JP2003521698A - ナビゲーションシステムおよびナビゲーションシステムをコンフィギュレーションする方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ルート提案を形成するためおよび目的地案内のためのナビゲーションシステムにおいて、システム（５００，８００）が設けられており、このシステムによって、自動車、交通および／またはドライバに関連するデータが検出され、これらのデータからユーザの特性パターンを導出することができる。ここではこれらの特性パターンならびにこれらから導出されたユーザプリファランスを使用して、ルート計算時に各ユーザに個別にアレンジされた最適化判定基準を適用することができる。通例の特性から偏差する特性パターンを検出した際には、センサによる情報の検出を自動的に拡張することができ、これにより妥当性検査において偏差の原因が決定され、ここから場合によっては新たなユーザプリファランスが得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 技術の分野 本発明は、ナビゲーションシステムをコンフィギュレーションする方法ならび
にナビゲーションシステムに関し、ここでこれは、あらかじめ設定したユーザの
特性パターンに基づき、またユーザプリファランスに基づき少なくとも１つのル
ート推奨を提案することができる。

【０００２】 従来の技術 交通関与者、例えば自動車のドライバを支援するナビゲーションシステムは公
知であり、実質的につぎのようなサブシステムからなる。すなわちこれは、（ａ
）ディジタル道路地図、（ｂ）走行ルート計算のための計算モジュール、（ｃ）
位置決定部、（ｄ）システム管理部、（ｅ）自動車の運動を識別するセンサ装置
、操作および目的地案内に対する（ｆ）入力ユニットおよび（ｅ）出力ユニット
のサブシステムからなる。ルート計算は、通例、種々の最適化パラメタに基づい
て行われ、ここでこれらの最適化パラメタは、ユーザがあらかじめ設定すべきで
あるか、または製造者側でルート計算のためのアルゴリズムにおいて固定的に定
められている。最適化は、データベースに含まれる、関与する区間要素の評価デ
ータによって行われ、これらは例えば、長さ、可能な速度、道路のタイプなどを
含むことができる。最適なルートの選択は、例えば、最も速いまたは最も短いル
ートを組み合わせることによって行うことができる。ここで重み付けの仕方は、
個々人のユーザプリファランスによって変更可能である。

【０００３】 製造者側で設定される最適化は、通例「平均的なドライバ」に基づいてパラメ
タ化されており、したがってまたこのような「平均的なドライバ」対してだけし
か最適なルートを提供しないものである。しかしながらドライバが異なれば、ル
ート推奨は別個に評価されるのがふつうである。例えば、特定の道路タイプが好
まれるないしは回避されたり、または自動車タイプ、ドライバの気質などに応じ
て高速道路での平均速度は異なる。このような個々人のドライバ特性または相異
なる好みは、ルート選択時（例えば、風景の美しい区間を優先する）に、今日、
せいぜいのところ手動でしかも通例は定常の自動車において、あらかじめ定めら
れた設定可能なパラメタを入力することによって考慮されるだけである。このよ
うなパラメタの入力は、殊にパラメタ数の増加に伴って、ナビゲーションシステ
ムの分かり易さと操作性を大いに損なっており、関連するすべてのパラメタを有
利に調整すると思われるのは、経験ないしは技術的な興味を有するにユーザだけ
である。

【０００４】 本発明の説明、課題、解決手段、利点 本発明の課題は、ナビゲーションシステムおよびナビゲーションシステムをコ
ンフィギュレーションする方法を提供して、ユーザプリファランスを個別に適合
化することができ、その際にこれによってユーザが煩雑な入力手続の負担を負わ
されないようにすることである。

