DE112017003692T5

DE112017003692T5 - Informationsabschätzungssystem, Informationsabschätzungsverfahren und Programm

Info

Publication number: DE112017003692T5
Application number: DE112017003692.5T
Authority: DE
Inventors: Toshiya Mori; Nobuyuki Nakano; Masanaga TSUJI; Tadashi Shibata; Akira Tanaka
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: PANASONIC AUTOMOTIVE SYSTEMS CO., LTD., YOKOHA, JP
Priority date: 2016-07-22
Filing date: 2017-06-16
Publication date: 2019-04-18
Also published as: WO2018016248A1; US20190283773A1; US10994745B2; JP6827197B2; JP2018013446A

Abstract

Ein Informationsabschätzungssystem enthält eine Erfassungseinheit, die gestaltet ist, einen Bedienungspunkt für eine fahrzeugmontierte Einrichtung, die in einem Fahrzeug montiert ist, und einen Fahrzeug-Umgebungszustand zu erfassen, der mindestens eins aus einem Fahrzeug-Zustand und einem Fahrzustand des Fahrzeugs ist, wenn der Bedienungspunkt für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern ausgeführt wird, eine Lerneinheit, die gestaltet ist, den Bedienungspunkt und den Fahrzeug-Umgebungszustand jedes aus der Vielzahl von Fahrern, der von der Erfassungseinheit in Verbindung miteinander erfasst wurde, zu lernen, und einen Abschätzer, der gestaltet ist, den Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand an einem vorher festgelegten Zeitpunkt eines speziellen Fahrers auf der Grundlage des von der Lerneinheit gelernten Lernergebnisses abzuschätzen.

Description

Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft ein Informationsabschätzungssystem, ein Informationsabschätzungsverfahren und ein Programm zum Abschätzen von Informationen bezüglich fahrzeugmontierter Vorrichtungen.
Technischer Hintergrund
Nach dem Stand der Technik ist eine Navigationsvorrichtung in der Lage, Bedienungen eines Fahrers für fahrzeugmontierte Einrichtungen, die vom Fahrer durchgeführt werden, im Voraus abzuschätzen, um die Bedienungen zu unterstützen, um die Benutzerfreundlichkeit beim Fahren von Fahrzeugen zu erhöhen (siehe zum Beispiel Patentliteratur 1).
Liste der Anführungen
Patentliteratur
PTL 1: Ungeprüfte japanische Patentveröffentlichung Nr. 2008-232912
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Informationsabschätzungssystem, ein Informationsabschätzungsverfahren und ein Programm, das in der Lage ist, eine Bedienung von fahrzeugmontierten Einrichtungen auf eine Weise abzuschätzen, die für die Bedingungen eines Fahrers geeignet sind.
In dem Informationsabschätzungssystem gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung sind eine Erfassungseinheit, eine Lerneinheit und ein Abschätzer vorgesehen. Die Erfassungseinheit ist gestaltet, für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern mindestens einen Bedienungspunkt für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen und mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand zu erfassen, einschließlich mindestens einen von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird. Die Lerneinheit ist gestaltet, den mindestens einen Bedienungspunkt und den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen zu lernen, um ein Lernergebnis zu erstellen. Der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand werden für jeden der Fahrer von der Erfassungseinheit erfasst. Ein Abschätzer ist gestaltet, einen von dem mindestens einen Bedienungspunkt für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses abzuschätzen, um einen abgeschätzen Bedienungspunkt zu erhalten.
Ein Informationsabschätzungsverfahren gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern das Erfassen mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands einschließlich mindestens eines aus mindestens einem Bedienungspunkt für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen und mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands, einschließlich mindestens eines von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs und eines Fahrzustands des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird. Das Informationsabschätzungsverfahren umfasst das Lernen des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands für jeden aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen, um ein Lernergebnis zu erstellen, wobei der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern von der Erfassungseinheit erfasst wird. Das Informationsabschätzungsverfahren umfasst das Abschätzen eines des mindestens einen Bedienungspunktes für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses.
Ein Programm gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung bewirkt, dass ein Computer für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern das Erfassen mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands einschließlich mindestens eines des mindestens einen Bedienungspunktes für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen, die in einem Fahrzeug montiert sind, und mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands, einschließlich mindestens eines von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs und einem Fahrzustand des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird; das Lernen des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands für jeden aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen, um ein Lernergebnis zu erstellen, wobei der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern von der Erfassungseinheit erfasst wird; und das Abschätzen eines aus dem mindestens einen Bedienungspunkt für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses.
In diesem Aspekt, da die Lerneinheit den Bedienungspunkt und den Fahrzeug-Umgebungszustand für jeden aus der Vielzahl von Fahrern lernt, die in Verbindung mit jedem anderen von der Erfassungseinheit erfasst werden, ist ein Lernen möglich, das nicht nur den Bedienungspunkt des speziellen Fahrers berücksichtigt, sondern auch die Bedienungspunkte anderer Fahrer. Auf der Grundlage des Lernergebnisses schätzt dann der Abschätzer den Bedienungspunkt für einen Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt. Folglich können eine Tendenz des speziellen Fahrers bezüglich der Bedienung und Tendenzen anderer Fahrer bezüglich der Bedienung widergespiegelt werden, um den Bedienungspunkt des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt abzuschätzen. Daher kann die Bedienung bezüglich der fahrzeugmontierten Einrichtung, die für den Status des Fahrers geeignet ist, abgeschätzt werden, ohne die Gesichtslinie des Fahrers zu benutzen.
Das Informationsabschätzungssystem kann gestaltet sein, wie unten beschrieben. Das Informationsabschätzungssystem umfasst ferner einen Detektor, der gestaltet ist, den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand zu messen und einen gemessenen Fahrzeug-Umgebungszustand zu erhalten. Die Erfassungseinheit erfasst mindestens eine persönliche Bedienungsgeschichte, einschließlich des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands in einer Eins-zu-Eins-Übereinstimmung für jeden aus der Vielzahl von Fahrern. Die Lerneinheit modelliert die mindestens eine persönliche Bedienungsgeschichte, um ein Fahrermodell zu erstellen, das eine Beziehung zwischen dem mindestens einen Bedienungspunkt und dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand mindestens eines Teils aus der Vielzahl von Fahrern als Lernergebnis anzeigt. Der Abschätzer erhält einen der mindestens einen Bedienungspunkte, die zu dem Fahrzeug-Umgebungszustand gehören, der als Bedienungspunkt gemessen wurde, der für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt in dem Fahrer-Modell abgeschätzt wurde.
In dieser Gestaltung kann der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers zum vorher festgelegten Zeitpunkt unter Verwendung des FahrerModells-abgeschätzt werden. Daher kann sogar, wenn die verfügbare persönliche Bedienungsgeschichte des speziellen Fahrers nicht für eine Abschätzung des Bedienungspunktes ausreicht, der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt abgeschätzt werden.
Der Abschätzer darf den abgeschätzten Bedienungspunkt nicht verwenden, wenn eine Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes einen vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet.
In dieser Gestaltung, wenn eine Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes einen vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet, verwendet der Abschätzer den Bedienungspunkt nicht. Mit anderen Worten verwendet der Abschätzer den Bedienungspunkt, wenn die Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes den vorher festgelegten Schwellwert überschreitet, und somit kann der Bedienungspunkt, bei dem sich Tendenzen der Vielzahl von Fahrern abzeichnen, verwendet werden.
Die Lerneinheit kann gestaltet sein, wie unten beschrieben. Die Lerneinheit umfasst eine erste Lerneinheit und eine zweite Lerneinheit. Die erste Lerneinheit ist gestaltet, dafür zu sorgen, dass ein neuronales Netz den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand und den mindestens einen Bedienungspunkt lernt, die von der Erfassungseinheit für jeden aus der Vielzahl von Fahrern erfasst wurden. Die zweite Lerneinheit benutzt den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand und den mindestens einen Bedienungspunkt, die von der Erfassungseinheit für den speziellen Fahrer erfasst wurden und erstellt das zum speziellen Fahrer gehörende neuronale Netz als Lernergebnis. Der Abschätzer benutzt das zugehörige neuronale Netz, einen der mindestens einen Bedienungspunkte für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt als den abgeschätzten Bedienungspunkt zu erhalten.
In dieser Gestaltung kann, da der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers zum vorher festgelegten Zeitpunkt unter Verwendung des neuronalen Netzes abgeschätzt werden kann, die Abschätzung angemessen erreicht werden.
Das Informationsabschätzungssystem kann ferner einen Benachrichtiger umfassen, der gestaltet ist, den Bedienungspunkt, der vom Abschätzer abgeschätzt wird, zu melden.
In dieser Gestaltung wird der abgeschätzte Bedienungspunkt vom Benachrichtiger gemeldet, und somit kann der Fahrer herausfinden, welcher Bedienungspunkt im Voraus ausgeführt wird.
Im Informationsabschätzungssystem ist auch eine Einrichtungssteuerung vorgesehen, die gestaltet ist, die fahrzeugmontierte Einrichtung auf der Grundlage des vom Abschätzer abgeschätzten Bedienungspunktes zu steuern.
