehicle until the computational processing of the job is completed. As a result, the arithmetic processing of the job can be stably continued until the arithmetic processing of the job is completed. Therefore, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

ここに開示された技術のさらに別の態様は、複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの演算資源となる、車両の演算装置を対象とする。具体的には、この車両の演算装置は、前記ジョブの演算処理を行う制御部を備え、前記制御部は、自車両のユーザが該自車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間と、前記自車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記自車両が前記ジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記自車両が前記ジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであると推定する推定処理と、前記自車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記自車両を稼働するタイミングを遅らせるように、前記自車両の前記ユーザに要請する遅延要請処理と、を実行する。 Yet another aspect of the technology disclosed herein is to provide an arithmetic device of a vehicle that serves as an arithmetic resource for grid computing that performs job arithmetic processing using each of the plurality of vehicles as a computation node when the plurality of vehicles is stopped. set to target. Specifically, the arithmetic unit of the vehicle includes a control unit that performs arithmetic processing of the job, and the control unit controls the user arrival time, which is the time required for the user of the own vehicle to reach the stop position of the own vehicle. Time is compared with a job completion time, which is the time until the vehicle completes the calculation of the job, and when the job completion time is less than the user arrival time, the vehicle calculates the job A stable mode in which the process can be stably executed is estimated, and an unstable mode in which the own vehicle may stop the arithmetic processing of the job when the job completion time is longer than the user arrival time. and delay request processing for requesting the user of the own vehicle to delay the timing of operating the own vehicle when the own vehicle is estimated to be in the unstable mode. ,

この構成でも、ユーザが自車両を稼働する前にジョブを完了し難いときには、ユーザにジョブの演算処理の完了まで、自車両を稼働するのを遅延させるように要請する。これにより、ジョブの演算処理を完了させるまで、自車両を稼働させないようにユーザに促すことができ、ジョブの演算処理を安定して継続させることができる。したがって、ジョブの演算処理を安定させることができる。 In this configuration as well, when it is difficult for the user to complete the job before starting the vehicle, the user is requested to delay starting the vehicle until the computational processing of the job is completed. As a result, the user can be urged not to start the own vehicle until the job calculation processing is completed, and the job calculation processing can be stably continued. Therefore, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

以上説明したように、ここに開示された技術によると、車両の演算装置を用いたグリッドコンピューティングにおいて、ジョブの演算処理を安定させることができる。 As described above, according to the technology disclosed herein, it is possible to stabilize job arithmetic processing in grid computing using a vehicle arithmetic device.

図１は、実施形態１に係るシステムの構成を例示する概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating the configuration of a system according to Embodiment 1. FIG. 図２は、グリッドコンピューティングについて説明するための概念図である。FIG. 2 is a conceptual diagram for explaining grid computing. 図３は、車両の構成を例示するブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of the vehicle. 図４は、ユーザ端末の構成を例示するブロック図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating the configuration of a user terminal; 図５は、クライアントサーバの構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the client server. 図６は、施設サーバの構成を例示するブロック図である。FIG. 6 is a block diagram illustrating the configuration of the facility server. 図７は、管理サーバの構成を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of the management server. 図８は、システムによるグリッドコンピューティング処理を例示するフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating grid computing processing by the system. 図９は、管理システムの制御部が推定処理を行うための機能ブロックを示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing functional blocks for the control unit of the management system to perform estimation processing. 図１０は、管理システムの制御部の推定処理を例示するフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating estimation processing of the control unit of the management system. 図１１は、特定車両が不安定モードであるときに管理サーバの制御部が実行する処理を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flow chart showing processing executed by the control unit of the management server when the specific vehicle is in the unstable mode. 図１２は、遅延要請処理における車両とユーザとの間で交換される情報を模式的に示す図である。FIG. 12 is a diagram schematically showing information exchanged between the vehicle and the user in the delay request process. 図１３は、実施形態２に係るシステムにおいて、車両の制御部が推定処理を行うための機能ブロックを示すブロック図である。FIG. 13 is a block diagram showing functional blocks for the control unit of the vehicle to perform estimation processing in the system according to the second embodiment. 図１４は、実施形態２に係るシステムにおいて、自車両が不安定モードであるときに自車両の制御部が実行する処理を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flowchart showing processing executed by the control unit of the host vehicle when the host vehicle is in the unstable mode in the system according to the second embodiment.

以下、例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。 Exemplary embodiments are described in detail below with reference to the drawings.

〔実施形態１〕
（システムの構成）
図１は、実施形態１に係る演算装置１０５を有する車両１０を含むシステム１の構成を例示する。このシステム１は、複数の車両１０と、複数のユーザ端末２０と、クライアントサーバ３０と、施設サーバ４０と、管理サーバ５０とを備える。これらの構成要素は、通信網５を経由して互いに通信可能である。複数の車両１０の各々には、演算装置１０５が搭載される。 [Embodiment 1]
(System configuration)
FIG. 1 illustrates the configuration of a system 1 including a vehicle 10 having an arithmetic device 105 according to the first embodiment. This system 1 includes a plurality of vehicles 10, a plurality of user terminals 20, a client server 30, a facility server 40, and a management server 50. These components can communicate with each other via the communication network 5 . A computing device 105 is mounted on each of the plurality of vehicles 10 .

（グリッドコンピューティング）
図２に示すように、実施形態１のシステム１では、各車両１０に搭載された演算装置１０５によりグリッドコンピューティングが構成される。グリッドコンピューティングでは、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータを処理させるグリッドコンピューティング処理が行われる。つまり、演算装置１０５は、複数の車両１０のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの演算資源に相当する。 (Grid computing)
As shown in FIG. 2 , in the system 1 of the first embodiment, grid computing is configured by the computing device 105 mounted on each vehicle 10 . In grid computing, a grid computing process is performed in which an available computing device 105 among a plurality of computing devices 105 is caused to process job data. In other words, the computing device 105 corresponds to computational resources of grid computing that performs computational processing of a job using each of the plurality of vehicles 10 as a computing node.

なお、車両１０において演算装置１０５の計算能力が必要となると、演算装置１０５が稼働状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用される。例えば、車両１０が走行している場合、車両１０の走行制御のために演算装置１０５の計算能力が必要となり、演算装置１０５が稼働状態となる。 Note that when the vehicle 10 requires the computing power of the computing device 105, the computing device 105 is brought into operation, and the computing power of the computing device 105 is used. For example, when the vehicle 10 is running, the computing device 105 needs a computing power for controlling the running of the vehicle 10, and the computing device 105 is in operation.

一方、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要となると、演算装置１０５が停止状態となり、演算装置１０５の計算能力が利用されなくなる。例えば、車両１０が停車して、イグニッションオフまたは電源オフの状態になると、演算装置１０５の計算能力が不要となり、演算装置１０５が停止状態となる。 On the other hand, when the computing power of the computing device 105 becomes unnecessary in the vehicle 10, the computing device 105 is put into a stopped state, and the computing power of the computing device 105 is no longer used. For example, when the vehicle 10 stops and the ignition is turned off or the power is turned off, the computational capacity of the arithmetic device 105 becomes unnecessary, and the arithmetic device 105 is in a stopped state.

ここで、車両１０において演算装置１０５の計算能力が不要である場合に、演算装置１０５の計算能力をグリッドコンピューティング処理に提供することで、演算装置１０５の計算能力を有効に利用することが可能となる。演算装置１０５は、基本的には、車両１０の停車時、すなわち、演算装置１０５の計算能力が走行制御に利用されてない時に、グリッドコンピューティングの演算資源として利用される。 Here, when the computing power of the computing device 105 is unnecessary in the vehicle 10, by providing the computing power of the computing device 105 to the grid computing process, the computing power of the computing device 105 can be effectively used. becomes. The computing device 105 is basically used as a computational resource for grid computing when the vehicle 10 is stopped, that is, when the computational capacity of the computing device 105 is not used for travel control.

（車両の構成）
車両１０は、ユーザが所有する車両である。ユーザは、車両１０を運転する。この例では、車両１０は、自動四輪車である。また、車両１０には、電池（図示省略）が搭載される。電池の電力は、演算装置１０５などの車載機器に供給される。このような車両１０の例としては、電気自動車、プラグインハイブリッド自動車などが挙げられる。 (Vehicle configuration)
A vehicle 10 is owned by a user. A user drives the vehicle 10 . In this example, vehicle 10 is a four-wheeled motor vehicle. A battery (not shown) is mounted on the vehicle 10 . The power of the battery is supplied to onboard equipment such as the arithmetic unit 105 . Examples of such vehicles 10 include electric vehicles and plug-in hybrid vehicles.

図３に示すように、車両１０は、アクチュエータ１１と、センサ１２と、入力部１０１と、出力部１０２と、通信部１０３と、記憶部１０４と、演算装置１０５とを備える。 As shown in FIG. 3 , vehicle 10 includes actuator 11 , sensor 12 , input section 101 , output section 102 , communication section 103 , storage section 104 , and arithmetic device 105 .

アクチュエータ１１は、駆動系のアクチュエータ、操舵系のアクチュエータ、制動系のアクチュエータなどを含む。駆動系のアクチュエータの例としては、エンジン、トランスミッション、モータが挙げられる。制動系のアクチュエータの例としては、ブレーキが挙げられる。操舵系のアクチュエータの例としては、ステアリングが挙げられる。 The actuator 11 includes a drive system actuator, a steering system actuator, a braking system actuator, and the like. Examples of drive system actuators include engines, transmissions, and motors. An example of a braking system actuator is a brake. Steering is an example of a steering system actuator.

センサ１２は、車両１０の制御に用いられる各種の情報を取得する。センサ１２の例としては、車外を撮像する車外カメラ１２１（図８参照）、車内を撮像する車内カメラ、車外の物体を検出するレーダ、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、アクセル開度センサ、ステアリングセンサ、キー検知センサ１２２（図８参照）、イグニッションセンサ１２３（図８参照。以下、ＩＧセンサ１２３という）などが挙げられる。 The sensor 12 acquires various information used for controlling the vehicle 10 . Examples of the sensor 12 include an exterior camera 121 (see FIG. 8) that captures the exterior of the vehicle, an interior camera that captures the interior of the vehicle, a radar that detects objects outside the vehicle, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a yaw rate sensor, an accelerator opening sensor, and a steering wheel. sensors, a key detection sensor 122 (see FIG. 8), an ignition sensor 123 (see FIG. 8, hereinafter referred to as IG sensor 123), and the like.

入力部１０１は、情報やデータを入力する。入力部１０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力するナビゲーションシステム、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部１０１に入力された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。 The input unit 101 inputs information and data. Examples of the input unit 101 include a navigation system for inputting information according to an operation, a camera for inputting an image representing information, a microphone for inputting voice representing information, and the like. Information and data input to the input unit 101 are sent to the arithmetic unit 105 .

出力部１０２は、情報やデータを出力する。出力部１０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 102 outputs information and data. Examples of the output unit 102 include a display unit that outputs an image representing information, a speaker that outputs sound representing information, and the like.

通信部１０３は、情報やデータを送受信する。通信部１０３により受信された情報やデータは、演算装置１０５に送られる。通信部１０３は、例えば、無線通信機で構成されている。 The communication unit 103 transmits and receives information and data. Information and data received by the communication unit 103 are sent to the arithmetic unit 105 . The communication unit 103 is configured by, for example, a wireless communication device.

記憶部１０４は、情報やデータを記憶する。 The storage unit 104 stores information and data.

演算装置１０５は、車両１０の各部を制御する制御部１０６を有する。この例では、制御部１０６は、センサ１２により得られた各種の情報に応じてアクチュエータ１１を制御する。 The computing device 105 has a control section 106 that controls each section of the vehicle 10 . In this example, the controller 106 controls the actuator 11 according to various information obtained by the sensor 12 .

制御部１０６は、プロセッサ、メモリなどを有する。プロセッサの例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などが挙げられる。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The control unit 106 has a processor, memory, and the like. Examples of processors include CPUs (Central Processing Units) and GPUs (Graphics Processing Units). The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating processing results of the processor, and the like.

なお、制御部１０６を構成するプロセッサの数は、１つであってもよいし、複数のであってもよい。また、制御部１０６を構成するプロセッサは、ＣＰＵおよびＧＰＵのいずれか一方のみであってもよいし、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方であってもよい。この例では、制御部１０６は、ＣＰＵおよびＧＰＵの両方を有する。例えば、制御部１０６は、１つまたは複数のＥＣＵ（Electronic Control Unit）により構成される。 Note that the number of processors constituting the control unit 106 may be one or plural. Also, the processor that configures the control unit 106 may be either one of the CPU and the GPU, or may be both the CPU and the GPU. In this example, control unit 106 has both a CPU and a GPU. For example, the control unit 106 is configured by one or more ECUs (Electronic Control Units).

