JP2008082940A - ナビゲーション装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することのできるナビゲーション装置を提供する。
【解決手段】 カーナビゲーション装置は、走行経路データを記憶する走行経路データ記憶部と、ワークロード相関関係データを記憶する相関関係データ記憶部と、提供予定情報を記憶する提供予定情報記憶部を備える。走行経路データに基づいて、走行経路を走行中のユーザの行動を推定し、推定したユーザの行動とワークロード相関関係データに基づいて、走行経路を走行中のユーザの行動に対応するワークロードを予測する。そして、予測したワークロードに基づいて、走行経路を走行するときに提供予定情報をユーザに提供するタイミングを決定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、車両用のナビゲーション装置に関するものである。

車両用ナビゲーション装置は、出発地から目的地までの経路案内をして、ユーザ（ドライバ）の運転をサポートする装置である。このような車両用ナビゲーション装置では、出発地および目的地をユーザが設定すると、出発地から目的地までの走行経路の探索が行われる。そして、探索された走行経路が画面に表示されるとともに、走行経路に応じた音声案内がユーザに通知される。このように、車両用ナビゲーション装置では、車両を運転しているユーザに走行経路に関する経路案内情報が提供される。

ところが、近年の車両用ナビゲーション装置では、経路案内情報の他に、レストラン情報や渋滞情報、新着ＤＶＤ情報などの様々な情報がユーザに提供される。このように多くの情報をユーザに提供するときには、車両を運転しているユーザのワークロード（認知負荷）が問題となる。つまり、ユーザ（ドライバ）が車両を運転する場合、注意が必要な運転操作（例えば、右折や車線変更など）を行なうときには、ユーザのワークロードは高いので、情報を提供するタイミングとして適していない。一方、ユーザ（ドライバ）が車両を運転する場合、あまり注意を要しない運転操作（例えば、直進や信号待ちなど）を行なうときには、ユーザのワークロードは低いので、情報を提供するタイミングとして適している。

そこで、従来、車両を運転しているユーザのワークロードを推定し、ユーザに提供する情報の優先付けを行う技術が知られている（例えば特許文献１参照）。この従来の技術では、種々のセンサを用いてユーザの状態を推論して、現在のワークロードを推定する。そして、現在のワークロードが高いときには、情報の提供（携帯電話の着信）を制限する。
特表２００４−５２４２０３号公報（第４−１６頁、第１図）

しかしながら、上記従来の技術では、現在のワークロードを推定して情報を提供するか否かを決定しているので、情報を提供するタイミングについてその場だけの判断しか行うことができず、ある程度先の将来まで計画性をもってユーザに情報を提供することはできないという問題があった。例えば、ある時点（途中地点）までに提供すべき情報があるにも係らず、他の情報から先にユーザに提供していると、その情報を提供するタイミングを逸してしまうことがある。このように、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができないという問題があった。

本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたもので、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することのできるナビゲーション装置を提供することを目的とする。

本発明のナビゲーション装置は、ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データを記憶する走行経路データ記憶手段と、車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データを記憶する相関関係データ記憶手段と、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報を記憶する提供予定情報記憶手段と、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行うユーザ行動推定処理手段と、推定した前記ユーザの行動と前記ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行うワークロード予測処理手段と、予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行うスケジューリング処理手段と、前記タイミングで前記提供予定情報を前記ユーザに対して出力する情報出力手段と、を備える。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの行動を推定し、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測して、予測したワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来のワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ワークロード相関関係データは、前記ユーザが前記車両を運転するときの運転操作と前記運転操作に起因する運転ワークロードとの相関関係を示す運転ワークロード相関関係データを含み、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの運転操作を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、推定した前記ユーザの運転操作と前記運転ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの運転操作に対応する運転ワークロードを予測し、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記運転ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決定する。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの運転操作を推定し、そのユーザの運転操作に対応する運転ワークロードを予測して、予測した運転ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の運転ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ワークロード相関関係データは、前記ユーザが前記車両に備えられた機器を操作するときの機器操作と前記機器操作に起因する機器操作ワークロードとの相関関係を示す機器操作ワークロード相関関係データを含み、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの機器操作を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、推定した前記ユーザの機器操作と前記機器操作ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの機器操作に対応する機器操作ワークロードを予測し、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記機器操作ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決定する。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの機器操作を推定し、そのユーザの機器操作に対応する機器操作ワークロードを予測して、予測した機器操作ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の機器操作ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ワークロード相関関係データは、前記ユーザが視覚を用いる視覚的動作と前記視覚的動作に起因する視覚的ワークロードとの相関関係を示す視覚的ワークロード相関関係データを含み、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの視覚的動作を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、推定した前記ユーザの視覚的動作と前記視覚的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの視覚的動作に対応する視覚的ワークロードを予測し、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記視覚的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決定する。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの視覚的動作を推定し、そのユーザの視覚的動作に対応する視覚的ワークロードを予測して、予測した視覚的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の視覚的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ワークロード相関関係データは、前記ユーザが聴覚を用いる聴覚的動作と前記聴覚的動作に起因する聴覚的ワークロードとの相関関係を示す聴覚的ワークロード相関関係データを含み、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの聴覚的動作を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、推定した前記ユーザの聴覚的動作と前記聴覚的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの聴覚的動作に対応する聴覚的ワークロードを予測し、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記聴覚的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決定する。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの聴覚的動作を推定し、そのユーザの聴覚的動作に対応する聴覚的ワークロードを予測して、予測した聴覚的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の聴覚的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ワークロード相関関係データは、前記ユーザが前記車両を運転するときの状況と前記状況に起因する心因的ワークロードとの相関関係を示す心因的ワークロード相関関係データを含み、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路において前記ユーザが前記車両を運転するときの状況を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、推定した前記ユーザの状況と前記心因的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路において前記ユーザが前記車両を運転するときの状況に対応する心因的ワークロードを予測し、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記心因的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決定する。

