JP7450168B2 - 電費推定装置、電費推定方法、および電費推定プログラム - Google Patents

電費推定装置、電費推定方法、および電費推定プログラム Download PDF

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Description

本開示は、電費推定装置、電費推定方法、および電費推定プログラムに関する。
近年、例えば、移動体が走行する際に単位時間当たりに消費するエネルギーである推定エネルギー消費量を算出すると共に、単位時間当たりに移動体が消費する実エネルギー消費量を算出し、推定エネルギー消費量と実エネルギー消費量とを用いて区間エネルギー量を推定する技術が開示されている。
国際公開第２０１４／０４９８７８号
いわゆる赤信号によるストップ＆ゴー等の運転動作等、運転者の運転次第により、同一車両でも電力消費量が異なるが、上述の特許文献に記載の技術では、この点を考慮していないため、電費を適切に推定できない可能性がある。
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、より適切に電費を推定することを目的とする。
本開示に係る電費推定装置は、運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶する走行電費情報記憶部と、運転者の特性を含む走行予定に関する情報を取得する走行予定情報取得部と、前記走行予定情報取得部により取得された走行予定に関する情報と、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する電費算出部と、前記電費算出部により算出された電費推定値に基づいた情報を出力する出力部と、前記走行履歴情報と電費とを対応付けた追加情報を取得する追加情報取得部と、前記追加情報が、所定の条件に合致する場合に、前記走行電費情報記憶部に記憶させる走行電費情報編集部と、を備え、前記走行電費情報編集部は、所定の条件に合致する場合、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報のうち少なくとも１つの情報を変更することが可能である。
本開示に係る電費推定装置によれば、より適切に電費を推定することができる。
図１は、実施形態の配送管理システムの概要構成図である。 図２は、配送データのデータ構造を説明する図である。 図３は、計測データのデータ構造を説明する図である。 図４は、消費電力予測システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図５は、消費電力予測システムの機能ブロック図である。 図６は、走行電費情報記憶部が記憶する情報のデータ構造を説明する図である。 図７は、パラメータの種類のリストである。 図８は、電費推定値を算出する処理手順を示すフローチャートである。 図９は、登録候補データを登録する処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、走行データの変化量と存在量を説明する図である。 図１１は、電費の良い運転手の変化量・存在量の例を示す図である。 図１２は、特定判断対象の運転手の変化量・存在量の例を示す図である。
以下、図面を参照しながら、本開示に係る配送管理システムの実施形態について説明する。
〈配送管理システムの概略構成〉
図１は、実施形態の配送管理システムの概要構成図である。配送管理システム１０は、消費電力予測システム１と、配送システム２と、計測システム３とを含む。消費電力予測システム１および配送システム２は、ネットワークを介して互いに情報を送受信することができる。また、消費電力予測システム１および計測システム３も、ネットワークを介して互いに情報を送受信することができる。
配送管理システム１０は、電動車両の配送状態を管理するシステムである。配送管理システム１０では、電動車両の配送経路を設定したり、当該配送経路を走行した場合における電動車両の消費電力を算出したりする。また、配送管理システム１０では、当該消費電力を算出するために、電動車両の走行履歴および電費を管理する。
消費電力予測システム１は、サーバ装置等の情報処理装置であり、ネットワークを介して互いに協働して処理が可能な複数のサーバ装置により実現されてもよい。また、消費電力予測システム１は、クラウド上のサーバ装置でもよい。消費電力予測システム１は、計測システム３から計測データを取得し、当該計測データを記憶しておく。上記の計測データは、例えば、電費に関する情報を含む情報である。また、消費電力予測システム１は、配送システム２から配送に関する情報である配送データを取得すると共に、消費電力算出要求を受け付けると、予め記憶している電動車両の走行履歴および電費によるパラメータと、配送データとに基づいて電費を推定し、当該電費に基づく消費電力を算出し、配送システム２へ出力する。このように、消費電力予測システム１は、電費推定装置として機能する。
配送システム２は、例えば、サーバ装置等の情報処理装置である。配送システム２は、地図情報を用いて、配送経路を探索して、配送計画に関する情報を生成する。また、配送システム２は、配送経路に関する情報である配送経路探索結果に基づく情報、走行する電動車両に関する情報である車両情報等を含む配送データを消費電力予測システム１に送信すると共に、消費電力算出要求をする。配送システム２は、消費電力予測システム１から消費電力の情報を取得すると、当該消費電力に基づいて、対象となる電動車両の充電量を決定する。