この例では、記憶部１０４は、車両情報Ｄ１１と、車両状態情報Ｄ１２と、走行履歴情報Ｄ１３と、演算装置情報Ｄ１４と、走行スケジュール情報Ｄ１５とを記憶する。 In this example, the storage unit 104 stores vehicle information D11, vehicle state information D12, travel history information D13, arithmetic device information D14, and travel schedule information D15.

〈車両情報〉
車両情報Ｄ１１は、車両１０に関する情報である。例えば、車両情報Ｄ１１は、車両１０に設定された車両ＩＤ、車両１０を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ，車両の性能を示す車両性能情報などを含む。車両ＩＤは、車両１０を識別する車両識別情報の一例である。ユーザＩＤは、ユーザを識別するユーザ識別情報の一例である。 <Vehicle information>
The vehicle information D11 is information about the vehicle 10 . For example, the vehicle information D11 includes a vehicle ID set for the vehicle 10, a user ID set for the user who owns the vehicle 10, and vehicle performance information indicating vehicle performance. The vehicle ID is an example of vehicle identification information that identifies the vehicle 10 . A user ID is an example of user identification information that identifies a user.

〈車両状態情報〉
車両状態情報Ｄ１２は、車両１０の状態を示す。例えば、車両状態情報Ｄ１２は、車両位置情報、車両通信情報、車両電源情報、車両電池残量情報、車両充電情報などを含む。車両位置情報は、車両１０の位置（緯度および経度）を示す。車両位置情報は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）により取得可能である。車両通信情報は、車両１０の通信状態を示す。車両電源情報は、車両１０の電源の状態を示す。例えば、車両電源情報は、イグニッション電源のオンオフ、アクセサリ電源のオンオフなどを示す。車両電池残量情報は、車両１０に搭載された電池（図示省略）の残量を示す。車両充電情報は、充電設備（図示省略）において車両１０が充電中であるか否かを示す。 <Vehicle status information>
The vehicle state information D12 indicates the state of the vehicle 10. FIG. For example, the vehicle state information D12 includes vehicle position information, vehicle communication information, vehicle power supply information, vehicle battery remaining amount information, vehicle charging information, and the like. The vehicle position information indicates the position (latitude and longitude) of the vehicle 10 . Vehicle position information can be acquired by GPS (Global Positioning System), for example. The vehicle communication information indicates the communication state of vehicle 10 . The vehicle power supply information indicates the state of the power supply of the vehicle 10 . For example, the vehicle power information indicates whether the ignition power is on/off, the accessory power is on/off, and the like. The vehicle battery remaining amount information indicates the remaining amount of a battery (not shown) mounted on the vehicle 10 . The vehicle charging information indicates whether or not the vehicle 10 is being charged at a charging facility (not shown).

〈走行履歴情報〉
走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の走行履歴を示す情報である。例えば、走行履歴情報Ｄ１３は、車両１０の位置と日時とを関連付けて示す。 <Driving history information>
The travel history information D<b>13 is information indicating the travel history of the vehicle 10 . For example, the travel history information D13 indicates the position of the vehicle 10 and the date and time in association with each other.

〈演算装置情報〉
演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に関する情報である。例えば、演算装置情報Ｄ１４は、演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、演算装置１０５を搭載する車両１０に設定された車両ＩＤ、演算装置１０５の性能を示す演算装置性能情報などを含む。演算装置ＩＤは、演算装置１０５を識別する演算装置識別情報の一例である。演算装置性能情報に示される演算装置１０５の性能には、演算装置１０５の計算能力（具体的には最大計算能力）を示す計算能力、演算装置１０５におけるＣＰＵとＧＰＵとの比率などが含まれる。なお、演算装置１０５の計算能力は、演算装置１０５が単位時間当たりに計算することができるデータ量である。 <Computing device information>
The computing device information D<b>14 is information about the computing device 105 . For example, arithmetic device information D14 includes arithmetic device ID set to arithmetic device 105, vehicle ID set to vehicle 10 in which arithmetic device 105 is mounted, arithmetic device performance information indicating performance of arithmetic device 105, and the like. The arithmetic device ID is an example of arithmetic device identification information that identifies the arithmetic device 105 . The performance of the arithmetic device 105 indicated by the arithmetic device performance information includes the computing power indicating the computing power (specifically, the maximum computing power) of the computing device 105, the ratio between the CPU and the GPU in the computing device 105, and the like. The calculation capacity of the arithmetic device 105 is the amount of data that the arithmetic device 105 can calculate per unit time.

〈走行スケジュール情報〉
走行スケジュール情報Ｄ１５は、演算装置１０５の利用スケジュールを示す情報である。例えば、スケジュール情報は、演算装置１０５を走行制御に用いる日時を示す。スケジュール情報には、演算装置１０５を走行制御に利用しない日時が示されていてもよい。スケジュール情報は、入力部１０１から入力されてもよいし、ユーザ端末２０から入力されてもよい。また、スケジュール情報は、走行履歴情報Ｄ１３に基づいて推定された走行スケジュールを示すものであってもよい。 <Travel schedule information>
The travel schedule information D15 is information indicating a usage schedule of the arithmetic device 105 . For example, the schedule information indicates the date and time when the computing device 105 is used for travel control. The schedule information may indicate dates and times when the computing device 105 is not used for travel control. The schedule information may be input from the input unit 101 or may be input from the user terminal 20 . Also, the schedule information may indicate a travel schedule estimated based on the travel history information D13.

（ユーザ端末の構成）
ユーザ端末２０は、ユーザに所有される端末機器である。ユーザは、ユーザ端末２０を操作して各種の機能を利用する。また、ユーザは、ユーザ端末２０を持ち運ぶことができる。このようなユーザ端末２０の例としては、スマートフォン、タブレット、ラップトップ型パーソナルコンピュータなどが挙げられる。 (Configuration of user terminal)
The user terminal 20 is terminal equipment owned by a user. A user operates the user terminal 20 to use various functions. Also, the user can carry the user terminal 20 around. Examples of such user terminals 20 include smartphones, tablets, laptop personal computers, and the like.

図４に示すように、ユーザ端末２０は、入力部２０１と、出力部２０２と、通信部２０３と、記憶部２０４と、制御部２０５とを備える。 As shown in FIG. 4 , the user terminal 20 includes an input section 201 , an output section 202 , a communication section 203 , a storage section 204 and a control section 205 .

入力部２０１は、情報やデータを入力する。入力部２０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。例えば、ユーザは、操作部を操作して、車両１０のナビゲーションシステムにアクセスすることで、目的地の予約登録が可能である。入力部１０１に入力された情報は、演算装置１０５に送られる。 The input unit 201 inputs information and data. Examples of the input unit 201 include an operation unit that inputs information corresponding to an operation by being operated, a camera that inputs an image representing information, a microphone that inputs sound representing information, and the like. For example, the user can register a reservation for a destination by operating the operation unit and accessing the navigation system of the vehicle 10 . Information input to the input unit 101 is sent to the arithmetic unit 105 .

出力部２０２は、情報やデータを出力する。出力部２０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 202 outputs information and data. Examples of the output unit 202 include a display unit that outputs an image representing information, a speaker that outputs sound representing information, and the like.

通信部２０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部２０５に送られる。 The communication unit 203 transmits and receives information and data. Information and data received by the communication unit 303 are sent to the control unit 205 .

記憶部２０４は、情報やデータを記憶する。 The storage unit 204 stores information and data.

制御部２０５は、ユーザ端末２０の各部を制御する。制御部２０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The control unit 205 controls each unit of the user terminal 20 . The control unit 205 has a processor, memory, and the like. The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating processing results of the processor, and the like.

この例では、記憶部２０４は、端末情報Ｄ２１と、端末状態情報Ｄ２２と、スケジュール情報Ｄ２３とを記憶する。 In this example, the storage unit 204 stores terminal information D21, terminal state information D22, and schedule information D23.

〈端末情報〉
端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に関する情報である。例えば、端末情報Ｄ２１は、ユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤ、ユーザ端末２０の性能を示すユーザ端末性能情報などを含む。ユーザ端末ＩＤは、ユーザ端末２０を識別するユーザ端末識別情報の一例である。 <Device information>
The terminal information D<b>21 is information about the user terminal 20 . For example, the terminal information D21 includes a user terminal ID set in the user terminal 20, user terminal performance information indicating the performance of the user terminal 20, and the like. The user terminal ID is an example of user terminal identification information that identifies the user terminal 20 .

〈端末状態情報〉
端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の状態を示す情報である。端末状態情報Ｄ２２は、ユーザ端末２０の位置を示すユーザ端末位置情報、ユーザ端末２０の通信状態を示すユーザ端末通信状態情報などを含む。 <Terminal status information>
The terminal state information D22 is information indicating the state of the user terminal 20. FIG. The terminal state information D22 includes user terminal position information indicating the position of the user terminal 20, user terminal communication state information indicating the communication state of the user terminal 20, and the like.

〈スケジュール情報〉
スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０を所有するユーザの行動履歴および行動予定を示す。例えば、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザの位置と滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。なお、スケジュール情報Ｄ２３は、ユーザ端末２０に搭載されたスケジュール機能により取得可能である。具体的には、ユーザがスケジュール機能を利用して自身の行動履歴および行動予定をユーザ端末２０に入力することで、そのユーザの行動履歴および行動予定を示すスケジュール情報Ｄ２３が得られる。スケジュール情報Ｄ２３には、車両１０を走行させるスケジュールが含まれている。 <Schedule information>
The schedule information D<b>23 indicates the action history and action schedule of the user who owns the user terminal 20 . For example, the schedule information D23 indicates the location of the user and the period of stay (or planned period of stay) in association with each other. Note that the schedule information D23 can be obtained by the schedule function installed in the user terminal 20. FIG. Specifically, the user uses the schedule function to input his or her own action history and action schedule into the user terminal 20, thereby obtaining schedule information D23 indicating the user's action history and action schedule. The schedule information D23 includes a schedule for running the vehicle 10 .

（クライアントサーバの構成）
クライアントサーバ３０は、クライアントにより所有される。クライアントは、ジョブデータの計算を依頼する。このようなクライアントの例としては、企業、研究機関、教育機関などが挙げられる。 (Client-server configuration)
The client server 30 is owned by the client. The client requests calculation of job data. Examples of such clients include companies, research institutes, and educational institutions.

図５に示すように、クライアントサーバ３０は、入力部３０１と、出力部３０２と、通信部３０３と、記憶部３０４と、制御部３０５とを備える。 As shown in FIG. 5 , the client server 30 includes an input section 301 , an output section 302 , a communication section 303 , a storage section 304 and a control section 305 .

入力部３０１は、情報やデータを入力する。入力部３０１の例としては、操作されることで操作に応じた情報を入力する操作部、情報を示す画像を入力するカメラ、情報を示す音声を入力するマイクロフォンなどが挙げられる。入力部３０１に入力された情報やデータは、制御部３０５に送られる。 The input unit 301 inputs information and data. Examples of the input unit 301 include an operation unit that inputs information according to an operation when operated, a camera that inputs an image representing information, a microphone that inputs sound representing information, and the like. Information and data input to the input unit 301 are sent to the control unit 305 .

出力部３０２は、情報やデータを出力する。出力部３０２の例としては、情報を示す画像を出力する表示部、情報を示す音声を出力するスピーカなどが挙げられる。 The output unit 302 outputs information and data. Examples of the output unit 302 include a display unit that outputs an image representing information, a speaker that outputs sound representing information, and the like.

通信部３０３は、情報やデータを送受信する。通信部３０３により受信された情報やデータは、制御部３０５に送られる。 The communication unit 303 transmits and receives information and data. Information and data received by the communication unit 303 are sent to the control unit 305 .

記憶部３０４は、情報やデータを記憶する。 The storage unit 304 stores information and data.

制御部３０５は、クライアントサーバ３０の各部を制御する。制御部３０５は、プロセッサ、メモリなどを有する。メモリは、プロセッサを動作させるためのプログラム、プロセッサの処理結果を示す情報やデータなどを記憶する。 The control unit 305 controls each unit of the client server 30 . The control unit 305 has a processor, memory, and the like. The memory stores programs for operating the processor, information and data indicating processing results of the processor, and the like.

この例では、記憶部３０４は、クライアント情報Ｄ３１と、ジョブデータＤ１とを記憶する。 In this example, the storage unit 304 stores client information D31 and job data D1.

