JP2014202690A - ナビゲーション装置及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】実時間で観測された局所的な情報に基づいた経路案内を行うことが可能なナビゲーション装置及び記憶媒体を提案する。
【解決手段】オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測する予測部と、前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得する取得部と、前記予測部により予測された前記第１の環境情報および前記取得部により取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内する案内部と、を備えるナビゲーション装置。
【選択図】図１

Description

本開示は、ナビゲーション装置及び記憶媒体に関する。

近年、歩行や走行、または車や船舶などを操作するユーザに対して、経路の案内を行うナビゲーション技術の開発が行われている。その一例として、車の運転を行うユーザに対して、エネルギー消費の抑制や環境への配慮の観点から、経路が日陰であるか、日向であるか等に基づいて、案内する経路を決定する技術が開発されている。

例えば、下記特許文献１では、太陽の位置や道路の向き、周辺の建物などに基づく日照情報に加えて、経路上の制限速度や一時停止等の停滞が発生し得る要因に基づいて日照量を計算し、経路を決定する技術が開示されている。

また、下記特許文献２では、予め定められた区間ごとの紫外線被爆量が記憶されたデータベースを用いて算出した総紫外線被爆量に応じて、案内経路を特定する技術が開示されている。

また、下記特許文献３では、経路探索時の想定と異なる事情が生じた場合に、ユーザが指定した探索条件を満たす経路を再度探索して案内する技術が開示されている。

特開２０１２−４７４５６号公報 特開２００９−２６４９０２号公報 特開２００７−２０５９４６号公報

上記特許文献に開示された技術は、時刻により一意に算出される太陽の位置や周辺の建物の情報、若しくは一地方や一区画を対象とした時間帯毎の天気予報などの、静的な情報に基づいた大局的な日照量の予測を行って経路を案内するものであった。このため、上記特許文献に開示された技術は、局所的な事情や局所的な状況の変化などの動的な情報に基づいて経路案内することはできなかった。

また、車の運転だけでなく、例えば歩行を行うユーザにとっても、日陰／日向は体感温度や日焼けに影響を与えるため、日陰／日向に応じた経路案内は有用である。

そこで、本開示では、実時間で観測された局所的な情報に基づいた経路案内を行うことが可能な、新規かつ改良されたナビゲーション装置及び記憶媒体を提案する。

本開示によれば、オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測する予測部と、前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得する取得部と、前記予測部により予測された前記第１の環境情報および前記取得部により取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内する案内部と、を備えるナビゲーション装置が提供される。

また、本開示によれば、コンピュータに、オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測するステップと、前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得するステップと、予測された前記第１の環境情報および取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内するステップと、を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体が提供される。

以上説明したように本開示によれば、実時間で観測された局所的な情報に基づいた経路案内を行うことが可能である。

本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤの外観構成を示す説明図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤの内部構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤによるユーザの状態に基づいた予測を示す説明図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤによるユーザの状態に基づいた予測を示す説明図である。 第１の実施形態に係るＨＭＤの動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るＨＭＤの動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。 第２の実施形態に係るＨＭＤの動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理の概要
２．実施形態
２−１．第１の実施形態
２−１−１．ＨＭＤの構成
２−１−２．ＨＭＤの動作処理
２−２．第２の実施形態
２−２−１．概要
２−２−２．ＨＭＤの動作処理
２−３．第３の実施形態
２−４．第４の実施形態
３．まとめ

＜＜１．本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理の概要＞＞
まず、本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理の概要について、図１を参照して説明する。

図１は、本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。図１に示すように、ユーザ８Ａ（オブジェクト）は、眼鏡型のＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）１Ａを装着して、移動路候補Ａ、移動路候補Ｂの分岐点に立っている。なお、移動路候補とは、ユーザ８が現在位置から任意の目的地に至るまでの移動路の候補である。

ＨＭＤ１Ａは、ユーザ８Ａに対して任意の探索条件を満たす移動路候補の案内を実時間で行う機能を有する。任意の探索条件を満たす移動路候補とは、例えばより多くの日陰を通る移動路、より多くの日向を通る移動路、暗がりを避ける移動路、花粉を避ける移動路、または大気汚染物質を避ける移動路である。他にも、任意の探索条件を満たす移動路候補として、風を避ける移動路、人ごみを避ける移動路、体感温度が高いまたは低い移動路、または放射能を避ける移動路などが考えられる。

