JP6419100B2 - ナビゲーションシステム、ｐｏｉ提示方法、ｐｏｉ提示プログラム、記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、ナビゲーションシステム、ＰＯＩ提示方法、ＰＯＩ提示プログラム、記録媒体に関し、特に、ＰＯＩ（Point of interest）を提示するナビゲーションシステム、ＰＯＩ提示方法、ＰＯＩ提示プログラム、記録媒体に関する。

従来から、誰かが便利或いは興味があると思った特定の場所や施設であるＰＯＩ（Point of interest）に関する情報をモニタに表示可能としたナビゲーションシステムが知られている。

また、車両の現在地から所定範囲内にある人気度が高いＰＯＩに関するＰＯＩデータを取得し、このＰＯＩデータに基づいてアイコンを地図上の対応する位置に経由地候補として選択可能にモニタに表示するナビゲーションシステムが既に知られている（例えば、特許文献１参照）。このとき、特許文献１に記載の技術では、スマートフォンや携帯電話のＧＰＳを利用してＰＯＩを訪問した人数を集計することで、人気度を算出している。

また、その他にも同様に人気の高い目的地を表示する技術として、ウェブサイト経由でユーザから受け付けた評価値を集計して人気度を算出する技術も知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１５−０８１９１９号公報 特開２０１５−０３４７６７号公報

ところで、上述のようなナビゲーションシステムにあっては、ネットユーザからの情報を利用して得られた人気度に基づくＰＯＩを提示する場合には、訪問しやすくて利用しやすい地域にあるＰＯＩの人気度がどうしても高くなる傾向にある。必然的に都心に近いＰＯＩの方がどうしても人気度が高くなり、地方のＰＯＩはそれに比して人気度はどうしても低くなるという問題があった。

そこで、本発明は、上述のような課題を解決するために、各地域に適した人気の高いＰＯＩを提示するナビゲーションシステム、ＰＯＩ提示方法、ＰＯＩ提示プログラム、記録媒体、を提供することを目的とする。

本発明の一実施態様に係るナビゲーションシステムは、目的地までの経路を探索する探索部と、自車両の現在位置を取得する取得部と、複数のＰＯＩの情報を含む地図情報を記憶する記憶部と、ＰＯＩの人気の高さを示す人気度を特定可能な少なくとも１種類以上の人気情報を収集する収集部と、収集部が収集した人気情報に基づいてＰＯＩ各々についての人気度を算出する算出部と、探索部が探索した経路から、所定距離内にあり、人気の高いＰＯＩを特定する特定部と、特定部が特定したＰＯＩを、当該ＰＯＩの近傍を走行する前に提示する提示部とを備え、算出部は、１種類以上の人気情報とＰＯＩから第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩ各々についての人気情報とに基づいて算出された偏差値に基づいて人気度を算出する。

これにより、ナビゲーションシステムは、各ＰＯＩについて、第１の所定範囲内、すなわち、そのＰＯＩ周辺の他のＰＯＩの人気情報に基づく偏差値を人気度として算出する。したがって、ナビゲーションシステムは、地域の差による人気度の偏りを抑制した人気度を算出し、算出した人気度に基づいてＰＯＩを提示することができる。

本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムを示すシステムブロック図である。 ＰＯＩの位置を示す地図である。 ＰＯＩの人気度に関するＰＯＩ情報のデータ概念図である。 本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムにおけるＰＯＩの人気度の算出処理を示すフローチャートである。 ＰＯＩの人気度の偏差値を算出する際の参照範囲を拡張する例を示すイメージ図である。 本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムにおけるＰＯＩの提示処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムにおけるＰＯＩの表示例を示す図である。 本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムの構成を示すブロック図である。

以下、本発明の一実施態様に係るナビゲーションシステムについて、図面を参照しながら、詳細に説明する。

＜実施の形態＞
＜構成＞
本発明の一実施の形態に係るナビゲーションシステムは、目的地までの経路を探索する探索部（図１の１０６に相当）と、自車両の現在位置を取得する取得部（図１の１０２に相当）と、複数のＰＯＩの情報を含む地図情報を記憶する記憶部（図１の１０５に相当）と、ＰＯＩの人気の高さを示す人気度を特定可能な少なくとも１種類以上の人気情報を収集する収集部（図１の１０１に相当）と、収集部が収集した人気情報に基づいてＰＯＩ各々についての人気度を算出する算出部（図１の１０６に相当）と、探索部が探索した経路から、所定距離内にある人気の高いＰＯＩを特定する特定部（図１の１０６に相当）と、特定部が特定したＰＯＩを、当該ＰＯＩの近傍を走行する前に提示する提示部（図１の１０７に相当）とを備え、算出部は、１種類以上の人気情報とＰＯＩから第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩ各々についての人気情報とに基づいて算出された偏差値に基づいて人気度を算出する。このようなナビゲーションシステムについて、図１を用いて具体的に説明する。

図１に示すようにナビゲーションシステム１００は、収集部１０１と、位置情報検出センサ１０２と、受信部１０３と、入力受付部１０４と、記憶部１０５と、ＣＰＵ１０６と、表示部１０７とを備える。ナビゲーションシステム１００は、車両に搭載して用いる。

