CN1330937C

CN1330937C - 信息提供方法

Info

Publication number: CN1330937C
Application number: CNB028152794A
Authority: CN
Inventors: 工藤贵弘; 小泽顺
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Corp of America
Priority date: 2001-08-06
Filing date: 2002-08-05
Publication date: 2007-08-08
Anticipated expiration: 2022-08-05
Also published as: WO2003014670A1; US20070038372A1; US7130743B2; US20040128066A1; JP3527505B2; JPWO2003014670A1; CN1539075A; JP2008292498A; EP1380813A1; US7536258B2; ATE556297T1; EP1380813A4; EP1380813B1

Abstract

本发明涉及信息提供方法。在导航装置(1)中，位置信息检测部件(11)通过GPS等检测出车辆的位置信息。将根据检测到的位置信息获得的车辆的移动信息历史，存储在移动信息历史部件(15)中。行动预测部件(17)检测到发动机起动等事件时，参照迄今为止的移动路径和存储的移动信息历史，预测车辆的去处。通过信息取得部件(18)从服务器(2)获得预测去处相关的商业信息及交通信息，通过信息提供部件(19)在显示器等上提示。

Description

信息提供方法

技术领域

本发明涉及利用可以检测位置信息的汽车导航系统(以下简称导航系统)及PDA(Personal Digital Assistant)等信息设备，为用户提供信息的技术。

背景技术

近年来，已能利用GPS(Global Positioning System)及移动电话网的天线等，通过导航系统及PDA和携带电话，检测出位置信息，并利用这种位置检测功能实现了多种多样的服务。

现在，导航系统，可以将被GPS掌握的本车所处位置的周边信息从FM文字多路广播及光信标中调出来，并在显示器上加以显示。携带电话则在NTT-DOCOMO(公司名)的“i区”及J-PHONE(公司名)的“J-Sky”等服务中，将携带电话持有者所在区域限定在从数百m到数km的范围内，并提供有关该区域的事件信息及服务信息。

并且，将GPS单元内置于携带电话中的终端也已有售，位置检测精度高的地方只有数m左右的误差。今后，可以预计与这种位置信息相关的各种服务，必将应运而生。

但是，在现在已实现的各种服务中，是确定了用户(所使用的信息终端)的现在位置后，向用户提供与该现在位置相关的信息的。但是将来，不仅提供用户与现在位置相关的信息，还希望提供与即将要去的地方的相关信息。

在现在的导航系统等的系统中，因用户可明确指定目的地及路径，所以在这种系统中，可以轻而易举地实现为用户提供与指定目的地及路径相关的信息。然而，检索或指定目的地及路径的操作，实际上相当麻烦。而且，驾驶员在开车中进行这种操作时，必然要分散注意力，妨碍安全驾驶。

所以，如果实现即使用户不进行什么操作，也能准确提供有关目的地的信息的技术，就能为人们提供比现在更舒适，安全的驾车生活。

发明内容

因此，本发明的目的在于不强加给用户麻烦的操作，就能为他们准确提供有关目的地信息。

为了解决上述课题，作为向搭乘者提供信息的方法，本发明包括：利用装在所述车辆中的信息装置，检测出所述车辆的位置信息的步骤；将从检测到的位置信息中得到的所述车辆的移动路径，作为移动信息历史储存起来的步骤；在检测到发生了所定事件时，参照所述车辆迄今为止的移动路径和储存着的移动信息历史后，预测所述车辆去处的步骤；以及通过所述信息装置，将预测去处的有关信息，提供给搭乘者的步骤。

采用本发明后，检测到所定事件时，参照车辆迄今为止的移动路径，和储存着的过去的移动路径——移动信息历史后，预测车辆的去处。而且，可以将这种预测到的去处的相关信息，通过装在车上的信息装置，提供给搭乘者。因此，搭乘者不需要进行什么操作，就能可靠地接受有关自己去处的有益的信息，从而能舒适，安全地驾驶车辆。

而且，在所述本发明涉及的信息提供方法中，所述所定的事件，最好是所述搭乘者的所定的行为。

还有，在所述本发明涉及的信息提供方法中，所述移动信息历史，最好以节点间迁移的形式储存。所述节点最好至少有一个是地标、区域或交叉路口。或者最好包括将移动路径的交叉路口中，所述车辆过去向两个以上的方向行驶过的交叉路口，作为节点确定的步骤。或者最好包括将满足所定条件的多个节点区域化的步骤。

所述本发明涉及的信息提供方法，最好能在所述预测步骤中，将移动之际预计所需时间超过所定值的去处，从所述对象中排除。

所述本发明涉及的信息提供方法，最好具备判定所述车辆的搭乘者的步骤，使所述移动信息历史按每个搭乘者来存储，所述预测步骤，最好参照检测到事件时的搭乘者相关的所述移动信息历史之后进行。

所述本发明涉及的信息提供方法，最好具有存储所述车辆的搭乘者喜欢的场所和以前去该场所的频度的嗜好信息的步骤。加入存储的嗜好信息后，实施所述预测步骤及信息提供步骤。最好再为将所述车辆超过所定时间的停车场所，判断所述车辆的搭乘者喜欢的场所。所述本发明涉及的信息提供方法，最好包括访问日程管理模块后获得所述搭乘者的日程表的步骤。加上获得的日程表后，进行所述预测步骤。

所述本发明涉及的信息提供方法，最好包括访问日程管理模块后获得所述搭乘者的日程表的步骤；和当预测到的所述车辆的去处与取得的日程表发生冲突时，向所述搭乘者提供显示该情况的短信息(提示)的步骤。

所述本发明涉及的信息提供方法，最好包括对预测的去处，计算出预计所需时间或预计到达时刻的步骤，并在所述信息提供步骤中，将计算出来的预计所需时间或预计到达时刻，提供给搭乘者。

最好再包括获得到达预测去处为止的路径的有关交通信息的步骤，以便参照获得的交通信息，计算所述预计所需时间或预计到达时刻。

或者，最好具有访问日程管理模块后，获得所述搭乘者的日程表的步骤，和将计算的预计所需时间或预计到达时刻与所述搭乘者的日程表进行对比，至少检测出有无空闲时间以及是否会迟到中的某一个的步骤。最好再在检测到有空闲时间时，在所述信息提供步骤中，向所述搭乘者提供度过那段空闲时间的信息。或者在检测到有可能迟到时，在所述信息提供步骤中，向所述搭乘者提供能缩短所需时间的别的路径的信息。

