JP2009168473A - 車載用ナビゲーション装置および車載用ナビゲーション装置における運転者の関心度推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】運転者が潜在的に望んでいる情報を提示できるようにする。
【解決手段】自車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出する運転行動判定部７３と、走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化を検出する運転者挙動判定部７４と、走行軌跡が滞留する軌跡行動と、これに伴う運転者の挙動変化とに基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定する関心度推定部７５と、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、モニタ６０に表示した地図画像に重畳表示させる情報提示部７７とを備える構成とし、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報が提示されるようにした。
【選択図】図１

Description

本発明は、車載用ナビゲーション装置および車載用ナビゲーション装置における運転者の関心度推定方法に関する。

自車両の付近にある施設の情報を提供する機能を有する車載用ナビゲーション装置として、例えば特許文献１に開示されたものがある。
特許文献１に開示された装置では、車両の速度が規定の速度を下回った場合に、自車位置周辺の施設の詳細情報を提示する。
特開２００６−１７７７９０号公報

しかし、提示される施設の詳細情報の中には、運転者が関心のない施設の情報も含まれており、運転者が走行している瞬間に知りたいと思った情報、すなわち運転者が潜在的に望んでいる情報を適切に提示することが難しいという問題があった。

本発明は、運転者が潜在的に望んでいる情報を適切に提示できるようにすることを目的とする。

本発明は、車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生と、これに伴う運転者の挙動変化とに基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定し、関心度が高いと推定された施設の情報を提示する構成とした。

本発明によれば、運転者の施設に対する関心度が推定され、関心度が高いと推定された施設の情報が提示されるので、運転者は潜在的に望んでいる情報を知ることができる。

次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１は、第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置の構成を説明する図である。

第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置は、位置検出部１０と、センサ２０と、送受信部３０と、入力部４０と、記憶部５０と、モニタ６０と、制御部７０とを備える。

位置検出部１０は、複数のＧＰＳ衛星から発信された電波を、ＧＰＳアンテナを介して受信し、自車両の現在位置を示す座標データ（緯度・経度データ）を逐次生成する。

センサ２０は、運転者の挙動をモニタし、運転者の挙動を示す情報を逐次出力する。
センサ２０は、例えば運転者が着座するシートに設けられた体圧分布センサ２０ａと、運転者を撮像する車内カメラ２０ｂと、運転者の瞳の動きを撮像するアイカメラ２０ｃとから構成される。
体圧分布センサ２０ａは、シートに着座した運転者によりシートに作用する圧力の分布を検出し、車内カメラ２０ｂは、シートに着座した運転者の顔領域を含む所定範囲を撮像し、アイカメラ２０ｃは、シートに着座した運転者の瞳を含む所定範囲を撮像する。

送受信部３０は、無線方式でネットワーク（インターネット）に接続し、ネットワークに接続した外部の端末との間で情報やコマンドの交換を行う。

入力部４０は、例えばタッチパネルからなり、モニタ６０に表示された地図画像の縮尺変更や、地図画像に重畳表示された施設の詳細情報の要求などを、ユーザが指示入力するインターフェースである。

記憶部５０は、ＲＯＭやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）などの記録媒体から構成され、車載用ビゲーション装置で使用する地図データを記憶した地図データベース５０ａや、地図上の特定の位置と関連づけて登録された施設の情報（施設情報５０ｂ）などを記憶する。

モニタ６０は、後記する情報提示部７７が生成した画像データを受け、画像データにおいて規定される表示形態で画像を表示する。モニタ６０は、例えば液晶モニタであり、車両内の視認可能な位置に設置される。

制御部７０は、座標データメモリ７１と、走行軌跡生成部７２と、運転行動判定部７３と、運転者挙動判定部７４と、関心度推定部７５と、情報検索部７６と、情報提示部７７とを備えて構成される。

座標データメモリ７１は、例えばＲＡＭから構成され、位置検出部１０が逐次生成する座標データを記憶する。
走行軌跡生成部７２は、座標データメモリ７１に逐次記憶される座標データに基づいて、自車両の走行軌跡を示す走行軌跡データを逐次生成する。

運転行動判定部７３は、自車両の走行軌跡に基づいて自車両の挙動をモニタし、走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出する。

運転者挙動判定部７４は、センサ２０の出力をモニタし、走行軌跡が滞留する軌跡行動に伴う運転者の挙動変化から、運転者が自車両周囲へ関心を示している状態であるか、すなわち運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する。

関心度推定部７５は、運転者が興味挙動状態であると判定された場合に、自車両の現在位置を興味位置として設定し、設定した興味位置の近傍に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと推定する。

情報検索部７６は、送受信部３０を介してネットワークに接続し、このネットワークに接続した他の端末が保持する情報の中から、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を検索し、取得する。

情報提示部７７は、情報検索部７６が取得した運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、所定の表示形態でモニタ６０に表示させる。具体的には、モニタ６０に表示した地図画像に、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を重畳表示させる。

なお、制御部７０の走行軌跡生成部７２、運転行動判定部７３、運転者挙動判定部７４、関心度推定部７５、情報検索部７６、情報提示部７７の各機能ブロックは、車載用ナビゲーション装置が備えるＣＰＵが、図示しないＲＯＭなどに記憶しているプログラムを実行することで実現される。

第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置が行う処理を説明する。
図２は第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置が行う処理のフローチャートである。

