JP7130811B2 - Dispatch support system - Google Patents
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Description
本発明は、車両の運行状況を管理する配車支援システムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a dispatch support system that manages the operation status of vehicles.
従来より、車両（例えば、トラック）を動態管理するためのシステムが知られている。このようなシステムにおいて、管理者が、車両の位置等を把握できるように、地図上に車両の位置を可視化することが行われている。このようなシステムは、車両の運行計画を管理者と車両のドライバとの両者が共有しており、入力内容や更新された情報を、リアルタイムで双方ともに把握することが可能となっている。 Conventionally, systems for dynamic management of vehicles (for example, trucks) are known. In such a system, the positions of vehicles are visualized on a map so that the administrator can grasp the positions of the vehicles. In such a system, both the administrator and the driver of the vehicle share the operation plan of the vehicle, and it is possible for both to grasp the input contents and updated information in real time.
このようなシステムとして、車両が停止中且つ荷室の扉の開閉後に、車両が運行を開始したことを検知した際、荷役作業の終了を判定し、車両の現在地及び荷室の積載余力を管理者に出力する構成が開示されている（特許文献１参照）。 As such a system, when it detects that the vehicle has started running while the vehicle is stopped and after the luggage compartment door has been opened and closed, it determines the end of cargo handling work, and manages the current location of the vehicle and the capacity of the luggage compartment. A configuration for outputting to a person is disclosed (see Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１の構成では、荷姿等の荷室の状況を把握することができないため、段積みの可否を判定することができず、配車の判定が困難となっていた。
However, with the configuration of
また、ドライバが、積載率の入力や荷室の画像を撮影する必要があるため、ドライバの負担が増加しており、入力ミスや入力忘れが発生するおそれもあった。加えて、納場によっては、写真の撮影等が禁止されているため、正確な荷室の状況を把握することが困難であった。 In addition, since the driver needs to input the loading rate and take an image of the luggage compartment, the burden on the driver is increased, and there is a risk of input errors or forgetting to input. In addition, taking pictures is prohibited in some warehouses, making it difficult to accurately grasp the state of the luggage compartment.
本発明は、荷室の状況（例えば、写真、積載率、荷姿、積載量）を適切に把握することが容易であって、当該荷姿に基づいて、受け付けた集荷依頼の積載可否を判定する配車支援システムを提供することを目的とする。 According to the present invention, it is easy to appropriately grasp the situation of the luggage compartment (for example, photos, loading ratio, packing style, loading amount), and based on the packing style, it is determined whether or not the received cargo collection request can be loaded. The purpose is to provide a vehicle dispatch support system that
本発明では、以下のような解決手段を提供する。 The present invention provides the following solutions.
本発明は、荷役のタイミングを取得するタイミング取得手段と、
取得した前記タイミングに基づいて、荷室を撮影する撮影手段と、
撮影した荷室の撮影情報に基づく過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習する第１学習手段と、
前記学習結果に基づいて、前記配送場所の荷姿を予測する第１予測手段と、
集荷依頼を受け付ける集荷依頼受付手段と、
予測した前記配送場所の荷姿に基づいて、受け付けた前記集荷依頼の積載可否を判定する積載可否判定手段と、
を備えることを特徴とする配車支援システムを提供する。
The present invention includes timing acquisition means for acquiring timing of cargo handling,
photographing means for photographing the luggage compartment based on the acquired timing;
a first learning means for learning a packing style and a delivery location from past delivery records based on photographed luggage room information ;
a first prediction means for predicting the packing style at the delivery location based on the learning result;
a collection request receiving means for receiving a collection request;
Loading possibility determination means for determining whether the received cargo collection request can be loaded based on the predicted packing style at the delivery location;
To provide a vehicle dispatch support system characterized by comprising:
本発明によれば、荷役のタイミングを取得し、取得した前記タイミングに基づいて、荷室を撮影し、撮影した荷室の撮影情報に基づく過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習し、前記学習結果に基づいて、前記配送場所の荷姿を予測し、受け付けた前記集荷依頼の積載可否を判定することができる配車支援システムを提供することが可能となる。 According to the present invention, the cargo handling timing is acquired, the luggage compartment is photographed based on the acquired timing, and the packing style and delivery location are learned from past delivery records based on the photographed luggage compartment information. , it is possible to provide a vehicle allocation support system capable of predicting the packing style at the delivery location based on the learning result and determining whether or not the received collection request can be loaded.
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings. Note that this is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
［配車支援システム１の概要］
本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である配車支援システム１の概要を説明するための図である。配車支援システム１は、コンピュータ１０、コントローラ１００、撮影装置２００、ドライバ端末３００、管理者端末４００から構成され、車両の運行状況を管理するコンピュータシステムである。
[Overview of Vehicle Allocation Support System 1]
An outline of a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of a vehicle
なお、配車支援システム１は、集荷や配送を所望する顧客が所持する顧客端末、荷室の扉の開閉を検知するスイッチやセンサ類、その他の端末や装置類等が含まれていてもよい。この場合、配車支援システム１は、後述する各処理を、コンピュータ１０、コントローラ１００、撮影装置２００、ドライバ端末３００、管理者端末４００と含まれる端末や装置類等との何れか又は複数の組み合わせにより実行する事になる。
The
コンピュータ１０は、ドライバ端末３００、管理者端末４００、顧客端末と、公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。コンピュータ１０は、例えば、１台のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。コンピュータ１０は、データや情報の取得、解析及び判定等の処理及び処理結果の出力等の各種処理を実行する。
The computer 10 is connected to the
コントローラ１００は、車両に設けられ、撮影装置２００、ドライバ端末３００、スイッチやセンサ類と有線通信又は無線通信等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。また、コントローラ１００は、荷室の扉に設けられた扉の開閉スイッチの操作検知、荷室に設けられた光センサ等のセンサ類の検知、撮影装置に対する撮影開始指示及び撮影終了指示、撮影装置２００が撮影する撮影情報（例えば、撮影装置や車両の識別子、撮影装置２００が荷室内を撮影した動画や静止画等の画像、撮影日時）の取得及び出力、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等から自身の現在位置に関する位置情報の取得等の各種処理を実行する。
The
撮影装置２００は、車両に一又は複数設けられ、コントローラ１００と有線通信又は無線通信等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。撮影装置２００は、動画や静止画等の画像を撮影するカメラ等の撮影装置である。撮影装置２００は、画像の撮影及び撮影情報の出力等の各種処理を実行する。
One or a plurality of
ドライバ端末３００は、車両を運転するドライバが所持する端末装置であり、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末、スマートグラス等のヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチといったウェアラブル端末である。ドライバ端末３００は、コントローラ１００、コンピュータ１０と有線通信、無線通信又は公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。ドライバ端末３００は、撮影情報の取得及び出力、ＧＰＳ等から自身の現在位置に関する位置情報の取得、位置情報の出力及びコンピュータ１０が実行した各種処理の処理結果の取得及び出力等の各種処理を実行する。
The
管理者端末４００は、ドライバや運行計画等を管理する管理者が所持する端末装置であり、例えば、スマートフォンやタブレット端末等の携帯端末、スマートグラス等のヘッドマウントディスプレイやスマートウォッチといったウェアラブル端末、デスクトップ型やラップトップ型等のパーソナルコンピュータである。管理者端末４００は、コンピュータ１０と公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。管理者端末４００は、自身が記録する運行情報の出力、配車予約の受付、受け付けた配車予約に関する情報の出力、コンピュータ１０が実行した各種処理の処理結果の取得及び出力等の各種処理を実行する。
The
コントローラ１００は、荷役のタイミングを取得する。荷役のタイミングとは、例えば、荷役を行う場所への到着や出発、荷室の扉の開閉による荷役の開始及び終了である。コントローラ１００は、ドライバ端末３００から取得するドライバ端末３００の現在位置の位置情報に基づいて、荷役のタイミングを取得する。また、コントローラ１００は、この扉に設けられたスイッチから取得する扉の開信号及び閉信号や光センサから取得する検知結果に基づいて、荷役のタイミングを取得する。
The
これにより、配車支援システム１は、納場に到着し、且つ扉が開くことにより、荷役の開始を判定することが可能となる。このとき、扉の開閉が必要条件であり、納場への到着は、荷役の開始をより正確に判定するための条件である。
As a result, the
撮影装置２００は、このタイミングに基づいて、荷室を撮影する。コントローラ１００は、取得したタイミング、すなわち、荷役の開始のタイミング（扉の開信号を検知したタイミング）に基づいて、撮影装置２００に撮影開始指示を出力する。撮影装置２００は、この撮影開始指示を受信し、この撮影開始指示に従って、荷室内の画像の撮影を開始する。撮影装置２００は、所定間隔連続で画像を撮影する。撮影装置２００は、撮影した画像と、自身や自身が設けられた車両の識別子と、撮影日時とを撮影情報として、コントローラ１００に出力する。
The photographing
コントローラ１００は、取得したタイミング、すなわち、荷役の終了のタイミング（扉の閉信号を検知したタイミング）に基づいて、撮影装置２００に、撮影終了指示を出力する。撮影装置２００は、この撮影終了指示を受信し、この撮影終了指示に従って、荷室内の画像の撮影を終了する。
The
コントローラ１００は、撮影情報を受信し、コンピュータ１０に出力する撮影情報の選定を行い、ドライバ端末３００を介して、コンピュータ１０に、選定した撮影情報を出力する。この撮影情報の選定は、例えば、撮影日時が、荷役の終了のタイミング、すなわち、荷室の扉から閉信号を検知したタイミングに近く、かつ荷室内に積み込まれた荷物が明瞭に写っているものを基準として行われる。
The
なお、撮影情報の選定及びコンピュータ１０への出力は、ドライバ端末３００が実行する構成であってもよい。この場合、ドライバ端末３０００は、撮影開始から撮影終了までの間の撮影情報を、コントローラ１００を介して取得し、取得した撮影情報の選定及び選定した撮影情報の出力を実行することになる。
The selection of photographing information and the output to the computer 10 may be executed by the
また、撮影情報における画像は、動画でも可能であるが、データ量の抑制や切り出しのタイミングの制御等を理由として、静止画であることが好ましい。ただし、画像から、３次元化できるものであれば、その限りではない。 Also, the image in the photographing information can be a moving image, but is preferably a still image for reasons such as data amount reduction and cut-out timing control. However, this is not the case as long as the image can be three-dimensionalized.