或者，再包括：获得预测到的去处的有关商业信息的步骤，和参照计算出来的预计所需时间或预计到达时刻对获得的商业信息进行过滤的步骤。在所述信息提供步骤中，将过滤的商业信息提供给所述搭乘者。

另外，作为向车辆的搭乘者提供信息的方法，本发明包括：通过装在所述车辆上的信息装置，检测所述车辆的位置信息；检测到出现所定事件时，参照从检测到的位置信息中获得的所述车辆迄今为止的移动路径和存储着以前的移动路径的移动信息历史，预测所述车辆去处的步骤；通过所述信息装置，向所述搭乘者提供预测去处的有关信息的步骤。

另外，作为向移动中的人提供信息的方法，本发明包括：利用所述人携带的信息设备，检测所述人的位置信息的步骤；将从检测到的位置信息获得的所述人的移动路径，作为移动信息历史存储起来的步骤；检测到发生所定的事件时，参照所述人迄今为止的移动路径和存储着的移动信息历史，预测所述人的去处的步骤；通过所述信息装置，向所述人提供预测到的去处的有关信息的步骤。

作为装在车上、给上述车辆的搭乘者提供信息的装置，本发明包括：检测上述车辆的位置信息的部件；将从检测到的位置信息获得的上述车辆的移动路径作为移动信息历史存储的部件；检测到发生所定事件时，参照上述车辆迄今为止的移动路径和存储移动信息历史，预测上述车辆去处的部件；将预测到的去处的有关信息提供给所述搭乘者的部件。

作为被人携带、为所述人提供信息的装置，本发明包括：检测所述人的位置信息的部件；将从检测到的位置信息获得的所述人的移动路径，作为移动信息历史存储的部件；检测到发生所述事件时，参照所述人迄今为止的移动路径和存储着的移动信息历史，预测所述人的去处的部件；将预测到的去处的有关信息提供给所述人的部件。

附图说明

图1是表示本发明的第1实施方式涉及的系统的整体构造的图形。

图2是表示地图数据库收藏数据的示例。

图3是表示本发明的第1实施方式中，存储处理移动信息历史的流程图。

图4是表示本发明的第1实施方式中，存储着的移动信息的历史示例。

图5是表示本发明的第1实施方式中，行动预测和信息提供处理的流程图。

图6是表示节点的迁移的示例。

图7是表示存储的位置相关信息的示例。

图8是表示位置信息和提供与此相关信息的URL地址的关系的信息。

图9是表示节点的决定方法的图形。

图10是表示本发明的第2实施方式涉及的系统的整体构造的图形。

图11是表示本发明的第2实施方式中，存储的移动信息的历史的示例。

图12是表示本发明的第3实施方式涉及的系统的整体构造的图形。

图13是表示本发明的第3实施方式中，嗜好信息的示例。

图14是为了说明本发明的第3实施方式中的行动预测而绘制的图形。

图15是表示本发明的第4实施方式涉及的系统的整体构造的图形。

图16是由日程管理模块所管理的用户日程表的示例。

图17是为了说明本发明的第4实施方式中的行动预测而绘制的图形。

图18是表示从移动信息历史获得的行动预测与日程表不同时，显示的短信息示例。

图19是表示本发明的第5实施方式涉及的系统的整体构造的图形。

图20是表示本发明的第5实施方式中，存储的移动信息历史的示例。

图21是从图20的移动信息历史中，检测到的移动模式的示例。

图22是表示本发明的第5实施方式中，行动预测和信息提供处理的流程图。

图23是将预计到达时刻提供给用户的信息示例。

图24是表示本发明的第5实施方式的变形示例涉及的系统整体结构的图形。

图25是有空闲时间时，提供给用户的信息示例。

图26是有可能迟到时，提供给用户的信息示例。

图27是表示本发明的第6实施方式涉及的系统整体结构的图形。

图28是获得的商业信息的示例。

图29是表示本发明的第7实施方式涉及的系统整体结构的图形。

图30是为了说明节点的区域化而绘制的图形。

图31是表示区域候补的信息示例。

具体实施方式

下面参阅附图，对本发明的实施方式作一阐述。

此外，在后文将要叙及的各种实施方式中，设想用户驾驶着装有车载导航装置的车辆时接受信息服务的情况进行阐述，但本发明并不限于车载导航装置，即使利用可以获得位置信息的PDA及携带电话等信息装置也能实现。

另外，在后文将要叙及的各种实施方式中，使用“地标”及“区域”等概念。所谓“地标”是指车站、商店、观光景点、游乐场、自己的住宅、工作单位等设施、店铺或建筑物；所谓“区域”则指包含着多个地标的范围(“神户市街区”及“关西学研城”等)。

(第1实施方式)

本发明的第1实施方式，是根据储存的用户行动模式，预测该用户今后的去处，并将预测到的去处的有关信息，提供给用户。

图1示出本发明涉及的系统的整体结构，在图1中，1是装在用户所乘车辆上的导航装置，2是根据导航装置1的要求提供信息的服务器，3是连接导航装置1和服务器2的互联网等网络。在这里，作为搭乘者的用户，既可以是驾驶员，也可以不是驾驶员。

在导航装置1中，11是使用GPS等检测有关用户的车辆现在位置信息的位置信息检测部件，12是存储地图信息的地图数据库。13是对照被位置信息检测部件11检测到的现在位置与地图数据库12，判断所检测到的现在位置是否是应当存储的场所(即是否是后文将要叙及的节点)的存储位置判断部件；14是检测现在的日期和时刻的日时检测部件；15是当存储位置判断部件13判断为应该存储的场所时，将现在的位置和被日时检测部件14检测到的现在的日时作为一对数据以时间顺序进行存储的移动信息历史存储部件。16是从移动信息历史存储部件15存储的位置和日时的信息(移动信息)的历史中，检测时间序列的移动模式检测部件；17是当发生所定事件(event)时，根据移动模式检测部件检测出来的移动模式，预测用户车辆去处的行动预测部件。18是通过网络3从服务器2获得被预测部件17预测到的用户去处的有关信息的信息获得部件；19是将被信息获得部件18获得的信息及存入地图数据库12的地图信息，在液晶显示器等上为用户显示的信息提供部件。