〈クライアント情報〉
クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに関する情報である。クライアント情報Ｄ３１は、クライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、担当者名、住所、電話番号などを含む。クライアントＩＤは、クライアントを識別するクライアント識別情報の一例である。クライアントサーバＩＤは、クライアントサーバ３０を識別するクライアントサーバ識別情報の一例である。 <Client information>
The client information D31 is information about the client. The client information D31 includes the client ID set to the client, the client server ID set to the client server 30 owned by the client, the name of the person in charge, the address, the telephone number, and the like. A client ID is an example of client identification information that identifies a client. The client server ID is an example of client server identification information that identifies the client server 30 .

〈ジョブデータ〉
ジョブデータＤ１は、ジョブに対応するデータであり、ジョブの実施のために処理されるデータである。 <Job data>
The job data D1 is data corresponding to a job, and is data processed for execution of the job.

なお、ジョブデータＤ１は、計算タイプにより分類可能である。計算タイプの例としては、ＣＰＵ系の計算タイプ、ＧＰＵ系の計算タイプなどが挙げられる。ＣＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、シミュレーション計算など、条件分岐の多い複雑な計算が要求される傾向にある。ＧＰＵ系の計算タイプのジョブデータＤ１では、画像処理や機械学習など、膨大な量の単純計算が要求される傾向にある。 Note that the job data D1 can be classified by calculation type. Examples of the calculation type include a CPU-based calculation type, a GPU-based calculation type, and the like. The CPU-based calculation type job data D1 tends to require complex calculations with many conditional branches, such as simulation calculations. GPU-based calculation type job data D1 tends to require a huge amount of simple calculations such as image processing and machine learning.

また、ジョブデータＤ１は、ジョブの処理条件により分類可能である。処理条件の例としては、常時通信が要求される処理条件、常時通信が要求されない処理条件などが挙げられる。常時通信が要求される処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算資源（つまり演算装置１０５）が常に通信可能であることが要求される。常時通信が要求されない処理条件のジョブデータＤ１では、グリッドコンピューティング処理において演算資源が常に通信可能であることが要求されない。 Further, the job data D1 can be classified according to job processing conditions. Examples of processing conditions include processing conditions that require constant communication, processing conditions that do not require constant communication, and the like. The job data D1, which has a processing condition that requires constant communication, requires that the computing resources (that is, the computing device 105) can always communicate in the grid computing process. Job data D1 with processing conditions that do not require constant communication does not require computational resources to always be able to communicate in grid computing processing.

なお、記憶部３０４には、ジョブに関するジョブ情報が記憶されてもよい。ジョブ情報は、ジョブの名称を示すジョブ名称情報、ジョブの内容を説明するジョブ内容情報、ジョブに対応するジョブデータに関するジョブデータ情報、ジョブの納期を示すジョブ納期情報などを含む。ジョブデータ情報は、ジョブデータの計算タイプ、処理条件、必要計算能力などを示す。 Note that the storage unit 304 may store job information about jobs. The job information includes job name information indicating the name of the job, job content information describing the content of the job, job data information regarding job data corresponding to the job, job delivery date information indicating the delivery date of the job, and the like. The job data information indicates the calculation type of job data, processing conditions, required calculation capacity, and the like.

（施設サーバの構成）
施設サーバ４０は、施設により所有される。施設の例としては、ユーザの職場、競技場、劇場、映画館、スーパーマーケット、レストラン、宿泊施設、チケット販売施設などが挙げられる。ユーザは、来訪予約が必要な施設については、ユーザ端末２０を介して施設への来訪予約を行うことができる。 (Configuration of facility server)
The facility server 40 is owned by the facility. Examples of facilities include users' workplaces, stadiums, theaters, movie theaters, supermarkets, restaurants, lodging facilities, ticket sales facilities, and the like. The user can make a visit reservation to the facility via the user terminal 20 for the facility that requires a visit reservation.

図６に示すように、施設サーバ４０は、入力部４０１と、出力部４０２と、通信部４０３と、記憶部４０４と、制御部４０５とを備える。施設サーバ４０の入力部４０１、出力部４０２、通信部４０３、記憶部４０４、制御部４０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。 As shown in FIG. 6 , facility server 40 includes input unit 401 , output unit 402 , communication unit 403 , storage unit 404 , and control unit 405 . The configuration of the input unit 401, the output unit 402, the communication unit 403, the storage unit 404, and the control unit 405 of the facility server 40 is the same as that of the input unit 301, the output unit 302, the communication unit 303, the storage unit 304, and the control unit 305 of the client server 30. is the same as the configuration of

この例では、記憶部４０４は、施設情報Ｄ４１と、施設利用情報Ｄ４２とを記憶する。 In this example, the storage unit 404 stores facility information D41 and facility usage information D42.

〈施設情報〉
施設情報Ｄ４１は、施設に関する情報である。施設情報Ｄ４１は、施設に設定された施設ＩＤ、施設により所有される施設サーバ４０に設定された施設サーバＩＤ、施設の位置（緯度および経度）を示す施設位置情報、担当者名、住所、電話番号などを含む。施設ＩＤは、施設を識別する施設識別情報の一例である。施設サーバＩＤは、施設サーバ４０を識別する施設サーバ識別情報の一例である。 <Facility information>
The facility information D41 is information about facilities. The facility information D41 includes the facility ID set for the facility, the facility server ID set for the facility server 40 owned by the facility, facility location information indicating the location of the facility (latitude and longitude), the name of the person in charge, the address, and the telephone number. Including numbers, etc. A facility ID is an example of facility identification information that identifies a facility. The facility server ID is an example of facility server identification information that identifies the facility server 40 .

〈施設利用情報〉
施設利用情報Ｄ４２は、施設の利用状況（利用履歴および利用予定）を示す。具体的には、施設利用情報Ｄ４２は、施設を利用するユーザと滞在期間（または滞在予定期間）とを関連付けて示す。 <Facility usage information>
The facility usage information D42 indicates the facility usage status (usage history and usage schedule). Specifically, the facility usage information D42 indicates the user who uses the facility and the period of stay (or planned period of stay) in association with each other.

（管理サーバの構成）
管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングが構成されるシステム１の運営を管理する。管理サーバ５０は、システム１を運営する事業者により所有される。 (Management server configuration)
The management server 50 manages the operation of the system 1 in which grid computing is configured. The management server 50 is owned by an operator who operates the system 1 .

図７に示すように、管理サーバ５０は、入力部５０１と、出力部５０２と、通信部５０３と、記憶部５０４と、制御部５０５とを備える。管理サーバ５０の入力部５０１、出力部５０２、通信部５０３、記憶部５０４、制御部５０５の構成は、クライアントサーバ３０の入力部３０１、出力部３０２、通信部３０３、記憶部３０４、制御部３０５の構成と同様である。後述する制御部５０５の処理は、該制御部５０５を構成するプロセッサが、該制御部５０５のメモリに格納されたプログラムやデータを利用して実行される。 As shown in FIG. 7 , the management server 50 includes an input section 501 , an output section 502 , a communication section 503 , a storage section 504 and a control section 505 . The configuration of the input unit 501, the output unit 502, the communication unit 503, the storage unit 504, and the control unit 505 of the management server 50 is the same as that of the input unit 301, output unit 302, communication unit 303, storage unit 304, and control unit 305 of the client server 30. is the same as the configuration of Processing of the control unit 505 , which will be described later, is executed by a processor configuring the control unit 505 using programs and data stored in the memory of the control unit 505 .

この例では、記憶部５０４は、ユーザテーブルＤ５１と、演算装置テーブルＤ５２と、クライアントテーブルＤ５３と、ジョブテーブルＤ５４と、リソーステーブルＤ５５と、マッチングテーブルＤ５６と、ジョブデータＤ１と、計算結果データＤ２とを記憶する。 In this example, the storage unit 504 stores a user table D51, a computing device table D52, a client table D53, a job table D54, a resource table D55, a matching table D56, job data D1, and calculation result data D2. memorize

〈ユーザテーブル〉
ユーザテーブルＤ５１は、ユーザを管理するためのテーブルである。ユーザテーブルＤ５１には、ユーザ毎に、そのユーザに設定されたユーザＩＤ、そのユーザにより所有される車両１０に設定された車両ＩＤ、そのユーザにより所有される演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、そのユーザにより所有されるユーザ端末２０に設定されたユーザ端末ＩＤなどが登録される。 <User table>
The user table D51 is a table for managing users. The user table D51 contains, for each user, a user ID set to the user, a vehicle ID set to the vehicle 10 owned by the user, and a computing device ID set to the computing device 105 owned by the user. , a user terminal ID set in the user terminal 20 owned by the user, and the like are registered.

〈演算装置テーブル〉
演算装置テーブルＤ５２は、演算装置１０５を管理するためのテーブルである。演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤ、その演算装置１０５を所有するユーザに設定されたユーザＩＤ、その演算装置１０５が搭載される車両１０に設定された車両ＩＤなどが登録される。 <Arithmetic unit table>
The arithmetic device table D52 is a table for managing the arithmetic device 105. FIG. In the arithmetic device table D52, for each arithmetic device 105, the arithmetic device ID set to the arithmetic device 105, the user ID set to the user who owns the arithmetic device 105, and the vehicle 10 in which the arithmetic device 105 is mounted. is registered.

また、演算装置テーブルＤ５２には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５の性能（計算能力やＣＰＵとＧＰＵの比率など）、その演算装置１０５の稼働状況（稼働履歴および稼働予定）などが登録される。言い換えると、演算装置テーブルＤ５２は、複数の演算装置１０５の各々の稼働状況を示す稼働状況情報Ｄ５と、複数の演算装置１０５の各々の性能を示す性能情報Ｄ６とを含む。性能情報Ｄ６は、複数の演算装置１０５の各々の計算能力を示す計算能力情報Ｄ７を含む。 Further, in the arithmetic device table D52, performance of the arithmetic device 105 (calculation capacity, ratio of CPU and GPU, etc.), operation status (operation history and operation schedule) of the arithmetic device 105, etc. are registered for each arithmetic device 105. be done. In other words, the computing device table D52 includes operating status information D5 indicating the operating status of each of the plurality of computing devices 105 and performance information D6 indicating the performance of each of the plurality of computing devices 105. FIG. The performance information D6 includes computational capacity information D7 indicating computational capacity of each of the plurality of arithmetic units 105 .

〈クライアントテーブル〉
クライアントテーブルＤ５３は、クライアントを管理するためのテーブルである。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、そのクライアントに設定されたクライアントＩＤ、クライアントにより所有されるクライアントサーバ３０に設定されたクライアントサーバＩＤ、そのクライアントの担当者名、住所、電話番号などが登録される。クライアントテーブルＤ５３には、クライアント毎に、グリッドコンピューティングの利用履歴が記録されている。 <Client table>
The client table D53 is a table for managing clients. In the client table D53, for each client, a client ID set to the client, a client server ID set to the client server 30 owned by the client, the name of the person in charge of the client, an address, a telephone number, etc. are registered. be. The client table D53 records the usage history of grid computing for each client.

〈ジョブテーブル〉
ジョブテーブルＤ５４は、クライアントから依頼されたジョブを管理するためのテーブルである。ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブを依頼したクライアントに設定されたクライアントＩＤ、そのジョブの名称および内容などが登録される。また、ジョブテーブルＤ５４には、ジョブ毎に、そのジョブに対応するジョブデータの計算タイプおよび処理条件、そのジョブデータの計算に必要となる計算能力である必要計算能力、そのジョブに設定された納期などが登録される。 <Job table>
The job table D54 is a table for managing jobs requested by clients. In the job table D54, for each job, the reception number set for the job, the client ID set for the client who requested the job, the name and contents of the job, and the like are registered. In addition, the job table D54 contains, for each job, calculation type and processing conditions of job data corresponding to the job, required calculation capacity which is the calculation capacity required for calculation of the job data, and delivery date set for the job. etc. are registered.

〈リソーステーブル〉
リソーステーブルＤ５５は、グリッドコンピューティング処理における計算能力を管理するためのテーブルである。具体的には、リソーステーブルＤ５５は、演算資源の推定計算能力に関する計算能力情報を管理するためのテーブルである。リソーステーブルＤ５５には、演算装置１０５毎に、その演算装置１０５に設定された演算装置ＩＤが登録されている。 <Resource table>
The resource table D55 is a table for managing computing power in grid computing processing. Specifically, the resource table D55 is a table for managing computational capacity information regarding the estimated computational capacity of computational resources. In the resource table D55, for each arithmetic device 105, the arithmetic device ID set for that arithmetic device 105 is registered.

〈マッチングテーブル〉
マッチングテーブルＤ５６は、ジョブとグリッドコンピューティングとをマッチングするマッチング処理の結果を管理するためのテーブルである。マッチングテーブルＤ５６には、ジョブ毎に、そのジョブに設定された受付番号、そのジョブに対応するジョブデータ、マッチング処理によりそのジョブデータに対して割り当てられた演算資源を構成する各演算装置１０５にそれぞれ設定された演算装置ＩＤなどが登録される。 <Matching table>
The matching table D56 is a table for managing results of matching processing for matching jobs and grid computing. In the matching table D56, for each job, the reception number set for the job, the job data corresponding to the job, and the processing resources allocated to the job data by the matching process are stored in each computing device 105, respectively. The set arithmetic device ID and the like are registered.