コンピュータ１０は、ドライバ端末３００が出力した撮影情報を取得し、この撮影情報を解析する。コンピュータ１０は、撮影情報における画像を、画像解析し、その特徴点（例えば、形状、輪郭、色相）や特徴量（例えば、画素値の平均、分散、ヒストグラム等の統計的な数値）を抽出する。コンピュータ１０は、抽出した特徴点や特徴量に基づいて、荷室内の荷姿と積載量と積載率とを示す積載状態を解析する。例えば、コンピュータ１０は、荷室内の荷物の外観、数量、配置、状態等に基づいて、この積載状態を解析する。
The computer 10 acquires the photographing information output from the
なお、コンピュータ１０は、積載状態の解析結果に基づいて、荷姿をモデル化（例えば、二次元モデル化や三次元モデル化）する構成であってもよい。また、コンピュータ１０は、積載状態の解析結果に基づいて、荷室内における積載可能スペースの大きさ（空き床面積）を解析する構成であってもよい。このスペースの大きさは、例えば、パレット単位である。 Note that the computer 10 may be configured to model the packing style (for example, two-dimensional modeling or three-dimensional modeling) based on the analysis result of the loading state. Further, the computer 10 may be configured to analyze the size of the loadable space (empty floor area) in the luggage compartment based on the analysis result of the loading state. The size of this space is, for example, in units of pallets.
コンピュータ１０は、運転中の車両の運行情報を取得する。運行情報は、例えば、納場に関する情報である納場情報（例えば、荷役（積込や荷下ろし）場所、発着時間、荷物の量）、車両に関する情報である車両情報（例えば、運行時刻、運行位置、運行ルート、識別子（例えば、車両ＩＤ、ドライバＩＤ）である。コンピュータ１０は、予め管理者端末４００から運行情報を取得し、自身に記録しておき、この記録した運行情報を取得する。管理者端末４００は、入力を受け付けた運行情報を、コンピュータ１０に出力する。コンピュータ１０は、この運行情報を受信することにより、運行情報を取得し、自身に記録しておく。また、コンピュータ１０は、コントローラ１００やドライバ端末３００が取得する車両の現在位置の位置情報を運行情報として取得することも可能である。コントローラ１００は、ＧＰＳ等から自身の現在位置の位置情報を取得し、この位置情報をドライバ端末３００を介して、コンピュータ１０に出力する。また、ドライバ端末３００は、ＧＰＳ等から自身の現在位置の位置情報を取得し、この位置情報をコンピュータ１０に出力する。コンピュータ１０は、この位置情報を受信することにより、車両の現在位置の位置情報を運行情報として取得することになる。コンピュータ１０は、コントローラ１００や管理者端末４００やドライバ端末３００から取得した運行情報に基づいて、運転中の車両の運行情報の入力や更新を行うことも可能である。
The computer 10 acquires operation information of the vehicle being driven. The operation information includes, for example, delivery information (e.g., cargo handling (loading and unloading) locations, departure and arrival times, amount of cargo) that is information about delivery, vehicle information that is information about vehicles (e.g., operation time, operation position, Operation route, identifier (for example, vehicle ID, driver ID) The computer 10 acquires operation information in advance from the
コンピュータ１０は、取得した運行情報に基づいて、車両の車両位置毎に、解析した積載状態を紐付けて出力させる。コンピュータ１０は、車両の車両位置に該当する地図上の位置を、車両マークとして示し、この車両マーク（車両位置）に、積載状態を紐付ける。コンピュータ１０は、車両が複数の場合、其々の車両の車両位置に該当する地図上の其々の位置を、車両マークとして示し、各車両マークに其々の積載状態を紐付ける。紐付けの方法としては、例えば、車両マークの色分け、画像やテキスト等を記載、表やグラフ等を記載が挙げられる。コンピュータ１０は、こうして作成した地図（すなわち、各車両の車両位置及びこの車両の積載状態が紐づいたもの）を、管理者端末４００に出力させる。コンピュータ１０は、この地図を、管理者端末４００に出力する。管理者端末４００は、この地図を受信し、自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、車両位置毎に紐付けられた積載状態を出力することになる。この結果、配車支援システム１は、取得した運行情報に基づいて、車両の車両位置毎に、解析した積載状態を紐付けて出力することになる。
Based on the acquired operation information, the computer 10 associates and outputs the analyzed loading state for each vehicle position. The computer 10 indicates a position on the map corresponding to the vehicle position of the vehicle as a vehicle mark, and associates the loading state with this vehicle mark (vehicle position). When there are a plurality of vehicles, the computer 10 indicates each position on the map corresponding to the vehicle position of each vehicle as a vehicle mark, and associates each loading state with each vehicle mark. Examples of the method of linking include color-coding of vehicle marks, description of images and texts, and description of tables, graphs, and the like. The computer 10 causes the
なお、コンピュータ１０は、この地図を、ドライバ端末３００に出力する構成も可能である。
The computer 10 can also be configured to output this map to the
また、この積載状態に、さらに、モデル化した荷姿又は積載可能スペースの大きさの何れか又は双方を紐付ける構成であってもよい。この場合、配車支援システム１は、積載状態に加えて、モデル化した荷姿又は積載可能スペースの大きさの何れか又は双方を出力することになる。
Further, the loading state may be further linked to either or both of the modeled packing style and the size of the loadable space. In this case, the
また、コンピュータ１０は、管理者からの配車予約を受け付け、この配車予約に基づいて、配車予約を受け付けた車両を車両マークにさらに紐付けて出力させる構成も可能である。 Further, the computer 10 can be configured to receive a vehicle allocation reservation from the administrator, and based on this vehicle allocation reservation, output the vehicle for which the vehicle allocation reservation has been received in association with the vehicle mark.