在服务器2中，21是对导航装置1收发信息的信息收发部件，22是存储向导航装置1发送的信息的信息存储部件。

图2示出存入地图数据库的一些数据示例，它们是本实施方式参照的数据中的一部分。在本实施方式中，将交叉路口、地标或区域等名称，用“节点”这一术语表示。在图2中，节点编号表示被唯一分配到这些节点上的ID号，与节点的种类，以及经、纬度信息同时存储。经、纬度信息无非表示该节点的代表点的位置信息，实际上，按照节点的种类即交叉路口、地标、区域等情况，存在着表示范围(以代表点为中心的半径等)的信息。例如，如果是交叉路口或地标，其范围就是以代表点为中心的半径10m的范围；如果是区域，其范围则是以代表点为中心的半径1km的范围。毫无疑义，范围也可以随着各个区域的不同而不同。

另外，除了“○○交叉路口”、“△△游乐场”等固有名称以外，也可以如N123、N124那样，将“自己的家”、“工作单位”等用户特有的场所，作为节点的登记。

此外，还可以取代ID编号，将各节点记述成唯一特定的交叉路口、地标及区域等的名称。就是说，在被移动信息历史储存部件15储存的移动路径中，只要交叉路口、地标、区域等可以特定即可。

在这里，在设置在导航装置1内的地图数据库12中，管理各节点的信息。但是，也可以用服务器2存储与节点ID编号有关的信息，当导航装置1向服务器2发送经、纬度等位置信息后，服务器2就将与此对应的节点ID编号通知给导航装置1。

下面，利用图3的流程图，对将车辆的移动路径作为移动信息历史存储在移动信息历史存储部件15中的处理流程作一说明。

首先，导航装置1通过位置信息检测部件11判断车辆的发动机是否起动(S11)。发动机已起动时(S11为NO)，位置信息检测部件11判断是不是检测车辆现在位置的时刻(S12)。该判断可以通过判断从上次检测之后，是否经过了预定的时间，例如3秒钟的方式进行。

判断是检测时刻时(S12处为YES)，位置信息检测部件11就利用GPS等检测用户车辆的位置信息(经、纬度)(S13)。接着，存储位置判断部件13，根据检测的位置信息，参照图2所示的地图数据库12的数据，判断现在的位置是否被某个节点包含(S14)。判断为被节点包含时(S14处为YES)，日时检测部件14就检测出现在的日时(S15)。如果判断为不被节点包含时(S14处为NO)，就再返回S11，进行判断。

在步骤S15中，检测出现在的日时后，就将车辆现在所在的节点的编号和现在的日时一起存入移动信息历史存储部件15(S16)。然后，返回步骤S11，再次判断发动机是否起动。

图4是移动信息历史存储部件15存储的移动信息历史的示例。正如图4所示，节点编号和通过日时组成一对，按时间序列存储着。例如：7月31日8时5分通过节点N6后，同日8时6分通过节点N8，同日8时8分通过节点N12。

在图4(a)的示例中，移动信息，是以从出发地到目的地的区段(segment)单位、即以使发动机起动之后(出发地)到停止为止(目的地)的单位来分区段。而在图4(b)的示例中，则是以“从自己的家出发，到回到自己的家”这种区段存储着。还可以用“相同的日期”这种区段存储，也可以用无区段的方式存储。

在这里，时刻用月、日、时及分表示。此外，也可将年份及秒和星期一并存储。反之也可以选择这些单位中的某一个进行存储。

还可以将发动机的起动时刻及停止时刻一并存储。甚至还可以在存储发动机的起动时刻及停止时刻的同时，对通过的节点，不存储通过时刻，而只存储该节点编号。

下面，对移动模式检测部件16的动作作一说明。移动模式检测部件16，从移动信息历史存储部件15存储着的如图4所示的移动信息历史中，抽出用户的车辆的移动倾向。在这里，所谓移动倾向，是指“在上午8时到11时之间，通过N6、N8、N12、N9这一路径时，接着去的节点为N34的概率大”这种规律性的事情。

在这里，分析一下人们的日常行动。人们的日常行动模式，每天的变化并不太大。例如，驱车上班的人，工作日(平日)的早上离家去公司，工作日的傍晚则从公司回家。还存在这样的倾向：如果驾驶员是父亲，他往往驱车去公司；如果驾驶员是母亲，她往往驱车去超市。就是说，如果掌握用户现在的位置情况及到现在为止的移动信息，就能在某种程度上预测该用户今后的行动。

移动倾向，可用下述方法抽出。从移动信息历史部件15中存储的所有的移动信息历史中，检索出上午8时到11时之间，行使在N6、N8、N12、N9这一路径上的数据，将其后经过的节点编号及其频度一并抽出。例如，假设经过N6、N8、N12、N9的路径后，去N34有17次，去N18有2次，去N17有1次。如果将经过N6、N8、N12、N9这一路径的情况作为R时，则向N34、N18、N17移动的概率，就分别可用

P(N34|R)＝17/20

P(N18|R)＝2/20

P(N17|R)＝1/20

的事后概率表示。该概率的值越大的节点，情况R之后，用户车辆朝该方向行走的可能性就越大。

在这里，虽然参照了现在位置的节点N9及其前面的3个节点N6、N8、N12。但参照节点并不限于这样的个数，可以是各种各样。例如，当移动信息用“从出发地到目的地”这种区段存储时，也可以如参照从出发的节点到现在的节点为止的节点系列那样，根据存储的数据结构设定适当的值。另外，还可以参照地标及区域等临来此前去了一趟的节点，和现在的节点。甚至也可参照用户自离家之后去过的地标及区域，以及现在的节点的全部。

还可以考虑如下的手法。一般来说，参照的节点数目越多条件就越苛刻，预测的精度也越高，但能从存储着的移动信息历史中抽取出来的数据数量就越少。从统计学的观点上看，有可能得不到足够的数据进行预测。因此，从现在的节点依次回溯过去的节点来增加参照节点数，将满足数据的数目超过所定值这一条件的最大长度的节点系列，作为参照节点。回溯的节点，既可以是所有种类的节点，也可以限定为地标、区域、交叉路口中的某一个，或相当于它们的组合的节点。采用这种手法后，既能满足预测必要的统计数据，又能尽量增加参照节点，使条件严格，从而提高预测的精度。

