JP2009042051A - 経路探索方法、経路探索システムおよびナビゲーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】同じ目的や嗜好を持つドライバのノウハウを共有し、利便性の高い経路を提供する。
【解決手段】センタ装置１は、車載端末装置５から受信したプローブデータを取得する。嗜好パラメータ生成部１４は、プローブデータから、車種、年齢、性別、走行目的などの経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を算出し、嗜好パラメータとして嗜好パラメータデータベース１５に蓄積する。車載端末装置５は、経路探索部５１３において、ユーザの属性情報５１９に類似する嗜好パラメータをセンタ装置１に要求し、得られた嗜好パラメータでリンクコストを調整し目的地までのコスト最小経路を探索する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両に搭載されたセンサによって取得されるプローブデータに基づき、経路探索を行う経路探索方法、経路探索システムおよびナビゲーション装置に関する。

従来、道路を走行する際の推奨経路を探索するために、しばしばプローブカーが用いられている。プローブカーとは、各種センサや通信装置などを含んだ車載装置を搭載し、その各種センサによって車両位置、走行速度、走行距離、経路情報などのデータ（以下、プローブデータという）を収集し、その収集したプローブデータを所定の交通情報センタに送信する車両である。プローブカーとしては、例えばタクシー会社などの協力のもとに、タクシーなどが利用されたり、自家用車向け交通情報サービスの一環として、ユーザとの契約により、自家用車が利用されることが多い。

一方、目的地までの最適経路を提供する経路探索技術はカーナビゲーション装置の必須機能であり、出発地から目的地までの所要時間あるいは距離が最小の経路を算出する方法が一般的である。ところが、経路の中には道幅の狭い道や見通しの悪い道等、地元の人も通らない道路が含まれることもあるため、時間や距離に限らず、走りやすさや安全性を考慮した経路が求められている。

特許文献１には、車両の走行軌跡データを利用した経路探索方法として、走行回数の多い道路を優先的に経路設定する方法が開示されている。

特許文献２には、走行のしやすさ、安全性などの利便性が向上できる経路探索方法として、商用車両の走行回数を用いる方法が開示されている。その経路探索方法において、商用車の重み付けが一定値を超えるリンクを必ず含むように再探索を行うことで、商用車の運転者の経路選択ノウハウを経路探索に活かすことができるようにしている。

特開平９−２８７９６８号公報 特開２００４−３３３３７７号公報

特許文献１による発明では、自車が走行した走行軌跡に基づいて経路設定が行われるので、走行軌跡に存在しない道路については従来同様の経路が提供される。また、普段走行している道路を経路設定に活用したとしても、ドライバ自身がより走りやすく安全性の高い道路を知らなければ、経路に反映することはできない。

一方、特許文献２による発明は、商用車両の運転軌跡を利用して走行回数の多い道路リンクを選択するようにしていることから、商用車両が頻繁に利用する道路を通る経路が常に最適経路として提供され、経路に偏りが生じる。商用車両の場合、営業目的や管轄、あるいは業者に課せられたノルマ等が商用車両の走行経路に影響すると思われ、商用車が頻繁に利用する経路が走りやすさや安全性を考慮した経路であるとは限らない。また、車種や走行目的（通勤・ショッピング・レジャー等）や距離（所要時間）、性別や年齢などにより経路の好みも異なるが、特許文献２ではそのような様々なドライバの行動傾向が考慮されていないため、ドライバの好みに合った経路を提供することは難しい。

本発明の目的は、上記従来技術の問題点に鑑み、不特定多数のプローブデータを活用し、同じ目的や嗜好を持つドライバのノウハウを共有することでドライバの嗜好、走りやすさ、安全性を考慮した利便性の高い経路を提供する、経路探索方法、経路探索システム、センタ装置および車載端末装置を提供することにある。

本発明の経路探索方法は、出発地および目的地の位置情報を受け付けるステップと、経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出した嗜好パラメータを記憶し、利用者の属性データに類似する該嗜好パラメータを選択するステップと、選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整するステップと、調整されたコストを用いて出発地から目的地までのコスト最小経路を計算するステップとを実行することを特徴とする。前記嗜好パラメータは、不特定多数のプローブデータを経路選択の要因と考えられる嗜好項目（車種、年齢、性別、走行目的、同乗者（子供有無）等）に分類し、嗜好項目別にプローブカーの走行頻度を算出して得たパラメータであり、同じような属性を持つユーザは、同じような経路嗜好を持つドライバ同士で経路を共有することで、ユーザが過去に走行したことのない道路や時間帯でもユーザの好みに応じた経路が提供可能になる。

本発明の経路探索システムは、位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積する蓄積手段を備えたセンタ装置で構成する。前記センタ装置は、蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目に分類し、その項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、車載端末装置からの要求に応じて該嗜好パラメータを送信する送受信手段とを有し、前記車載端末装置は、出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、属性情報に類似する嗜好パラメータを前記センタ装置に要求し取得する送受信手段と、取得した嗜好パラメータで各リンクコストを調整するリンクコスト調整手段と、該調整コストにより出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、該経路探索手段で得た経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段とを有するように構成する。