また、コンピュータ１０は、過去の配送記録から荷姿及び配送場所を学習し、この学習結果に基づいて、配送場所の荷姿を予測する構成も可能である。このとき、コンピュータ１０は、予測した配送場所の荷姿を車両マークにさらに紐付けて出力させる構成も可能である。また、コンピュータ１０は、集荷依頼を受け付け、予測した配送場所の荷姿に基づいて、集荷依頼の積載可否を判定する構成も可能である。 The computer 10 can also be configured to learn the packing style and delivery location from past delivery records, and predict the packing style of the delivery location based on the learning results. At this time, the computer 10 can also be configured to output the packing style of the predicted delivery location in association with the vehicle mark. Further, the computer 10 can be configured to receive a collection request and determine whether or not the collection request can be loaded based on the predicted packing style at the delivery location.
次に、配車支援システム１が実行する処理の概要について説明する。
Next, an outline of processing executed by the
はじめに、コントローラ１００は、荷役のタイミングを取得する（ステップＳ０１）。コントローラ１００は、扉の開信号及び扉の閉信号を其々取得することにより、荷役の開始及び終了のタイミングを其々取得する。
First, the
撮影装置２００は、このタイミングに基づいて、荷室を撮影する（ステップＳ０２）。撮影装置２００は、コントローラ１００からの撮影開始指示及び撮影終了指示に従って、荷室の画像を撮影する。撮影装置２００は、荷役の開始のタイミングにおける撮影開始指示に従って画像の撮影を開始し、荷役の終了のタイミングにおける撮影終了指示に従って画像の撮影を終了する。撮影装置２００は、撮影開始から撮影終了までの間、上述した撮影情報を、コントローラ１００に出力する。コントローラ１００は、この撮影情報を受信し取得することになる。
The photographing
コンピュータ１０は、この撮影情報を取得し、撮影情報を解析し、積載状態を解析する（ステップＳ０３）。コンピュータ１０は、コントローラ１００がドライバ端末３００を介して出力した撮影情報を取得する。コンピュータ１０は、撮影情報における画像を画像解析し、積載状態を解析する。
The computer 10 acquires this photographing information, analyzes the photographing information, and analyzes the loading state (step S03). The computer 10 acquires shooting information output by the
コンピュータ１０は、運転中の車両の運行情報を取得する（ステップＳ０４）。コンピュータ１０は、自身が記録する運行情報を取得する。 The computer 10 acquires operation information of the vehicle being driven (step S04). The computer 10 acquires operation information recorded by itself.
コンピュータ１０は、取得した運行情報に基づいて、車両の車両位置毎に、解析した積載状態を紐付けて出力させる（ステップＳ０５）。コンピュータ１０は、地図上に、車両位置として車両マークを示し、この車両マークに、積載状態を紐付ける。コンピュータ１０は、この地図を、管理者端末４００に出力させる。コンピュータ１０は、この地図を管理者端末４００に出力する。管理者端末４００は、この地図を受信し、自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、車両位置毎に紐付けられた積載状態を出力することになる。
Based on the acquired operation information, the computer 10 associates and outputs the analyzed loading state for each vehicle position (step S05). The computer 10 indicates a vehicle mark as a vehicle position on the map, and associates the loading state with this vehicle mark. The computer 10 causes the
以上が、配車支援システム１が実行する処理の概要である。
The outline of the processing executed by the
［配車支援システム１のシステム構成］
図２に基づいて、本発明の好適な実施形態である配車支援システム１のシステム構成について説明する。図２は、本発明の好適な実施形態である配車支援システム１のシステム構成を示す図である。図２において、配車支援システム１は、コンピュータ１０、コントローラ１００、撮影装置２００、ドライバ端末３００、管理者端末４００から構成され、車両の運行状況を管理するコンピュータシステムである。
[System Configuration of Vehicle Allocation Support System 1]
Based on FIG. 2, the system configuration of the
コンピュータ１０は、ドライバ端末３００、管理者端末４００、顧客端末等と、公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。コンピュータ１０は、１台のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。
The computer 10 is connected to the
コンピュータ１０は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ―Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ―Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイス等を備える。また、コンピュータ１０は、記録部として、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部を備える。また、コンピュータ１０は、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス等を備える。 The computer 10 includes a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), etc. as a control unit, and a communication unit to communicate with other terminals, devices, etc. A device for enabling communication, for example, a Wi-Fi (Wireless-Fidelity) compatible device conforming to IEEE802.11 is provided. The computer 10 also includes a data storage unit such as a hard disk, a semiconductor memory, a recording medium, or a memory card as a recording unit. The computer 10 also includes, as a processing unit, various devices for executing various processes.
コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、撮影情報取得モジュール２０、荷室状態情報出力モジュール２１、集荷依頼情報受付モジュール２２、集荷通知モジュール２３を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、記録部と協働して、記録モジュール３０を実現する。また、コンピュータ１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、撮影情報解析モジュール４０、モデル化モジュール４１、スペース解析モジュール４２、運行情報取得モジュール４３、紐付モジュール４４、学習モジュール４５、予測モジュール４６、積載可否判定モジュール４７を実現する。
In the computer 10, the control unit reads a predetermined program, and cooperates with the communication unit to realize a photographing information acquisition module 20, a cargo room state information output module 21, a collection request information reception module 22, and a collection notification module 23. do. Also, in the computer 10, the recording module 30 is realized in cooperation with the recording section by the control section reading a predetermined program. Further, in the computer 10, the control unit reads a predetermined program, and cooperates with the processing unit to obtain a photographing
コントローラ１００は、撮影装置２００、ドライバ端末３００、スイッチやセンサ類等と、公衆回線網や有線接続や無線接続等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。
The
コントローラ１００は、コンピュータ１０と同様に、制御部、通信部、処理部を備える。
The
コントローラ１００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、タイミング取得モジュール１２０、撮影開始指示モジュール１２１、撮影終了指示モジュール１２２、撮影情報出力モジュール１２３を実現する。また、コントローラ１００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、撮影情報選定モジュール１４０を実現する。
In the
撮影装置２００は、コントローラ１００と、有線接続や無線接続等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。
The
撮影装置２００は、コントローラ１００と同様に、制御部、通信部、処理部を備える。
Like the
撮影装置２００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、撮影情報出力モジュール２２０を実現する。また、撮影装置２００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、撮影モジュール２４０を実現する。
In the photographing
ドライバ端末３００は、コントローラ１００、コンピュータ１０と公衆回線網や有線接続や無線接続等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。
The
ドライバ端末３００は、コンピュータ１０と同様に、制御部、通信部、処理部を備える。
The
ドライバ端末３００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、荷室状態情報取得モジュール３２０を実現する。また、ドライバ端末３００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、荷室状態情報出力モジュール３４０を実現する。
In the
管理者端末４００は、コンピュータ１０と公衆回線網等を介して、データ通信可能に接続されており、必要なデータや情報の送受信を実行する。
The
管理者端末４００は、コンピュータ１０と同様に、制御部、通信部、処理部を備える。
As with the computer 10, the
管理者端末４００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、通信部と協働して、荷室状態情報取得モジュール４２０、配車予約情報出力モジュール４２１を実現する。また、管理者端末４００において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、荷室状態情報出力モジュール４４０、配車予約情報受付モジュール４４１を実現する。
In the
［撮影情報出力処理］
図３に基づいて、配車支援システム１が実行する撮影情報出力処理について説明する。図３は、コントローラ１００、撮影装置２００が実行する撮影情報出力処理のフローチャートを示す図である。上述した各装置のモジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
[Shooting information output processing]
Based on FIG. 3, the photographing information output processing executed by the
タイミング取得モジュール１２０は、荷役の開始のタイミングを取得する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０において、タイミング取得モジュール１２０は、荷室の扉に設けられたスイッチから、扉の開信号を検知することにより、このタイミングを取得する。タイミング取得モジュール１２０は、この開信号を検知したことを契機として、荷役の開始を判定することになる。 The timing acquisition module 120 acquires the timing of starting cargo handling (step S10). In step S10, the timing acquisition module 120 acquires this timing by detecting a door open signal from a switch provided on the door of the luggage compartment. The timing acquisition module 120 determines the start of cargo handling, triggered by the detection of this open signal.