上記地図情報には、各道路の走行制限速度の情報、一時停止箇所の情報、および時間帯別の渋滞レベルの情報が含まれていてもよい。また、配送システム２は、上記配送計画に関する情報を生成する際、外部装置から気象に関する情報を取得するようにしてもよい。当該気象に関する情報とは、例えば、各経路における気温情報等である。また、配送システム２は、外部装置から渋滞情報を取得するようにしてもよい。
ここで、配送システム２が、送信する配送データの例について、図２を用いて説明する。図２は、配送データのデータ構造を説明する図である。
図２に示すように、配送データは、車両重量、モータ出力、距離、信号数、一時停止回数、標高差、混雑度、制限速度、積荷重量、曜日・時間、ドライバー情報、および気温の情報を含む。ここで、車両重量は、電動車両の重量であり、車両情報等から取得される情報である。モータ出力は、電動車両のモータ出力であり、車両情報等から取得される情報である。距離は、配送経路の走行距離であり、配送経路探索結果に基づく情報である。一時停止回数は、配送経路中における一時停止箇所の数を示すものであり、配送経路探索結果に基づく情報である。
標高差は、配送経路中の標高差を示し、例えば、走行開始地点と走行終了地点との差である。なお、標高差は、配送経路中の最高地点と最低地点の差であってもよい。標高差は、配送経路探索結果に基づく情報である。混雑度は、配送経路中の混雑度を示す情報であり、例えば、配送経路中の混雑レベルの平均等である。混雑度は、配送経路探索結果に基づく情報である。制限速度は、配送経路中の道路に設定されている制限速度に関する情報であり、例えば、配送経路中の道路の制限速度の平均速度である。制限速度は、配送経路探索結果に基づく情報である。
積荷重量は、電動車両の積荷の重量であり、車両情報等に基づく情報である。曜日・時間は、配送する曜日・時間を示し、配送経路探索結果に基づく情報である。なお、曜日・時間だけでなく、日時も含んでもよい。ドライバー情報は、電動車両の運転手の運転の粗さを示すものであり、電動車両の運転手の属性情報等に基づく情報である。
気温は、配送中の気温に関する情報であり、配送中の気象情報に基づく情報である。なお、当該気温は、気温の差分に基づく情報である差温であってもよい。なお、上述の配送データは、配送データを識別する情報を含んでもよい。当該配送データを識別する情報は、例えば、配送データＩＤである。また、配送データは、上記以外の情報を含んでもよい。例えば、配送経路の位置情報を含んでもよい。上記配送経路の位置情報として、開始地点、経由地点、目的地点等の位置情報がある。
計測システム３は、例えば、サーバ装置等の情報処理装置である。計測システム３は、当該走行時の電費に関する情報を含む計測データを電動車両、配送システム２等から取得し、当該計測データを消費電力予測システム１へ送信する。
ここで、計測システム３が、送信する計測データの例について、図３を用いて説明する。図３は、計測データのデータ構造を説明する図である。
計測データは、電費を算出するための情報を含むデータであり、車速、高圧バッテリ電流、および冷暖房消費電力を含む情報である。車速は、配送経路探索結果に基づいて走行した車速に関する情報である。高圧バッテリ電流は、走行した結果の高圧バッテリ電流に関する情報である。冷暖房消費電力は、走行時の冷暖房消費電力を示す情報である。計測データは、図３に示した情報以外に電費を算出するための情報を含めてもよい。また、計測データは、配送データＩＤを含めるようにしてもよい。これにより、配送データと、計測データとを対応付けることができる。また、計測データは、配送データに含まれる情報をさらに含めるようにしてもよい。配送経路探索時の情報と実際に走行した時における情報とにおいて差異があることもあるためである。例えば、配送経路探索時の気温と実際に走行した時の気温において差異がある場合がある。
〈消費電力予測システムのハードウェア構成〉
次に、消費電力予測システム１のハードウェア構成について説明する。図４は、消費電力予測システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。消費電力予測システム１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、記憶部１０４を備える。各構成要素は、バスライン１０５を介して、電気的に接続されている。
ＣＰＵ１０１は、消費電力予測システム１全体の動作を制御する。ＲＯＭ１０２は、各種プログラムを記憶する。ＲＡＭ１０３は、各種データ等を一時的に記憶する。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３等に記憶されたプログラムをＲＡＭ１０３に展開し、展開されたプログラムに従って動作することにより、消費電力予測システム１を制御する。
記憶部１０４は、各種プログラムやデータ等を記憶する。本実施形態において、記憶部１０４は、例えば、各種情報等を記憶する。記憶部１０４は、例えば、電源を切っても記憶情報が保持される、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）やＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等である。