下面，参照图5的流程图，对用户车辆的行动预测和根据该预测向用户提供信息的处理过程作一阐述。

检测到发生了所定的事件后(S21)，行动预测部件17参照移动模式检测部件16，预测用户车辆今后的行动(S22)。另外，上述移动模式检测部件16的动作，既可以预先进行，也可以在检测到所定事件时进行。

作为所定的事件，例如：有作为搭乘者所定行为的发动机的起动及导航装置的操作(例如：要求提供信息的操作)等，此外还有通过交叉路口时(或通过后)，针对地标及区域的出发或到达，所定的时间间隔等定期的时刻，或者接受到新信息的时间等。

现在对行动的预测方法做一阐述。假设在图6中，用户的车辆正在N1、N2、N3的路径上行驶，现在位于N3处。如果将N1、N2、N3这一路径用R这一情况表示，那么在N3之后，去N4、N11的事后概率，参照移动信息历史存储部件15存储的移动信息历史，可以分别用P(N4|R)、P(N11|R)表示。对各节点均能用这种事后概率表示，所以去N7及N14的概率，作为这一事后概率的积，可以分别表示如下：

P(N7)＝P(N4|R)*P(N6|R∧N4)*P(N7|R∧N4∧N6)

P(N14)＝P(N11|R)*P(N13|R∧N11)*P(N14|R∧N11∧N13)

行动预测部件17，将这种概率值满足所定基准的节点，作为所预测到的去处加以选择。所定基准是这样确定的：预先确定表示预测准确性的阈值α，规定概率值必须大于该阈值α。例如，假设P(N7)、P(N14)中，比阈值α大的是P(N7)。那么作为用户车辆今后的前进方向，行动预测部件17就预测节点N7。

在该例中，计算了N7、N14的概率。但是行动预测部件17计算概率的节点，也可以是现在的节点之后的所有节点。另外，既可以计算事后概率的积，计算到出现积小于阈值α的节点为止，也可以对用户以前走过的节点进行计算，还可以只计算与地标及区域有关的节点。

在根据迄今为止的路径信息进行的事后概率计算中，不存在超过阈值α的节点时，可以重新计算以后要通过的每个节点的概率，在发现超过阈值α的节点时，对前进路径进行预测。

还可以将用户希望提供的观光景点及游乐场、店铺之类自身的节点及与附近的交叉路口对应的节点等，预先通知导航装置1，在行动预测部件17中对到达该节点的路径进行概率计算。毫无疑义，也可以将经、纬度等位置信息通知给导航装置1，在导航装置1中参照地图数据库12，进行经、纬度和节点ID的测绘。

行动预测部件17采用某一个方法预测了用户车辆的去处，例如是去N7后，信息取得部件18，就通过网络3，将预测的节点N7的位置信息向服务器2发送(S23)。在图2中可知，N7的位置信息是东经135度22分35秒，北纬34度47分35秒。在服务器2的信息收发部件21中，确认接受到来自导航装置1的位置信息后(S31、S32)，就从信息存储部件22存储的信息中，检索接受到的位置信息的相关信息(S33)。

图7是信息存储部件22存储的位置相关信息的示例。正如图7所示，信息存储部件22存储着信息提供者的名称及其位置，以及想提供的信息。而且将被导航装置1发送的位置信息所示位置附近的信息提供者提供的信息，作为位置相关信息加以选择。是不是附近的判断，可以通过被发送的位置信息所示的位置，是不是处在以信息提供者的位置为中心的所定半径(例如400m等)的圆中来判断；或者用矩形表示各信息提供者进行信息提供的范围，预先在信息存储部件22中确定将该矩形特定的信息(例如，东北端和西南端等)，通过被发送的位置信息所示的位置是不是包含在该范围内，来判断是不是附近的。

在这里，作为被导航装置1发送的位置信息所示的位置附近的信息提供者，选择了“佐藤商店”。作为提供的位置相关信息，检索到“今天所有商品八折”。这样检索到的位置相关信息，通过网络3，由信息收发部件21发送给导航装置1。

导航装置1的信息获得部件18，等着接收来自服务器2的位置相关信息(S24)，判断接收到了位置相关信息时。(在S25中为Yes)，信息提供部件19向用户显示接收到的信息(S26)。作为提供方法，有诸如在显示器上视觉性的显示，和通过声音听觉性的传达给用户等。

位置相关信息的检索，也可以采用其它方法进行。例如：在导航装置1和服务器2中，共用节点ID体系时，将节点ID与图7的各信息对应，将预测的节点ID作为位置信息，由导航装置1发送，将与发送的节点ID对应的信息提供者的信息，作为位置相关信息选择。

另外，由导航装置1，还可以将路径信息(例如“N3→N4→N6→N7)加在位置信息上发送，在判断节点ID是否一致的同时还可采用判断信息提供者的位置信息和节点ID是否在路径信息所示的路径的延长线上这一基准进行检索。

综上所述，采用本实施方式后，可以预测用户车辆的去处。因此，用户不进行什么操作也能在到达要去的地方之前得到有关那个地方的有用的信息。而且，即使用户不打算去那个地方，通过提供信息也有可能使用户产生去那个地方的念头。

在本实施方式中，将用户车辆的移动路径，采用与交叉路口、地标、区域等对应的节点间的迁移形式表示。所以，用户出发之后，每通过一个节点时，都能重新预测其去处。从而能在移动路径的途中，尽早预测其目的地。

在这里，介绍的是由导航装置1向服务器2发送用户去处的位置信息。但也可以在导航装置1的内部，设置表示位置信息和节点名称以及ID关系的图表，将参照该图表从预测的位置信息中获得的节点名称及ID发送给服务器2，以便获得最新的信息。

还可以让导航装置1或服务器2记住如图8那样的、表示位置信息与提供该位置信息相关信息的Web网址的URL地址的关系的图表，当位置信息决定后，参照该图表，从与其对应的URL地点获得信息。

在本实施方式中，将与节点相关的位置信息与日时信息一起存储。但也可以让位置信息检测部件11定期检测位置信息，与是不是节点无关，将其位置信息与日时信息一起存储。还可以设置成不存储日时信息。

在预测今后的去处之际，也可以同时考虑到达该去处所需的时间。这是因为，即使预测到用户通过的可能性高的节点，如果到达该节点的时间是6个小时后，或是第2天时，提供该节点相关的信息，就未必合适。就是说，最好将预计所需时间超过所定时间的去处，从预测的对象中删除。