これにより、予定の走行経路を走行するときのユーザの状況を推定し、そのユーザの状況に対応する心因的ワークロードを予測して、予測した心因的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の心因的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本発明のナビゲーション装置は、車両走行中の前記ユーザの行動特性を示す行動特性データを記憶する行動特性データ記憶手段を備え、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記行動特性データと前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定する。

これにより、ユーザの行動特性を考慮して、走行経路を走行中のユーザの行動を推定することができる。したがって、ユーザの行動を推定するときの精度が向上する。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記行動特性データは、前記ユーザの運転スキルを示す運転スキルデータを含み、前記ワークロード予測処理手段は、前記運転スキルデータと前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応する前記ワークロードを予測する。

これにより、ユーザの運転スキルを考慮して、走行経路を走行するときのユーザのワークロードを予測することができる。したがって、ワークロードを予測するときの精度が向上する。

また、本発明のナビゲーション装置は、前記ユーザの興味特性を示す興味特性データを記憶する興味特性データ記憶手段と、前記興味特性データおよび前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する前記提供予定情報を選択する情報選択手段と、を備える。

これにより、ユーザの興味特性を考慮して、走行経路を走行するときにユーザに提供する提供予定情報を選択することができる。つまり、ユーザの興味ある情報（ユーザが必要とする情報）のみが選択されてユーザに提供される。また、このように、提供予定情報を選択することにより、スケジューリング処理で取り扱う提供予定情報の情報量を削減することができ、スケジューリング処理に要する時間を短縮することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記ユーザ行動推定処理手段は、前記走行経路の途中地点までの部分走行経路について、前記部分走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定し、前記ワークロード予測処理手段は、前記部分走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測する。

これにより、走行経路の一部である部分走行経路のみについて、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が行われる。したがって、走行経路の全部について、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理を行う場合に比べて、これらの処理に要する時間を短縮することができる。

また、本発明のナビゲーション装置は、前記走行経路を走行中に所定のイベントが発生したことを検知するイベント検知手段を備え、前記イベントが発生したときに、前記ユーザ行動推定処理手段が、前記ユーザ行動推定処理を再度行い、前記ワークロード予測処理手段が、前記ワークロード予測処理を再度行う。

これにより、走行経路を走行中に所定のイベントが発生したときに、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が再度行われる。例えば、ユーザの運転する車両が途中地点（部分走行経路の終点）を通過したときや、ユーザの運転する車両が走行経路から外れたときに、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が再度行われる。このように、走行経路を走行中に所定のイベントが発生した場合であっても、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理を再度行って、提供予定情報を提供するタイミングを決定（変更）することができる。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記スケジューリング処理手段は、予測した前記ワークロードが所定のワークロードレベル以下であるときに、前記提供予定情報を提供するように前記タイミングを決定し、予測した前記ワークロードが前記ワークロードレベルよりも高いときに、前記提供予定情報を提供しないように前記タイミングを決定する。

これにより、予測したワークロードを考慮して、最適なタイミングでユーザに提供予定情報を提供することができる。例えば、ユーザが注意を要する運転操作（例えば、右折や車線変更など）を行なうときには、予測されるユーザのワークロードが高い。このようなタイミングでは、提供予定情報はユーザに提供されない。一方、ユーザがあまり注意を要しない運転操作（例えば、直進や信号待ちなど）を行なうときには、予測されるユーザのワークロードは低い。このようなタイミングで、提供予定情報がユーザに提供される。このように、最適なタイミングで提供予定情報がユーザに提供される。

また、本発明のナビゲーション装置では、前記提供予定情報は、複数の提供予定情報ブロックで構成され、前記提供予定情報ブロックの各々は、ワークロード量に関する制約条件データを有し、前記スケジューリング処理手段は、前記提供予定情報ブロックごとに、前記スケジューリング処理を行って、予測した前記ワークロードが前記ワークロード量以下であるときに、前記提供予定情報ブロックを提供するように前記タイミングを決定し、予測した前記ワークロードが前記ワークロード量よりも高いときに、前記提供予定情報ブロックを提供しないように前記タイミングを決定する。

これにより、提供予定情報ブロックごとに、制約条件のワークロード量を考慮して、最適なタイミングでユーザに提供予定情報を提供することができる。予測されるユーザのワークロードよりも、提供予定情報ブロックのワークロード量が高いときには、その提供予定情報ブロックはユーザに提供されない。一方、予測されるユーザのワークロードよりも、提供予定情報ブロックのワークロード量が低いときに、その提供予定情報ブロックがユーザに提供される。このように、最適なタイミングで提供予定情報がユーザに提供される。

本発明のナビゲーション方法は、ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行い、車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データと、推定した前記ユーザの行動に基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行い、予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行い、前記タイミングで前記提供予定情報を前記ユーザに対して出力する。

このナビゲーション方法によっても、上記のナビゲーション装置のように、予定の走行経路を走行するときのユーザの行動を推定し、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測して、予測したワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来のワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

本発明のナビゲーションプログラムは、メモリに格納されてナビゲーション機能を実現するためのプログラムであって、前記メモリには、ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データと、車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データと、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報が記憶され、コンピュータを、前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行うユーザ行動推定処理手段、推定した前記ユーザの行動と前記ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行うワークロード予測処理手段、予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行うスケジューリング処理手段、として機能させる。

このナビゲーションプログラムによっても、上記のナビゲーション装置のように、予定の走行経路を走行するときのユーザの行動を推定し、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測して、予測したワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来のワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

本発明によれば、走行経路を走行するユーザの行動を推定し、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測して、予測したワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することにより、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

以下、本発明の実施の形態のナビゲーション装置、方法およびプログラムについて、図面を用いて説明する。本実施の形態では、例えば、自動車に搭載されるカーナビゲーション装置として用いられる場合を例示する。このカーナビゲーション装置は、経路案内情報の他に、レストラン情報や渋滞情報、新着ＤＶＤ情報などの様々な情報をユーザに提供するナビゲーション機能を有している。このナビゲーション機能は、カーナビゲーション装置のメモリやＨＤＤに格納されているプログラムによって実現される。