In dieser Gestaltung kann, da die Einrichtungssteuerung die fahrzeugmontierte Einrichtung auf der Grundlage des vom Abschätzer abgeschätzten Bedienungspunktes steuert, der abgeschätzte Bedienungspunkt automatisch ausgeführt werden.
Diese umfassenden oder genauen Aspekte können durch ein System, ein Verfahren, eine integrierte Schaltung, ein Computerprogramm oder einen nichtflüchtigen Datenträger, wie etwa eine computerlesbare CD-ROM, oder durch eine beliebige Kombination des Systems, des Verfahrens, der integrierten Schaltung, des Computerprogramms oder des Datenträgers ausgeführt sein.
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann die Bedienung der fahrzeugmontierten Einrichtung, die für den Fahrer geeignet ist, abgeschätzt werden.
Figurenliste

1 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau eines hauptsächlichen Teils eines Informationsabschätzungssystems gemäß einer ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
2 ist eine erklärende grafische Darstellung, die ein Beispiel einer persönlichen Bedienungsgeschichte gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
3 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel der persönlichen Bedienungsgeschichte gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
4 ist eine grafische Darstellung, die ein Verfahren zum Aufbau eines Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
5 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel des aufgebauten Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
6 ist eine grafische Darstellung, die ein anderes Beispiel des aufgebauten Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
7 ist eine grafische Darstellung, die ein Verfahren zum Aufbau eines individuell angepassten Fahrermodells gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
8 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel des aufgebauten individuell angepassten Fahrermodells gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
9 ist ein Diagramm, das eine Beziehung zwischen der Erfassungsinformation, dem Abschätzungsinhalt und dem Ausführungsinhalt gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
10 ist ein Flussdiagramm, das einen Fluss des Informationsabschätzungsverfahrens gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
11 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau eines hauptsächlichen Teils eines Informationsabschätzungssystems gemäß einer zweiten beispielhaften Ausführungsform darstellt.

Beschreibung von Ausführungsformen
Vor dem Beschreiben von beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung ist kurz ein Problem des Stands der Technik beschrieben. Eine in der oben beschriebenen PTL 1 offenbarte Navigationsvorrichtung (das heißt ein Informationsabschätzungssystem) erkennt eine Sichtlinie eines Fahrers und schätzt eine Bedienung einer fahrzeugmontierten Einrichtung auf der Grundlage der gemessenen Sichtlinie ab. Jedoch kann in der Tat die vom Fahrer beabsichtigte Bedienung nicht genau nur durch die Sichtlinie abgeschätzt werden.
Nachstehend sind die beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung unter Bezugnahme auf die Zeichnung genau beschrieben. Die nachstehend beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen sind nur erläuternd und schränken den Umfang der vorliegenden Erfindung nicht ein. Insbesondere sehen die folgenden beispielhaften Ausführungsformen ein umfassendes spezielles Beispiel der vorliegenden Erfindung vor. Zahlenwerte, Formen, Materialien, Bestandteile, Anordnungspositionen und Verbindungsarten der Bestandteile, Schritte und Reihenfolge der Schritte, die beispielsweise in den folgenden beispielhaften Ausführungsformen dargestellt sind, sind nur Beispiele und sollen daher die vorliegende Erfindung nicht einschränken. Unter den Bestandteilen in den folgenden beispielhaften Ausführungsformen sind Bestandteile, die in dem unabhängigen Anspruch, der das breiteste Konzept angibt, nicht erwähnt sind, als optionale Bestandteile beschrieben.
Die Zeichnungen sind schematische Darstellungen und nicht unbedingt streng genau gezeichnet. Weiter sind in jeder Figur dieselben Bestandteile durch dieselben Bezugszeichen bezeichnet.
(Erste beispielhafte Ausführungsform)
1 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau eines hauptsächlichen Teils eines Informationsabschätzungssystems 100 gemäß einer ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
Das Informationsabschätzungssystem 100 umfasst ein Fahrzeug 1 und eine Servervorrichtung 200, mit der das Fahrzeug 1 über ein Netzwerk kommunizieren kann.
Das Fahrzeug 1 enthält eine fahrzeugmontierte Einrichtung 2, einen Detektor 3, eine Steuerung 4 und eine Kommunikationseinheit 5.
Die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 umfasst verschiedene Vorrichtungen, die im Fahrzeug 1 montiert sind. Insbesondere umfasst die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 Vorrichtungen, die nicht direkt an der Fahrt des Fahrzeugs 1 beteiligt sind. Die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 umfasst die Klimaanlage 21, ein Fahrzeug-Navigationssystem 22 und eine Audio-Vorichtung 23. Die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 umfasst auch andere Vorrichtungen, wie etwa Scheibenwischer, Fenster, Seiterspiegel und Leuchten, obwohl nicht dargestellt. Jeder Teil der fahrzeugmontierten Einrichtung 2 gibt bei Bedienung durch den Fahrer einen Bedienungspunkt an die Steuerung 4 aus. Der Bedienungspunkt umfasst Ein- und Ausschalten der fahrzeugmontierten Einrichtung 2 und verschiedene Einstellungen der fahrzeugmontierten Einrichtung 2 im eingeschalteten Zustand.
Das in der fahrzeugmontierten Einrichtung 2 enthaltene Fahrzeug-Navigationssystem 22 ist ein Navigationssystem, das gestaltet ist, das Fahrzeug 1 zu einem Ziel zu führen und funktioniert auch als Benachrichtiger, der verschiedene Informationen bezüglich des Fahrzeugs 1 meldet. Der Benachrichtiger kann jede Vorrichtung der fahrzeugmoontierten Einrichtung 2 sein, die eine Informationsübertragungsfunktion aufweist und nicht das Fahrzeug-Navigationssystem 22 ist. Insbesondere kann der Benachrichtiger sein: ein Bildschirm zur Anzeige von Informationen, einschließlich eines lichtemittierenden Elements, wie etwa eine Leuchtdiode (LED), die auf einem Head-up-Display vorgesehen ist, ein Mitten-Bildschirm, ein Lenkrad und eine Säule; ein Lautsprecher, um dem Fahrer in Ton umgewandelte Informationen zu melden; oder ein Vibrator, der an einer Stelle vorgesehen ist (beispielsweise einem Sitz des Fahrers, einem Lenkrad und dergleichen), wo der Fahrer Vibrationen spüren kann. Alternativ kann auch eine Kombination dieser Komponenten als Benachrichtiger angewendet werden.
Der Detektor 3 ist gestaltet, einen Fahrzeug-Umgebungszustand einschließlich mindestens eines aus einem Fahrzustand des Fahrzeugs 1 und einem Peripherie-Status des Fahrzeugs 1 an einem aktuellen Zeitpunkt (vorher festgelegten Zeitpunkt) zu messen. Der Detektor 3 gibt den Fahrzeug-Umgebungszustand an die Steuerung 4 aus. Insbesondere ist der Detektor 3 eine Gruppe von Sensoren, die gestaltet ist, den Fahrzeug-Umgebungszustand des Fahrzeugs 1 zu messen. Der Detektor 3 umfasst einen Fahrzeugaußensensor 31, einen Fahrzeuginnensensor 32 und den Fahrer-Überwachungssensor 33.
Der Fahrzeugaußensensor 31 ist ein Sensor, der gestaltet ist, eine Umgebung eines Äußeren des Fahrzeugs 1 zu messen. Insbesondere umfasst der Fahrzeugaußensensor 31 einen GPS-(Global Positioning System)-Sensor, der gestaltet ist, Positionsinformationen zu erfassen, eine CAN-(Controller Area Network)-Informations-Erfassungseinheit, die gestaltet ist, CAN-Informationen zu erfassen, einen fahrzeugexternen Temperatur- und Feuchtesensor, der gestaltet ist, Temperaturen und Feuchte des Äußeren des Fahrzeugs 1 zu messen, einen fahrzeugexternen Beleuchtungsstärke-Sensor, der gestaltet ist, die Beleuchtungsstärke des Äußeren des Fahrzeugs 1 zu messen, und eine Informationserfassungseinheit eines Fahrerassistenzsystems (ADAS), das gestaltet ist, ADAS-Informationen zu erfassen.
Die CAN-Informationen werden von jeder der elektronischen Steuereinheiten des Fahrzeugs 1 erfasst. Die CAN-Informationen umfassen zum Beispiel eine Zeit, die vergangen ist, seit der Fahrer das Fahrzeug fährt, einen Betriebszustand der Scheibenwischer, einen Betriebszustand der Leuchten, eine Fahrzeuggeschwindigkeit und eine Restmenge Benzin.
Die ADAS-Informationen umfassen Positionen und Größen anderer Fahrzeuge, die in der Peripherie des Fahrzeugs 1 vorhanden sind, und Relativgeschwindigkeiten zwischen anderen Fahrzeuge und dem Fahrzeug 1. Insbesondere umfassen die ADAS-Informationen Informationen über Positionen anderer Fahrzeuge und Straßen, die in der Peripherie des Fahrzeugs 1 vorhanden sind, die von einem Millimeterwellen-Radar, einem Laser-Radar, einer Kamera oder dergleichen, die im Fahrzeug 1 montiert sind, erfasst wurden.