収集部１０１は、外部のネットワークと通信を実行する機能を有し、各ＰＯＩの人気度を算出するために用いる人気情報を収集する機能を有する。なお、外部のネットワークと通信できるのであれば、収集部１０１は、どのような通信プロトコルを用いてもよい。人気情報は、ＰＯＩの人気度を算出する指標となるものであればよく、例えば、ＰＯＩの付近で車両のエンジンを起動（又は停止）したことを示すプローブ情報を集計した数や、そのプローブ情報の一定期間内における上昇数、ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報を集計した数や、その訪問情報の一定期間内における上昇数、ＰＯＩの道路からの距離などを含む。

収集部１０１は、ＰＯＩの付近で車両のエンジンを起動（又は停止）したことを示す情報を含むプローブ情報を情報提供事業者等から適宜受信して、収集する機能を有する。なお、プローブ情報を提供する情報提供事業者等とは、公知の自動車製造業者等の他、例えば、高速道路のサービスエリアやガソリンスタンドなどであってもよく、それらから無線通信で受信することとしてもよい。これにより、収集部１０１は、ＰＯＩの付近で車両のエンジンを起動（又は停止）したことを示すプローブ情報を収集し、ナビゲーションシステム１００は、記憶部１０５に記憶・更新することができる。ＰＯＩの付近で車両のエンジンを起動（又は停止）したということは、そのＰＯＩを訪問した可能性が高くなるので、プローブ情報の数は、ＰＯＩの人気度を算出する指標足り得る。当該プローブ情報には、プローブ情報がセンターにアップロードされた日時情報が含まれており、これにより、所定期間におけるプローブ情報数の上昇数も特定することができる。

また、収集部１０１は、ユーザがＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報をネットワークから収集する。ユーザは、ＰＯＩを訪問したことを示す情報を例えば、ブログやソーシャルネットワークのページにアップロードすることがある。このような情報は、チェックイン情報と呼称されることもある。収集部１０１は、このようにネットワークにアップロードされたＰＯＩを訪問したことを示すチェックイン情報を収集する。

また、収集部１０１は、地図情報２００を参照して、ＰＯＩの道路からの距離情報を収集する。なお、距離情報については、地図情報にも含まれているので、ＣＰＵ１０６が記憶部１０５に記憶されている地図情報を参照してＰＯＩの最寄りの道路からの距離を特定することとしてもよい。収集部１０１は、収集した各人気情報を受信部１０３に伝達する。

位置情報検出センサ１０２は、ナビゲーションシステム１００が搭載されている車両の現在位置情報を取得するセンサである。具体的には、ＧＰＳやＧＮＳＳ等の各種衛星電波を利用した測位システム、ジャイロスコープ等の自律航法システムを用いることによって実現される。この際、現在位置情報は、少なくとも自車両が存在する位置の緯度情報及び経度情報を含み、高度情報を含んでもよい。なお、位置情報検出センサ１０２による現在位置情報の取得は、例えば、走行道路上に設置されて設置位置情報を取得することができるビーコン等を用いるなどして取得してもよく、上記測位システムに限定されるものではない。位置情報検出センサ１０２は、これらの外部からの位置情報あるいは測位システムにより測位された現在位置情報を逐次（又は適時）取得し、取得した位置情報を現在位置情報として受信部１０３に伝達する。

受信部１０３は、収集部１０１から伝達された人気情報、及び位置情報検出センサ１０２から伝達された現在位置情報を、ＣＰＵ１０６に伝達する機能を有する。

入力受付部１０４は、車両に搭乗するユーザからの入力を受け付ける。入力受付部１０４は、例えば、表示部１０７と併せてタッチパネルにより実現されてもよいし、ナビゲーションシステム１００の筐体に備えられたハードキーにより実現されてもよい。入力受付部１０４は、ユーザから受け付けた入力内容をＣＰＵ１０６に伝達する。入力受付部１０４は、ユーザから車両の目的地に関する目的地情報を受け付けて、ＣＰＵ１０６に伝達する。

記憶部１０５は、ナビゲーションシステム１００が動作するうえで必要とする各種のプログラム及び地図情報を含む各種のデータを記憶する記録媒体である。記憶部１０５は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＤＤ（Solid State Drive）等により実現される。記憶部１０５は、地図情報やＣＰＵ１０６から書き込まれたＰＯＩ情報を記憶している。地図情報は、少なくとも車道の位置情報と、ＰＯＩの位置情報（経度情報、緯度情報）とを含む。地図情報は、道路をリンクで、道路と道路の接点をノードで示すリンク情報を含む。また、ＰＯＩ情報は、各ＰＯＩについて、それぞれのプローブ情報数、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数、道路からの距離、ＰＯＩの人気度の情報を含む。ＰＯＩ情報の詳細については後述する。

ＣＰＵ１０６は、記憶部１０５に記憶されているプログラム及び各種データを利用して、ナビゲーションシステム１００が実行すべき処理を実行するプロセッサである。ＣＰＵ１０６は、ナビゲーションの過程において必要となる表示情報を生成して表示部１０７に表示させる。

ＣＰＵ１０６は、現在位置から目的地までの経路を探索する探索部、探索された経路から所定距離内に存在する人気の高いＰＯＩを特定する特定部、ＰＯＩの人気度を算出する算出部として機能する。

ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩ各々の人気度を算出する。ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩについて、プローブ情報数の偏差値、プローブ情報数の上昇数の偏差値、訪問情報の偏差値、訪問情報の上昇数の偏差値、ＰＯＩの道路からの距離に基づく人気の指標となる確率値とに基づいて、人気度を算出する。

まず、ＣＰＵ１０６は、人気度を算出するＰＯＩから第１の所定範囲内（例えば、５ｋｍ圏内）に含まれる他のＰＯＩを特定する。そして特定した他のＰＯＩの個数が所定数以上であるかを判定する。他のＰＯＩの個数が所定数以上でない場合には、ＣＰＵ１０６は、第１の所定範囲を、人気度を算出するＰＯＩを中心に、他のＰＯＩが第１の所定範囲内に所定数が含まれるまで拡張する。そうして、第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩを特定する。

次に、ＣＰＵ１０６は、人気度を算出するＰＯＩのプローブ情報数、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数、道路からの距離を、記憶部１０５に記憶されているＰＯＩ情報から取得する。同様に、特定した他のＰＯＩ各々についても、そのプローブ情報数、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数、道路からの距離を、記憶部１０５に記憶されているＰＯＩ情報から取得する。

ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩ情報から得た各情報について、人気度を算出する対象のＰＯＩの偏差値を算出する。ＣＰＵ１０６は、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数についての偏差値を算出する。人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数をＰ、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩのプローブ情報数の平均値をＡ_ｐｏ、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩのプローブ情報数の標準偏差をＳ_ｐｏとしたとき、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数に基づく偏差値Ｄ_ｐは以下の数式（１）で算出することができる。なお、ここでは、偏差値Ｄ_ｐを他の指標との間での整合をとるため、０〜１の間の値をとるように調整することができる。

Ｄ_ｐ＝（（（Ｐ−Ａ_ｐｏ）／Ｓ_ｐｏ）×１０＋５０）／１００ …（１）

同様にＣＰＵ１０６は、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数各々についても偏差値を算出する。

人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数をＰＵ、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数の平均値をＡ_ｐｕｏ、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数の標準偏差をＳ_ｐｕｏとしたとき、人気度を算出する対象のＰＯＩのプローブ情報数の上昇数に基づく偏差値Ｄ_ｐｕは、以下の数式（２）で算出することができる。なお、ここでは、偏差値Ｄ_ｐｕを他の指標との間での整合をとるため、０〜１の間の値をとるように調整することができる。

Ｄ_ｐｕ＝（（（ＰＵ−Ａ_ｐｕｏ）／Ｓ_ｐｕｏ）×１０＋５０）／１００ …（２）

人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数をＶ、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩの訪問情報数の平均値をＡ_ｖｏ、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩの訪問情報数の標準偏差をＳ_ｖｏとしたとき、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数に基づく偏差値Ｄ_ｖは以下の数式（３）で算出することができる。なお、ここでは、偏差値Ｄ_ｖを他の指標との間での整合をとるため、０〜１の間の値をとるように調整することができる。

Ｄ_ｖ＝（（（Ｖ−Ａ_ｐｖｏ）／Ｓ_ｐｖｏ）×１０＋５０）／１００ …（３）

人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数の上昇数をＶＵ、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数の上昇数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩの訪問情報数の上昇数の平均値をＡ_ｖｕｏ、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数の上昇数及び第１の所定範囲に含まれる他のＰＯＩの訪問情報数の上昇数の標準偏差をＳ_ｖｕｏとしたとき、人気度を算出する対象のＰＯＩの訪問情報数の上昇数に基づく偏差値Ｄ_ｖｕは、以下の数式（４）で算出することができる。なお、ここでは、偏差値Ｄ_ｖｕを他の指標との間での整合をとるため、０〜１の間の値をとるように調整することができる。

Ｄ_ｖｕ＝（（（ＶＵ−Ａ_ｖｕｏ）／Ｓ_ｖｕｏ）×１０＋５０）／１００ …（４）

また、ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩの道路からの距離に基づいてＰＯＩの人気度の指標となる確率値を算出する。この確率値は、ＰＯＩの道路からの距離が近いほど高く、遠いほど低くなるように設定されており、具体的には、以下の数式（５）で算出することができる。人気度を算出する対象のＰＯＩの道路からの距離をＤ（ｍ）とするとき、距離に基づく人気度（確率値）Ｄｓは、

Ｄｓ＝ｆ（Ｄ） …（５）

というように算出することができる。なお、ｆ（Ｄ）は、ＰＯＩの道路からの距離Ｄを入力として、当該距離Ｄが小さいほど１に近く、大きいほど０に近くなるよう、０＜Ｄｓ＜１となる確率値に変換する関数である。関数ｆは、例えば、距離Ｄの対数をとった値を利用することで実現できる。

そして、ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩの人気度Ｓを式（１）〜（５）を用いて算出した各値を用いて、以下の式（６）のように算出する。

