JPH05120599A - 駐車予測管理方法及び装置 - Google Patents
駐車予測管理方法及び装置Info
- Publication number
- JPH05120599A JPH05120599A JP30844391A JP30844391A JPH05120599A JP H05120599 A JPH05120599 A JP H05120599A JP 30844391 A JP30844391 A JP 30844391A JP 30844391 A JP30844391 A JP 30844391A JP H05120599 A JPH05120599 A JP H05120599A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- vehicles
- registered
- parking
- inflow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 駐車場の空きスペースを有効利用する。
【構成】 車両ＩＤ識別装置３により入場車両が登録車
両か一般車両かを識別し、登録車両のときはすぐに入場
を許可し、一般車両のときは計算機１によりその時点で
登録車両に必要なエリア数を予測し、そのエリアを確保
して余裕があれば入場を許可する。
両か一般車両かを識別し、登録車両のときはすぐに入場
を許可し、一般車両のときは計算機１によりその時点で
登録車両に必要なエリア数を予測し、そのエリアを確保
して余裕があれば入場を許可する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両の流入出量を予測
して入場制御を行う駐車予測管理方法に係わり、特に登
録車両と一般車両をともに駐車させる場合に、登録車両
の空きスペースを有効利用することのできる駐車予測管
理方法及び装置に関する。
して入場制御を行う駐車予測管理方法に係わり、特に登
録車両と一般車両をともに駐車させる場合に、登録車両
の空きスペースを有効利用することのできる駐車予測管
理方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】自走式駐車場に於て、月極などの登録車
両の駐車エリアを持つ駐車場の管理は、登録車両の駐車
エリアと一般車両のエリアを分け、昼間に登録車両の駐
車エリアが空いていても、そのエリアを使わないように
したものが多い。また、登録車両エリアの空きスペース
の有効利用のために時間管理で又貸しするような場合は
あるが、実質的に利用されていない場合はやはり空いて
いることになる。
両の駐車エリアを持つ駐車場の管理は、登録車両の駐車
エリアと一般車両のエリアを分け、昼間に登録車両の駐
車エリアが空いていても、そのエリアを使わないように
したものが多い。また、登録車両エリアの空きスペース
の有効利用のために時間管理で又貸しするような場合は
あるが、実質的に利用されていない場合はやはり空いて
いることになる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】現在、都市部での駐車
場不足の問題は深刻化しつつある。また、駐車場が満車
時には、駐車待車両の列によりさらに道路上での渋滞を
引き起こす原因となっている。従って、駐車場の利用効
率の向上は非常に重要な問題である。しかし、自走式駐
車場における上記従来技術は、月極などの登録車両の駐
車エリアが、昼間の利用されていない時間帯でも有効に
利用されておらず、一時預かりなどの一般車両がその駐
車エリアを利用できないという欠点があった。
場不足の問題は深刻化しつつある。また、駐車場が満車
時には、駐車待車両の列によりさらに道路上での渋滞を
引き起こす原因となっている。従って、駐車場の利用効
率の向上は非常に重要な問題である。しかし、自走式駐
車場における上記従来技術は、月極などの登録車両の駐
車エリアが、昼間の利用されていない時間帯でも有効に
利用されておらず、一時預かりなどの一般車両がその駐
車エリアを利用できないという欠点があった。
【０００４】本発明の目的は、駐車エリアをフリーアロ
ケーション化することにより、利用可能な駐車エリアを
最大限に有効利用できる駐車予測管理方法を提供するに
ある。
ケーション化することにより、利用可能な駐車エリアを
最大限に有効利用できる駐車予測管理方法を提供するに
ある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的は、駐車場の
流入車両及び流出車両が登録車両か一般車両かを識別す
るための車両識別手段と、駐車場の流入台数及び流出台
数を計測するための流出入台数計測手段と、該手段及び
上記車両識別手段の出力から各時刻毎の登録車両及び一
般車両の流入台数、流出台数及び在車台数を求めて記憶
する記憶手段と、登録車両の在車台数が各時点から一定
時間後にどれだけ変化するかを示す在車台数変化量を予
測するための予測手段とを設け、車両が入口に入ってき
たときには、上記車両識別手段により当該車両が登録車
両か一般車両かを識別し、登録車両であったときにはす
ぐに入場を許可し、一般車両であったときには、上記予
測手段により求められた在車台数変化量に上記記憶した
登録車両の在車台数を加えて登録車両の予測在車台数を
算出し、さらに予め定められた予備数と上記記憶した一
般車両の在車台数とを上記算出した登録車両の予測在車
台数に加えた値が当該駐車場の駐車許容台数より小さい
ときは一般車両の入場を許可することにより達成され
る。
流入車両及び流出車両が登録車両か一般車両かを識別す
るための車両識別手段と、駐車場の流入台数及び流出台
数を計測するための流出入台数計測手段と、該手段及び
上記車両識別手段の出力から各時刻毎の登録車両及び一
般車両の流入台数、流出台数及び在車台数を求めて記憶
する記憶手段と、登録車両の在車台数が各時点から一定
時間後にどれだけ変化するかを示す在車台数変化量を予
測するための予測手段とを設け、車両が入口に入ってき
たときには、上記車両識別手段により当該車両が登録車
両か一般車両かを識別し、登録車両であったときにはす
ぐに入場を許可し、一般車両であったときには、上記予
測手段により求められた在車台数変化量に上記記憶した
登録車両の在車台数を加えて登録車両の予測在車台数を
算出し、さらに予め定められた予備数と上記記憶した一
般車両の在車台数とを上記算出した登録車両の予測在車
台数に加えた値が当該駐車場の駐車許容台数より小さい
ときは一般車両の入場を許可することにより達成され
る。
【０００６】
【作用】登録車両及び一般車両の在車量、流入出量の統
計情報、外部情報、当日の在車情報及び流入出情報を把
握することにより、予測情報を予測手段により推定すれ
ば、登録車両に必要なスペースを確保しながら一般車両
に対して空きスペースを有効利用できる。さらに過去の
