JP2005300440A - ナビゲーション装置および経路探索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】現在の条件に合致する学習度に関するデータを用いることで、よりユーザーの思考にあった経路の計算をすること。
【解決手段】取得部１０１が、計算対象となるリンクのリンクコストおよびリンクの学習度を取得し、学習度設定部１０２が、取得部１０１によって取得された学習度と上記所定の学習度を用いて新たな学習度を設定し、算出部１０３が、取得部１０１によって取得されたリンクコストおよび学習度設定部１０２によって設定された新たな学習度を用いて、計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出し、経路設定部１０４が、算出部１０３によって算出された新たなリンクコストに基づいて経路を設定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ナビゲーション装置、経路探索方法、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体に関する。

従来、カーナビゲーション装置において、ある特定の道路コストは、その走行履歴に基づいて一定の値が付与されていた。たとえば、道路の走行回数をコスト計算のパラメータの１つとして、ユーザーの走行経験を経路計算に反映させていた（たとえば、特許文献１、特許文献２参照。）。

特開２００３−５７０５４号公報 特開２００２−１８１５７４号公報

しかしながら、上記従来技術にあっては、同一の道路に対して可変のコストを付与することができないという問題点があった。具体的には、たとえば、ユーザーが頻繁に行く場所とは異なる場所を目的地として、または普段とは異なる経路を通りたいと思って、走行頻度の低い道路を走行している場合も、近くに走行頻度の高い道路があるとそちらに引き寄せるような経路が計算されてしまうという問題点があった。

請求項１に記載の発明にかかるナビゲーション装置は、計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに所定の学習度を取得する取得手段と、取得されたリンクの学習度および所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する学習度設定手段と、取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出手段と、前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定手段と、を有することを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明にかかるナビゲーション装置は、計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに経路設定に関する情報を取得する取得手段と、取得されたリンクの学習度および経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定する学習度設定手段と、取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出手段と、前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定手段と、を有することを特徴とする。

また、請求項１０に記載の経路探索方法は、計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに所定の学習度を取得する取得工程と、取得されたリンクの学習度および所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する学習度設定工程と、取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出工程と、前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定工程と、を含んだことを特徴とする。

また、請求項１１に記載の経路探索方法は、計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに経路設定に関する情報を取得する取得工程と、取得されたリンクの学習度および経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定する学習度設定工程と、取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出工程と、前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定工程と、を含んだことを特徴とする。

また、請求項１２に記載の経路探索プログラムは、請求項１０または１１に記載の経路探索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、請求項１３に記載のコンピュータに読み取り可能な記録媒体は、請求項１２に記載の経路探索プログラムを記録したことを特徴とする。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかるナビゲーション装置、経路探索方法、経路探索プログラムおよびコンピュータに読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。

（ナビゲーション装置の機能的構成）
まず、この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の内容について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。

図１において、車両（四輪車、二輪車を含む）などに備えられたナビゲーション装置は、取得部１０１と、学習度設定部１０２と、算出部１０３と、経路設定部１０４とを含む構成となっている。

取得部１０１は、計算対象となるリンクのリンクコストおよびリンクの学習度、並びに所定の学習度を取得する。なお、リンクコストやリンクの学習度、所定の学習度は図示しない記憶部に記憶されていて、取得部１０１は当該記憶部からリンクコストおよびリンクの学習度並びに所定の学習度を取得する。

ここで、所定の学習度は、例えば、経路設定する際の位置におけるリンクの学習度である。また、経路設定する際の位置におけるリンクだけでなく、前回の経路の設定から今回の設定までの全リンクの学習度の平均値であってもよく、また全リンクのキロ単位の学習度の平均値であってもよい。

また、所定の学習度は、目的地周辺のリンクの学習度であってもよい。より具体的には、例えば、目的地につながるリンクの学習度の平均値であってもよく、また、目的地から所定半径以内のリンクの学習度の平均値であってもよい。

学習度設定部１０２は、取得部１０１によって取得されたリンクの学習度および所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する。

ここで、学習度設定部１０２は、取得部１０１によって取得された学習度と上記所定の学習度を比較し、比較結果に基づいて新たな学習度を設定するようにしてもよい。より具体的には、たとえば学習度設定部１０２は、取得部１０１によって取得された学習度が所定の学習度より大きい場合に、上記所定の学習度を新たな学習度として設定するようにしてもよい。また学習度設定部１０２は、取得部１０１によって取得された学習度が所定の学習度より小さい場合に、取得された学習度を新たな学習度として設定するようにしてもよい。