〈消費電力予測システムの機能構成〉
続いて、図５を用いて、消費電力予測システム１の機能について説明する。図５は、消費電力予測システム１の機能ブロック図である。消費電力予測システム１は、走行電費情報記憶部１１と、走行予定情報取得部１２と、電費算出部１３と、出力部１４と、走行電費情報管理部１５とを備えている。
走行電費情報記憶部１１は、運転粗さ等を示す運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶する部分である。走行電費情報記憶部１１は、例えば、上述の配送データと、当該配送データに基づいて走行した結果を示す計測データから算出される電費とを対応付けた情報を記憶する。
ここで、図６を用いて、走行電費情報記憶部１１が記憶する情報のデータ構造を説明する。図６は、走行電費情報記憶部１１が記憶する情報のデータ構造を説明する図である。
図６に示すように、走行電費情報記憶部１１では、車両重量、モータ出力、距離、信号数、一時停止回数、標高差、混雑度、制限速度、積荷重量、曜日・時間、ドライバー情報、差温、および電費の情報を含む。走行電費情報記憶部１１が記憶する情報は、上述のように、配送データと、当該配送データに基づいて走行した結果を示す計測データから算出される電費とを対応付けた情報である。なお、計測データが、配送データに含まれる情報をさらに含めていた場合、計測データから電費を算出した上で、配送データに含まれる情報と電費とを対応付けて走行電費情報記憶部１１に記憶してもよい。また、走行電費情報記憶部１１は、さらに異なる情報を記憶するようにしてもよい。例えば、配送データに配送経路の位置情報が含まれている場合、当該配送経路の位置情報を走行電費情報記憶部１１で記憶するようにしてもよい。
図５に戻り、走行予定情報取得部１２は、運転粗さを含む配送データを取得する部分である。当該配送データは、走行予定に関する情報に対応する。走行予定情報取得部１２は、配送システム２から配送データを取得すると共に、消費電力算出要求を受け付ける。走行予定情報取得部１２は、当該配送データを取得すると、電費算出部１３へ配送データを送出する。
電費算出部１３は、配送データの情報と、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する部分である。
ここで、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報から算出されるパラメータについて説明する。図７にパラメータの種類のリストを示す。電費算出部１３は、図７に示すような、車両情報、モータ出力等の各要素の寄与度ηおよび感度βを算出する。
電費算出部１３は、感度βｉを、以下の式（１）により算出する。
Figure 0007450168000001
上記式（１）のＮは、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報のデータ数である。すなわち、上記Ｎは、パラメータ算出元となるデータの数である。また、Ｍｊは、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報のうち、電費の情報である。Ｘｊｉは、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報の各要素の情報である。例えば、Ｘｊ１は、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報の車両重量の情報である。また、Ｘｊ１１は、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報の制限速度の情報である。
また、上記式（１）のＭにオーバーバーを付したものは、Ｍ１～ＭＮの平均値を示す。また、式（１）のＸｉにオーバーバーを付したものは、Ｘｉ１～ＸｉＮの平均値を示す。
また、電費算出部１３は、寄与度ηｉを、以下の式（２）～式（４）により算出する。
Figure 0007450168000002
Figure 0007450168000003
Figure 0007450168000004
このように、電費算出部１３は、各データの電費と電費平均値との差分及び各データの要素の値と要素の値の平均値との差分に基づいた寄与度ηおよび感度βを算出する。電費算出部１３は、寄与度ηおよび感度βを算出すると、当該寄与度ηおよび感度βを保持しておく。なお、電費算出部１３は、配送システム２から消費電力算出要求を受け付けることをトリガーとして、寄与度ηおよび感度βを算出するようにしてもよい。
電費算出部１３は、走行予定情報取得部１２から配送データを取得すると、当該配送データと、寄与度ηおよび感度βであるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する。具体的に、電費算出部１３は、以下に示す式（５）を用いて電費推定値を算出する。
Figure 0007450168000005