Ｓ＝Ｄ_ｐ×Ｄ_ｐｕ×Ｄ_ｖ×Ｄ_ｖｕ×Ｄｓ …（６）

ＣＰＵ１０６はこのようにして算出した各ＰＯＩの人気度Ｓを記憶部１０５のＰＯＩ情報に記録する。

また、ＣＰＵ１０６は、受信部１０３から伝達された現在位置情報に基づく自車両の現在地から、ユーザにより入力受付部１０４に対して入力された目的地情報で示される目的地までの経路を探索する。経路の探索には、例えば、ダイクストラ法やＡ−ｓｔａｒアルゴリズムを用いることとする。このとき、ＣＰＵ１０６は、ナビゲーションシステム１００が搭載されている車両から、車両を駆動させる燃料の残存量及び単位時間当たりの消費量に関する燃料情報を取得し、取得した燃料情報に基づいて、車両が目的地に到達可能な範囲での経路を探索する。目的地に到達するまでに燃料が尽きるようであれば、燃料の補給を提示する表示情報を生成して表示部１０７に表示させる。

また、ＣＰＵ１０６は、探索した経路から所定範囲内（例えば、１ｋｍ圏内）に含まれるＰＯＩを特定する。そして、特定したＰＯＩ各々の人気度をＰＯＩ情報３００から取得する。取得したＰＯＩ各々の人気度について、所定の閾値と比較し、所定の閾値以上の人気度を有するＰＯＩを選択する。そして、選択したＰＯＩをおすすめの案内スポットとする表示情報を生成して表示部１０７に表示させる。

表示部１０７は、ＣＰＵ１０６から伝達された表示情報を表示するモニタであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electronic Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイなどにより実現される。表示部１０７は、入力受付部１０４と併せて、タッチパネルにより実現されてもよい。以上がナビゲーションシステム１００の構成である。

＜データ＞
図２は、地図情報２００であって、視覚的に地図とＰＯＩとの関係の例を示すイメージ図である。

図２に示すように、地図情報２００には、道路（リンク）の配置及びその接続関係、並びに、ＰＯＩの位置座標が含まれ、各ＰＯＩは、地図情報に対応付けられている。図２においては、ＰＯＩを代表して、ＰＯＩ２０１〜２０３に符号を付与しているが、これは図面を見やすくするために、ＰＯＩの一部にのみ付与したものであり、○と直線でＰＯＩの所在を示している。

図３は、記憶部１０５に記憶されているＰＯＩ情報３００の構成を示すデータ概念図である。図３に示すように、ＰＯＩ情報３００は、ＰＯＩ名称３０１と、プローブ情報数３０２と、プローブ情報数の上昇数３０３と、訪問情報数３０４と、訪問情報数の上昇数３０５と、道路からの距離３０６と、人気度３０７とが対応付けられた情報である。

ＰＯＩ名称３０１は、各ＰＯＩを区別するためのＰＯＩの名称を示す情報である。

プローブ情報数３０２は、対応するＰＯＩから所定の範囲内（例えば、１００ｍ）においてエンジンが停止したことを示すプローブ情報を集計した数値である。エンジンが所定の範囲内において停止したということは、ユーザがそのＰＯＩを訪問した可能性が高いことを示しており、ＰＯＩの人気度を算出する際の情報として利用することが考えられる。

プローブ情報数の上昇数３０３は、対応するＰＯＩから所定の範囲内においてエンジンが停止したことを示すプローブ情報の、現在から所定期間前までの過去において、カウントされたプローブ情報数を集計した数値である。プローブ情報数の上昇数の情報があることにより、最近のＰＯＩの人気度合いを算出する指標が得られる。

訪問情報数３０４は、ユーザが対応するＰＯＩを訪問したことを示す情報をネットワーク等にアップロードした数を集計したものであり、例えば、ＳＮＳを利用したチェックイン情報などを集計した数を用いる。

訪問情報数の上昇数３０５は、ユーザが対応するＰＯＩを訪問したことを示す情報をネットワークなどアップロードした数の、現在から所定期間前までの過去において、カウントされた訪問情報数を集計した数値である。訪問情報数の上昇数の情報があることにより、最近のＰＯＩの人気度合いを算出する指標が得られる。

道路（リンク）からの距離３０６は、対応するＰＯＩの最寄りの道路からの距離を示す距離情報である。ここでは、距離をメートル単位で示している。

人気度３０７は、対応するＰＯＩの人気度合いを示す数値であり、プローブ情報数３０２、プローブ情報数の上昇数３０３、訪問情報数３０４、訪問情報数の上昇数３０５に基づいて、ナビゲーションシステム１００により算出されたＰＯＩの人気度を示す情報である。ここでは、人気度は、各指標を確率値として算出していることから、０〜１の間の値をとるものとする。

図３のＰＯＩ情報３００の例では、例えば、「Ｃレストラン」のプローブ情報数３０２は、「３９３３６７」であり、プローブ情報数の上昇数３０３は、「３２４７」であり、訪問情報数３０４は、「４５１２３４」であり、訪問情報数３０５は、「４４８５」であり、道路からの距離３０６は、「５ｍ」となっている。そして、それらの情報に基づいて算出された「Ｃレストラン」の人気度３０７は、「０．８３４」となっている。

＜動作＞
図４は、ナビゲーションシステム１００がＰＯＩの人気度を算出する際の人気度算出処理における動作を示すフローチャートである。これは、図３に示した人気度３０７を決定する処理である。図４に示す処理は、ナビゲーションシステム１００により定期的（例えば、一週間に一回）に実行され、ＰＯＩ情報３００の人気度が更新される。