データを分析して推定精度を向上させれば、一層有効な
スペース利用が可能となる。
計情報、外部情報、当日の在車情報及び流入出情報を把
握することにより、予測情報を予測手段により推定すれ
ば、登録車両に必要なスペースを確保しながら一般車両
に対して空きスペースを有効利用できる。さらに過去の
データを分析して推定精度を向上させれば、一層有効な
スペース利用が可能となる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明を自走式駐車場に適用した実施
例を図面に基づいて説明する。図２は、本発明の方法を
適用した予測駐車管理システムの一実施例を示すもの
で、計算機１は入場判定機能及び接続される駐車場各機
器の制御機能を持ち、各装置とのデータ交信、一般車両
に対する入場判定及び案内、機器などの制御を行う。計
算機１と直結した記憶装置２は、登録車両情報、登録車
両の駐車位置データ、予測情報を作成するための過去の
登録車両の在車パターン、流入出パターンなどの統計デ
ータを格納する。駐車場機器としては、入場車両が登録
車両か一般車両かを識別する車両ＩＤ識別装置３（現状
の機器の例としては、画像処理を利用した車番認識装
置、または非接触式のＩＤカードとループコイル等を組
み合わせた機器など）、入場車両を規制する入口ゲート
装置４、場内で登録車両を確実に駐車位置まで誘導する
ための誘導案内板８、車室の駐車判別を行うための在車
センサ９、出車する車両を規制するための出口ゲート
５、および入場前の駐車場付近で登録車両及び一般車両
に個別に案内表示する駐車状況案内表示板６、駐車状況
が満車時に一般車両に対して入場までの待ち時間を案内
する待ち時間案内表示板７が設置され、これらが計算機
１により集中管理される。
例を図面に基づいて説明する。図２は、本発明の方法を
適用した予測駐車管理システムの一実施例を示すもの
で、計算機１は入場判定機能及び接続される駐車場各機
器の制御機能を持ち、各装置とのデータ交信、一般車両
に対する入場判定及び案内、機器などの制御を行う。計
算機１と直結した記憶装置２は、登録車両情報、登録車
両の駐車位置データ、予測情報を作成するための過去の
登録車両の在車パターン、流入出パターンなどの統計デ
ータを格納する。駐車場機器としては、入場車両が登録
車両か一般車両かを識別する車両ＩＤ識別装置３（現状
の機器の例としては、画像処理を利用した車番認識装
置、または非接触式のＩＤカードとループコイル等を組
み合わせた機器など）、入場車両を規制する入口ゲート
装置４、場内で登録車両を確実に駐車位置まで誘導する
ための誘導案内板８、車室の駐車判別を行うための在車
センサ９、出車する車両を規制するための出口ゲート
５、および入場前の駐車場付近で登録車両及び一般車両
に個別に案内表示する駐車状況案内表示板６、駐車状況
が満車時に一般車両に対して入場までの待ち時間を案内
する待ち時間案内表示板７が設置され、これらが計算機
１により集中管理される。
【０００８】図１は本実施例の全体の動作フローを示す
もので、図３に示すような機器配置を前提にして管理動
作を説明する。まず処理１００で車両ＩＤ識別装置３
が、入場しようとする車両を検知し、車両のＩＤ情報を
認識し、計算機１に認識したＩＤ情報を送信する。計算
機１は、処理１０１で送信されたＩＤ情報と記憶装置２
の登録車両情報とを比較することにより、入場車両が登
録車両であるか一般車両であるかを識別する。識別され
た入場車両が登録車両である場合は、計算機１は処理１
０２で、現在の場内駐車状況及びゲート状況を在車セン
サ９、識別装置３の出力から調べて、入場可能な通路を
求め、案内表示板６へ表示する。また入場車両が一般車
両である場合は、後述する計算機１の予測機能によって
満車状態かどうかを判定し、満車状態であれば処理１０
３で予測情報を用いて案内表示板６へ入場待ち時間など
の表示を行う。上記判定で空車状態であったとき、ある
いは満車状態で待っている間に上記予測の結果が空車状
態になったときは、入場ゲート案内を表示する。そして
一般車両がゲートへ向かって進行している間に処理１０
４、１０５で在車センサ９の出力から場内駐車台数の確
認を行い。登録車に必要な台数を予測し、処理１０６で
最終的に入場可能と判定したら、処理１０７で入口ゲー
ト装置４をオープンする。また入場車が登録車であった
ときは、処理１０２における表示の後すぐに入口ゲート
装置４を処理１０７でオープンする。
もので、図３に示すような機器配置を前提にして管理動
作を説明する。まず処理１００で車両ＩＤ識別装置３
が、入場しようとする車両を検知し、車両のＩＤ情報を
認識し、計算機１に認識したＩＤ情報を送信する。計算
機１は、処理１０１で送信されたＩＤ情報と記憶装置２
の登録車両情報とを比較することにより、入場車両が登
録車両であるか一般車両であるかを識別する。識別され
た入場車両が登録車両である場合は、計算機１は処理１
０２で、現在の場内駐車状況及びゲート状況を在車セン
サ９、識別装置３の出力から調べて、入場可能な通路を
求め、案内表示板６へ表示する。また入場車両が一般車
両である場合は、後述する計算機１の予測機能によって
満車状態かどうかを判定し、満車状態であれば処理１０
３で予測情報を用いて案内表示板６へ入場待ち時間など
の表示を行う。上記判定で空車状態であったとき、ある
いは満車状態で待っている間に上記予測の結果が空車状
態になったときは、入場ゲート案内を表示する。そして
一般車両がゲートへ向かって進行している間に処理１０
４、１０５で在車センサ９の出力から場内駐車台数の確
認を行い。登録車に必要な台数を予測し、処理１０６で
最終的に入場可能と判定したら、処理１０７で入口ゲー
ト装置４をオープンする。また入場車が登録車であった
ときは、処理１０２における表示の後すぐに入口ゲート
装置４を処理１０７でオープンする。
【０００９】車両が入場し入口ゲート４がクローズする
と、処理１０８で計算機１は、登録車両でも駐車位置は
固定されていないから、入場した車両への駐車位置まで
の誘導案内を行う。図４は駐車場内のは一例を示すもの
で、駐車位置はいくつかのブロックに分割され、各ブロ
ックの出入口には車両ＩＤ識別装置３が配置されている
とする。このとき、入場車両が登録車両であったときは
記憶装置２に予め記憶されている登録者の希望する駐車
位置、ブロック（例えば出入口に近い）の在車状況を確
認し、その位置に最も近い位置に誘導する。また一般車
両に対しては、できるだけ登録車両のための空きブロッ
クを避けて駐車位置を割り付け、誘導案内を行う。この
案内は誘導案内板８により行う。続いて処理１０９で
は、流入台数、在車台数のカウントアップを行う。これ
は、図４のあるブロックに入場した車両がそのブロック
から出なかったことが、車両ＩＤ識別装置３の出力から
確認されかつ在車センサ９で駐車が確認されたときその
ブロックの在車台数をカウントアップするものである。
と、処理１０８で計算機１は、登録車両でも駐車位置は