さらに、本発明の経路探索システムは、出発地から目的地までの推奨経路を提供する経路探索システムであって、位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積する蓄積手段を備えたセンタ装置で構成し、前記センタ装置は、蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、算出した嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、車載端末装置から車両、運転者、同乗者などの属性情報、出発地および目的地の位置情報を含む経路探索要求を受け付ける要求受付手段と、端末から取得した属性情報に類似する嗜好パターンを前記嗜好パラメータ記憶手段から選択し、選択した嗜好パラメータで経路探索対象リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、探索した経路情報を該車載端末装置に送信する送信手段とを有し、前記車載端末装置は、出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、センタ装置に目的地までの探索を要求する経路要求手段と、センタ装置から経路情報を受信する受信手段と、受信した経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段とを有するよう構成する。これにより、センタ装置でユーザ嗜好を加味した経路を探索し、車載端末装置に提供する形態をとることもできる。

本発明のナビゲーション装置は、経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出した嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、ユーザの属性データを記憶する属性情報記憶手段と、該属性データに類似する嗜好パラメータを選択し、選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段を有するよう構成する。これにより、ナビゲーション装置単独でユーザ嗜好を加味した経路をユーザに提供することができる。

本発明によれば、不特定多数のプローブデータを活用し、同じ目的や嗜好を持つドライバのノウハウを共有することでドライバの嗜好、走りやすさ、安全性を考慮した利便性の高い経路を提供することができるようになる。

以下、図面を参照して本発明の実施例について詳しく説明する。図１は、本発明の実施例に係る車載端末装置およびセンタ装置のブロック構成、並びに、それらが適用される経路探索システムの全体構成の例を示した図である。図１に示すように、本実施形態における経路探索システムは、センタ装置１と、インターネットや公衆回線網などを含む通信ネットワーク２と、携帯電話や無線ＬＡＮなどの基地局３と、車両４に搭載された車載端末装置５と、を含んで構成される。車載端末装置５の構成を、目的地までの誘導機能を有する通常のナビゲーション装置に含めても良い。

以下、センタ装置１および車載端末装置５の構成および機能について詳しく説明する。センタ装置１は、通信ネットワーク２に接続される通信装置（図示せず）を備えたコンピュータによって構成される。そして、そのコンピュータには、通信インターフェース部１１、プローブデータ取得部１２、プローブデータデータベース１３、嗜好パラメータ生成部１４、嗜好パラメータデータベース１５、端末要求受付部１６、情報提供部１７などの機能ブロックを含んで構成される。

なお、センタ装置１を構成するコンピュータは、少なくとも演算装置と半導体メモリやハードディスク装置などからなる記憶装置とを備える。そして、前記したセンタ装置１を構成する各機能ブロック１１から１７の機能は、その演算処理装置が記憶装置に格納された所定のプログラムを実行することによって実現される。

通信インターフェース部１１は、通信ネットワーク２に対する通信制御を行うとともに、通信ネットワーク２を介して車載端末装置５との間でデータの送受信を行う。プローブデータ取得部１２は、車載端末装置５から送信されたプローブデータを、通信インターフェース部１１を介して取得する。ここでプローブデータとは、車両の走行軌跡データであり、位置情報（緯度経度などの座標）や時刻情報の他、走行速度、移動方向、ブレーキ情報等の車両情報を含んだ点列データである。プローブデータ取得部１２で、取得した点列のプローブデータをリンク列あるいはリンク毎の所要時間や速度、渋滞度に変換しプローブデータベース１３に蓄積にする。ここで、プローブデータ取得部１２は、既に道路リンク単位の所要時間、速度、渋滞度に変換されたプローブデータを、通信インターフェース部１１を介して取得することもある。この場合、前記道路リンク単位の情報は、車載端末装置５あるいは通信ネットワーク２を介して接続された交通情報センタ（図示せず）で生成され、センタ装置１に送信される。プローブデータ取得部１２においてプローブデータを取得する方法として、通信ネットワーク２以外に記録メディアを介すこともある。

嗜好パラメータ生成部１４は、車種や性別、年齢、運転暦、運転目的（通勤、レジャー、買い物、送迎他）などの経路選択（嗜好）要因となり得る項目（以下、嗜好項目と称す）でプローブデータベース１３に蓄積されたプローブデータを分類し、各道路リンクの該嗜好項目別の走行頻度を嗜好パラメータとして設定する。例えばある道路リンクを走行したプローブカーのうちの２割がセダン、３割がＳＵＶといったようなパラメータが設定される。ここでセダン、ＳＵＶは車種という嗜好項目に属する。嗜好パラメータ生成部１４で設定された嗜好パラメータは嗜好パラメータデータベース１５に記憶する。嗜好パラメータはプローブデータベースが更新されたタイミング、５分、１０分・・・１日といった所定間隔、あらかじめ設定された時刻のいずれかで更新される。

端末要求受付部１６は、通信インタフェース部１１を介して車載端末装置５から送信される要求情報を受信する。要求情報は、車載端末装置５がセンタ装置１に対して情報提供を要求するもので、本実施例では嗜好パラメータの要求受付に利用される。

