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 出庫予測に基づき入店所要時間を最小化する駐車場ナビゲーションの提案 劒持真弘†1, 孫為華†1,山内由紀子†1 柴田直樹†2, 安本慶一†1, 伊藤実†1 †1奈良先端科学技術大学院大学  †2滋賀大学 
概要 混雑時の大型ショッピングセンター駐車場 空き駐車スペースの発見が困難 駐車に多大な時間を浪費 短時間で駐車できるスペースを知らせることが必要 入店にかかる時間を最小化するナビゲーションの実現 各駐車ゾーンの待ち時間の予測 統計及び、最新のデータを用いて予測 それぞれの運転手の待ち時間を最小化 2011/4/14 seminarⅡ 2 ?
発表構成 研究背景 提案手法 評価 まとめ 2011/4/14 seminarⅡ 3
社会的背景 2011/4/14 4 seminarⅡ ショッピングセンターの大型駐車場での渋滞 複数ゾーンで構成 特定の人気ゾーンに集中し渋滞 駐車待ち時間の増大 客が不満 店の機会損失 駐車場ナビゲーションが必要 渋滞時の駐車場において、入店までの所要時間を最小化 駐車場 ゾーン ? スペース
実用化された技術 駐車場利用情報表示 A,センサ-・フラップ式 各駐車スペース使用状況をセンサで検知 B,ゲート式 各駐車ゾーン、駐車場内の車両台数をゲートを設置し検知 問題点 すべての運転手に対し同じ情報を提供 特定のエリアに殺到し渋滞 2011/4/14 seminarⅡ 5
駐車経路案内手法SPARK[1] リアルタイム検知 経路案内 駐車場内に複数の通信路側機 車両の発する電波により車両位置を測定、空車スペースへ誘導 セキュリティ面 車両盗難検出 問題点 従わない車両(利己的なドライバー)が存在すると破綻 本来そのスペースに案内されていた車両に影響 渋滞した駐車場では効果が低下 2011/4/14 seminarⅡ 6 [1]R.Lu, X.Lin, H.Zhu, X.Shen, “A New VANET-based Smart ParkingScheme for Large Parking Lots” in Proc. IEEE  INFOCOM2009, 19-25 April 2009, pp1413-1421.
滞在時間の推定手法[2] 車両入庫から出庫までの時間の見積もり マルコフモデルを用いた到来車両の入庫時間の推定 問題点 入出庫モデル、駐車場の仮定が現実の状況と異なる 数学モデルやランダムと仮定 駐車場内渋滞が発生しないと仮定 2011/4/14 seminarⅡ 7 [2]M.Caliskan, A.Barthels, B.Scheuermann, M.Mauve, “Predicting Parking Lot Occupancy in Vehicular Ad-Hoc Networks” in Proc. IEEE  VTC 2007 Spring, pp. 277-281.
既存手法と提案手法の位置づけ 2011/4/14 seminarⅡ 8
発表構成 研究背景 提案手法 評価 まとめ 2011/4/14 seminarⅡ 9
研究目的 2011/4/14 seminarⅡ 10 入店所要時間を最小化するナビ 入店所要時間:走行時間+駐車待ち時間+歩行時間 出庫予測に基づき運転手を入店所要時間の短いゾーンへ誘導   ->流量バランスの改善 占有率: 100% 占有率 : 111% 占有率: 83% 占有率: 116% 満 満 空 ゾーンA ゾーンB 予測: 10分で2台出庫 空 満 占有率: 67% 占有率: 116% 入場口 ゾーンC
入力 駐車場の構造情報 駐車場に関する統計情報 容量、時間あたりの入出庫数 最新の車両の入出庫情報 出力 各ドライバーに対するナビ情報(ゾーン情報) ゾーンA:所要時間5分 移動時間4分+徒歩1分 ※ドライバーは提示された推薦情報からひとつを選択 ナビ情報は他のドライバーの選択によって変化 提案手法の入出力 2011/4/14 seminarⅡ 11
前提条件:駐車場 複数の駐車ゾーンで構成 車両検知センサーが各駐車ゾーンに設置 ゾーンへの入出庫を検知 検知結果を管理サーバへ送信 管理サーバの設置 車両検知センサーからの情報に基づき各ゾーンの占有率を計算 提案手法を実行し、駐車経路を出力 渋滞はゾーン内で発生、通路への伝搬は無い 走行時間は定数値 2011/4/14 seminarⅡ 12