なお、タイミング取得モジュール１２０は、車両の位置情報に基づいて、荷役の開始のタイミングをさらに取得する構成も可能である。この場合、車両の位置情報が納場の位置情報の所定範囲のエリアに位置することが条件となる。この場合について説明する。 Note that the timing acquisition module 120 can also be configured to further acquire the timing of starting cargo handling based on the position information of the vehicle. In this case, the condition is that the location information of the vehicle is located within the predetermined range of the location information of the delivery. This case will be explained.
コンピュータ１０は、コントローラ１００やドライバ端末３００がＧＰＳ等から取得する車両の現在位置を示す車両位置情報を取得する。コントローラ１００は、自身が取得した車両位置情報を、ドライバ端末３００を介してコンピュータ１０に出力する。ドライバ端末３００は、自身が取得した車両位置情報を、コンピュータ１０に出力する。コンピュータ１０は、この車両位置情報を受信することにより、車両位置情報を取得することになる。このとき、コンピュータ１０は、この車両位置情報を所定時間毎（例えば、５秒毎）に取得する。
The computer 10 acquires vehicle position information indicating the current position of the vehicle, which the
コンピュータ１０は、予め自身が記録する納場のマスター情報（納場として登録された位置情報）と、今回取得した車両位置情報とを比較する。コンピュータ１０は、車両位置情報が、マスター情報における位置情報の所定範囲のエリアに位置するか否かを判定する。コンピュータ１０は、位置する場合、車両が、所定時間以上（例えば、５分以上）このエリアに留まっているか否かを判定する。コンピュータ１０は、車両が留まっていると判定した場合、予め自身が記録する運行情報の納場に到着したと判定し、この時の時間を、納場への到着時間として判定する。コンピュータ１０は、自身が記録する運行情報におけるこの車両の位置をこの納場に更新する。 The computer 10 compares the master information of the delivery location recorded in advance by itself (position information registered as the delivery location) with the vehicle position information acquired this time. The computer 10 determines whether or not the vehicle position information is located within the predetermined range of the position information in the master information. If the computer 10 is located, it determines whether the vehicle has stayed in this area for a predetermined period of time or more (for example, 5 minutes or more). When the computer 10 determines that the vehicle has stopped, the computer 10 determines that the vehicle has arrived at the delivery place of the operation information recorded in advance by itself, and determines the time at this time as the arrival time at the delivery place. The computer 10 updates the position of this vehicle in the operation information recorded by itself to this depot.
タイミング取得モジュール１２０は、この判定結果を、ドライバ端末３００を介して取得することにより、荷役の開始を判定する。
The timing acquisition module 120 acquires the determination result via the
これにより、配車支援システム１は、納場に到着し、且つ扉が開くことにより、荷役の開始を判定することが可能となる。このとき、扉の開閉が必要条件であり、納場への到着は、荷役の開始をより正確に判定するための条件である。
As a result, the
撮影開始指示モジュール１２１は、撮影装置２００に、荷室の画像の撮影開始を指示する撮影開始指示を出力する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１において、撮影開始指示モジュール１２１は、撮影装置２００に、画像の撮影開始を指示する。
The imaging start instruction module 121 outputs an imaging start instruction to the
撮影モジュール２４０は、この撮影開始指示に従って、荷室の撮影を開始する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、撮影モジュール２４０は、所定時間間隔連続で、荷室を撮影する。 The photographing module 240 starts photographing the luggage compartment according to this photographing start instruction (step S12). In step S12, the photographing module 240 continuously photographs the luggage compartment at predetermined time intervals.
撮影情報出力モジュール２２０は、撮影した荷室の画像と、車両の識別子と、撮影日時とを、撮影情報としてコントローラ１００に出力する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、コントローラ１００は、この撮影情報を受信することにより、撮影情報を取得することになる。
The photographed information output module 220 outputs the photographed luggage compartment image, vehicle identifier, and photographed date and time to the
なお、撮影情報出力モジュール２２０は、この撮影情報を、コントローラ１００を介して、ドライバ端末３００に出力する構成も可能である。この場合、撮影情報出力モジュール２２０は、撮影情報をコントローラ１００に出力し、コントローラ１００は、この出力された撮影情報を、ドライバ端末３００に出力する。ドライバ端末３００は、この撮影情報を受信することにより、撮影情報を取得することになる。
Note that the imaging information output module 220 can also be configured to output this imaging information to the
タイミング取得モジュール１２０は、荷役の終了のタイミングを取得したか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、タイミング取得モジュール１２０は、荷室の扉に設けられたスイッチから、扉の閉信号を検知することにより、このタイミングを取得する。タイミング取得モジュール１２０は、この閉信号を検知したことを契機として、荷役の終了を判定することになる。 The timing acquisition module 120 determines whether or not the timing for ending cargo handling has been acquired (step S14). In step S14, the timing acquisition module 120 acquires this timing by detecting a door closing signal from a switch provided on the door of the luggage compartment. The timing acquisition module 120 will determine the end of cargo handling with the detection of this closing signal as a trigger.
なお、タイミング取得モジュール１２０は、車両の位置情報に基づいて、荷役の終了のタイミングをさらに取得する構成も可能である。この場合、車両の位置情報が納場の位置情報の所定範囲のエリアから離れることが条件となる。この場合について説明する。 It should be noted that the timing acquisition module 120 can also be configured to further acquire the timing of the end of cargo handling based on the position information of the vehicle. In this case, the condition is that the location information of the vehicle leaves the area within the predetermined range of the location information of the delivery. This case will be explained.
コンピュータ１０は、コントローラ１００やドライバ端末３００から上述した車両位置情報を取得する。
The computer 10 acquires the vehicle position information described above from the
コンピュータ１０は、予め自身が記録する納場のマスター情報と、今回取得した車両位置情報とを比較する。コンピュータ１０は、車両位置情報が、マスター情報における位置情報の所定範囲のエリアに位置するか否かを判定する。コンピュータ１０は、位置しない場合、予め自身が記録する運行情報の納場から出発したと判定し、この時の時間を、納場からの出発時間として判定する。コンピュータ１０は、自身が記録する運行情報におけるこの車両の位置をこの納場から運行ルート上に更新する。 The computer 10 compares the master information of the delivery place recorded in advance by itself with the vehicle position information acquired this time. The computer 10 determines whether or not the vehicle position information is located within the predetermined range of the position information in the master information. If the computer 10 is not positioned, the computer 10 determines that the departure has departed from the delivery place of the operation information recorded in advance by itself, and determines the time at this time as the departure time from the delivery place. The computer 10 updates the position of this vehicle in the operation information recorded by itself on the operation route from this depot.
タイミング取得モジュール１２０は、この判定結果を、ドライバ端末３００を介して取得することにより、荷役の終了を判定する。
The timing acquisition module 120 acquires the determination result via the
これにより、配車支援システム１は、扉が閉まり、かつ納場から出発したことにより、荷役の終了を判定することが可能となる。このとき、扉の開閉が必要条件であり、納場からの出発は、荷役の終了をより正確に判定するための条件である。
As a result, the vehicle
ステップＳ１４において、タイミング取得モジュール１２０は、取得していないと判定した場合（ステップＳ１４ ＮＯ）、コントローラ１００は、取得するまで、本処理を繰り返す。この間、コントローラ１００は、撮影情報を取得し続けることになる。
In step S14, when the timing acquisition module 120 determines that it has not acquired (step S14 NO), the
一方、ステップＳ１４において、タイミング取得モジュール１２０は、取得したと判定した場合（ステップＳ１４ ＹＥＳ）、撮影終了指示モジュール１２２は、撮影装置２００に、荷室の画像の撮影終了を指示する撮影終了指示を出力する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において、撮影終了指示モジュール１２２は、撮影装置２００に、画像の撮影終了を指示する。撮影装置２００は、この指示に従って、画像の撮影を終了する。
On the other hand, in step S14, when the timing acquisition module 120 determines that it has been acquired (step S14 YES), the imaging end instruction module 122 instructs the
撮影モジュール２４０は、この撮影終了指示に従って、荷室の撮影を終了する（ステップＳ１６）。 The photographing module 240 finishes photographing the luggage compartment according to this photographing end instruction (step S16).