ここでは、ＨＭＤ１Ａが、より多くの日陰を通る移動路候補を案内する例について説明する。ＨＭＤ１Ａは、各移動路候補に照射される太陽光の強さや形成される日陰／日向などの日照状態を予測すると共に、ユーザ８が移動路候補を通った場合に受ける太陽光または紫外線の積算量（日照量）を予測して、日照量を最小化する移動路候補を案内する。

まず、ＨＭＤ１Ａは、予め登録された静的な情報に基づいて移動路候補周辺の日照状態（第２の環境情報）を予測する。例えば、ＨＭＤ１Ａは、時刻情報および位置情報により一意に定まる太陽の位置、および周辺のビルや街灯などの建造物の位置、高さ、形状等に基づいて、建造物により形成されると予測される日陰領域を算出する。なお、このような静的な情報に基づいて算出される日陰領域は時刻および場所ごとに予め登録されていてもよく、ＨＭＤ１Ａは予測することなくサーバ等から取得してもよい。

図１に示す例においては、移動路候補Ｂの周辺にはビルが建っており、ビルにより日陰が形成されている。一方で、移動路候補Ａの周辺にはビルは建っていないものの、雲や街路樹により移動路候補Ｂよりも多くの日陰が形成されている。

ここで、上記特許文献では、静的な情報、即ち太陽の位置やビルの位置、高さ、形状に基づいてビルにより形成される日陰領域を予測しているが、日陰が形成される要因はこれだけではない。図１に示したように、日陰は雲や葉が茂った樹木によっても発生し得る。しかしながら、雲は時間と共に形を変え且つ移動するものであるし、樹木は年ごとに成長し季節によって葉の茂り具合は異なるため、このような動的に発生する日陰を静的な情報に基づいて予測することはできない。このため、上記特許文献に開示された技術では、このような動的に形成される日陰を考慮した案内を行うことは困難であった。つまり、上記特許文献で開示された技術では、ビルの存在に基づいて移動路候補Ｂを案内するのみであって、雲や街路樹により実際は移動路候補Ｂよりも多くの日陰が形成される移動路候補Ａを案内することは困難であった。

そこで、上記事情を一着眼点にして本開示の各実施形態に係るナビゲーション処理を創作するに至った。本開示の各実施形態によるナビゲーション処理は、上述した静的な情報に加えて、さらに実時間で観測された局所的な情報に基づいた案内を行うことができる。

具体的には、図１に示すＨＭＤ１Ａ（ナビゲーション装置）において、上述した静的な情報に加えて、移動路候補周辺に存在する観測装置や他のナビゲーション装置により実時間で観測された情報を用いて日照状態の予測を行い、案内する移動路候補を決定する。観測装置およびナビゲーション装置は、気圧や気温、風速、湿度等の気象情報を観測してもよいし、周囲の様子を撮像して画像から日陰や光量を認識してもよい。図１においては、カメラ３０Ａ〜３０Ｄが観測装置として機能し、ユーザ８Ｂが有するスマートフォン２０、およびユーザ８Ｃが装着するＨＭＤ１Ｂが他のナビゲーション装置として機能する。なお、以下では、ユーザ８Ａ、８Ｂ、８Ｃを特に区別する必要が無い場合、ユーザ８と総称する。同様に、ＨＭＤ１Ａ、１Ｂを特に区別する必要がない場合、ＨＭＤ１と総称する。

移動路候補Ａにおいて、カメラ３０Ａは雲により形成された日陰を観測し、スマートフォン２０およびカメラ３０Ｂは街路樹により形成された日陰を観測している。移動路候補Ｂにおいて、ＨＭＤ１Ｂ、カメラ３０Ｃ、３０Ｄは、周囲に何ら日陰が形成されていないことを観測している。ＨＭＤ１Ａは、これらの観測情報に基づいて、ユーザ８Ａが各移動路を通過する際の日照状態（第１の環境情報）を予測する。具体的には、ＨＭＤ１Ａは、ユーザ８Ａが通過する際に、移動路候補Ａには雲および街路樹により形成された日陰が多数形成されること、および移動路候補Ｂには何ら日陰が形成されないことを予測する。