情報提供部１７は、端末要求受付部１６で受信した要求情報に応じて情報を提供するように機能し、要求情報に嗜好パラメータ要求が含まれる場合は嗜好パラメータデータベース１５から要求情報に一致したそのときの最新の嗜好パラメータを読み込み、通信インターフェース１１を介して車載端末装置５に提供する。要求情報にエリアや日時の指定が含まれる場合は、指定されたエリアおよび日時に該当する嗜好パラメータを選択し提供する。さらに嗜好項目が指定された場合は、指定された嗜好項目の嗜好パラメータを提供する。

一方、車両４に搭載される車載端末装置５は、本体部５１、表示部５２、携帯電話機５３、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機５４などを含んで構成される。

本体部５１は、演算処理部（図示せず）、記憶装置５６、可搬記憶メディア接続アダプタ５５などを含んで構成されたコンピュータである。ここで記憶装置５６は、半導体メモリやハードディスク装置などによって構成される。また、可搬記憶メディア接続アダプタ５５は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などのドライブ装置やフラッシュメモリを内蔵したＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリのリーダ・ライタなどによって構成される。また、本体部５１は、このほかにも入力装置として、種々のスイッチやボタン、タッチパネル、リモコン装置、音声マイクなどを、また、出力装置として音声スピーカなどを備えてもよい。

表示部５２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などによって構成され、本体部５１が出力する地図情報や交通情報などを表示する。また、携帯電話５３は、基地局３との間で無線通信を行い、基地局３および通信ネットワーク２を介して、車載端末装置５をセンタ１にデータ通信可能なように接続する。また、ＧＰＳ受信機５４は、図示しないＧＰＳ衛星からの電波を受信して、車両４の現在位置を検出する。

また、本体部５１は、通信インターフェース部５１１、嗜好パラメータ取得部５１２、嗜好パラメータ記憶部５１６、位置情報取得部５４、位置情報記憶部５２０、経路探索部５１３、設定情報入力処理部５１４、入力インターフェース部５１５、要求情報送信部５２１、地図データベース５１８、属性情報記憶部５１９などの機能ブロックを含んで構成される。これら本体部５１の機能ブロックは、図示しない演算処理装置が記憶装置５６に格納されている所定のプログラムを実行することによって実現される。

通信インターフェース部５１１は、携帯電話５３に対する通信制御を行うとともに、基地局３および通信ネットワーク３を介してセンタ装置１との間でデータの送受信を行う。入出力インターフェース部５１５は、図示しないスイッチやボタンなどからの入力情報を入力するとともに、表示部５２へ地図や経路探索部５１３で算出した経路情報などの表示情報を出力する。

設定情報入力処理部５１４は、入出力インターフェース部５１５を介してスイッチやボタンなどから入力される情報に基づき、目的地やセンタ装置への要求を指定するなどの種々の情報を設定する。

属性情報記憶部５１９は、設定情報入力処理部５１４で設定された車種やドライバ自身の属性情報（性別、年齢他）を記憶する。

位置情報取得部５１７は、ＧＰＳ受信機５４で検出した緯度経度や高度、時刻情報などのＧＰＳ情報を取得し、位置情報記憶部５２０に記憶する。

要求情報送信部５２１は、通信インターフェース部５１１を介してセンタ装置１に嗜好パラメータ等の要求情報を送信する。ドライバが入出力インターフェース部５１５を介して嗜好パラメータを要求する場合と、経路探索の要求により経路探索部５１３が嗜好パラメータを要求する場合がある。要求情報には、設定情報入力処理部５１４を介して指定されたエリアや日時などが含まれる。

嗜好パラメータ取得部５１２は、センタ装置１から送信された嗜好パラメータを通信インターフェース５１１を介して取得し、嗜好パラメータ５１６に保存する。図示しないが、嗜好パラメータ送受信をドライバに通知する表示部５２に出力することもある。

経路探索部５１３は、設定情報入力処理部５１４を介して設定された経路探索要求により地図データベース５１８から道路ネットワーク情報を読み込み、出発地から目的地までの推奨経路を計算する。通常、ダイクストラ法などの数学的な手法を用いて道路リンク単位の旅行時間（速度）あるいは距離に基づいたコスト最小経路を探索する。嗜好パラメータを加味した経路探索が要求された場合は、嗜好パラメータ記憶部５１６から嗜好パラメータを読み込み、該嗜好パラメータにより道路リンク単位の旅行時間（速度）あるいは距離のコスト修正を行い、コストが最小となる経路を探索する。このとき、該ドライバに類似する嗜好パラメータを選択するために属性情報記憶部５１９に記憶された、車種やユーザ情報を参照することもある。嗜好パラメータを加味して算出した推奨経路は表示部５２へ出力する。

なお、図１に示す実施例では、車載端末５の経路探索部５１３において目的地までの推奨経路を計算するが、センタ装置１に同様の経路探索部を設けて嗜好パラメータを加味した推奨経路を計算し、その推奨経路を車載端末５に提供するようにしても良い。このときユーザの嗜好傾向を算出するために当該ユーザから得たプローブデータを利用する。