ステップ１０１において、位置検出部１０は、複数のＧＰＳ衛星が発信する電波を、ＧＰＳアンテナを介して受信し、自車両の現在位置を示す座標データ（緯度・経度データ）を生成する。なお、生成された座標データは、座標データメモリ７１に逐次記憶される。

ステップ１０２において、走行軌跡生成部７２は、座標データメモリ７１に記憶された座標データに基づいて、自車両の走行軌跡を示す走行軌跡データを生成する。

ステップ１０３において、運転行動判定部７３は、自車両の走行軌跡の軌跡行動をモニタし、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したか否かを確認する。

ここで、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したか否かの判定を、車両の走行軌跡を地図画像上に重畳表示した図３を参照して説明する。

図３に示すように、本実施例では、地図データで規定される地図範囲は、後記する運転者の興味位置を特定できるようにするために、複数の格子状の小区画Ｘに分割されている。
運転行動判定部７３は、自車両の走行軌跡データから、自車両が位置する小区画における自車両の滞留時間を測定し、任意時間Ｔ秒内に、滞留時間が予め設定された閾値時間ｔ秒（ここで、ｔ＜Ｔ）を超えた場合に、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する。

例えば自車両が符号ａで示す小区画内の道路を走行している際には、運転行動判定部７３は、自車両が小区画ａ内に滞留している時間を計測する。そして、滞留時間がｔ秒を超える前に自車両が小区画ｂ内の道路に達すると、今度は、自車両が小区画ｂ内に滞留している時間を計測する。
そして、小区画ｃ、小区画ｅ内の道路を経たのち、小区画ｄ内の道路を走行している間に自車両の滞留時間がｔ秒を超えると、この時点で、運転行動判定部７３は、走行軌跡が滞留する軌跡行動が、小区画ｄにおいて発生したと判定する。

なお、走行軌跡Ｂにおける小区画ｊの場合のように、滞留時間がｔ秒を超える前に、車両が他の小区画ｋ内の道路に移動し、再び小区画ｊに戻るような走行軌跡をとる場合には、運転行動判定部７３は、自車両が小区画ｊ内の道路を外れた時点で小区画ｊにおける滞留時間の計測を終了し、再び小区画ｊ内の道路に戻ると、その時点から新たに滞留時間の計測を行う。走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したか否かを適切に判定できるようにするためである。

ステップ１０３において走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定された場合、ステップ１０４において、運転者挙動判定部７４は、センサ２０の出力に基づいて、運転者の挙動をモニタする。

ステップ１０５において、運転者挙動判定部７４は、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する。
ここで興味挙動状態とは、運転者の挙動の変化から、運転者が自車両周囲へ関心を示していることが推定される状態を意味し、本実施例では運転者の着座姿勢の変化、運転者の顔の向きの変化、そして運転者の視線行動などに基づいて判定される。

ここで、運転者の着座姿勢の変化に基づいて運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する場合、運転者挙動判定部７４は、体圧分布センサ２０ａの出力に基づいて、シートに着座した運転者によりシートに作用している圧力の分布（体圧分布）を求める。そして、求めた体圧分布と、運転者が通常の着座姿勢でシートに着座している際の体圧分布（基準体圧分布）とを比較して、運転者の着座姿勢が興味挙動状態の着座姿勢であるか否かを確認する。
例えば、体圧分布の重心位置が、基準体圧分布の重心位置よりも車両前方側に位置している場合、運転者が前かがみ状態でシートに着座していることを意味するので、かかる場合、運転者挙動判定部７４は、運転者の着座姿勢が興味挙動状態の着座姿勢であると判定する。

また、運転者の顔の向きの変化に基づいて運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する場合、運転者挙動判定部７４は、車内カメラ２０ｂよる撮像で得られた撮像画像において、従来公知の顔検出処理を行って、顔の向きを検出する。そして検出した顔の向きの所定時間内での変化に基づいて、例えば運転者の首振り回数を特定し、特定した首振り回数が所定の閾値回数よりも多い場合に、運転者の顔の向きの変化が、興味挙動状態によるものであると判定する。

さらに、運転者の視線行動に基づいて、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する場合、運転者挙動判定部７４は、アイカメラ２０ｃよる撮像で得られた撮像画像において、従来公知のエッジ検出処理などを行って、運転者の視線の向きを検出する。そして、例えば運転者の視線行動が、車両の周囲を見回すような動きである場合に、運転者の視線行動の変化が、興味挙動状態によるものであると判定する。

ステップ１０５において、運転者が興味挙動状態であると判定されると、ステップ１０６において、関心度推定部７５は、運転者が興味挙動状態であると判定された時点の自車両の位置、若しくはその時点において自車両が位置している小区画の範囲を、運転者の興味位置として決定する。
そして、かかる興味位置を基準に設定された所定範囲内に存在する施設や小区画の範囲内に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと推定する。

ステップ１０７において、情報検索部７６は、運転者の関心度が高いと推定された施設の位置を示す座標データ、施設の住所、そして施設の名称などを示す情報（キーワード情報）を、地図データベース５０ａを参照して取得する。そして、情報検索部７６は、ネットワークに接続し、ネットワークに接続した端末に保持された情報の中から、運転者の関心度が高いと推定された施設に関連する情報を、キーワード情報に基づいて検索し、取得する。この際、取得された情報は、座標データや施設の名称などを示す情報と関連づけて、記憶部５０に施設情報５０ｂとして記憶する。