また、取得部１０１は計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに経路設定に関する情報を取得し、学習度設定部１０２は取得部１０１によって取得されたリンクの学習度と経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定するようにしてもよい。ここで、経路設定に関する情報は、例えば、目的地の検索頻度、目的地までの距離、目的地の方角、目的地が存在するエリア、および経路探索条件の少なくともいずれか１つの情報である。

ここで、リンクの学習度は経路設定に関する情報により区分されていて、取得された経路設定に関する情報に対応する区分の学習度を新たな学習度として設定してもよい。

算出部１０３は、取得部１０１によって取得されたリンクコストおよび学習度設定部１０２によって設定された新たな学習度を用いて、計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する。また経路設定部１０４は、算出部１０３によって算出された新たなリンクコストに基づいて経路を設定する。

（ナビゲーション装置の処理の手順）
つぎに、この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の処理の手順について説明する。図２は、この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図２のフローチャートにおいて、まず、計算対象となるリンクのリンクコストおよびリンクの学習度を取得する（ステップＳ２０１）。それとともに、所定の学習度を取得する（ステップＳ２０２）。つぎに、取得されたリンクの学習度と所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する（ステップＳ２０３）。

その後、ステップＳ２０１によって取得されたリンクコスト、およびステップＳ２０３によって設定された新たな学習度を用いて、計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出し（ステップＳ２０４）、ステップＳ２０４によって算出された新たなリンクコストに基づいて経路を設定し（ステップＳ２０５）、一連の処理を終了する。

なお、ステップＳ２０２において、所定の学習度の代わりに経路設定に関する情報を取得し、ステップＳ２０３において、取得されたリンクの学習度と経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定するようにしてもよい。

（ハードウエア構成）
つぎにこの発明の実施例にかかるナビゲーション装置のハードウエア構成について説明する。図３は、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。

図３において、ナビゲーション装置は、ナビゲーション制御部３００と、ユーザー操作部３０１と、表示部３０２と、位置認識部３０３と、記録媒体３０４と、記録媒体デコード部３０５と、案内音出力部３０６と、地点検索部３０７と、経路探索部３０８と、経路誘導部３０９と、案内音生成部３１０と、スピーカ３１１と、を含む構成となっている。

ナビゲーション制御部３００は、ナビゲーション装置全体を制御する。また、ユーザー操作部３０１は、操作ボタン、リモコン、タッチパネルなどを含む。また、表示部３０２は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイなどを含む。

位置認識部３０３は、ＧＰＳや車速センサなどの各種センサを用いて自車位置を示す自車位置情報を算出する。

記録媒体３０４は、たとえば、ハードディスク（ＨＤ）であり、その代わりにあるいはＨＤに加えて、ＤＶＤ、コンパクトディスク（ＣＤ）などの着脱可能な記録媒体であってもよい。また、記録媒体デコード部３０５は、ＨＤ、ＤＶＤ、ＣＤを読み取る／書き込みの制御をおこなう。記録媒体３０４には、地図ＤＢ情報など本実施例にかかるナビゲーション装置の処理に必要な各種の情報が記録されている。なお、本実施例においては、これらの各種情報を記録媒体３０４から読み出して取得する構成になっているが、これに限らず、例えば、ナビゲーション装置とは別個に設置されているサーバ等からネットワークを介して各種情報を取得するようにしてもよい。

そして、ナビゲーション制御部３００は、位置認識部３０３によって算出された自車位置情報と、記録媒体３０４から記録媒体デコード部３０５を経由して得られた地図ＤＢ情報とに基づいて、表示部３０２へ地図上のどの位置を走行しているかを出力する。

案内音出力部３０６は、接続される、１つまたは複数のスピーカ３１１への出力を制御することによって、案内音を再生する。

地点検索部３０７は、ユーザー操作部３０１から入力された情報に基づいて、任意の地点を検索し、これを表示部３０２へ出力する。また、経路探索部３０８は、地点検索部３０７によって得られた地点情報に基づいて、当該地点までの最適な経路を算出する。また、経路誘導部３０９は、経路探索部３０８によって得られた情報と自車位置情報に基づいて、リアルタイムな経路誘導情報の生成をおこなう。