【０００５】 この課題は、請求項１に記載された方法および請求項５に記載されたナビゲー
ションシステムによって解決される。

【０００６】 ナビゲーションシステムをコンフィギュレーションする方法の特徴は、自動車
データ、交通データおよび／またはドライバデータをセンサによって検出し、こ
こからルート計画に対する個別の特性パターンとユーザプリファランスとを導出
することである。したがってこのようなコンフィギュレーションの方法は、セン
サによって検出した情報に基づいて完全に自動的に動作し、ナビゲーションシス
テムのユーザ自身は、システムのコンフィギュレーションによって負担を負わせ
られることがない。ここで特性パターンとは、比較的狭く制限され、状況が限ら
れたドライバの特性における規則性のことであり、例えば、大都市の通り抜けの
回避、高速道路または類似のものを優先することなどである。本発明の方法では
、データ分析およびデータの統計学によって自動的にユーザのこのような重要な
特性パターンを検出する。同じことがユーザプリファランスに対しても当てはま
り、これはユーザの特別な好みないしはこのナビゲーションシステムのユーザに
よる最適化判定基準の重み付けを高いレベルで表す。通例、特性パターンとユー
ザプリファランスとの間には関係もあり、ユーザプリファランスは、種々異なる
特性パターンに含まれる共通性をまとめかつ抽出する。したがってセンサによっ
て導出される特性パターンは、典型的なユーザプリファランスを、目下または予
想される走行状況において表し、またこのユーザプリファランスに固有に調整さ
れるルート計算および目的地案内のためにこの特性パターンをこのナビゲーショ
ンシステムに提供することできる。ここで個々の状況に固有なユーザプリファラ
ンスは、有利には明確な統計データとしてシステムのデータベースに記憶され、
または互いに依存しないで変更可能である。

【０００７】 請求項２によれば、センサによるデータから導出した特性パターンおよび／ま
たはユーザプリファランスとを、ナビゲーションシステムにあらかじめ設定され
ている、ルート計画に対する特性パターンおよび／またはユーザプリファランス
とを比較することができる。比較の結果として決定することができるのは、この
ナビゲーションシステムにおけるユーザプリファランスの最新のプロファイルが
いまなお有効であるか、または大きな偏差がありプロファイルの交換が必要であ
るかのいずれかである。この際にこのような交換によって、センサによるデータ
に基づいてユーザプロファイルが全く新しく形成され得るが、またこのナビゲー
ションシステムにあらかじめ設定されたユーザプロファイルの集合から最も適合
するプロファイルが選択されることもある。

【０００８】 自動的に生成可能または製造者側で設定することのできるユーザプリファラン
スの例は、 − 好みの道路クラス（高速道路、街道、都市の道路） − 好みの道路建造物（Strassenbebauung）（例えば道路横断（Strassendurc
hquerungen）の回避） − 交通閑散時の道路クラスに関連した走行速度 − 交通混雑時にルート選択 − ドライバの休息の特性（長さ、頻度など） − 最適化の戦略が設定されている際にルートに従う程度（例えば最も速いル
ート） − 手段間におけるルート計画（すなわち自動車、列車、短距離公共交通手段
など種々異なる交通手段を有するルート計画）に際の好みの輸送手段 である。

【０００９】 請求項３による本発明の発展形態では、ユーザと、ナビゲーションシステムに
よって提案されたルート推奨との偏差を検出可能であり、またこの偏差を特性パ
ターンおよびユーザプリファランスの適合化に使用可能である。これによればこ
のようなシステムは、ユーザがこれを利用するのに伴って学習する、ないしはそ
れ自体で適合化を行う点で優れている。この適合化は自動的に行われれ、その際
にユーザは煩雑かつ技術的に要求の多い入力によって負担を負わされることがな
い。

【００１０】 請求項４による本発明の別の発展形態では、センサ装置を介してユーザの特性
パターンの変化が検出され、このような変化が発生している際には、自動車デー
タ、交通データおよび／またはドライバデータのセンサによる検出を変更ないし
は拡張して、このような特性パターンの変化の原因である確率の高いパラメタを
決定できるようにする。これまでの特性パターンから偏差するユーザの特性を検
出すると、自動的に妥当性検査がオンされる。この妥当性検査では、付加的なパ
ラメタをセンサによって検出することにより、特性パターンが目下偏差した理由
を決定する試みがなされる。このような妥当性検査における重要な検出の特徴の
例は、 − 道路クラス − ローカルな速度制限 − 例えば、しめり具合、ロードグリップ、車道路面によって表される車道状
態 − 例えば降雨の強さ、霧の濃さ、明るさによって表される視野状況 − 例えば自車の速度、隣の自動車の速度、間隔および走行方向によって表さ
れる、自車の周囲のローカルな交通状況 − 例えば、期限、営業時間などの絶対的な時点または時間帯によって表され
る時間が問題になる目的地への到着 − 出張、買い物ドライブ、休暇旅行などの目的地タイプから場合によっては
導出可能な走行の目的 − サービスセンタからの交通および道路状況 などである。

【００１１】 上記のようなパラメタが検出されると直ちにこれらを分析することができ、こ
の分析から、このような特性パターンの偏差の原因である確率の高い量が決定さ
れる。したがって例えば通常の特性パターンから偏差するより低い速度は、視界
状況が極めて悪いことによって説明できる。ここでは例えば、量は、それがその
標準の範囲以外の値を有する場合に、この偏差に対する要因になる。