上記式（５）のｘｉｊは、配送データの各要素の情報である。例えば、ｘ１ｊは、配送データの車両重量の情報であり、ｘ１１ｊは、配送データの制限速度の情報である。ｍｊは、電費推定値である。なお、上述の式（１）、式（４）および式（５）におけるＭｊ、Ｍ１～ＭＮの平均値、およびｍｊについて対数をとるようにしてもよい。また、電費算出部１３は、一時停止回数を省略する等の一部の要素についてパラメータを算出して、当該パラメータに基づいて電費推定値を算出するようにしてもよい。例えば、電費算出部１３は、運転粗さと、モータ出力等の車両情報とに基づいてパラメータを算出して、当該パラメータに基づいて電費推定値を算出するようにしてもよい。また、電費算出部１３は、運転粗さと、混雑度等の配送経路探索結果とに基づいてパラメータを算出して、当該パラメータに基づいて電費推定値を算出するようにしてもよい。
電費算出部１３は、電費推定値を算出すると、当該電費推定値と、配送データの距離とに基づいて消費電力値を算出し、消費電力値を出力部１４へ送出する。電費算出部１３は、配送データを走行電費情報管理部１５へ送出する。
出力部１４は、電費算出部１３により算出された電費推定値に基づいた情報を出力する部分である。具体的に、出力部１４は、電費算出部１３から電費推定値に基づいた情報として、消費電力値を取得すると、当該消費電力値を配送システム２へ送信する。なお、出力部１４は、電費推定値自体を電費算出部１３から取得し、当該電費推定値を配送システム２へ送信するようにしてもよい。
〈電費推定値算出処理手順〉
続いて、電費推定値を算出する処理手順について図８を用いて説明する。図８は、電費推定値を算出する処理手順を示すフローチャートである。前提として、消費電力予測システム１は、配送システム２、計測システム３等から取得した情報に基づいて、走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を走行電費情報記憶部１１に記憶させているものとする。
まず、電費算出部１３は、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報に基づいて、予め寄与度ηおよび感度βであるパラメータを算出し、保持しておく（ステップＳ１）。
続いて、走行予定情報取得部１２は、配送システム２から走行予定情報である配送データを取得すると共に、消費電力算出要求を受け付ける（ステップＳ２）。続いて、電費算出部１３は、配送データと、パラメータとに基づいて電費推定値を算出する（ステップＳ３）。
電費算出部１３は、当該電費推定値に基づいて消費電力値を算出し（ステップＳ４）、出力部１４は、当該消費電力値を配送システム２へ送信する（ステップＳ５）。
図５に戻り、走行電費情報管理部１５は、走行履歴情報と電費とを対応付けた追加情報を取得したり、当該追加情報を走行電費情報記憶部１１へ記憶させたりする部分である。
走行電費情報管理部１５は、電費算出部１３から配送データを取得する。また、走行電費情報管理部１５は、計測システム３から上記配送データに対応する計測データを取得する。上記配送データに対応する計測データとは、計測データの配送データＩＤが配送データの配送データＩＤと共通する計測データである。走行電費情報管理部１５は、計測データに含まれている情報から実際走行した結果の電費を算出する。走行電費情報管理部１５は、上記配送データと電費とを対応付けた情報である登録候補データを保持しておく。走行電費情報管理部１５は、登録候補データが一定数揃った段階で、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録するか否かを判断する。上記一定数とは、例えば、１００等である。
走行電費情報管理部１５は、登録候補データが一定数揃った段階で、走行電費情報記憶部１１から一定水準に該当する情報である検証用データを抽出する。ここで、一定水準に該当するデータとしては、例えば、各要素の値が、極端な値でないもの等である。なお、走行電費情報管理部１５は、登録候補データも一定の水準を満たすものに絞ってもよい。
走行電費情報管理部１５は、検証用データと、電費算出部１３で記憶しているパラメータとに基づいた電費推定値である第１電費推定値を算出する。具体的に、走行電費情報管理部１５は、検証用データと、電費算出部１３で記憶しているパラメータとを上述の式（５）に当てはめて第１電費推定値を算出する。続いて、走行電費情報管理部１５は、当該第１電費推定値に基づいた相関係数を算出する。
具体的に、走行電費情報管理部１５は、以下に示す式（６）を用いて相関係数を算出する。
Figure 0007450168000006
上記式（６）のｍｊは、第１電費推定値である。ｍにオーバーバーを付したものは、ｍｊの平均値である。ｍ０ｊは、検証用データの電費の値である。ｍ０にオーバーバーを付したものは、ｍ０の平均値である。このように、走行電費情報管理部１５は、各検証用データの第１電費推定値と、第１電費推定値の平均値との差分と、各検証用データの電費の値と、電費の値の平均値との差分とに基づいた相関係数を算出する。
また、走行電費情報管理部１５は、登録候補データを用いてパラメータを算出する。すなわち、走行電費情報管理部１５は、上述の式（１）～式（４）における走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報を登録候補データに変更してパラメータを算出する。
また、走行電費情報管理部１５は、検証用データと、登録候補データを用いたパラメータとに基づいた電費推定値である第２電費推定値を算出する。具体的に、走行電費情報管理部１５は、検証用データと、登録候補データを用いたパラメータとを上述の式（５）に当てはめて第２電費推定値を算出する。続いて、走行電費情報管理部１５は、当該第２電費推定値に基づいた相関係数を算出する。
