JP2005162121A - 車両監視装置及び機器制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 人間が言語の形で発する指示に適切に応答して機器を制御できる車両監視装置等提供することである。
【解決手段】 言語解析部２は、音声入力部１が入力した音声に音声認識を施して、この音声が表している可能性のある単語とそのスコアとを特定し、これらを表す単語データをエージェント処理部６に供給する。エージェント処理部６は、単語データ等を取得するデータ取得処理や、判別処理、入出力処理を定義する処理項目データと、ひとつの処理から次の処理への遷移を定義しこの遷移に重み係数を与えるデータであるワイヤとを記憶しており、処理項目データとワイヤとが全体として表すフローを実行することにより、入出力対象機器群５に属する機器を制御する。フロー内のどの処理へと遷移するかは、処理が進んだ地点とワイヤの接続関係とにより決まる各ワイヤの重み係数と、単語データのスコアとにより決まる。
【選択図】 図１

Description

この発明は、車両監視装置及び機器制御方法に関する。

近年、音声認識の技術を用いて音声を認識し、認識結果に応答して電気機器などを制御する手法が用いられている。この手法は、具体的には、入力した音声が表す単語を識別し、識別された単語が所定のキーワードに合致するか否かを判別して、判別結果に基づいて外部の機器を制御するものである（例えば、特許文献１参照）。
特開平４−３２４３１２号公報

しかし、人間が言語の形で発する指示を完全に認識するのは困難である。このため、上述の手法では、人間が言語の形で発する指示に適切に応答することができない場合があった。また、機器が異常状態を検出し、これを報知する機能を備えたものは多種存在するが、これを解消するための提案を行うものはなく、ユーザが自分で解決策を模索するしか方法はなかった。

この発明は上記実状に鑑みてなされたものであり、異常状態を解消するための提案を機器自らが行い、また、人間が言語の形で発する指示に適切に応答して機器を制御できる車両監視装置及び機器制御方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、この発明の第１の観点にかかる車両監視装置は、
車両に搭載される車両監視装置であって、
前記車両の複数の構成部分の状態を示す複数の状態データとに基づいて、前記車両に異常が発生したか否かを判別する異常判別手段と、
前記車両に異常が発生したと判別されたとき、当該異常を解消するための提案を表すメッセージを出力する提案メッセージ出力手段と、を備える、
ことを特徴とする。

前記車両監視装置は、
音声を表す音声データを取得し、当該音声データに音声認識を施すことにより、当該音声が表す語句の候補を特定する音声認識手段を更に備え、
前記提案メッセージ出力手段は、前記音声認識手段が特定した候補と、前記状態データとに基づき、前記メッセージの内容を決定する手段を備えるものであってもよい。

前記状態データは、前記車両のシートベルトが装着されたか否かを示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の荷重を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の燃料の残量を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の移動速度を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のタイヤの空気圧を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のブレーキが正常に作動したか否かを示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の潤滑油が交換を要する状態にあるか否かを示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のバッテリーの充電の程度を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のタイヤの回転速度を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のハンドルのトルクを示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の洗浄剤の残量を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の現在位置を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両の走行する路面状態を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両が対向する信号装置の状態を示すデータからなるものであってもよい。
また、前記状態データは、前記車両のパーキングブレーキの状態を示すデータからなるものであってもよい。

また、この発明の第２の観点にかかる車両監視方法は、
車両の複数の構成部分の状態を示す複数の状態データとに基づいて、前記車両に異常が発生したか否かを判別する異常判別ステップと、
前記車両に異常が発生したと判別されたとき、当該異常を解消するための提案を表すメッセージを出力する提案メッセージ出力ステップと、より構成されている、
ことを特徴とする。

この発明によれば、人間が言語の形で発する指示に適切に応答して機器を制御できる車両監視装置及び機器制御方法が実現される。

以下、図面を参照して、この発明の実施の形態を、車両の状態を監視するための車両状態監視システムを例として説明する。
図１は、この車両状態監視システムの構成を示すブロック図である。図示するように、この車両状態監視システムは、音声入力部１と、言語解析部２と、音声合成処理部３と、音声出力部４と、入出力対象機器群５と、エージェント処理部６とより構成されている。

音声入力部１は、例えば、マイクロフォン、ＡＦ（Audio Frequency）増幅器、サンプラー及びＡ／Ｄ（Analog-to-Digital）コンバータなどより構成されている。音声入力部１は、自己のマイクロフォンが集音した音声を表す音声信号を増幅し、サンプリングしてＡ／Ｄ変換することにより、当該音声を表すデジタル形式の音声データを生成する。そして、この音声データを言語解析部２へと供給する。

言語解析部２、音声合成処理部３及びエージェント処理部６は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなるプロセッサと、このプロセッサが実行するプログラムを記憶するハードディスク装置等の不揮発性メモリと、このプロセッサのワークエリアとなる記憶領域を有するＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリとより構成されている。
なお、言語解析部２、音声合成処理部３及びエージェント処理部６の一部又は全部の機能を単一のプロセッサや単一の不揮発性メモリや単一の揮発性メモリが行うようにしてもよい。

言語解析部２は、音声入力部１より供給された音声データに音声認識を施す処理を行うことにより、この音声データが表している可能性のある単語の候補と、この候補の尤度（スコア）とを特定する。音声認識の手法は任意であり、また、候補は複数特定されてよい。そして、特定した候補及び当該候補のスコアを示すデータ（以下、単語データと呼ぶ）を生成し、エージェント処理部６へと供給する。