〈ジョブデータ〉
記憶部５０４に記憶されるジョブデータＤ１は、受け付けられたジョブデータＤ１である。 <Job data>
Job data D1 stored in storage unit 504 is accepted job data D1.

〈計算結果データ〉
記憶部５０４に記憶される計算結果データＤ２は、グリッドコンピューティング処理により計算された計算結果情報であり、その計算の結果を示す。 <Calculation result data>
The calculation result data D2 stored in the storage unit 504 is calculation result information calculated by grid computing processing, and indicates the result of the calculation.

（グリッドコンピューティング処理）
次に、図８を参照して、グリッドコンピューティング処理について説明する。グリッドコンピューティング処理では、複数の演算装置１０５のうち利用可能な演算装置１０５にジョブデータＤ１を処理させる。制御部５０５は、マッチング処理の完了後に、以下の処理を行う。 (Grid computing processing)
Next, grid computing processing will be described with reference to FIG. In the grid computing process, the available computing device 105 among the plurality of computing devices 105 is caused to process the job data D1. After completing the matching process, the control unit 505 performs the following process.

まず、ステップＳ１１において、制御部５０５は、マッチングテーブルＤ５６を参照し、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１を、マッチング処理においてそのジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５に分配する。具体的には、制御部５０５は、ジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５の各々に、そのジョブデータＤ１の一部を送信する。これにより、ジョブデータＤ１は、そのジョブデータＤ１に割り当てられた演算装置１０５により並列処理される。 First, in step S11, the control unit 505 refers to the matching table D56 and distributes the job data D1 to be subjected to the grid computing process to the arithmetic units 105 assigned to the job data D1 in the matching process. Specifically, the control unit 505 transmits part of the job data D1 to each of the arithmetic units 105 assigned to the job data D1. As a result, the job data D1 is processed in parallel by the arithmetic unit 105 assigned to the job data D1.

次に、ステップＳ１２において、各演算装置１０５は、その演算装置１０５に送信されたデータ（ジョブデータＤ１の一部）の計算が完了すると、その計算により得られた部分計算結果データを管理サーバ５０に送信する。管理サーバ５０の制御部５０５は、演算装置１０５から送信された部分計算結果データを受信し、その部分計算結果データを記憶部５０４に記憶する。 Next, in step S12, each computing device 105 completes the calculation of the data (a part of the job data D1) transmitted to the computing device 105, and transmits the partial calculation result data obtained by the calculation to the management server 50. Send to The control unit 505 of the management server 50 receives the partial calculation result data transmitted from the arithmetic device 105 and stores the partial calculation result data in the storage unit 504 .

次いで、ステップＳ１３において、制御部５０５は、ステップＳ１１においてジョブデータＤ１が分配された演算装置１０５の全てが計算を完了したか否かを判定する。制御部５０５は、演算装置１０５の全てが計算を完了しているときには、ステップＳ１４に進み、少なくとも一部の演算装置１０５の計算が完了していないときには、ステップＳ１２の処理が行われる。 Next, in step S13, the control unit 505 determines whether or not all the arithmetic devices 105 to which the job data D1 was distributed in step S11 have completed calculation. The control unit 505 proceeds to step S14 when all of the arithmetic units 105 have completed the calculation, and proceeds to step S12 when at least some of the arithmetic units 105 have not completed the calculation.

前記ステップＳ１４では、制御部５０５は、記憶部５０４に記憶された部分計算結果データを結合することで、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１に対応する計算結果データＤ２（ジョブデータＤ１の計算の結果を示す計算結果データＤ２）を生成する。そして、制御部５０５は、グリッドコンピューティング処理の対象となるジョブデータＤ１に対応する計算結果データＤ２を、そのジョブデータＤ１の計算を依頼したクライアントのクライアントサーバ３０に送信する。 In step S14, the control unit 505 combines the partial calculation result data stored in the storage unit 504, thereby calculating the calculation result data D2 corresponding to the job data D1 to be subjected to the grid computing process. Calculation result data D2) representing the result of the calculation is generated. Then, the control unit 505 transmits the calculation result data D2 corresponding to the job data D1 to be subjected to grid computing processing to the client server 30 of the client that requested the calculation of the job data D1.

そして、ステップＳ１５において、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して、システム１を運営する事業者から報酬が付与される。ユーザに付与される報酬の例としては、システム１において利用可能なポイント、仮想通貨、商品の割引特典などが挙げられる。例えば、管理サーバ５０の制御部５０５は、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を行う。報酬を付与するための処理の例としては、ユーザに設定された「ユーザＩＤ」とシステム１において利用可能な「ポイント」（または仮想通貨）とを関連付けてユーザテーブルＤ５１に登録する処理、ユーザにより所有されるユーザ端末２０に商品の割引特典を示す情報を送信する処理などが挙げられる。 Then, in step S<b>15 , the operator who operates the system 1 rewards the user who has provided the computing power of the arithmetic device 105 to the grid computing process. Examples of rewards given to the user include points that can be used in the system 1, virtual currency, discount benefits for products, and the like. For example, the control unit 505 of the management server 50 performs processing for rewarding users who have provided the computing power of the arithmetic device 105 for grid computing processing. Examples of processing for giving rewards include processing for associating the “user ID” set for the user with “points” (or virtual currency) that can be used in the system 1 and registering them in the user table D51; For example, a process of transmitting information indicating a discount benefit of a product to the owned user terminal 20, or the like.

また、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して、クライアントから報酬が付与されてもよい。例えば、クライアントサーバ３０の制御部３０５は、グリッドコンピューティング処理に演算装置１０５の計算能力を提供したユーザに対して報酬を付与するための処理を実行してもよい。 Also, a reward may be provided by the client to the user who has contributed the computing power of the computing device 105 to the grid computing process. For example, the control unit 305 of the client server 30 may execute processing for rewarding the user who has provided the computing power of the computing device 105 to grid computing processing.

（グリッドコンピューティングでの車両の処理）
前述のようなグリッドコンピューティング処理を正常に完了させるためには、車両１０の演算装置１０５が演算資源として安定して供給されていること、すなわち、各車両１０が安定してジョブの演算処理を実行可能であることが必要である。演算装置１０５は、記憶部１０４に記憶された走行スケジュール情報Ｄ１５や、ユーザ端末２０から取得したスケジュール情報Ｄ２３に基づいて、車両１０が停車される時間帯を推定することができる。つまり、演算装置１０５は、自身をグリッドコンピューティングの演算資源として供給可能な時間帯（グリッドコンピューティングに参加可能な時間帯）を予めスケジューリングすることができる。 (Processing of vehicles in grid computing)
In order to normally complete the grid computing processing as described above, the computing devices 105 of the vehicles 10 must be stably supplied as computing resources, that is, each vehicle 10 must be able to stably perform the computing processing of the job. It must be executable. Arithmetic device 105 can estimate the time zone in which vehicle 10 is stopped based on travel schedule information D15 stored in storage unit 104 and schedule information D23 acquired from user terminal 20 . In other words, the computing device 105 can schedule in advance a time slot during which it can be supplied as a computing resource for grid computing (a time slot during which it can participate in grid computing).

しかしながら、演算装置１０５がグリッドコンピューティングに参加可能な時間帯と推定している時間帯であっても、ユーザが買い物に出かけたり、職場に移動したりと、突発的に車両１０を走行させることがある。このため、演算装置１０５は、グリッドコンピューティングにおいて与えられたジョブの演算処理を実行している途中で、自身を走行制御に利用しなければならなくなる。このときには、演算装置１０５は、ジョブを中止せざるを得ないため、グリッドコンピューティング処理が正常に完了しないおそれがある。 However, even during a time period estimated by the computing device 105 as a time period during which participation in grid computing is possible, the user may suddenly run the vehicle 10, such as when the user goes shopping or moves to work. There is Therefore, the arithmetic unit 105 has to use itself for travel control while executing arithmetic processing of a given job in grid computing. At this time, the computing device 105 has no choice but to cancel the job, so there is a risk that the grid computing process will not be completed normally.

そこで、本実施形態１では、システム１の管理サーバ５０は、グリッドコンピューティングに参加中の各車両１０について、該各車両１０がジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであるか、またはジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであるかを推定する推定処理を行う。そして、管理サーバ５０は、各車両１０のうちの特定車両１０ａが不安定モードであると推定したときには、特定車両１０ａを稼働するタイミングを遅らせるようにユーザに要請する遅延要請処理を行う。尚、特定車両１０ａとは、グリッドコンピューティングを構成する複数の車両１０のうちの１つの車両であり、グリッドコンピューティングを構成する全ての車両１０が特定車両１０ａとなり得る。 Therefore, in the first embodiment, the management server 50 of the system 1 determines whether each vehicle 10 participating in grid computing is in a stable mode in which each vehicle 10 can stably execute job arithmetic processing, Alternatively, an estimation process is performed to estimate whether the mode is an unstable mode that may stop the arithmetic processing of the job. Then, when the management server 50 estimates that the specific vehicle 10a among the vehicles 10 is in the unstable mode, the management server 50 performs delay request processing for requesting the user to delay the timing of operating the specific vehicle 10a. The specific vehicle 10a is one of a plurality of vehicles 10 that constitute grid computing, and all the vehicles 10 that constitute grid computing can be the specific vehicle 10a.

尚、「車両を稼働する」とは、特定車両を走行可能な状態にすることを意味しており、例えば、イグニッションや電源をオン状態にすることを意味する。つまり、「稼働するタイミングを遅らせる」とは、イグニッションや電源をオンの状態にするタイミングを遅らせることを意味しており、ユーザが単に車両に搭乗するためにドアのロックを解除するような場合は「車両を稼働する」場合に含まれない。 It should be noted that "activating a vehicle" means making a specific vehicle operable, for example, turning on the ignition or the power supply. In other words, "delaying the timing of operation" means delaying the timing of turning on the ignition or power supply, and when the user simply unlocks the door to get into the vehicle, It is not included in the case of "operating the vehicle".

図９は、管理サーバ５０が推定処理を実行するための機能を構成する機能ブロックを示す。 FIG. 9 shows functional blocks constituting functions for the management server 50 to execute the estimation process.

管理サーバ５０は、特定車両１０ａのユーザが、該特定車両１０ａの停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間ｔａを推定するユーザ到達時間推定モジュール５５１を有する。ユーザ到達時間推定モジュール５５１には、特定車両１０ａの、車外カメラ１２１、キー検知センサ１２２、および位置検出モジュール１６２からの情報が入力される。ユーザ到達時間推定モジュール５５１には、記憶部１４から走行履歴情報Ｄ１３が入力される。 The management server 50 has a user arrival time estimation module 551 for estimating a user arrival time t a , which is the time required for the user of the specific vehicle 10a to reach the stop position of the specific vehicle 10a. Information from the exterior camera 121, the key detection sensor 122, and the position detection module 162 of the specific vehicle 10a is input to the user arrival time estimation module 551. FIG. The travel history information D<b>13 is input from the storage unit 14 to the user arrival time estimation module 551 .

車外カメラ１２１は、特定車両１０ａの周囲３６０度を撮影可能なように、特定車両１０ａに複数配置されている。 A plurality of exterior cameras 121 are arranged on the specific vehicle 10a so as to be able to photograph 360 degrees around the specific vehicle 10a.

キー検知センサ１２２は、特定車両１０ａのユーザが所有するキーレスキーやスマートキー（登録商標）と通信して、キーレスキー等の位置を検知する。 The key detection sensor 122 communicates with a keyless key or smart key (registered trademark) owned by the user of the specific vehicle 10a to detect the position of the keyless key or the like.

位置検出モジュール１６２は、特定車両１０ａのユーザが所有するユーザ端末２０と通信して、ユーザ端末２０の位置を検出するモジュールである。位置検出モジュール１６２は、例えば、ユーザ端末２０に搭載されたＧＰＳセンサを利用して、ユーザ端末２０の位置を検出する。 The position detection module 162 is a module that detects the position of the user terminal 20 by communicating with the user terminal 20 owned by the user of the specific vehicle 10a. The position detection module 162 detects the position of the user terminal 20 using, for example, a GPS sensor mounted on the user terminal 20 .