収集部１０１は、各ＰＯＩについて、当該ＰＯＩから第２の所定範囲内においてエンジンが起動（又は停止）されたプローブ情報数、及び一定期間におけるプローブ情報数の上昇数を収集する（ステップＳ４０１）。収集部１０１は、収集した情報を受信部１０３を介してＣＰＵ１０６に伝達し、ＣＰＵ１０６は、伝達された情報をＰＯＩ情報３００の対応するＰＯＩのプローブ情報数３０２、プローブ情報数の上昇数３０３に記録する。

収集部１０１は、各ＰＯＩについて、当該ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報数、及び一定期間における訪問情報数の上昇数をネットワークから収集する（ステップＳ４０２）。収集部１０１は、収集した情報を受信部１０３を介してＣＰＵ１０６に伝達し、ＣＰＵ１０６は、伝達された情報をＰＯＩ情報３００の対応するＰＯＩの訪問情報数３０４、訪問情報数の上昇数３０５に記録する。

収集部１０１は、各ＰＯＩについて、当該ＰＯＩの道路からの距離情報を収集する（ステップＳ４０３）。収集部１０１は、収集した情報を受信部１０３を介してＣＰＵ１０６に伝達し、ＣＰＵ１０６は、伝達された情報をＰＯＩ情報３００の対応するＰＯＩの道路からの距離３０６に記録する。

次に、ナビゲーションシステム１００のＣＰＵ１０６は、人気度を算出するＰＯＩを決定する（ステップＳ４０４）。

ＣＰＵ１０６は、決定したＰＯＩから第１の所定範囲内に所定数の他のＰＯＩが含まれるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。所定数の他のＰＯＩが第１の所定範囲内に含まれていない場合には（ステップＳ４０５のＮＯ）、第１の所定範囲を、決定したＰＯＩを中心として、所定距離だけ拡張して（ステップＳ４０６）、ステップＳ４０５に戻る。

図５は、第１の所定範囲を拡張するイメージ図である。図５（ａ）に示すように、人気度を算出する対象のＰＯＩ５００を中心として、第１の所定範囲５０１が定められている。このとき、第１の所定範囲５０１内に所定数のＰＯＩが含まれていなかった場合、ＣＰＵ１０６は、図５（ｂ）に示すように第１の所定範囲を点線５０１で示す範囲から、当図の矢印で示される方向に実線５０２に示されるところまで拡張する。このときの拡張距離は、所定距離（例えば、１００ｍ）とする。

所定数の他のＰＯＩが含まれるまで第１の所定範囲を拡張すると、ＣＰＵ１０６は、人気度を算出すると決定したＰＯＩのプローブ情報数、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数それぞれについての偏差値を、上記式（１）〜（４）を用いて算出する（ステップＳ４０７）。

また、ＣＰＵ１０６は、人気度を算出すると決定したＰＯＩの距離情報を、上記式（５）を用いて、人気度を算出する指標となる確率値に変換する（ステップＳ４０８）。

そして、ＣＰＵ１０６は、算出した各偏差値と、確率値とから、上記式（６）を用いて、ＰＯＩの人気度を算出する（ステップＳ４０９）。ＣＰＵ１０６は、算出した人気度を、ＰＯＩ情報３００の対応するＰＯＩの人気度３０７に記録する。

ＣＰＵ１０６は、ＰＯＩ情報３００に含まれる各ＰＯＩについて人気度を算出して処理を終了する。

図６は、ナビゲーションシステム１００が人気の高いＰＯＩをユーザに提示する際のＰＯＩ提示処理における動作を示すフローチャートである。

ナビゲーションシステム１００の入力受付部１０４は、ユーザから目的地の入力を受け付ける（ステップＳ６０１）。入力受付部１０４は、受け付けた目的地を示す目的地情報をＣＰＵ１０６に伝達する。

位置情報検出センサ１０２は、自車両の現在位置情報を取得する（ステップＳ６０２）。位置情報検出センサ１０２は、取得した現在位置情報を受信部１０３に伝達し、受信部１０３は、伝達された現在位置情報をＣＰＵ１０６に伝達する。

ＣＰＵ１０６は、伝達された目的地情報と、現在位置情報とに基づいて、現在位置情報で示される現在位置から、目的地情報で示される目的地までの経路を探索する（ステップＳ６０３）。

ＣＰＵ１０６は、探索して得られた経路から、所定距離内に含まれるＰＯＩを特定する（ステップＳ６０４）。これは、探索した経路を中心に進行方向に対して左右に所定距離（例えば、５００ｍ）だけ拡張した領域内に含まれるＰＯＩを特定することにより実現することができる。

ＣＰＵ１０６は、特定したＰＯＩの人気度をＰＯＩ情報３００から取得する（ステップＳ６０５）。

ＣＰＵ１０６は、特定したＰＯＩのうち、その人気度が所定の閾値を超えるものを選択する（ステップＳ６０６）。

ＣＰＵ１０６は、受信部１０３を介して、位置情報検出センサ１０２から現在位置情報を逐次受け付ける。そして、ＣＰＵ１０６は、車両の現在位置が選択したＰＯＩのうちのいずれかまで所定距離内にあるか否かを判定する（ステップＳ６０７）。

ＣＰＵ１０６が車両の現在位置が選択したＰＯＩのうちのいずれかまで所定距離内にあると判定した場合には（ステップＳ６０７のＹＥＳ）、ＣＰＵ１０６は、自車両が停車中か否かを判定する（ステップＳ６０８）。これは、例えば、伝達される現在位置情報で示される現在位置に動きがあるか否かによって判定することとしてもよいし、車両の駆動システムと連動して、車輪が回転しているか否かの情報を受け付けて判定することとしてもよい。