前提条件:車両 カーナビ機能に関する仮定 管理サーバと双方向通信が可能 受信した駐車案内を表示、運転手の操作結果をサーバへ送信 運転手に関する仮定 提案ナビゲーションの搭載率100% ナビゲーション途中で空車スペースを発見した場合、駐車に向かう   ->利己的なドライバーを再現 2011/4/14 seminarⅡ 13
提案手法概要 目的:入店所要時間を最小化 現在の入庫状況(時間あたりの入庫率)から各ゾーンの今後の占有率を予測 予測占有率から空きスペースを予測 空きスペースに入るまでの駐車待ち時間を計算 走行、駐車待ち、歩行にかかる時間の合計が最小となる経路を提供 予測結果をリアルタイムに更新することで、利己的ドライバーを対処 2011/4/14 seminarⅡ 14
提案手法:駐車待ち時間の予測 入店所要時間を最小化 走行時間・歩行時間は定数 ゾーン内の待ち時間を最小化 統計情報とセンシング情報で待ち時間を予測 2011/4/14 seminarⅡ 15 統計データ 入庫車両数,出庫車両 駐車台数,平均駐車時間(統計データ)
提案手法:占有率,駐車待ち時間の予測 2011/4/14 seminarⅡ 16 統計情報 現在 今 今 占有率90%  占有率105% 出庫率5%  出庫率3%  +20% +20% 今後 今後 +4% +4% 占有率110% 占有率125% 出庫率9%  出庫率7% 
提案手法:推薦ゾーンの出力 2011/4/14 seminarⅡ 17 管理サーバ ,[object Object]
最短時間期待値を出力ゾーン1 ゾーン2 ゾーン3
提案手法:利己的ドライバーの対処 リアルタイムな入庫状況のセンシング   ->最新の予測占有率を計算    ->入場車両に提示 空車スペースを発見する確率を駐車待ち時間に加味   ->利己的なドライバーの駐車による   駐車待ち時間の増大を考慮 2011/4/14 seminarⅡ 18
発表構成 研究背景 提案手法 評価 まとめ 2011/4/14 seminarⅡ 19
ケーススタディ(1/6) 目的:入店所要時間を従来手法と比較 シミュレーション環境 2011/4/14 seminarⅡ 20 ,[object Object]
E1~3:入場口
N1~6:場内通路分岐点
roof,4F,  2Fwest,  2Feast, 1F各駐車ゾーン
ケーススタディ(2/6) シミュレーション環境 2011/4/14 seminarⅡ 21 通路の属性
ケーススタディ(3/6) 2011/4/14 seminarⅡ 22 ,[object Object],駐車ゾーンの属性 開始時の占有率状況 ,[object Object]
人気ゾーンはほぼ満車の状態,[object Object]
ケーススタディ(5/6) 評価結果 2011/4/14 seminarⅡ 24 提案手法を用いることで最大時間は 比較手法の3割程度に短縮することが可能
ケーススタディ(6/6) 評価結果 2011/4/14 seminarⅡ 25 手法1: 店舗入口に近いゾーンに向かい 渋滞に巻き込まれた車両 手法2: 同様な判断をして 同じゾーンに向かった車両 提案手法を用いることでピーク時には 比較手法の25%程度の時間での入店が可能
まとめ 混雑時の大型駐車場において、運転手が入場から店舗入口に到達するまでの時間を最小化するナビゲーション手法を提案 ケーススタディにより提案手法の有効性を確認 今後の課題 低いシステム普及率に対する適用 統計情報、センシングの誤差への対応 場内通路までの渋滞の考慮 2011/4/14 seminarⅡ 26
----------------------------------------------- 2011/4/14 seminarⅡ 27
提案手法:占有率,駐車待ち時間の推定 予測占有率 最新の入庫率(時間t) > 統計入庫率(時間t)  -> 予測占有率(時間t+1) > 統計占有率(時間t+1) 最新の入庫率(時間t) < 統計入庫率(時間t)  -> 予測占有率(時間t+1) < 統計占有率(時間t+1) 予測占有率より駐車台数を計算 最新の出庫率を用い、空車スペースができるまでの時間を計算 駐車待ち時間を計算 2011/4/14 seminarⅡ 28
2011/4/14 seminarⅡ 29 駐車待ち時間 予測占有率に基づいた予測駐車台数 最新の出庫率 ゾーンpの駐車容量 混雑が発生する占有率の閾値 占有率がα以下の時の駐車待ち時間

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