具体的に、走行電費情報管理部１５は、以下に示す式（７）を用いて相関係数を算出する。
Figure 0007450168000007
上記式（７）のｍｊ′は、第２電費推定値である。ｍ′にオーバーバーを付したものは、ｍｊの平均値である。ｍ０ｊは、検証用データの電費の値である。ｍ０にオーバーバーを付したものは、ｍ０の平均値である。このように、走行電費情報管理部１５は、各検証用データの第２電費推定値と、第２電費推定値の平均値との差分と、各検証用データの電費の値と、電費の値の平均値との差分とに基づいた相関係数を算出する。
走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値に基づいた相関係数と第２電費推定値に基づいた相関係数とを比較して、登録候補データを登録するか否かを判断する。
走行電費情報管理部１５は、例えば、第２電費推定値に基づいた相関係数Ｒ′と第１電費推定値に基づいた相関係数Ｒとの差分値が所定の閾値を上回る場合に、登録候補データを登録すると判断し、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録する。上記閾値は、例えば、－０．０２である。このように、走行電費情報管理部１５は、登録候補データを用いたパラメータを用いて電費を推定した方が、電費算出部１３で記憶しているパラメータを用いて電費を推定する場合よりも精度高く電費を推定できると判断した場合、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録する。
なお、上記の例では、走行電費情報管理部１５は、第２電費推定値に基づいた相関係数Ｒ′と第１電費推定値に基づいた相関係数Ｒとを比較した結果により、登録候補データを登録すると判断したが、これに限られない。
例えば、走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値に基づく精度差分と、第２電費推定値に基づく精度差分とを算出し、これらを比較した結果、第２電費推定値に基づく精度差分より、第１電費推定値に基づく精度差分の方が大きい場合に、登録候補データを登録するようにしてもよい。
上記の第１電費推定値に基づく精度差分は、以下式（８）を用いて算出する。式（８）のｄｍが、第１電費推定値に基づく精度差分である。このように、走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値と、実際に走行した電費との差分の精度を示す情報を算出する。
Figure 0007450168000008
また、上記の第２電費推定値に基づく精度差分は、以下式（９）を用いて算出する。式（９）のｄｍ′が、第２電費推定値に基づく精度差分である。このように、走行電費情報管理部１５は、第２電費推定値と、実際に走行した電費との差分の精度を示す情報を算出する。
Figure 0007450168000009
また、走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値に基づいた相関係数・精度差分と第２電費推定値に基づいた相関係数・精度差分とを比較して、登録候補データを登録するか否かを判断するようにしてもよい。例えば、走行電費情報管理部１５は、第２電費推定値に基づいた相関係数Ｒ′と第１電費推定値に基づいた相関係数Ｒとの差分値が所定の閾値を上回り、第２電費推定値に基づく精度差分ｄｍ′より第１電費推定値に基づく精度差分ｄｍの方が大きい場合に、登録候補データを登録すると判断し、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録するようにしてもよい。
なお、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録するタイミングで、電費算出部１３が、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報に基づいてパラメータを算出し直してもよい。
〈登録候補データ登録処理手順〉
続いて、登録候補データを登録する処理手順について図９を用いて説明する。図９は、登録候補データを登録する処理手順を示すフローチャートである。
まず、走行電費情報管理部１５は、配送データおよび当該配送データに対応する計測データを取得し、計測データに基づいて電費を算出することにより、登録候補データを取得する（ステップＳ１１）。また、走行電費情報管理部１５は、登録候補データを一時的に保持しておく（ステップＳ１２）。走行電費情報管理部１５は、所定数の登録候補データを保持している場合、走行電費情報記憶部１１から検証用データを抽出する（ステップＳ１３）。
走行電費情報管理部１５は、走行電費情報記憶部１１の情報に基づいたパラメータと、検証用データとを用いた第１電費推定値を算出する（ステップＳ１４）。走行電費情報記憶部１１の情報に基づいたパラメータとは、当該電費算出部１３で保持しているパラメータである。また、走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値に基づく相関係数・精度差分を算出する（ステップＳ１５）。