音声合成処理部３の不揮発性メモリは、更に、単語の波形を表すデータを記憶する音片合成用データベースと、音素の波形を表すデータを記憶する音素合成用データベースを記憶する。また、必要に応じて素片の波形を表すデータを記憶する素片合成用データベースを記憶するようにしてもよい。そして、音声合成処理部３は、音片合成用データベース、音素合成用データベース、素片合成用データベースに格納されているデータを用いて、録音編集方式や規則合成方式の手法により、エージェント処理部６より供給された文章データを読み上げる音声を表すデジタル形式の音声データを生成する。そして、生成した音声データを音声出力部４に供給する。

音声出力部４は、例えば、Ｄ／Ａ（Digital-to-Analog）コンバータ、ＡＦ増幅器及びスピーカなどより構成されている。音声出力部４は、音声合成処理部３より供給された音声データをＤ／Ａ変換して増幅し、得られたアナログ信号を用いてスピーカを駆動することにより、当該音声データが表す音声を再生する。

入出力対象機器群５は、例えば、シートベルト装着検知部５１や、積載重量検知部５２や、ガソリン残量検知部５３や、車速検知部５４や、タイヤ空気圧検知部５５や、ブレーキ作動検知部５６や、オイル状態検知部５７や、バッテリー残量検知部５８や、タイヤ回転速度検知部５９や、ハンドルトルク検知部６０や、ウォッシャー残量検知部６１や、ナビゲーション部６２や、表示部６３などを含んでいる。また、路面状況検出部や、パーキングブレーキ状態検出部、更には信号装置状態検出部を設けてもよい。

シートベルト装着検知部５１は、マイクロスイッチ等から構成されており、シートベルトが装着されたか否かを示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

積載重量検知部５２は、重量センサ等より構成されており、車両の荷重を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

ガソリン残量検知部５３は、容器内の液体の水位を検知するための公知の機構より構成されており、ガソリンタンク内のガソリンの残量を検知し、検知した残量を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

車速検知部５４は、速度センサなどより構成されており、車両の移動速度を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

タイヤ空気圧検知部５５は、圧力センサなどより構成されており、車両のタイヤの空気圧を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

ブレーキ作動検知部５６は、加速度センサなどより構成されており、ブレーキが正常に作動したか否かを示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

オイル状態検知部５７は、オイルが交換を要する状態にあるか否かを示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

バッテリー残量検知部５８は、車両のバッテリーの電荷の残量を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

タイヤ回転速度検知部５９は、速度センサなどより構成されており、車両のタイヤの回転速度を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

ハンドルトルク検知部６０は、トルクセンサなどより構成されており、車両のハンドルのトルクを示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

ウォッシャー残量検知部６１は、容器内の液体の水位を検知するための公知の機構より構成されており、フロントガラス洗浄剤（ウォッシャー）を充填するウォッシャータンク内のウォッシャーの残量を検知し、検知した残量を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

ナビゲーション部６２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）の移動局や液晶ディスプレイ等の表示装置やプロセッサを用いた公知のカーナビゲーションシステムなどより構成されている。ナビゲーション部６２は地図を表す地図情報を記憶しており、エージェント処理部６が供給する制御信号に従って車両の現在位置を検知し、検知した現在位置が地図上でどの位置に当たるかを表すデータを生成して、現在位置近隣の地図を表す地図上方と共にエージェント処理部６に供給する。また、現在位置近隣の地図を、現在位置を示す図形と共に表示する。

表示部６３は、液晶ディスプレイ等の表示装置より構成されており、エージェント処理部６が供給する指示に従った文字や図形を表示する。なお、ナビゲーション部６２が備える表示装置が表示部６３の機能を行ってもよい。また、路面状況検出部は、外気温を測定する温度センサと、温度センサから得られた温度情報に基づいて路面の凍結状態を推定する路面状況推定装置から構成され、路面の凍結を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。また、パーキングブレーキ状態検出部は、パーキングブレーキが作動位置にあることを機械的に検出する検出スイッチで構成され、パーキングブレーキが作動状態にあるときこれを示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。更に、信号装置状態検出部は、道路に設置された信号状態送信装置から受信される信号状態信号を受信する受信機と、車両の速度センサで構成され、黄色若しくは赤色の状態を示す信号が所定距離内にあり、そのときの車両の速度が所定値以上の場合に警告を示すデータを生成してエージェント処理部６へと供給する。

エージェント処理部６の説明に戻ると、エージェント処理部６の不揮発性メモリは、更に、単語データベースを記憶する。単語データベースは、単語を示すデータと、この単語がどのような概念の下にグルーピングされているかを示すための単語グルーピング用のフラグ１個以上とを、互いに対応付けた形で格納するデータベースである。

１個の単語に対応付けられている各フラグは、互いに異なる概念に対応付けられている。そして、フラグが所定の値（以下では、この値は“１”であるとする）を示す場合は、このフラグに対応付けられた単語が、このフラグに対応付けられた概念の下にグルーピングされていることを示す。一方、このフラグが他の値（例えば“０”）を示す場合は、この単語がこの概念の下にはグルーピングされていないことを示す。