撮影情報選定モジュール１４０は、コンピュータ１０に出力する撮影情報を選定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において、撮影情報選定モジュール１４０は、画像及び撮影日時と、荷役の終了のタイミングとに基づいて、撮影情報を選定する。撮影情報選定モジュール１４０は、撮影日時が、荷役の終了のタイミングに近く、かつ画像が、荷室内に積み込まれた荷物が明瞭に写っているものを基準として、撮影情報を選定する。 The imaging information selection module 140 selects imaging information to be output to the computer 10 (step S17). In step S17, the photographing information selection module 140 selects photographing information based on the image, the photographing date and time, and the end timing of cargo handling. The photographing information selection module 140 selects photographing information based on the photographing date and time close to the timing of the end of cargo handling and the image clearly showing the cargo loaded in the luggage compartment.
なお、上述したステップＳ１３の処理において、撮影装置２００が、ドライバ端末３００に撮影情報を出力する場合、ステップＳ１７の処理は、ドライバ端末３００が実行する事になる。
In addition, in the process of step S13 mentioned above, when the
撮影情報出力モジュール１２３は、選定した撮影情報を、コンピュータ１０に出力する（ステップＳ１８）。ステップＳ１８において、撮影情報出力モジュール１２３は、ドライバ端末３００を介して、撮影情報をコンピュータ１０に出力する。
The imaging information output module 123 outputs the selected imaging information to the computer 10 (step S18). In step S<b>18 , the photographing information output module 123 outputs the photographing information to the computer 10 via the
なお、上述した撮影情報における画像は、動画でも可能であるが、データ量の抑制や切り出しのタイミングの制御等を理由として、静止画であることが好ましい。ただし、画像から、３次元化できるものであれば、その限りではない。 Although the image in the above-described shooting information can be a moving image, it is preferable to use a still image for reasons such as data amount reduction and cut-out timing control. However, this is not the case as long as the image can be three-dimensionalized.
以上が、撮影情報出力処理である。 The above is the shooting information output processing.
［撮影情報解析処理］
図４に基づいて、配車支援システム１が実行する撮影情報解析処理について説明する。図４は、コンピュータ１０が実行する撮影情報解析処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。なお、本処理は、コンピュータ１０が実行するものに限らず、コンピュータ１０、コントローラ１００、撮影装置２００、ドライバ端末３００、管理者端末４００の何れか又は複数の構成により実行される構成であってもよい。
[Photographing information analysis processing]
Based on FIG. 4, the imaging information analysis processing executed by the
撮影情報取得モジュール２０は、コントローラ１００が出力した撮影情報を取得する（ステップＳ２０）。ステップＳ２０において、撮影情報取得モジュール２０は、上述したステップＳ１８の処理により、出力された撮影情報を受信することにより、撮影情報を取得することになる。 The shooting information acquisition module 20 acquires the shooting information output by the controller 100 (step S20). In step S20, the imaging information acquisition module 20 acquires the imaging information by receiving the imaging information output by the process of step S18 described above.
撮影情報解析モジュール４０は、取得した撮影情報を解析する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、撮影情報解析モジュール４０は、撮影情報における画像を画像解析する。撮影情報解析モジュール４０は、画像解析した結果として、この画像の特徴点や特徴量を抽出する。撮影情報解析モジュール４０は、抽出した特徴点や特徴量に基づいて、荷室内の荷物の荷姿と積載量と積載率とを示す積載状態を解析する。撮影情報解析モジュール４０は、画像における荷室内の荷物の外観、数量、配置、状態等に基づいて、この積載状態を解析する。
The shooting
モデル化モジュール４１は、積載状態の解析結果に基づいて、荷姿をモデル化する（ステップＳ２２）。ステップＳ２２において、モデル化モジュール４１は、解析した荷姿に基づいて、この荷姿の二次元モデルや三次元モデルを作成する。
The
スペース解析モジュール４２は、積載状態の解析結果に基づいて、荷室内における積載可能スペースの大きさを解析する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３において、積載可能スペースは、例えば、荷室内における空き床面積であり、大きさは、例えば、パレット単位である。スペース解析モジュール４２は、解析した荷姿、積載量及び積載率の何れか又は複数の組み合わせに基づいて、この積載可能スペースの大きさを解析する。 The space analysis module 42 analyzes the size of the loadable space in the luggage compartment based on the analysis result of the loading state (step S23). In step S23, the loadable space is, for example, the empty floor space in the luggage compartment, and the size is, for example, in units of pallets. The space analysis module 42 analyzes the size of this loadable space based on one or more combinations of the analyzed packing style, load capacity, and load rate.
以上が、撮影情報解析処理である。 The above is the photographing information analysis processing.
［荷室状態情報出力処理］
図５に基づいて、配車支援システム１が実行する荷室状態情報出力処理について説明する。図５は、コンピュータ１０、管理者端末４００が実行する荷室状態情報出力処理のフローチャートを示す図である。上述した各装置のモジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。なお、管理者端末４００が実行する各処理を、ドライバ端末３００が実行する構成であってもよい。
[Luggage room state information output processing]
Based on FIG. 5, the luggage compartment state information output processing executed by the vehicle
運行情報取得モジュール４３は、運転中の車両の運行情報を取得する（ステップＳ３０）。ステップＳ３０において、運行情報は、上述した通り、納場情報及び車両情報である。運行情報取得モジュール４３は、記録モジュール３０が、予め記録したドライバ端末３００や管理者端末４００から取得した運行情報を取得する。
The operation information acquisition module 43 acquires operation information of the vehicle in operation (step S30). In step S30, the operation information is the delivery information and the vehicle information as described above. The operation information acquisition module 43 acquires the operation information acquired from the
コンピュータ１０は、コントローラ１００やドライバ端末３００がＧＰＳ等から取得する車両の現在位置を示す車両位置情報を取得する。記録モジュール３０は、この車両位置情報を運行情報として記録する。また、コンピュータ１０は、管理者端末４００が入力を受け付けた運行情報を取得する。記録モジュール３０は、この運行情報を記録する。記録モジュール３０は、これまでに記録した運行情報に、今回取得した運行情報を追加又は更新等行うことになる。
The computer 10 acquires vehicle position information indicating the current position of the vehicle, which the
運行情報取得モジュール４３は、このようにして記録された運行情報を取得することになる。 The operation information acquisition module 43 acquires the operation information recorded in this way.
なお、コンピュータ１０は、管理者端末４００が記録する運行情報を取得する構成であってもよい。
Note that the computer 10 may be configured to acquire operation information recorded by the
紐付モジュール４４は、取得した運行情報に基づいて、車両の車両位置毎に、解析した積載状態、取得した撮影情報における画像、モデル化した荷姿及び積載可能スペースの大きさを荷室状態情報として紐付ける（ステップＳ３１）。紐付モジュール４４は、取得した車両位置情報に基づいて、車両の車両位置を特定する。紐付モジュール４４は、この車両位置に、荷室状態情報を紐付ける。紐付の方法は、例えば、上述した通り、例えば、車両マークの色分け、画像やテキスト等を記載、表やグラフ等を記載である。 Based on the acquired operation information, the linking module 44 uses the analyzed loading state, the image in the acquired photographed information, the modeled packing style, and the size of the loadable space as luggage room state information for each vehicle position. Link (step S31). The linking module 44 identifies the vehicle position of the vehicle based on the acquired vehicle position information. The tying module 44 ties the luggage compartment state information to this vehicle position. As described above, the linking method includes, for example, color coding of vehicle marks, description of images and texts, and description of tables, graphs, and the like.
具体的には、紐付モジュール４４は、地図上における車両位置に該当する場所に、車両マークを重畳させる。この結果、紐付モジュール４４は、地図上に車両の位置を示すことになる。紐付モジュール４４は、この車両マークに、荷室状態情報を対応付ける。この結果、紐付モジュール４４は、荷室状態情報を紐付けることになる。 Specifically, the linking module 44 superimposes a vehicle mark on a location corresponding to the vehicle position on the map. As a result, the linking module 44 will indicate the location of the vehicle on the map. The linking module 44 associates the vehicle mark with luggage compartment state information. As a result, the linking module 44 links the luggage compartment state information.