例如，作为用户的去处行动预测部件17预测了两个节点：节点N100、N200。在这里，移动信息历史存储部件15存储的移动信息历史中，将检测到的位置信息和当时的日时一并存储着。所以，可以根据存储着的移动信息历史，估计从现在的地点到节点N100、N200所需的时间。

在这里，引入了所需时间的阈值这一概念。例如，决定采用“将所需的时间超过3小时的节点，从预测对象中删除”这一规则。现在假设去节点N100、N200所需的时间分别为2小时和6小时。这样，所需时间超过3小时的节点200，便被从预测对象中删除。结果，行动预测部件17，只将节点100作为用户的去处进行预测。

在本实施方式中，介绍了作为与预测去处有关的信息，提供了商业信息的示例。但提供的信息远不止此。例如，还可以提供塞车之类的交通信息，以及警察的交通管制信息等。

在本实施方式中，介绍了在预测去处之际，进行移动信息历史存储的示例。但本发明并不限于此。例如，存储了一定的移动信息历史后，就可以不进行存储，只参照已经存储的移动信息历史，进行去处的预测。

(节点的决定方法)

在本实施方式中，节点可以预先参照地图数据库决定。基本上参照用户车辆的行走路径和地图数据，将停车地点(地标或区域)以及交叉路口作为节点。还可以使用用户车辆行走路径信息，追加或删除节点。

例如，如图9(a)所示，在交叉路口中，可以将用户车辆向两个以上的方向行走过的交叉路口，作为节点。就是说，对于交叉路口a和c，由于用户车辆在那儿向两个方向行走过，所以决定作为节点Na、Nc，而交叉路口b，由于用户车辆在那儿只朝一个方向行走，所以就不能将它作为节点。

然后，正如图9(b)所示，对于交叉路口b，如果用户车辆向新的方向行走，那么在交叉路口b，用户的车辆向两个方向走过，所以要将它作为节点Nb追加。或者图9(c)所示，对于交叉路口a，在过去的所定期间，用户车辆只朝一个方向行走时，就将节点Na删除。此外，这种节点的设定，未必需要地图数据。可以只根据用户车辆的行走历史进行。

(第2实施方式)

图10示出本发明的第2实施方式涉及的系统的整体构造。在本实施方式中，尽管是相同的导航装置，也可以在驾驶员不同时，进行适合于该驾驶员的行动预测，提供相应的信息。图10与图1相比，不同之处在于：前者的导航装置1具有驾驶员判断部件25。

驾驶员判断部件25，在车辆的发动机被起动时，判断驾驶员是谁。作为判断方法，想出了好多。例如：根据驾驶员各自持有的钥匙或半导体卡进行判断的方法，以及与驾驶员携带的携带电话通讯，识别其电话号码后进行判断的方法，采用哪种方法都行。正如图11所示，驾驶员判断部件25做出的判断结果，作为用户ID，与第1实施方式一样，和获得的节点编号及其通过时刻一起被移动信息历史存储15记住。

这样，每个用户的移动信息历史就被记住，所以就能计算每个用户的节点间的迁移概率，还能对不同的驾驶员作出不同的预测，例如“ID‘2’的用户，上午在通过N6、N8的路径后，开往N12方向”，而“ID‘4’的用户，上午在通过N6、N8的路径后，开往N28方向”。通过这种预测，可以对不同的用户提供更适宜细致的信息。

此外，还可以判断驾驶员以外的搭乘者。即在移动信息历史存储部件15中记住“不是驾驶员的同乘者是谁”这一信息，从而可以做出诸如：“驾驶员独自驾车出行时，开往N5；和一家人一起出行时，开往N16方向”之类的预测。甚至进而考虑采取将驾驶员信息和同乘车信息一并存储的结构。

作为存储各个驾驶员喜欢的信息，除了移动信息之外，还应包括地图数据库12的信息等。在第1实施方式中说过，对被地图数据库12存储的节点，用户也可以赋予别的名称。但是，例如用户使用“工作单位”及“电影院”等名称时，其指示的对象却随着用户的不同而不同。例如“工作单位”这一节点，如果驾驶员是父亲时，是指“○×制造株式会社”，而如果是长子时，则是指“□△商事株式会社”。

因此，在地图数据库12上，对固有名称以外的节点，可以根据每个驾驶员的存储，按照驾驶员判断部件25的判断结果，变更参照的节点信息。也可以进而将每个驾驶员的节点信息，记录在地图数据库12之外的其它地方。例如，记录在存储卡片中，将存储卡片插入导航装置1后，同时参照地图数据库12及存储卡片。或者将其存在网络上。

(第3实施方式)

图12示出本发明的第3实施方式涉及的系统的整体构造。在本实施方式中，将用户喜欢场所相关的嗜好信息存储在导航装置中，在预测去处的同时，还可以加入嗜好信息后向用户提供。在这里，将用户在导航装置中设置的目的地，以及关闭发动机后的停车时间超过所定时间的停车场所等，作为用户喜欢的场所进行判断。

图12与图1相比，不同之处在于：前者的导航装置1B中包括停车位置检测部件31、设定目的地解析部件32、以及嗜好信息存储部件33。停车位置检测部件31判断发动机是否关闭，停车时间是否超过所定时间？判断是停车状态时，作为本车的位置信息，检测经、纬度信息。设定目的地解析部件32，解析用户在导航装置1B上设定的目的地在什么地方？嗜好信息存储部件33，参照地图数据库12，对停车位置检测部件31检测到的位置，以及设定目的地解析部件32解析到的场所，存储表示其频度的信息。

图13是嗜好信息存储部件33存储的数据示例。在图13中，各数据项目均具有位置、名称及频度等属性。在这里，用户设定目的地时，将地图上的位置、电话号码、名称等作为关键词，在地图数据库12中进行检索，所以，由设定目的地解析部件32解析出来的场所，几乎都存在名称。与此不同，由停车位置检测部件31检测到的位置信息，在地图数据库上检索时，其名称却未必被录入。因此，将如图13中最下行所示那样，还存在着名称未设定的数据。毫无疑义，存在与位置信息对应的节点时，可以记述节点的ID及名称。