ステップ１０８において情報提示部７７は、取得した情報を加工し、モニタ６０内の地図画像に重畳表示させるための画像データを生成する。
これにより、モニタ６０に表示された地図画像に、自車両周囲に存在する複数の施設のうちの運転者の関心度が高いと推定された施設の情報が重畳表示され、ユーザに対して施設の情報が提示される。

なお、運転者に提示される情報は、施設名称と、施設の内容を示す文字情報や図形・画像情報とを組み合わせて提示されるようにしても良く、さらに、文字情報を読み上げた音声情報と組み合わせて提示されるようにしても良い。

ここで、上記した運転行動判定部７３が行うステップ１０２およびステップ１０３の処理が、発明における軌跡行動検出部に相当し、運転者挙動判定部７４が行うステップ１０４およびステップ１０５の処理が、発明における挙動変化検出部に相当し、関心度推定部７５が行うステップ１０６の処理が、発明における関心度推定部に相当し、情報検索部７６が行うステップ１０７の処理が、発明における情報検索部に相当し、情報提示部７７が行うステップ１０８の処理が、発明における情報提示部に相当する。

以上の通り、本実施例では、自車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出する運転行動判定部７３と、走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化を検出する運転者挙動判定部７４と、走行軌跡が滞留する軌跡行動と、これに伴う運転者の挙動変化とに基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定する関心度推定部７５と、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、モニタ６０に表示した地図画像に重畳表示させる情報提示部７７とを備える構成とした。
これにより、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度が推定され、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報が提示されるので、走行している間に運転者が興味を持った情報、すなわち運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
また、走行経路に沿って複数の施設が存在する場合に、複数の施設の中から運転者の関心度が高いと推定された施設の情報のみが取得されて、モニタ６０に提示されるので、例えば施設の情報を地図画像に重畳表示して運転者に提示する場合、運転者が必要としない情報（ジャンク情報）は提示されないので、地図画面が見づらくなることがない。

さらに、ネットワーク（インターネット）に接続し、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、ネットワークに接続した他の端末が保持する情報の中から検索する情報検索部７６をさらに備える構成とした。
これにより、インターネットを介して、運転者の関心度が高いと推定された施設に関する様々な情報を取得できるので、運転者の利便性が向上すると共に、運転者が望む施設の詳細情報の提示が可能になる。

ここで、例えば図４に示すように、自車両Ｖの走行軌跡が図中符号Ｃで示す走行軌跡であり、走行軌跡が滞留する軌跡行動が小区画Ｙ内で生じたと判定され、この軌跡行動に伴う運転者の挙動変化から、運転者が興味挙動状態であると判定された場合、小区画Ｙ内に存在する店舗Ｓ１に対する運転者の関心度が高いと推定され、この店舗Ｓ１の名称や取扱商品などの情報のみが、ネットワークを介して取得される。よって、ネットワークを介して取得する情報を絞り込むことができるので、ネットワークトラフィックを抑えることができる。
また、運転者の関心度が高いと推定された店舗Ｓ１の情報は、例えば店舗Ｓ１の名称などの情報を表示した吹き出しＩＮとして提示される。
この際、小区画Ｙ以外の小区画内に存在する店舗Ｓ２〜Ｓ４については、運転者の関心度が高いと推定されていないので、これら店舗Ｓ２〜Ｓ４についての情報を表示した吹き出しは、地図画面内に重畳表示されない。
よって、運転者が潜在的に望んでいる情報のみが提示され、地図画面が見やすくなる。また、取得した情報を提示する際の処理負担が低減するので、装置にかかる負荷を低減できる。

さらに、関心度推定部７５は、走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化が、運転者の自車位置周囲への興味を示すものであり、運転者が興味挙動状態であることを示している場合に、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと推定する構成とした。
これにより、提示する情報を車両速度のみに基づいて選択する場合に比べて、情報の選択が適切なものとなるので、運転者が潜在的に望んでいる情報を運転者に適切に提示することができる。

また、運転行動判定部７３は、図３に示すように、自車両の走行軌跡Ａが地図上の特定範囲（小区画ｄ）内に所定時間以上滞留する場合に、かかる小区画ｄ内で走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する構成とした。
これにより、運転者の関心が自車位置周囲に向けられているか否かが適切に判定できる。よって、図３の場合には、例えば小区画ｄ内にある施設に対する運転者の関心度が高いと推定できるので、運転者の関心度の高い施設の情報を、その施設の名称や施設の位置を示す情報に基づいて、ピンポイントで取得でき、運転者が望んでいる情報を運転者に適切に提示することができる。

前記した運転行動判定部７３が行う処理の第１の変形例、すなわち走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したか否かの判定の変形例を、図５に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ２０１〜ステップ２０２までの処理と、ステップ２０５〜ステップ２０９まで処理は、それぞれ、前記したステップ１０１〜ステップ１０２までの処理と、ステップ１０４〜ステップ１０８までの処理と同じであるので、ここでは原則として説明を省略する。

ステップ２０２において車両の走行軌跡データが生成されると、ステップ２０３において、運転行動判定部７３は、車両が駐車されたか否かを判定する。
ここでは、車両の走行軌跡が地図上の特定の位置で、所定時間（例えば１０秒）以上変化しない場合に車両が駐車されたと判定する。
なお、車両が駐車されたか否かを判定は、この車両の走行軌跡の変化のほかに、シフトレバーの選択位置がＰレンジ位置（駐車位置）に変更されたか否か、パーキングブレーキ（補助ブレーキ）が動作させられたか否かなどに基づいて、またはこれらと車両の走行軌跡の変化とを組み合わせて判定するようにしても良い。