固定されていないから、入場した車両への駐車位置まで
の誘導案内を行う。図４は駐車場内のは一例を示すもの
で、駐車位置はいくつかのブロックに分割され、各ブロ
ックの出入口には車両ＩＤ識別装置３が配置されている
とする。このとき、入場車両が登録車両であったときは
記憶装置２に予め記憶されている登録者の希望する駐車
位置、ブロック（例えば出入口に近い）の在車状況を確
認し、その位置に最も近い位置に誘導する。また一般車
両に対しては、できるだけ登録車両のための空きブロッ
クを避けて駐車位置を割り付け、誘導案内を行う。この
案内は誘導案内板８により行う。続いて処理１０９で
は、流入台数、在車台数のカウントアップを行う。これ
は、図４のあるブロックに入場した車両がそのブロック
から出なかったことが、車両ＩＤ識別装置３の出力から
確認されかつ在車センサ９で駐車が確認されたときその
ブロックの在車台数をカウントアップするものである。
【００１０】車両の退場の場合は、図２の退場時と記し
たフローに従った処理が行われる。これは図３のよう
に、まず処理１２０で出口ゲート装置５の手前に設置し
た車両ＩＤ識別装置３で退場車両のＩＤ情報を読み取
り、処理１２１でその情報から退場車両が登録車両か否
かを判定する。その後処理１２２で出口ゲート装置５を
オープンし、同装置で通過を確認すると処理１２３で在
車台数のカウントダウンを行う。
たフローに従った処理が行われる。これは図３のよう
に、まず処理１２０で出口ゲート装置５の手前に設置し
た車両ＩＤ識別装置３で退場車両のＩＤ情報を読み取
り、処理１２１でその情報から退場車両が登録車両か否
かを判定する。その後処理１２２で出口ゲート装置５を
オープンし、同装置で通過を確認すると処理１２３で在
車台数のカウントダウンを行う。
【００１１】以下、本発明の特徴とする一般車両の入場
判定方法を詳細に説明する。入場判定の基本は、後述の
予測によって求めた現在時刻における登録車両の必要エ
リア数をNEi、一般車両の在車台数をUQiとしたとき、こ
れらの和 TQi＝NEi＋UQi を駐車エリア数として求め、駐車場の許容駐車台数PQに
対して PQ≧TQi が成立する場合、入場を許可する。ここで、登録車両に
必要なエリア数NEiは、登録車両の予測在車台数FEiと登
録車両を確実に駐車可能とするのに必要な予備空きエリ
アRSiの和として算出されるが、以下このエリア数NEiの
演算方法として、統計的処理による場合とファジィ処理
による場合の２つの方法を説明する。
判定方法を詳細に説明する。入場判定の基本は、後述の
予測によって求めた現在時刻における登録車両の必要エ
リア数をNEi、一般車両の在車台数をUQiとしたとき、こ
れらの和 TQi＝NEi＋UQi を駐車エリア数として求め、駐車場の許容駐車台数PQに
対して PQ≧TQi が成立する場合、入場を許可する。ここで、登録車両に
必要なエリア数NEiは、登録車両の予測在車台数FEiと登
録車両を確実に駐車可能とするのに必要な予備空きエリ
アRSiの和として算出されるが、以下このエリア数NEiの
演算方法として、統計的処理による場合とファジィ処理
による場合の２つの方法を説明する。
【００１２】まず統計的処理を用いた登録車両の予測在
車台数FEiの算出方法の一例を述べる。計算機１は、記
憶装置２に予め過去の統計データとして、変動要因別
（例えば月、日、曜日、天候など）に記憶されている登
録車両の１日の統計在車パターンから、その日の条件に
あったパターンを選択する。第５図は登録車両の１日の
統計在車パターンＰＥＱ（点線）および当日の実績在車
データＥＱ（実線）の一例を示す。なお、図では統計在
車パターンを１つとしたが、一般には当日の条件に合致
する統計在車パターンは複数個あるので、これらをＰｊ
ＥＱ，ｊ＝１，２，・・・のように表すと、まずこの内
の１つを取り出す処理を行う。そのために計算機は当日
の現在時刻ｔiまでの実績在車データより、各時刻にお
ける単位時間当りの在車台数EQi及び在車台数の変化率 △EQi＝（EQi−EQi-1）／（ｔi−ｔi-1） を算出する。さらに計算機１は、同様にして各統計パタ
ーンＰｊＥＱに対して、現在時刻までの各時刻にてこれ
らに対応する値PjEQiおよび △PjEQi＝（PjEQi−PjEQi-1）／（ｔｉーｔi-1） を算出し、実績在車データと選択された各統計パターン
との偏差Eriを次式により求める； Eri＝（EQi−PEQi）2＋（△EQiー△PEQi）2 そして計算機１はEriの現在時刻ｔiまでの累積値を各統
計パターンに対して求め、これが最小になるもの、つま
り各統計パターンの内一致率の最も高いパターンを１つ
選択する。このようにして統計パターンが決まると、登
録車両の予測在車台数FEiは、実績在車データＥＱの現
時刻ｔiより単位時間前の時刻ｔi-1の在車台数EQi-1
に、さきに選択した統計在車パターンの時刻ｔi-1と時
刻ｔiの在車台数の変化率△PEQiを加算することによ
り、 FEi＝EQi-1＋PEQi として算出される。また、同様な手法で駐車待ち時間の
案内情報作成のために必要な流入出量の予測情報は、記
憶装置２に予め過去のデータとして変動要因別に記憶さ
れている登録車両及び一般車両の１日の統計流入パター
ン及び統計流出パターンからその当日の条件にあったパ
ターンを選択し、作成できる。そして必要エリア数NEi
はこのFEiに各時刻での予備空きエリアRSiを加算するこ
とにより算出される。また、これらの予測情報は、時刻
ｔi-1に対する値をｔiに対する値に、時刻ｔiに対する
値をｔi+1に対する値に拡張することにより、現在時刻
より先の予測を行うのに用いることができる。
車台数FEiの算出方法の一例を述べる。計算機１は、記
憶装置２に予め過去の統計データとして、変動要因別
（例えば月、日、曜日、天候など）に記憶されている登
録車両の１日の統計在車パターンから、その日の条件に
あったパターンを選択する。第５図は登録車両の１日の
統計在車パターンＰＥＱ（点線）および当日の実績在車
データＥＱ（実線）の一例を示す。なお、図では統計在
車パターンを１つとしたが、一般には当日の条件に合致
する統計在車パターンは複数個あるので、これらをＰｊ
ＥＱ，ｊ＝１，２，・・・のように表すと、まずこの内
の１つを取り出す処理を行う。そのために計算機は当日
の現在時刻ｔiまでの実績在車データより、各時刻にお
ける単位時間当りの在車台数EQi及び在車台数の変化率 △EQi＝（EQi−EQi-1）／（ｔi−ｔi-1） を算出する。さらに計算機１は、同様にして各統計パタ
ーンＰｊＥＱに対して、現在時刻までの各時刻にてこれ
らに対応する値PjEQiおよび △PjEQi＝（PjEQi−PjEQi-1）／（ｔｉーｔi-1） を算出し、実績在車データと選択された各統計パターン
との偏差Eriを次式により求める； Eri＝（EQi−PEQi）2＋（△EQiー△PEQi）2 そして計算機１はEriの現在時刻ｔiまでの累積値を各統