嗜好信息可以按下述方法更新。即：由停车位置检测部件31或设定目的地解析部件32检测出来的场所，已经输入数据时，只将其频度增加1；如果尚未输入时，则追加数据，并将频度设定成1。

下面，参阅图14，对本实施方式中行动预测部件17A的动作作一说明。

假设现在用户的车辆经过节点N101、N102后，处于节点N103处。这时，用户的车辆经过节点N104、N105，朝节点N106方向行走的概率P(N106)，以及经过节点N111朝节点N112方向行走的概率P(N112)，可以采用在第1实施方式中介绍过的方法求出。设：

P(N106)＝0.6 P(N112)＝0.4

再设阈值α＝0.5，那么在第1实施方式中，就判断去节点N106的可能性大。

在本实施方式中，还要再参照嗜好信息存储部件33。从图13的数据可知，在节点N112方向上有日用品市场，顺便去看看的频度非常大。在所有的停车地点中，在日用品市场停车的比例P(famipla)为0.64(＝64/(25+64+6+5))。

于是，就像

{P(N112)+P(famipla)}/2

所示的那样，定义可计算出考虑了行动预测和嗜好信息两个方面的情况的值的式子。通过计算，其值为0.52，超过了阈值α。因此，行动预测部件17A，作为用户今后的行动预测，将节点N106方面和节点N112方面作为候补输出。

信息获得部件18，从行动预测部件17A处获取节点编号N106及N112后，通过网络3，将它向服务器2发送。以后的信息提供动作，与第1实施方式相同。另外，行动预测部件17A，也可以输出节点N106及节点N112的经、纬度信息，或佐藤商店，日用品市场等设施、店铺的名称。

综上所述，采用本实施方式后，不仅提供用户的行动预测，还提供用户的嗜好信息，所以，用户除了可以获得以后要去的地方的信息之外，还可以获得自己喜欢的场所的有关信息。所以，对用户来说，扩大了今后行动的选择范围，可以根据该信息改变预定的行动等，使之产生新的念头。

在本实施方式中，有关用户嗜好场所的频度的比例，是在考虑了嗜好信息存储部件33存储的所有场所的频度之后求出的。但也可以只考虑行使方向中的嗜好场所的频度后求出。

在本实施方式中，采用在第1实施方式中介绍的方法进行行动预测。但用除此之外的任何行动预测方法，也能如本实施方式那样，可以附加加入嗜好信息的功能。

(第4实施方式)

图15示出本发明的第4实施方式涉及的系统的整体构造。在本实施方式中，在行动预测的基础上，通过同时利用日程表管理功能，从而提高了行动预测的精度。图15与图1相比，不同之处在于：前者的导航装置1C的行动预测部件17B，在预测用户的行动时，参照PDA等的具有日程表管理功能的日程管理模块41。作为导航装置1C参照日程管理模块41的方法，有用电缆及无线电方式与PDA及携带电话等具有日程表功能的设备进行通讯的方法，以SD卡等存储卡作为媒体的方法，或参照网络上存在的日程表信息的方法等。但并不限于这些方法。

图16是用日程管理模块41管理的日程表信息的一个示例。从图16的日程表可知，用户从10时起在总公司开会，然后从12时到14时之间，向研究所移动。从14时开始参观研究所，18时回家。

下面，参照图17，对参照日程管理模块41进行行动预测的步骤作一说明。

假设用户从节点N201附近的本公司出发，经过节点202，现在正在节点203处。现在的时刻是13时。这时，在第1实施方式中，行动预测部件17，参照移动信息历史，将向有研究所的节点N206方向行进的概率P(N206)及向有工厂的节点N212方向行进的概率P(N212)分别计算出：

P(N206)＝0.4 P(N212)＝0.4

并设表示预测可靠度的阈值是0.7。两个概率P(N206)、P(N212)都没有超过阈值，无法判断行进方向。

与此不同，在本实施方式中，行动预测部件17B，在移动信息历史的基础上，从日程管理模块41中获得用户的日程表，将其一并参照。在日程管理模块41中，记述着用户从14时起参观研究所。研究所的位置从地图数据库12中可知是节点N206。根据日程表计算出来的、在14时以前，用户向节点N206方向行进的概率P(N206|日程表)，例如节点P(N206|日程表)＝0.5

而行动预测部件17B，作为最终的预测值，将从移动信息历史中获得的预测值P(N206)(＝0.4)和从日程表中获得的预测值P(N206|日程表)(＝0.5)加在一起，得到0.9。该值超过阈值0.7，所以可以作为用户今后的行动，向节点N206方向行进的概率大。结果，行动预测部件17B就将它作为用户的行进方向，预测节点N206方面。信息获得部件18，则可以在获得有关节点N206方向的信息后，向用户提示。

这样，采用本实施方式后，与PDA等的具有日程管理模块功能的信息装置连动，掌握用户的日程表，将它加入去处预测，从而可以进行精度更高的预测。例如，单凭从移动信息历史中得到的预测值，无法判断行进时，只要参照用户的日程表，将从日程表求得的预测值加上后，就能预测去处。

从日程表求得的预测值，在这里规定为定值(0.5)。但除此之外还有各种各样的方法。例如：根据用户过去是否按照日程表办事的实际情况或根据不同的场所来决定该值的大小。对过去按照日程表办事的场所，将该值相对地增大。

另外，作为从日程管理模块41获得的信息，不仅是“研究所”等名称，还包括有关其地址的信息(经、纬度及节点ID等)时，对在地图数据库12中没有标出名称的场所，也能预测。

从移动信息历史得出的去处，与从日程管理模块41得出去处不一致时，还可以进行打出提示这种情况的短信息等处理。图18就是导航装置的显示器上出现这种短信息时的例子。正如图18所示，行动预测与日程管理模块不一致时，向用户显示“您的去处与预定有异”之类的短信息。这时，还可以在短信息上显示出按照日程表应该去的地方及电话号码。或者在用户的车辆上带有电话功能时，根据用户的要求，自动地给他去电话，进而还能将日程表上的去处，作为导航装置的目的地，重新设定，并将其路径告知用户。

在本实施方式中，介绍的是采用第1实施方式中叙及的方法进行行动预测的情况。但采用除此之外的其他方法，也能如本实施方式一样，附加日程管理模块的参照功能，效果也不变。

(第5实施方式)