（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態のカーナビゲーション装置について説明する。ここでは、まず、カーナビゲーション装置の主要な構成について概略を説明する。図１は、カーナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、カーナビゲーション装置１は、リモコンやタッチパネルなどの入力部２と、ＧＰＳ装置などの現在位置測定部３と、出発地から目的地までの走行経路を求める走行経路演算部４を備えている。

また、カーナビゲーション装置１は、走行経路を走行中のユーザ（ドライバ）の行動を推定するユーザ行動推定処理部５と、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理部６と、走行経路を走行するユーザに情報を提供するタイミングを決定するスケジューリング処理部７を備えている。ここでは、ユーザ行動推定処理部５が、本発明のユーザ行動推定処理手段に相当し、ワークロード予測処理部６が、本発明のワークロード予測処理手段に相当する。また、スケジューリング処理部７が、本発明のスケジューリング処理手段に相当する。

さらに、カーナビゲーション装置１は、提供する情報を選択する情報選択部８と、ユーザに対して情報を出力するための液晶画面やスピーカ等の情報出力部９を備えている。また、カーナビゲーション装置１は、走行経路を走行中に所定のイベントが発生したことを検知するイベント検知部１０を備えている。ここでは、情報選択部８が、本発明の情報選択手段に相当し、情報出力部９が、本発明の情報出力手段に相当する。また、イベント検知部１０が、本発明のイベント検知手段に相当する。

また、図１に示すように、カーナビゲーション装置１は、走行経路データが記憶される走行経路データ記憶部１１と、ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データが記憶される相関関係データ記憶部１２を備えている。ここでは、走行経路データ記憶部１１が、本発明の走行経路データ記憶手段に相当し、相関関係データ記憶部１２が、本発明の相関関係データ記憶手段に相当する。

また、カーナビゲーション装置１は、車両走行中のユーザの行動特性を示す行動特性データが記憶される行動特性データ記憶部１３と、ユーザの興味特性を示す興味特性データが記憶される興味特性データ記憶部１４を備えている。ここでは、行動特性データ記憶部１３が、本発明の行動特性データ記憶手段に相当し、興味特性データ記憶部１４が、本発明の興味特性データ記憶手段に相当する。

さらに、カーナビゲーション装置１は、様々な種類の多くの情報（全登録情報）が記憶される全登録情報記憶部１５と、多くの情報の中からユーザに提供する予定の情報として選択された情報（提供予定情報）が記憶される提供予定情報記憶部１６を備えている。ここでは、提供予定情報記憶部１６が、本発明の提供予定情報記憶手段に相当する。

つづいて、カーナビゲーション装置１の各構成について詳細に説明する。図２および図３（ａ）は、走行経路データ記憶部１１に記憶される走行経路データの説明図である。ユーザが出発地や目的地に関する情報を入力部２から入力すると、走行経路演算部４によって走行経路が求められる。この場合、現在位置測定部３によって車両の現在位置の情報を入手して自動的に出発地として設定してもよい。このようにして求められた走行経路を示す走行経路データは、走行経路データ記憶部１１に記憶される。

例えば、図２では、出発地を出て、道路Ａを直進し、交差点Ａで左折し、道路Ｂを直進し、交差点Ｂを右折して、道路Ｃを直進し、交差点Ｃを左折して、道路Ｄを直進し、交差点Ｄを右折して、目的地へ到着する走行経路が例示されている。

図４は、相関関係データ記憶部１２に記憶されるワークロード相関関係データの説明図である。本実施の形態では、ワークロード相関関係データとして、運転ワークロード相関関係データが記憶されている。運転ワークロード相関関係データとは、ユーザが車両を運転するときの運転操作と、その運転操作に起因する運転ワークロードとの相関関係を示すものである。この運転ワークロード相関関係データは、運転操作と運転ワークロードとの相関関係を測定するテストを事前に行うことによって得ることができる。ここで、運転ワークロードとは、運転の基本操作に要するワークロードをいう。

例えば、図４に示した運転ワークロード相関関係データの一例では、「直進」という運転操作の運転ワークロードは「低」であり、「車線変更」という運転操作の運転ワークロードは「高」である。また、「信号待ち」という運転操作の運転ワークロードは「低」である。さらに、「左折待ち」という運転操作の運転ワークロードは「低」であり、「左折」という運転操作の運転ワークロードは「中」である。また、「右折待ち」という運転操作の運転ワークロードは「中」であり、「右折」という運転操作の運転ワークロードは「高」である。

図５は、行動特性データ記憶部１３に記憶される行動特性データの説明図である。本実施の形態では、行動特性データとして、ユーザの運転スキルを示す運転スキルデータが記憶されている。例えば、図５に示した運転スキルデータの一例では、このユーザは「直進が得意」であり、「車線変更が苦手」であることが示されている。また、このユーザは「左折が得意」であり、「右折も得意」であることが示されている。さらに、このユーザは「狭い道での運転が苦手」であり、「広い道での運転は得意」であり、「高速道路での運転は苦手」であることが示されている。このような運転スキルデータは、ユーザの走行履歴から学習して作成・更新することができる。

図６は、興味特性データ記憶部１４に記憶される興味特性データの説明図である。例えば、図６に示した興味特性データの一例では、このユーザは「渋滞情報に興味があり」、「ガソリンスタンド情報には興味がなく」、「駐車場情報にも興味がない」ことが示されている。また、このユーザは「音楽情報に興味があり」、「レストラン情報に興味があり」、「レジャー施設情報には興味がない」ことが示されている。