図２は、本発明の実施形態に関わる経路探索部５１３の処理フローの例を示した図である。車載端末装置５における経路探索処理は、ユーザがリモコンまたはボタンを操作し、あるいは音声入力により目的地までの経路を要求することによって開始される。このとき、嗜好を加味した経路が探索条件として含まれていたとする。

まず、探索処理に必要な出発地および目的地、経由地が指定されていた場合はさらに経由地を含む位置情報を参照する。目的地および経由地は設定情報入力処理部５１４が設定した情報、出発地はカーナビゲーションの場合において現在位置がデフォルト設定であるので、位置情報記憶部５２０に保持されているＧＰＳ情報（現在位置情報）を出発地の位置情報として参照する。ユーザが出発地を指定した場合は、ユーザの設定した位置情報を参照する（ステップ２０）。

続いて、経路選択の嗜好要因となる車種、年齢や性別などのユーザ固有の属性情報を属性情報記憶手段５１９から読み込む（ステップ２１）。本実施例では、該ユーザの属性情報として、車種ＩＤ５（ＳＵＶ）、運転者ＩＤ（１０００１）、男性、３０歳の情報が登録されているとする（テーブル２７）。

次に前記出発地、目的地などの位置情報に基づいて設定したエリア、つまり経路探索に必要なエリアの地図データを地図データベース（５１８）から読み込む（ステップ２２）。さらにユーザの属性情報に該当する嗜好パラメータを嗜好パラメータ記憶部５１６から読み込む（ステップ２３）。ここではユーザに類似する嗜好パラメータとして、嗜好項目「車種 SUV」、「年齢 ３０代」が選択される。つまり、嗜好パラメータとしてテーブル２８に示すような情報が記憶されていたとすると、車種パラメータ（嗜好項目番号ｊ＝２）として（P₂₁,Pr₂,・・・、P_2i）、年齢パラメータ（嗜好項目番号ｊ＝４）として（P₄₁,P₄₂,・・・、P_4i）が選択される。ｉはリンク固有のＩＤに相当し、経路探索対象リンク全てにつき各パラメータを読み込む。属性情報あるいは嗜好パラメータのいずれか一方にしか存在しない嗜好項目は選択されない。ここでテーブル２８は、嗜好項目P_jiに１つのパラメータを設定しているが、朝晩は通勤車が多く日中は少ないといった時間帯による変化を考慮して単位時間（１時間おき等）にパラメータを設けても良い。さらに平日や休日といった日種で嗜好パラメータテーブルを設けても良い。

嗜好項目読み込んだ前記嗜好パラメータは、道路リンクの探索コストを調整するために使用する（ステップ２４）。コスト調整方法は、経路探索アルゴリズムに依存するが、本実施例では一般的な経路探索手法であるダイクストラ法を使用し、リンクコストを調整する方法をとる。

リンクコスト調整例を式で表すと、数１のようになる。

Ｗ_ｉはコスト調整前のリンクｉのコストでリンク旅行時間あるいは距離がこれに相当する。通信ネットワーク２を介して交通情報センタから現在や将来の交通情報が取得可能な場合は交通情報として提供されたリンク旅行時間（リンク走行速度）を用いることも考えられる。Ｗ^’ _ｉはコスト調整後のリンクｉのコストになる。Ｐ_ｊｉは、リンクｉにおける嗜好項目ｊの嗜好パラメータで、本例では嗜好が似ているほどＰ_ｊｉが大きくなるようにしているので、従来のコスト最小経路を算出する際は１−Ｐ_ｊｉとしている。嗜好が似ているほどコストを小さくするために逆数１／Ｐ_ｊｉを用いても良く、嗜好が似ているほど小さい値をＰ_ｊｉに設定するようにしても良い。α_ｊは係数であり、嗜好パラメータを重視する場合は大きい値、嗜好パラメータの影響を小さくしたい場合は小さい値を用いる。年齢や性別、通勤や買い物などの走行目的等のユーザ入力情報があれば、該入力情報に基づいて重視する嗜好パラメータを特定し、α_ｊを調整するようにしても良い。

例えば、経路候補としてリンク１とリンク２が存在したとする。リンク１の旅行時間コストＷ_１が１００、リンク１の車種パラメータP₂₁が０．３、年齢パラメータP₄₁を０．８、係数α_ｊを１とした場合、コスト調整後のリンク１のコストＷ^’ _１は、Ｗ^’ _１＝(１×（１−０．３）+１×（１−０．８）)×１００＝（０．７＋０．２）×１００＝９０となる。リンク２の旅行時間コストＷ_２が１００、車種パラメータP₂₂が０．７、年齢パラメータP₄₂が０．２とすると、コスト調整後のリンク２のコストＷ^’ _２は、Ｗ^’ _２＝(１×（１−０．７）+１×（１−０．２）)×１００＝（０．３＋０．８）×１００＝１１０となり、嗜好を考慮したコスト調整によりリンク１が推奨経路として選択される。

ここで、該ユーザと同世代のドライバが利用する（好む）道路を優先するというユーザ指定をうけてα_２＝１．０、α_４＝０．１という係数を仮に設定した場合、Ｗ^’ _１＝(１×（１−０．３）+０．１×（１−０．８）)×１００＝（０．７＋０．０２）×１００＝７２、Ｗ^’ _２＝(１×（１−０．７）+０．１×（１−０．２）)×１００＝（０．３＋０．０８）×１００＝３８となり、リンク２が選択される。

