JP2013114603A - 車内情報提供装置および方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車内情報提供装置は、情報が乗員に与える影響度を複数の属性について定義した影響度情報を、提供する情報と関連づけて記憶する情報定義記憶手段と、乗員が前記複数の属性をそれぞれどの程度重要視するかを表す重み係数を記憶する選好性定義記憶手段と、提供すべき候補の情報のうち、前記情報定義記憶手段に記憶された各属性についての情報の影響度と前記選好性定義記憶手段に記憶された各属性についての乗員の重み係数とに基づいて算出される評価値が所定の閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する情報出力判定手段と、前記情報出力判定手段によって選択された情報を乗員に提供する情報出力手段と、を備える。
【選択図】図2
Description
〈装置構成〉
図1は、本実施形態にかかる車内情報提供装置1の構成を示す。車内情報提供装置1は、車両に搭載され、ドライバーの主観(価値観)に適合した情報を適切に選択して提供する装置である。図1に示すように、車内情報提供装置1は、環境状態認識ECU10、車両状態認識ECU20、ドライバー状態認識ECU30、車内情報管理ECU40および情報提供ECU50を備える。
車両の位置を測位する。車載通信装置12は、他の車両との間の車車間通信や、路側機との間の路車間通信を行うための通信装置である。前方・側方センサ13は、ミリ波レーダや超音波ソナーなどであり、自車両周囲の車両・歩行者・店舗・障害物などの物体の位置及び移動速度を検出する。ナビゲーションシステム14は、GPS11から得られる位置情報と、不図示の地図データベースとから、自車両の位置を地図上で表示したり目的地までの経路を案内する。ここでは、車両が置かれている環境を認識するためのセンサを具体例を挙げて説明したが、ここで説明した以外にも車載カメラなどの種々のセンサを用いて環境状態を認識することができる。
ク、ハンドルに設けられた生体センサ、脳波センサなどを用いて、ドライバーの状態を検出しても良い。
以下、車内情報管理ECU40について詳しく説明する。ECUは、CPU、ROM、RAM、バックアップRAM、センサ・アクチュエータ等との入出力インタフェースを備える電子制御ユニット(コンピュータ)である。車内情報管理ECU40は、ROMに格納されたプログラムをCPUが実行することで、図2に示すように、データモデル記憶部41、提供情報選択部43、乗員プロファイル記憶部48、出力情報記憶部49などの各機能部として動作する。
出力情報記憶部49には、出力すべき情報の内容と、出力形態と、どのような状況において情報が提供されるべきかという定義が記憶されている。出力すべき情報の内容は任意であってかまわないが、例えば、店舗案内、セール情報の案内、観光案内、交通情報案内などが含まれる。出力形態は、例えば、ディスプレイ51を用いて映像で出力する、スピーカー52を用いて音声で出力するなどが含まれる。さらに、ディスプレイ51を用いる場合であっても、情報量を抑えた簡潔な表示形態や、情報量を多く含む詳細な表示形態などを区別してもかまわない。情報をどのような状況において提供すべきかは、例えば、情報提供が有効な人の集合(性別・年齢・職業など)(Who)、情報提供が何を行っている人向けか(What)、情報提供が有効な時間(When)、情報提供方法(How)、どのような目的・動機付けで行動している人を情報提供の対象とするか(Why)などの、5W1Hと関連づけて定義することができる。
乗員プロファイル記憶部48には、車両に搭乗する人物に関する情報が記憶される。例えば、乗員の、性別・年齢・職業・運転スキル・金銭や時間コストに対する感覚などを含めることができる。乗員プロファイル記憶部48には任意の情報が定義することができるが、本実施形態においては、情報に対する選好性を定義したモデル(後述する選好性モデル41a)のいずれに乗員が該当するかが判別可能なように、運転スキルと金銭・時間コストに対する価値観を含める。
データモデル記憶部41には、乗員の情報に対する選好性を定義した選好性モデル41aと情報の持つ影響度を定義した情報イベント定義41bがオントロジーとしてモデル化されている。オントロジーは、データ(概念)間の論理的な関係性を記述したものである。なお、選好性モデル41aが選好性定義記憶手段に相当し、情報イベント定義41bが情報定義記憶手段に相当する。