図２は、グルーピング用のフラグの具体例を模式的に示す図である。図２に示すように、単語「上がる」、「暑い」及び「開ける」に、単語グルーピング用のフラグが４ビットずつ対応付けられているものとする。また、これらのいずれの単語に対応付けられたビット群についても、その最上位のフラグが「温度」という概念に対応付けられており、上位から２ビット目のフラグが「エアコンの操作」という概念に対応付けられており、上位から３ビット目のフラグが「窓の開閉」という概念に対応付けられており、最下位のフラグが「故障」という概念に対応付けられているとする。一方、図示するように、単語「上がる」に対応付けられている４ビットのフラグ群の値が２進数“１１１０”であり、単語「暑い」に対応付けられているフラグ群の値が２進数“１１００”であり、単語「開ける」に対応付けられているフラグ群の値が２進数“１０１０”であるとする。
この場合、このフラグ群は、概念「温度」の下には単語「上がる」、「暑い」及び「開ける」がグルーピングされており、概念「エアコンの操作」の下には単語「上がる」及び「暑い」がグルーピングされており、概念「窓の開閉」の下には単語「暑い」及び「開ける」がグルーピングされており、概念「故障」の下には単語「上がる」、「暑い」又は「開ける」のいずれもグルーピングされていないことを示す。

また、エージェント処理部６の不揮発性メモリは、更に、画像データベースを記憶している。画像データベースは、後述するフローに従って表示部６３に表示させるための画像を表す画像データを、当該画像を表示させる処理項目と対応付けて格納するデータベースである。

また、エージェント処理部６の不揮発性メモリは、更に、処理項目データベース及びワイヤデータベースを記憶している。

処理項目データベースは、エージェント処理部６が行うトリガ取得処理、判別処理及び入出力処理の内容を、処理項目（ポインタ）毎に記述するデータを格納したデータベースである。

トリガ取得処理の内容を記述するデータは、一連の処理を開始させるトリガとして取得するデータの内容を指定するデータと、後述する進行方向の確率係数とからなっている。取得するデータは任意のものであってよく、例えば、エアコンが冷房動作中、暖房動作中、温度調整中、送風動作中及び停止中のうちどの状態にあるかを示すデータや、窓が開いている量を示すデータや、室内の温度を示すデータや、言語解析部２より供給される上述の単語データであればよい。あるいは、エージェント処理部６自身が行う処理から引き渡されるデータであってもよい。また、トリガ取得処理で取得されるデータが単語データである場合は、当該単語データが表す単語に代えて、当該単語データが表す単語がグルーピングされている概念が記述されてもよい。ただし、トリガ取得処理の内容は、複数のトリガ取得処理が互いに同一の単語を表す単語データを取得することがないように記述されるものとする。

判別処理の内容を記述するデータは、判別条件と、判別結果としてとり得る結果のリストと、後述する戻り方向の確率係数とを、判別処理別に記述したデータを含んでいる。また、判別処理の内容を記述するデータは、進行方向の確率係数を、とり得る判別結果毎に記述したデータを含んでいる。

判別処理では、判別に用いるデータを、判別を行うに先立って、この判別に用いるデータを任意の取得源から取得する場合があってもよい。取得源としては、例えば、言語解析部２や、エージェント処理部６が実行する他の処理や、入出力対象機器群５に属する機器や、その他外部の機器などが考えられる。そしてこの場合、判別処理の内容を記述するデータは、例えば、判別に用いるデータの取得源を指定するデータを更に含んでいればよい。

また、判別処理では、所定のデータを、判別に先立って所定の出力先に出力するようにしてもよい。具体的には、例えば、所定の質問を表すデータを、判別に先立って音声合成処理部３に引き渡す、等が考えられる。判別処理において所定のデータを判別に先立って所定のデータを出力する場合、判別処理の内容を記述するデータは、例えば、出力するデータの内容と、このデータの出力先とを指定するデータを更に含んでいればよい。

入出力処理の内容を記述するデータは、入力あるいは出力するデータの内容を指定するデータからなっている。入力ないし出力するデータは任意の内容を有していてよく、例えば、出力するデータは、音声合成処理部３を介して音声出力部４に発生させる音声の読みを表すデータや外部の機器を制御する制御信号であってもよいし、入力するデータは外部の機器から供給されるデータであってもよい。

ワイヤデータベースは、複数の処理間の遷移を記述するデータ、つまり遷移定義データ（以下、このデータをワイヤと呼ぶ）の集合からなっている。ワイヤは、例えば図３に示すような書式で記述されたデータからなっており、図示するように、先行する処理から後続する処理への遷移について、当該先行の処理と、当該後続の処理と、当該遷移に対して与えられた重み係数と、を指定するデータである。ただし、先行の処理が判別処理である場合は、当該判別処理のどの判別結果からの遷移であるか、まで記述される必要がある。

そして、エージェント処理部６は、処理項目データベース及びワイヤデータベースが全体として表しているフローを実行する。
具体的には、例えば、エージェント処理部６は、シートベルト装着検知部５１から、シートベルトが装着されていないことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているとき、音声合成処理部３に、シートベルトの装着を促すメッセージの文章を表すデータを供給することにより、この文章を読み上げる音声を音声出力部４に発生させる。

また、エージェント処理部６は、積載重量検知部５２から、積載重量が一定値を超えていることを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているとき、音声合成処理部３に、重量オーバーを警告するメッセージの文章を表すデータを供給することにより、この文章を読み上げる音声を音声出力部４に発生させる。