案内音生成部３１０は、パターンに対応したトーンと音声のデータを生成する。すなわち、経路情報に基づいて、案内ポイントに対応した仮想音源の設定と音声ガイダンス情報の生成をおこない、これを案内音出力部３０６へ出力する。

（ナビゲーション装置の処理の手順）
つぎに、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の処理の手順について説明する。図４は、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の走行履歴（道路の学習度）を用いた経路計算の処理の手順の一例を示すフローチャートである。

図４のフローチャートにおいて、経路探索を開始するに際し、まず、始点ノードからの接続リンクをテーブルに登録する（ステップＳ４０１）。そして、リンク長、道路種別などを元に、テーブルに新規登録されたリンクのリンクコストを計算する（ステップＳ４０２）。

つぎに、リンクが学習テーブルを持っているか否かを判断する（ステップＳ４０３）。ここで、リンクが学習テーブルを持っている場合（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）は、条件によって、最適な学習度を決定し、リンクコストを変更し（ステップＳ４０４）、ステップＳ４０５へ移行する。最適な学習度の決定およびリンクコストの変更については、後述する（図５を参照）。

一方、ステップＳ４０３において、リンクが学習テーブルを持っていない場合（ステップＳ４０３：Ｎｏ）は、何もせずに、ステップＳ４０５へ移行する。そして、ステップＳ４０５において、テーブル内のリンク中、最小コストで到達できるリンクの先端ノードを確定する。

つぎに、目的地に到達したか否かを判断し（ステップＳ４０６）、未だ、目的地に到達していない場合（ステップＳ４０６：Ｎｏ）は、確定したノードの接続リンクをテーブルに登録する。その後、ステップＳ４０２へ戻って、以後ステップＳ４０２〜Ｓ４０７の各処理を繰り返しおこなう。

そして、ステップＳ４０６において、目的地に到達した場合（ステップＳ４０６：Ｙｅｓ）は、経路探索を終了する。

また図５は、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のリンクコストの変更の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図５において、まず、計算対象のリンクのリンクコスト（Ｌ）および学習度（Ａ）を取得する（ステップＳ５０１）とともに、探索開始位置のリンクの学習度（Ｂ）を取得する（ステップＳ５０２）。たとえばリンクコスト（Ｌ）はｄ：距離、ｗ：道幅、ｋ：道路種別、ｊ：渋滞状況などのパラメータを用いて、以下の式で計算する。

Ｌ＝αｄ＋βｗ＋γｋ＋δｊ

そして、ステップＳ５０１において取得された学習度（Ａ）とステップＳ５０２において取得された学習度（Ｂ）とを比較し、Ａ＜Ｂであるか否かを判断する（ステップＳ５０３）。ここで、Ａ＜Ｂである場合（ステップＳ５０３：Ｙｅｓ）は、計算に用いる新たな学習度（Ｓ）をＡ（Ｓ＝Ａ）と設定する（ステップＳ５０４）。一方、Ａ≧Ｂである場合（ステップＳ５０３：Ｎｏ）は、計算に用いる学習度（Ｓ）をＢ（Ｓ＝Ｂ）と設定する（ステップＳ５０５）。

つぎに、ステップＳ５０４またはＳ５０５において設定された新たな学習度（Ｓ）を元にリンクコストを計算する（ステップＳ５０６）。リンクコストの計算は、リンクコストを学習度によって可変させる計算式（Ｌ＝ｆ（Ｌ，Ｓ））によっておこなうことができる。より具体的には、学習度を考慮する上での学習度の最大値をＳｍａｘとし、学習度最大の時のコストの比率（％）をＬｍｉｎとすると以下の式になる。

Ｌ＝（（Ｌｍｉｎ−１００）×Ｓ／Ｓｍａｘ＋１００）×Ｌ／１００

たとえば、Ｓｍａｘ＝５、Ｌｍｉｎ＝２０とすれば、Ｓ＝５（学習度最大）で、算出される新たなリンクコストＬは取得されたリンクコストの２０％となる。

また図６〜図８は、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、走行頻度と経路設定の関係を示す説明図である。なお図６〜図８において、道路の太さが、走行頻度の高さを表している。

図６に示すように、通常、走行頻度の高い道路を通るような経路の設定をおこなう。したがって、走行中の道路にかかわらず、走行頻度の高い道路に引き寄せるような経路を設定してしまう（図７を参照）。そこで、図５のフローチャートに示した処理をおこなうことによって、走行中の道路の走行頻度に応じて、走行履歴を考慮した経路を設定することができる（図８を参照）。