計パターンに対して求め、これが最小になるもの、つま
り各統計パターンの内一致率の最も高いパターンを１つ
選択する。このようにして統計パターンが決まると、登
録車両の予測在車台数FEiは、実績在車データＥＱの現
時刻ｔiより単位時間前の時刻ｔi-1の在車台数EQi-1
に、さきに選択した統計在車パターンの時刻ｔi-1と時
刻ｔiの在車台数の変化率△PEQiを加算することによ
り、 FEi＝EQi-1＋PEQi として算出される。また、同様な手法で駐車待ち時間の
案内情報作成のために必要な流入出量の予測情報は、記
憶装置２に予め過去のデータとして変動要因別に記憶さ
れている登録車両及び一般車両の１日の統計流入パター
ン及び統計流出パターンからその当日の条件にあったパ
ターンを選択し、作成できる。そして必要エリア数NEi
はこのFEiに各時刻での予備空きエリアRSiを加算するこ
とにより算出される。また、これらの予測情報は、時刻
ｔi-1に対する値をｔiに対する値に、時刻ｔiに対する
値をｔi+1に対する値に拡張することにより、現在時刻
より先の予測を行うのに用いることができる。
【００１３】次に、ファジィ理論を利用した予測情報算
出の一例について説明する。図６及び図７は、車両ＩＤ
識別装置３及び入口ゲート装置４によりカウントされた
現時刻ｔi までの登録車両の実流入量ＥＩ及び実流出量
ＥＯの例を示している。計算機１は現時刻ｔiでの実流
入変化率△EIi及び実流出変化率△EOiを、現時刻ｔiと
現時刻より単位時間前の時刻ｔi-1の単位時間当りの流
入量及び流出量とから △EIi＝（EIi−EIi-1）／（ｔi−ｔi-1） △EOi＝（EOi−EOi-1）／（ｔi−ｔi-1） として算出する。また図８及び図９は、記憶装置２に過
去の統計データとして予め記憶されている１日の流入量
ＰＩおよび流出量ＰＯのパターンの例を示す。計算機１
は、この予め記憶されている１日の流入量及び流出量パ
ターンより、時刻ｔi-1から予測する時間ｔiの単位時間
当りの統計流入変化率△PIi及び統計流出変化率△POiを
以下のように演算する； △PIi＝（PIi−PIi-1）／（ｔi−ｔi-1） △EOi＝（POi−POi-1）／（ｔi−ｔi-1） 次に計算機１は、以上で求めた△EIi、ΔPIi、ΔEOi及
びΔPOiを入力とし、予めファジィ量として定性的に評
価したメンバシップ関数を用いて予測流入量評価集合Ｕ
（ΔFEIi）及び予測流出量評価集合Ｕ（ΔFEOi）を出力
する。
出の一例について説明する。図６及び図７は、車両ＩＤ
識別装置３及び入口ゲート装置４によりカウントされた
現時刻ｔi までの登録車両の実流入量ＥＩ及び実流出量
ＥＯの例を示している。計算機１は現時刻ｔiでの実流
入変化率△EIi及び実流出変化率△EOiを、現時刻ｔiと
現時刻より単位時間前の時刻ｔi-1の単位時間当りの流
入量及び流出量とから △EIi＝（EIi−EIi-1）／（ｔi−ｔi-1） △EOi＝（EOi−EOi-1）／（ｔi−ｔi-1） として算出する。また図８及び図９は、記憶装置２に過
去の統計データとして予め記憶されている１日の流入量
ＰＩおよび流出量ＰＯのパターンの例を示す。計算機１
は、この予め記憶されている１日の流入量及び流出量パ
ターンより、時刻ｔi-1から予測する時間ｔiの単位時間
当りの統計流入変化率△PIi及び統計流出変化率△POiを
以下のように演算する； △PIi＝（PIi−PIi-1）／（ｔi−ｔi-1） △EOi＝（POi−POi-1）／（ｔi−ｔi-1） 次に計算機１は、以上で求めた△EIi、ΔPIi、ΔEOi及
びΔPOiを入力とし、予めファジィ量として定性的に評
価したメンバシップ関数を用いて予測流入量評価集合Ｕ
（ΔFEIi）及び予測流出量評価集合Ｕ（ΔFEOi）を出力
する。
【００１４】図１０、１１はメンバシップ関数の例を示
すもので、図１０は実流入変化率ΔEiに対するメンバシ
ップ関数である。実流入変化率に対しては増加、一定、
減少という定性的な評価を与える。縦軸に定性的な評価
の度合として0.0から1.0の値を定義する。横軸は実流入
変化率ΔEIiであり、本例では符号付きの値をとり、増
加が正（＋）、減少を負（ー）としている。例として、
ΔEIi＝７（台／時）とすると、各評価毎の適合性は下
記のようになる。 Ｖ+（ΔEIi）＝0.3 Ｖ0（ΔEIi）＝0.63 Ｖ-（ΔEIi）＝0.0 ただしＶは評価毎の適合度を示す関数である。この評価
は定性的に表現すると、「実流入変化率ΔEIiは予測時
間帯Ｔi＝ｔi−ｔi-1において増加の度合が0.3、一定の
度合が0.63、減少の度合が0.0である」となり、定性評
価集合は次のように表現される； Ｕ（ΔEIi）＝（Ｖ+（ΔEIi），Ｖ0（ΔEIi），Ｖ-（ΔEIi）） ＝（0.3，0.63，0.0） 以下、ΔEOi,ΔPIiおよびΔPOiについてもそれぞれのメ
ンバシップ関数を用いて定性評価集合を求める。図１１
は統計流入変化率ΔPIiに対するメンバシップ関数の例
である。
すもので、図１０は実流入変化率ΔEiに対するメンバシ
ップ関数である。実流入変化率に対しては増加、一定、
減少という定性的な評価を与える。縦軸に定性的な評価
の度合として0.0から1.0の値を定義する。横軸は実流入
変化率ΔEIiであり、本例では符号付きの値をとり、増
加が正（＋）、減少を負（ー）としている。例として、
ΔEIi＝７（台／時）とすると、各評価毎の適合性は下
記のようになる。 Ｖ+（ΔEIi）＝0.3 Ｖ0（ΔEIi）＝0.63 Ｖ-（ΔEIi）＝0.0 ただしＶは評価毎の適合度を示す関数である。この評価
は定性的に表現すると、「実流入変化率ΔEIiは予測時
間帯Ｔi＝ｔi−ｔi-1において増加の度合が0.3、一定の
度合が0.63、減少の度合が0.0である」となり、定性評
価集合は次のように表現される； Ｕ（ΔEIi）＝（Ｖ+（ΔEIi），Ｖ0（ΔEIi），Ｖ-（ΔEIi）） ＝（0.3，0.63，0.0） 以下、ΔEOi,ΔPIiおよびΔPOiについてもそれぞれのメ
ンバシップ関数を用いて定性評価集合を求める。図１１
は統計流入変化率ΔPIiに対するメンバシップ関数の例
である。
【００１５】次にこれらの評価集合を用いて予測流入量
ΔFEIiを推論し出力する。この推論は、図１２及び図１
３に示す先見的情報に基づく推論ルールにて行われる。
図１２は実流入変化率ΔEIiと統計流入変化率ΔPIiより
予測流入量ΔFEIiを推論するためのルール定義表であ