そして、ＨＭＤ１Ａは観測情報に基づく日照状態の予測、および上述した静的な情報に基づく日照状態の予測に基づいて、日照量を最小化する移動路候補を決定してユーザ８を案内する。図１に示した例においては、ＨＭＤ１Ａは、ユーザ８に対して、より多くの日陰が形成される移動路候補Ａへの移動方向を案内する案内画像Ｐ１を提示する。

以上、本実施形態に係るナビゲーション処理の概要について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係るナビゲーション処理を行うＨＭＤ１（ナビゲーション装置）の構成および動作処理について、図２〜図７を参照して説明する。

＜＜２．実施形態＞＞
＜２−１．第１の実施形態＞
［２−１−１．ＨＭＤの構成］
まず、図２を参照して、ＨＭＤ１の外観構成について説明する。

図２は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１の外観構成を示す説明図である。図２に示すように、ユーザ８は、眼鏡型のＨＭＤ１を装着している。ＨＭＤ１は、例えば両側頭部から後頭部にかけて半周回するようなフレームの構造の装着ユニットを有し、図２に示すように両耳殻にかけられることでユーザ８に装着される。

また、ＨＭＤ１は、装着状態において、ユーザ８の両眼の直前、即ち通常の眼鏡におけるレンズが位置する場所に、左眼用の表示部２ａと右眼用の表示部２ｂの一対の表示部２が配置される構成となっている。表示部２には、例えば撮像レンズ３ａで撮像された現実空間の撮像画像が表示される。また、表示部２は透過型であってもよく、ＨＭＤ１により表示部２がスルー状態、即ち透明または半透明の状態とされることで、ユーザ８は、ＨＭＤ１を眼鏡のように常時装着していても通常の生活には支障がない。

また、ＨＭＤ１には、図２に示すように、ユーザ８に装着された状態で、ユーザ８が視認する方向を被写体方向として撮像するように、前方に向けて撮像レンズ３ａが配置されている。さらに、撮像レンズ３ａによる撮像方向に対して照明を行う発光部４ａが設けられる。発光部４ａは例えばＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）により形成される。

また、図２では左耳側しか示されていないが、装着状態でユーザ８の右耳孔および左耳孔に挿入できる一対のイヤホンスピーカ５ａが設けられる。また、右眼用の表示部２の右方と、左眼用の表示部２の左方に、外部音声を集音するマイクロホン６ａ、６ｂが配置される。

なお、図２に示すＨＭＤ１の外観は一例であり、ＨＭＤ１をユーザ８が装着するための構造は多様に考えられる。ＨＭＤ１は、一般に眼鏡型、あるいは頭部装着型とされる装着ユニットで形成されればよく、少なくとも本実施の形態としては、ユーザ８の眼の前方に近接して表示部２が設けられていればよい。また表示部２は、両眼に対応して一対設けられる他、片側の眼に対応して１つ設けられる構成でもよい。

また、撮像レンズ３ａ、照明を行う発光部４ａは、図２に示す例では右眼側に前方に向けて配置されているが、左眼側に配置されてもよいし、両側に配置されてもよい。

また、イヤホンスピーカ５ａは、左右のステレオスピーカとせずに、一方の耳にのみ装着するために１つ設けられるのみでもよい。また、マイクロホンも、マイクロホン６ａ、６ｂのうちの一方でもよい。

さらに、マイクロホン６ａ、６ｂやイヤホンスピーカ５ａを備えない構成も考えられる。また発光部４ａを設けない構成も考えられる。

以上、ＨＭＤ１の外観構成について説明した。続いて、図３を参照して、ＨＭＤ１の内部構成について説明する。

なお、本明細書では、ナビゲーション処理を行うナビゲーション装置の一例としてＨＭＤ１を用いるが、本開示に係るナビゲーション装置はＨＭＤ１に限定されない。例えば、ナビゲーション装置は、スマートフォン、携帯電話端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末等であってもよい。