ステップ２０３において車両が駐車されたと判定されると、ステップ２０４において、運転行動判定部７３は、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する。

ステップ２０５において、運転者挙動判定部７４は、センサ２０の出力に基づいて、運転者の挙動をモニタする。
そして、ステップ２０６において、運転者挙動判定部７４は、前記実施例の場合と同様に、運転者の視線行動、運転者の顔の向きの変化、そして運転者の着座姿勢の変化などに基づいて、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する。
例えば、運転者の視線行動に基づいて判定をする場合、運転者挙動判定部７４は、アイカメラ２０ｃで撮像して得られた運転者の瞳領域の画像において、従来公知のエッジ検出処理などを行って眼球に相当する領域を特定し、特定した領域の経時的な変化に基づいて、運転者の視線行動を検出する。そして、運転者の視線行動が車両の周囲を見回すような視線行動である場合に、運転者が興味挙動状態であると判定する。

ステップ２０６において運転者が興味挙動状態であると判定すると、ステップ２０７において、関心度推定部７５は、運転者が興味挙動状態であると判定された時点の自車両の位置、若しくはその時点において自車両が位置している小区画の範囲を、運転者の興味位置として決定する。そして、かかる興味位置を基準にして自車位置近傍に位置する施設に対する運転者の関心度を推定する。具体的には、興味位置から所定範囲内に存在する施設や、興味位置として決定された小区画内に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと推定する。

この際、関心度推定部７５は、記憶部５０を参照して、運転者の興味位置が、運転者の自宅などの運転者にとってなじみのある場所や、頻繁に走行する経路上にある場所である場合には、興味位置として決定しないようにしても良い。

そして、以降行われるステップ２０８、ステップ２０９の処理により、自車両の興味位置近傍の施設の情報が、運転者の関心の高い施設の情報として取得され、モニタ６０に表示される。

以上の通り、運転行動判定部７３が、自車両の走行軌跡が地図上の特定位置で所定時間以上滞留する場合に、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する構成とした。
すなわち、例えば図６に示すように、自車両Ｖの運転者が道路の左端に自車両Ｖを所定時間以上駐車させると、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定される。そして、かかる状況のもと、運転者が自車両の周囲や店舗Ａに視線を巡らせると、運転者が興味挙動状態であると判定され、自車両の駐車位置（または駐車位置が含まれる小区画）を興味位置として、周囲にある施設（店舗Ａ）の情報が検索され、モニタ６０に表示される。
これにより、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、運転者に提示することができるので、自車両の運転者が、提示された店舗Ａの情報を参照して、店舗Ａの駐車場内に自車両を移動させるなどの行動を取ることができ、運転者の利便性が向上する。
また、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。

前記した運転行動判定部７３が行う処理の第２の変形例を、図７に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ３０１〜ステップ３０２までの処理と、ステップ３０５〜ステップ３０９まで処理は、それぞれ、前記したステップ２０１〜ステップ２０２までの処理と、ステップ２０５〜ステップ２０９までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。

ステップ３０２において車両の走行軌跡データが生成されると、ステップ３０３において、運転行動判定部７３は、車両が所定時間Ｔ（例えば１分）内に同じ位置（同じ小区画）を所定回数（例えば２回）以上走行したか否かを、走行軌跡データに基づいて確認する。

ステップ３０３において走行したと判定されると、ステップ３０４において、運転行動判定部７３は、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する。
続いて、ステップ３０５以降の処理が行われて、運転者が興味挙動状態であると判定されると、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報が取得され、モニタ６０に表示されることになる。

以上の通り、運転行動判定部７３が、自車両の走行軌跡が地図上の同じ領域を、所定時間Ｔ内に２回（所定回数）以上通過する場合に、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する構成とした。
すなわち、例えば図８に示すように、自車両Ｖの運転者が、施設Ｂの前を通り過ぎたあとに、自車両をＵターンさせて、再び施設Ｂの方向に向けて走行すると場合には、車両が所定時間Ｔ内に同じ位置を２回（所定回数）以上走行したと判定されて、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定される。かかる状況のもと、運転者が興味挙動状態であると判定されると、Ｕターンした地点を興味位置として、近傍に存在する施設（店舗Ｂ）の情報が検索され、モニタ６０に表示される。
これにより、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
ここで、自車両が上記したような運転挙動を示す場合、運転者が、目的施設を探しながら運転をしている場合が多い。かかる場合に、運転者の関心度が高いと推定された自車位置近傍に存在する施設の情報が提示されるので、運転者の利便性が向上する。

前記した運転行動判定部７３が行う処理の第３の変形例を、図９に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ４０１〜ステップ４０２までの処理と、ステップ４０８〜ステップ４１２まで処理は、それぞれ、前記したステップ２０１〜ステップ２０２までの処理と、ステップ２０５〜ステップ２０９までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。

ステップ４０２において車両の走行軌跡データが生成されると、ステップ４０３において、運転行動判定部７３は、自車両が幹線道路を通常走行中であるか否かを判定する。
幹線道路を走行しているか否かは、自車両の現在地を示す座標データに基づいて地図データベース５０ａを参照して確認する。通常走行であるか否かは、図示しない車速センサの出力に基づいて特定した車両速度が、予め決められた巡航速度（例えば５０ｋｍ／ｈ）以上であるか否かに基づいて確認する。
幹線道路を通常走行中である間は、運転者の周囲への関心度が低いと考えられるからである。