探索対象リンクの全てにつきコスト調整後、該コストを用いて目的地までのコスト最小経路を探索し（ステップ２５）、推奨経路を出力して経路探索処理を終了する。

図３は、本発明の実施形態に関わる嗜好パラメータ生成部１４の処理フローの例を示している。図４は、図３の処理フローを説明するための補足説明図である。図３および図４を用いて嗜好パラメータ生成部１４の処理について説明する。

センタ装置１の演算処理装置は、プローブデータベース１３が更新されたタイミングないし周期処理により嗜好パラメータ生成処理を開始する。処理が開始されると、まずプローブデータベース１３から更新されたリンクのプローブデータを読み込む（ステップ３０）。読み込んだプローブデータは、各リンクにおいて車種や年齢などの嗜好項目別に集計される（ステップ３１）。

例えば、プローブデータを車種別に振り分けて集計した例を図４のテーブル４０に示す。リンク１のプローブデータ１７００（ある時間帯の累積数）のうち、これを車種別に振り分けて集計し、セダンが１０００、ＳＵＶが５００、軽自動車が２００が設定される。ここでプローブデータとは該時間帯に該リンクを走行した走行台数を意味する。リンク２、リンク３においても同様に集計した結果を出力する。

次にステップ３２〜３４に従って、得られたリンク毎の走行数から嗜好パラメータを算出する。走行数の多いリンク、少ないリンクとリンクによって走行数にばらつきがあるため、嗜好項目毎にリンク走行数を正規化する（ステップ３２）。正規化した値から、リンクごとに利用総数（総走行数）を１とした時、セダン、SUV、軽自動車の三種類の車が各々どれくらいの割合を占めているか（本例ではこれを走行頻度とする）を算出する（ステップ３３）。ステップ３３で算出した走行頻度を該項目の該リンクにおける嗜好パラメータP_ｊｉとし（ステップ３４）、嗜好パラメータデータベース１５に記憶する。これを各リンクの各嗜好項目において繰り返し実行する。

図５は、プローブデータベース１３に記憶されるプローブデータの一実施例である。プローブデータは一台の車両の走行データ毎に生成し、リンクに固有のリンクＩＤ、該リンクを走行した際のリンク車両速度および所要時間、車種ＩＤ、車両ＩＤ、当該プローブデータの送信時に当該車両を運転していた運転者の運転者ＩＤ、該プローブデータが作成されたデータ日時、該リンクを走行した走行日時、その他運転者自身に関わる情報として性別、年齢、走行目的などを記憶する。

図６は、本実施例の経路探索部５１３における嗜好パラメータの設定方法を拡張した処理フローの例である。図７は、図６の処理フローを説明するための補足説明である。図６および図７を用いて嗜好パラメータを選択する経路探索部５１３の処理フローを説明する。

これまで、属性情報記憶部５１９に記憶したユーザ情報に一致する嗜好パラメータを嗜好パラメータ記憶部５１６から読み込むことにより、運転者の嗜好に近い経路探索し、運転者に提示する方法について説明してきた。しかし、実年齢よりも気の若い人、つまり一般的な同世代の人々（多数のプローブデータから得た各嗜好項目の平均的値）と感性の一致しない運転者もいる。この場合は、属性情報記憶部５１９に記憶したユーザ情報に一致する嗜好パラメータを参照するのではなく、図６に示すように当該運転者が過去に走行したデータから嗜好の類似する嗜好パラメータを算出し、運転者の嗜好パラメータに類似するパラメータを嗜好パラメータ記憶部５１６から選択するようにする。

経路探索部５１３において探索処理が開始されるタイミングで、本嗜好パラメータ選択処理を開始する。まず、経路探索対象リンクの走行データを過去走行データ記憶部６０から読み込む（ステップ６１）。過去走行データ記憶部６０は記憶装置５６に記憶されるもので、運転者が該車両で走行した時の走行記録である。例えば、図７のテーブル７１に示すような各リンクの走行数とする。一方、比較対象となる不特定多数のドライバのプローブデータから算出した一般ドライバの嗜好パラメータを嗜好パラメータ記憶部５１６から読み込んでおく（ステップ２３）。ここで嗜好パラメータ記憶部５１６に記憶されている嗜好パラメータはセンタ装置１にて生成され、通信インターフェース１１を介して車載端末５に送信されているとする。通信インターフェース１１を介さずにＣＤやメモリデバイス等の着脱可能な記憶媒体を介してセンタ装置１から嗜好パラメータを得る方法もある。