車両が停車中であると判定した場合に（ステップＳ６０８のＹＥＳ）、ＣＰＵ１０６は、選択したＰＯＩについての案内を提示するための表示情報を生成し、表示部１０７に伝達する。そして、表示部１０７は、伝達された表示情報を表示する（ステップＳ６０９）。

表示部１０７は、例えば、図７に示すように、人気度の高いＰＯＩを推薦する案内画面７００を表示する。案内画面７００には、地図７０１と、ＰＯＩ案内情報７０２とが表示される。地図７０１上に、自車両の位置Ｍと、探索した経路Ｌとが表示される。そして、その経路Ｌの途中で立ち寄ることができそうな人気度の高いＰＯＩ２０３についての案内やそこまでの距離情報などが表示される。また、図示していないが、ユーザが気になったＰＯＩをタッチすることで、そのＰＯＩについての詳細情報が表示されてもよい。

ＣＰＵ１０６は、人気度の高いＰＯＩについての情報を表示すると、自車両が目的地に到達しているか否かを判定する（ステップＳ６１０）。これは、位置情報検出センサ１０２から伝達される現在位置情報で示される現在位置と、目的地情報で示される目的地と一致するか否かにより判定する。

自車両が目的地に到達していると判定された場合には（ステップＳ６１０のＹＥＳ）、ナビゲーションシステム１００は、処理を終了する。

ステップＳ６０７において、ＣＰＵ１０６が現在位置が選択されたＰＯＩのいずれかまでの所定距離内にないと判定した場合（ステップＳ６０７のＮＯ）や、ステップＳ６０８において、自車両が停車中でないと判定した場合（ステップＳ６０８のＮＯ）、ステップＳ６１０において、自車両が目的地に到達していないと判定した場合（ステップＳ６１０のＮＯ）には、ステップＳ６０７の処理に戻る。

以上が、本実施の形態に係るナビゲーションシステム１００の動作である。

＜まとめ＞
本実施の形態に係るナビゲーションシステム１００は、ＰＯＩの人気度を算出する際に、その元となる情報（プローブ情報数、プローブ情報数の上昇数、訪問情報数、訪問情報数の上昇数）の第１の所定範囲内における偏差値を算出する。したがって、各地域において人気の高いＰＯＩを特定することができる。また、本実施の形態に係るナビゲーションシステム１００は、特にＰＯＩの近傍でエンジンが起動（又は停止）されたことを示すプローブ情報を人気度を算出するための指標として用いることで、車両で訪問するのに適した人気の高いＰＯＩを提示することができる。

＜参考例＞
上記実施の形態に、本発明の一実施態様に係るナビゲーションシステムについて説明したが、本発明の思想はこれに限定されるものではない。以下、本発明の思想として含まれる各種参考例について説明する。

（１）上記実施の形態において、人気度を算出する際には、プローブ情報数の偏差値と、プローブ情報数の上昇数の偏差値と、訪問情報数の偏差値と、訪問情報数の上昇数の偏差値と、ＰＯＩの道路（リンク）からの距離に基づく確率値との、乗算値に基づいて人気度を算出することとしている。

しかしながら、上記実施の形態に示した人気度の算出処理は一例であり、４つの偏差値及び確率値全てを用いずともよく、これらのうち少なくとも１つを人気度とすることとしてもよいし、少なくとも２つの乗算値を人気度として算出することとしてもよい。

また、上記実施の形態においては、各情報の偏差値及び確率値の乗算値を用いているが、これらが人気度に反映されていれば乗算以外の算出手法をとってもよく、例えば、加算値であってもよい。

（２）上記実施の形態において、第１の所定範囲を円状としているが、その中に人気度を算出するＰＯＩが含まれていれば第１の所定範囲は円状以外の形状であってもよく、例えば、四角であってもよい。

（３）上記実施の形態において、第１の所定範囲を拡張する際には、人気度を算出する対象となっているＰＯＩを中心として各方位に向けて広がるように拡張することとしているが、これはその限りではない。第１の所定範囲は、人気度を算出する対象のＰＯＩを中心として拡張されるのが望ましいことは確かであるものの、その他の拡張方法、例えば、第１の所定範囲内の一点を固定点として、当該固定点から広がるように拡張することとしてもよい。

（４）上記実施の形態において、第１の所定範囲を拡張する際には、所定数の他のＰＯＩが含まれるまで拡張することとしたが、これはその限りではない。地方によってはＰＯＩの数が少ない可能性もあり、その場合に第１の所定範囲が広がりすぎないように、拡張の上限を定めておいてもよい。そして、上限まで拡張しても所定数のＰＯＩが含まれなかった場合には、ナビゲーションシステム１００は、その上限まで拡張した第１の所定範囲内に含まれるＰＯＩについての各情報に基づいて、人気度を算出することとする。

（５）上記実施の形態において、ナビゲーションシステム１００は、車両が停車しているときに、おすすめのＰＯＩを提示することとしたが、これはその限りではない。ユーザがナビゲーションシステム１００を搭載している車両が走行中であっても、ユーザの運転の妨げにならない範囲であれば、おすすめＰＯＩを提示することとしてもよい。