選好性モデル41aには、どのような属性(特徴・性質)を持つ情報が提供されることを乗員が好むかということが定義される。このような属性の例として、情報が提供されることによって得られる安全や安心感、情報利用に際して必要な金銭コスト、情報利用に際して必要な時間コストなどを挙げることができる。選好性モデル41aには、このような各属性のそれぞれについて、それをどの程度重要視するかを表す重み係数が定義される。
情報イベント定義41bには、情報が乗員に与える影響度を複数の属性について定義している(影響度情報)。より詳細には、影響度情報は、情報が乗員に提供された場合または提供された情報にしたがった行動を乗員が取った場合に、乗員に対して与える影響度を複数の属性について定義したものである。ここで、情報イベント定義記憶部41bにおいて定義される属性は、乗員選好性モデル41aにおける属性と少なくとも一部において一致することが好ましく、全てにおいて一致することがより好ましい。
提供情報選択部43は、出力情報記憶部49に格納されている種々の情報のうちから、現在の状況および乗員の主観に合致した情報を、提供すべきものとして選択する。提供情報選択部43は、センサ情報取得部44、データ管理部45、評価値算出部46、情報出力判定部47を有する。また、図5に情報提供選択部43が行う処理の流れを示してある。以下では、図5のフローチャートを参照しながら情報選択部43の詳細について説明する。
するかを表す評価値を算出する(S16)。
評価値 = w1×<安心>+(100−w2×<金銭コスト>)+(100−w3×<時間コスト>) ・・(式1)
評価値 = w1×<安心>+(100−w2×<金銭コスト>)+(100−w3×<時間コスト>)−w1×<道路状況> ・・(式2)
ここで、<道路状況>は、現在の状況においてドライバーにかかる負荷を表す。なお、ドライバーに係る負荷は、車両及びドライバーが現在おかれている状況から求めることが可能である。
本実施形態によれば、5W1H等で判断可能な状況には依存しないような、ドライバーの価値観(主観)に合致した情報を提供することができる。また、情報が与える影響度およびドライバーの価値観(重み係数)を定義ファイルとして制御ロジックと分離して設けているため、情報提供の選択基準を変更する場合に、ロジック自体を変更することなく情報の影響度やドライバーの価値観を変更するだけで済む。
上記の説明では、乗員のタイプをいくつかに分類し、タイプ毎に情報に対する選好性を選好性モデル41aとして定義している。そして、乗員プロファイルからドライバーがどのタイプに属するかを判断して、該当する選好性モデルを情報選択の際に利用している。しかしながら、このような方法は必須ではなく、たとえば、乗員の各個人に対して情報に対する選好性を定義してもかまわない。同様に、提供情報もいくつかのタイプに分類し、タイプ毎に影響度を情報イベント定義41bに定義しているが、個別の情報に対して影響度を定義してもかまわない。
第1の実施形態では、ドライバーのみを対象として提供する情報が主観と合致するかを判定したが、第2の実施形態では、ドライバーを含む複数の乗員を対象として情報の選択を行う。
一方、乗員毎に閾値を超えるか超えないか分かれた場合には、情報選択時優先度が最も高い乗員の評価値が閾値を超えるかこないかにしたがって、情報を出力するか否かを判断する。
上記の説明では、情報選択時優先度が最も高い乗員の評価値のみを参照しているが、その他の方法を採用することも考えられる。例えば、情報選択時優先度に基づく重み付けをして全乗員の評価値を平均し、重み付け平均した評価値(重み付け平均値)が閾値以上となる場合に情報を提供すると判断しても良い。このような判断によっても上記と同様の効果を得ることができる。
20 車両状態認識ECU
30 ドライバー状態認識ECU
40 車内情報管理ECU
41 データモデル
43 提供情報選択部
44 センサ情報取得部
45 データ管理部
46 評価値算出部
47 情報出力判定部
48 乗員プロファイル
49 出力情報記憶部
Claims (11)
- 車両内で情報を提供する車内情報提供装置であって、
情報が乗員に与える影響度を複数の属性について定義した影響度情報を、提供する情報と関連づけて記憶する情報定義記憶手段と、
乗員が前記複数の属性をそれぞれどの程度重要視するかを表す重み係数を記憶する選好性定義記憶手段と、