Der Fahrzeuginnensensor 32 ist gestaltet, eine Umgebung eines Inneren des Fahrzeugs 1 zu messen. Insbesondere umfasst der Fahrzeuginnensensor 32 einen fahrzeuginternen Temperatur- und Feuchtesensor, der gestaltet ist, Temperaturen und Feuchte im Innern des Fahrzeugs 1 zu messen, und einen fahrzeuginternen Beleuchtungsstärke-Sensor, der gestaltet ist, die Beleuchtungsstärke im Innern des Fahrzeugs zu messen.
Der Fahrer-Überwachungssensor 33 ist gestaltet eine Eigenschafts-Menge des Fahrers zu messen. Insbesondere ist der Fahrer-Überwachungssensor 33 eine Kamera, die im Fahrzeug 1 montiert ist. Beispiele für die Eigenschafts-Menge eines Fahres umfassen zum Beispiel die individuelle Authentifizierung, eine Sichtlinie, ein Verhalten, eine Körperhaltung, Atmen, Herzschlag, Pulsschlag und Heiß- oder Kaltempfindung des Fahrers.
Der Fahrzeug-Umgebungszustand ist eine Kombination des äußeren Umgebung des Fahrzeugs, die vom Fahrzeugaußensensor 31 gemessen wird, der inneren Umgebung des Fahrzeugs, die vom Fahrzeuginnensensor 32 gemessen wird, und einer Eigenschafts-Menge eines Fahres, die vom Fahrer-Überwachungssensor 33 gemessen wird.
Die Steuerung 4 enthält eine Zentraleinheit (CPU), einen Nur-LeseSpeicher (ROM) und einen Direktzugriffsspeicher (RAM), der nicht dargestellt ist, und steuert die jeweiligen Komponenten, indem sie ein im ROM gespeichertes Programm in den RAM lädt und mit der CPU ausführt. Insbesondere ist in der Steuerung 4 die Geschichts-Speichereinheit 41, der Abschätzer 42 und die Einrichtungssteuerung 43 vorgesehen.
Die Geschichts-Speichereinheit 41 enthält Bedienungspunkte für jeweilige Teile von fahrzeugmontierten Einrichtungen 2 und Fahrzeug-Umgebungszustände während Bedienungen der jeweiligen Bedienungspunkte und speichert sie in einer Eins-zu-Eins-Übereinstimmung als persönliche Bedienungsgeschichte.
2 ist eine erklärende grafische Darstellung, die ein Beispiel der persönlichen Bedienungsgeschichte gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. 2 zeigt einen Auszug eines Teils der persönlichen Bedienungsgeschichte. Wie in 2 gezeigt, werden, wenn der Fahrer in dieser Reihenfolge „die Audio-Lautstärke erhöht“, „ein Fenster öffnet“ und „die Klimaanlage ausschaltet“, die Fahrzeug-Umgebungszustände mit den Zeiten der Bedienung der jeweiligen Bedienungspunkte gespeichert.
Der Abschätzer 42 schätzt einen Bedienungspunkt für einen Fahrzeug-Umgebungszustand an einem vorher festgelegten Zeitpunkt eines speziellen Fahrers. Wie hier verwendet, bedeutet der Begriff „spezieller Fahrer“ ein Fahrer, der das Fahrzeug 1 fährt. Ein Abschätzungsprozzess des Abschätzers 42 ist weiter unten beschrieben.
Die Einrichtungssteuerung 43 steuert die fahrrzeugmontierte Einrichtung 2 auf der Grundlage der vom Abschätzer 42 abgeschätzten Bedienungspunkte. Insbesondere wählt die Einrichtungssteuerung 43 einen Teil der fahrzeugmontierten Einrichtung 2, der dem abgeschätzten Bedienungspunkt entspricht, aus der Vielzahl von Teilen von fahrzeugmontierten Einrichtungen 2 und bewirkt, dass die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 den Bedienungspunkt ausführt. Zum Zeitpunkt dieser Steuerung wird der abgeschätzte Bedienungspunkt automatisch ausgeführt, auch wenn der Fahrer die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 nicht direkt bedient. Es ist zu beachten, dass die Einrichtungssteuerung 43 gestaltet sein kann, den Fahrer zu drängen, wie oben beschrieben zu bedienen, indem der abgeschätzte Bedienungspunkt ohne automatische Ausführung vom Benachrichtiger gemeldet wird.
Die Kommunikationseinheit 5 ist eine Kommunikationsschnittstelle, die mit einem drahtlosen lokalen Netz (LAN) verbunden ist und kann eine Kommunikation mit der Servervorrichtung 200 über ein Netzwerk durchführen. Insbesondere sendet die Kommunikationseinheit 5 die persönliche Bedienungsgeschichte an die Servervorrichtung 200 über das Netzwerk und empfängt ein Lernergebnis in der Servervorrichtung 200.
Die Servervorrichtung 200 ist nachstehend beschrieben.
Wie in 1 gezeigt, ist die Servervorrichtung 200 zum Beispiel ein Cloud-Server und umfasst die Kommunikationseinheit 201, die Erfassungseinheit 202 und die Lerneinheit 203.
Die Kommunikationseinheit 201 ist eine Kommunikationsschnittstelle, die mit einem drahtlosen LAN verbunden ist und kann eine Kommunikation mit dem Fahrzeug 1 über das Netzwerk durchführen. Insbesondere sendet die Kommunikationseinheit 201 das von der Lerneinheit 203 gelernte Lernergebnis an die Steuerung 4 des Fahrzeugs 1 über das Netzwerk und empfängt die persönliche Bedienungsgeschichte vom Fahrzeug 1.
Die Erfassungseinheit 202 erfasst die persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die von den jeweiligen Fahrzeugen 1 über das Netzwerk empfangen werden. Insbesondere ist die Erfassungseinheit 202 eine Speichereinheit, wie etwa eine FestplattenVorrichtung oder ein Halbleiterlaufwerk (SSD), und speichert die erfassten persönlichen Geschichten der entsprechenden Vielzahl von Fahrern.
In der Lerneinheit 203 ist eine CPU, ein ROM und ein RAM vorgesehen, der nicht dargestellt ist, und sie führt das Lernen (maschinelles Lernen) auf der Grundlage der persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern von der Erfassungseinheit 202 durch, indem sie das im ROM gespeicherte Programm in den RAM lädt und mit der CPU ausführt. Auf der Grundlage des Lernergebnisses ist der Abschätzer 42 in der Lage, den Bedienungspunkt des Fahrers an dem aktuelen Zeitpunkt abzuschätzen. Ein Fall der Verwendung eines Fahrermodells wird als ein Beispiel des Lernens beschrieben. In der folgenden Beschreibung sind der Fahrzeug-Umgebungszustand und der Bedienungspunkt vereinfacht, damit die Beschreibung einfach zu verstehen ist.
Das Fahrermodell ist auf eine Weise erstellt, dass Tendenzen der Bedienungspunkte, die von einem Fahrer für fahrzeugmontierte Einrichtungen 2 auszuführen sind, auf der Grundlage von Informationen modelliert sind, die zur Häufigkeit jedes Bedienungspunktes zugehörig sind. Das Fahrermodell erhält man, indem man die persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern vereinigt, und wird aus den vereinigten persönlichen Bedienungsgeschichten erstellt. Insbesondere modelliert die Lerneinheit 203 die persönliche Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die von der Erfassungseinheit 202 erfasst wurden, und erzeugt ein Fahrermodell, das eine Beziehung zwischen Bedienungspunkten mindestens eines Teils der Vielzahl von Fahrern, die von der Erfassungseinheit 202 erfasst werden, und den Fahrzeug-Umgebungszuständen als ein Lernergebnis anzeigt.
3 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel der persönlichen Bedienungsgeschichte gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. 3 zeigt, dass in einem Fall, in dem die aktuelle Position des Fahrzeugs 1 „35 Grad Breite, 135 Grad Länge“ ist, der Fahrer x die Kandidaten von Bedienungspunkten „Audio-Lautstärke erhöhen“, „ein Fenster öffnen“, „die Klimaanlage ausschalten“ dreimal, einmal, bzw. fünfmal als Fahrzeug-Umgebungszustand auswählt. 3 zeigt auch, dass in einem Fall, in dem die aktuelle Position des Fahrzeugs 1 „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ ist, der Fahrer x die Kandidaten von Bedienungspunkten „Audio-Lautstärke erhöhen“, „ein Fenster öffnen“, „die Klimaanlage ausschalten“ zweimal, zweimal, bzw. einmal als Fahrzeug-Umgebungszustand auswählt. Das Gleiche gilt für Fahrer y.
Das Fahrermodell ist in einen Cluster-Typ, der durch Gruppenbildung persönlicher Bedienungsgeschichten einer Vielzahl von Fahrern erstellt wird, und einen individuall angepassten Typ klassifiziert, bei dem ein Fahrermodell eines speziellen Fahrers (zum Beispiel Fahrer x) aus einer Vielzahl persönlicher Bedienungsgeschichten, ähnlich wie die persönliche Bedienungsgeschichte von Fahrer x, erstellt wird.
Zuerst wird der Cluster-Typ beschrieben. Das Fahrermodell vom Cluster-Typ wird auf eine Weise erstellt, dass persönliche Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die in 3 gezeigt sind, im Voraus vereinigt werden. Dann wird eine Vielzahl von Fahrern, die einen hohen Ähnlichkeitsgrad zwischen den persönlichen Bedienungsgeschichten aufweisen, das heißt eine Vielzahl von Fahrern, die eine ähnliche Bedienungstendenz aufweisen, gruppiert, um ein Fahrermodell zu erstellen.