走行データが該嗜好パラメータのうちどれに類似するか、その類似性を評価するために、両者比較可能なパラメータに変換する必要がある。比較可能なパラメータであればどのようなパラメータでも構わないが、ここでは、経路探索対象リンクのうちでどのリンクをどれくらい利用しているかという、リンクの走行頻度に基づいて類似性を評価する例について説明する。ここでは、過去走行データを図７のテーブル７１に示すようなリンク１、リンク２、リンク３を想定する。リンクによって走行数にばらつきがあるので、各リンクの走行数を対象リンク（リンク１〜３）の最大走行数で正規化する（ステップ６２）。ステップ６２で算出した各リンクの値から各リンクの走行頻度を算出する（ステップ６３）。次に、ステップ２３にて嗜好パラメータ記憶部１５６から読み込んだ対象リンクの嗜好パラメータを用い、その嗜好項目における各リンクの走行頻度に相当する値を算出する。ステップ２３で読み込んだ嗜好パラメータがテーブル７３とすると、項目によってパラメータにばらつきがあるので、項目別に嗜好パラメータを正規化し（ステップ６４）、正規化した値から各リンクにおける走行頻度を算出し（ステップ６５）、テーブル（７４）に示す走行頻度を出力する。次にテーブル７４の項目の中からテーブル７２の傾向に似た嗜好項目を類似性の高い嗜好項目として選択する（ステップ６６）。

本例では類似性評価の一例として、該運転者の走行データから得た各リンクの走行頻度と一般ドライバの嗜好パラメータから得た走行頻度の平均二乗誤差により類似性を判断する方法をとっており、グラフ７５に示すように平均二乗誤差最小のＳＵＶが該ドライバの嗜好に近い嗜好項目として選択される。比較対象とするリンクは、運転者が設定した出発地、目的地（経由地を含む場合もある）に基づいて設定されたエリア内に含まれる道路リンクとしても良いし、該エリア内でさらに走行数の多いリンクに絞って比較しても良い。対象リンクを絞ることにより、類似性評価に要する処理負荷を軽減することができ、ドライバ嗜好を加味した場合でも経路探索処理の応答性が維持できる。応答性の劣化は、出発地と目的地との位置関係によりエリアが所定面積（半径）より広くなった場合に顕著であるから、このような場合に対象リンクを絞るようにしても良い。

図８は、嗜好パラメータの選び方を変えて経路探索し、複数の経路を表示した、表示部５２の表示例である。運転者の嗜好に最も近い経路を実線８１で、運転者の嗜好とは異なる嗜好パラメータで算出した経路を破線８２で示している。属性情報記憶部５１９に嗜好パターンの選択方法を複数登録（ユーザ情報１、ユーザ情報２、・・・）することで可能となる。

運転者の嗜好に近い経路８１を選択するか、同乗者（例えば２０代女性）の嗜好に近い経路８２を選択するかは、ユーザ自身に委ねられる。ユーザは、経路上にカーソルを合わせて決定キーを押下したり、所定ボタンを数回押下して選択経路を切り替えたり、経路に番号を付記して表示し、対応する番号キーを押下することで経路を選択できる。あるいは、音声を介して経路を選択しても良い。

以上のように、不特定多数のプローブデータから生成された嗜好パラメータを自車両で利用することにより、自車が走行していない道路に対しても運転者の嗜好が反映された経路を利用することが可能になる。また、嗜好パラメータの選び方を複数持つことで運転者の嗜好に最も近い経路に限らず、嗜好の異なる例えば同乗者を含めた複数ユーザの嗜好にも対応した複数の経路を提供することができる。このように同じ目的や嗜好をもつドライバのノウハウを共有することで、走りやすく安全性をも考慮した利便性の高い経路が提供できる。

本実施例では、経路選択の要因と考えられるユーザ属性情報５１９を利用して嗜好項目を設定し、嗜好パラメータを算出するようにしている。このため、車種や同乗者、走行目的のバリエーションを増やしたり他の属性が追加されるなどの属性情報の増加に伴い嗜好項目、嗜好パラメータが増えることになる。嗜好パラメータは道路リンク単位（さらに単位時間で）に設定するので（テーブル２８）、嗜好パラメータが増えると嗜好パラメータ記憶領域５１６が増大するという新たな課題が生じる。特に車載端末５における記憶領域５６の使用用途はナビゲーション目的で利用される地図等の情報以外に、音楽や映像の記憶用途として利用されることもあり記憶領域５６を効率良く使用することが望まれる。また、数１に示すようなコスト調整において項目ｊの増加に伴う計算負荷により経路探索の応答性が劣化することも考えられる。そこで、関連性のある嗜好パラメータを統合することにより嗜好パラメータ数を減らす嗜好パラメータ統合手段を新たに設ける。

図９は、嗜好パラメータ統合処理手順を説明するフローチャートである。本処理は嗜好パラメータ生成部１４において、図３の手順にて嗜好パラメータが算出された後に実行する。

まず、嗜好パラメータ記憶部５１６に記憶された嗜好パラメータを読み込み（ステップ２３）、時間変移による嗜好パラメータの相関係数を算出（ステップ９１）する。相関関係にある嗜好パラメータを選択し（ステップ９２）、どの嗜好パラメータを統合したかが得られるように相関関係にある嗜好パラメータのリストを作成する（ステップ９３）。相関関係にある各嗜好パラメータの平均値を算出し、統合嗜好パラメータの代表値とする（ステップ９４）。ここで平均値の代わりにいずれかの嗜好パラメータを代表値としても良い。

相関関係にある嗜好パラメータ全てについて統合処理を終了するまでステップ９２〜９４を繰り返す。相関関係が得られなかった嗜好パラメータはそのまま残す。これを各リンクにて実行し本処理を終える。