提供すべき候補の情報のうち、前記情報定義記憶手段に記憶された各属性についての情報の影響度と前記選好性定義記憶手段に記憶された各属性についての乗員の重み係数とに基づいて算出される評価値が所定の閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する情報出力判定手段と、
前記情報出力判定手段によって選択された情報を乗員に提供する情報出力手段と、
を備える車内情報提供装置。 - 前記複数の属性は、情報により得られる安心感、情報利用に際して必要な金銭コスト、情報利用に際して必要な時間コストの少なくともいずれかを含む、
請求項1に記載の車内情報提供装置。 - 車両の内部または外部の情報を取得するセンサと、
前記センサから得られる情報に基づいて、車両が置かれている状況が乗員に与える負荷を算出する車両状況判定手段と、
を更に有し、
前記複数の属性は、情報により得られる安心感を含み、
前記情報出力判定手段は、各属性についての情報の影響度と各属性についての乗員の重み係数とに基づいて算出される値から、前記車両状況判定手段が算出した負荷に安心感に関する重み付け係数を乗じた値を減算した値を、前記評価値として算出する、
請求項1または2に記載の車内情報提供装置。 - 前記情報出力判定手段は、運転者一人のみを対象として評価値を算出して、提供する情報を選択する、
請求項1から3のいずれかに記載の車内情報提供装置。 - 前記情報出力判定手段は、運転者を含む複数人を対象として評価値を算出して、提供する情報を選択する、
請求項1から3のいずれかに記載の車内情報提供装置。 - 複数の乗員について、情報選択に関する優先度を定義した情報選択優先度記憶手段を更に有し、
前記情報出力判定手段は、前記優先度が最も高い乗員の評価値が前記閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する、
請求項5に記載の車内情報提供装置。 - 前記情報出力判定手段は、複数の乗員について前記評価値を算出し、過半数以上の乗員の評価値が前記閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する、
請求項5に記載の車内情報提供装置。 - 前記情報出力判定手段は、複数の乗員について前記評価値を算出し、乗員に応じた重み付けをした平均値が前記閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する、
請求項5に記載の車内情報提供装置。 - 前記情報出力判定手段は、複数の乗員について前記評価値を算出し、全ての乗員についての評価値が前記閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する、
請求項5に記載の車内情報提供装置。 - 車両内で情報を提供する車内情報提供方法であって、
情報が乗員に与える影響度を複数の属性について定義した影響度情報を、提供する情報と関連づけて記憶する情報定義記憶ステップと、
乗員が前記複数の属性をそれぞれどの程度重要視するかを表す重み係数を記憶する選好性定義記憶ステップと、
乗員に提供すべき候補の情報を取得するステップと、
提供すべき候補の情報のうち、各属性についての情報の影響度と各属性についての乗員の重み係数とに基づいて算出される評価値が所定の閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する情報出力判定ステップと、
前記情報出力判定ステップにおいて選択された情報を乗員に提供する情報出力ステップと、
を含む車内情報提供方法。 - 車両内で情報を提供するための車内情報提供プログラムであって、
コンピュータに、
情報が乗員に与える影響度を複数の属性について定義した影響度情報を、提供する情報と関連づけて記憶する情報定義記憶ステップと、
乗員が前記複数の属性をそれぞれどの程度重要視するかを表す重み係数を記憶する選好性定義記憶ステップと、
乗員に提供すべき候補の情報を取得するステップと、
提供すべき候補の情報のうち、各属性についての情報の影響度と各属性についての乗員の重み係数とに基づいて算出される評価値が所定の閾値以上である情報を、乗員に提供するものとして選択する情報出力判定ステップと、
前記情報出力判定ステップにおいて選択された情報を乗員に提供する情報出力ステップと、
を実行させる車内情報提供プログラム。
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