図３は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１の内部構成を示すブロック図である。図３では、一例として図１に示したＨＭＤ１Ａの内部構成を示すと共に、ＨＭＤ１Ａがネットワーク５０によりスマートフォン２０、カメラ３０Ａ〜３０Ｄ、およびサーバ４０と接続されていることを示している。図３に示すように、ＨＭＤ１Ａは、観測部１０、予測部１３、通信部１４、取得部１５、案内部１６、設定部１７、および計測部１８を有する。なお、本実施形態では、ＨＭＤ１Ａは、より多くの日陰を通る移動路候補を案内するものとして説明する。

（観測部１０）
観測部１０は、ユーザ８の周辺の局所的（ミクロ）な情報を観測する機能を有する。観測部１０が観測した観測情報を、以下ではミクロ観測データとも称する。本実施形態におけるミクロ観測データは、太陽光または紫外線に関する実時間の情報である。観測部１０は、撮像部３、センサ部１１、および測位部１２として機能し、観測したミクロ観測データを予測部１３、通信部１４、および計測部１８に出力する。

・撮像部３
撮像部３は、撮像レンズ３ａ、絞り、ズームレンズ、及びフォーカスレンズ等により構成されるレンズ系、レンズ系に対してフォーカス動作やズーム動作を行わせる駆動系、レンズ系で得られる撮像光を光電変換して撮像信号を生成する固体撮像素子アレイ等を有する。固体撮像素子アレイは、例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）センサアレイや、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサアレイにより実現されてもよい。撮像部３は、デジタル信号とされた撮影画像のデータを出力する。

また、撮像部３は、図２に示した発光部４ａとその発光部４ａ（例えばＬＥＤ）を発光させる発光回路を含む照明部４をさらに有していてもよい。そして、撮像部３は、画像を撮像する際に、照明部４に前方に対して発光を行わせることで、ユーザ８の視界方向を照らした上で撮像を行ってもよい。

撮像部３は、ユーザ８の周囲を撮像し、撮像した画像をミクロ観測データとして出力する。なお、撮像部３は、ユーザ８が向く方向だけでなく、ユーザ８の後方や側面、地面、頭上等を撮像してもよい。

・センサ部１１
センサ部１１は、温度、体感温度、露点温度、湿球温度、風速、最大風速、平均風速、風向き、湿度、相対湿度、気圧、光量などの気象情報を観測する機能を有する。他にも、センサ部１１は、花粉や大気汚染物質、匂い物質、放射線等を観測してもよい。また、センサ部１１は、図２に示したマイクロホン６ａ、６ｂから成る音声入力部６を有し、周囲の音声を観測する。また、センサ部１１は、ユーザ８の体温や発汗、呼吸、移動速度を観測してもよい。センサ部１１は、これらの観測した情報をミクロ観測データとして出力する。

・測位部１２
測位部１２は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの電波を受信して、ＨＭＤ１Ａが存在している位置を検知し、検知した位置情報を出力する。なお、測位部１２は、外部からの取得信号に基づいてＨＭＤ１Ａの位置を検知する位置情報取得部の一例であって、本実施形態による測位部の例はこれに限定されない。例えば、測位部は、ＷｉＦｉ、携帯電話・ＰＨＳ・スマートフォン等との送受信、または近距離通信等により位置を検知するものであってもよい。測位部１２は、取得した位置情報をミクロ観測データとして出力する。

（通信部１４）
通信部１４は、有線／無線によりネットワーク５０に接続された情報処理装置との間でデータの送受信を行うための通信モジュールである。例えば、通信部１４は、ネットワーク５０に接続された観測装置またはナビゲーション装置との間で、ミクロ観測データの送受信を行う。図３に示した例においては、通信部１４は、移動路候補、およびその近傍に設置された、上記説明した観測部１０としての機能を同様に有する観測装置であるカメラ３０Ａ〜３０Ｄから、それぞれが観測したミクロ観測データを受信する。また、通信部１４は、移動路候補、およびその近傍に存在している他のナビゲーション装置であるＨＭＤ１Ｂ、スマートフォン２０から、それぞれが観測したミクロ観測データを受信する。他にも、通信部１４は、任意の携帯型気象観測装置からミクロ観測データを受信してもよい。また、通信部１４は、センサ部１１から出力されたミクロ観測データを、ＨＭＤ１Ｂ、スマートフォン２０におけるナビゲーション処理のために、ＨＭＤ１Ｂ、スマートフォン２０に送信する。なお、これらのミクロ観測データの送受信は、サーバ４０を介して行ってもよい。