（６）上記実施の形態においては、ナビゲーションシステム１００がＰＯＩの人気度を算出することとしているが、ナビゲーションシステム１００以外のシステムがＰＯＩの人気度を算出することとしてもよい。すなわち、外部のサーバが上記実施の形態の図４に示す処理を実行してＰＯＩの人気度を算出し、ナビゲーションシステム１００は、外部のサーバから、当該外部のサーバが算出した人気度を取得して、図６に示すおすすめＰＯＩの提示処理を実行することとしてもよい。
（７）上記実施の形態においては、ナビゲーションシステム１００は、車両に搭載して使用する所謂カーナビゲーションシステムであるとして説明したがこれはその限りではない。ナビゲーションシステム１００は、例えば、車両に接続して使用する携帯型端末（例えば、スマートフォン、携帯電話機、携帯型ゲーム機など）により実現されてもよい。

（８）上記実施の形態において、ナビゲーションシステム１００の各機能部は、各部の機能を実現する集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。また、各機能部は、１または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。例えば、図８に示すように、ナビゲーションシステム１００は、収集回路１０１ａと、位置情報検出回路１０２ａと、受信回路１０３ａと、入力受付回路１０４ａと、記憶回路１０５ａと、制御回路１０６ａと、表示回路１０７ａとからなるように構成されてよい。そして、各回路は、上記実施の形態における同名の各部に対応し、同様の機能を有するように構成されてよい。

ナビゲーションシステム１００の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、ナビゲーションシステム１００は、各機能を実現するソフトウェアであるナビゲーションプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記ナビゲーションプログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記ナビゲーションプログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記ナビゲーションプログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記ナビゲーションプログラムは、当該ナビゲーションプログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記ナビゲーションプログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

なお、上記ナビゲーションプログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。

（９）本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各手段、各ステップ等に含まれる機能等は論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の手段やステップ等を１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。

（１０）上記実施の形態および各種変形例に示す構成を適宜組み合わせることとしてもよい。

１００ ナビゲーションシステム
１０１ 収集部
１０２ 位置情報検出センサ
１０３ 受信部
１０４ 入力受付部
１０５ 記憶部
１０６ 表示部
１０７ ＣＰＵ（探索部、特定部、算出部）

Claims (31)