4 ist eine grafische Darstellung, die ein Verfahren zum Aufbau eines Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. 4 zeigt die persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer a bis f in Tabellenform. 4 zeigt, dass aus den persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer a bis f Modell A auf der Grundlage der persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer a bis c erstellt wird, und Modell B auf der Grundlage der persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer d bis f erstellt wird.
Der Ähnlichkeitsgrad zwischen persönlichen Bedienungsgeschichten kann erhalten werden, so dass: zum Beispiel Häufigkeiten (numerische Werte) in den persönlichen Bedienungsgeschichten von Fahrer a und Fahrer b als Häufigkeitsverteilungen behandelt werden; ein Korrelationswert in der entsprechenden Häufigkeitsverteilung berechnet wird; und der berechnete Korrelationswert als Ähnlichkeitsgrad festgesetzt wird. In diesem Fall werden, wenn der aus den persönlichen Bedienungsgeschichten von Fahrer a und Fahrer b berechnete Korrelationswert größer ist als zum Beispiel ein vorher festgelegter Wert, die persönlichen Bedienungsgeschichten von Fahrer a und Fahrer b in einer einzigen Gruppe gruppiert.
Es ist zu beachten, dass die Berechnung des Ähnlichkeitsgrades nicht darauf beschränkt ist. Zum Beispiel kann der Ähnlichkeitsgrad auf der Grundlage der gleichen Anzahl des Verhaltens mit der größten Häufigkeit in der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer a und der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer b berechnet werden.
Dann wird das Fahrermodell vom Cluster-Typ zum Beispiel erstellt, indem der Mittelwert der Häufigkeiten des jeweiligen Verhaltens in den persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer in jeder Gruppe berechnet wird.
5 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel des aufgebauten Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. Die mittlere Häufigkeit der persönlichen Bedienungsgeschichten in jeder Gruppe wird abgeleitet, indem der Mittelwert der Häufigkeiten des jeweiligen Verhaltens in den persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer in jeder in 5 gezeigten Gruppe berechnet wird. Auf diese Weise wird das Fahrermodell vom Cluster-Typ unter Verwendung der mittleren Häufigkeit des Verhaltens für die für jeden Fahrzeug-Umgebungszustand bestimmten Bedienungspunkte erstellt.
Es ist zu beachten, dass das Fahrermodell nur unter Verwendung des Bedienungspunktes erstellt werden kann, der die größte Häufigkeit unter den berechneten mittleren Häufigkeiten aufweist. 6 ist eine grafische Darstellung, die ein anderes Beispiel des aufgebauten Fahrermodells vom Cluster-Typ gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. Wie in 6 gezeigt, wird der häufigste Bedienungspunkt für jeden Fahrzeug-Umgebungszustand ausgewählt, und das Fahrermodell wird unter Verwendung des ausgewählten Bedienungspunktes erstellt.
Nun wird anhand von Beispielen ein Verfahren zur Verwendung des erstellten Fahrermodells vom Cluster-Typ beschrieben.
Das in 5 gezeigte Fahrermodell wird im Voraus in der Erfassungseinheit 202 der Servervorrichtung 200 gespeichert. Die Lerneinheit 203 berechnet den Ähnlichkeitsgrad zwischen der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer y und der persönlichen Bedienungsgeschichte von jedem Modell im Fahrermodell, um festzustellen, welches Modell das für Fahrer y am besten geeignete ist. Zum Beispiel bestimmt bezüglich der in 3 gezeigten persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer y und des in 5 gezeigten Fahrermodells die Lerneinheit 203, dass Modell B das für Fahrer y am besten geeignete ist. Dann sendet die Lerneinheit 203 über die Netzwerk-Kommunikationseinheit 201 das Modell B als Lernergebnis an den Abschätzer 42 von Fahrzeug 1. Der Abschätzer 42 schätzt einen Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers y an einem vorher festgelegten Zeitpunkt auf der Grundlage des Modells B. Insbesondere wenn die Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes den vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet, wird der Bedienungspunkt nicht verwendet. Mit anderen Worten werden nur Bedienungspunkte verwendet, bei denen abgeschätzt wird, dass sie Häufigkeiten aufweisen, die den vorher festgelegten Schwellwert überschreiten. Zum Beispiel wird angenommen, dass der vorher festgelegte Schwellwert „4“ ist. In dem Fall von Modell A wird der Bedienungspunkt „die Klimaanlage ausschalten“ in dem Fahrzeug-Umgebungszustand von „35 Grad Breite, 135 Grad Länge“ verwendet, und der Bedienungspunkt „die Klimaanlage ausschalten“ wird in dem Fahrzeug-Umgebungszustand „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ verwendet. In dem Fall von Modell B wird der Bedienungspunkt „Audio-Lautstärke erhöhen“ in dem Fahrzeug-Umgebungszustand von „35 Grad Breite, 135 Grad Länge“ verwendet, und der Bedienungspunkt „Audio-Lautstärke erhöhen“ wird in dem Fahrzeug-Umgebungszustand „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ verwendet. Hier wird die Häufigkeit als ein Kriterium verwendet, aber eine Häufigkeit des Auftretens kann als das Kriterium verwendet werden.
Zum Beispiel kann, wie in 3 gezeigt, sogar wenn die Häufigkeit des Bedienungspunktes im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ in der persönlichen Bedienungsgeschichte des Fahrers y „0“ ist, das heißt, wenn Fahrer y niemals die Bedienungspunkte „Audio-Lautstärke erhöhen“ und „ein Fenster öffnen“ im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ gewählt hat, der Abschätzer 42 „Audio-Lautstärke erhöhen“ als aktuellen Bedienungspunkt im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ auf der Grundlage von Modell B, wie in 5 gezeigt, abschätzen.
Als Nächstes ist der individuell angepasste Typ beschrieben. Das Fahrermodell vom individuell angepassten Typ wird auf eine Weise erstellt, dass persönliche Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die in 3 gezeigt sind, im Voraus vereinigt werden, wie in dem Verfahren zum Erstellen des Cluster-Typs. Der individuell angepasste Typ unterscheidet sich vom Cluster-Typ darin, dass das Fahrermodell für jeden Fahrer erstellt wird. Nachstehend wird ein Beispiel zur Konstruktion des Fahrermodells für den Fahrer y beschrieben.
Zuerst werden persönliche Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die einen hohen Ähnlichkeitsgrad mit der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer y aufweisen, aus den vereinigten persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern extrahiert. Dann wird das Fahrermodell für Fahrer y aus den extrahierten persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern erstellt.
7 ist eine grafische Darstellung, die ein Verfahren zum Aufbau eines individuell angepassten Fahrermodells gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. Wie 4 zeigt 7 die persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer a bis f in Tabellenform. 7 zeigt auch, dass das Fahrermodell für Fahrer y aus den persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer c bis e, die einen hohen Ähnlichkeitsgrad mit der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer y aufweisen, wie in 3 gezeigt, erstellt wird.
Das Fahrermodell vom individuell angepassten Typ wird erstellt, indem der Mittelwert der Häufigkeiten in den extrahierten persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer berechnet wird.
8 ist eine grafische Darstellung, die ein Beispiel des aufgebauten individuell angepassten Fahrermodells gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. In der persönlichen Bedienungsgeschichte von Fahrer y, die in 3 dargestellt ist, und den persönlichen Bedienungsgeschichten der Fahrer c bis e, die in 7 dargestellt sind, wird die mittlere Häufigkeit jedes Bedienungspunktes für jeden Fahrzeug-Umgebungszustand abgeleitet. Auf diese Weise wird das Fahrermodell vom individuell angepassten Typ für den Fahrer y unter Verwendung der mittleren Häufigkeit des Bedienungspunktes, der jedem Fahrzeug-Umgebungszustand entspricht, erstellt.
Nun wird anhand von Beispielen ein Verfahren zur Verwendung des erstellten Fahrermodells vom individuell angepassten Typ beschrieben.
Das in 8 gezeigte Fahrermodell von Fahrer y wird im Voraus in der Erfassungseinheit 202 der Servervorrichtung 200 gespeichert. Die Lerneinheit 203 bestimmt, dass ein Bedienungspunkt mit der größten Häufigkeit der am besten geeignete Bedienungspunkt für den Fahrer y in jedem Fahrzeug-Umgebungszustand des Fahrermodells von Fahrer y ist.
Auf diese Weise kann der Bedienungspunkt, der für den Fahrer besser geeignet ist, abgeschätzt werden, indem das Fahrermodell für jeden Fahrer aus den persönlichen Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern erstellt wird.
Zum Beispiel kann, wie in 3 gezeigt, sogar wenn die Häufigkeit des Bedienungspunktes im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ in der persönlichen Bedienungsgeschichte des Fahrers y „0“ ist, das heißt, wenn Fahrer y niemals die Bedienungspunkte „Audio-Lautstärke erhöhen“ und „ein Fenster öffnen“ im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ gewählt hat, der Abschätzer 42 „Klimaanlage ausschalten“ als aktuellen Bedienungspunkt im Fahrzeug-Umgebungszustand von „40 Grad Breite, 135 Grad Länge“ auf der Grundlage des Modells von Fahrer y, wie in 8 gezeigt, abschätzen.
