JP5542284B2 - 車両利用支援装置 - Google Patents
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Description
頻度法は、ある時間ステップ(例えば、1時間)毎にデータを区切り、各時間帯の走行距離情報によって表されるデータの累積分布をテーブルで表すものである。この頻度法では、各時間帯の走行距離データの累積分布をテーブルで表すことができるため、計算負荷を小さくして任意の分布を保持できる点で有効である。ただし、データ数が少ないと、例えば、図5,6で示したように、階段状の粗い分布しか得られない、データが存在しない時間帯では分布が決められない、或いは、少数のパラメータに情報を集約することができないために他の分布との比較や集計が難しくなる等のデメリットも存在する。
上述したa.頻度法において、データ数が少ない場合に階段状の粗い分布が得られることを解消する方法として、母集団の分布型に対して一切の仮定を設けないノンパラメトリックな手法を採用することが可能である。この場合、例えば、カーネル密度推定などの特定の分布形を仮定しない方法を採用することにより、任意の分布を滑らかに求めることができる。ただし、このようなノンパラメトリックな手法を採用する場合であっても、少数のパラメータに情報を集約することができないために他の分布との比較や集計が難しくなる等のデメリットも存在する。
b.ノンパラメトリックな手法に対して、予め母集団の分布型に対して何らかの仮定を設けるパラメトリックな手法を採用することが可能である。具体的に、このパラメトリックな手法においては、走行距離方向の分布f(d|t)を、指数分布、ワイブル分布、ガンマ分布等の指数分布族、対数正規分布、混合ガウス分布等のパラメトリックな確率分布で表し、そのパラメータを時間刻み毎(時間ステップ毎)に決定する。これにより、走行距離方向にて滑らかな分布が得られるようになる。尚、この場合、複数の分布の和として表すことも有効となる。そして、このパラメトリックな手法では、パラメータの事前分布を与えておくことにより、データ数が少ない或いは「0」(ゼロ)の場合であっても、事前分布に従ったパラメータを決定することができる。ここで、事前分布に関し、例えば、多くの車両又はユーザに関するパラメータの情報が多く蓄積された場合、これらのパラメータの分布を事前分布とすることも可能である。これにより、所定の集団別にパラメータを集約することにより、未だデータが「0」(ゼロ)の新規の集団に対して、合理的なパラメータの事前分布を与えることができ、又、新規の集団におけるパラメータはその集団におけるデータが増えることによって緩やかに修正される。
Claims (11)
- ユーザによる車両の利用状況を予測する利用状況予測手段を備え、前記予測した車両の利用状況に基づいてユーザによる車両の利用を支援する車両利用支援装置であって、
前記利用状況予測手段は、
前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎の過去の車両の利用状況に関する情報を取得し、
前記取得した情報に基づいて、今後、所定の駐車位置から出発する出発時刻に関する情報及び前記所定の駐車位置に到着する到着時刻に関する情報を、前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎に予測して決定し、
前記取得した情報及び前記予測した出発時刻に関する情報に基づき、今後、前記予測した出発時刻に関する情報によって表される出発時刻を含む出発時間帯に出発した車両が走行する走行距離に関する情報を、前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎に予測して決定し、
前記予測した出発時刻に関する情報、前記予測した到着時刻に関する情報及び前記予測した走行距離に関する情報のいずれかを用いて前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎の車両の利用状況を予測し、この予測した車両の利用状況を反映した情報をユーザに提供することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項1に記載した車両利用支援装置において、
前記過去の車両の利用状況に関する情報は、
前記所定の駐車位置からの出発時刻を表す出発時刻情報、前記所定の駐車位置への到着時刻を表す到着時刻情報、及び、前記出発時刻情報によって表される出発時刻に所定の駐車位置を出発してからの走行距離を表す走行距離情報のうちのいずれかであり、
前記予測した出発時刻に関する情報は、
前記出発時刻情報によって表される出発時刻の出現累積確率を表す情報であり、
前記予測した到着時刻に関する情報は、
前記到着時刻情報によって表される到着時刻の出現累積確率を表す情報であり、
前記予測した走行距離に関する情報は、