また、走行電費情報管理部１５は、登録候補データを用いてパラメータを算出する（ステップＳ１６）。また、走行電費情報管理部１５は、登録候補データによるパラメータと、検証用データとを用いた第２電費推定値を算出する（ステップＳ１７）。また、走行電費情報管理部１５は、第２電費推定値に基づく相関係数・精度差分を算出する（ステップＳ１８）。
走行電費情報管理部１５は、第１電費推定値に基づく相関係数・精度差分と、第２電費推定値に基づく相関係数・精度差分とに基づいて、登録候補データを走行電費情報記憶部１１に登録する（ステップＳ１９）。
また、走行電費情報管理部１５は、登録候補データが所定数取得・保持した場合に、走行電費情報記憶部１１の情報を登録する場合について述べたが、他のタイミングで走行電費情報記憶部１１の情報の更新処理をしたり、パラメータを再計算したりするようにしてもよい。
例えば、走行予定情報取得部１２が取得する配送データに含まれる配送経路の位置情報が、走行電費情報記憶部１１の情報の配送経路の位置情報と大きく異なることが多くなった場合、走行電費情報管理部１５は、走行予定情報取得部１２が取得する配送データに含まれる配送経路の位置情報とは大きく異なる位置情報に対応する走行電費情報記憶部１１の情報を削除したり、別の記憶領域に移動させる等パラメータ算出対象から外すように設定したりしてもよい。上記配送経路の位置情報とは、例えば、目的地の位置情報である。
また、走行電費情報管理部１５は、走行予定情報取得部１２が取得する配送データの日時に対応する季節の日時を有する走行電費情報記憶部１１の情報のみ、パラメータ算出対象とするように設定し、他の走行電費情報記憶部１１の情報を削除したり、別の記憶領域に移動させる等パラメータ算出対象から外すように設定したりしてもよい。この場合、各季節に対応する日時は予め設定されているものとする。
また、走行電費情報管理部１５は、走行予定情報取得部１２が取得する配送データの差温に対応する走行電費情報記憶部１１の情報のみ、パラメータ算出対象とするように設定し、他の走行電費情報記憶部１１の情報を削除したり、別の記憶領域に移動させる等パラメータ算出対象から外すように設定したりしてもよい。
上述のように、走行電費情報管理部１５は、位置情報に関する条件、季節に関する条件、気温に関する条件に基づいて、走行電費情報記憶部１１の情報の更新処理等の編集処理をするようにしてもよい。また、電費算出部１３が、当該更新処理に応じて、新たなパラメータ算出対象の情報を用いて、パラメータを算出し直してもよい。
〈運転度合い特定方法〉
続いて、配送データ等に含まれる要素における運転粗さを特定する方法について説明する。ここでは、一例としてＭＴ法を用いて運転手の運転粗さ等の運転度合いを特定する。運転手の運転度合いを特定するのは、消費電力予測システム１で実行してもよいし、配送システム２で実行してもよい。ここでは、配送システム２が、運転手の運転度合いを特定するものとして説明する。
前提として、電費の良い運転手の走行データを取得しているものとする。当該走行データとは、運転時の車両の挙動を示すデータ等である。また、特性判断対象の運転手である他の運転手の走行データも取得しているものとする。
まず、配送システム２は、各運転手の一定時間毎や走行区間毎の走行データの変化量・存在量を特定する。ここで、図１０を用いて、走行データの変化量・存在量を説明する。図１０は、走行データの変化量と存在量を説明する図である。
図１０に示すグラフにおける横軸は、時間であり、縦軸は、走行時に計測した走行データの結果である。当該グラフには、標本線を設定しており、当該走行データと標本線の関係により、変化量・存在量を算出する。標本線は、例えば、所定の範囲で、一定量毎に刻んで設定する。
変化量は、走行データの波形と標本線の交点数である。また、存在量は、波形が標本線を上回る割合である。標本線Ｈ１の場合、変化量が１０であり、存在量が０．６であることを示す。
配送システム２は、各運転手の走行データを一定時間毎または一定区間毎に分けて、図１０に示すような変化量・存在量を算出する。
ここで、図１１（ａ）に、電費の良い運転手のＮ個の時間または区間における、各標本線における変化量・存在量の例を示す。また、図１１（ａ）に示す標準偏差σｉは、式（１０）により算出できる。
Figure 0007450168000010
配送システム２は、図１１（ｂ）に示すように、変化量や存在量などのＫ個の情報の種類ごとに各データを平均値と標準偏差で基準化する。具体的に、式（１１）に基づいて基準化する。
Figure 0007450168000011
また、図１２（ａ）に、特性判断対象の運転手のＮ個の時間または区間における、各標本線における変化量・存在量の例を示す。図１１に示した情報と同様に、配送システム２は、図１２（ｂ）に示すように、Ｋ個の情報の種類ごとに各データ平均値と標準偏差で基準化する。具体的に、式（１２）に基づいて基準化する。
Figure 0007450168000012
そして、配送システム２は、基準化した情報に基づいて、式（１３）に基づく相関係数行列を算出する。
Figure 0007450168000013
そして、配送システム２は、相関係数行列の逆行列Ｒ－１ ｓｔを含む式（１４）に基づいてＭＤ値を算出する。
Figure 0007450168000014