【００１２】 特性パターンの偏差に関連する量を分離することに成功すれば、これによって
既存のる特性パターンを適合化する、またはユーザ固有かつ状況に関連する新た
な特性パターンを得ることができる。この場合、この特性パターンをこのナビゲ
ーションシステムのデータバンクに記録することができ、これにより将来のルー
ト計画の際にこの特性パターンが考慮される。

【００１３】 ナビゲーションシステムのデータバンクにおける特性パターンが変化する際に
は、時々、特性パターンを統計的に処理してユーザプリファランスにすることが
できる。これは例えば、重要な検出の特徴を最小化し、また場所に関連するもの
を十分に回避することによって行うことができ、これによってユーザプリファラ
ンスを、このユーザに未知の地域においても適用できるようにする。

【００１４】 本発明はさらにナビゲーションシステムに関しており、これは、あらかじめ設
定されたユーザの特性パターンに基づき、またユーザプリファランスに基づき少
なくとも１つのルート推奨を提案することが可能である。このナビゲーションシ
ステムの特徴は、自動車、交通およびドライバに関連するデータを検出して処理
するシステムと、ナビゲーションシステムとが結合されていることにあり、また
このシステムによって、上記の方法のうちの１つにしたがうコンフィギュレーシ
ョンが実行できることにある。すなわちこのシステムは殊に、個別の特性パター
ンおよびユーザプリファランスを導出可能な、センサによって検出した情報を処
理するように構成されているのである。有利にもこのシステムによってルート推
奨からの偏差も検出することができ、ナビゲーションシステムにより、この偏差
に基づいてユーザプリファランスを適合化することができる。さらにこのシステ
ムは検出したデータに関して柔軟であり、これによりこのシステムは、例えば、
これまでの特性パターンとの偏差が検出されると、検出するパラメタを拡張して
、妥当性検査の意味で特性の偏差に関連するパラメタを検出することができる。

【００１５】 本発明のナビゲーションシステムによって自動的にユーザ固有かつ状況に関連
するプレファランスが供給され、これは個別のルート計画に利用することが可能
である。ここで殊に有利であるのは、入力ユニットを介してユーザが手動でこれ
らのプレファランスを入力する必要がないことである。

【００１６】 本発明を実施するための最良のアプローチ 以下では本発明を図面によって例示的に説明する。ここで、 図１は、ナビゲーションシステムのコンポーネントを概略的に示しており、 図２は、図１のナビゲーションシステムにおける本発明の自動ユーザプロファ
イル識別部の構造を示しており、 図３は、本発明によって変更された、ナビゲーションのための全体システムを
概略的に示している。

【００１７】 図１にはナビゲーションシステムのコンポーネントが概略的に示されている。
このナビゲーションシステムは、複数のサブシステムからなり、すなわちこれは
ディジタル道路地図１００と、走行ルート決定のための計算モジュール４００と
、位置決定部３００と、システム管理部２００と、制御可能なデータ検出センサ
装置５００と、入力ユニット６００と、出力ユニット７００と、目的地案内部９
００とからなる。選択的にはこのナビゲーションシステムの外部にあるシステム
との通信のためにユニット１０００を設けることも可能である。

【００１８】 本発明ではナビゲーションシステムはさらに個別のユーザプリファランスを自
動的に識別する装置８００を含んでいる。装置８００は、図示のようにナビゲー
ションシステムの１サブシステムとすることが可能であるが、固有のデータ検出
センサ装置と、特性パターンないしはユーザプリファランスを供給するインタフ
ェースとにより、ナビゲーションシステムからは独立して駆動することも可能で
ある。

【００１９】 ユーザプロファイルを識別する装置８００のより詳しい構造は図２に示されて
いる。これによれば装置８００は検出ユニット８２０からなる。この検出ユニッ
トは、センサ装置５００と、ディジタル地図１００と、位置決定部３００と、走
行ルート決定部４００と、（場合によっては必要となるコンテキストに関連した
ユーザ入力用の）入力ユニット６００とによって検出すべきデータを制御し、こ
れらのデータを（例えば圧縮によって、または直接測定できない量を導出するこ
とによって）前処理し、これらのデータを最終的に生データベース（Rohdatenba
sis）８１０に格納する。

【００２０】 データ処理のためのユニット８３０では、生データベース８１０からのデータ
が統計的に処理されて特性パターンになる。これらの特性パターンから、ユーザ
プリファランスを検出するユニット８４０においてユーザ固有かつ状況に関連し
たユーザプリファランスが抽出され、ナビゲーションシステムにおける利用のた
めにデータベース８５０に供給される。検出ユニット８２０は選択的には、別の
システムによって検出され通信ユニット１０００を介してサブシステム８００に
供給されるデータを使用することも可能である。