ステップ４０３において自車両が幹線道路を通常走行中でない（幹線道路を外れた）と判定された場合、ステップ４０４において、運転行動判定部７３は、図示しない車速センサの出力に基づいて特定した車両速度が、予め決められた徐行速度Ｘ（例えば２０ｋｍ／ｈ）以下であるか否かを確認する。
周囲への関心度が高い場合、車両の走行速度が低下するからである。

ステップ４０５において、車両速度が徐行速度以下である場合、運転行動判定部７３は、図示しない操舵角センサの出力と走行軌跡データとに基づいて、自車両が位置する小区画内での右左折回数をカウントする。

ステップ４０６において、運転行動判定部７３は、右左折回数のカウントを開始してから同一の小区間内での右左折回数が、閾値回数（Ｎ回）以上となったか否かを確認する。
ステップ４０６において右左折回数がＮ回以上となった場合、ステップ４０７において、運転行動判定部７３は、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する。
続いて、ステップ４０８以降の処理が行われて、運転者が興味挙動状態であると判定されると、運転者の関心の高いと推定された施設の情報が取得され、モニタ６０に表示される。

以上の通り、自車両の走行軌跡から、自車両が地図上の特定範囲内において右左折を所定回数以上繰り返していると判定される場合に、運転行動判定部７３が、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する構成とした。
すなわち、例えば図１０に示すように、自車両の小区画ａ内での右左折回数がＮ回（例えば４回）以上になると、走行軌跡の滞留が発生したと判定される。かかる状況のもと、運転者が興味挙動状態であると判定されると、小区画ａを興味位置として、周囲にある施設（例えばホテルＨ）の情報が検索され、例えばホテルの名称（○○ホテル）を示すテキスト情報が表示された吹き出しＩＮが、モニタ６０内の地図画像において重畳表示される。これにより、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
ここで、自車両が上記したような運転挙動を示す場合、運転者が、目的施設を探しながら運転をしている場合が多い。かかる場合に、小区画ａ内にある施設の情報が提示されるので、運転者は自車位置近傍にどのような施設があるのかを認識できる。よって、運転者の利便性が向上する。

前記した運転行動判定部７３が行う処理の第４の変形例を説明する。
図１１は、第４の変形例にかかる処理を行う運転行動判定部７３を備える車載用ナビゲーション装置のブロック図である。

車載用ナビゲーション装置は、図１に示した車載用ナビゲーション装置の構成の他にレーダ８０をさらに備える。
レーダ８０は、車両に設けられて、自車両周囲の所定領域内に向けてレーダ波を出波し、所定領域内に位置する他車両や障害物により反射された反射波を受波する。
運転行動判定部７３は、自車両と自車両の周囲に存在する他車両との速度差に基づいて、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したか否かを判定する。

第４の変形例にかかる処理を行う運転行動判定部７３を備える車載用ナビゲーション装置が行う処理を、図１２示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ５０１〜ステップ５０２までの処理と、ステップ５０６〜ステップ５１０まで処理は、それぞれ、前記したステップ２０１〜ステップ２０２までの処理と、ステップ２０５〜ステップ２０９までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。

ステップ５０２において車両の走行軌跡データが生成されると、ステップ５０３において、運転行動判定部７３は、レーダ８０の出力に基づいて、自車両の走行方向と同じ方向に走行する他車両が自車両の周囲に存在するか否かを確認する。

ステップ５０３において同一方向に走行する他車両が存在する場合、ステップ５０４において、運転行動判定部７３は、自車両および他車両の走行速度や当該他車両との相対速度を算出する。

ステップ５０５において、運転行動判定部７３は、走行軌跡データと算出した走行速度や相対速度とに基づいて、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生しているか否かを確認する。

例えば、自車両の走行速度が、自車両と同一方向に走行する他車両の走行速度よりも遅く、かつ他車両との速度差が所定値よりも大きい場合に、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する。
続いて、ステップ５０６以降の処理が行われて、運転者が興味挙動状態であると判定されると、運転者の関心の高いと推定された施設の情報が取得され、モニタ６０に表示されることになる。

以上の通り、自車両の走行速度が、自車両と同一方向に走行する他車両の走行速度よりも遅く、かつ他車両との速度差が所定値よりも大きい場合に、運転行動判定部７３が、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定する構成とした。
すなわち、例えば図１３に示すように、自車両の速度Ｖ１が、周囲に存在する他車両の速度Ｖ２〜Ｖ４よりも遅く、かつ他車両との速度差が所定値よりも大きい場合には、走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生していると判定される。かかる状況のもと、運転者が興味挙動状態であると判定されると、自車両の現在位置、若しくは自車両が位置している小区画の範囲を運転者の興味位置として、周囲にある施設（例えば施設Ｃ）の情報が検索され、モニタに表示される。
これにより、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
ここで、自車両が上記したような運転挙動を示す場合、運転者が自車位置近辺に目的施設が存在すると考えて、目的施設を探しながら運転をしている場合が多い。かかる場合に、自車位置近傍にある施設の情報が提示されるので、運転者は自車位置近傍にどのような施設があるのかを認識できる。よって、運転者の利便性が向上する。

次に、第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置を説明する。
図１４は、第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置のブロック図である。

