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公開番号
2024131625
公報種別
公開特許公報(A)
公開日
2024-09-30
出願番号
2023042006
出願日
2023-03-16
発明の名称
予測装置
出願人
株式会社IHI
代理人
個人
,
個人
,
個人
,
個人
主分類
G08G
1/01 20060101AFI20240920BHJP(信号)
要約
【課題】施設の出口付近における混雑状況を予測可能な技術を提供する。
【解決手段】予測装置10は、施設の出口、及び施設の外且つ出口に近接したのエリアにおいて計測された交通参加者を示す計測データを取得する取得部11と、計測データを交通参加者の区分ごとに解析した解析データを生成する解析部13と、解析データを用いて、施設の出口から退出する車両の速度の推定式を導出する導出部14と、解析データ及び予測する日時の情報に基づいて、予測する日時における交通参加者の数を予測する第1予測部15と、推定式及び予測する日時における交通参加者の数を用いて、施設からの推定退出容量を予測する第2予測部16と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲
【請求項1】
施設の出口、及び前記施設の外のエリアにおいて計測された交通参加者を示す計測データを取得する取得部と、
前記計測データを交通参加者の区分ごとに解析した解析データを生成する解析部と、
前記解析データを用いて、前記施設の出口から退出する車両の速度の推定式を導出する導出部と、
前記解析データ及び予測する日時の情報に基づいて、前記予測する日時における交通参加者の数を予測する第1予測部と、
前記推定式及び前記予測する日時における交通参加者の数を用いて、前記施設からの推定退出容量を予測する第2予測部と、
を備える、予測装置。
続きを表示(約 410 文字)
【請求項2】
前記解析部は、前記計測データを交通参加者の区分ごとに解析し、条件ごとに集計した前記解析データを生成し、
前記導出部は、前記条件ごとに集計された前記解析データを用いて、前記推定式を導出する、
請求項1に記載の予測装置。
【請求項3】
前記導出部は、前記出口から退出する車両における大型車の比率を用いて、前記推定式を導出する、請求項1に記載の予測装置。
【請求項4】
前記推定退出容量を時間帯別に示す出庫計画を出力する出力部をさらに備える、請求項1に記載の予測装置。
【請求項5】
前記取得部は、前記施設に入ってきた車両の退出予定時刻を取得し、
前記出力部は、前記退出予定時刻、及び前記出庫計画に基づいて、前記退出予定時刻において前記出口が混雑すると判定した場合に、混雑を示す情報を出力する、
請求項4に記載の予測装置。
発明の詳細な説明
【技術分野】
【0001】
本開示は、予測装置に関する。
続きを表示(約 1,500 文字)
【背景技術】
【0002】
商業ビル等の施設の駐車場において、車両の混雑状況を予測する技術が知られている。特許文献1には、各車両の出庫予定情報に基づいて、駐車エリアの出口の混雑状況を予測する駐車管理装置が記載されている。特許文献2には、駐車場の空車台数又は駐車台数に基づいて駐車場の状態を時系列的に予測する駐車場案内装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2016-6605号公報
特開平9-35193号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
施設の外における交通状況等によって、車両が施設の出口から施設の外に出られない場合がある。施設の管理において、施設の出口付近における混雑状況の予測が求められている。
【0005】
本開示は、施設の出口付近における混雑状況を予測可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一側面に係る予測装置は、施設の出口、及び施設の外且つ出口に近接したエリアにおいて計測された交通参加者を示す計測データを取得する取得部と、計測データを交通参加者の区分ごとに解析した解析データを生成する解析部と、解析データを用いて、施設の出口から退出する車両の速度の推定式を導出する導出部と、解析データ及び予測する日時の情報に基づいて、予測する日時における交通参加者の数を予測する第1予測部と、推定式及び予測する日時における交通参加者の数を用いて、施設からの推定退出容量を予測する第2予測部と、を備える。
【0007】
予測装置では、計測データが交通参加者の区分ごとに解析され、解析データに基づいて施設の出口から退出する車両の速度の推定式が導出される。そして、推定式及び予測された将来の交通参加者の数に基づいて、推定退出容量が予測される。推定退出容量は、施設の出口における混雑状況に関する情報と言える。これにより、施設の出口付近における混雑状況を予測することができる。また、交通参加者の区分ごとに解析された解析データに基づく推定式によれば、車両の速度の予測値と実測値との相関が高いため、予測精度が高いと言える。これにより、施設の出口付近における混雑状況の予測精度を向上させることができる。
【0008】
解析部は、計測データを交通参加者の区分ごとに解析し、条件ごとに集計した解析データを生成してもよい。導出部は、条件ごとに集計された解析データを用いて、推定式を導出してもよい。条件ごとに集計された解析データが用いられることにより、推定式の予測精度をさらに向上させることができる。その結果、施設の出口付近における混雑状況の予測精度をさらに向上させることができる。
【0009】
導出部は、出口から退出する車両における大型車の比率を用いて、推定式を導出してもよい。一般的に、大型車は、普通車等よりも出口から退出する時間が長くなりやすい。すなわち、出口から退出する車両における大型車の比率が高くなると、全体として車両の退出する速度が低下しやすい。大型車の比率を用いて推定式が導出されることにより、推定式の予測精度をさらに向上させることができる。その結果、施設の出口付近における混雑状況の予測精度をさらに向上させることができる。
【0010】
予測装置は、推定退出容量を時間帯別に示す出庫計画を出力する出力部をさらに備えてもよい。これにより、施設の出庫管理の利便性が向上する。
(【0011】以降は省略されています)
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