【００２１】 ユニット８４０は、これまで記録されている特性パターンと、検出した目下の
特徴との特徴の比較に基づいて、新しい特性パターンを識別することができ、ま
たこの新しい特性パターンから自動的に新しいユーザプリファランスを生成して
、これをデータベース８５０に格納することができる。択一的にはユニット８４
０は、装置製造者によって通例の平均的なドライバに対して設定されている通例
のユーザプリファランスを、データベース８１０の目下およびこれまでの記録さ
れている特徴に基づいて、または自動的に生成した特性パターンに基づいて、そ
の有効性を目下のユーザに対してチェックすることができる。大きな偏差が確認
された際には、目下の特性パターンを適合化するか、またはあらかじめ設定され
た特性パターンのレパートリから適切な特性パターンを選択することができる。

【００２２】 新しいユーザプリファランスの生成またはあらかじめ設定されたユーザプリフ
ァランスの適合化は、データが統計的に十分に確定である場合にだけ行われ、こ
こでこれらのデータに対しては上回ることの可能な制限をあらかじめ設定するこ
とができる。決定は、例えば特性パターンの頻度を介して行うことができる。

【００２３】 図３には全体システムが示されており、ここでは装置８００の少なくとも一部
分は自立的に移動のサブシステム２０００または位置固定のサブシステム３００
０に配置されており、システム２０００および３０００は通信ユニット１０００
を介して接続されている。

【００２４】 これらの図に示されたナビゲーションシステムの動作を以下、まず状況に依存
した走行速度の例で説明する。ユニット８４０は、標準的に記録した検出の特徴
（例えば速度、道路クラス）に基づいて、ドライバが高速道路上で通例の１３０
ｋｍ／ｈの走行速度ではなくわずかに８０ｋｍ／ｈで走行していることを識別す
る。したがって通例の走行速度からの偏差は、所定の制限を上回っている。ここ
でこの制限は場合によってはユーザ固有に設定することも可能である。上記の状
況が確認された後、検出ユニット８２０によってセンサ５００が駆動制御され、
これにより付加的な検出特徴が記録かつ評価され得るようにする。このような検
出の特徴は、例えば、視界、道路状態およびローカルな交通状況の決定とするこ
とができる。付加的には検出ユニット８２０が、通信ユニット１０００を介して
、関連する道路領域に対する付加的な交通状況情報についてデータセンタに問い
合わすことも可能である。到来したデータは、生データベース８１０に記憶され
てデータ評価部８３０に供給される。

【００２５】 つぎにユニット８３０では、ユニット８４０によって識別された通例の走行速
度からの偏差に対する原因と推定されかつ予測的に新しい走行状況ないしは新し
い特性パターンを表す重要な検出の特徴の決定が行われる。これによりユニット
８３０は例えば、ローカルな交通状況によりこの自動車が影響を受けていない（
例えば同じ速度でわずかな間隔で前方を走行する自動車は存在しない）こと、道
路状況は問題がないこと、しかしながら中程度の雨によって視界が制限されてい
ることを確認する。検出の特徴が、データバンクに格納されている可能性のある
その通常の範囲から偏差する値を有する場合、この検出の特徴はユニット８３０
によって一般的に関連するものとして分離される。

【００２６】 ユニット８４０は、目下の特性パターンと、場合によってはすでに存在する特
性パターンとを比較し、例えば上記のような場合にこの比較から、規則「中位〜
強い降雨によって視界が制限されると、このドライバは高速道路上で通例の走行
速度よりも格段に低い速度で運転する」のようにユーザプリファランスを導出す
る。ユーザプリファランスを継続して適合化することによって、定式化されたプ
レファランスをさらに生成することができ、例えば規則「視界が制限されると、
道路クラスに通例の走行速度は３０％だけ低減される。」が生成される。

【００２７】 図１〜３に示したシステムの動作に対する別の例として、このナビゲーション
システムのルート選択特性の変化を考察する。これに対する出発点の状況は、例
えば、ユニット８４０により、あらかじめ設定した走行ルート推奨からの偏差が
識別されかつすでに同じような特性パターンが複数存在することが確認されてい
る状況である。