第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置は、図１に示した車載用ナビゲーション装置のセンサ２０が、バイタルセンサ２０ｄをさらに備えて構成される。
この装置におけるバイタルセンサ２０ｄは、運転者のステアリングエントロピー、心拍数、そして脈波などを測定し、測定結果を示す生体信号（バイタルデータ）を出力する

第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置における処理を、図１５に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ６０１〜ステップ６０３までの処理と、ステップ６０６〜ステップ６０８まで処理は、それぞれ、前記したステップ１０１〜ステップ１０３までの処理と、ステップ１０６〜ステップ１０８までの処理と同じであるので、ここでは説明を省略する。

ステップ６０３において走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定されると、ステップ６０４において、運転者挙動判定部７４は、バイタルセンサ２０ｄが出力する生体信号に基づいて、心拍数や血圧などの運転者の状態（バイタル状態）をモニタする。

ステップ６０５において、運転者挙動判定部７４は、バイタルセンサ２０ｄの出力から運転者のワークロードを特定し、通常走行時における運転者のワークロードと比較して、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定する。

ここで、車両が走行中の場合、運転者には、通常の走行に起因する一定のワークロードが作用している。このワークロードの程度は、運転者の心拍数や血圧などを示すバイタルデータにより算出される。
この通常走行状態において、運転者が自車両の周囲にある施設などに対して関心を示すと、関心の程度に応じて、通常の走行によるワークロードとは別のワークロードが運転者に作用することになる。
よって、この運転者が自車両の周囲に向けた関心の程度に応じたワークロードと、通常の走行に起因するワークロードとの差を求め、求めた差が所定の閾値を超えた場合に、運転者が興味挙動状態であると判定する。

なお、ワークロードの算出に用いる運転者の心拍数、脈拍、そして顔表面温度などの値同士を比較して、運転者が興味挙動状態であると判定するようにしても良い。
また、図示しない操舵角センサの出力に基づいて操舵角のふらつきを求め、操舵角のふらつきを定量化するステアリングエントロピーを用いて、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定するようにしても良い。

ステップ６０５において運転者が興味挙動状態であると判定されると、ステップ６０６以降の処理が行われて、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報が取得され、モニタ６０に表示されることになる。

以上の通り、運転者挙動判定部７４が、運転者のバイタルデータをモニタし、バイタルデータに基づいて特定した運転者のワークロードが、所定の閾値よりも高くなった場合に、運転者の挙動変化が自車位置周囲への興味を示すものであると判定する構成とした。
このようにすることによっても、運転者が潜在的に望んでいる情報を運転者に提示できる。

次に、第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置を説明する。
図１６は、第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置のブロック図である。

第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置は、図１に示した車載用ナビゲーション装置のセンサ２０が、車外撮像カメラ２０ｅをさらに備え、制御部７０が、視線位置特定部７８をさらに備えて構成される。
この装置における車外撮像カメラ２０ｅは、車両の周囲の所定範囲を撮像する。
視線位置特定部７８は、車外撮像カメラ２０ｅから入力された撮像画像における運転者の視線位置を特定する。

第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置における処理を、図１７に示すフローチャートを用いて説明する。
なお、ステップ７０１〜ステップ７０３までの処理と、ステップ７１１〜ステップ７１２まで処理は、それぞれ、前記したステップ１０１〜ステップ１０３までの処理と、ステップ１０７〜ステップ１０８までの処理と同じであるので、ここでは原則として説明を省略する。

ステップ７０３において走行軌跡が滞留する軌跡行動が発生したと判定されると、ステップ７０４において、運転者挙動判定部７４は、アイカメラ２０ｃの出力に基づいて、運転者の視線の方向を特定したのち、車外撮像カメラ２０ｅから入力された撮像画像ＩＭにおける運転者の視線位置を特定する

ステップ７０５において、運転者挙動判定部７４は、運転者の視線位置の変化（視線挙動）をモニタし、視線位置が、撮像画像内の特定の領域内に滞留しているか否かを確認する。運転者が興味挙動状態であるか否かを確認するためである。

ここで、視線位置の滞留が生じたか否かの判定を、車外撮像カメラ２０ｅによる撮像で得られた撮像画像ＩＭに、運転者の視線位置を示すアイマーク（図中「×」で示す）を重畳表示した図１８を用いて説明する。

運転者挙動判定部７４は、撮像画像ＩＭを複数のブロックに分割し、ブロックごとに運転者の視線が向けられている時間（滞留時間）を計測する。そして、所定時間Ｔ１内に、視線の滞留時間が閾値時間ｔ１を超えた場合に、かかるブロックに対して運転者の視線の滞留が生じたと判定する。
例えば、図１８の場合、撮像画像ＩＭ内の右側に位置する銀行の看板にアイマークが集中しているので、運転者の視点位置が、図中太線で示すブロック（視線滞留領域）内に滞留していると判定する。

ステップ７０５において視線位置の滞留が生じたと判定されると、ステップ７０６において、運転者挙動判定部７４は、運転者が興味挙動状態であると判定する。
図１８の場合、視線が銀行の看板に滞留しており、運転者の銀行への関心度が高いことが推測されるからである。

ステップ７０７において関心度推定部７５は、視線滞留領域において従来公知の文字認識処理を行って、キーワードを抽出する。
例えば、銀行の名称が記載された看板に視線が滞留している場合には、銀行の名称がキーワードとして抽出され、交通標識に視線が滞留している場合には、交通標識に記載された地域名称がキーワードとして抽出される。