また、紐付モジュール４４は、運行情報の表における車両位置に該当する箇所に、荷室状態情報を追加する。この結果、紐付モジュール４４は、車両位置に、荷室状態情報を紐付けることになる。 In addition, the linking module 44 adds luggage compartment state information to a location corresponding to the vehicle position in the operation information table. As a result, the tying module 44 ties the luggage compartment state information to the vehicle position.
なお、紐付モジュール４４は、荷室状態情報として、積載状態、画像、モデル化した荷姿又は積載可能スペースの何れか又は複数の組み合わせを紐付ける構成であってもよい。 Note that the linking module 44 may be configured to link any one or a plurality of combinations of the loading state, the image, the modeled packing style, and the loadable space as the luggage compartment state information.
荷室状態情報出力モジュール２１は、車両位置及び紐付けた荷室状態情報を出力する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において、荷室状態情報出力モジュール２１は、この車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力する。荷室状態情報取得モジュール４２０は、この車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。
The cargo room state information output module 21 outputs the vehicle position and the linked cargo room state information (step S32). In step S<b>32 , the cargo room state information output module 21 outputs the vehicle position and cargo room state information to the
荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した車両位置及び荷室状態情報を、出力する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。 The luggage compartment status information output module 440 outputs the acquired vehicle position and luggage compartment status information (step S33). In step S33, the luggage compartment status information output module 440 outputs the acquired vehicle position and luggage compartment status information by displaying it on its own display unit and emitting sound from its audio unit.
この結果、コンピュータ１０は、車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力させることになる。
As a result, the computer 10 causes the
なお、荷室状態情報出力モジュール２１は、車両位置及び紐付けた荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力させる構成であってもよい。荷室状態情報出力モジュール２１は、この車両位置及び荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力する。荷室状態情報取得モジュール３２０は、この車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。荷室状態情報出力モジュール３４０は、取得した車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。
Note that the luggage compartment status information output module 21 may be configured to output the vehicle position and the linked luggage compartment status information to the
この結果、コンピュータ１０は、荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力させることになる。
As a result, the computer 10 causes the
図１０に基づいて、管理者端末４００が出力する車両位置及び紐付けた荷室状態情報について説明する。図１０は、管理者端末４００が出力する車両位置及び紐付けられた荷室状態情報の一例を模式的に示す図である。図１０において、荷室状態情報出力モジュール４４０は、動態管理画面５００として、車両位置及び荷室状態情報を出力した状態である。荷室状態情報出力モジュール４４０は、動態管理画面５００として、車両の位置情報に基づいて、車両マーク５１０及び地図５２０を表示する。この車両マーク５１０の其々は、荷室状態情報５３０が示す内容に従って、色分けがなされている。ここでは、積載率によって車両マーク５１０の色分けが行われているが、これ以外、例えば、積載状態、画像、モデル化した荷姿又は積載可能スペースの何れか又は複数の組み合わせに従って、色付け等が行われていてもよい。車両マーク５１０は、地図５２０上における、車両の位置情報に該当するに重畳して表示される。荷室状態情報出力モジュール４４０は、管理者が、各車両マーク５１０の選択入力や、ドライバＩＤ、車両ＩＤ、運行ルート等の入力を行うことにより、動態管理画面５００に、検索結果表示欄５４０として運行情報や荷室状態情報の一部又は全部を表示する。
Based on FIG. 10, the vehicle position output by the
図１１に基づいて、管理者端末４００が出力する車両位置及び紐付けた荷室状態情報について説明する。図１１は、管理者端末４００が出力する車両位置及び紐付けられた荷室状態情報の一例を模式的に示す図である。図１１において、荷室状態情報出力モジュール４４０は、管理画面６００として、車両位置及び荷室状態情報を出力した状態である。荷室状態情報出力モジュール４４０は、管理画面６００として、様々な項目を記載した表を表示する。荷室状態情報出力モジュール４４０は、車両の位置情報に該当する項目にその旨を記載し（積卸区分における「発」や「―」や、「着」）、この車両位置毎に、画像６１０や積載率や荷姿等を紐付けて出力する。この画像６１０は、管理者からの選択入力を受け付けることにより、拡大表示が可能となっている。ここでは、積載率によって車両マーク５１０の色分けが行われているが、これ以外、例えば、モデル化した荷姿又は積載可能スペースの何れか又は複数の組み合わせに従って、項目に追加することが行われていてもよい。
Based on FIG. 11, the vehicle position and the linked luggage compartment state information output by the
以上が、荷室状態情報出力処理である。 The above is the luggage compartment state information output process.
［配車予約処理］
図６に基づいて、配車支援システム１が実行する配車予約処理について説明する。図６は、コンピュータ１０、管理者端末４００が実行する配車予約処理のフローチャートを示す図である。上述した各装置のモジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
[Vehicle allocation reservation process]
The vehicle allocation reservation process executed by the vehicle
配車予約情報受付モジュール４４１は、管理者から車両の配車予約に関する情報である配車予約情報の入力を受け付ける（ステップＳ４０）。ステップＳ４０において、配車予約情報は、例えば、顧客の識別子、納場、荷役日時、車種である。配車予約情報受付モジュール４４１は、直接入力又は選択入力により、この配車予約情報を受け付ける。 The vehicle allocation reservation information reception module 441 receives input of vehicle allocation reservation information, which is information relating to a vehicle allocation reservation, from the administrator (step S40). In step S40, the vehicle allocation reservation information includes, for example, the customer's identifier, delivery location, cargo handling date and time, and vehicle type. The vehicle allocation reservation information reception module 441 receives this vehicle allocation reservation information by direct input or selective input.
配車予約情報出力モジュール４２１は、受け付けた配車予約情報を、コンピュータ１０に出力する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１において、配車予約情報出力モジュール４２１は、配車予約情報を、コンピュータ１０に出力する。コンピュータ１０は、この配車予約情報を受信することにより、配車予約情報を取得し、配車予約情報を受け付けることになる。 The vehicle allocation reservation information output module 421 outputs the received vehicle allocation reservation information to the computer 10 (step S41). In step S<b>41 , the vehicle allocation reservation information output module 421 outputs the vehicle allocation reservation information to the computer 10 . By receiving this vehicle allocation reservation information, the computer 10 acquires the vehicle allocation reservation information and accepts the vehicle allocation reservation information.
紐付モジュール４４は、上述したステップＳ３０の処理において取得した運行情報と、受け付けた配車予約情報とに基づいて、この配車予約が行われた車両の車両位置に、予約マークを付与し、上述した荷室状態情報に、更に配車予約情報を紐付ける（ステップＳ４２）。ステップＳ４２において、紐付モジュール４４は、受け付けた配車予約に基づいて、配車予約が行われた車両を特定し、この車両の位置情報を、運行情報に基づいて特定する。紐付モジュール４４は、この車両位置に、積載状態、画像、モデル化した荷姿、積載可能スペースの大きさ及び配車予約情報を、荷室状態情報として紐付ける。紐付の方法は、上述したステップＳ３１の処理と同様である。 Based on the operation information acquired in the process of step S30 described above and the vehicle allocation reservation information received, the linking module 44 attaches a reservation mark to the vehicle position of the vehicle for which this vehicle allocation reservation has been made, The room status information is further linked with the vehicle allocation reservation information (step S42). In step S42, the linking module 44 identifies the vehicle for which the vehicle allocation reservation has been made based on the received vehicle allocation reservation, and identifies the position information of this vehicle based on the operation information. The linking module 44 links the loading state, the image, the modeled packing style, the size of the loadable space, and the vehicle allocation reservation information to this vehicle position as luggage compartment state information. The linking method is the same as the process of step S31 described above.
荷室状態情報出力モジュール２１は、予約車両の車両位置及び紐付けた荷室状態情報を出力する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３において、荷室状態情報出力モジュール２１は、この予約車両の車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力する。荷室状態情報取得モジュール４２０は、この予約車両の車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、予約車両の車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。
The luggage compartment status information output module 21 outputs the vehicle position of the reserved vehicle and the linked luggage compartment status information (step S43). In step S<b>43 , the luggage compartment status information output module 21 outputs the vehicle position and luggage compartment status information of this reserved vehicle to the
荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した予約車両の車両位置及び荷室状態情報を、出力する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４において、荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した予約車両の車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。 The luggage compartment status information output module 440 outputs the acquired vehicle position and luggage compartment status information of the reserved vehicle (step S44). In step S44, the luggage compartment status information output module 440 outputs the acquired vehicle position of the reserved vehicle and luggage compartment status information by displaying it on its own display unit and emitting sound from its audio unit.