また、エージェント処理部６は、ナビゲーション部６２から供給される、車両の現在位置を示すデータと、車速検知部５４から供給される、車両の速度を示すデータとより、車両が、現在位置における法定速度を遵守して走行しているか否かを判別し、遵守していないと判別すると、音声合成処理部３に、速度違反を警告するメッセージの文章を表すデータを供給することにより、この文章を読み上げる音声を音声出力部４に発生させる。

また、エージェント処理部６は、ガソリン残量検知部５３から、ガソリンの残量が一定値を下回ったことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているとき、質問を含む判別処理へと遷移し、まず、ガソリンスタンドへの立ち寄りを提案するメッセージ文を表すデータを音声合成処理部３に供給して、音声出力部４に、このメッセージ文を読み上げる音声を再生させる。そして、言語解析部２から、概念「肯定」又は「否定」を表す単語データが供給されるのを待機し、該当する単語データが供給されると、この単語データが概念「肯定」又は「否定」のどちらを表すかを判別する。そして、「肯定」を表すと判別すると、ナビゲーション部６２に、車両の現在位置近隣の地図を表す地図情報を要求し、該当する地図情報が供給されると、この地図情報を検索して、車両の現在位置に最寄りのガソリンスタンドを特定し、このガソリンスタンドの所在地をナビゲーションの目的地としてセットすることをナビゲーション部６２に要求する。ナビゲーション部６２はこの要求に応答して、自己が表示する地図上、このガソリンスタンドの所在地に当たる目的地に目的地であることの指標を表示させる。一方、「否定」を表すと判別すると、早めの給油を促すメッセージ文を表すデータを音声合成処理部３に供給して、音声出力部４に、このメッセージ文を読み上げる音声を再生させる。

また、エージェント処理部６は、例えば、オイル状態検知部５７からオイルの交換を要する旨のデータを供給されたり、バッテリー残量検知部５８から、バッテリーの充電量が一定値を下回った旨のデータを供給されたりした場合も、ガソリンの残量が一定値を下回った旨のデータが供給された場合と同様に、ガソリンスタンドやディーラーへの立ち寄りを提案し、肯定する旨のユーザの指示を受けるとガソリンスタンドを索出してこのガソリンスタンドへのナビゲーションを開始させ、否定する旨のユーザの指示を受けると早めの立ち寄りを勧めるメッセージを出力させる。

また、エージェント処理部６は、タイヤ空気圧検知部５５からタイヤの空気圧が一定値を下回ったことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているときは、まず、ディーラーやガソリンスタンドへの立ち寄りを提案するメッセージ文を表すデータを、音声合成処理部３を介し、音声出力部４に読み上げさせる。そして、言語解析部２から、概念「肯定」又は「否定」を表す単語データが供給されるのを待機し、該当する単語データが供給されると、この単語データが概念「肯定」又は「否定」のどちらを表すかを判別する。そして、「肯定」を表すと判別すると、ナビゲーション部６２に、車両の現在位置近隣の地図を表す地図情報を要求し、該当する地図情報が供給されると、この地図情報を検索して、車両の現在位置に最寄りのディーラーを特定し、このディーラーの所在地をナビゲーションの目的地としてセットすることをナビゲーション部６２に要求する。ナビゲーション部６２はこの要求に応答して、自己が表示する地図上、このディーラーの所在地に当たる目的地に目的地であることの指標を表示させる。一方、「否定」を表すと判別すると、運転に気をつけるよう警告するメッセージ文を表すデータを、音声合成処理部３を介し、音声出力部４に読み上げさせる。

また、エージェント処理部６は、ブレーキ作動検知部５６から、ブレーキが正常に作動していないことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているときは、まず、ディーラーへの立ち寄りを提案するメッセージ文を表すデータを、音声合成処理部３を介し、音声出力部４に読み上げさせる。そして、言語解析部２から、概念「肯定」又は「否定」を表す単語データが供給されるのを待機し、該当する単語データが供給されると、この単語データが概念「肯定」又は「否定」のどちらを表すかを判別する。そして、「肯定」を表すと判別すると、ナビゲーション部６２に、車両の現在位置近隣の地図を表す地図情報を要求し、該当する地図情報が供給されると、この地図情報を検索して、車両の現在位置に最寄りのディーラーを特定し、このディーラーの所在地をナビゲーションの目的地としてセットすることをナビゲーション部６２に要求する。ナビゲーション部６２はこの要求に応答して、自己が表示する地図上、このディーラーの所在地に当たる目的地に目的地であることの指標を表示させる。一方、「否定」を表すと判別すると、運転に気をつけるよう警告するメッセージ文を表すデータを、音声合成処理部３を介し、音声出力部４に読み上げさせる。

また、エージェント処理部６は、例えば、ブレーキ作動検知部５６からブレーキの作動が異常である旨のデータを供給された場合や、ブレーキ作動検知部５６からブレーキが作動した旨のデータが供給された時点で、タイヤ回転速度検知部５９から所定値を上回るタイヤの回転速度を示すデータが供給され、タイヤがロックした旨を認識した場合や、ハンドルトルク検知部６０から、ハンドルのトルクが一定値を超えた旨のデータが供給された場合も、ディーラーやガソリンスタンドへの立ち寄りを提案し、肯定する旨のユーザの指示を受けるとディーラー等を索出してこのディーラー等へのナビゲーションを開始させ、否定する旨のユーザの指示を受けると警告用のメッセージを出力させる。