ステップ７０８において、関心度推定部７５は、キーワードが適切に抽出されたか否かを確認し、適切に抽出された場合には、ステップ７０９において、抽出されたキーワードどのような嗜好カテゴリに属するものであるのか、すなわちキーワード属性を特定する。

例えば、「○○銀行」のような金融機関の名称であることが判るキーワードが抽出された場合には、「金融機関」というキーワード属性であると特定し、「○○スタジアム」のような競技場の名称であることが判るキーワードが抽出された場合には、「競技場」というキーワード属性であると特定される。
これらのキーワード属性の内容は、キーワード（文字）からカテゴリを区別できる限り、任意に設定可能である。よって、抽出されたキーワードが「○○飯店」の場合は「中国料理」、「○○庵」の場合は「日本料理」というように、嗜好に合わせて細かく設定することも可能である。

ステップ７１０において、関心度推定部７５は、自車両の周囲にある施設のうち、抽出したキーワードを含んだ名称の施設や、特定されたキーワード属性と同じカテゴリに分類されている施設に対して、運転者の関心度が高いと推定する。
ちなみに、ステップ７０８においてキーワードが抽出できなかった場合には、自車位置近傍にある施設に対して、運転者の関心度が高いと推定する。

ステップ７１１において、情報検索部７６は、ネットワークに接続し、ネットワークに接続した端末に記憶された情報の中から、運転者の関心度が高いと推定された施設に関連する情報を検索し、取得する。

そして、ステップ７１２において、情報提示部７７は、取得した情報を加工し、モニタ６０に表示した地図画像に重畳表示させる。

ここで、視線位置特定部７８が行うステップ７０４の処理が、発明における視線位置特定部に相当する。

以上の通り、自車両の周囲を撮像する車外撮像カメラ２０ｅが撮像した撮像画像における運転者の視線位置を特定する視線位置特定部７８をさらに備え、運転者挙動判定部７４は、運転者の視線位置の変化をモニタし、視線位置の滞留の有無に基づいて、運転者の挙動変化が自車位置周囲への興味を示すものであるか否かを判定する構成とした。
このようにすることによっても、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
ここで、運転者が自車両の周囲に関心を示している場合、運転者の視線挙動をモニタすると、運転者が関心を示している対象の付近に視線位置が滞留する傾向がある。
よって、視線位置の滞留の有無を確認することで、運転者が興味挙動状態であるか否かを適切に判定することができる。

さらに、関心度推定部７５は、視線位置が滞留した領域に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと判定する構成とした。
このようにすることによっても、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
また、運転者が興味挙動状態であると判定された場合に、一律に、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと推定する場合よりも、運転者の関心度が高い施設を適切に特定することができる。
よって、運転者が潜在的に望んでいる情報として、より適切な情報が運転者に提示される。

また、関心度推定部７５は、撮像画像ＩＭ内の運転者の視線位置が滞留した領域からキーワードを抽出し、抽出したキーワードを名称に含む施設などのキーワードに関連のある施設に対する運転者の関心度が高いと判定する構成とした。
このようにすることによっても、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
また、キーワードを抽出することで、運転者に提示する情報を検索する際に、キーワード用いた情報の検索が行える。よって、自車両の位置情報や運転者の関心度が高いと推定された施設の名称のみ基づいて情報を検索する場合に比べて、検索される情報を適切な情報に絞り込むことができる。よって、より適切な情報を運転者に提示できるようになる。

さらに、関心度推定部７５は、抽出したキーワードを、例えば「金融機関」というように、予め用意された複数のキーワード属性（嗜好カテゴリ）のうちの何れかに分類し、分類したキーワード属性と同じカテゴリに分類されている施設に対する運転者の関心度が高いと判定する構成とした。
このようにすることによっても、運転者が潜在的に望んでいる情報を、運転者に提示することができる。
また、運転者に提示する情報を検索する際に、嗜好カテゴリに基づいて情報を検索できるので、運転者の視線が向けられていなかった施設であっても、運転者の視線が向けられていた施設と嗜好カテゴリが同じであれば、提示されるようになる。よって、運転者に提示される情報が、適切な範囲内で増えるので、運転者の利便性が向上する。

上記した第３の実施例にかかる装置では、運転者の視線行動に基づいて、運転者が興味挙動状態であるか否かを判定したが、かかる判定を、上記した第１の実施例の運転者の挙動変化と、第３の実施例の運転者の視線行動の両方に基づいて行うようにしても良い。
これにより、運転者が興味挙動状態であるか否かをより適切に判定できるようになる。

上記実施例では、自車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出し、走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化を検出し、軌跡行動と運転者の挙動変化とに基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定し、運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を提示する構成の車載用ナビゲーション装置の有する機能として、本発明を説明した。
しかし、本発明は、コンピュータに上記した車載用ナビゲーション装置の機能を実行させる車載装備の動作制御プログラムや、このプログラムを記憶した媒体としても、具現化可能である。