ユーザ到達時間推定モジュール５５１は、特定車両１０ａの車外カメラ１２１、キー検知センサ１２２、および位置検出モジュール１６２からの検出結果に基づいて、特定車両１０ａとユーザとの間の距離を推定する。ユーザ到達時間推定モジュール５５１は、推定距離から該推定距離の時間変化（つまりユーザの移動速度）を推定する。そして、推定距離およびユーザの移動速度から、ユーザ到達時間ｔａを推定する。尚、車外カメラ１２１、キー検知センサ１２２、および位置検出モジュール１６２から情報を取得するのが困難であるときには、ユーザ到達時間推定モジュール５５１は、特定車両１０ａの停車位置及び走行履歴情報Ｄ１３からユーザ到達時間ｔａを推定する。 The user arrival time estimation module 551 estimates the distance between the specific vehicle 10a and the user based on the detection results from the exterior camera 121, the key detection sensor 122, and the position detection module 162 of the specific vehicle 10a. A user arrival time estimation module 551 estimates the time change of the estimated distance (that is, the moving speed of the user) from the estimated distance. Then, the user arrival time ta is estimated from the estimated distance and the moving speed of the user. When it is difficult to obtain information from the vehicle exterior camera 121, the key detection sensor 122, and the position detection module 162, the user arrival time estimation module 551 calculates the user arrival time from the stop position of the specific vehicle 10a and the travel history information D13. Estimate the time t a .

管理サーバ５０は、特定車両１０ａ（厳密には特定車両の演算器）がジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間ｔｊを推定するジョブ完了時間推定モジュール５５２を有する。ジョブ完了時間推定モジュール５５２は、特定車両１０ａの計算リソース管理モジュール１６６からの情報、および特定車両１０ａに割り振られたジョブデータ（以下、部分ジョブデータＤ１ａという）から、自車両（厳密には自車両の演算器）がジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間ｔｊを推定する。 The management server 50 has a job completion time estimation module 552 for estimating the job completion time tj , which is the time until the specific vehicle 10a (strictly speaking, the computer of the specific vehicle) completes the job calculation. The job completion time estimating module 552 calculates own vehicle (strictly speaking, own vehicle ) estimate the job completion time tj , which is the time until the job calculation is completed.

計算リソース管理モジュール１６６は、自車両の演算器における現在の計算リソース、言い換えると、現在の計算能力を管理するモジュールである。計算リソース管理モジュール１６６からは、演算器の現在の計算能力に関する情報が安定度推定モジュール１６３に入力される。 The computational resource management module 166 is a module that manages the current computational resource, in other words, the current computational capacity of the computing unit of the host vehicle. From the computational resource management module 166 , information regarding the current computational capacity of the calculator is input to the stability estimation module 163 .

ジョブ完了時間推定モジュール５５２は、計算リソース管理モジュール１６６から取得した現在の演算器の計算能力により部分ジョブデータＤａ１の演算処理を行った場合のジョブ完了時間ｔｊを推定する。 The job completion time estimation module 552 estimates the job completion time tj when the partial job data Da1 is processed using the current computational capacity of the computing unit obtained from the computational resource management module 166 .

管理サーバ５０は、ユーザ到達時間推定モジュール１６１から取得したユーザ到達時間ｔａと、ジョブ完了時間推定モジュール５５２とから取得したジョブ完了時間ｔｊとを比較して、特定車両１０ａが、安定モードであるか、または不安定モードであるかを推定するモード推定モジュール５５３を有する。 The management server 50 compares the user arrival time ta acquired from the user arrival time estimation module 161 and the job completion time tj acquired from the job completion time estimation module 552 to determine whether the specific vehicle 10a is in the stable mode. or an unstable mode.

モード推定モジュール５５３は、ユーザ到達時間ｔａとジョブ完了時間ｔｊとを比較して、ジョブ完了時間ｔｊがユーザ到達時間ｔａ以下であるときには、特定車両１０ａが安定モードであると推定する。一方で、モード推定モジュール５５３は、ジョブ完了時間ｔｊがユーザ到達時間ｔａよりも長いときには、特定車両１０ａが不安定モードであると推定する。 The mode estimation module 553 compares the user arrival time t a with the job completion time t j and estimates that the specific vehicle 10a is in stable mode when the job completion time t j is less than or equal to the user arrival time t a . . On the other hand, the mode estimation module 553 infers that the particular vehicle 10a is in unstable mode when the job completion time tj is longer than the user arrival time ta .

モード推定モジュール５５３により推定されたモードに関する情報は、処理実行管理モジュール５５４に送信される。 Information about the mode estimated by the mode estimation module 553 is sent to the process execution management module 554 .

処理実行管理モジュール５５４は、特定車両１０ａが安定モードであると推定されるという情報を取得したときには、該特定車両１０ａについてはスケジュールに従ってジョブの演算処理を継続させる。一方で、処理実行管理モジュール５５４は、特定車両１０ａが不安定モードであると推定されるという情報を取得したときには、ジョブ完了時間ｔｊのうちユーザ到達時間ｔａを超える時間である超過時間に応じた処理を行う。超過時間は、ジョブ完了時間ｔｊとユーザ到達時間ｔａとの差分に相当する。 When the processing execution management module 554 acquires information that the specific vehicle 10a is estimated to be in the stable mode, the processing execution management module 554 causes the specific vehicle 10a to continue the arithmetic processing of the job according to the schedule. On the other hand, when the processing execution management module 554 acquires the information that the specific vehicle 10a is estimated to be in the unstable mode, the processing execution management module 554, of the job completion time tj , during the excess time that is the time exceeding the user arrival time ta Take appropriate action. The excess time corresponds to the difference between the job completion time tj and the user arrival time ta .

処理実行管理モジュール５５４は、前記超過時間が所定時間未満であれば、特定車両１０ａのユーザに遅延要請を行う遅延要請処理を実行する。一方で、処理実行管理モジュール５５４は、前記超過時間が所定時間以上であるときには、遅延要請処理を実行せずに、特定車両１０ａで演算処理中の部分ジョブデータ１ａを、特定車両１０ａの周囲に停車しかつ同じグリッドコンピューティングに参加中の他の車両に転送する転送処理を実行する。所定時間は、ユーザに煩わしさを与えない程度の時間であり、例えば、１０分～２０分に設定されている。 The processing execution management module 554 executes delay request processing for requesting a delay to the user of the specific vehicle 10a if the excess time is less than the predetermined time. On the other hand, when the excess time is equal to or longer than the predetermined time, the process execution management module 554 does not execute the delay request process, and distributes the partial job data 1a being processed in the specific vehicle 10a around the specific vehicle 10a. Execute a transfer process to stop and transfer to another vehicle participating in the same grid computing. The predetermined time is a time that does not bother the user, and is set to 10 to 20 minutes, for example.

処理実行管理モジュール５５１は、遅延要請処理を実行するときには、通信部５０３を介して、ユーザ端末２０に遅延要請通知を送る。一方で、処理実行管理モジュール５５１は、転送処理を実行するときには、通信部５０３を介して、特定車両１０ａに前記他の車両に部分ジョブデータＤ１ａを転送するように制御信号を送信する。 The processing execution management module 551 sends a delay request notification to the user terminal 20 via the communication unit 503 when executing the delay request processing. On the other hand, when executing the transfer process, the process execution management module 551 transmits a control signal via the communication unit 503 to the specific vehicle 10a to transfer the partial job data D1a to the other vehicle.

尚、ユーザ到達時間推定モジュール５５１、ジョブ完了時間推定モジュール５５２、モード推定モジュール５５３、位置検出モジュール１６２、安定度推定モジュール１６３、通信状態管理モジュール１６４、および処理実行管理モジュール５５４は、管理サーバ５０の制御部５０５を構成するモジュールの一例である。また、位置検出モジュール１６２および計算リソース管理モジュール１６６は、特定車両１０ａの制御部１０６を構成するモジュールの一例である。 User arrival time estimation module 551 , job completion time estimation module 552 , mode estimation module 553 , position detection module 162 , stability estimation module 163 , communication state management module 164 , and process execution management module 554 are It is an example of a module that configures the control unit 505 . Also, the position detection module 162 and the computational resource management module 166 are examples of modules that constitute the control unit 106 of the specific vehicle 10a.

〈推定処理のフローチャート〉
図１０は、管理サーバ５０により実行される推定処理を例示するフローチャートである。尚、ここでは、キー検知センサ１２２等によりユーザ位置が特定できる場合について説明する。 <Flow chart of estimation processing>
FIG. 10 is a flowchart illustrating an estimation process executed by the management server 50. As shown in FIG. Here, a case where the user position can be identified by the key detection sensor 122 or the like will be described.

まず、ステップＳ２１において、管理サーバ５０は、特定車両１０ａからの各種情報を取得する。 First, in step S21, the management server 50 acquires various information from the specific vehicle 10a.

次に、ステップＳ２２において、管理サーバ５０は、特定車両１０ａのユーザの現在地を検知する。ここでは、ユーザの２次元上の位置だけでなく、高さ方向の位置、すなわち３次元上の位置が検知される。 Next, in step S22, the management server 50 detects the current location of the user of the specific vehicle 10a. Here, not only the two-dimensional position of the user but also the position in the height direction, that is, the three-dimensional position is detected.

次いで、ステップＳ２３において、管理サーバ５０は、ユーザと特定車両１０ａとの間の距離を推定する。ここでは、ユーザと特定車両１０ａとの間の直線距離が推定される。 Next, in step S23, the management server 50 estimates the distance between the user and the specific vehicle 10a. Here, the straight-line distance between the user and the specific vehicle 10a is estimated.

続いて、ステップＳ２４において、管理サーバ５０は、ユーザの移動速度を推定する。管理サーバ５０は、ユーザと特定車両１０ａとの間の距離の時間変化からユーザの移動速度を推定する。 Subsequently, in step S24, the management server 50 estimates the moving speed of the user. The management server 50 estimates the moving speed of the user from the time change of the distance between the user and the specific vehicle 10a.

次に、ステップＳ２５において、管理サーバ５０は、前記ステップＳ２３で推定した推定距離と前記ステップＳ２４で推定したユーザの移動速度とを用いて、ユーザ到達時間ｔａを推定する。 Next, in step S25, the management server 50 estimates the user arrival time ta using the estimated distance estimated in step S23 and the moving speed of the user estimated in step S24.

次いで、ステップＳ２６において、管理サーバ５０は、部分ジョブデータＤ１ａと演算器１５０の現在の計算能力とを用いて、ジョブ完了時間ｔｊを推定する。 Next, in step S26, the management server 50 estimates the job completion time tj using the partial job data D1a and the current computational capacity of the calculator 150. FIG.

続いて、ステップＳ２７において、管理サーバ５０は、ユーザ到達時間ｔａがジョブ完了時間ｔｊ以上であるか否かを判定する。管理サーバ５０は、ユーザ到達時間ｔａがジョブ完了時間ｔｊ以上であるＹＥＳのときには、ステップＳ２８に進む。一方で、制御部１０６は、ユーザ到達時間ｔａがジョブ完了時間ｔｊ未満であるＹＥＳのときには、ステップＳ２９に進む。 Subsequently, in step S27, the management server 50 determines whether or not the user arrival time ta is equal to or greater than the job completion time tj . When the user arrival time ta is equal to or greater than the job completion time tj , the management server 50 proceeds to step S28. On the other hand, when the user arrival time ta is less than the job completion time tj (YES), the control unit 106 proceeds to step S29.

前記ステップＳ２８では、管理サーバ５０は、特定車両１０ａが安定モードであると推定する。一方で、前記ステップＳ２９では、管理サーバ５０は、特定車両１０ａが不安定モードであると推定する。管理サーバ５０は、前記ステップＳ２８またはＳ２９の後はリターンする。 In step S28, the management server 50 estimates that the specific vehicle 10a is in the stable mode. On the other hand, in step S29, the management server 50 estimates that the specific vehicle 10a is in the unstable mode. The management server 50 returns after step S28 or S29.

このように、推定距離と推定距離の時間変化とからユーザ到達時間ｔａを推定することで、ユーザ到達時間ｔａを精度良く推定することができる。すなわち、ユーザが近くに位置しているときでも、ユーザの移動速度が遅ければ、ユーザ到達時間ｔａが長くなる。このようにして、ユーザ到達時間ｔａを精度良く推定することで、特定車両１０ａが不安定モードであるか否かを精度良く推定することができる。 By estimating the user arrival time t a from the estimated distance and the time change of the estimated distance in this manner, the user arrival time t a can be accurately estimated. That is, even when the user is located nearby, if the moving speed of the user is slow, the user arrival time ta will be long. By accurately estimating the user arrival time t a in this manner, it is possible to accurately estimate whether or not the specific vehicle 10a is in the unstable mode.