また、エージェント処理部６は、ウォッシャー残量検知部６１から、ウォッシャーの残量が一定値を下回ったことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が停止していることを示すデータが供給されているとき、ウォッシャータンクへウォッシャーを補給する手順を図解する画像を表す画像データを画像データベースより読み出して、この画像を表示部６３に表示させる。また、ウォッシャーを補給する手順を解説する文章を表すデータを音声合成処理部３に供給して、この文章を読み上げる音声を音声出力部４に発生させる。

なお、エージェント処理部６は、例えば言語解析部２が単語データを複数供給した場合などにおいては、複数の判別処理を並行して行う。またこの場合、エージェント処理部６は同一の単語を入力の対象とする処理（例えば、トリガ取得処理や、判別処理におけるデータの入力）が複数があって、該当する単語を表す単語データが言語解析部２より供給された場合は、これらの処理すべてを並行して行う。

また、エージェント処理部６は、図４にフローを示すように、先行する第１の処理Ｐ１を実行して後続の第２の処理Ｐ２に遷移するようにワイヤＷ０１により定義されており、また、第２の処理Ｐ２を実行して後続の第３の処理Ｐ３に遷移するようにワイヤＷ０３によって定義されているとき、以下の処理を行う。（なお、図示するように、処理Ｐ１〜Ｐ３のいずれについても、各進行方向の確率係数はいずれも０．５であるものとする。）

まず、エージェント処理部６が第１の処理Ｐ１に到達しているとき、エージェント処理部６は、ワイヤＷ０１、Ｗ０３及びＷ０５のそれぞれの重み係数を計算し、計算結果をワイヤＷ０１、Ｗ０３及びＷ０５に書き込む。これらの値は、各処理に予め設定されている進行方向の確率係数によって決定される。

具体的には、処理Ｐ１に処理が到達したとき、ワイヤＷ０１の重み係数は、処理Ｐ１のワイヤに係る確率係数の値すなわち０．５となる。
処理Ｐ２のワイヤＷ０３の重み係数は、処理Ｐ１のワイヤＷ１に係る確率係数０．５に処理Ｐ２のワイヤＷ０３に係る確率係数０．５を乗じた結果すなわち０．２５となる。
ワイヤＷ０５の重み係数は、処理Ｐ１のワイヤＷ１に係る確率係数０．５に処理Ｐ２のワイヤＷ０３に係る確率係数０．５を乗じた結果に更に処理Ｐ３のワイヤＷ５に係る確率係数０．５を乗じた結果、すなわち０．１２５となる。

このようにして、ある処理を基点としたときのそれぞれのワイヤの重み係数が計算される。よって、現在の状態が遷移すると、現在の処理を基点にしてその都度重み係数が計算されることになる。

具体的には、現在の状態が処理Ｐ２に遷移すると、ワイヤＷ０３の重み係数は、処理Ｐ２のワイヤＷ０３に係る確率係数に等しい値０．５となり、ワイヤＷ０５の重み係数は処理Ｐ２のワイヤＷ０３に係る確率係数０．５と処理Ｐ３のワイヤＷ５に係る確率係数０．５との積すなわち０．２５となる。またこのとき、エージェント処理部６は、逆方向、つまり処理Ｐ１に戻る方向に係るワイヤＷ０１の重み係数も再度書き込まれる。処理Ｐ２に遷移した場合では、ワイヤＷ０１に係る戻り方向の確率係数０．１がそのままワイヤＷ０１の重み係数となる。処理Ｐ３に遷移した場合は更に、ワイヤＷ０３に係る戻り方向の確率係数０．１がそのままワイヤＷ０３の重み係数となる。そして、処理Ｐ３に遷移した状態におけるワイヤＷ０１の重み係数は、処理Ｐ３に遷移した状態におけるワイヤＷ０３の重み係数０．１に、処理Ｐ２の戻り方向の確率係数０．１を乗じた値すなわち０．０１となる。

重み係数の計算は、関連するフローの処理のみではなく、全てのフローの全てのワイヤについて設定される。ここで現在の処理に関連のないワイヤについては、予め定められた低い計数値を割り当てるようにすればよい。しかし、特にトリガ取得処理を先行の処理とするワイヤについては、重み係数をある程度高く設定するようにする。こうすることによって、直前までなされていた会話と著しく異なる内容の会話にもジャンプすることが可能になる。

そして、エージェント処理部６は、判別条件に係る（１個又は複数個の）単語データが言語解析部２より供給されると、以下の処理を行う。まず、供給された単語データが示す単語の尤度（スコア）と、各ワイヤの重み係数との積を計算する。
例えば、図４に示すフローを実行している場合において、単語「暑い」に対するスコアが８０％で、単語「窓」に対するスコアが５０％であることを示す単語データが入力されたとし、また、単語「暑い」を示す単語データを入力する処理を先行の処理とするワイヤＷ０１の重み係数が０．５、単語「窓」を示す単語データを入力する処理を先行の処理とするワイヤＷ０５の重み係数が０．１２５であったとする。この場合、ワイヤＷ０１及びＷ０５について求められる積は、数式１及び２に示すとおりとなる。