1. 目的地までの経路を探索する探索部と、
   自車両の現在位置を取得する取得部と、
   複数のＰＯＩの情報を含む地図情報を記憶する記憶部と、
   前記ＰＯＩの人気の高さを示す人気度を特定可能な少なくとも１種類以上の人気情報を収集する収集部と、
   前記収集部が収集した前記人気情報に基づいて前記ＰＯＩ各々についての人気度を算出する算出部と、
   前記探索部が探索した経路から、所定距離内にあり、人気の高いＰＯＩを特定する特定部と、
   前記特定部が特定したＰＯＩを、当該ＰＯＩの近傍を走行する前に提示する提示部とを備え、
   前記算出部は、前記１種類以上の人気情報と前記ＰＯＩから第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩ各々についての人気情報とに基づいて算出された偏差値に基づいて前記人気度を算出するものであって、前記第１の所定範囲内に所定数以上の他のＰＯＩが存在しない場合に、前記第１の所定範囲を所定数の他のＰＯＩが含まれるように拡張して前記偏差値を算出するナビゲーションシステム。
2. 前記算出部は、さらに、前記人気情報の数に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項１に記載のナビゲーションシステム。
3. 前記収集部は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩの道路までの距離情報を収集し、
   前記算出部は、さらに、前記距離情報に基づいて前記人気度を算出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のナビゲーションシステム。
4. 前記算出部は、前記ＰＯＩの道路までの距離が遠いほど人気度が低く、距離が近いほど人気度が高くなるように設定された確率値に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項３に記載のナビゲーションシステム。
5. 前記算出部は、前記ＰＯＩの人気度を、前記１種類以上の人気情報各々の数、前記１種類以上の人気情報に基づいて算出された前記種類ごとの偏差値及び前記確率値のうち少なくとも２つの積算値に基づいて算出することを特徴とする請求項４に記載のナビゲーションシステム。
6. 前記収集部は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから当該人気情報を収集する範囲である第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報を収集することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
7. 前記収集部は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報の所定期間内における上昇数を収集することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
8. 前記収集部は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報をネットワーク上から収集することを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
9. 前記収集部は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報の所定期間における上昇数を収集することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載のナビゲーションシステム。
10. 前記訪問情報は、ソーシャルネットワークサービスを利用するユーザが、ＰＯＩを訪問したことを示す入力情報であることを特徴とする請求項８又は９に記載のナビゲーションシステム。
11. 目的地までの経路を探索する経路探索ステップと、
    自車両の現在位置を取得する取得ステップと、
    複数のＰＯＩの情報を含む地図情報を記憶部に記憶する記憶ステップと、
    前記ＰＯＩの人気の高さを示す人気度を特定可能な少なくとも１種類以上の人気情報を収集する収集ステップと、
    前記収集ステップが収集した前記人気情報に基づいて前記ＰＯＩ各々についての人気度を算出する算出ステップと、
    前記経路探索ステップが探索した経路から、所定距離内にあり、人気の高いＰＯＩを特定する特定ステップと、
    前記特定ステップが特定したＰＯＩを、当該ＰＯＩの近傍を走行する前に提示する提示ステップとを含み、
    前記算出ステップは、前記１種類以上の人気情報と前記ＰＯＩから第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩ各々についての人気情報とに基づいて算出された偏差値に基づいて前記人気度を算出するものであって、前記第１の所定範囲内に所定数以上の他のＰＯＩが存在しない場合に、前記第１の所定範囲を所定数の他のＰＯＩが含まれるように拡張して前記偏差値を算出するＰＯＩ提示方法。
12. 前記算出ステップは、さらに、前記人気情報の数に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項１１に記載のＰＯＩ提示方法。
13. 前記収集ステップは、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩの道路までの距離情報を収集し、
    前記算出ステップは、さらに、前記距離情報に基づいて前記人気度を算出する
    ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載のＰＯＩ提示方法。
14. 前記算出ステップは、前記ＰＯＩの道路までの距離が遠いほど人気度が低く、距離が近いほど人気度が高くなるように設定された確率値に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項１３に記載のＰＯＩ提示方法。
15. 前記算出ステップは、前記ＰＯＩの人気度を、前記１種類以上の人気情報各々の数、前記１種類以上の人気情報に基づいて算出された前記種類ごとの偏差値及び前記確率値のうち少なくとも２つの積算値に基づいて算出することを特徴とする請求項１４に記載のＰＯＩ提示方法。
16. 前記収集ステップは、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから当該人気情報を収集する範囲である第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報を収集することを特徴とする請求項１１〜１５のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示方法。
17. 前記収集ステップは、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報の所定期間内における上昇数を収集することを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示方法。
18. 前記収集ステップは、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報をネットワーク上から収集することを特徴とする請求項１１〜１７のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示方法。
19. 前記収集ステップは、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報の所定期間における上昇数を収集することを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示方法。
20. 前記訪問情報は、ソーシャルネットワークサービスを利用するユーザが、ＰＯＩを訪問したことを示す入力情報であることを特徴とする請求項１８又は１９に記載のＰＯＩ提示方法。
21. コンピュータの算出部に、
    目的地までの経路を探索する経路探索機能と、
    自車両の現在位置を取得する取得機能と、
    複数のＰＯＩの情報を含む地図情報を記憶部に記憶する記憶機能と、
    前記ＰＯＩの人気の高さを示す人気度を特定可能な少なくとも１種類以上の人気情報を収集する収集機能と、
    前記収集機能が収集した前記人気情報に基づいて前記ＰＯＩ各々についての人気度を算出する算出機能と、
    前記経路探索機能が探索した経路から、所定距離内にあり、人気の高いＰＯＩを特定する特定機能と、
    前記特定機能が特定したＰＯＩを、当該ＰＯＩの近傍を走行する前に提示する提示機能とを実現させ、
    前記算出機能は、前記１種類以上の人気情報と前記ＰＯＩから第１の所定範囲内に含まれる他のＰＯＩ各々についての人気情報とに基づいて算出された偏差値に基づいて前記人気度を算出するものであって、前記第１の所定範囲内に所定数以上の他のＰＯＩが存在しない場合に、前記第１の所定範囲を所定数の他のＰＯＩが含まれるように拡張して前記偏差値を算出するＰＯＩ提示プログラム。
22. 前記算出機能は、さらに、前記人気情報の数に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項２１に記載のＰＯＩ提示プログラム。
23. 前記収集機能は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩの道路までの距離情報を収集し、
    前記算出機能は、さらに、前記距離情報に基づいて前記人気度を算出する
    ことを特徴とする請求項２１又は２２に記載のＰＯＩ提示プログラム。
24. 前記算出機能は、前記ＰＯＩの道路までの距離が遠いほど人気度が低く、距離が近いほど人気度が高くなるように設定された確率値に基づいて前記人気度を算出することを特徴とする請求項２３に記載のＰＯＩ提示プログラム。
25. 前記算出機能は、前記ＰＯＩの人気度を、前記１種類以上の人気情報各々の数、前記１種類以上の人気情報に基づいて算出された前記種類ごとの偏差値及び前記確率値のうち少なくとも２つの積算値に基づいて算出することを特徴とする請求項２４に記載のＰＯＩ提示プログラム。
26. 前記収集機能は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから当該人気情報を収集する範囲である第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報を収集することを特徴とする請求項２１〜２５のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示プログラム。
27. 前記収集機能は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩから第２の所定範囲内において車両のエンジンが始動または停止されたことを示すプローブ情報の所定期間内における上昇数を収集することを特徴とする請求項２１〜２６のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示プログラム。
28. 前記収集機能は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報をネットワーク上から収集することを特徴とする請求項２１〜２７のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示プログラム。
29. 前記収集機能は、前記１種類以上の人気情報のうちの一つとして、前記ＰＯＩを訪問したことを示す訪問情報の所定期間における上昇数を収集することを特徴とする請求項２１〜２８のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示プログラム。
30. 前記訪問情報は、ソーシャルネットワークサービスを利用するユーザが、ＰＯＩを訪問したことを示す入力情報であることを特徴とする請求項２８又は２９に記載のＰＯＩ提示プログラム。
31. 請求項２１〜３０のいずれか一項に記載のＰＯＩ提示プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    
    
    
    

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