り、これを文で書けば次のようになる。 （ルール１）if ΔEIi＞０ and △PIi＞０ then △FEIi＞０ （ルール２）if ΔEIi＞０ and △PIi＝０ then △FEIi＞０ （ルール３）if ΔEIi＞０ and △PIi＜０ then △FEIi＝０ （ルール４）if ΔEIi＝０ and △PIi＞０ then △FEIi＞０ （ルール５）if ΔEIi＝０ and △PIi＝０ then △FEIi＝０ （ルール６）if ΔEIi＝０ and △PIi＜０ then △FEIi＜０ （ルール７）if ΔEIi＜０ and △PIi＞０ then △FEIi＝０ （ルール８）if ΔEIi＜０ and △PIi＝０ then △FEIi＜０ （ルール９）if ΔEIi＜０ and △PIi＜０ then △FEIi＜０ また図１３は、実流出変化率△EOiと統計流出変化率△P
Oiより予測流出量を推論するためのルール定義表であ
る。これらのルールより予測流入量評価集合Ｕ（△FEI
i）は次のようにして求められる。例として△EIi＝７
（台／時）、△PIi＝５（台／時）とすると図８、図９
より評価集合は下記となる； Ｕ（△EIi）＝（0.3，0.63，0.0） Ｕ（△PIi）＝（0.22，0.6，0.0） この値を使用すると、予測流入量は以下のように推論さ
れる。図１２に基づいてルール１は Ｖ１+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ+（△PIi）） ＝min（0.3，0.22）＝0.22 ここでＶ１+（△EIi＋△PIi）はルール１の推論結果を
与えられる関数とする。以下、他のルールに対しても同
様に算出すると下記のようになる。 Ｖ2+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.3 Ｖ30（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 Ｖ4+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ+（△PIi））＝0.22 Ｖ50（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.6 Ｖ6-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 Ｖ70（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ+（△PIi））＝0.0 Ｖ8-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.0 Ｖ9-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 このようにして実流入変化率△EIiと統計流入変化率△P
Iiの経験則にしたがった関係の最小値を採用する。そし
て、全てのルールが実行されると、△FEIiに関係する増
加、一定、及び減少の３種類の適合度候補が演算され
る。これらの各適合度候補より最大値を予測流入量の候
補とする。即ち Ｖ+（△FEIi）＝max（Ｖj+（△EIi＋△PIi）） ＝max（Ｖ1+(△EIi＋△PIi)，Ｖ2+(△EIi＋△PIi)，Ｖ4+(△EIi＋△PIi)） ＝0.3 同様にして Ｖ0（△FEIi）＝max（Ｖ30，Ｖ50，Ｖ70）＝0.6 Ｖ-（△FEIi）＝max（Ｖ6-，Ｖ8-，Ｖ9-）＝0.0 従って、Ｕ（△FEIi）＝（0.3，0.6，0.0）となる。
ΔFEIiを推論し出力する。この推論は、図１２及び図１
３に示す先見的情報に基づく推論ルールにて行われる。
図１２は実流入変化率ΔEIiと統計流入変化率ΔPIiより
予測流入量ΔFEIiを推論するためのルール定義表であ
り、これを文で書けば次のようになる。 （ルール１）if ΔEIi＞０ and △PIi＞０ then △FEIi＞０ （ルール２）if ΔEIi＞０ and △PIi＝０ then △FEIi＞０ （ルール３）if ΔEIi＞０ and △PIi＜０ then △FEIi＝０ （ルール４）if ΔEIi＝０ and △PIi＞０ then △FEIi＞０ （ルール５）if ΔEIi＝０ and △PIi＝０ then △FEIi＝０ （ルール６）if ΔEIi＝０ and △PIi＜０ then △FEIi＜０ （ルール７）if ΔEIi＜０ and △PIi＞０ then △FEIi＝０ （ルール８）if ΔEIi＜０ and △PIi＝０ then △FEIi＜０ （ルール９）if ΔEIi＜０ and △PIi＜０ then △FEIi＜０ また図１３は、実流出変化率△EOiと統計流出変化率△P
Oiより予測流出量を推論するためのルール定義表であ
る。これらのルールより予測流入量評価集合Ｕ（△FEI
i）は次のようにして求められる。例として△EIi＝７
（台／時）、△PIi＝５（台／時）とすると図８、図９
より評価集合は下記となる； Ｕ（△EIi）＝（0.3，0.63，0.0） Ｕ（△PIi）＝（0.22，0.6，0.0） この値を使用すると、予測流入量は以下のように推論さ
れる。図１２に基づいてルール１は Ｖ１+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ+（△PIi）） ＝min（0.3，0.22）＝0.22 ここでＶ１+（△EIi＋△PIi）はルール１の推論結果を
与えられる関数とする。以下、他のルールに対しても同
様に算出すると下記のようになる。 Ｖ2+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.3 Ｖ30（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ+（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 Ｖ4+（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ+（△PIi））＝0.22 Ｖ50（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.6 Ｖ6-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ0（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 Ｖ70（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ+（△PIi））＝0.0 Ｖ8-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ0（△PIi））＝0.0 Ｖ9-（△EIi＋△PIi）＝min（Ｖ-（△EIi），Ｖ-（△PIi））＝0.0 このようにして実流入変化率△EIiと統計流入変化率△P
Iiの経験則にしたがった関係の最小値を採用する。そし
て、全てのルールが実行されると、△FEIiに関係する増
加、一定、及び減少の３種類の適合度候補が演算され
る。これらの各適合度候補より最大値を予測流入量の候