なお、ステップＳ５０２において、探索開始位置のリンクの学習度（Ｂ）の代わりに、経路の目的地周辺のリンクの学習度を取得するようにしてもよい。この場合に、目的地につながるリンクの学習度の平均値や、目的地から所定半径以内のリンクの学習度の平均値を、経路の目的地周辺のリンクの学習度として用いてもよい。このようにすることで、ユーザーがよく出かけるところに目的地があるのか、あまり出かけないところに目的地があるのかにより学習度を変更することで、よりユーザーの思考にあった経路を設定することができる。例えば、よく出かける地域に目的地がある場合には、普段よく使う道路を経路に設定し、あまり出かけない地域に目的地がある場合には、走行履歴を考慮しないで経路を設定することができる。

つぎに、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の処理の手順の別の一例について説明する。図９は、この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のリンクコストの変更の処理の手順の別の一例を示すフローチャートである。図９のフローチャートにおいて、まず、計算対象のリンクのリンクコスト（Ｌ）および学習度（Ａ）を取得する（ステップＳ９０１）とともに、今回の経路設定における目的地の検索頻度を取得する（ステップＳ９０２）。ここで、学習度（Ａ）は図１０に示すテーブル１０００のように検索頻度により区分されている状態で取得される。つまり、学習度（走行頻度）は、このテーブル１０００のように、過去において当該リンクが計算対象となった際の目的地の検索頻度ごとに区分されて、図示しない記憶部等に記憶されている。なお、Ｔは、たとえば過去１年間における当該リンクが計算対象となった際の目的地の検索頻度（回）である。

そして、ステップＳ９０１において取得された学習度（図１０におけるテーブル１０００）とステップＳ９０２において取得された目的地の検索頻度から、計算に用いる学習度（Ｓ）を設定する（ステップＳ９０３）。

この場合において、今回の経路設定における目的地の検索頻度が３回未満のときは学習度「２０」を、３回以上１０回未満のときは学習度「７」を、１０回以上のときは学習度「１」を、新たな学習度（Ｓ）として設定する。

つぎに、ステップＳ９０３において設定された新たな学習度（Ｓ）を元にリンクコストを計算する（ステップＳ９０４）。計算の具体的な内容は図５に示したステップＳ５０６と同様であるのでその説明は省略する。

図９のフローチャートにあっては、目的地の検索頻度に基づいて学習度を設定したが、その代わりにあるいはそれに加えて、たとえば、目的地の距離、目的地の方角、目的地のエリア、経路探索条件などの経路設定に関する情報に基づいて学習度を設定してもよい。

図１１は、過去において当該リンクが計算対象となった際の経路の出発地から目的地までの距離により学習度が区分されている場合を表したテーブルを示す説明図である。図１１に示すテーブル１１００において、Ｄは、走行時に引いていた経路の目的地の当該リンクからの距離（ｋｍ）である。この場合において、今回の経路の出発地から目的地までの距離が１０ｋｍ未満のときは学習度「１０」を、１０ｋｍ以上１００ｋｍ未満のときは学習度「９」を、１００ｋｍ以上のときは学習度「５」を、新たな学習度として設定する。

また、図１２−１は、過去において当該リンクが計算対象となった際の経路の出発地における目的地の方角により学習度が区分されている場合を表したテーブルを示す説明図であり、図１２−２は、経路の出発地における目的地の方角を示す説明図である。図１２−１に示すテーブル１２００において、Ａは、図１２−２に示すように、経路の出発地における目的地方角（度）である。ここで、０°の方向を、例えば、「東」にする。

この場合において、今回の経路の出発地における目的地の方角が０°より大きく９０°未満のときは、学習度「０」を、９０°以上１８０未満のときは学習度「９」を、１８０°以上２７０°未満のときは学習度「１」を、２７０°以上３６０°未満のときは学習度「２」を、新たな学習度として設定する。

なお、テーブル１２００にあっては、方角を４つに分けて設定したが、２つまたは３つに分けてもよく、さらに細分化するように５つ以上に分けるようにしてもよい。

また、図１３−１は、過去において当該リンクが計算対象となった際の目的地のエリアにより学習度が区分されている場合を表したテーブルを示す説明図であり、図１３−２は、目的地のエリアを示す説明図である。