图19示出本发明的第5实施方式涉及的系统的整体结构。在本实施方式中，在预测用户去处的同时，还提示有关该去处的预计所需时间和预计到达时刻等信息。图19与图1相比，不同之处在于：前者设置所需时间计算部件51，可以根据信息获得部件18通过网络3获得的信息，计算出到达预测去处的预计所需时间。

图20是本实施方式中，移动信息历史存储部件15存储的移动信息历史的示例。在图20的示例中，作为移动信息，存储着日期、出发时间，出发地点，路径及目的地。出发地点是发动机起动的地点，目的地是发动机停止的地点。

作为出发点和目的地的表现方法，想出了各种方法。例如：发动机停止位置是地图数据库12中存储的地标及区域时，可以用其名称及节点ID表示。没有与发动机的停止位置对应的路标及区域时，也可以用距离较近的(所定距离以内的)或离该处较近的代表性的(有名的)地标及区域的名称及节点ID表示。还可以用附近的交叉路口的名称及节点ID、或住址表示。

对于发动机停机频度较大的场所，还可以在所定的时间显示出摧促用户输入其名称的短信息。还可以参照用户持有的或网络上存在的通讯录等，自动登记对应的名称(例如：“A姑娘的家”等)。

移动模式检测部件16，参照图20所示的移动信息历史，检测出图21所示的移动模式。就是说，将图20所示的用户的过去行踪按照星期几出发和出发时间等分类。将出发地、路径及目的地相同者为一组，表示出它的平均所需时间和频度。例如，在图21中示出如果是工作日的早上，出发地是自己的家时，目的地为△△株式社会、○X医院、○○超市的频度分别为70％、25％和5％。

下面，参照图22的流程图，对本实施方式中的行动预测和根据行动预测向用户提供信息的处理过程作一阐述。

行动预测部件17，检测到所定事件，例如发动机起动后(S41)，就获取现在的时刻及现在所在地的信息(S42、S43)。现在所在地的信息，可以利用位置信息检测部件11获得。但除此之外，还可以参照移动信息历史存储部件15，得知上次行走时的发动机停止位置，将它作为现在所在地。采用这种方法，可以瞬时获得现在所在地的信息。

假设现在的时间是工作日的9时10分，现在所在地是自己的家。那就参照移动模式检测部件16检测到的图21所示的那种信息，预测用户的去处(S44)。在图21中，工作日从8时到11时之间，将自己的家作为出发地时的目的地，是△△株式社会、○X医院、○○超市，其频度分别为70％、25％、5％。导入第1实施方式叙及的那种表示预测可靠性的阈值的概念，将频度超过20％的目的地作为预测候补后，△△株式社会、○X医院就成为对象。由行动预测部件17预测去处后，信息获得部件18将直到预测去处为止的路径信息向服务器2发送(S45)。

服务器2从导航装置10接受到路径信息后(S51)，就从信息存储部件22存储的交通信息中检索接受到的路径相关的信息(S52)，并将检索到的交通信息向导航装置1D发送(S53)。

导航装置1D，在信息获得部件18中按收交通信息后(S46)，在所需时间计算部件51中，参照接受的交通信息和到达图20所示的目的地为止的所需时间等，计算出到达各去处候补地的预计所需时间(S47)。例如：“从自己的家到△△株式社会，通常需要60分钟，加上交通信息后，是80分钟”、“从自己的家到○X医院，通常需要20分钟，无交通堵塞”之类，计算出加上了现在的交通信息的预计所需时间。由于现在的时刻是9时10分，所以还算出去△△株式社会的预计到达时间为10时30分，去○X医院的预计到达时间是9时30分。

所需时间计算部件51计算出去各去处候补地预计到达时间后，信息提供部件19将该信息提供给用户(S48)，图23是在导航装置1D的画面上显示的信息示例。在图23中，加上预计到达时刻，向用户提供有关的交通信息。还可以预计所需时间的相关信息，以取代预计到达时刻。

在本实施方式中，根据用户过去驱车时的平均所需时间和现在的交通信息，计算出到达预想的去处所需的时间。但除此之外，还可以参照地图数据库12，测量出从现在所在地到目的地的距离，利用车辆的平均行使速度等，大概计算出所需时间。

<变形例>

另外，还能将预计所需时间及预计到达时刻和用户的日程表进行对照，判断有无空闲时间，以及会不会迟到。有空闲时间时，或有可能迟到时，则提供新的信息。

图24示出本实施方式的变形示例涉及的系统的整体结构。与图19相比，它设置着判断部件52，可以将所需时间计算部件51计算出来的结果与从日程管理模块41获得的用户的日程表进行对照。判断部件52，将计算出来的预计所需时间或预计到达时刻与用户的日程表进行对照后，检测出有空闲时间，或有可能迟到。

例如：假设在日程管理模块41中，用户预定15:00到研究所。现在的时刻是13:10，从现在的所在地到研究所预计所需时间为50分钟，那就存在1小时左右的空闲时间。判断部件52检测到有1小时左右的空闲时间后，信息提供部件19就向用户提供消磨那段空闲时间的信息。例如图25所示，向用户提供在开往研究所的路径附近，利用1小时左右的空闲时间顺便去一趟的场所(冷饮点或书店等)的信息。

如果假设在日程管理模块41中，用户预定15:00到研究所。现在的时刻是14:20，从现在所在地到研究所的预计所需时间为50分钟，那么用户就可能迟到。判断部件52检测到这一情况后，信息提供部件19就会提供别的途径，以便缩短到达目的地所需的时间。例如，在图26的示例中，向用户推荐与到达研究所的路径平行的高速公路。

(第6实施方式)

图27示出本发明的第6实施方式涉及的系统的整体结构。将图27与图1相比，不同之处是：前者具有过滤部件61，可以参照用所需时间计算部件获得出的预计所需时间或预计到达时刻，对在第5实施方式中介绍过的所需时间计算部件51和获得的商用信息进行过滤。

假设作为用户车辆的去处行动预测部件17，预测到节点A、B。这时，信息获得部件18，通过网络3，从服务器2中获得到达节点A、B的路径的交通信息，和与节点A、B相关的商用信息。

图28是获得商用信息的示例。在图28中示出节点A的“儿童之家”从6月1日9时到6月2日15时为止的期间，增送纪念品；在节点B的GS梅田商店，从5月28日8时起到6月3日17时为止的期间内，对女驾驶员实施汽油优惠。于是，所需时间计算部件51，分别预测出去节点A的到达时刻是6月2日15时20分，去节点B的到达时刻是6月2日16时。