補とする。即ち Ｖ+（△FEIi）＝max（Ｖj+（△EIi＋△PIi）） ＝max（Ｖ1+(△EIi＋△PIi)，Ｖ2+(△EIi＋△PIi)，Ｖ4+(△EIi＋△PIi)） ＝0.3 同様にして Ｖ0（△FEIi）＝max（Ｖ30，Ｖ50，Ｖ70）＝0.6 Ｖ-（△FEIi）＝max（Ｖ6-，Ｖ8-，Ｖ9-）＝0.0 従って、Ｕ（△FEIi）＝（0.3，0.6，0.0）となる。
【００１６】最終的な予測流入量△FEIiは、上記の演算
により算出された評価集合Ｕ（△FEIi）を入力として以
下のような方法により決定される。図１２は、経験的知
識に基づいて作成された流入変化率のメンバシップ関数
であった。Ｕ（△FEIi）＝（0.3,0.6,0.0）とすると、
これらの評価集合の各値を増加、一定、及び減少の各評
価に対応する評価値として、図１４に示すようにグラフ
を切断する。図１４に於て斜線の部分は評価有効度合を
示しており、この斜線部より重心を演算してその重心よ
り流入変化率軸に投射される値を予測流入量とする。本
例では８（台／時）であり、現時点での流入量に８台加
えた値が単位時間当りに流入すると予測される流入台数
となる。以上のような一連のファジィ処理を行うことに
より、予測流出量△FEOiも演算される。
により算出された評価集合Ｕ（△FEIi）を入力として以
下のような方法により決定される。図１２は、経験的知
識に基づいて作成された流入変化率のメンバシップ関数
であった。Ｕ（△FEIi）＝（0.3,0.6,0.0）とすると、
これらの評価集合の各値を増加、一定、及び減少の各評
価に対応する評価値として、図１４に示すようにグラフ
を切断する。図１４に於て斜線の部分は評価有効度合を
示しており、この斜線部より重心を演算してその重心よ
り流入変化率軸に投射される値を予測流入量とする。本
例では８（台／時）であり、現時点での流入量に８台加
えた値が単位時間当りに流入すると予測される流入台数
となる。以上のような一連のファジィ処理を行うことに
より、予測流出量△FEOiも演算される。
【００１７】そして、これらの予測流入量と予測流出量
より、登録車両の予測在車台数FEi（＝EOi+△FEIiー△F
EOi，EOi＝現時点での登録車両の在車台数）を算出し、
算出される登録車両の予測在車台数と時刻別に予め設定
された予備スペースRSiを加算することにより登録車両
の必要エリア数NEiを決定することができる。
より、登録車両の予測在車台数FEi（＝EOi+△FEIiー△F
EOi，EOi＝現時点での登録車両の在車台数）を算出し、
算出される登録車両の予測在車台数と時刻別に予め設定
された予備スペースRSiを加算することにより登録車両
の必要エリア数NEiを決定することができる。
【００１８】以上がファジィ予測方法の詳細であるが、
次に登録車両の必要エリア数NEiを必要最小限にするた
めの学習方法について説明する。計算機１は定期的（１
週間、１月毎）に、記憶装置２に統計データとして記憶
されている登録車両の１日の時系列実績在車台数PjEO、
前記のようにして過去の各時点に求めた予測在車台数FE
i及び必要エリア数NEiを時系列データとして記憶した時
系列予測在車台数PjFEおよび時系列必要エリア数PjNEよ
り、変動要因別（月別、曜日別、天候別など）に学習を
行う。図１５は時系列実績在車台数PjEO、時系列予測在
車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEの一例である。
次に、計算機１は、時系列実績在車台数PjEO、時系列予
測在車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEより２つの
偏差 D1i＝PEOi−PFEi D2i＝PNEi−PEOi を求め、これらの偏差を入力としてファジィ処理により
予備スペースRSiを算出する。ここでPFEi及びPNEiは時
系列予測在車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEの各
時刻ｔiに於ける値である。上記ファジィ処理に用いる
ための偏差D1i、D2iと予備スペースRSiに対するメンバ
シップ関数を図１６〜１８に示す。またこれらの対する
定性的ルールを図１９に示す。この図１９は文で書くと
下記となる； （ルール１）if D1i＞０ and D2i＝大 then RSiは減少 （ルール２）if D1i＞０ and D2i＝中 then RSiは０ （ルール３）if D1i＞０ and D2i＝小 then RSiは増加 （ルール４）if D1i＝０ and D2i＝大 then RSiは０ （ルール５）if D1i＝０ and D2i＝中 then RSiは０ （ルール６）if D1i＝０ and D2i＝小 then RSiは増加 （ルール７）if D1i＜０ and D2i＝大 then RSiは減少 （ルール８）if D1i＜０ and D2i＝中 then RSiは減少 （ルール９）if D1i＜０ and D2i＝小 then RSiは増加 そこで図１６、１７のメンバシップ関数から偏差D1iとD
2i の評価集合Ｕ（D1i）、Ｕ（D2i）を求め、図１８の
メンバシップ関数に対して図１４で行った流入出量の予
測処理の手法と同様にしてファジィ処理を行い、予備ス
ペースRSiを算出する。さらに、ここで算出された予備
スペースRSiとさきに変動要因別に記憶されているRSiと
比較して、偏差が予め定められている範囲以内ならば平
均して更新する。また範囲以外の場合には、別なパター
ンとして記憶装置２に記憶する。
次に登録車両の必要エリア数NEiを必要最小限にするた
めの学習方法について説明する。計算機１は定期的（１
週間、１月毎）に、記憶装置２に統計データとして記憶
されている登録車両の１日の時系列実績在車台数PjEO、
前記のようにして過去の各時点に求めた予測在車台数FE
i及び必要エリア数NEiを時系列データとして記憶した時
系列予測在車台数PjFEおよび時系列必要エリア数PjNEよ
り、変動要因別（月別、曜日別、天候別など）に学習を
行う。図１５は時系列実績在車台数PjEO、時系列予測在
車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEの一例である。
次に、計算機１は、時系列実績在車台数PjEO、時系列予
測在車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEより２つの
偏差 D1i＝PEOi−PFEi D2i＝PNEi−PEOi を求め、これらの偏差を入力としてファジィ処理により
予備スペースRSiを算出する。ここでPFEi及びPNEiは時
系列予測在車台数PjFE及び時系列必要エリア数PjNEの各
時刻ｔiに於ける値である。上記ファジィ処理に用いる
ための偏差D1i、D2iと予備スペースRSiに対するメンバ
シップ関数を図１６〜１８に示す。またこれらの対する