〈不安定モードの際の処理〉
次に、特定車両１０ａが不安定モードであると推定されたときに、管理サーバ５０により実行される処理について、図１１及び図１２を参照しながら説明する。ここでは、図１２に示すように、特定車両１０ａの周囲に、同じグリッドコンピューティングに参加する他の車両が存在する場合について説明する。尚、フローチャートでは、管理サーバ５０による推定処理から記載している。 <Processing in unstable mode>
Next, processing executed by the management server 50 when it is estimated that the specific vehicle 10a is in the unstable mode will be described with reference to FIGS. 11 and 12. FIG. Here, as shown in FIG. 12, a case will be described where there are other vehicles participating in the same grid computing around the specific vehicle 10a. In addition, in the flowchart, the estimation process by the management server 50 is described.

まず、ステップＳ３１において、管理サーバ５０は、特定車両１０ａのモードを推定する。管理サーバ５０は、特に、図１０のフローチャートに基づいて、特定車両１０ａが安定モードであるか、不安定モードであるかについて推定する。 First, in step S31, the management server 50 estimates the mode of the specific vehicle 10a. The management server 50 estimates whether the specific vehicle 10a is in the stable mode or the unstable mode, particularly based on the flowchart of FIG.

次に、ステップＳ３２において、管理サーバ５０は、特定車両１０ａが不安定モードであるか否かを判定する。管理サーバ５０は、図１２のようにユーザが接近しており、特定車両１０ａが不安定モードであると推定されたＹＥＳのときには、ステップＳ３３に進む。管理サーバ５０は、特定車両１０ａが安定モードのままであると推定されたＮＯときには、処理を終了する。 Next, in step S32, the management server 50 determines whether the specific vehicle 10a is in the unstable mode. When the user is approaching as shown in FIG. 12 and it is estimated that the specific vehicle 10a is in the unstable mode, the management server 50 proceeds to step S33. The management server 50 ends the process when it is estimated that the specific vehicle 10a remains in the stable mode.

前記ステップＳ３３では、管理サーバ５０は、ユーザ到達時間ｔａに対するジョブ完了時間ｔｊの超過時間が所定時間未満であるか否かを判定する。管理サーバ５０は、超過時間が所定時間未満であるＹＥＳのときにはステップＳ３４に進む。一方で、管理サーバ５０は、超過時間が所定時間以上であるＮＯのときにはステップＳ３７に進む。 In step S33, the management server 50 determines whether or not the time that the job completion time tj exceeds the user arrival time ta is less than a predetermined time. If YES that the excess time is less than the predetermined time, the management server 50 proceeds to step S34. On the other hand, the management server 50 advances to step S37 when the excess time is equal to or longer than the predetermined time (NO).

前記ステップＳ３４では、管理サーバ５０は、特定車両１０ａのユーザに遅延要請をする。管理サーバ５０は、ユーザ端末２０に遅延要請通知を送る。このとき、管理サーバ５０は、ユーザが遅延要請に応じる可能性を上げるための情報を合わせて通知する。例えば、遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、ジョブ完了時間ｔｊ、現時点からジョブ完了時間ｔｊまでの時間、前記超過時間、および特定車両１０ａを稼働するタイミングを遅らせた際に、ユーザに与えられる報酬に関する情報などが含まれている。また、ユーザが滞在中の施設が商業施設（複合型商業施設を含む）やテーマパークであるような場合には、図１２に示すように、管理サーバ５０が施設サーバから施設情報を取得して、当該施設情報をユーザに通知する。ここでいう施設情報とは、例えば、商品の広告、商品の特売の情報、商業施設やテーマパークにおけるユーザが訪問していない場所の情報などである。このように、ユーザに遅延要請に応じる理由を積極的に与えることで、ユーザが遅延要請に応じる可能性を向上させる。 In step S34, the management server 50 requests the user of the specific vehicle 10a to delay. The management server 50 sends a delay request notification to the user terminal 20 . At this time, the management server 50 also notifies the user of information for increasing the possibility of responding to the delay request. For example, the information notified to the user in the delay request process includes the job completion time tj , the time from the current time to the job completion time tj , the excess time, and when the timing of operating the specific vehicle 10a is delayed. , and information about rewards given to users. Also, when the facility where the user is staying is a commercial facility (including a complex commercial facility) or a theme park, as shown in FIG. , to notify the user of the facility information. The facility information referred to here includes, for example, product advertisements, product bargain information, and information on places not visited by users in commercial facilities and theme parks. In this way, by positively giving the user a reason for responding to the delay request, the user is more likely to respond to the delay request.

次に、ステップＳ３５において、管理サーバ５０は、特定車両１０ａのユーザから遅延要請に対する許可が合ったか否かについて判定する。管理サーバ５０は、ユーザが遅延要請に応じるＹＥＳのときにはステップＳ３６に進む。一方で、管理サーバ５０は、ユーザが遅延要請に応じないＮＯのときにはステップＳ３７に進む。 Next, in step S35, the management server 50 determines whether or not the user of the specific vehicle 10a has given permission for the delay request. The management server 50 advances to step S36 when the user responds to the delay request YES. On the other hand, when the user does not respond to the delay request, the management server 50 proceeds to step S37.

前記ステップＳ３６では、管理サーバ５０は、特定車両１０ａにジョブの演算を継続させる。ステップＳ３６の後は処理を終了する。 In step S36, the management server 50 causes the specific vehicle 10a to continue the job calculation. After step S36, the process ends.

前記ステップＳ３７では、管理サーバ５０は、特定車両１０ａの周囲に存在しかつ同じグリッドコンピューティングに参加中の他の車両１０の安定度を算出する。この安定度は、他の車両がどの程度安定してジョブの演算処理を完了することができるかを示す指標である。演算装置１０５の制御部１０６により算出された安定度を示す情報である。管理サーバ５０は、図１２に示すように、他の車両１０から各種情報を取得して安定度を算出する。各車両１０の安定度は、例えば、ポイント方式で算出される。自車両の安定度については、例えば、以下のような基準で算出される。
・推定距離が長い方が、推定距離が短い場合と比較して安定度が高い。
・通信帯域が広い方が、通信帯域が狭い場合と比較して安定度が高い。
・充電がオンの場合の方が、充電がオフの場合と比較して安定度が高い。
・計算リソースが多い方が、計算リソースが少ない場合と比較して安定度が高い。
・ジョブの演算処理を実行可能な期間が長い方が、該期間が短い場合と比較して安定度が高い。
・周囲に同じグリッドコンピューティングに参加している他車両が多い方が、該他車両が少ない場合と比較して安定度が高い。 In step S37, the management server 50 calculates the stability of other vehicles 10 existing around the specific vehicle 10a and participating in the same grid computing. This stability is an index indicating how stably other vehicles can complete the arithmetic processing of the job. This is information indicating the stability calculated by the control unit 106 of the arithmetic device 105 . As shown in FIG. 12, the management server 50 acquires various information from other vehicles 10 and calculates stability. The stability of each vehicle 10 is calculated by, for example, a point system. The stability of the own vehicle is calculated based on, for example, the following criteria.
- The stability is higher when the estimated distance is longer than when the estimated distance is short.
・The stability is higher when the communication band is wider than when the communication band is narrower.
- Higher stability when charging is on than when charging is off.
- The more computational resources, the higher the stability than the less computational resources.
A longer period during which job operation processing can be executed is more stable than a shorter period.
- When there are many other vehicles participating in the same grid computing around, the stability is higher than when there are few other vehicles.

次に、ステップＳ３８において、管理サーバ５０は、他の車両のうち最も安定度の高い車両に、部分ジョブデータＤ１ａをパッケージングして転送するように、特定車両１０ａに制御信号を送信する。制御信号を受けた特定車両１０ａは、部分ジョブデータＤ１ａの演算処理を停止させ、部分ジョブデータＤ１ａを退避させる。そして、特定車両１０ａは、部分ジョブデータＤ１ａをパッケージングする。このとき、部分計算結果データが存在していれば、部分計算結果データも一緒にパッケージングする。特定車両１０ａは、部分ジョブデータＤ１ａのパッケージングが完了した後は、選択された他の車両への部分ジョブデータＤ１ａの転送を開始する。特定車両１０ａは、通信部１０３を介して車車間通信により部分ジョブデータＤ１ａを転送する。管理サーバ５０は、ステップＳ３８において転送が完了した後は処理を終了する。 Next, in step S38, the management server 50 transmits a control signal to the specific vehicle 10a to package and transfer the partial job data D1a to the vehicle with the highest stability among the other vehicles. Upon receiving the control signal, the specific vehicle 10a stops the arithmetic processing of the partial job data D1a and saves the partial job data D1a. Then, the specific vehicle 10a packages the partial job data D1a. At this time, if partial calculation result data exists, the partial calculation result data is also packaged together. After completing the packaging of the partial job data D1a, the specific vehicle 10a starts transferring the partial job data D1a to the selected other vehicle. The specific vehicle 10a transfers the partial job data D1a through the communication unit 103 by inter-vehicle communication. The management server 50 ends the process after the transfer is completed in step S38.

以上のようにして、管理サーバ５０は、遅延要請処理または転送処理を行う。管理サーバ５０は、ユーザが遅延要請に応じたときには、システム１を運営する事業者から当該ユーザに報酬が付与される。この報酬は、前述したような、グリッドコンピューティングにおいてジョブの演算処理を完了した際にユーザに付与される報酬とは別の報酬である。報酬の例としては、システム１において利用可能なポイント、仮想通貨、商品の割引特典などが挙げられる。尚、管理サーバ５０は、超過時間が所定時間以上であるときやユーザが遅延要請に応じないときにおいて、特定車両１０ａが部分ジョブデータＤ１ａを転送可能な他の車両１０が周囲に存在しない場合には、部分ジョブデータＤ１ａを管理サーバ５０に戻すように特定車両１０ａに制御信号を送る。 As described above, the management server 50 performs delay request processing or transfer processing. When the user responds to the delay request, the management server 50 gives the user a reward from the operator who operates the system 1 . This reward is different from the reward given to the user when the computational processing of the job is completed in grid computing, as described above. Examples of remuneration include points that can be used in the system 1, virtual currency, discount benefits for products, and the like. When the excess time is longer than the predetermined time or when the user does not respond to the request for delay, the management server 50 can be used when there are no other vehicles 10 around which the specific vehicle 10a can transfer the partial job data D1a. sends a control signal to the specific vehicle 10 a to return the partial job data D 1 a to the management server 50 .

したがって、本実施形態１では、システム１の管理サーバ５０は、通信部５０３と、制御部５０５と、を備え、制御部５０５は、複数の車両１０のうちの特定車両１０ａのユーザが該特定車両１０ａの停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間ｔａと、特定車両１０ａがジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間ｔｊとを比較して、ジョブ完了時間ｔｊがユーザ到達時間ｔａ以下であるときには、特定車両１０ａがジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであると推定する一方、ジョブ完了時間ｔｊがユーザ到達時間ｔａよりも長いときには、特定車両１０ａがジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであると推定する推定処理と、特定車両１０ａが不安定モードであると推定したときに、特定車両１０ａを稼働するタイミングを遅らせるように、通信部５０３を介して特定車両１０ａのユーザに要請する遅延要請処理と、を実行する。これにより、ユーザが突発的に特定車両を稼働するような場合に、ユーザが特定車両を使用する前にジョブを完了し難いときには、不安定モードであるとして、ユーザにジョブの完了まで、特定車両を稼働するのを遅延するように要請する。これにより、ジョブを完了させるまで、特定車両を稼働させないようにユーザに促すことができ、ジョブの演算処理を安定して継続させることができる。したがって、ジョブの演算処理を安定させることができる。 Therefore, in the first embodiment, the management server 50 of the system 1 includes a communication unit 503 and a control unit 505, and the control unit 505 is configured so that the user of the specific vehicle 10a among the plurality of vehicles 10 can The user arrival time ta , which is the time until the vehicle 10a reaches the stop position, and the job completion time tj , which is the time until the specific vehicle 10a completes the job calculation, are compared to determine the job completion time tj. is equal to or less than the user arrival time t a , the specific vehicle 10a is assumed to be in a stable mode in which job arithmetic processing can be stably executed . , an estimation process for estimating that the specific vehicle 10a is in an unstable mode that may stop the arithmetic processing of the job, and a timing for operating the specific vehicle 10a when it is estimated that the specific vehicle 10a is in the unstable mode. and a delay request process for requesting the user of the specific vehicle 10a via the communication unit 503 to delay the time. As a result, when the user suddenly operates the specific vehicle and it is difficult for the user to complete the job before using the specific vehicle, the unstable mode is assumed and the user is instructed to wait until the job is completed. to delay the launch of the As a result, the user can be urged not to operate the specific vehicle until the job is completed, and the arithmetic processing of the job can be stably continued. Therefore, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

特に、本実施形態１では、ユーザへの遅延要請通知には、現時点からジョブ完了時間ｔｊまでの時間の情報や、特定車両１０ａを稼働するタイミングを遅らせた際に、ユーザに与えられる報酬に関する情報や、ユーザが滞在中の施設の施設情報が含まれている。これにより、ユーザは、車両の使用をどの程度遅延させればよいかを理解することができるとともに、車両の使用を遅延させる積極的な理由を提供される。この結果、ユーザが遅延要請に応じやすくなり、ジョブの演算処理をより安定させることができる。 In particular, in the first embodiment, the delay request notification to the user includes information on the time from the current time to the job completion time tj , and information on the reward given to the user when the timing of operating the specific vehicle 10a is delayed. information and facility information of the facility where the user is staying. This allows the user to understand how much to delay the use of the vehicle and provides positive reasons for delaying the use of the vehicle. As a result, it becomes easier for the user to respond to the request for delay, and the arithmetic processing of the job can be made more stable.