図７は、全登録情報記憶部１５に記憶される全登録情報と、提供予定情報記憶部１６に記憶される提供予定情報の一例を示す説明図である。図７に示すように、全登録情報記憶部１５には、「レストラン情報」「渋滞情報」「新着ＤＶＤ情報」「ガソリンスタンド情報」「駐車場情報」「レジャー施設情報」などの情報（全登録情報）が記憶されている。

情報選択部８は、走行経路データと興味特性データに基づいて、これらの全登録情報の中から走行経路を走行するユーザに提供すべき情報（提供予定情報）を選択する。このように選択された提供予定情報が、提供予定情報記憶部１６に記憶されている。情報選択部８において、全登録情報から提供予定情報を選択するときには、例えばベイジアンネットワーク等の予測アルゴリズムが用いられる。

例えば、図７では、「渋滞情報に興味がある」というユーザの興味特性を反映して、走行経路中の道路の「渋滞情報」が提供予定情報として選択されている。また、「音楽情報に興味がある」というユーザの興味特性を反映して、走行経路中のＣＤショップの近くで提供すべき情報として「新着ＤＶＤ情報」が選択されている。さらに、「レストラン情報に興味がある」というユーザの興味特性を反映して、走行経路中にある「レストラン情報」が提供予定情報として選択されている。

本実施の形態では、上記の全登録情報や提供予定情報が、それぞれ制約条件をもっている。この制約条件には、時刻に関する制約条件、場所に関する制約条件、順序に関する制約条件、クラスタリングに関する制約条件、優先度に関する制約条件、時間幅に関する制約条件、ワークロード量に関する制約条件などが含まれる。

ここで、時刻に関する制約条件とは、何時から何時までに情報を提供するという制約条件をいい、場所に関する制約条件とは、何処から何処までに情報を提供するという制約条件をいう。また、順序に関する制約条件とは、どの情報はどの情報より前に提供するという制約条件をいう。クラスタリングに関する制約条件とは、これらの情報はまとめて提供するという制約条件をいう。優先度に関する制約条件とは、どの情報はどの情報より優先度が高いという制約条件をいう。さらに、時間幅に関する制約条件とは、例えば情報を提供するのに「３０秒」かかるという制約条件をいい、ワークロード量に関する制約条件とは、例えばワークロードが「低」のときに提供するという制約条件をいう。

図８は、全登録情報や提供予定情報の制約条件の一例を示した説明図である。図８に示した例では、レストラン情報は、「交差点Ｂの右折前までに提供する」という場所に関する制約条件と、「情報を提供するのに１０秒かかる」という時間幅に関する制約条件と、「ワークロードが「低」のときに提供する」というワークロード量に関する制約条件をもっている。また、渋滞情報は、「受信後速やかに提供する」という時刻に関する制約条件と、「情報を提供するのに３０秒かかる」という時間幅に関する制約条件と、「ワークロードが「低」のときに提供する」というワークロード量に関する制約条件をもっている。さらに、新着ＤＶＤ情報は、「ＤＶＤ店の近くで提供する」という場所に関する制約条件と、「情報を提供するのに１０秒かかる」という時間幅に関する制約条件と、「ワークロードが「低」のときに提供する」というワークロード量に関する制約条件をもっている。これらの制約条件は、ユーザのプロフィールや運転履歴や操作履歴等による学習を基にして、ベイジアンネットワークによってユーザ適応を行うことができる。

以上のように構成されたカーナビゲーション装置１について、図９を用いてその動作を説明する。図９は、ユーザ行動推定処理、ワークロード予測処理、スケジューリング処理の説明図である。

ユーザ行動推定処理部５は、走行経路データに基づいて、走行経路を走行するときのユーザの運転操作を推定する。本実施の形態では、図２および図３（ｂ）に示すように、走行経路の一部である部分走行経路について、ユーザ行動推定処理が行われる。例えば、図２および図３（ｂ）では、道路Ｂの現在位置から道路Ｄの途中地点までの部分走行経路について、ユーザ行動推定処理が行われる。この場合、図９に示すように、「直進」「右折待ち」「右折」「左折」「直進」「信号待ち」などの運転操作が推定される。ユーザ行動推定処理部５において、ユーザ行動推定処理を行うときには、例えばベイジアンネットワーク等の予測アルゴリズムが用いられる。

ワークロード予測処理部６は、上記のように推定したユーザの運転操作と図４の運転ワークロード相関関係データに基づいて、部分走行経路を走行するときのユーザの運転ワークロードを予測する。例えば、図９に示した例では、道路Ｂを「直進」しているときの運転ワークロードは「低」であり、交差点Ｃの手前で「右折待ち」しているときの運転ワークロードは「中」であり、交差点Ｃで「右折」するときの運転ワークロードは「高」である。

本実施の形態では、運転スキルデータを用いて、運転ワークロードの予測を補正することができる。例えば、図５に示した例では、ユーザが「右折が得意」であるので、交差点Ｃの手前で「右折待ち」しているときの運転ワークロードを「中」から「低」に補正したり、交差点Ｃで「右折」するときの運転ワークロードを「高」から「中」に補正することができる。

また、「初心者である」という運転スキルデータに基づいて、運転ワークロードのベースを上げる補正をしてもよい。例えば、運転ワークロードが「低」と予測されれば「中」に補正し、「中」と予測されれば「高」に補正してもよい。その他に、曜日（平日／休日）やドライブの目的（仕事／遊び）によって、運転ワークロードのベースを変更する補正を行ってもよい。例えば、平日のときには、運転ワークロードのベースを下げ、休日のときには、運転ワークロードのベースを上げる。また、ドライブの目的が仕事のときには、運転ワークロードのベースを上げ、ドライブの目的が遊びのときには、運転ワークロードのベースを下げる。

スケジューリング処理部７は、上記のように予測した運転ワークロードに基づいて、走行経路を走行するときに提供予定情報をユーザに提供するタイミングを決定する。例えば、図９に示した例では、道路Ｂを「直進」しているときに、「レストラン情報」を提供するようにスケジューリング処理する。この場合、運転ワークロードは「低」であり、ワークロード量に関する制約条件を満たしている。また、交差点Ｂを右折する前であり、場所に関する制約条件を満たしている。