定性的ルールを図１９に示す。この図１９は文で書くと
下記となる； （ルール１）if D1i＞０ and D2i＝大 then RSiは減少 （ルール２）if D1i＞０ and D2i＝中 then RSiは０ （ルール３）if D1i＞０ and D2i＝小 then RSiは増加 （ルール４）if D1i＝０ and D2i＝大 then RSiは０ （ルール５）if D1i＝０ and D2i＝中 then RSiは０ （ルール６）if D1i＝０ and D2i＝小 then RSiは増加 （ルール７）if D1i＜０ and D2i＝大 then RSiは減少 （ルール８）if D1i＜０ and D2i＝中 then RSiは減少 （ルール９）if D1i＜０ and D2i＝小 then RSiは増加 そこで図１６、１７のメンバシップ関数から偏差D1iとD
2i の評価集合Ｕ（D1i）、Ｕ（D2i）を求め、図１８の
メンバシップ関数に対して図１４で行った流入出量の予
測処理の手法と同様にしてファジィ処理を行い、予備ス
ペースRSiを算出する。さらに、ここで算出された予備
スペースRSiとさきに変動要因別に記憶されているRSiと
比較して、偏差が予め定められている範囲以内ならば平
均して更新する。また範囲以外の場合には、別なパター
ンとして記憶装置２に記憶する。
【００１９】最後に、流出量の予測情報を利用した案内
表示方法について以下に説明する。図２０は、予測情報
を利用した待ち時間案内表示板７１〜７ｎによる待ち時
間案内表示方法の一例を示すものである。待ち時間案内
表示板７１〜７ｎは、一般車両に入口ゲートより適当な
間隔を設けて設置され、駐車場が満車状況であるときに
一般車両に対して待ち時間を表示する。計算機１は、上
記と同様な予測情報算出処理により、実測の登録車両と
一般車両を合わせた流出量情報及び統計情報を入力と
し、予測流出量△FEOiを算出する。入口ゲート付近に設
置された待ち時間案内表示板７１は、計算機１により算
出された予測流出量△FEOi（台／時）の逆数である入場
待ち時間ITi＝１／△FEOi（時／台）を入場待ち時間WTi
に換算し、表示する。ここで、単位時間当りの台数変化
率は均等に変化するものとした。入口ゲート７１の次の
待ち時間案内表示板７２には、案内板７１、７２の間の
駐車可能台数ｎを用いて、入口ゲートの待ち時間案内表
示板７１に表示された待ち時間をｎ倍したｎWTi（分）
を表示する。以下、待ち時間案内板７３〜７ｎに対して
も同様である。
表示方法について以下に説明する。図２０は、予測情報
を利用した待ち時間案内表示板７１〜７ｎによる待ち時
間案内表示方法の一例を示すものである。待ち時間案内
表示板７１〜７ｎは、一般車両に入口ゲートより適当な
間隔を設けて設置され、駐車場が満車状況であるときに
一般車両に対して待ち時間を表示する。計算機１は、上
記と同様な予測情報算出処理により、実測の登録車両と
一般車両を合わせた流出量情報及び統計情報を入力と
し、予測流出量△FEOiを算出する。入口ゲート付近に設
置された待ち時間案内表示板７１は、計算機１により算
出された予測流出量△FEOi（台／時）の逆数である入場
待ち時間ITi＝１／△FEOi（時／台）を入場待ち時間WTi
に換算し、表示する。ここで、単位時間当りの台数変化
率は均等に変化するものとした。入口ゲート７１の次の
待ち時間案内表示板７２には、案内板７１、７２の間の
駐車可能台数ｎを用いて、入口ゲートの待ち時間案内表
示板７１に表示された待ち時間をｎ倍したｎWTi（分）
を表示する。以下、待ち時間案内板７３〜７ｎに対して
も同様である。
【００２０】なお、本発明を効率よく実施するために
は、図３に示したように、入場口を登録者両用と一般者
両用で別にするのがよい。また上記実施例では、登録車
両の駐車位置を自由としているが、ある駐車ブロックを
登録者両用の専用ブロックとすれば、このブロックへ駐
車するときは誘導案内を省略できる。
は、図３に示したように、入場口を登録者両用と一般者
両用で別にするのがよい。また上記実施例では、登録車
両の駐車位置を自由としているが、ある駐車ブロックを
登録者両用の専用ブロックとすれば、このブロックへ駐
車するときは誘導案内を省略できる。
【００２１】
【発明の効果】本発明によれば、登録車両の流入量及び
流出量の予測を行うことにより、登録車両の空きエリア
を一般車両に開放し、駐車エリアの利用効率を向上させ
ることができる。また、学習機能により、登録車両に必
要なスペースの確保量を最小限にすることができる。さ
らに流出量を予測することで一般車両に対して待ち時間
の案内表示を可能とし、駐車場での待状況不明による不
安感、不快感からくる運転の注意力散漫化を低減できる
効果がある。
流出量の予測を行うことにより、登録車両の空きエリア
を一般車両に開放し、駐車エリアの利用効率を向上させ
ることができる。また、学習機能により、登録車両に必
要なスペースの確保量を最小限にすることができる。さ
らに流出量を予測することで一般車両に対して待ち時間
の案内表示を可能とし、駐車場での待状況不明による不
安感、不快感からくる運転の注意力散漫化を低減できる
効果がある。
【図１】本発明の方法の一実施例を示すフローである。
【図２】本発明の方法を用いた予測駐車管理システムの
一実施例を示す図である。
一実施例を示す図である。
【図３】駐車場入り口付近の説明図である。
【図４】駐車場内の駐車位置の例を示す図である。
【図５】統計在車パターンと実績在車データの例を示す
図である。
図である。
【図６】実績流入量の例を示す図である。
【図７】実績流出量の例を示す図である。
【図８】統計流入パターンの例を示す図である。
【図９】統計流出パターンの例を示す図である。
【図１０】実績流入変化率に対するメンバシップ関数を
示す図である。
示す図である。
【図１１】実績流出変化率に対するメンバシップ関数を
示す図である。
示す図である。
【図１２】予測流入量推定のルールを示す図である。
【図１３】予測流出量推定のルールを示す図である。
【図１４】予測流入量に対するメンバシップ関数を示す
図である。
図である。
【図１５】在車台数に関する統計情報及び実績データの
例である。
例である。
【図１６】偏差D1iに対するメンバシップ関数を示す図
である。
である。
【図１７】偏差D2iに対するメンバシップ関数を示す図
である。
である。
【図１８】予備スペースに対するメンバシップ関数を示
す図である。
す図である。
【図１９】予備スペース推定のルールを示す図である。
【図２０】待ち時間案内方法の説明図である。
１ 計算機 ２ 記憶装置 ３ 車両ＩＤ識別装置 ４ 入口ゲート装置 ５ 出口ゲート装置 ６ 駐車状況案内表示板 ７ 待ち時間案内表示板 ８ 誘導案内板 ９ 在車センサ
Claims (8)
- 【請求項１】 予め登録された登録車両と該登録車両以
外の一般車両を収容する駐車場への車両流入量を制御す