また、本実施形態１では、ジョブ完了時間ｔｊのうちユーザ到達時間ｔａを超える時間である超過時間が所定時間未満であるときには、遅延要請処理を実行する一方、超過時間が所定時間以上であるときには、遅延要請処理を実行せずに、特定車両１０ａで演算処理中のジョブに関する部分ジョブデータＤ１ａを、特定車両１０ａの周囲に停車しかつグリッドコンピューティングに参加中の他の車両１０に転送する転送処理を実行する。これにより、ユーザの待ち時間が短く、ユーザが遅延要請に応じる可能性が高ときには、遅延要請を行う一方で、ユーザの待ち時間が長く、ユーザが煩わしさを感じて遅延要請に応じない可能性が高いときには、部分ジョブデータＤ１ａを他の車両に転送する。この結果、ユーザの待ち時間が短いときにはジョブの演算処理を特定車両１０ａで継続させ、ユーザの待ち時間が長いときにはジョブの演算処理を他の車両１０に引き継ぐことができる。これにより、ジョブの演算処理をより安定させることができる。
〔実施形態２〕
以下、実施形態２について、図面を参照しながら詳細に説明する。尚、以下の説明において前記実施形態１と共通の部分については、同じ符号を付して、その詳細な説明を省略する。 Further, in the first embodiment, when the excess time, which is the time exceeding the user arrival time ta of the job completion time tj , is less than the predetermined time, the delay request process is executed. At some point, the partial job data D1a relating to the job being processed in the specific vehicle 10a is transferred to another vehicle 10 that stops around the specific vehicle 10a and participates in grid computing without executing the delay request process. Execute the transfer process. As a result, when the user's waiting time is short and there is a high possibility that the user will respond to the delay request, the delay request is made. is high, the partial job data D1a is transferred to another vehicle. As a result, when the user's waiting time is short, the specific vehicle 10a continues the job calculation processing, and when the user's waiting time is long, the other vehicle 10 can take over the job calculation processing. This makes it possible to stabilize the arithmetic processing of the job.
[Embodiment 2]
Hereinafter, Embodiment 2 will be described in detail with reference to the drawings. In the following description, the same reference numerals are assigned to the same parts as in the first embodiment, and detailed description thereof will be omitted.

本実施形態２では、推定処理、遅延要請処理、および転送処理を管理サーバ５０ではなく、車両１０の制御部１０６が行う点で前述の実施形態１とは異なる。後述する制御部１０６の処理は、該制御部１０６のプロセッサが、該制御部１０６のメモリに格納されたプログラムやデータを利用して実行される。 Embodiment 2 is different from Embodiment 1 described above in that the estimation process, the delay request process, and the transfer process are performed not by the management server 50 but by the control unit 106 of the vehicle 10 . Processing of the control unit 106 to be described later is executed by the processor of the control unit 106 using programs and data stored in the memory of the control unit 106 .

具体的には、図１３に示すように、本実施形態２において、各車両１０には、車両１０のモードを含めて、ジョブの演算処理の安定度を推定する安定度推定モジュール１６３が設けられている。安定度推定モジュール１６３には、車外カメラ１２１、キー検知センサ１２２、位置検出モジュール１６２、通信状態管理モジュール１６４、充電状態監視モジュール１６５、および計算リソース管理モジュール１６６からの情報が入力される。また、安定度推定モジュール１６３には、記憶部１０４から走行履歴情報Ｄ１４が入力されるとともに、通信部１０３を介して地図情報が入力される。また、安定度推定モジュール１６３には、自車両で演算処理している部分ジョブデータＤ１ａに関する情報が入力される。 Specifically, as shown in FIG. 13, in the second embodiment, each vehicle 10 is provided with a stability estimation module 163 for estimating the stability of job arithmetic processing including the mode of the vehicle 10. ing. Stability estimation module 163 receives information from exterior camera 121 , key detection sensor 122 , position detection module 162 , communication status management module 164 , charging status monitoring module 165 , and computational resource management module 166 . In addition, the stability estimation module 163 receives the travel history information D14 from the storage unit 104 and the map information via the communication unit 103 . Further, the stability estimation module 163 receives information about the partial job data D1a that is being processed by the own vehicle.

車外カメラ１２１、キー検知センサ１２２、位置検出モジュール１６２、および計算リソース管理モジュール１６６については、前記実施形態１と同じであるため、詳細な説明を省略する。 The exterior camera 121, the key detection sensor 122, the position detection module 162, and the computational resource management module 166 are the same as those in the first embodiment, so detailed description thereof will be omitted.

通信状態管理モジュール１６４は、自車両の通信帯域を管理するモジュールである。通信状態管理モジュール１６４からは、自車両の通信帯域に関する情報が安定度推定モジュール１６３に入力される。 The communication state management module 164 is a module that manages the communication band of the own vehicle. From the communication state management module 164 , information regarding the communication band of the own vehicle is input to the stability estimation module 163 .

充電状態監視モジュール１６５は、自車両の充電状態を監視するモジュールである。充電状態監視モジュール１６５からは、自車両が充電状態であるか否かがオンオフ信号の形式で安定度推定モジュール１６３に入力される。 The charging state monitoring module 165 is a module that monitors the charging state of the own vehicle. From the state-of-charge monitoring module 165, whether or not the vehicle is in a state of charge is input to the stability estimation module 163 in the form of an on/off signal.

安定度推定モジュール１６３は、入力された情報に基づいて、ユーザ到達時間ｔａおよびジョブ完了時間ｔｊを推定して、自車両が安定モードであるか、不安定モードであるかを推定する。この推定処理は、基本的には、前記実施形態１に対して主体が安定度推定モジュール１６３になっただけであり、フローチャートは、図１０に示すフローチャートと主体が異なるだけであるため、詳細な説明は省略する。 The stability estimation module 163 estimates the user arrival time t a and the job completion time t j based on the input information, and estimates whether the host vehicle is in stable mode or unstable mode. This estimation process basically differs from the first embodiment in that the subject is the stability estimation module 163, and the flowchart differs from the flowchart shown in FIG. Description is omitted.

安定度推定モジュール１６３は、入力された情報に基づいて、自車両の安定度を推定する。安定度は、前記実施形態１で説明したようなポイント式で算出される。安定度の算出方法も、基本的には前記実施形態１と同じであるため、詳細な説明は省略する。 The stability estimation module 163 estimates the stability of the own vehicle based on the input information. The stability is calculated by the point formula as described in the first embodiment. Since the stability calculation method is also basically the same as in the first embodiment, detailed description is omitted.

安定度推定モジュール１６３の推定結果は、処理実行管理モジュール１６７に入力される。 The estimation result of the stability estimation module 163 is input to the process execution management module 167 .

処理実行管理モジュール１６７は、自車両が安定モードであると推定されるという情報を取得したときには、自車両についてはスケジュールに従ってジョブの演算処理を継続させる。一方で、処理実行管理モジュール１６７は、自車両が不安定モードであると推定されるという情報を取得したときには、ジョブ完了時間ｔｊのうちユーザ到達時間ｔａを超える時間である超過時間に応じた処理を行う。超過時間は、ジョブ完了時間ｔｊとユーザ到達時間ｔａとの差分に相当する。 When the processing execution management module 167 acquires the information that the own vehicle is estimated to be in the stable mode, the processing execution management module 167 causes the own vehicle to continue the arithmetic processing of the job according to the schedule. On the other hand, when the processing execution management module 167 acquires the information that the host vehicle is estimated to be in the unstable mode, the processing execution management module 167 determines the excess time, which is the time exceeding the user arrival time ta of the job completion time tj . process. The excess time corresponds to the difference between the job completion time tj and the user arrival time ta .

処理実行管理モジュール１６７は、前記超過時間が所定時間未満であれば、自車両のユーザに遅延要請を行う遅延要請処理を実行する。一方で、処理実行管理モジュール１６７は、前記超過時間が所定時間以上であるときには、遅延要請処理を実行せずに、自車両で演算処理中の部分ジョブデータＤ１ａを、自車両の周囲に停車しかつ同じグリッドコンピューティングに参加中の他車両に転送する転送処理を実行する。所定時間は、ユーザに煩わしさを与えない程度の時間であり、例えば、１０分～２０分に設定されている。 The processing execution management module 167 executes delay request processing for requesting a delay to the user of the own vehicle if the excess time is less than a predetermined time. On the other hand, when the excess time is equal to or longer than the predetermined time, the processing execution management module 167 does not execute the delay request processing, and stops the partial job data D1a being processed by the own vehicle around the own vehicle. In addition, transfer processing is executed to transfer to other vehicles participating in the same grid computing. The predetermined time is a time that does not bother the user, and is set to 10 to 20 minutes, for example.

処理実行管理モジュール１６７は、遅延要請処理を実行するときには、通信部１０３を介して、ユーザ端末２０に遅延要請通知を送る。一方で、処理実行管理モジュール１６６は、転送処理を実行するときには、通信部１０３を介して、自車両に他車両に部分ジョブデータＤ１ａを転送するように制御信号を送信する。 The processing execution management module 167 sends a delay request notification to the user terminal 20 via the communication unit 103 when executing the delay request processing. On the other hand, when executing the transfer process, the process execution management module 166 transmits a control signal via the communication unit 103 to the host vehicle so as to transfer the partial job data D1a to the other vehicle.

尚、位置検出モジュール１６２、安定度推定モジュール１６３、通信状態管理モジュール１６４、充電状態監視モジュール１６５、計算リソース管理モジュール１６６、および処理実行管理モジュール１６７は、車両１０の制御部１０６を構成するモジュールの一例である。 Note that the position detection module 162, the stability estimation module 163, the communication state management module 164, the charge state monitoring module 165, the calculation resource management module 166, and the processing execution management module 167 are modules constituting the control unit 106 of the vehicle 10. An example.

次に、自車両が不安定モードであると推定されたときに、制御部１０６により実行される処理について、図１４を参照しながら説明する。尚、図１４のフローチャートでは、制御部１０６による推定処理から記載している。また、基本的には、前記実施形態１において図１１を参照して説明した処理と類似しているため、詳細な説明は省略する。 Next, the processing executed by the control unit 106 when it is estimated that the host vehicle is in the unstable mode will be described with reference to FIG. 14 . Note that the flow chart of FIG. 14 starts with the estimation process by the control unit 106 . Further, since the process is basically similar to the process described with reference to FIG. 11 in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted.

まず、ステップＳ４１において、制御部１０６は、自車両のモードを推定する。 First, in step S41, the control unit 106 estimates the mode of the own vehicle.

次に、ステップＳ４２において、制御部１０６は、自車両が不安定モードであるか否かを判定する。制御部１０６は、自車両が不安定モードであると推定されたＹＥＳのときには、ステップＳ４３に進む。制御部１０６は、自車両が安定モードのままであると推定されたＮＯときには、処理を終了する。 Next, in step S42, the control unit 106 determines whether or not the host vehicle is in the unstable mode. When the control unit 106 estimates that the host vehicle is in the unstable mode (YES), the process proceeds to step S43. When it is estimated that the host vehicle remains in the stable mode, the control unit 106 terminates the process.

前記ステップＳ４３では、制御部１０６は、ユーザ到達時間ｔａに対するジョブ完了時間ｔｊの超過時間が所定時間未満であるか否かを判定する。制御部１０６は、超過時間が所定時間未満であるＹＥＳのときにはステップＳ４４に進む。一方で、制御部１０６は、超過時間が所定時間以上であるＮＯのときにはステップＳ４７に進む。 In step S43, the control unit 106 determines whether or not the time that the job completion time tj exceeds the user arrival time ta is less than a predetermined time. If YES that the excess time is less than the predetermined time, the control unit 106 proceeds to step S44. On the other hand, when the excess time is equal to or longer than the predetermined time (NO), the control unit 106 proceeds to step S47.