过滤部件61判断预测的到达时刻是否包含在商用信息的有效期间内，只输出包含在内的信息。在这里，关于节点A的“儿童之家”，由于预计到达时刻的6月2日15时20分，已经超过有效期间，所以就从提供的信息中略去。而节点B的GS梅田商店，由于预计到达时刻为6月2日16时，在有效期间内，所以判断是对用户有用的信息，所以就向信息提供部件19输出。

对预计到达时超过有效期间的商用信息，取代省略的做法可以同时向用户提示“赶不上的可能性很大”之意的短信息，或者用数值表示“赶上的可能性很大”以引起用户的注意。还可以根据用户车辆的行使状况及交通堵塞状况更新预计到达时刻，从而使表示赶上可能性的数值时刻变化。

此外，商用信息的过滤，也可以在服务器2中实施。

(第7实施方式)

图29示出本发明的第7实施方式涉及的系统整体结构。将图29与图1对照，不同之处是：具有区域化部件71，可以从移动历史信息中，形成包含多个节点的“区域”。

假设存在着图30(a)所示的节点1～7，在这里，区域化部件71，参照移动信息历史存储部件15存储的移动信息历史，在一定大小的范围内，有用户过去访问频度超过所定次数的节点时，将这些节点归纳成“区域”。在图30(b)的示例中，节点2、3、5、6被归纳成一个区域。

行动预测部件17，预测到用户的去处是节点3时，参照区域化部件71中的区域信息，知道在和节点3同一个区域内存在着节点2、5、6。于是要求信息获得部件18，不仅提供节点3的相关信息，而且还要将节点2、5、6的相关信息一并提供。其结果，用户不仅获得节点3相关信息，而且还获得了同一区域内的节点2、5、6的相关信息。

区域化的节点范围，可以主要根据与用户所在的自己的家或公司等的距离而变。例如，离自己的家越远，范围就越大。还可以根据移动方式而变。例如，如导航装置那样，以车辆的移动为前提时，范围设置得较大；以步行移动为前提时，范围设置得较小。

区域化的方法，并不限于上文所述。例如，还可以如图31所示，预先给各区域候补确定可以区域化的节点群，(例如：区域1为“梅田区域”，区域2为“难波区域”等)。再对区域候补的对应的节点群中所定数目以上的节点，满足用户的访问次数超过所定次数这一条件时，将该区域候补确定为区域。而且，还可以将用户在同一日期或同一时间段访问的节点区域化。甚至可以将某一个节点包含在多个区域内。

还可以将已经生成的区域，视作节点，再进行上述区域化。

也可以采用预先设定大范围的区域(例如“东大阪区域”等)，待其中的节点增加后，再将该区域细分下去的方式，进行区域化。细分后形成新区域时，可以使用上述方法。

在上述各种实施方式中，作为向用户提供信息的设备，我们以导航装置为例，做了叙述。但本发明的信息设备，并不限于导航装置。例如携带电话和PDA等用户日常持有的信息终端等，只要能读出位置信息，就可以获得与本文所述的各种实施方式同样的效果。

在上述各种实施方式中，我们以用户驱车移动为例进行了叙述。但采用驱车之外的交通方式，例如步行或乘坐电车移动时，只要携带信息设备就能实施本发明。

在本发明的实施方式中，示出了将移动信息历史存储部件15，移动模式检测部件16及行动预测部件17设置在导航装置等信息设备内部的例子。但也可以在与网络连接的外部的服务器上设置这些功能。就是说，将由位置信息检测部件11及日时检测部件14检测到的信息，发送给外部的服务器，在该服务器中存储，在发生所定事件时，由服务器将预测今后行动所必须的信息向导航装置发送。这种构造，在用户使用的信息设备是携带电话或PDA时，特别有效。

在本发明的实施方式中，移动模式是从存储的移动信息历史中抽出，但也可以从网络等外部设备获取移动模式，还可以由用户自己设定移动模式。例如：信息提供者要求“希望给在节点A→节点B→节点C的路径上行驶的用户，提供节点T附近的S店的信息”时，移动模式检测部件16就记住这一条件。当用户真的在节点A→节点B→节点C(的路径上行使时)，作为今后的行进方向，预测节点T，信息获得部件18就要求服务器2提供节点T附近的相关信息。

为了获得信息，除了利用网络外，还可以利用VICS以及广播电波等。这时，信息获得部件18，可以只抽出行动预测部件17预测的去处的有关信息，向用户提供。

综上所述，采用本发明后，根据用户的移动信息历史和迄今为止的移动路径，预测用户今后的去处。所以，即使用户不进行什么操作，也能可靠地向用户提供与去处有关的设施及店铺等的信息。

Claims

1.一种信息提供方法，是向车辆的搭乘者提供信息的方法，其特征在于：包括：

利用装在所述车辆上的信息设备，检测所述车辆的位置信息的步骤；

将从检测到的位置信息中得到的所述车辆的移动路径，作为移动信息历史存储的步骤；

当检测到发生了所定的事件时，参照所述车辆迄今为止的移动路径和存储的移动信息历史，预测所述车辆的去处的步骤；

通过所述信息设备，将所预测去处的有关信息，提供给所述搭乘者的步骤，

所述移动信息历史，以节点间的迁移形式存储，并且，

包括将在移动路径的交叉路口中，所述车辆向2个以上的方向行驶过的交叉路口，作为节点的步骤。

2.一种信息提供方法，是向车辆的搭乘者提供信息的方法，其特征在于：包括：

所述移动信息历史，以节点间的迁移形式存储，并且，

具有将满足所定条件的多个节点区域化的步骤。

3.一种信息提供方法，是向车辆的搭乘者提供信息的方法，其特征在于：包括：

在所述预测步骤中，将预测的移动所需时间超过所定值的去处，从预测的对象中删除。

4.一种信息提供方法，是向车辆的搭乘者提供信息的方法，其特征在于：包括：

通过所述信息设备，将所预测去处的有关信息，提供给所述搭乘者的步骤，并且，

还具有：访问日程管理模块，获得所述车辆的搭乘者的日程表的步骤；和

当所预测的所述车辆的去处与获得的日程表矛盾时，向所述搭乘者提供表达该情况的短信息的步骤。