るための駐車予測管理方法において、車両が入口に入っ
てきたときには、当該車両が登録車両か一般車両かを自
動的に識別し、登録車両であったときには自動的にすぐ
に入場を許可し、一般車両であったときには、登録車両
の在車台数が各時点から一定時間後にどれだけ変化する
かを示す予測在車台数変化量に登録車両の在車台数を加
えて登録車両の予測在車台数を算出し、さらに予め定め
られた予備数と一般車両の在車台数とを上記算出した登
録車両の予測在車台数に加えた値が当該駐車場の駐車許
容台数より小さいときは一般車両の入場を許可すること
を特徴とする駐車予測管理方法。 - 【請求項２】 予め登録された登録車両と該登録車両以
外の一般車両を収容する駐車場への車両流入量を制御す
るための駐車予測管理方法において、駐車場の流入車両
及び流出車両が登録車両か一般車両かを識別するための
車両識別手段と、駐車場の流入台数及び流出台数を計測
するための流出入台数計測手段と、該手段及び上記車両
識別手段の出力から各時刻毎の登録車両及び一般車両の
流入台数、流出台数及び在車台数を求めて記憶する記憶
手段と、登録車両の在車台数が各時点から一定時間後に
どれだけ変化するかを示す在車台数変化量を予測するた
めの予測手段とを設け、車両が入口に入ってきたときに
は、上記車両識別手段により当該車両が登録車両か一般
車両かを識別し、登録車両であったときにはすぐに入場
を許可し、一般車両であったときには、上記予測手段に
より求められた在車台数変化量に上記記憶した登録車両
の在車台数を加えて登録車両の予測在車台数を算出し、
さらに予め定められた予備数と上記記憶した一般車両の
在車台数とを上記算出した登録車両の予測在車台数に加
えた値が当該駐車場の駐車許容台数より小さいときは一
般車両の入場を許可することを特徴とする駐車予測管理
方法。 - 【請求項３】 予め登録された登録車両と該登録車両以
外の一般車両を収容する駐車場への車両流入量を制御す
るための駐車予測管理装置において、駐車場の流入車両
及び流出車両が登録車両か一般車両かを識別するための
車両識別手段と、駐車場の流入台数及び流出台数を計測
するための流出入台数計測手段と、該手段及び上記車両
識別手段の出力から各時刻毎の登録車両及び一般車両の
流入台数、流出台数及び在車台数を求めて記憶する記憶
手段と、登録車両の在車台数が各時点から一定時間後に
どれだけ変化するかを示す在車台数変化量を予測するた
めの予測手段と、車両が入口に入ってきたときの、上記
車両識別手段からの当該車両が登録車両か一般車両かの
識別結果を取り込み、登録車両であったときにはすぐに
入場を許可し、一般車両であったときには、上記予測手
段により求められた在車台数変化量に上記記憶した登録
車両の在車台数を加えて登録車両の予測在車台数を算出
し、さらに予め定められた予備数と上記記憶した一般車
両の在車台数とを上記算出した登録車両の予測在車台数
に加えた値が当該駐車場の駐車許容台数より小さいとき
は一般車両の入場を許可する手段と、より成ることを特
徴とする駐車予測管理装置。 - 【請求項４】 前記記憶手段に記憶された登録車両の在
車台数を、曜日、月、天候の一部または全部を含む変動
要因ごとに分けて該変動要因毎の実績在車パターンを求
めて上記記憶手段に記憶し、前記予測手段は、予測を行
う日の上記変動要因に応じた上記実績在車パターンを用
いて前記在車台数変化量を算出することを特徴とする請
求項３記載の駐車予測管理装置。 - 【請求項５】 上記予測手段は、前記記憶手段に記憶し
た過去の登録車両の流入台数および流出台数から統計流
入変化率及び統計流出変化率を算出し、また当日の登録
車両の流入台数及び流出台数から当該時刻の実流入台数
変化率及び実流出台数変化率を算出し、さらに上記統計
流入台数変化率及び実流入台数変化率に対して予め定め
られたメンバシップ関数及び推論ルールを用いて予測流
入量を算出し、また上記統計流出台数変化率及び実流出
台数変化率に対して予め定められたメンバシップ関数及
び推論ルールを用いて予測流出量を算出し、ついで上記
予測流入量から予測流出量を差し引いて登録車両の前記
在車台数変化量を算出することを特徴とする請求項３記
載の駐車予測管理装置。 - 【請求項６】 前記予測手段により求めた登録車両の在
車台数変化量に当該時点の登録車両の在車台数を加えた
予測在車台数と、該台数に前記予備数を加えた必要エリ
ア数とを各時刻毎に求めて前記記憶手段に記憶しておく
とともに、予め定めた周期毎に、過去の各時刻における
登録車両の在車台数から上記予測在車台数を引いた第１
の差と、上記必要エリアから上記在車台数を引いた第２
の差を求め、該第１、第２の差に対して予め定めたメン
バシップ関数及び推論ルールを用いて、駐車場の空きが
登録車両に対する予備スペースを確保しながら常に最小
となるように上記予備数を定めることを特徴とする請求
項３記載の駐車予測管理装置。 - 【請求項７】 駐車場内の一部エリアまたは全部を一般
車両と登録車両の共用エリアとし、また各駐車位置に在
車センサを設けるとともに、該センサを用いて空き駐車
位置を調べ、入場を許可した車両に対して上記空き駐車
位置への誘導を案内板を用いて行うことを特徴とする請
求項３記載の駐車予測管理装置。 - 【請求項８】 前記算出した予測流出台数と入場ゲート
までの入場待車両台数に応じて入場待ちしている車両に
対する予測待ち時間を案内表示することを特徴とする請
求項５記載の駐車予測管理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30844391A JPH05120599A (ja) | 1991-10-28 | 1991-10-28 | 駐車予測管理方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30844391A JPH05120599A (ja) | 1991-10-28 | 1991-10-28 | 駐車予測管理方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05120599A true JPH05120599A (ja) | 1993-05-18 |
Family
ID=17981096
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30844391A Pending JPH05120599A (ja) | 1991-10-28 | 1991-10-28 | 駐車予測管理方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05120599A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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