このスケジューリング処理では、予測した運転ワークロードが、所定のワークロードレベル「低」以下であるとき（すなわち、運転ワークロードが「低」であるとき）に、提供予定情報ブロックが提供する。一方、予測した運転ワークロードが、所定のワークロードレベル「低」よりも高いとき（すなわち、運転ワークロードが「中」または「高」であるとき）に、提供予定情報ブロックは提供されない。

ここで、提供予定情報は、「レストラン情報」や「渋滞情報」や「新着ＤＶＤ情報」などの提供予定情報ブロックから構成されているともいえる。そして、図９に示すように、スケジューリング処理は、提供予定情報ブロックの制約条件を満たすように、提供予定情報ブロックごとに行われる。例えば、レストラン情報のワークロード量に関する制約条件を例示して説明すると、予測した運転ワークロードが、制約条件のワークロード量「低」以下であるとき（すなわち、運転ワークロードが「低」であるとき）に、レストラン情報が提供される。一方、予測した運転ワークロードが、制約条件のワークロード量「低」よりも高いとき（すなわち、運転ワークロードが「中」または「高」であるとき）に、レストラン情報は提供されない。

上記のように、スケジューリング処理部７は、すべての提供予定情報ブロックの制約条件を満たすように、各提供予定情報ブロックを提供するタイミングを決定する。提供予定情報ブロックのすべての制約条件が満たされるように、各提供予定情報ブロックを提供するタイミングを決定することを、制約充足問題（Constraint Satisfaction Problems）を解くという。本実施の形態では、例えば、バックトラック法（backtracking）を用いて、上記の制約充足問題を解く。この場合、フォワードチェック（forward checking）を組み合わせると、より効果的に制約充足問題を解くことができる。

イベント検知部１０は、走行経路を走行しているときに所定のイベントが発生したかどうかを検知する。本実施の形態では、出発地を出発したとき、所定時間（例えば５分）が経過したとき、部分走行経路の終点に到着したとき、走行経路から外れたとき、渋滞に入ったときなどに、イベント発生が検知される。そして、上記のようなイベントの発生を検知した場合には、ユーザ行動推定処理とワークロード予測処理が再度行われる。

また、本実施の形態のカーナビゲーション装置１では、運転ワークロード指標として生体指標等を用いることにより、現在のワークロードを推定し、提供予定情報の提供を制限（停止）することも可能である。運転ワークロードの指標としては、例えば、ユーザの視線の動きや脈拍などが使用される。

図１０は、カーナビゲーション装置１の動作の流れを示すフロー図である。図１０に示すように、本実施の形態では、まず、イベント検知部１０によって、イベントの発生が検知されたか否かが判断される（Ｓ１）。イベントの発生が検知されたときには、走行経路データ記憶部１１から走行経路データを取得する（Ｓ２）。一方、イベントの発生が検知されなかった場合には、処理を終了する。

つぎに、行動特性データ記憶部１３から運転スキルデータを取得するとともに（Ｓ３）、興味特性データ記憶部１４から興味特性データを取得する（Ｓ４）。そして、情報選択部８では、全登録情報の中から提供予定情報を選択する情報選択処理が行われる（Ｓ５）。また、相関関係データ記憶部１２から運転ワークロード相関関係データを取得する（Ｓ６）。

そして、ユーザ行動推定処理部５では、走行経路データに基づいて、走行経路を走行するときのユーザの運転操作が推定され（Ｓ７）、ワークロード予測処理部６では、推定したユーザの運転操作と運転ワークロード相関関係データに基づいて、部分走行経路を走行するときのワークロードが予測される（Ｓ８）。最後に、予測した運転ワークロードに基づいて、走行経路を走行するときに提供予定情報をユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理が行われる（Ｓ９）。

このような第１の実施の形態のカーナビゲーション装置１によれば、走行経路を走行するユーザの運転操作を推定し、そのユーザの運転操作に対応する運転ワークロードを予測して、予測した運手ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することにより、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報（提供予定情報）を提供することができる。

すなわち、本実施の形態では、予定の走行経路を走行するときのユーザの行動を推定し、そのユーザの行動に対応するワークロードを予測して、予測したワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。具体的には、予定の走行経路を走行するときのユーザの運転操作を推定し、そのユーザの運転操作に対応する運転ワークロードを予測して、予測した運転ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来のワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本実施の形態では、ユーザの運転スキルを考慮して、走行経路を走行するときのユーザの運転ワークロードを予測することができる。したがって、運転ワークロードを予測するときの精度が向上する。

また、本実施の形態では、ユーザの興味特性を考慮して、走行経路を走行するときにユーザに提供する提供予定情報を選択することができる。つまり、ユーザの興味ある情報（ユーザが必要とする情報）のみが選択されてユーザに提供される。また、このように、提供予定情報を選択することにより、スケジューリング処理で取り扱う提供予定情報の情報量を削減することができ、スケジューリング処理に要する時間を短縮することができる。

また、本実施の形態では、走行経路の一部である部分走行経路のみについて、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が行われる。したがって、走行経路の全部について、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理を行う場合に比べて、これらの処理に要する時間を短縮することができる。

また、本実施の形態では、走行経路を走行中に所定のイベントが発生したときに、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が再度行われる。例えば、ユーザの運転する車両が途中地点（部分走行経路の終点）を通過したときや、ユーザの運転する車両が走行経路から外れたときに、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理が再度行われる。このように、走行経路を走行中に所定のイベントが発生した場合であっても、ユーザ行動推定処理およびワークロード予測処理を再度行って、提供予定情報を提供するタイミングを決定（変更）することができる。