Das oben beschriebene Fahrermodell ist auf eine Weise erstellt, dass die Bedienungspunkt-Tendenz eines Fahrers für jeden Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage von Informationen modelliert wird, die die Häufigkeit der Auswahl jedes Bedienungspunktes zugehörig sind. Jedoch ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt. Zum Beispiel kann das Fahrermodell auf der Grundlage einer persönlichen Bedienungsgeschichte erstellt sein, in der ein Umgebungsparameter, der einen Fahrzeug-Umgebungszustand (d.h. eine Situation) in der Vergangenheit anzeigt, und der Bedienungspunkt, den der Fahrer aktuell gewählt hat, im Fahrzeug-Umgebungszustand miteinander verbunden sind. Wenn der Umgebungsparameter in das Fahrermodell aufgenommen wird, können Optionen bestimmt werden, ohne die Prozedur für eine individuelle Durchführung der Messung und Benennung des Fahrzeug-Umgebungszustandes zu durchlaufen und das Benennungsergebnis in das Fahrermodell einzugeben (zu speichern).
Der Aufbau des Fahrermodells wurde so weit mit vereinfachten Fahrzeug-Umgebungszuständen und dem Bedienungspunkt beschrieben. Für ein komplizierteres Beispiel kann, wenn der Parameter ein kontinuierlicher Wert ist, die Tabelle in 3 nicht erzeugt werden. In einem solchen Fall wird das Fahrermodell durch Lernen erstellt, wobei der Fahrzeug-Umgebungszustand als Eingabewert verwendet wird und Bedienungspunkte als Ausgabewerte verwendet werden.
Insbesondere im Fall des Cluster-Typs können die Fahrer in eine Vielzahl von Clustern klassifiziert sein, wobei ein Modell mit gemischter Verteilung verwendet wird. Mit anderen Worten kann eine Vielzahl von Fahrern in mehrere Cluster klassifiziert sein, indem Fahrer, welche dieselbe Datenverteilung aufweisen, in denselben Cluster und die Vielzahl von Fahrern, die unterschiedliche Datenverteilungen aufweisen, in unterschiedliche Cluster klassifiziert werden. Ferner entspricht ein Lernmodell jedes Clusters jedem Fahrermodell. Wenn für ein bestimmtes Fahrzeug eine Abschätzung durchgeführt wird, wird eine persönliche Bedienungsgeschichte jedes Fahrermodells jedes Clusters für einen Ziel-Fahrer vereinigt, und der am nächsten liegende Cluster wird ausgewählt, das Fahrermodell zu bestimmen. Im Fall des individuell angepassten Typs werden eine Vielzahl von Punkten repräsentativer Daten für jeden Fahrer erstellt und gespeichert. Wenn eine Abschätzung für ein bestimmtes Fahrzeug vorgenommen wird, werden Fahrer, die eine hohe Korrelation mit dem Ziel-Fahrer aufweisen, extrahiert, um eine Gruppe zu erzeugen. Das Lernen wird mit den persönlichen Bedienungsgeschichten der in dieser Gruppe enthaltenen Fahrer durchgeführt, und es wird ein Fahrermodell erzeugt. Das zu diesem Zeitpunkt durchgeführte Lernen kann ein beliebiges aus Random Forest, Gradient Boosting und Support Vector Machine (SVM) sein.
Das erhaltene Fahrermodell ist ein Lernmodell, bei dem der Fahrzeug-Umgebungszustand als Eingabewert und jeder Bedienungspunkt als Ausgabewert verwendet wird. Daher kann durch Eingabe des Fahrzeug-Umgebungszustands, der von einem Sensor oder dergleichen zum Zeitpunkt der Abschätzung erfasst wird, eine Wahrscheinlichkeit für jeden Bedienungspunkt ausgegeben werden. Diese Bedienung wird dauernd oder in Abständen durchgeführt, und die Bedienung kann abgeschätzt werden, wenn die Wahrscheinlichkeit den Schwellwert überschreitet.
Das erhaltene Abschätzungsergebnis kann über eine Ton- oder Anzeigevorrichtung empfohlen werden, wie etwa „Lautstärke erhöhen?“. Der Fahrer kann die Bedienung durch Schall durchführen, indem er „Ja oder Nein“ antwortet, oder durch einen Schalter am Lenkrad.
Wenn zu diesem Zeitpunkt das Ergebnis Nein ist, kann das Ergebnis erneut gelernt werden, um die Genauigkeit zu erhöhen.
Als Nächstes werden andere Beispiele des Fahrzeug-Umgebungszustands und Beispiele von Bedienungspunkten, die durch den Fahrzeug-Umgebungszustand abgeschätzt werden können, beschrieben.
9 ist ein Diagramm, das eine Beziehung zwischen der Messngs-Information, dem Abschätzungsinhalt und dem Ausführungsinhalt gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt.
Wie hier verwendet, bedeutet der Begriff „Messungs-Information“ Informationspunkte, die von dem Detektor 3 zu messen sind. Die Messungs-Information umfasst „Zeitinformation“, „Positionsinformation“, „Fahrzeuggeschwindigkeit“, „Restmenge Benzin“, „Anzeigeeinrichtungs-Beleuchtungszustand“, „Úmfang der Betätigung des Gaspedals“, „Umfang der Betätigung der Bremse“, „Umfang der Betätigung des Lenkrads“, „Information über Hindernisse in der Peripherie“, „Regensenor-Information“, „Scheibenwischer-Information“, Beleuchtungsstärkemesser-Information", „Licht-Information“, Temperatursensor-Information", „Klimaanlagen-Information“, Audio-Information", „Navigations-Information“, „Sichtlinien-Information“, „Handposition“ und „Pulsschlag“. „Sichtlinien-Information“, „Handposition“ und „Pulsschlag“ sind Eigenschaften des Fahrers, die vom Fahrer-Überwachungssensor 33 gemessen werden.
Die Abschätzungsinhalte sind Punkte, die auf der Grundlage der Messungs-Information abgeschätzt werden können. Die Abschätzungsinhalte umfassen „Abschätzung von Wohnort, Arbeitsort und Schule“, „Abschätzung von Zeit für das Pendeln zur Arbeit oder zur Schule oder Fahrzeit“, „Abschätzung von Tankzeit“, „Abschätzung der bevorzugten Tankstelle“, „Abschätzung des Radioprogramms“, „Abschätzung der Audio-Lautstärke“, „Abschätzung der Klimaanlagen-Temperatureinstellung“, „Abschätzung der Klimaanlagen-Luftmengeneinstellung“, „Abschätzung der Klimaanlagen-Betriebsarteneinstellung“, „Abschätzung der Scheibenwischer-Betätigungszeit“, „Abschätzung der Scheibenwischer-Einstellung“ und „Abschätzung der Beleuchtungszeit“.
Die Ausführungsinhalte sind Punkte, die auf der Grundlage des Abschätzungsinhalts vom Fahrzeug 1 auszuführen sind. Die Ausführungsinhalte umfassen „automatisches Umschalten auf ein Radioprogramm, das während des Pendelns zu hören ist“, „Empfehlung einer Routenänderung zum Pendeln oder zur Heimfahrt“, „Empfehlung der Tankzeit (Auswärts-Fahrt, Rückfahrt oder Wochenende)“, automatische Einstellung der Luftkühlung für Fahrten im Sommer", „automatische Einstellung der Lufterwärmung für Fahrten im Winter“, automatischer Betrieb der Scheibenwischer" und „automatische Beleuchtung“.
Pfeile in 9 zeigen die Beziehungen zwischen den jeweiligen Punkten. Insbesondere sind Punkte der Messungs-Information, die zum Abschätzen der Abschätzungsinhalte erforderlich sind, mit Pfeilen verbunden. Die Abschätzungsinhalte, die zur Bestimmung der Ausführungsinhalte erforderlich sind, sind mit Pfeilen verbunden. Zum Beispiel werden zur Bestimmung des Abschätzungsinhaltes „automatisches Umschalten auf ein Radioprogramm, das während des Pendelns zu hören ist“ Abschätzungsinhalte von „Abschätzung von Wohnort, Arbeitsort und Schule“ und „Abschätzung des Radioprogramms“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung von Wohnort, Arbeitsort und Schule“ werden „Zeitinformation“ und „Positionsinformation“ benutzt, zur Abschätzung von „Abschätzung des Radioprogramms“ werden „Zeitinformation“ und „Audio-Information“ benutzt. Für jede Abschätzung wird ein für die Abschätzung geeignetes Fahrermodell erstellt. Daher ermöglicht das Fahrermodell die Abschätzung eines Radioprogramms, die Bedienungstendenzen anderer Fahrer widerspiegelt, die der Bedienungstendenz des Fahrers (Benutzers), der Fahrzeug 1 fährt, ähnlich sind, aber nicht die Auswahl eines Radioprogramms, das mit einer Präferenz des Benutzers übereinstimmt. Mit anderen Worten wird das zum Benutzer passende Radioprogramm abhängig vom Fahrzeug-Umgebungszustand automatisch eingeschaltet, obwohl der Benutzer dies nicht beabsichtigt.