このＭＤ値が、電費の良い運転手の走行データの結果に基づいて形成される単位空間との距離を示し、当該距離に基づいて特性判断対象の運転手の特性を判断する。例えば、算出したＭＤ値が予め定めている閾値より大きい場合、配送システム２は、対象の運転手の運転が粗いと判断する。これは、当該ＭＤ値が大きいということは、走行データが示す結果の変化が激しいことを示し、当該変化が激しいということは、運転が粗いことを示すためである。また、走行データが示す結果の変化が激しいと、電動車両に負荷を与えることになり、電費は悪くなる傾向にある。すなわち、運転手の運転粗さ等の運転度合いにより、電費が左右される傾向にある。
上述の例では、走行データの変化量・存在量により運転手の特性を判断する場合について述べたが、他の情報を用いてもよい。
また、上述の例では、ＭＴ法により運転手の特性を判断する場合について述べたが、他の種々の方法により運転手の特性を判断するようにしてもよい。例えば、配送システム２は、走行データから特定される急ブレーキの数や駐車時における不要な切り返しの数等に基づいて運転手の特性を判断するようにしてもよい。また、上述の例では、走行電費情報記憶部１１で記憶している情報は、実際に走行した結果に基づく情報を記憶する場合について述べたが、シミュレーションによる結果の情報を記憶するようにしてもよい。
上述のように、消費電力予測システム１の走行電費情報記憶部１１が、運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶し、走行予定情報取得部１２が、運転者の特性を含む配送データを取得すると、電費算出部１３が、当該配送データと、走行電費情報記憶部１１に記憶されている情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出し、出力部１４が、当該電費推定値に基づいて情報を出力する。上述のように、運転が粗いと、電動車両に負荷を与えることになり、電費は悪くなる傾向にある。この点を考慮して、消費電力予測システム１は、運転者の特性を考慮したパラメータと、運転者の特性を含む配送データとを用いて電費を推定するので、より適切に電費を推定することができる。
また、消費電力予測システム１は、上記のように運転者の特性を考慮したパラメータを用いて電費推定値を算出し、当該電費推定値を用いた消費電力量を配送システムに出力する。配送システム２は、取得した消費電力量に基づいて、適切に走行計画を練ることができる。例えば、上記消費電力量は、運転者の特性を考慮したパラメータを用いた電費推定値であり、推定精度が高い。よって、配送システム２は、精度の高い電動車両の残走行可能距離を出力することができる。また、消費電力予測システム１から精度の高い消費電力量を取得することで、電動車両に対して不要に充電する必要もないので、適切に充電計画をすることができる。
また、本実施形態の消費電力予測システム１は、推定した電費、電費に基づく消費電力、本実施形態のパラメータ、登録候補データなどをインターネット等のネットワーク経由で、車両に提供または配布するように構成しても良い。一例として、車両に登録候補データを提供する場合、車両は登録候補データに基づいて、電費推定値を算出する態様であってもよい。当該態様では、車両が電費算出部１３と同様の構成を備え、登録候補データに基づいて、電費推定値を算出する。
本実施形態の消費電力予測システム１で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の光記録媒体、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ）等の半導体メモリ装置等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
また、本実施形態の消費電力予測システム１で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の消費電力予測システム１で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
また、本実施形態の消費電力予測システム１のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
以上、本開示の実施形態を説明したが、上述の実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態及びその変形は、発明の範囲及び要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。さらに、異なる実施形態及び変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
また、本明細書に記載された実施形態における効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
１ 消費電力予測システム
２ 配送システム
３ 計測システム
１０ 配送管理システム
１１ 走行電費情報記憶部
１２ 走行予定情報取得部
１３ 電費算出部
１４ 出力部
１５ 走行電費情報管理部
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 記憶部
１０５ バスライン

Claims (10)

  1. 運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶する走行電費情報記憶部と、