前記ステップＳ４４では、制御部１０６は、自車両のユーザに遅延要請をする。 At step S44, the control unit 106 requests the user of the own vehicle to delay.

次に、ステップＳ４５において、制御部１０６は、自車両のユーザから遅延要請に対する許可が合ったか否かについて判定する。制御部１０６は、ユーザが遅延要請に応じるＹＥＳのときにはステップＳ４６に進む。一方で、制御部１０６は、ユーザが遅延要請に応じないＮＯのときにはステップＳ４７に進む。 Next, in step S45, the control unit 106 determines whether or not the user of the own vehicle has given permission to the delay request. When the user responds to the delay request, the control unit 106 proceeds to step S46. On the other hand, when the user does not respond to the delay request, the control unit 106 proceeds to step S47.

前記ステップＳ４６では、制御部１０６は、自車両にジョブの演算を継続させる。ステップＳ４６の後は処理を終了する。 At step S46, the control unit 106 causes the own vehicle to continue the calculation of the job. After step S46, the process ends.

前記ステップＳ４７では、制御部１０６は、自車両の周囲に存在しかつ同じグリッドコンピューティングに参加中の他車両から該他車両の安定度情報を取得する。 In step S47, the control unit 106 acquires stability information of other vehicles existing around the host vehicle and participating in the same grid computing.

次に、ステップＳ４８において、制御部１０６は、他の車両のうち最も安定度の高い車両に、部分ジョブデータＤ１ａをパッケージングして転送する。制御部１０６は、部分ジョブデータＤ１ａの演算処理を停止させ、部分ジョブデータＤ１ａを退避させる。そして、特定車両１０ａは、部分ジョブデータＤ１ａをパッケージングする。このとき、部分計算結果データが存在していれば、部分計算結果データも一緒にパッケージングする。特定車両１０ａは、部分ジョブデータＤ１ａのパッケージングが完了した後は、選択された他の車両への部分ジョブデータＤ１ａの転送を開始する。特定車両１０ａは、通信部１０３を介して車車間通信により部分ジョブデータＤ１ａを転送する。 Next, in step S48, the control unit 106 packages and transfers the partial job data D1a to the vehicle with the highest stability among the other vehicles. The control unit 106 stops the arithmetic processing of the partial job data D1a and saves the partial job data D1a. Then, the specific vehicle 10a packages the partial job data D1a. At this time, if partial calculation result data exists, the partial calculation result data is also packaged together. After completing the packaging of the partial job data D1a, the specific vehicle 10a starts transferring the partial job data D1a to the selected other vehicle. The specific vehicle 10a transfers the partial job data D1a through the communication unit 103 by inter-vehicle communication.

そして、ステップＳ４９において、制御部１０６は、他車両への部分ジョブデータＤ１ａの転送が完了次第、自車両の部分ジョブデータＤ１ａを削除する。制御部１０６は、ステップＳ４９の後は、処理を終了する。 Then, in step S49, the control unit 106 deletes the partial job data D1a of the own vehicle as soon as the transfer of the partial job data D1a to the other vehicle is completed. Control unit 106 ends the process after step S49.

以上のようにして、車両１０の演算装置１０５は、遅延要請処理または転送処理を行う。尚、演算装置１０５は、超過時間が所定時間以上であるときやユーザが遅延要請に応じないときにおいて、自車両が部分ジョブデータＤ１ａを転送可能な他車両が周囲に存在しない場合には、部分ジョブデータＤ１ａを管理サーバ５０に転送する。 As described above, the arithmetic device 105 of the vehicle 10 performs delay request processing or transfer processing. In addition, when the excess time is longer than the predetermined time or when the user does not respond to the request for delay, if there is no other vehicle in the surroundings to which the own vehicle can transfer the partial job data D1a, the arithmetic unit 105 The job data D1a is transferred to the management server 50. FIG.

したがって、本実施形態２のように、車両１０の演算装置１０５が推定処理および遅延要請処理を行う構成であっても、ジョブの演算処理を完了させるまで、自車両を稼働させないようにユーザに促すことができ、ジョブの演算処理を安定して継続させることができる。したがって、ジョブの演算処理を安定させることができる。 Therefore, even if the arithmetic unit 105 of the vehicle 10 performs the estimation process and the delay request process as in the second embodiment, the user is urged not to operate the own vehicle until the job arithmetic process is completed. It is possible to stably continue the arithmetic processing of the job. Therefore, it is possible to stabilize the arithmetic processing of the job.

（その他の実施形態）
ここに開示された技術は、前述の実施形態に限られるものではなく、請求の範囲の主旨を逸脱しない範囲で代用が可能である。 (Other embodiments)
The technology disclosed herein is not limited to the above-described embodiments, and substitutions are possible without departing from the scope of the claims.

例えば、前述の実施形態１および２では、超過時間が所定時間以上であるときには、他の車両に部分ジョブデータＤ１ａを転送するようにしていた。これに限らず、超過時間が所定時間以上であるときには、超過時間が所定時間未満であるときに対して、遅延要請に応じた際に付与される報酬を増加させるようにしてもよい。 For example, in Embodiments 1 and 2 described above, the partial job data D1a is transferred to another vehicle when the overtime is equal to or longer than the predetermined time. Not limited to this, when the overtime is equal to or longer than the predetermined time, the reward given when responding to the delay request may be increased compared to when the overtime is less than the predetermined time.

前述の実施形態は単なる例示に過ぎず、本開示の範囲を限定的に解釈してはならない。本開示の範囲は請求の範囲によって定義され、請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本開示の範囲内のものである。 The above-described embodiments are merely examples, and should not be construed as limiting the scope of the present disclosure. The scope of the present disclosure is defined by the claims, and all modifications and changes within the equivalent range of the claims are within the scope of the present disclosure.

ここに開示された技術は、複数の車両の停車時に、複数の車両のそれぞれを計算ノードとするグリッドコンピューティングによりジョブの演算処理を行う際に有用である。 The technology disclosed herein is useful when performing arithmetic processing of a job by grid computing using each of a plurality of vehicles as a calculation node when a plurality of vehicles are stopped.

１ システム
１０ 車両
１０ａ 特定車両
１０５ 演算装置
１０３ 通信部
１０６ 制御部
５０３ 通信部
５０５ 制御部
Ｄ１ａ 部分ジョブデータ 1 system 10 vehicle 10a specific vehicle 105 arithmetic device 103 communication unit 106 control unit 503 communication unit 505 control unit D1a partial job data

Claims (7)

複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの管理システムであって、
通信部と、
制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記複数の車両のうちの特定車両のユーザが該特定車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間と、前記特定車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記特定車両が前記ジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記特定車両が前記ジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであると推定する推定処理と、
前記特定車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記特定車両を走行の為に利用するタイミングを遅らせるように、前記通信部を介して前記特定車両の前記ユーザに要請する遅延要請処理と、
を実行することを特徴とする管理システム。 A grid computing management system that performs arithmetic processing of a job using each of the plurality of vehicles as a computation node when the plurality of vehicles is stopped,
a communications department;
a control unit;
The control unit
A user arrival time, which is the time required for the user of a specific vehicle among the plurality of vehicles to arrive at the stop position of the specific vehicle, and a job completion time, which is the time required for the specific vehicle to complete the calculation of the job. and when the job completion time is less than or equal to the user arrival time, it is estimated that the specific vehicle is in a stable mode in which arithmetic processing of the job can be stably executed, while the job completion time an estimation process of estimating that the specific vehicle is in an unstable mode in which there is a possibility of stopping the arithmetic processing of the job when it is longer than the user arrival time;
Delay request processing for requesting the user of the specific vehicle via the communication unit to delay the timing of using the specific vehicle for traveling when the specific vehicle is estimated to be in the unstable mode. and,
A management system characterized by executing 請求項１に記載の管理システムにおいて、
前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、現時点から前記ジョブ完了時間までの時間の情報が含まれていることを特徴とする管理システム。 The management system of claim 1, wherein
A management system according to claim 1, wherein the information notified to the user in the delay request process includes information on the time from the current time to the job completion time. 請求項１または２に記載の管理システムにおいて、
前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、前記特定車両を稼働させるタイミングを遅らせた際に、前記ユーザに与えられる報酬に関する情報が含まれていることを特徴とする管理システム。 In the management system according to claim 1 or 2,
A management system, wherein the information notified to the user in the delay request process includes information on a reward given to the user when the timing of operating the specific vehicle is delayed. 請求項１～３のいずれか１つに記載の管理システムにおいて、
前記遅延要請処理において前記ユーザに通知される情報には、前記制御部が前記通信部を介して取得した、前記ユーザが滞在する施設の情報が含まれていることを特徴とする管理システム。 In the management system according to any one of claims 1 to 3,
A management system, wherein the information notified to the user in the delay request process includes information of a facility where the user stays, which is acquired by the control unit via the communication unit. 請求項１～４のいずれか１つに記載の管理システムにおいて、
前記制御部は、前記ジョブ完了時間のうち前記ユーザ到達時間を超える時間である超過時間が所定時間未満であるときには、前記遅延要請処理を実行する一方、前記超過時間が前記所定時間以上であるときには、前記遅延要請処理を実行せずに、前記特定車両で演算処理中の前記ジョブに関するジョブデータを、前記特定車両の周囲に停車しかつ前記グリッドコンピューティングに参加中の他の車両に転送する転送処理を実行することを特徴とする管理システム。 In the management system according to any one of claims 1 to 4,
The control unit executes the delay request process when the excess time, which is the time exceeding the user arrival time of the job completion time, is less than a predetermined time, and executes the delay request process when the excess time is equal to or greater than the predetermined time. , without executing the delay request process, transferring the job data relating to the job being processed by the specific vehicle to another vehicle that stops around the specific vehicle and is participating in the grid computing; A management system characterized by executing processing. 複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの管理方法であって、
前記複数の車両のうちの特定車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間を推定する工程と、
前記特定車両のユーザが該特定車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間を算出する工程と、
前記ジョブ完了時間と前記ユーザ到達時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記特定車両が前記安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記特定車両が前記不安定モードであると推定するモード推定工程と、
前記特定車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記特定車両を稼働させるタイミングを遅らせるように、前記特定車両の前記ユーザに要請する遅延要請工程と、を含むことを特徴とする管理方法。 A grid computing management method for performing arithmetic processing of a job using each of the plurality of vehicles as a computation node when the plurality of vehicles are stopped, comprising:
a step of estimating a job completion time, which is a time required for a specific vehicle among the plurality of vehicles to complete computation of the job;
a step of calculating a user arrival time, which is the time required for the user of the specific vehicle to reach the stop position of the specific vehicle;
The job completion time and the user arrival time are compared, and when the job completion time is equal to or less than the user arrival time, it is estimated that the specific vehicle is in the stable mode. a mode estimation step of estimating that the specific vehicle is in the unstable mode when the arrival time is longer than the arrival time;
a delay request step of requesting the user of the specific vehicle to delay the timing of operating the specific vehicle when it is estimated that the specific vehicle is in the unstable mode. Method. 複数の車両の停車時に、該複数の車両のそれぞれを計算ノードとしてジョブの演算処理を行うグリッドコンピューティングの演算資源となる、車両の演算装置であって、
前記ジョブの演算処理を行う制御部を備え、
前記制御部は、
自車両のユーザが該自車両の停車位置に到達するまでの時間であるユーザ到達時間と、前記自車両が前記ジョブの演算を完了するまでの時間であるジョブ完了時間とを比較して、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間以下であるときには、前記自車両が前記ジョブの演算処理を安定して実行可能な安定モードであると推定する一方、前記ジョブ完了時間が前記ユーザ到達時間よりも長いときには、前記自車両が前記ジョブの演算処理を中止する可能性のある不安定モードであると推定する推定処理と、
前記自車両が前記不安定モードであると推定したときに、前記自車両を稼働させるタイミングを遅らせるように、前記自車両の前記ユーザに要請する遅延要請処理と、
を実行することを特徴とする車両の演算装置。 A computing device for a vehicle that serves as computational resources for grid computing that performs computational processing of a job using each of the plurality of vehicles as computing nodes when the plurality of vehicles is stopped,
A control unit that performs arithmetic processing of the job,
The control unit
The user arrival time, which is the time until the user of the own vehicle reaches the stop position of the own vehicle, is compared with the job completion time, which is the time until the own vehicle completes the calculation of the job. When the job completion time is equal to or less than the user arrival time, it is estimated that the own vehicle is in a stable mode in which the job operation processing can be stably executed, and the job completion time is longer than the user arrival time. an estimation process for estimating that the subject vehicle is in an unstable mode that may possibly stop computation processing of the job;
a delay request process for requesting the user of the own vehicle to delay the timing of operating the own vehicle when the own vehicle is estimated to be in the unstable mode;
A computing device of a vehicle characterized by executing
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