Zur Abschätzung der Ausführungsinhalte von „Empfehlung der Tankzeit“ werden Abschätzungsinhalte von „Abschätzung von Wohnort, Arbeitsort und Schule“, „Abschätzung von Tankzeit“ und „Abschätzung der bevorzugten Tankstelle“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung von Wohnort, Arbeitsort und Schule“ werden „Zeitinformation“ und „Positionsinformation“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung von Tankzeit“ werden „Zeitinformation“ und „Restmenge Benzin“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung der bevorzugten Tankstelle“ werden „Zeitinformation“, „Positionsinformation“ und „Restmenge Benzin“ benutzt. Für die Abschätzung dieser Punkte werden die für die Abschätzung geeigneten Fahrermodelle erstellt. Daher kann die Tankzeit abgeschätzt werden, indem nicht nur die Tendenz der Tankzeiten des Benutzers, sondern auch die Tendenzen der Tankzeiten anderer Fahrer widergespiegelt werden. Mit anderen Worten wird der Benutzer über Tanken an der Tankstelle, die mit seiner Präferenz übereinstimmt, benachrichtigt, sogar wenn er in einer unbekannten Gegend fährt.
Zur Abschätzung der Ausführungsinhalte von „automatische Einstellung der Klimaanlage“ werden Abschätzungsinhalte von „Abschätzung der Klimaanlagen-Temperatureinstellung“, „Abschätzung der Klimaanlagen-Luftmengeneinstellung“ und „Abschätzung der Klimaanlagen-Betriebsarteneinstellung“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung der Klimaanlagen-Temperatureinstellung“ werden „Temperatursensor-Information“ und „Klimaanlagen-Information“ benutzt. Zur Abschätzung von „Abschätzung der Klimaanlagen-Luftmengeneinstellung“ wird „Klimaanlagen-Information“ benutzt. Zur „Abschätzung der Klimaanlagen-Betriebsarteneinstellung“ wird „Klimaanlagen-Information“ benutzt. Für die Abschätzung dieser Punkte werden die für die Abschätzung geeigneten Fahrermodelle erstellt. Daher kann die Klimaanlagen-Einstellung abgeschätzt werden, indem nicht nur die Bedienungstendenz der Benutzer, sondern auch die Bedienungstendenzen der Klimaanlagen anderer Fahrer widergespiegelt werden. Es ist zu beachten, dass zusätzlich zu der oben beschriebenen Einstellung eine feinere Abschätzung ermöglicht wird, indem man „Zeitinformation“, „Positionsinformation“, „Sichtlinien-Information“, „Handposition“ und „Pulsschlag“ benutzt.
Weitere Ausführungsinhalte, die durch Abschätzung ausgeführt werden können, werden beschrieben.
Zum Beispiel kann, wenn die Audio-Lautstärke auf der Grundlage der Lautstärke der Geräusche in der Peripherie, der Fahrzeuggeschwindigkeit, der Fensterstellung und der Klimaanlagen-Luftmengeneinstellung abgeschätzt wird, die Lautstärke unter Berücksichtigung der Geräusche während der Fahrt eingestellt werden.
Wenn die Audio-Lautstärke auf der Grundlage des wiedergegebenen Inhaltes, der von der Audiovorrichtung wiedergegeben wird, abgeschätzt wird, kann die Lautstärke für jeden wiedergegebenen Inhaltstyp eingestellt werden.
Wenn der Bedienungspunkt für das Fahrzeug-Navigationssystem 22 auf der Grundlage der Eigenschaften des Fahrers abgeschätzt wird, kann der Inhalt der Benachrichtigung des Fahrzeug-Navigationssystems 22 in Verbindung mit einer Körperhaltung des Fahrers gesteuert werden. Insbesondere werden Bildschirmrollen mit der Bewegung der Sichtlinie des Fahrers oder Tonausgabe einer aktuellen Position oder des Straßenzustands ermöglicht.
Außerdem kann, wenn eine Spiegelbedienung auf der Grundlage der ADAS-Information, der Positionsinformation, der Fahrzeuggeschwindigkeit und einer Getriebeposition angenommen wird, die Orientierung von Spiegeln auf der Grundlage des Fahrzustandes des Fahrzeugs 1 gesteuert werden. Insbesondere kann eine Neigung von Spiegeln gesteuert werden, wenn Fahrzeug 1 rückwärts fährt.
Wenn die Auswahl des wiedergegebenen Inhalts auf der Grundlage des Umfangs der Betätigung des Gaspedals, des Umfangs der Betätigung der Bremse und des Umfangs der Betätigung des Lenkrads abgeschätzt wird, kann der wiedergegebene Inhalt abhängig von der Beschleunigung oder Abbremsung und einer Lenkgeschwindigkeit des Fahrzeugs 1 gesteuert werden.
Wenn eine Fensterbedienung auf der Grundlage der Positionsinformation abgeschätzt wird, kann die Fensterbedienung in Verbindung mit der Positionsinformation gesteuert werden. Insbesondere kann die Steuerung durchgeführt werden, um ein Fenster automatisch zu öffnen, wenn die Positionsinformation in der Nähe eines Parkscheinautomaten an einem Parkplatz, den der Benutzer oft benutzt, gemessen wird.
Mit Bezug auf ein Flussdiagramm in 10 wird ein Informationsabschätzungsverfahren gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform beschrieben. 10 ist ein Flussdiagramm, das einen Fluss des Informationsabschätzungsverfahrens gemäß der ersten beispielhaften Ausführungsform darstellt. In Fahrzeug 1 und in der Servervorrichtung 200 wird das Informationsabschätzungsverfahren auf der Grundlage von Programmen durchgeführt, die jeweils im Fahrzeug 1 und in der Servervorrichtung 200 gespeichert sind. Wenn das Programm ausgeführt wird, sendet die Steuerung 4 des Fahrzeugs 1 konstant die persönliche Bedienungsgeschichte des Fahrers von der Kommunikationsvorrichtung 5 über ein Netzwerk zur Servervorrichtung 200. In der Servervorrichtung 200 werden die persönlichen Bedienungsgeschichten von einer Vielzahl von Fahrzeugen 1 über das Netzwerk gesendet, wodurch die Erfassungseinheit 202 die persönliche Bedienungsgeschichte jedes der Vielzahl von Fahrern erfasst (Schritt S1).
Als Nächstes lernt die Lerneinheit 203 Bedienungspunkte und den Fahrzeug-Umgebungszustand in jeder der persönlichen Bedienungsgeschichten, die für die Vielzahl von Fahrern in Verbindung zueinander erfasst wurden, und sendet das Lernergebnis an den Abschätzer 42 jedes Fahrzeugs 1 (Schritt S2).
Der Abschätzer 42 schätzt einen Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt auf der Grundlage des Lernergebnisses, das von der Lerneinheit 203 gelernt wurde (Schritt S3).
Nach der Abschätzung meldet die Einrichtungssteuerung 43 den vom Abschätzer 42 abgeschätzten Bedienungspunkt oder führt ihn aus. Insbesondere wählt die Einrichtungssteuerung 43 einen Teil der fahrzeugmontierten Einrichtung 2, der dem abgeschätzten Bedienungspunkt entspricht, aus der Vielzahl von Teilen von fahrzeugmontierten Einrichtungen 2 und bewirkt, dass die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 den Bedienungspunkt ausführt (Schritt S4). Folglich wird der abgeschätzte Bedienungspunkt automatisch ausgeführt. Die Einrichtungssteuerung 43 drängt den Fahrer, wie oben beschrieben zu bedienen, indem der abgeschätzte Bedienungspunkt vom Benachrichtiger gemeldet wird. Eine Ausführung nur eines aus automatischer Bedienung und Benachrichtigung ist auch anwendbar.
Wie oben beschrieben, umfasst das Informationsabschätzungssystem 100 gemäß der vorliegenden beispielhaften Ausführungsform die Erfassungseinheit 202, die gestaltet ist, einen Bedienungspunkt für die fahrzeugmontierte Einrichtung 2, die im Fahrzeug 1 montiert ist, und den Fahrzeug-Umgebungszustand zu erfassen, der mindestens eins aus dem Peripherie-Zustand des Fahrzeugs 1 und dem Fahrzustand des Fahrzeugs ist, wenn der Bedienungspunkt für jeden aus der Vielzahl von Fahrern ausgeführt wird, die Lerneinheit 203, die gestaltet ist, den Bedienungspunkt und den Fahrzeug-Umgebungszustand jedes aus der Vielzahl von Fahrern, der von der Erfassungseinheit 202 in Verbindung miteinander erfasst wurde, zu lernen, und den Abschätzer 42, der gestaltet ist, den Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand an dem vorher festgelegten Zeitpunkt des speziellen Fahrers auf der Grundlage des von der Lerneinheit 203 gelernten Lernergebnisses abzuschätzen.
Ein Informationsabschätzungsverahren gemäß der vorliegenden beispielhaften Ausführungsform umfasst das Erfassen eines Bedienungspunktes für die fahrzeugmontierte Einrichtung 2, die im Fahrzeug 1 montiert ist, und des Fahrzeug-Umgebungszustands, der mindestens eins aus dem Zustand des Fahrzeugs 1 und dem Fahrzustand des Fahrzeugs ist, wenn der Bedienungspunkt für jeden aus der Vielzahl von Fahrern ausgeführt wird, Lernen des Bedienungspunktes und des Fahrzeug-Umgebungszustands jedes aus der Vielzahl von Fahrern, der in Verbindung miteinander erfasst wurde, und Abschätzen des Bedienungspunktes für den Fahrzeug-Umgebungszustand an dem vorher festgelegten Zeitpunkt des speziellen Fahrers auf der Grundlage des Lernergebnisses.