    運転者の特性を含む走行予定に関する情報を取得する走行予定情報取得部と、
    前記走行予定情報取得部により取得された走行予定に関する情報と、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する電費算出部と、
    前記電費算出部により算出された電費推定値に基づいた情報を出力する出力部と、
    前記走行履歴情報と電費とを対応付けた追加情報を取得する追加情報取得部と、
    前記追加情報が、所定の条件に合致する場合に、前記走行電費情報記憶部に記憶させる走行電費情報編集部と、
    を備え、
    前記走行電費情報編集部は、所定の条件に合致する場合、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報のうち少なくとも１つの情報を変更することが可能である、
    電費推定装置。
  2. 前記走行電費情報編集部は、
    所定の条件に合致する場合、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報のうち少なくとも１つの情報を削除することが可能である、
    請求項１に記載の電費推定装置。
  3. 前記走行電費情報編集部は、前記走行電費情報記憶部に記憶されている走行履歴情報および前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報から算出されるパラメータに基づいて算出する第１電費推定値と、前記走行電費情報記憶部に記憶されている走行履歴情報および前記追加情報から算出されるパラメータに基づいて算出する第２電費推定値とを比較した結果に基づいて、前記追加情報を前記走行電費情報記憶部に記憶させる、請求項１に記載の電費推定装置。
  4. 前記走行電費情報編集部は、前記第１電費推定値および前記第２電費推定値における相関係数または精度差分値を比較した結果に基づいて、前記追加情報を前記走行電費情報記憶部に記憶させる、請求項３に記載の電費推定装置。
  5. 前記所定の条件とは、位置情報に関する条件、季節に関する条件、気温に関する条件のいずれかである、請求項１に記載の電費推定装置。
  6. 前記出力部は、前記電費推定値に基づいた情報として、前記電費推定値を用いた消費電力値を出力する、請求項１ないし請求項５の何れか一項に記載の電費推定装置。
  7. 前記走行履歴情報および走行予定に関する情報は、車両情報または経路探索に基づく情報をさらに含む、請求項１ないし請求項６の何れか一項に記載の電費推定装置。
  8. 前記パラメータは、車両重量、車両のモータ出力、気温、車両の積荷重量、走行経路の走行距離、走行経路の信号数、走行経路における一時停止数、走行経路の最高地点と最低地点の標高差、走行経路の混雑度、運転者の運転粗さ及び走行経路の道路に設定されている制限速度に関するパラメータである、
    請求項１ないし請求項７の何れか一項に記載の電費推定装置。
  9. 運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶する走行電費情報記憶工程と、
    運転者の特性を含む走行予定に関する情報を取得する走行予定情報取得工程と、
    前記走行予定情報取得工程で取得した走行予定に関する情報と、前記走行電費情報記憶工程で記憶した情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する電費算出工程と、
    前記電費算出工程で算出した電費推定値に基づいた情報を出力する出力工程と、
    前記走行履歴情報と電費とを対応付けた追加情報を取得する追加情報取得工程と、
    前記追加情報が、所定の条件に合致する場合に、走行電費情報記憶部に記憶させる走行電費情報編集工程と、
    を含み、
    前記走行電費情報編集工程は、所定の条件に合致する場合、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報のうち少なくとも１つの情報を変更することが可能である、
    電費推定方法。
  10. コンピュータに実行させるための電費推定プログラムであって、
    運転者の特性を含む走行履歴情報と走行による電費とを対応付けた情報を記憶する走行電費情報記憶ステップと、
    運転者の特性を含む走行予定に関する情報を取得する走行予定情報取得ステップと、
    前記走行予定情報取得ステップで取得した走行予定に関する情報と、前記走行電費情報記憶ステップで記憶した情報から算出されるパラメータとに基づいて電費推定値を算出する電費算出ステップと、
    前記電費算出ステップで算出した電費推定値に基づいた情報を出力する出力ステップと、
    前記走行履歴情報と電費とを対応付けた追加情報を取得する追加情報取得工程と、
    前記追加情報が、所定の条件に合致する場合に、走行電費情報記憶部に記憶させる走行電費情報編集工程と、
    を含み、
    前記走行電費情報編集工程は、所定の条件に合致する場合、前記走行電費情報記憶部に記憶されている情報のうち少なくとも１つの情報を変更することが可能である、
    電費推定プログラム。
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