この結果、コンピュータ１０は、予約車両の車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力させることになる。
As a result, the computer 10 causes the
なお、荷室状態情報出力モジュール２１は、予約車両の車両位置及び紐付けた荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力させる構成であってもよい。荷室状態情報出力モジュール２１は、この予約車両の車両位置及び荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力する。荷室状態情報取得モジュール３２０は、この予約車両の車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、予約車両の車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。荷室状態情報出力モジュール３４０は、予約車両の取得した車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。
Note that the luggage compartment status information output module 21 may be configured to output the vehicle position of the reserved vehicle and the linked luggage compartment status information to the
以上が、配車予約処理である。 The above is the dispatch reservation processing.
［予測処理］
図７に基づいて、配車支援システム１が実行する予測処理について説明する。図７は、コンピュータ１０が実行する予測処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
[Prediction processing]
Prediction processing executed by the
学習モジュール４５は、過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習する（ステップＳ５０）。ステップＳ５０において、過去の配送記録は、例えば、配送場所（顧客）の識別子、配送場所（顧客）における積載状態、画像、モデル化した荷姿、積載可能スペースの大きさである。学習モジュール４５は、過去の配送記録に基づいて、配送場所における荷姿（積載状態、画像、モデル化した荷姿、積載可能スペースの大きさ）を学習する。 The learning module 45 learns the packing style and delivery location from past delivery records (step S50). In step S50, the past delivery record includes, for example, the identifier of the delivery location (customer), the loading state at the delivery location (customer), the image, the modeled packing style, and the size of the loadable space. The learning module 45 learns the packing style (loading state, image, modeled packing style, size of loadable space) at the delivery location based on past delivery records.
なお、学習モジュール４５は、次回以降の配送の結果得られた配送記録を、さらに学習に利用する構成であってもよい。 Note that the learning module 45 may be configured to use delivery records obtained as a result of subsequent deliveries for further learning.
記録モジュール３０は、学習結果を、記録する（ステップＳ５１）。 The recording module 30 records the learning result (step S51).
予測モジュール４６は、学習結果に基づいて、配送場所の荷姿を予測する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２において、予測モジュール４６は、学習結果に基づいて、配送場所での荷姿を予測し、この配送場所での集荷後の荷室状態を予測する。 The prediction module 46 predicts the packing style at the delivery location based on the learning result (step S52). In step S52, the prediction module 46 predicts the packing style at the delivery location based on the learning result, and predicts the cargo room state after collection at the delivery location.
以上が、予測処理である。 The above is the prediction processing.
［予測荷室状態出力処理］
図８に基づいて、配車支援システム１が実行する予測荷室状態出力処理について説明する。図８は、コンピュータ１０、管理者端末４００が実行する予測荷室状態出力処理のフローチャートを示す図である。上述した各装置のモジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
[Predicted luggage compartment state output processing]
Based on FIG. 8, the predicted luggage compartment state output processing executed by the vehicle
紐付モジュール４４は、上述したステップＳ３０の処理において取得した運行情報と、上述したステップＳ５２の処理において予測した荷室状態を示す予測荷室状態情報とに基づいて、この予測が行われた車両の車両位置に、予測マークを付与し、上述した荷室状態情報に、更に予測荷室状態情報を紐付ける（ステップＳ６０）。ステップＳ６０において、紐付モジュール４４は、予測した予測荷室状態情報に基づいて、予測が行われた車両を特定し、この車両の位置情報を、運行情報に基づいて特定する。紐付モジュール４４は、この車両位置に、積載状態、画像、モデル化した荷姿、積載可能スペースの大きさ及び予測荷室状態情報を、荷室状態情報として紐付ける。紐付の方法は、上述したステップＳ３１の処理と同様である。 Based on the operation information acquired in the process of step S30 described above and the predicted cargo room state information indicating the cargo room state predicted in the process of step S52 described above, the linking module 44 identifies the vehicle for which the prediction has been made. A prediction mark is attached to the vehicle position, and the predicted luggage room state information is further linked to the luggage room state information described above (step S60). In step S60, the linking module 44 identifies the predicted vehicle based on the predicted luggage compartment state information, and identifies the position information of this vehicle based on the operation information. The linking module 44 links the loading state, the image, the modeled packing style, the size of the loadable space, and the predicted cargo room state information as cargo room state information with this vehicle position. The linking method is the same as the process of step S31 described above.
荷室状態情報出力モジュール２１は、予測が行われた車両の車両位置及び紐付けた荷室状態情報を出力する（ステップＳ６１）。ステップＳ６１において、荷室状態情報出力モジュール２１は、この予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力する。荷室状態情報取得モジュール４２０は、この予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、予約車両の車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。
The cargo room state information output module 21 outputs the predicted vehicle position of the vehicle and the linked cargo room state information (step S61). In step S<b>61 , the cargo room state information output module 21 outputs the vehicle position and cargo room state information of the predicted vehicle to the
荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を、出力する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２において、荷室状態情報出力モジュール４４０は、取得した予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。 The cargo room state information output module 440 outputs the acquired vehicle position and cargo room state information of the predicted vehicle (step S62). In step S62, the cargo space state information output module 440 outputs the vehicle position and the cargo space state information of the vehicle for which the prediction has been made by displaying it on its own display unit and emitting sound from the audio unit. Become.
この結果、コンピュータ１０は、予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を、管理者端末４００に出力させることになる。
As a result, the computer 10 causes the
なお、荷室状態情報出力モジュール２１は、予測が行われた車両の車両位置及び紐付けた荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力させる構成であってもよい。荷室状態情報出力モジュール２１は、この予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を、ドライバ端末３００に出力する。荷室状態情報取得モジュール３２０は、この予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を受信することにより、予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を取得することになる。荷室状態情報出力モジュール３４０は、取得した予測が行われた車両の車両位置及び荷室状態情報を自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、出力することになる。
Note that the luggage compartment state information output module 21 may be configured to output to the
以上が、予測荷室状態出力処理である The above is the predicted cargo room state output processing.
［積載可否判定処理］
図９に基づいて、配車支援システム１が実行する積載可否判定処理について説明する。図９は、コンピュータ１０が実行する積載可否判定処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
[Loading possibility judgment processing]
Based on FIG. 9, the loading possibility determination processing executed by the
集荷依頼情報受付モジュール２２は、顧客端末から、集荷依頼情報を受け付ける（ステップＳ７０）。ステップＳ７０において、顧客端末は、荷物の集荷に必要な情報である集荷依頼情報（例えば、顧客の識別子、集荷内容、集荷場所、集荷日時、車種）の入力を受け付ける。顧客端末は、受け付けた集荷依頼情報を、コンピュータ１０に出力する。集荷依頼情報受付モジュール２２は、集荷依頼情報を受信することにより、集荷依頼情報を受け付けることになる。 The collection request information receiving module 22 receives the collection request information from the customer terminal (step S70). In step S70, the customer terminal receives input of collection request information (for example, customer identifier, collection details, collection location, collection date and time, vehicle type) which is information necessary for collection of the cargo. The customer terminal outputs the received collection request information to the computer 10 . The collection request information reception module 22 accepts the collection request information by receiving the collection request information.
積載可否判定モジュール４７は、上述したステップＳ５２の処理において予測した配送場所の荷姿に基づいて、受け付けた集荷依頼情報における集荷依頼の積載可否を判定する（ステップＳ７１）。ステップＳ７１において、積載可否判定モジュール４７は、集荷依頼情報における集荷場所及び集荷内容と、予測した配送場所における荷室状態と比較し、予測した荷室状態が、集荷依頼情報における集荷内容を満たすものであるか否かを判定する。すなわち、積載可否判定モジュール４７は、集荷依頼における荷物の数量が、予測した荷室状態に積載可能なものであるか否かを判定する。 The loading permission determination module 47 determines whether the collection request in the received collection request information can be loaded based on the packing appearance at the delivery location predicted in the process of step S52 (step S71). In step S71, the loading availability determination module 47 compares the pickup location and pickup content in the pickup request information with the cargo room state at the predicted delivery location, and the predicted cargo room state satisfies the collection content in the collection request information. It is determined whether or not. That is, the loadability determination module 47 determines whether or not the number of packages in the collection request can be loaded in the predicted luggage compartment state.