（数１） ワイヤＷ０１についての積：「暑い」に対するスコア８０％×ワイヤＷ０１の重み係数０．５＝４０

（数２） ワイヤＷ０５についての積：「窓」に対するスコア５０％×ワイヤＷ０５の重み係数０．１２５＝６．２５

エージェント処理部６は、スコアと重み係数との積を求める上述の処理を、フローが有するすべてのワイヤについて行う。その結果、例えばワイヤＷ１について求めた積が最も高い値を示した場合、入力された単語データは単語「暑い」を示すものであったと認識して、ワイヤＷ０１が後続の処理としている処理Ｐ２に遷移することになる。

なお、トリガ取得処理からの遷移に対しては、ある程度高い重み係数を設定しておくとよい。具体的には、例えば図３にも示すように、図４のフローにおいて、「窓を開けて」という単語を示す単語データを取得するトリガ取得処理ＴＧ０２からの遷移に対しては、例えば重み係数０．５を与えておく。そうすると、例えばエージェント処理部６の処理がトリガ取得処理ＴＧ０１に係属している場合において、ユーザーが「窓を開けて」と発音し、例えば単語「窓を開けて」に対するスコアが９０％である単語データが得られれば、このスコアと、「ユーザが「窓を開けて」と言ったか否かの判断」に係るワイヤＷ５の重み係数との積は、９０％×０．５すなわち４５となる。この値が他のワイヤとの積の値と相手は通常得られないような大きな値であれば、入力された音声は「窓を開けて」であったと認識され、エージェント処理部６の処理が入出力処理ＥＸ０３にジャンプする可能性が高くなる。一方で、他のワイヤの重み係数を極めて低く設定しておけば、これら他のワイヤにより定義されている遷移が起こる可能性は極めて低くなり、結果として、ある程度想定される会話の流れに沿って認識率を向上させることができる。

この実施の形態では、戻り方向への遷移も起こり得る。しかし、現実的には会話を戻すことは好ましくないことが多い。そこで、戻り方向の確率係数は、進行方向の確率係数に比べて低い値に設定するようにすればよい。そうすると、入力された音声から高いスコアの音声データが仮に得られても、戻り方向の確率係数が重み係数として書き込まれたワイヤについて求めた積は低い値となるため、戻り方向への遷移の可能性を低く抑えることができる。
また、エージェント処理部６は、求めた積の値が所定の条件に合致しないような処理（たとえば、積の値が所定値に達しないような処理）は、遷移を実行する対象から除外するよう取り扱ってもよい。

なお、例えば図３に示しているように、ワイヤは、処理項目から処理項目への遷移という形で遷移を定義する。そして、ワイヤを図３に示すような形態で記述してデータベースに格納することにより、各処理項目同士の関係を、あたかもコンピュータのマクロ処理のように定義することが可能になる。これによって、各処理項目を容易に接続することができる。

また、トリガとなる処理項目は、実際には接続されるワイヤに係る認識対象単語等（他の入力対象機器群からの入力の場合もあり得る）のスコアの判定になるので、ワイヤにおいてトリガ処理項目はワイヤの開始点として定義されず、ワイヤそのものが遷移元として定義されることになる。

更に、上述のように各処理項目の接続関係をワイヤによって定義することによって、簡単にワイヤを追加することができる。例えば、「暑い」という音声入力の後に、ユーザーが休憩することを意図して「ファミリーレストランを探して」という音声を入力する機会が多い場合、ファミリーレストランの検索処理項目に対して自動でワイヤを追加する。そうすると、ワイヤが自動で追加された後には、ファミリーレストラン検索処理項目に接続されたワイヤの重み係数をある程度大きくすることで、当該入力「ファミリーレストランを探して」に適切に対応することができるようになる。（ただしこの場合、エージェント処理部６は、例えばファミリーレストランの位置を示す情報を含んだ地図データ等を記憶し、あるいは外部の地図データ等にアクセスするものとする。）
このワイヤの自動追加は、ある処理項目からある処理項目へのジャンプの回数を計数し、これが所定回数に達したときに自動で行うようにすればよい。

以上説明したこの車両状態監視システムは、処理の内容を示すデータやワイヤが適切に記述されれば、制御する対象である機器や加える制御の内容を完全に特定することを必ずしも必要とせずに、ユーザが発した言語に応答し、この言語からユーザの欲求を推測し、この欲求を満たすためにどの機器にどのような制御を加えればよいかを適切に判断して、判断結果に従った制御を機器に加えることができるようになる。

なお、この車両状態監視システムの構成は上述のものに限られない。
例えば、入出力対象機器群５に属する機器は、タッチパネル等、操作者の操作に従った情報をエージェント処理部６に供給する入力デバイスを含んでいてもよい。

また、単語データベースは、必ずしも単語を示すデータのみならず、複数の単語からなる語句を示すデータを単語データベースの要素として記憶するようにしてもよいし、単語の一部あるいは音素を示すデータを単語データベースの要素として記憶するようにしてもよい。また、単語等は必ずしも特定の概念の下にグルーピングされている必要はなく、グルーピングを行う場合も、グルーピングを行うために用いられるデータは、必ずしもフラグの集合の形をとっていなくてもよい。

また、エージェント処理部６は、ワイヤに記述された重み係数を、過去に当該ワイヤが表す遷移を実行した数などに基づき所定の基準に従って変化させ、重み係数が変化後の値となるようにワイヤを書き換えてもよい。
具体的には、例えば、ワイヤデータベースに、それぞれのワイヤについて、当該ワイヤが表す遷移が実行された回数を記憶しておく。そしてエージェント処理部６は、当該遷移が新たに行われる毎に、この回数の値を書き換えることにより、この回数の値を１ずつインクリメントし、それぞれのワイヤに記述された重み係数を、例えば、当該ワイヤについて記憶された回数に比例した値と書き換える。