また、サーバ４０には、後述するマクロ予測データが予め登録されており、通信部１４は、サーバ４０から、測位部１２により取得された現在位置に対応するマクロ予測データを受信する。

通信部１４は、受信したミクロ観測データを予測部１３に出力し、マクロ予測データを取得部１５に出力する。

（予測部１３）
予測部１３は、ユーザ８の移動路候補において実時間で観測されたミクロ観測データに基づいて移動路候補における日照状態（第１の環境情報）を予測する機能を有する。日照状態とは、ユーザ８が移動路候補上を移動する際に照射される太陽光または紫外線に関する情報である。より具体的には、日照状態は、移動路候補に照射される太陽光または紫外線の強度、光量、形成される日陰または日向の大きさや範囲などを示す情報である。他にも、日照状態は、移動路候補における気象予報情報を含んでいてもよい。

ここで、ユーザ８の移動路候補において実時間で観測されたミクロ観測データとは、センサ部１１により観測されたミクロ観測データ、および通信部１４により受信した他の観測装置またはナビゲーション装置により観測されたミクロ観測データである。

予測部１３は、ミクロ観測データのひとつである、撮像部３から出力された撮像画像、または移動路候補およびその近傍において撮像され通信部１４により受信された撮像画像に基づいて、移動路候補における日照状態を予測する。例えば、予測部１３は、撮像画像から移動路候補に形成される日陰を予測して、日照状態を予測する。具体的には、予測部１３は、撮像画像のうち輝度が低い領域を日陰領域として認識し、輝度が高い領域を日向領域として認識し、これらの認識結果に基づいて移動路候補に形成される日陰による日照状態を予測する。また、予測部１３は、撮像画像から雲の量や流れを認識して、雲により形成される日陰による日照状態を予測する。また、予測部１３は、撮像画像から移動路候補、およびその近傍に存在する樹木の高さおよび葉量を認識して、背が高く葉量が多い場合は大きな日陰が形成され、背が低く葉量が少ない場合には小さな日陰が形成されることを予測して日照状態を予測する。また、予測部１３は、撮像画像から移動路候補、およびその近傍に存在する人や車などの移動体を認識して、移動体により形成される日陰による日照状態を予測する。また、予測部１３は、撮像画像から移動路候補におけるビルや地面、雪面などの反射体からの照り返しを認識して、照り返しによる日照状態を予測する。また、予測部１３は、ミクロ観測データのひとつである気象情報に基づいて、移動路候補における日照状態を予測する。例えば、予測部１３は、気圧の高低や変化に基づいて雲の発生による日照状態を予測したり、太陽光の強さによる日照状態を予測したりする。

ここで、予測部１３は、ミクロ観測データが観測された位置とＨＭＤ１Ａの位置、およびユーザ８の移動速度を用いて各位置への到達時刻を算出して、ミクロ観測データが観測された位置にＨＭＤ１Ａが到達するであろう時刻の日照状態を予測する。ただし、本明細書では説明の簡略化のため、予測部１３は、ミクロ観測データが観測された位置における現時刻の日照状態が、到着時刻でも変わらないものとして、日照状態を予測するものとする。

図１に示した例では、予測部１３は、まず、カメラ３０Ａ、スマートフォン２０、カメラ３０Ｂにより撮像された雲または街路樹により形成された日陰の撮像画像に基づいて、移動路候補Ａには多数の日陰が形成されていることを認識する。そして、予測部１３は、ユーザ８Ａが移動路候補Ａを通過する際にも、認識した多数の日陰が変わらず形成されるものと予測して、日照状態を予測する。

同様に、予測部１３は、まず、ＨＭＤ１Ｂ、カメラ３０Ｃ、３０Ｄにより撮像された日向の撮像画像に基づいて、移動路候補Ｂには何ら日陰が形成されていないことを認識する。そして、予測部１３は、ユーザ８Ａが移動路候補Ｂを通過する際にも、変わらず何ら日陰が形成されないものとして、日照状態を予測する。