積載可否判定モジュール４７は、積載できないと判定した場合（ステップＳ７１ ＮＯ）、コンピュータ１０は、本処理を終了する。このとき、コンピュータ１０は、顧客端末に、集荷できない旨を示す通知を出力させる構成であってもよい。また、コンピュータ１０は、上述した予測荷室状態出力処理において紐付けた他の積載可能な車両に、今回積載可能な車両がある場合、これを顧客端末に出力させる構成であってもよい。 When the loading availability determination module 47 determines that the loading is not possible (step S71 NO), the computer 10 terminates this process. At this time, the computer 10 may be configured to output to the customer terminal a notice indicating that the pickup is not possible. In addition, if there is a vehicle that can be loaded this time among the other vehicles that can be loaded in the predicted cargo room state output process described above, the computer 10 may be configured to output this to the customer terminal.
一方、ステップＳ７１において、積載可能と判定した場合（ステップＳ７１ ＹＥＳ）、集荷通知モジュール２３は、集荷依頼を受け付け、集荷を行うことを示す集荷通知を、顧客端末に出力させる（ステップＳ７２）。ステップＳ７２において、集荷通知モジュール２３は、この集荷通知を、顧客端末に出力する。顧客端末は、この集荷通知を受信し、自身の表示部に表示や音声部から放音することにより、集荷通知を出力する。この結果、コンピュータ１０は、集荷通知を、顧客端末に出力させることになる。 On the other hand, if it is determined in step S71 that the cargo can be loaded (step S71 YES), the collection notification module 23 accepts the collection request and causes the customer terminal to output a collection notification indicating that the collection will be performed (step S72). In step S72, the pickup notification module 23 outputs this pickup notification to the customer terminal. The customer terminal receives the pickup notification and outputs the pickup notification by displaying it on its own display unit and emitting sound from its audio unit. As a result, the computer 10 causes the customer terminal to output the pickup notification.
なお、コンピュータ１０は、管理者端末４００に積載可能な集荷依頼を受け付けた旨の通知を出力するとともに、管理者端末４００から、配車予約を受け付けることにより、上述した配車予約処理を実行する構成も可能である。
In addition, the computer 10 may output a notification to the
以上が、積載可否判定処理である。 The above is the loading possibility determination processing.
上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態で提供される。また、プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ－ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。 The means and functions described above are realized by a computer (including a CPU, an information processing device, and various terminals) reading and executing a predetermined program. The program is provided, for example, from a computer via a network (SaaS: software as a service). Also, the program is provided in a form recorded on a computer-readable recording medium such as a flexible disk, CD (CD-ROM, etc.), DVD (DVD-ROM, DVD-RAM, etc.). In this case, the computer reads the program from the recording medium, transfers it to an internal recording device or an external recording device, records it, and executes it. Alternatively, the program may be recorded in advance in a recording device (recording medium) such as a magnetic disk, optical disk, magneto-optical disk, etc., and provided from the recording device to the computer via a communication line.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments described above. Moreover, the effects described in the embodiments of the present invention are merely enumerations of the most suitable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are limited to those described in the embodiments of the present invention. is not.
１ 配車支援システム、１０ コンピュータ、１００ コントローラ、２００ 撮影装置、３００ ドライバ端末、４００ 管理者端末 1 dispatch support system, 10 computer, 100 controller, 200 photographing device, 300 driver terminal, 400 administrator terminal
Claims (6)
取得した前記タイミングに基づいて、荷室を撮影する撮影手段と、
撮影した荷室の撮影情報に基づく過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習する第１学習手段と、
前記学習結果に基づいて、前記配送場所の荷姿を予測する第１予測手段と、
集荷依頼を受け付ける集荷依頼受付手段と、
予測した前記配送場所の荷姿に基づいて、受け付けた前記集荷依頼の積載可否を判定する積載可否判定手段と、
を備えることを特徴とする配車支援システム。 a timing acquiring means for acquiring timing of cargo handling;
photographing means for photographing the luggage compartment based on the acquired timing;
a first learning means for learning a packing style and a delivery location from past delivery records based on photographed luggage room information ;
a first prediction means for predicting the packing style at the delivery location based on the learning result;
a collection request receiving means for receiving a collection request;
Loadability determination means for determining whether or not the received cargo collection request can be loaded based on the predicted packing style at the delivery location;
A vehicle dispatch support system comprising:
運転中の車両の運行情報を取得する運行情報取得手段と、
取得した前記運行情報に基づいて、前記車両の車両位置毎に、解析した前記荷室内の荷姿と積載量を紐付けて出力する荷室状態出力手段と、
をさらに備え、
前記タイミング取得手段は、前記運行情報取得手段で取得した前記車両の位置情報が、納場の位置情報の所定範囲のエリアに位置する場合に荷役の開始のタイミングを取得する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配車支援システム。 luggage compartment state analysis means for analyzing the imaged information of the luggage compartment and analyzing the packing appearance and load amount in the luggage compartment;
Operation information acquisition means for acquiring operation information of the vehicle being driven;
luggage compartment state output means for linking and outputting the analyzed luggage appearance and load amount in the luggage compartment for each vehicle position of the vehicle based on the acquired operation information;
further comprising
The timing acquisition means acquires the timing of starting cargo handling when the position information of the vehicle acquired by the operation information acquisition means is located in an area within a predetermined range of the location information of the warehouse.
2. The dispatch support system according to claim 1, characterized by:
荷室の扉から閉信号を検知することにより、荷役の終了のタイミングを取得する、
ことを特徴とする請求項２に記載の配車支援システム。 The timing acquisition means further acquires the timing for starting cargo handling by detecting a signal for opening the door of the luggage compartment,
By detecting the close signal from the door of the cargo room, the timing of the end of cargo handling is obtained.
3. The dispatch support system according to claim 2, characterized by:
をさらに備え、
前記荷室状態出力手段は、モデル化した荷姿を併せて出力する、
ことを特徴とする請求項２に記載の配車支援システム。 a modeling means for modeling the packing style based on the analysis result of the packing style in the luggage compartment;
further comprising
The luggage compartment state output means also outputs the modeled luggage appearance.
3. The dispatch support system according to claim 2 , characterized by:
取得した前記タイミングに基づいて、荷室を撮影するステップと、
撮影した荷室の撮影情報に基づく過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習するステップと、
前記学習結果に基づいて、前記配送場所の荷姿を予測するステップと、
集荷依頼を受け付けるステップと、
予測した前記配送場所の荷姿に基づいて、受け付けた前記集荷依頼の積載可否を判定するステップと、
を備えることを特徴とする配車支援方法。 a step of obtaining the timing of loading and unloading;
a step of photographing the luggage compartment based on the obtained timing;
a step of learning a packing style and a delivery location from past delivery records based on photographed luggage room information ;
a step of predicting the packing style at the delivery location based on the learning result;
accepting a pickup request;
a step of judging whether or not the received collection request can be loaded based on the predicted packing form at the delivery location;
A vehicle allocation support method comprising:
荷役のタイミングを取得するステップ、
取得した前記タイミングに基づいて、荷室を撮影するステップ、
撮影した荷室の撮影情報に基づく過去の配送記録から、荷姿及び配送場所を学習するステップ、
前記学習結果に基づいて、前記配送場所の荷姿を予測するステップ、
集荷依頼を受け付けるステップ、
予測した前記配送場所の荷姿に基づいて、受け付けた前記集荷依頼の積載可否を判定するステップ、
を実行させるためのコンピュータシステムで読取可能なプログラム。 to the computer system,
obtaining the timing of loading and unloading;
a step of photographing the luggage compartment based on the acquired timing;
A step of learning the packing style and delivery location from past delivery records based on the photographed information of the luggage compartment ;
predicting the packing style at the delivery location based on the learning result;
accepting a pickup request;
a step of judging whether or not the received collection request can be loaded based on the predicted packing style at the delivery location;
A computer system readable program for executing
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