また、エージェント処理部６は、判別処理や入出力処理において出力するデータを、これらの処理に引き渡されたデータや、これらの処理に伴って入力したデータや、その他任意の条件に従って変化させるようにしてもよい。

また、この車両状態監視システムは、エージェント処理部６の制御に従って画像を出力するための表示装置（例えば、液晶ディスプレイ等）を備えていてもよく、エージェント処理部６は、入出力処理や判別処理において、処理毎に所定の画像を表示させるようこの表示装置を制御してもよい。

また、エージェント処理部６は、１個の入力処理や１個の判別処理において、連続して発話される等した複数の単語データを一括して取得するようにしてもよい。また、エージェント処理部６は、一括して取得した複数の単語データがどの概念の下で同一のグループ内にグルーピングされているかを特定し、特定した概念が所定の概念に合致する場合にのみ、取得した単語データの一部または全部を処理に用いるものとしてもよい。
上述の実施の形態のうち、ガソリン残量検知部５３から、ガソリンの残量が一定値を下回ったことを示すデータが供給され、また、車速検知部５４から、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているときの処理について、詳細に説明する。
まず、トリガー取得処理（第１の処理）に続くワイヤにおいて、ガソリンの残量が一定値を下回ったことを示すデータが条件として設定され、当該条件と一致する状態データがエージェント処理部６に入力されたかを常に判別している。当該条件に対応する状態データが入力されると、この場合示されるスコアは１００％であるので、この１００％のスコアと重み係数が乗算される。この乗算によって示される判別結果が他のワイヤの判別結果より高い値を示すとき、当該ワイヤが選択され、このワイヤに接続される判断処理に状態が遷移される。次の判断処理（第２の処理）では、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されているかが判断される。これも前述と同様に、この判断処理に接続される一のワイヤに対して車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが設定され、このデータに対応する状態データがエージェント処理部６に供給されることを常に監視している。そして、他の状態（他の処理）に状態が遷移する前に、車両が一定値を超える速度で移動していることを示すデータが供給されると、当該データのスコアが一のワイヤに設定され、このスコアと重み係数が乗算される。この判別結果が他のワイヤの判別結果よりも高い値を示すとき、このワイヤが選択されて、このワイヤが指定する次の判別処理に状態を遷移させる。この判別処理（第３の処理）では、条件と入力情報との対比に先立って、所定の音声が出力される。これは例えば「ガソリンの残量が少なくなっています。ガソリンスタンドに立ち寄りますか？」等の音声が出力される。
そして、音声入力部１を介して入力された音声が、言語解析部２において単語データベースに記憶された各単語とのスコアが算出される。これによって決定された１又は複数の候補と、そのスコアがエージェント処理部６に供給され、候補となった単語が条件として設定されているワイヤに対して、それぞれのスコアを供給する。そして、各スコアと、対応するワイヤに設定された重み係数が乗算され、最終的な判別結果が求められる。そして、判別結果が最も高い値を示す単語が、音声入力部１に入力された音声であると判断して、対応するワイヤが示す次の処理に状態を遷移させる。このとき、一つのワイヤに対して複数の肯定を意味する単語、例えば「うん」「そうだね」「行く」等を設定すれば、ユーザの様々な肯定的な意味の音声にも対応することができる。同様に、他のワイヤに対して複数の否定を意味する単語、例えば「いや」「やだ」「行かない」等を設定すれば、ユーザの様々な否定的な意味の音声にも対応することができる。この他にも、図２で示すようなグルーピングを利用して、同一の概念を示す単語を条件とし、これに対応するスコアを入手するようにしてもよい。
入力された音声が肯定を示す音声だった場合、次の処理（第４の処理）では、ナビゲーション部６２に、車両の現在位置近隣の地図を表す地図情報を要求し、該当する地図情報が供給されると、この地図情報を検索して、車両の現在位置に最寄りのガソリンスタンドを特定し、このガソリンスタンドの所在地をナビゲーションの目的地としてセットすることをナビゲーション部６２に要求する。ナビゲーション部６２はこの要求に応答して、自己が表示する地図上、このガソリンスタンドの所在地に当たる目的地に目的地であることの指標を表示させる。
上述のように、各処理項目間をワイヤで定義し、各ワイヤに重み係数を与えることで、入力された状態や音声に適切に対応することができ、結果的にスムーズなユーザーへの提案を行うことができる。尚、ガソリン残量検知部５３と車速検知部５４の関係だけではなく、上記した他の状態若しくは音声の入力に対しても、同様に処理項目間の定義をワイヤで行うことができ、また、重み係数を適用することができる。
また、上記の説明では、ガソリン残量検知部５３の状態データと車速検知部５４の状態データをそれぞれ異なるタイミングで判断するとして説明したが、同時にこれらの状態データを判別するようにしても良い。

また、エージェント処理部６は、トリガ取得処理、判別処理、入出力処理等の各種処理とワイヤとが全体として形成するフローを分担して行う、互いに接続された複数のデータ処理装置（例えば、コンピュータ等）から構成されていてもよい。この場合、解析処理部３を構成するそれぞれのデータ処理装置は、解析処理部３が実行し得るフロー全体のうち、自己が実行する可能性がある部分を表すデータを、処理項目データベースやワイヤデータベースの要素として記憶すれば十分である。そして、それぞれのデータ処理装置が記憶するデータが、当該データ処理装置が実行する部分の処理をマクロ定義するようなデータとなっていれば、複数のデータ処理装置に分散処理を行わせることも容易である。