また、本実施の形態では、予測した運転ワークロードを考慮して、最適なタイミングでユーザに提供予定情報を提供することができる。例えば、ユーザが注意を要する運転操作（例えば、右折や車線変更など）を行なうときには、予測されるユーザの運転ワークロードが高い。このようなタイミングでは、提供予定情報はユーザに提供されない。一方、ユーザがあまり注意を要しない運転操作（例えば、直進や信号待ちなど）を行なうときには、予測されるユーザの運転ワークロードは低い。このようなタイミングで、提供予定情報がユーザに提供される。このように、最適なタイミングで提供予定情報がユーザに提供される。

また、本実施の形態では、提供予定情報ブロックごとに、制約条件のワークロード量を考慮して、最適なタイミングでユーザに提供予定情報を提供することができる。予測されるユーザのワークロードよりも、提供予定情報ブロックのワークロード量が高いときには、その提供予定情報ブロックはユーザに提供されない。一方、予測されるユーザのワークロードよりも、提供予定情報ブロックのワークロード量が低いときに、その提供予定情報ブロックがユーザに提供される。このように、最適なタイミングで提供予定情報がユーザに提供される。

（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態のカーナビゲーション装置１について説明する。本実施の形態のカーナビゲーション装置１の構成は、第１の実施の形態のカーナビゲーション装置１と同様である。すなわち、本実施の形態では、処理に用いるデータが相違する。具体的には、相関関係データ記憶部１２に記憶されるワークロード相関関係データと、行動特性データ記憶部１３に記憶される行動特性データが、第１の実施の形態と相違する。以下、これらの相違点を中心に説明する。ここで特に言及しない限り構成や動作は第１の実施の形態と同様である。

相関関係データ記憶部１２には、ワークロード相関関係データとして、第１の実施の形態で説明した運転ワークロード相関関係データのほかに、機器操作ワークロード相関関係データ、視覚的ワークロード相関関係データ、聴覚的ワークロード相関関係データ、心因的ワークロード相関関係データが記憶されている。

機器操作ワークロード相関関係データとは、ユーザが車両に備えられた機器を操作するときの機器操作と、その機器操作に起因する機器操作ワークロードとの相関関係を示すものである。この機器操作ワークロード相関関係データは、機器操作と機器操作ワークロードとの相関関係を測定するテストを事前に行うことによって得ることができる。ここで、機器操作ワークロードとは、ナビ操作やエアコン操作などの機器操作時に要するワークロードをいう。

図１１は、機器操作ワークロード相関関係データの一例を示す説明図である。図１１に示した例では、「ナビ操作」という機器操作の機器操作ワークロードは「中」であり、「エアコン操作」という機器操作の機器操作ワークロードは「低」である。また、「ラジオ操作」「ＣＤプレイヤー操作」「テレビ操作」という機器操作の機器操作ワークロードは「中」である。

視覚的ワークロード相関関係データとは、ユーザが視覚を用いる視覚的動作と、その視覚的動作に起因する視覚的ワークロードとの相関関係を示すものである。この視覚的ワークロード相関関係データは、視覚的動作と視覚的ワークロードとの相関関係を測定するテストを事前に行うことによって得ることができる。ここで、視覚的ワークロードとは、ナ車外の物やナビ画面等を見る時に要するワークロードをいう。

図１２は、視覚的ワークロード相関関係データの一例を示す説明図である。図１２に示した例では、「画面を注視する」という視覚的動作の視覚的ワークロードは「高」であり、「目的物を探す」という視覚的動作の視覚的ワークロードも「高」である。また、「まっすぐ前を見る」という視覚的動作の視覚的ワークロードは「低」であり、「周囲を確認する」という視覚的動作の視覚的ワークロードは「中」である。

聴覚的ワークロード相関関係データとは、ユーザが聴覚を用いる聴覚的動作と、その聴覚的動作に起因する聴覚的ワークロードとの相関関係を示すものである。この聴覚的ワークロード相関関係データは、聴覚的動作と聴覚的ワークロードとの相関関係を測定するテストを事前に行うことによって得ることができる。ここで、聴覚的ワークロードとは、ニュースや音楽等の音を聞く時に要するワークロードをいう。

図１３は、聴覚的ワークロード相関関係データの一例を示す説明図である。図１３に示した例では、「ニュースを聞く」という聴覚的動作の聴覚的ワークロードは「高」であり、「音楽を聞く」という聴覚的動作の聴覚的ワークロードは「低」である。また、「スポーツ中継を聞く」という聴覚的動作の聴覚的ワークロードは「中」である。

心因的ワークロード相関関係データとは、ユーザが車両を運転するときの状況と、その状況に起因する心因的ワークロードとの相関関係を示すものである。この心因的ワークロード相関関係データは、車両を運転するときの状況と心因的ワークロードとの相関関係を測定するテストを事前に行うことによって得ることができる。ここで、心因的ワークロードとは、疲労や興奮等の心因的要因に要するワークロードをいう。

図１４は、心因的ワークロード相関関係データの一例を示す説明図である。図１４に示した例では、「狭い道の走行」という状況の心因的ワークロードは「中」であり、「広い道の走行」という状況の心因的ワークロードは「低」である。また、「高速道路の走行」という状況の心因的ワークロードは「中」である。また、「昼間の走行」という状況の心因的ワークロードは「低」であり、「夜間の走行」という状況の心因的ワークロードは「高」である。

行動特性データ記憶部１３には、行動特性データとして、第１の実施の形態で説明した運転スキルデータのほかに、ユーザの行動特性を示す行動特性データが記憶されている。

図１５は、行動特性データ記憶部１３に記憶される行動特性データの一例を示す説明図である。図１５に示した例では、このユーザは「停車するとナビ操作を行う」「高速道路に入るとラジオをつける」という機器操作に関する行動特性をもっていることが示されている。また、このユーザは「停車するとナビ画面を注視する」「直進中はまっすぐ前を見る」という視覚的動作に関する行動特性をもっていることが示されている。さらに、このユーザは「一般道では音楽を聞く」「高速道路ではニュースを聞く」という行動特性をもっていることが示されている。このような行動特性データは、ユーザの走行履歴から学習して作成・更新することができる。