Ein Programm gemäß der vorliegenden beispielhaften Ausführungsform bewirkt, dass ein Computer Folgendes ausführt: Erfassen eines Bedienungspunktes für die fahrzeugmontierte Einrichtung 2, die im Fahrzeug 1 montiert ist, und des Fahrzeug-Umgebungszustands, der mindestens eins aus dem Zustand des Fahrzeugs und dem Fahrzustand des Fahrzeugs ist, wenn der Bedienungspunkt für jeden aus der Vielzahl von Fahrern ausgeführt wird, Lernen des Bedienungspunktes und des Fahrzeug-Umgebungszustands jedes aus der Vielzahl von Fahrern, der in Verbindung miteinander erfasst wurde, und Abschätzen des Bedienungspunktes für den Fahrzeug-Umgebungszustand an dem vorher festgelegten Zeitpunkt des speziellen Fahrers auf der Grundlage des Lernergebnisses.
In dieser Gestaltung, da die Lerneinheit 203 den Bedienungspunkt und den Fahrzeug-Umgebungszustand für jeden aus der Vielzahl von Fahrern lernt, die in Verbindung mit jedem anderen von der Erfassungseinheit 202 erfasst werden, ist ein Lernen möglich, das nicht nur den Bedienungspunkt des speziellen Fahrers berücksichtigt, sondern auch die Bedienungspunkte anderer Fahrer. Auf der Grundlage des Lernergebnisses schätzt dann der Abschätzer 42 den Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt. Folglich können die Tendenz des speziellen Fahrers bezüglich der Bedienung und Tendenzen anderer Fahrer bezüglich der Bedienung widergespiegelt werden, um den Bedienungspunkt des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt abzuschätzen. Daher kann die Bedienung bezüglich der fahrzeugmontierten Einrichtung 2, die für den Status des Fahrers geeignet ist, abgeschätzt werden, ohne die Gesichtslinie des Fahrers zu benutzen.
Im Informationsabschätzungssystem 100 ist ferner der Detektor 3 vorgesehen, der gestaltet ist, den Fahrzeug-Umgebungszustand an dem vorher festgelegten Zeitpunkt zu messen. Die Erfassungseinheit 202 erfasst die persönliche Bedienungsgeschichte, in welcher der Bedienungspunkt und der Fahrzeug-Umgebungszustand in einer Eins-zu-Eins-Übereinstimmung für jeden aus der Vielzahl von Fahrern sind. Die Lerneinheit 203 modelliert die persönliche Bedienungsgeschichten der Vielzahl von Fahrern, die von der Erfassungseinheit 202 erfasst wurden, und erzeugt ein Fahrermodell, das eine Beziehung zwischen Bedienungspunkten mindestens eines Teils der Vielzahl von Fahrern und den Fahrzeug-Umgebungszuständen als ein Lernergebnis anzeigt. In dem von der Lerneinheit 203 erstellten Fahrermodell bestimmt der Abschätzer 42 den Bedienungspunkt, der zu dem Fahrzeug-Umgebungszustand gehört, der vom Detektor 3 als der Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt erkannt wurde.
In dieser Gestaltung kann der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers zum vorher festgelegten Zeitpunkt unter Verwendung des FahrerModells abgeschätzt werden. Daher kann sogar, wenn die verfügbare persönliche Bedienungsgeschichte des speziellen Fahrers nicht für eine Abschätzung des Bedienungspunktes ausreicht, der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt abgeschätzt werden.
Außerdem verwendet, wenn die Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes den vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet, der Abschätzer 42 den Bedienungspunkt nicht.
In dieser Gestaltung, wenn die Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes den vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet, verwendet der Abschätzer 42 den Bedienungspunkt nicht. Mit anderen Worten verwendet der Abschätzer den Bedienungspunkt, wenn die Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes den vorher festgelegten Schwellwert überschreitet, und verwendet somit den Bedienungspunkt, bei dem sich die Tendenzen der Vielzahl von Fahrern abzeichnen.
Das Informationsabschätzungssystem 100 enthält einen Benachrichtiger (Fahrzeug-Navigationssystem 22), der gestaltet ist, den Bedienungspunkt, der vom Abschätzer 42 abgeschätzt wird, zu melden.
In dieser Gestaltung wird der abgeschätzte Bedienungspunkt vom Benachrichtiger gemeldet, und somit kann der Fahrer herausfinden, welcher Bedienungspunkt im Voraus ausgeführt wird. Sogar wenn der Bedienungspunkt nicht automatisch ausgeführt wird, kann der Fahrer aufgefordert werden, eine empfohlene Bedienung durch das Melden des Bedienungspunktes auszuführen.
Im Informationsabschätzungssystem 100 ist auch eine Einrichtungssteuerung 43 vorgesehen, die gestaltet ist, die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 auf der Grundlage eines vom Abschätzer 42 abgeschätzten Bedienungspunktes zu steuern.
In dieser Gestaltung kann, da die Einrichtungssteuerung 43 die fahrzeugmontierte Einrichtung 2 auf der Grundlage des vom Abschätzer 42 abgeschätzten Bedienungspunktes steuert, der abgeschätzte Bedienungspunkt automatisch ausgeführt werden.
(Zweite beispielhafte Ausführungsform)
In der ersten beispielhaften Ausführungsform wird zur Beschreibung des Lernens ein Fall erläutert, in dem der Fahrer-Überwacher konstruiert wird. In einer zweiten beispielhaften Ausführungsform wird ein Fall der Verwendung eines neuronalen Netzes zum Lernen beschrieben. Teile, die denjenigen in der ersten beispielhaften Ausführungsform ähnlich sind, sind mit den gleichen Bezugszeichen bezeichnet, und ihre Beschreibung kann ausgelassen sein.
11 ist ein Blockdiagramm, das einen Aufbau eines hauptsächlichen Teils eines Informationsabschätzungssystems 100A gemäß der zweiten beispielhaften Ausführungsform darstellt. Das Informationsabschätzungssystem 100A gemäß der zweiten beispielhaften Ausführungsform ist grundsätzlich äquivalent zu dem Informationsabschätzungssystem 100 der ersten beispielhaften Ausführungsform, unterscheidet sich aber dahingehend von dem Informationsabschätzungssystem 100 der ersten beispielhaften Ausführungsform, dass der Abschätzer aus der Steuerung 4a des Fahrzeugs 1A entfernt ist, dass der Abschätzer 242 in der Servervorrichtung 200A vorgesehen ist, und dass eine Gestaltung der Lerneinheit 203A unterschiedlich ist. Mit anderen Worten ist das Informationsabschätzungssystem 100A gemäß der zweiten beispielhaften Ausführungsform gestaltet, die Prozedur bis zur Abschätzung durch die Servervorrichtung 200A durchzuführen und das Ergebnis der Abschätzung zum Fahrzeug 1A zu senden.
Die Lerneinheit 203A der Servervorrichtung 200A umfasst die erste Lerneinheit 2031 und die zweite Lerneinheit 2032. Die erste Lerneinheit 2031 sorgt dafür, dass das neuronale Netz einen Zusammenhang zwischen einem Fahrzeug-Umgebungszustand und einem Bedienungspunkt lernt, die von der Erfassungseinheit 202 (persönliche Bedienungsgeschichte) für jeden aus der Vielzahl von Fahrern erfasst wurden. Die zweite Lerneinheit 2032 benutzt den Fahrzeug-Umgebungszustand und den Bedienungspunkt, die für einen speziellen Fahrer von der Erfassungseinheit 202 erfasst wurden, um ein zugehöriges neuronales Netz für den speziellen Fahrer als Lernergebnis zu erstellen. Auf der Grundlage des zugehörigen neuronalen Netzes als Lernergebnis schätzt der Abschätzer 242 den Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt.
In dieser Gestaltung kann, da der Bedienungspunkt des speziellen Fahrers zum vorher festgelegten Zeitpunkt unter Verwendung des neuronalen Netzes abgeschätzt werden kann, die Abschätzung angemessen erreicht werden.
Das Lernen unter Verwendung des neuronalen Netzes kann den Inhalt von bekanntem maschinellen Lernen verwenden. Zum Beispiel wird dieselbe Abschätzung der Bedienung erzielt, indem das neuronale Netz aufgebaut wird, das Histogramme von jeweilgen Bedienungspunkten vorsieht, indem der Fahrzeug-Umgebungszustand eingegeben wird.
(Andere beispielhafte Ausführungsform)
Wie oben beschrieben, sind die erste und die zweite beispielhafte Ausführungsform als ein Beispiel der Technik beschrieben, die in dieser Patentanmeldung offenbart wird. Jedoch ist die Technik der vorliegenden Ausführungsformen nicht darauf beschränkt, sondern kann auch auf eine andere beispielhafte Ausführungsform angewendet werden, die einer Abwandlung, Ersetzung, Hinzufügung oder Weglassung unterzogen wurde. Außerdem können neue beispielhafte Ausführungsformen erstellt werden, indem in den obigen beispielhaften Ausführungsformen beschriebene Bestandteile kombiniert werden.