前記出発時刻の出現累積確率を有する出発時刻を含む出発時間帯における前記走行距離情報によって表される走行距離の出現累積確率を表す情報であることを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項2に記載した車両利用支援装置において、
前記利用状況予測手段は、
少なくとも、前記出発時刻の出現累積確率、又は、前記到着時刻の出現累積確率に対して、担保すべき前記出現累積確率を決定するために前記車両を利用するユーザによって設定される安全確率を考慮して、
前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎の車両の利用状況を予測し、この予測した車両の利用状況を反映した情報をユーザに提供することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項2又は請求項3に記載した車両利用支援装置において、
前記予測した走行距離に関する情報を、
統計学上の、頻度法、ノンパラメトリックな手法、及び、パラメトリックな手法のうちの少なくとも一つの方法を用いて、前記出発時刻の出現累積確率を有する出発時刻を含む出発時間帯における前記走行距離情報によって表される走行距離の出現累積確率として計算することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項4に記載した車両利用支援装置において、
前記統計学上のパラメトリックな手法は、前記出発時刻の出現累積確率を有する出発時刻を含む出発時間帯における前記走行距離情報によって表される走行距離の出現累積確率の分布を表す統計モデルのパラメータに対して事前分布を与える統計モデルを用いることを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項1ないし請求項5のうちの車両利用支援装置において、
前記予測した車両の利用状況を反映した情報は、
車両に搭載されたバッテリの充電又は放電を制御するための充放電制御に関する情報であることを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項6に記載した車両利用支援装置において、
前記利用状況予測手段は、
前記車両毎又は車両を利用するユーザ毎の過去の前記車両に搭載されたバッテリの電力消費に関する情報に基づいて、各時刻に対してその時刻までに担保が必要となる推定必要電力量の関係を表すルールカーブを作成し、
前記作成したルールカーブを用いて前記バッテリへの充電開始時刻又は前記バッテリからの放電停止時刻を推定して決定し、
前記推定して決定した前記充電開始時刻又は前記放電停止時刻に従って前記両に搭載されたバッテリの充電又は放電を制御するための充放電制御に関する情報を提供することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項7に記載した車両利用支援装置において、
前記利用状況予測手段は、
前記作成したルールカーブを用いて、前記ルールカーブにおける局所最大値近傍にて前記ルールカーブに接するか又は常に前記ルールカーブによる推定必要電力量よりも大きな値を有する線分を設定して、前記バッテリへの充電開始時刻のうちの最も遅い時刻となる最遅充電開始時刻、又は、前記バッテリからの放電停止時刻のうちの最も遅い時刻となる最遅放電停止時刻を推定して決定し、
前記推定して決定した前記最遅充電開始時刻又は前記最遅放電停止時刻に従って前記両に搭載されたバッテリの充電又は放電を制御するための充放電制御に関する情報を提供することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項8に記載した車両利用支援装置において、
前記利用状況予測手段は、
前記最遅充電開始時刻を推定して決定するための前記線分を、
前記バッテリへの充電可能量、前記バッテリの充電時における予想気温、前記バッテリに供給する充電電圧及び前記バッテリに供給する充電電流のうちの少なくとも一つを用いて設定し、又は、
前記最遅放電停止時刻を推定して決定するための前記線分を、
前記バッテリによる放電可能量、前記バッテリの放電時における予想気温、前記バッテリから供給する放電電圧及び前記バッテリから供給する放電電流のうちの少なくとも一つを用いて設定することを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項1ないし請求項5のうちの車両利用支援装置において、
前記予測した車両の利用状況を反映した情報は、
車両を複数のユーザによって共用するカーシェアリングに関する情報であることを特徴とする車両利用支援装置。 - 請求項10に記載した車両利用支援装置において、
前記利用状況予測手段は、
前記車両毎又は前記車両を利用するユーザ毎に予測して決定した前記出発時刻に関する情報及び前記到着時刻に関する情報を用いて、複数の車両のうちで利用可能となる車両を抽出し、
前記抽出した車両を前記カーシェアリングに関する情報として提供することを特徴とする車両利用支援装置。
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