以上のような本実施の形態のカーナビゲーション装置１について、特徴的な動作を説明する。

ユーザ行動推定処理部５は、行動特性データに基づいて、走行経路を走行するときのユーザの行動を推定する。夜間の一般道で信号待ちをしている場合を例にして説明すると、図１５の行動特性データに基づいて、このときにユーザは「ナビ操作」を行うことが推定される。また、このときユーザは「ナビの画面を注視」することが推定される。さらに、このときユーザは「音楽を聞いている」ことが推定される。

ワークロード予測処理部６は、上記のように推定したユーザの行動と各ワークロード相関関係データに基づいて、ユーザのワークロードを予測する。上記の例では、「信号待ち」をしているときの運転ワークロードは「低」であるが、このとき「ナビ操作」を行うことが推定されるので、機器操作ワークロードは「中」である。また、このとき「ナビ画面を注視する」ことが推定されるので、視覚的ワークロードは「高」である。さらに、このとき「音楽を聞いている」ことが推定されるので、聴覚的ワークロードは「低」である。そして、この例は夜間の走行であるので、心因的ワークロードは「高」である。

本実施の形態では、このようにして予測した各ワークロードを足し合わせて、その平均のワークロードを求める。この場合、平均のワークロードは「中」である。本実施の形態のほかに、予測した各ワークロードに所定の重み付け処理を施して、重み付け平均のワークロードを求めてもよい。また、各ワークロードを成分とするベクトルの長さやベクトル自体を総合的なワークロードとしてもよい。

スケジューリング処理部７は、上記のように予測した平均のワークロードに基づいて、走行経路を走行するときに提供予定情報をユーザに提供するタイミングを決定する。本実施の形態のほかに、各ワークロード（各要素）ごとに分けてスケジューリング処理を行ってもよい。例えば、「視覚的ワークロードが低いときには、視覚を用いる情報だけ提供する」というスケジューリング処理を行うことも可能である。

このような第２の実施の形態のカーナビゲーション装置１によっても、第１の実施の形態と同様の作用効果を奏することができる。

その上、本実施の形態では、予定の走行経路を走行するときのユーザの機器操作を推定し、そのユーザの機器操作に対応する機器操作ワークロードを予測して、予測した機器操作ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の機器操作ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本実施の形態では、予定の走行経路を走行するときのユーザの視覚的動作を推定し、そのユーザの視覚的動作に対応する視覚的ワークロードを予測して、予測した視覚的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の視覚的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本実施の形態では、予定の走行経路を走行するときのユーザの聴覚的動作を推定し、そのユーザの聴覚的動作に対応する聴覚的ワークロードを予測して、予測した聴覚的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の聴覚的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本実施の形態では、予定の走行経路を走行するときのユーザの状況を推定し、そのユーザの状況に対応する心因的ワークロードを予測して、予測した心因的ワークロードに基づいて提供予定情報を提供するタイミングを決定することができる。このように、将来の心因的ワークロードを予測することによって、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができる。

また、本実施の形態では、ユーザの運転スキルだけでなく、ユーザの行動特性を考慮して、走行経路を走行中のユーザの行動を推定することができる。したがって、ユーザの行動を推定するときの精度が向上する。

以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。

例えば、各ワークロード（図４、図１１、図１２、図１３、図１４）の「高・中・低」、運転スキルデータ（図５）、興味特性データ（図６）の「○・×」、情報を提供するか否かを決定するワークロードの大きさに関する制約条件（図８）の「高・中・低」等は、離散値に限らず連続値であってもよい。

以上のように、本発明にかかるナビゲーション装置は、将来までの計画性をもって、最適なタイミングでユーザに情報を提供することができるという効果を有し、車両用のナビゲーション装置等として有用である。

第１の実施の形態におけるカーナビゲーション装置のブロック図である。 第１の実施の形態における走行経路データの説明図である。 （ａ）第１の実施の形態における走行経路の説明図である。 （ｂ）第１の実施の形態における部分走行経路の説明図である。 第１の実施の形態における運転ワークロード相関関係データの説明図である。 第１の実施の形態における運転スキルデータの説明図である。 第１の実施の形態における興味特性データの説明図である。 第１の実施の形態における全登録情報および提供予定情報の説明図である。 第１の実施の形態における全登録情報（提供予定情報）の制約条件の説明図である。 第１の実施の形態におけるユーザ行動推定処理、ワークロード予測処理、スケジューリング処理の説明図である。 第１の実施の形態におけるカーナビゲーション装置の動作のフロー図である。 第２の実施の形態における機器操作ワークロード相関関係データの説明図である。 第２の実施の形態における視覚的ワークロード相関関係データの説明図である。 第２の実施の形態における聴覚的ワークロード相関関係データの説明図である。 第２の実施の形態における心因的ワークロード相関関係データの説明図である。 第２の実施の形態における行動特性データの説明図である。

符号の説明

１ カーナビゲーション装置
５ ユーザ行動推定処理部
６ ワークロード予測処理部
７ スケジューリング処理部
８ 情報選択部
９ 情報出力部
１０ イベント検知部
１１ 走行経路データ記憶部
１２ 相関関係データ記憶部
１３ 行動特性データ記憶部
１４ 興味特性データ記憶部
１６ 提供予定情報記憶部

Claims (15)

1. ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データを記憶する走行経路データ記憶手段と、
   車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データを記憶する相関関係データ記憶手段と、
   前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報を記憶する提供予定情報記憶手段と、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行うユーザ行動推定処理手段と、
   推定した前記ユーザの行動と前記ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行うワークロード予測処理手段と、
   予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行うスケジューリング処理手段と、
   前記タイミングで前記提供予定情報を前記ユーザに対して出力する情報出力手段と、
   を備えたことを特徴とするナビゲーション装置。
2. 前記ワークロード相関関係データは、
   前記ユーザが前記車両を運転するときの運転操作と前記運転操作に起因する運転ワークロードとの相関関係を示す運転ワークロード相関関係データを含み、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの運転操作を推定し、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   推定した前記ユーザの運転操作と前記運転ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの運転操作に対応する運転ワークロードを予測し、
   前記スケジューリング処理手段は、
   予測した前記運転ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決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. 前記ワークロード相関関係データは、
   前記ユーザが前記車両に備えられた機器を操作するときの機器操作と前記機器操作に起因する機器操作ワークロードとの相関関係を示す機器操作ワークロード相関関係データを含み、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの機器操作を推定し、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   推定した前記ユーザの機器操作と前記機器操作ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの機器操作に対応する機器操作ワークロードを予測し、
   前記スケジューリング処理手段は、
   予測した前記機器操作ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決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。
4. 前記ワークロード相関関係データは、
   前記ユーザが視覚を用いる視覚的動作と前記視覚的動作に起因する視覚的ワークロードとの相関関係を示す視覚的ワークロード相関関係データを含み、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの視覚的動作を推定し、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   推定した前記ユーザの視覚的動作と前記視覚的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの視覚的動作に対応する視覚的ワークロードを予測し、
   前記スケジューリング処理手段は、
   予測した前記視覚的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決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。
5. 前記ワークロード相関関係データは、
   前記ユーザが聴覚を用いる聴覚的動作と前記聴覚的動作に起因する聴覚的ワークロードとの相関関係を示す聴覚的ワークロード相関関係データを含み、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの聴覚的動作を推定し、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   推定した前記ユーザの聴覚的動作と前記聴覚的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの聴覚的動作に対応する聴覚的ワークロードを予測し、
   前記スケジューリング処理手段は、
   予測した前記聴覚的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決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。
6. 前記ワークロード相関関係データは、
   前記ユーザが前記車両を運転するときの状況と前記状況に起因する心因的ワークロードとの相関関係を示す心因的ワークロード相関関係データを含み、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記走行経路データに基づいて、前記走行経路において前記ユーザが前記車両を運転するときの状況を推定し、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   推定した前記ユーザの状況と前記心因的ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路において前記ユーザが前記車両を運転するときの状況に対応する心因的ワークロードを予測し、
   前記スケジューリング処理手段は、
   予測した前記心因的ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行する前記ユーザに前記提供予定情報を提供するタイミングを決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。
7. 車両走行中の前記ユーザの行動特性を示す行動特性データを記憶する行動特性データ記憶手段を備え、
   前記ユーザ行動推定処理手段は、
   前記行動特性データと前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推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。
8. 前記行動特性データは、
   前記ユーザの運転スキルを示す運転スキルデータを含み、
   前記ワークロード予測処理手段は、
   前記運転スキルデータと前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応する前記ワークロードを予測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. 前記ユーザの興味特性を示す興味特性データを記憶する興味特性データ記憶手段と、
   前記興味特性データおよび前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する前記提供予定情報を選択する情報選択手段と、
   を備えた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。
10. 前記ユーザ行動推定処理手段は、
    前記走行経路の途中地点までの部分走行経路について、前記部分走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定し、
    前記ワークロード予測処理手段は、
    前記部分走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測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。
11. 前記走行経路を走行中に所定のイベントが発生したことを検知するイベント検知手段を備え、
    前記イベントが発生したときに、前記ユーザ行動推定処理手段が、前記ユーザ行動推定処理を再度行い、前記ワークロード予測処理手段が、前記ワークロード予測処理を再度行うことを特徴とする請求項１０に記載のナビゲーション装置。
12. 前記スケジューリング処理手段は、
    予測した前記ワークロードが所定のワークロードレベル以下であるときに、前記提供予定情報を提供するように前記タイミングを決定し、予測した前記ワークロードが前記ワークロードレベルよりも高いときに、前記提供予定情報を提供しないように前記タイミングを決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。
13. 前記提供予定情報は、複数の提供予定情報ブロックで構成され、前記提供予定情報ブロックの各々は、ワークロード量に関する制約条件データを有し、
    前記スケジューリング処理手段は、
    前記提供予定情報ブロックごとに、前記スケジューリング処理を行って、予測した前記ワークロードが前記ワークロード量以下であるときに、前記提供予定情報ブロックを提供するように前記タイミングを決定し、予測した前記ワークロードが前記ワークロード量よりも高いときに、前記提供予定情報ブロックを提供しないように前記タイミングを決定することを特徴とする請求項１２に記載のナビゲーション装置。
14. ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行い、
    車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データと、推定した前記ユーザの行動に基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行い、
    予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行い、
    前記タイミングで前記提供予定情報を前記ユーザに対して出力することを特徴とするナビゲーション方法。
15. メモリに格納されてナビゲーション機能を実現するためのプログラムであって、
    前記メモリには、
    ユーザが運転する車両が走行する予定の走行経路を示す走行経路データと、車両走行中の前記ユーザの行動とワークロードとの相関関係を示すワークロード相関関係データと、前記走行経路を走行するときに前記ユーザに提供する予定の情報である提供予定情報が記憶され、
    コンピュータを、
    前記走行経路データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動を推定するユーザ行動推定処理を行うユーザ行動推定処理手段、
    推定した前記ユーザの行動と前記ワークロード相関関係データに基づいて、前記走行経路を走行中の前記ユーザの行動に対応するワークロードを予測するワークロード予測処理を行うワークロード予測処理手段、
    予測した前記ワークロードに基づいて、前記走行経路を走行するときに前記提供予定情報を前記ユーザに提供するタイミングを決定するスケジューリング処理を行うスケジューリング処理手段、
    として機能させることを特徴とするナビゲーションプログラム。

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