第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置のブロック図である。 第１の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置が行う処理のフローチャートである。 走行軌跡が滞留する軌跡行動を説明する図である。 運転者の関心度が高いと推定された施設の情報提示例を示す図である。 車載用ナビゲーション装置が行う処理の第１の変形例のフローチャートである。 走行軌跡が滞留する軌跡行動を説明する図である。 車載用ナビゲーション装置が行う処理の第２の変形例のフローチャートである。 走行軌跡が滞留する軌跡行動を説明する図である。 車載用ナビゲーション装置が行う処理の第３の変形例のフローチャートである。 走行軌跡が滞留する軌跡行動を説明する図である。 第４の変形例の処理を行う車載用ナビゲーション装置のブロック図である。 車載用ナビゲーション装置が行う処理の第４の変形例のフローチャートである。 走行軌跡が滞留する軌跡行動を説明する図である。 第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置のブロック図である。 第２の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置が行う処理のフローチャートである。 第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置のブロック図である。 第３の実施例にかかる車載用ナビゲーション装置が行う処理のフローチャートである。 運転者の視線位置の滞留を説明する図である。

符号の説明

１０ 位置検出部
２０ センサ
２０ａ 体圧分布センサ
２０ｂ 車内カメラ
２０ｃ アイカメラ
２０ｄ バイタルセンサ
２０ｅ 車外撮像カメラ
３０ 送受信部
４０ 入力部
５０ 記憶部
５０ａ 地図データベース
５０ｂ 施設情報
６０ モニタ
７０ 制御部
７１ 座標データメモリ
７２ 走行軌跡生成部
７３ 運転行動判定部（軌跡行動検出部）
７４ 運転者挙動判定部（挙動変化検出部）
７５ 関心度推定部
７６ 情報検索部
７７ 情報提示部
７８ 視線位置特定部
８０ レーダ

Claims (14)

1. 自車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出する軌跡行動検出部と、
   前記軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化を検出する挙動変化検出部と、
   前記軌跡行動と前記運転者の挙動変化とに基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定する関心度推定部と、
   前記運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を提示する情報提示部と
   を備えることを特徴とする車載用ナビゲーション装置。
2. ネットワークに接続し、前記運転者の関心度が高いと推定された施設の情報を、前記ネットワークに接続した他の端末が保持する情報の中から検索する情報検索部をさらに備える
   ことを特徴とする請求項１に記載の車載用ナビゲーション装置。
3. 前記関心度推定部は、前記運転者の挙動変化が自車位置周囲への興味を示すものである場合に、前記自車位置近傍に存在する施設に対する前記運転者の関心度が高いと推定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の車載用ナビゲーション装置。
4. 前記軌跡行動検出部は、自車両の走行軌跡が地図上の特定範囲内に所定時間以上滞留する場合に、前記軌跡行動が発生したと判断する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちの何れか一項に記載の車載用ナビゲーション装置。
5. 前記軌跡行動検出部は、自車両の走行軌跡が地図上の特定位置で所定時間以上滞留する場合に、前記軌跡行動が発生したと判断する
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちの何れか一項に記載の車載用ナビゲーション装置。
6. 前記軌跡行動検出部は、自車両の走行軌跡が地図上の同じ領域を、所定時間内に所定回数以上通る場合に、前記軌跡行動が発生したと判断する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちの何れか一項に記載の車載用ナビゲーション装置。
7. 前記軌跡行動検出部は、自車両の走行軌跡に基づいて、地図上の特定範囲内における自車両の右左折回数を求め、求めた右左折回数が所定回数以上となった場合に、前記軌跡行動が発生したと判断する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちの何れか一項に記載の車載用ナビゲーション装置。
8. 前記軌跡行動検出部は、自車両の走行速度が、自車両と同一方向に走行する他車両の走行速度よりも遅く、かつ他車両との速度差が所定値よりも大きい場合に、前記軌跡行動が発生したと判断する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちの何れか一項に記載の車載用ナビゲーション装置。
9. 前記挙動変化検出部は、運転者のバイタルデータをモニタし、前記バイタルデータに基づいて特定した前記運転者のワークロードが、所定の閾値よりも高くなった場合に、前記運転者の挙動変化が自車位置周囲への興味を示すものであると判断する
   ことを特徴とする請求項３に記載の車載用ナビゲーション装置。
10. 自車両の周囲を撮像するカメラが撮像した撮像画像における前記運転者の視線位置を特定する視線位置特定部をさらに備え、
    前記挙動変化検出部は、前記運転者の視線位置の変化をモニタし、前記視線位置の滞留の有無に基づいて、前記運転者の挙動変化が自車位置周囲への興味を示すものであるか否かを判断する
    ことを特徴とする請求項３に記載の車載用ナビゲーション装置。
11. 前記関心度推定部は、前記視線位置が滞留した領域に存在する施設に対する運転者の関心度が高いと判定する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の車載用ナビゲーション装置。
12. 前記関心度推定部は、前記撮像画像内の前記運転者の視線位置が滞留した領域からキーワードを抽出し、抽出したキーワードに関連する施設に対する運転者の関心度が高いと判定する
    ことを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の車載用ナビゲーション装置。
13. 前記関心度推定部は、前記抽出したキーワードを、予め用意された複数の嗜好カテゴリのうちの何れかに分類し、分類した嗜好カテゴリに属する施設に対する運転者の関心度が高いと判定する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の車載用ナビゲーション装置。
14. 車載用ナビゲーション装置における運転者の関心度推定方法であって、
    自車両の走行軌跡が滞留する軌跡行動の発生を検出し、
    前記軌跡行動の発生に伴う運転者の挙動変化を検出し、
    前記軌跡行動と前記運転者の挙動変化とに基づいて、前記運転者の自車位置周囲への興味の有無を判定し、
    判定結果に基づいて、自車位置近傍に存在する施設に対する運転者の関心度を推定する
    ことを特徴とする方法。

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