図１０は図９を補足説明するための補足図である。グラフ１００〜１０５はあるリンクにおける、嗜好パラメータの一日の時間変移を表し、横軸は時刻ｔ、縦軸は図３、４の方法で算出した嗜好パラメータになる。ここでは時間変移による嗜好パラメータの相関係数を算出（ステップ９１）し、相関関係にある嗜好パラメータ同士を統合し一つの嗜好パラメータにまとめて扱うようにしている。統合した嗜好パラメータには、それが何を意味するのかを示すためにネーミングを行うとよい。

図１０に示す嗜好パラメータの中で“車種セダン、年齢５０代、男性”に相関関係があった場合、この３つの嗜好パラメータを統合し“渋い中年男性嗜好”という統合嗜好パラメータを生成する。生成した統合嗜好パラメータは、車載端末５に提供する。車載端末５は該統合嗜好パラメータを嗜好パラメータ記憶部５１６にし、経路探索部５１３で実行する際に統合嗜好パラメータを参照する。ユーザがどの統合パラメータに該当するかは、属性情報記憶部５１９に記憶したユーザ属性情報から決定される。つまり、統合嗜好パラメータを構成する嗜好パラメータリストとユーザ属性情報とを比較することで判断する。

嗜好パラメータリストは統合嗜好パラメータと共にセンタ装置１から提供される。あるいは、図６に示す過去走行データから生成した嗜好パラメータから図９と同様の手順に従い各嗜好パラメータの相関関係から該ユーザの統合嗜好パラメータを生成し、該統合嗜好パラメータに類似するものを嗜好パラメータ記憶部５１６に記憶する統合嗜好パラメータから選択しても良い。

本例では、各リンクにおいて嗜好パラメータの時間変移による相関関係から統合嗜好パラメータを設定したが、買い物目的で利用される道路リンクと女性が利用する道路リンクに相関関係が得られる場合もあるので、各リンクの利用状況による相関関係から嗜好パラメータを統合する方法を用いることも考えられる。

このように、嗜好パラメータを統合することにより嗜好パラメータ記憶領域の増大を防止しつつ、ユーザ嗜好を加味した経路を提供することができる。

本発明の一実施例に係る経路探索システムの機能構成図。 経路探索部５１３の処理フロー図。 嗜好パラメータ生成部１４の処理フロー図。 嗜好パラメータ生成部１４の処理フローを説明するための補足図。 プローブデータベース１３に記憶されるプローブデータの説明図。 経路探索部５１３における嗜好パラメータの選択方法を説明する処理フロー図。 図６の処理フローを説明するための補足説明図。 本発明の経路探索システムにおける表示の一例を示す説明図。 嗜好パラメータ統合処理手順を説明する処理フロー図。 嗜好パラメータ統合処理手順を補足説明するための補足図。

符号の説明

１…センタ装置、２…通信ネットワーク、３…基地局、５…車載端末、１１…通信インターフェース部、１２…プローブデータ取得部、１３…プローブデータベース、１４…嗜好パラメータ生成部、１５…嗜好パラメータデータベース、１６…端末要求受付部、１７…情報提供部、５１…本体部、５２…表示部、５４…ＧＰＳ受信機、５６…記憶装置、５１１…通信インターフェース部、５１２…嗜好パラメータ取得部、５１３…経路探索部、５１４…設定情報入力処理部、５１５…入力インターフェース部、５１６…嗜好パラメータ記憶部、５１７…位置情報取得部、５１８…地図データベース、５１９…属性情報記憶部、５２０…位置情報記憶部、５２１…要求情報送信部。

Claims (11)