また、この車両状態監視システムは、音声入力部１や言語解析部２あるいは音声出力部４も複数備えていてよい。
また、音声入力部１は、たとえば、音声を表すデータが記録された記録媒体（たとえば、フロッピー（登録商標）ディスクや、ＣＤ（Compact Disc）や、ＭＯ（Magneto-Optical Disk）など）から波形信号を読み出して言語解析部２に供給する記録媒体ドライブ装置（たとえば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブや、ＣＤ−ＲＯＭドライブや、ＭＯドライブなど）を備えていてもよい。

以上、この発明の実施の形態を説明したが、この発明にかかる車両監視装置は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。
例えば、入出力対象機器群５に接続されたパーソナルコンピュータに上述の音声入力部１、言語解析部２、音声合成処理部３、音声出力部４及びエージェント処理部６の動作を実行させるためのプログラムを格納した記録媒体から該プログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行する車両状態監視システムを構成することができる。そして、このプログラムを実行するパーソナルコンピュータが、図１の車両状態監視システムの動作に相当する処理として、例えば、図４に示すフローを実行するものとする。

なお、パーソナルコンピュータに上述の車両状態監視システムの機能を行わせるプログラムは、例えば、通信回線の掲示板（ＢＢＳ）にアップロードし、これを通信回線を介して配信してもよく、また、このプログラムを表す信号により搬送波を変調し、得られた変調波を伝送し、この変調波を受信した装置が変調波を復調してこのプログラムを復元するようにしてもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下に、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上述の処理を実行することができる。

なお、ＯＳが処理の一部を分担する場合、あるいは、ＯＳが本願発明の１つの構成要素の一部を構成するような場合には、記録媒体には、その部分を除いたプログラムを格納してもよい。この場合も、この発明では、その記録媒体には、コンピュータが実行する各機能又はステップを実行するためのプログラムが格納されているものとする。

この発明の実施の形態に係る車両状態監視システムを示す図である。 グルーピング用のフラグの具体例を模式的に示す図である。 ワイヤを示す図である。 重み係数の設定を説明するための図である。

符号の説明

１ 音声入力部
２ 言語解析部
３ 音声合成処理部
４ 音声出力部
５ 入出力対象機器群
５１ シートベルト装着検知部
５２ 積載重量検知部
５３ ガソリン残量検知部
５４ 車速検知部
５５ タイヤ空気圧検知部
５６ ブレーキ作動検知部
５７ オイル状態検知部
５８ バッテリー残量検知部
５９ タイヤ回転速度検知部
６０ ハンドルトルク検知部
６１ ウォッシャー残量検知部
６２ ナビゲーション部
６３ 表示部
６ エージェント処理部

Claims (18)

1. 車両に搭載される車両監視装置であって、
   前記車両の構成部分の状態を示す状態データに基づいて、前記車両に異常が発生したか否かを判別する異常判別手段と、
   前記車両に異常が発生したと判別されたとき、当該異常を解消するための提案を表すメッセージを出力する提案メッセージ出力手段と、を備える、
   ことを特徴とする車両監視装置。
2. 音声を表す音声データを取得し、当該音声データに音声認識を施すことにより、当該音声が表す語句の候補を特定する音声認識手段を更に備え、
   前記提案メッセージ出力手段は、前記音声認識手段が特定した候補と、前記状態データとに基づき、前記メッセージの内容を決定する手段を備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の車両監視装置。
3. 前記状態データは、前記車両のシートベルトが装着されたか否かを示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両監視装置。
4. 前記状態データは、前記車両の荷重を示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１、２又は３に記載の車両監視装置。
5. 前記状態データは、前記車両の燃料の残量を示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車両監視装置。
6. 前記状態データは、前記車両の移動速度を示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の車両監視装置。
7. 前記状態データは、前記車両のタイヤの空気圧を示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の車両監視装置。
8. 前記状態データは、前記車両のブレーキが正常に作動したか否かを示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の車両監視装置。
9. 前記状態データは、前記車両の潤滑油が交換を要する状態にあるか否かを示すデータからなる、
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の車両監視装置。
10. 前記状態データは、前記車両のバッテリーの充電の程度を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の車両監視装置。
11. 前記状態データは、前記車両のタイヤの回転速度を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の車両監視装置。
12. 前記状態データは、前記車両のハンドルのトルクを示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の車両監視装置。
13. 前記状態データは、前記車両の洗浄剤の残量を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の車両監視装置。
14. 前記状態データは、前記車両の現在位置を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の車両監視装置。
15. 前記状態データは、前記車両の走行する路面状態を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の車両監視装置。
16. 前記状態データは、前記車両が対向する信号装置の状態を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の車両監視装置。
17. 前記状態データは、前記車両のパーキングブレーキの状態を示すデータからなる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の車両監視装置。
18. 車両の構成部分の状態を示す状態データとに基づいて、前記車両に異常が発生したか否かを判別する異常判別ステップと、
    前記車両に異常が発生したと判別されたとき、当該異常を解消するための提案を表すメッセージを出力する提案メッセージ出力ステップと、より構成されている、
    ことを特徴とする車両監視方法。

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