【００２８】 この場合に検出ユニット８２０はセンサ５００を駆動制御して、付加的な検出
の特徴が、例えば、視界、道路状態およびローカルな交通状況の決定に対して記
録かつ評価され得るようにする。付加的には検出ユニット８２０が、通信ユニッ
ト１０００を介して、関連する道路領域に対する付加的な交通状況情報について
データセンタに問い合わすことも可能である。ここでこれは例えば走行ルートの
前方のある区間区分においてまだ考慮していない交通障害のこともある。到来し
たデータは、生データベース８１０に記憶され、続いてデータ評価部８３０に供
給される。

【００２９】 データ評価のためのユニット８３０では重要な検出の特徴の決定が行われ、こ
こでこれらの検出の特徴は、ユニット８４０によって識別された、あらかじめ設
定された走行ルートの推奨からの偏差に対する原因と推定することができ、また
新しい走行状況ないしは新しい特性パターンを表す。これによりユニット８３０
は、例えば、付加的な状況を表す検出の識別には特に変わったところはないが、
ドライバはバイパスを選択したことを確認する。

【００３０】 ユーザプリファランスを識別するユニット８４０は、この特性パターンと、場
合によってはすでに存在する特性パターンとを比較し、この場合に例えばこの比
較から、規則「中程度の集落ではバイパスを好む」のようにユーザプリファラン
スを導出する。この場合、ルート計算はこのユーザプリファランスを使用して、
以降の走行ルートでは、区間が全体として長くなっても中程度の集落の横断はつ
ねに回避される。

【００３１】 したがって本発明のナビゲーションシステムは、個別のユーザプリファランス
を自動的に識別することができ、この際にこのシステムのユーザはこれに取り組
む必要はない。このシステムは、これが使用されるのに伴って、自動的にユーザ
に適合化し、例えば所定の道路タイプをふつうでない速度（高速道路で８０ｋｍ
／ｈ、連邦道で１１０ｋｍ／ｈ）で繰り返し走行すると、上記の前提の下でより
速いルートを求められる道路クラスを有する択一的なルートを自動的に推奨する
ことになる。さらに確定した区間における元々の目的地案内指示につねに同じよ
うに反復して意図的に従わないと、最終的には相応に補正された走行ルートを推
奨するようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 ナビゲーションシステムのコンポーネントを概略的に示す図である。

【図２】 図１のナビゲーションシステムにおける本発明の自動ユーザプロファイル識別
部の構造を示す図である。

【図３】 本発明によって変更された、ナビゲーションのための全体システムを概略的に
示す図である。

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１４年１月１５日（２００２．１．１５）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項１

【補正方法】変更

【補正の内容】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ゲルト ドレーガー ドイツ連邦共和国 ブラウンシュヴァイク ハインリヒ−ハイネ−シュトラーセ 10 (72)発明者 ウルリヒ ケルスケン ドイツ連邦共和国 ディークホルツェン シュヴァルツェ ハイデ 13 Ｆターム(参考） 2C032 HB05 HC08 HD03 HD16 2F029 AA02 AB01 AB03 AB13 AC02 AC04 AC06 AC13 AC14 5H180 AA01 FF04 FF12 FF22 FF27

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ナビゲーションシステムをコンフィギュレーションする方法
   において、 自動車データ、交通データおよび／またはドライバデータをセンサによって検
   出し、ここからルート計画に対する個別の特性パターンおよび／またはユーザプ
   リファランスを導出することを特徴とする、 ナビゲーションシステムをコンフィギュレーションする方法。
2. 【請求項２】 前記の導出した特性パターンおよび／またはユーザプリファ
   ランスと、ルート計画に対してあらかじめ設定されたユーザプリファランスとを
   比較する、 請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 ルート推奨からの偏差を検出し、該偏差をユーザプリファラ
   ンスの適合化に使用する、 請求項１または２に記載の方法。
4. 【請求項４】 ユーザの特性パターンの変化を検出し、このような変化が発
   生している際には、自動車データ、交通データおよび／またはドライバデータの
   前記のセンサによる検出を変更ないしは拡張して、前記の特性パターンの変化の
   原因である確率の高いパラメタを決定する、 請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法。
5. 【請求項５】 あらかじめ設定されたユーザの特性パターンに基づき、また
   ユーザプリファランスに基づき少なくとも１つのルート推奨を提案することので
   きるナビゲーションシステム（１００，２００，３００，４００，６００，７０
   ０，９００，１０００）において、 自動車、交通および／またはドライバに関連するデータを検出して処理するシ
   ステム（５００，８００）が前記ナビゲーションシステムに結合されており、 該システムは、請求項１から４までのいずれか１項に記載のコンフィギュレー
   ションを実行するように構成されていることを特徴とする、 ナビゲーションシステム。