Zum Beispiel wurden in der oben beschriebenen ersten und zweiten beispielhaften Ausführungsform Fälle beschrieben, in denen Informationsabschätzungssysteme 100, 100A im Fahrzeug 1, bzw. in Servervorrichtungen 200, 200A vorgesehen sind. Jedoch kann das Fahrzeug ein Informationsabschätzungssystem sein. In diesem Fall wird das Informationsabschätzungsverfahren nur mit dem Fahrzeug erzielt. In diesem Fall sind in der Steuerung des Fahrzeugs eine Erfassungseinheit und eine Lerneinheit vorgesehen. Die Erfassungseinheit kann die persönlichen Bedienungsgeschichten anderer Fahrer durch Kommunikation erfassen. Ein Speichermedium, auf dem persönliche Bedienungsgeschichten von anderen Fahrern gespeichert sind, kann mit der Steuerung des Fahrzeugs verbunden werden, um die persönlichen Bedienungsgeschichten von anderen Fahrern von dem Speichermedium zu erhalten.
Obwohl die beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung oben mit Bezug auf die Zeichnung beschrieben sind, können die Funktionen der oben beschriebenen Vorrichtungen und Prozessoren durch ein Computerprogramm umgesetzt werden.
Ein Computer, der die oben beschriebenen Funktionen durch Ausführung des Programms realisiert, umfasst eine Eingabevorrichtung wie eine Tastatur, Maus oder ein Berührungsbildschirm, eine Ausgabevorrichtung wie ein Bildschirm und ein Lautsprecher, einen Prozessor oder eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), eine Speichervorrichtung wie ein Nur-LeseSpeicher (ROM), ein Direkzugriffsspeicher (RAM), eine Festplattenvorrichtung oder ein Halbleiterlaufwerk (SSD), eine Lesevorrichtung, die Informationen aus einem Aufzeichnungsmedium wie einem Digital Versatile Disk Read Only Memory (DVD-ROM) oder einem USB-Speicher liest, und eine Netzwerkkarte, die über ein Netzwerk kommuniziert, und die jeweiligen Elemente sind über einen Bus miteinander verbunden.
Die Lesevorrichtung liest das Programm aus dem Aufzeichnungsmedium, auf dem das Programm gespeichert ist, und die Speichervorrichtung speichert das Programm. Alternativ führt die Netzwerkkarte eine Kommunikation mit einer mit dem Netzwerk verbundenen Servervorrichtung durch, und ein Programm, das die jeweiligen Funktionen der obigen Vorrichtungen umsetzt und von der Servervorrichtung heruntergeladen wird, wird in der Speichervorrichtung gespeichert.
Dann kopiert der Prozessor oder die CPU das in der Speichervorrichtung gespeicherte Programm in den RAM, liest in dem Programm enthaltene Anweisungen sequenziell aus dem RAM und führt die gelesenen Anweisungen aus, wodurch die Funktionen der jeweiligen Vorrichtungen erzielt werden.
Gewerbliche Anwendbarkeit
Das Informationsabschätzungssystem, das Informationsabschätzungsverfahren und das Programm gemäß der vorliegenden Erfindung können auf eine Vorrichtung oder ein System angewendet werden, das Informationen bezüglich der Bedienung von fahrzeugmontierten Vorrichtungen verarbeitet.
Bezugszeichenliste

1, 1A:: Fahrzeug
2:: Fahrzeugmontierte Einrichtung
3:: Detektor
4, 4a:: Steuerung
5, 201:: Kommunikationseinheit
21:: Klimaanlage
23:: Audio-Vorrichtung
31:: Fahrzeugaußensensor
32:: Fahrzeuginnensensor
33:: Fahrer-Überwachungssensor
22:: Fahrzeug-Navigationssystem (Benachrichtiger)
41:: Geschichts-Speichereinheit
42, 242:: Abschätzer
43:: Einrichtungssteuerung
100, 100A:: Informationsabschätzungssystem
200, 200A:: Servervorrichtung
202:: Erfassungseinheit
203, 203A:: Lerneinheit
2031:: Erste Lerneinheit
2032:: Zweite Lerneinheit

Claims

Informationsabschätzungssystem, umfassend: eine Erfassungseinheit, die gestaltet ist, für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern (i) mindestens einen Bedienungspunkt für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen, die in einem Fahrzeug montiert sind, und (ii) mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand zu erfassen, einschließlich mindestens einen von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs und einem Fahrzustand des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird; eine Lerneinheit, die gestaltet ist, den mindestens einen Bedienungspunkt und den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand für jeden aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen zu lernen, um ein Lernergebnis zu erstellen, wobei der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern von der Erfassungseinheit erfasst wird; und einen Abschätzer, der gestaltet ist, einen von dem mindestens einen Bedienungspunkt für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses abzuschätzen, um einen abgeschätzen Bedienungspunkt zu erhalten.
Informationsabschätzungssystem nach Anspruch 1, ferner umfassend einen Detektor, der gestaltet ist, den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand zu messen und einen gemessenen Fahrzeug-Umgebungszustand zu erhalten, wobei die Erfassungseinheit mindestens eine persönliche Bedienungsgeschichte erfasst, einschließlich des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands in einer Eins-zu-Eins-Übereinstimmung für jeden aus der Vielzahl von Fahrern, die Lerneinheit die mindestens eine persönliche Bedienungsgeschichte modelliert, um ein Fahrermodell zu erstellen, das eine Beziehung zwischen dem mindestens einen Bedienungspunkt und dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand mindestens eines Teils aus der Vielzahl von Fahrern als Lernergebnis anzeigt, und der Abschätzer einen der mindestens einen Bedienungspunkte erhält, die zu dem gemessenen Fahrzeug-Umgebungszustand gehören, als den abgeschätzten Bedienungspunkt für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt in dem Fahrer-Modell.
Informationsabschätzungssystem nach Anspruch 2, wobei der Abschätzer den abgeschätzten Bedienungspunkt nicht verwendet, wenn eine Häufigkeit des abgeschätzten Bedienungspunktes einen vorher festgelegten Schwellwert nicht überschreitet.
Informationsabschätzungssystem nach Anspruch 1, wobei die Lerneinheit umfasst: eine erste Lerneinheit, die gestaltet ist, dafür zu sorgen, dass ein neuronales Netz den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand und den mindestens einen Bedienungspunkt lernt, die von der Erfassungseinheit für jeden aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen erfasst wurden; und eine zweite Lerneinheit, die gestaltet ist, den mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand und den mindestens einen Bedienungspunkt, die von der Erfassungseinheit für den speziellen Fahrer erfasst wurden, zu verwenden und ein zugehöriges neuronales Netz für den speziellen Fahrer als Lernergebnis zu erstellen, und der Abschätzer das zugehörige neuronale Netz benutzt, einen der mindestens einen Bedienungspunkte für den Fahrzeug-Umgebungszustand des speziellen Fahrers an dem vorher festgelegten Zeitpunkt als den abgeschätzten Bedienungspunkt zu erhalten.
Informationsabschätzungssystem nach einem beliebigen der Ansprüche 1 bis 4, ferner umfassend einen Benachrichtiger, der gestaltet ist, den vom Abschätzer abgeschätzten Bedienungspunkt zu melden.
Informationsabschätzungssystem nach einem beliebigen der Ansprüche 1 bis 5, ferner umfassend eine Einrichtungssteuerung, die gestaltet ist, jedes der Elemente der fahrzeugmontierten Einrichtungen auf der Grundlage des abgeschätzten Bedienungspunktes zu steuern.
Informationsabschätzungsverfahren, umfassend: Erfassen, für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern, (i) mindestens eines Bedienungspunktes für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen, die in einem Fahrzeug montiert sind, und (ii) mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands, einschließlich mindestens eines von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs und eines Fahrzustands des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird; Lernen des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands von jedem aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen, um ein Lernergebnis zu erstellen, wobei der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern durch das Erfassen erfasst wird; und Abschätzen eines des mindestens einen Bedienungspunktes für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses.
Programm, gestaltet zum Veranlassen eines Computers auszuführen: Erfassen, für jeden aus einer Vielzahl von Fahrern, (i) mindestens eines Bedienungspunktes für jedes Element von fahrzeugmontierten Einrichtungen, die in einem Fahrzeug montiert sind, und (ii) mindestens eines Fahrzeug-Umgebungszustands, einschließlich mindestens eines von einem Peripherie-Status des Fahrzeugs und eines Fahrzustands des Fahrzeugs, wenn der mindestens eine Bedienungspunkt bedient wird; Lernen des mindestens einen Bedienungspunktes und des mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustands für jeden aus der Vielzahl von Fahrern in Verbindung mit jedem anderen, um ein Lernergebnis zu erstellen, wobei der mindestens eine Bedienungspunkt und der mindestens eine Fahrzeug-Umgebungszustand von jedem aus der Vielzahl von Fahrern von der Erfassungseinheit erfasst wird; und Abschätzen eines des mindestens einen Bedienungspunktes für einen Fahrzeug-Umgebungszustand eines speziellen Fahrers an einem vorher festgelegten Zeitpunkt aus dem mindestens einen Fahrzeug-Umgebungszustand auf der Grundlage des Lernergebnisses.