この場合において、今回の経路設定における目的地がエリアＡに含まれるときは学習度「４」を、エリアＢに含まれるときは学習度「９」を、エリアＣに含まれるときは学習度「３０」を、エリアＤに含まれるときは学習度「４４」を、エリアＥに含まれるときは学習度「０」を、エリアＦに含まれるときは学習度「２」を、新たな学習度として設定する。なお、テーブル１３００にあっては、エリアを経度・緯度によって区分したが、これに限定されるものではなく、都道府県や市町村ごとなどによってエリアを設定してもよい。

また、図１４は、過去において当該リンクが計算対象となった際の経路探索条件により学習度が区分されている場合を表したテーブルを示す説明図である。

この場合において、今回の経路探索条件が「有料道路優先＆時間優先」のときは学習度「８」を、「有料道路優先＆距離優先」のときは学習度「６」を、「一般道路優先＆時間優先」のときは学習度「１」を、「一般道路優先＆距離優先」のときは学習度「２」を、新たな学習度として設定する。

上記目的地の検索頻度、目的地の距離、目的地の方角、目的地のエリア、経路探索条件のいずれか２つ以上を組み合わせて、学習度をより細かく区分してもよい。

上記のように、学習度（走行頻度）を経路設定に関する情報により区分しておくことで、今回の経路設定に関する情報に対応する学習度を設定することができ、よりユーザーの思考にあった経路を設定することができる。

なお、ステップＳ９０１において上記テーブルのように区分されている学習度を取得しているが、先に目的地の検索頻度を取得しておいて、その検索頻度に対応する区分の学習度のみを新たな学習度として取得するようにしてもよい。

また、上記のテーブルにおいては学習度自体が区分されて記憶されているが、学習度自体を区分する以外の方法でもよい。例えば、リンクの学習度および経路設定に関する情報による区分における比率（例えば、図１０のように目的地の検索頻度により学習度が区分されている場合において、リンクの学習度「２８」と、目的地の検索頻度が３回未満のときの比率「２０／２８」、３回以上１０回未満のときの比率「７／２８」、１０回以上のときの比率「１／２８」）が記憶されており、これらの学習度と比率から今回の経路設定に関する情報に対応する新たな学習度を設定するようにしてもよい。

なお、上記実施例にあっては、カーナビゲーション装置について説明したが、これに限定されるものではなく、たとえば、携帯電話機などの携帯型情報処理端末装置に搭載されている、歩行者用または自転車用ナビゲーション装置や、Ｗｅｂサイトの経路提供アプリケーションなどにも適用される。さらに、ユーザーなどの行動パターン、思考パターンをシミュレーションする人工知能、ロボットやゲームソフトなどにも適用される。

以上説明したように、この実施の形態によれば、取得部１０１が、計算対象となるリンクのリンクコストおよびリンクの学習度を取得し、学習度設定部１０２が、取得部１０１によって取得された学習度と上記所定の学習度を用いて新たな学習度を設定し、算出部１０３が、取得部１０１によって取得されたリンクコストおよび学習度設定部１０２によって設定された新たな学習度を用いて、計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出し、経路設定部１０４が、算出部１０３によって算出された新たなリンクコストに基づいて経路を設定するため、経路計算時に、現在走行している道路の走行頻度を考慮して、走行頻度とコストの関係を動的に変化させることができる。

たとえば、現在走行中の道路の走行頻度がＮであれば、走行頻度Ｎ以上の道路の走行頻度はすべてＮとみなして道路のコストを設定することができる。このように、学習度に関するデータをそのまま用いるのではなく、そのときの状況に応じてコストを変化させることができる。また、現在走行中の道路（リンク）に限らず、過去Ｎｋｍ、Ｎリンク、今回のルート設定後に走行したリンクすべての走行頻度の平均値を用いるようにしてもよい。

また、この実施の形態によれば、学習度設定部１０２が、取得部１０１によって取得された学習度と上記所定の学習度を比較し、比較結果に基づいて新たな学習度を設定する。たとえば、取得部１０１によって取得された学習度が所定の学習度より大きい場合に、上記所定の学習度を新たな学習度として設定し、取得部１０１によって取得された学習度が所定の学習度より小さい場合に、取得された学習度を新たな学習度として設定するため、ユーザーがどのような状況において利用した道路であるかを解析し、現在の条件に合致する学習度に関するデータを用いることで、よりユーザーの思考にあった経路の計算をすることが可能になる。