予測部１３は、ミクロ観測データに基づいて予測した日照状態を示す情報を案内部１６に出力する。

（取得部１５）
取得部１５は、静的な情報に基づいた移動路候補の周辺の日照状態（第２の環境情報）を取得する機能を有する。取得部１５が取得する静的な日照状態を示す情報を、以下ではマクロ予測データとも称する。マクロ予測データは、ミクロ観測データとは異なり、時刻および場所ごとに予め登録された情報である。より具体的には、マクロ予測データは、ユーザ８が移動路候補上を移動する際に照射される太陽光または紫外線に関する静的な情報である。例えば、マクロ予測データは、移動路候補の周辺の建造物の位置、高さ、形状などの建造物情報、太陽光の入射角に影響を与え得る地面の傾斜や地形などの地理情報など、時刻および場所ごとに略不変な日陰領域を演算するための情報を含む。他にも、マクロ予測データは、気象庁その他の機関が発表する、ある地域を対象とした所定時間帯毎の天気予報情報、天候による太陽光の強度情報、衛星写真などの、天候情報を含む。

なお、ＨＭＤ１は、位置情報と時刻情報に基づいて太陽の位置を算出して、建造物情報および地理情報に基づいて、建造物により形成される日陰領域を演算し得る。このような演算は、後述する案内部１６が行ってもよいし、サーバ４０等により予め行われていてもよい。

このようなマクロ予測データは、サーバ４０に保存され、通信部１４により受信される。なお、ＨＭＤ１が有する図示しない記憶部がマクロ予測データを記憶していてもよく、取得部１５はサーバ４０との通信を行うことなくマクロ予測データを取得してもよい。取得部１５は、取得したマクロ予測データを案内部１６に出力する。

（計測部１８）
計測部１８は、ユーザ８が移動路候補上を実際に移動した際に外部環境から受けた影響量を積算した実積算量を計測する機能を有する。例えば、計測部１８は、ユーザ８が移動路候補上を実際に移動した際に照射された太陽光または紫外線の量を積算して、実積算量を計測する。以下では、このような実積算量を、実日照量とも称する。

計測部１８は、観測部１０より出力されたミクロ観測データに基づいて、実積算量を計測する。例えば、計測部１８は、撮像部３により撮像されたユーザ８自身の画像に基づいて認識されたユーザ８の体表面に日陰／日向領域が形成された時間や面積、センサ部１１により観測された気温や光量に基づいて、実日照量を計測する。

計測部１８は、計測した実積算量を、案内部１６に出力する。

（設定部１７）
設定部１７は、案内部１６が案内する目的地および各種探索条件を設定する目的地設定部としての機能と、案内部１６において用いられる実積算量の制限値（第２の閾値）を設定する閾値設定部としての機能を有する。設定部１７は、音声入力部６に入力されたユーザ音声、撮像部３により撮像されたジェスチャーの認識、図示しないボタンの押下等のユーザ８による入力に基づいて、目的地、探索条件、および制限値を設定する。

ただし、目的地は必ずしもユーザ８による入力に基づいて設定されなくてもよい。散歩等の用途のため目的地がユーザ８により入力されない場合には、設定部１７は、現在時刻における探索条件に対応する周囲の状態に応じて任意の目的地を設定しておき、状態の変化に応じて目的地を変化させる。例えば、探索条件がより多くの日陰を通ることであれば、設定部１７は、現在時刻における周囲の日照状態に応じて、日陰をより多く通るような任意の目的地を設定する。そして、設定部１７は、移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻の変化、または日陰の拡大／縮小などのミクロ観測データの変化に応じて、設定した目的地を変化させる。このようにして、ＨＭＤ１は、ユーザ８により目的地が設定されない場合であっても、歩行するユーザ８に対して日陰の散歩コースを案内することができる。設定部１７は、散歩用途のために、散歩時間や歩数を設定してもよい。

設定部１７が設定可能な探索条件は多様に考えられる。例えば、設定部１７は、より多くの日陰を通ること、より多くの日向を通ること、暗がりを避けること、花粉を避けること、大気汚染物質を避けること、風を避けること、人ごみを避けること、体感温度が高いまたは低いこと、または放射能を避けることを、探索条件とし得る。他にも、設定部１７は、後述するユーザ８の服装や身長などの状態を示す情報を、探索条件として受け付けてもよい。