1. 出発地から目的地までの推奨経路を生成するコンピュータによる経路探索方法であって、
   前記コンピュータは、
   経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出された嗜好パラメータを記憶し、
   出発地および目的地の位置情報を受け付けるステップと、
   利用者の属性データに類似する該嗜好パラメータを選択するステップと、
   該選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整するステップと、
   該調整されたコストを用いて出発地から目的地までのコスト最小経路を計算するステップと、を実行することを特徴とする経路探索方法。
2. 前記嗜好項目とは、車種、年齢、性別、走行目的、同乗者（子供やペット有無）等の経路選択要因となる情報であり、前記利用者の属性データとは、車種、年齢、性別、走行目的、同乗者（子供やペット有無）等の利用者ないし車両の特徴を示す情報であることを特徴とする請求項１記載の経路探索方法。
3. 出発地から目的地までの推奨経路を生成するコンピュータの経路探索方法であって、
   前記コンピュータは、
   出発地および目的地の位置情報を受け付けるステップと、
   自車の走行データから運転者の経路嗜好を算出するステップと、
   経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出した嗜好パラメータを記憶し、
   該経路嗜好に類似する該嗜好パラメータを選択するステップと、
   選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整するステップと、
   調整されたコストを用いて出発地から目的地までのコスト最小経路を計算するステップと、
   を実行することを特徴とする経路探索方法。
4. 出発地から目的地までの推奨経路を提供する経路探索システムであって、
   位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報等を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積する蓄積手段を備えたセンタ装置で構成し、
   前記センタ装置は、
   蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目に分類し、その嗜好項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、
   前記車載端末装置からの要求に応じて該嗜好パラメータを送信する送受信手段とを有し、
   前記車載端末装置は、
   出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、
   車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、
   該属性情報に類似する嗜好パラメータを該センタ装置に要求し取得する送受信手段と、
   取得した嗜好パラメータで各リンクコストを調整するリンクコスト調整手段と、
   調整コストにより出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、
   該経路探索手段で得た経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段とを有すること、を特徴とする経路探索システム。
5. 出発地から目的地までの推奨経路を提供する経路探索システムであって、
   位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報等を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積する蓄積手段を備えたセンタ装置で構成し、
   前記センタ装置は、
   蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、
   算出した嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、
   前記車載端末装置から車両、運転者、同乗者などの属性情報、出発地および目的地の位置情報を含む経路探索要求を受け付ける要求受付手段と、
   取得した前記属性情報に類似する嗜好パターンを該嗜好パラメータ記憶手段から選択し、選択した嗜好パラメータで経路探索対象リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、
   探索した経路情報を該車載端末装置に送信する送信手段とを有し、
   前記車載端末装置は、
   出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、
   車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、
   前記センタ装置に目的地までの探索を要求する経路要求手段と、
   センタ装置から経路情報を受信する受信手段と、
   受信した経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段と、を有することを特徴とする経路探索システム。
6. 出発地から目的地までの推奨経路を提供する経路探索システムであって、
   位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報等を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積するプローブ蓄積手段を備えたセンタ装置で構成し、
   前記センタ装置は、
   蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、
   該嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、
   前記車載端末装置から出発地および目的地の位置情報を含む経路探索要求を受け付ける要求受付手段と、
   プローブ蓄積手段に蓄積された走行データから該車両の経路嗜好を算出する手段と、
   該車両の経路嗜好に類似する嗜好パターンを該嗜好パラメータ記憶手段から選択し、選択した嗜好パラメータで経路探索対象リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、
   探索した経路情報を該車載端末装置に送信する送信手段とを有し、
   前記車載端末装置は、
   出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、
   車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、
   前記センタ装置に目的地までの探索を要求する経路要求手段と、
   センタ装置から経路情報を受信する受信手段と、
   受信した経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段と、を有することを特徴とする経路探索システム。
7. 出発地から目的地までの推奨経路を提供する経路探索システムであって、
   位置情報、時刻情報、ブレーキやワイパー動作等の車両情報、気温や路面温度等の走行環境情報等を含む走行データをプローブデータとして送信する車載端末装置と、該車載端末装置から送信されたプローブデータを受信して蓄積する蓄積手段を備えたセンタ装置で構成し、
   前記センタ装置は、
   蓄積したプローブデータを経路選択の要因となり得る嗜好項目に分類し、その項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出する嗜好パラメータ算出手段と、前記嗜好パラメータのうち関連性のある嗜好パラメータ同士を統合し統合嗜好パラメータを算出する嗜好パラメータ統合手段と、前記車載端末装置からの要求に応じて該嗜好パラメータを送信する送受信手段とを有し、
   前記車載端末装置は、
   出発地および目的地の位置情報を受け付ける位置情報入力手段と、車両、運転者、同乗者などの属性情報を記憶する属性情報記憶手段と、該属性情報に類似する嗜好パラメータを該センタ装置に要求し取得する送受信手段と、取得した嗜好パラメータで各リンクコストを調整するリンクコスト調整手段と、該調整されたコストにより出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段と、該経路探索手段で得た経路情報を表示デバイスや音声などでユーザに提示する経路提示手段とを有することを特徴とする経路探索システム。
8. 出発地から目的地までの推奨経路を生成し、目的地までを誘導するナビゲーション装置であって、
   経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出した嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、
   ユーザの属性データを記憶する属性情報記憶手段と、
   該属性データに類似する嗜好パラメータを選択し、該選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段を有すること、を特徴とするナビゲーション装置。
9. 出発地から目的地までの推奨経路を生成し、目的地までを誘導するナビゲーション装置であって、
   経路選択の要因となり得る嗜好項目別に道路リンク単位の利用頻度を嗜好度合いとして算出した嗜好パラメータを記憶する嗜好パラメータ記憶手段と、
   自車の走行データを記憶する走行データ記憶手段と、
   該走行データによりユーザの経路嗜好を算出する経路嗜好を算出し、該経路嗜好に類似する嗜好パラメータを選択し、該選択した嗜好パラメータで各道路リンクのコストを調整し、出発地から目的地までのコスト最小経路を探索する経路探索手段を有することを特徴とするナビゲーション装置。
10. 通信ないし可搬性記録媒体を介して前記嗜好パラメータ記憶手段に記憶した嗜好パラメータを更新する嗜好パラメータ更新手段を有することを特徴とする請求項８記載のナビゲーション装置。
11. 通信ないし可搬性記録媒体を介して前記嗜好パラメータ記憶手段に記憶した嗜好パラメータを更新する嗜好パラメータ更新手段を有することを特徴とする請求項９記載のナビゲーション装置。

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