なお、本実施の形態における経路探索方法は、あらかじめ用意されたコンピュータ（たとえばマイクロコンピュータ）に読み取り可能なプログラムであってもよく、またそのプログラムをコンピュータで実行することによって実現される。このプログラムは、ＨＤ、ＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 この発明の実施の形態にかかるナビゲーション装置の処理の手順の一例を示すフローチャートである。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の走行履歴（道路の学習度）を用いた経路計算の処理の手順の一例を示すフローチャートである。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のリンクコストの変更の処理の手順の一例を示すフローチャートである。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、走行頻度と経路設定の関係を示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、走行頻度と経路設定の関係を示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、走行頻度と経路設定の関係を示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置のリンクコストの変更の処理の手順の別の一例を示すフローチャートである。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、目的地の検索頻度と学習度との関係を表したテーブルを示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、目的地の距離と学習度との関係を表したテーブルを示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、目的地の方角と学習度との関係を表したテーブルを示す説明図である。 目的地の方角を示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、目的地のエリアと学習度との関係を表したテーブルを示す説明図である。 目的地のエリアを示す説明図である。 この発明の実施例にかかるナビゲーション装置の、経路探索条件と学習度との関係を表したテーブルを示す説明図である。

符号の説明

１０１ 取得部
１０２ 学習度設定部
１０３ 算出部
１０４ 経路設定部
３００ ナビゲーション制御部
３０１ ユーザー操作部
３０２ 表示部
３０３ 位置認識部
３０４ 記録媒体
３０５ 記録媒体デコード部
３０７ 地点検索部
３０８ 経路探索部
３０９ 経路誘導部
１０００，１１００，１２００，１３００，１４００ テーブル

Claims (13)

1. 計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに所定の学習度を取得する取得手段と、
   取得されたリンクの学習度および所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する学習度設定手段と、
   取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出手段と、
   前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定手段と、
   を有することを特徴とするナビゲーション装置。
2. 前記学習度設定手段は、前記取得された学習度と前記所定の学習度を比較し、比較結果に基づいて前記新たな学習度を設定することを特徴とする請求項１に記載のナビゲーション装置。
3. 前記学習度設定手段は、前記取得された学習度が前記所定の学習度より大きい場合に、前記所定の学習度を前記新たな学習度として設定することを特徴とする請求項２に記載のナビゲーション装置。
4. 前記学習度設定手段は、前記取得された学習度が前記所定の学習度より小さい場合に、前記取得された学習度を前記新たな学習度として設定することを特徴とする請求項２または３に記載のナビゲーション装置。
5. 前記所定の学習度は、経路設定する際の位置におけるリンクの学習度であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のナビゲーション装置。
6. 前記所定の学習度は、前記経路の目的地周辺のリンクの学習度であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のナビゲーション装置。
7. 計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに経路設定に関する情報を取得する取得手段と、
   取得されたリンクの学習度および経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定する学習度設定手段と、
   取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出手段と、
   前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定手段と、
   を有することを特徴とするナビゲーション装置。
8. 前記リンクの学習度は、前記経路設定に関する情報により区分されており、
   前記学習度設定手段は、取得された前記経路設定に関する情報に対応する区分の学習度を前記新たな学習度として設定することを特徴とする請求項７に記載のナビゲーション装置。
9. 前記経路設定に関する情報は、目的地の検索頻度、目的地までの距離、目的地の方角、目的地が存在するエリア、および経路探索条件の少なくともいずれか１つの情報であることを特徴とする請求項７または８のいずれか１項に記載のナビゲーション装置。
10. 計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに所定の学習度を取得する取得工程と、
    取得されたリンクの学習度および所定の学習度を用いて新たな学習度を設定する学習度設定工程と、
    取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出工程と、
    前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定工程と、
    を含んだことを特徴とする経路探索方法。
11. 計算対象となるリンクのリンクコストおよび当該リンクの学習度、並びに経路設定に関する情報を取得する取得工程と、
    取得されたリンクの学習度および経路設定に関する情報を用いて新たな学習度を設定する学習度設定工程と、
    取得されたリンクコストおよび前記新たな学習度を用いて、前記計算対象となるリンクの新たなリンクコストを算出する算出工程と、
    前記新たなリンクコストに基づいて経路を設定する経路設定工程と、
    を含んだことを特徴とする経路探索方法。
12. 請求項１０または１１に記載の経路探索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする経路探索プログラム。
13. 請求項１２に記載の経路探索プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
    
    

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