設定部１７は、設定した目的地、探索条件および制限値を案内部１６に出力する。

（案内部１６）
案内部１６は、予測部１３によるミクロ観測データに基づく予測、および取得部１５により取得されたマクロ予測データに基づいて、ユーザ８に移動方向を案内する機能を有する。案内部１６は、予測部１３によるミクロ観測データに基づく予測を優先的に採用して移動路候補を決定して、移動方向を案内する。このとき、ミクロ観測データの量が十分でない場合など、ミクロ観測データに基づく予測だけでは移動路候補を決定することが困難である場合に、案内部１６は、さらにマクロ予測データを組み合わせて移動路候補を決定して案内を行う。

より具体的には、案内部１６は、ユーザ８が移動路候補を移動した場合に外部環境から受ける単位時間ごとまたは単位距離ごとの影響量を予測して、予測した影響量に基づいて移動方向を案内する。案内部１６は、予測した影響量の積算量を最小化または最大化する移動路候補を優先して移動方向を案内する。例えば、案内部１６は、ユーザ８がより多くの日陰を通るために日照の積算量を最小化する移動路候補を案内したり、逆にユーザ８がより多くの日向を通るために日照の積算量を最大化する移動路候補を案内したりする。他にも、案内部１６は、予測した影響量が上限値（第１の閾値）を超えない、または下限値（第１の閾値）を超える移動路候補を優先して移動方向を案内してもよい。例えば、案内部１６は、ユーザ８が強い太陽光に晒されないように単位時間あたりに浴びる太陽光の量が常に上限値を超えない移動路候補を案内したり、逆に単位時間あたりに浴びる太陽光の量が常に下限値を超える移動路候補を案内したりする。このようにして、ＨＭＤ１は、日差しが強く気温が高い夏場には、涼しい日陰を通る移動路候補をユーザ８に案内し、逆に日差しが弱く気温が低い冬場には、暖かい日向を通る移動路候補をユーザ８に案内することができる。

本実施形態では、まず、案内部１６は、予測部１３により予測された日照状態に基づいて、ユーザ８が移動路候補を移動する際に照射される太陽光または紫外線の単位時間ごとまたは単位距離ごとの照射量（影響量）を積算して、移動路候補ごとの日照量を算出する。このとき、例えばある区間やある地域に関するミクロ観測データが無いため、案内部１６は、データ不足により日照量を算出することができない場合がある。この場合、案内部１６は、マクロ予測データにより不足のデータを補完して日照量を算出する。そして、案内部１６は、現在位置から目的地までユーザ８が移動した場合に受けると予測される日照量を最小化する移動路候補を、優先してユーザ８がとるための移動方向を案内する。なお、以下では、現在位置から目的地までユーザ８が移動した場合に受けると予測される日照量を算出することを、日照量予測とも称する。

例えば、案内部１６は、ミクロ観測データが取得できた地点については、予測部１３により予測された日照状態に基づいて積算量を算出する。一方で、ある地点のミクロ観測データが取得できない場合、案内部１６は、その地点の位置情報と到達時刻に基づいて太陽の位置を演算して、周辺の建造物により形成される日陰を予測して積算量を算出する。そして、案内部１６は、これらの算出した積算量に基づいて、現在位置から目的地まで移動した場合に受けると予測される日照量を最小化する移動路候補をユーザ８に案内する。

なお、案内部１６は、ミクロ観測データだけで案内することが可能な場合であっても、マクロ予測データを用いて日照状態の予測を補正することで、より精度の良い日照量予測を行って案内してもよい。

また、案内部１６は、移動路候補に含まれる地点ごとの到着時刻の変化、またはミクロ観測データの変化による予測の変化に応じて案内する移動方向を変化させる。例えば、移動路候補上で渋滞や人ごみが発生して到着時刻が変化した場合や、天候が急変したことが観測された場合に、案内部１６はその変化に応じて移動方向を変化させる。

また、案内部１６は、ユーザ８の状態に基づいた移動路候補を案内する。ユーザ８の状態とは、例えばユーザ８の身長や服装などの、ユーザ８の肌が露出する部分の面積、形状、角度である。本実施形態では、案内部１６は、ユーザ８の身長および服装に応じて、ユーザ８の肌に直接照射される日照量を算出する。以下、図４、図５を参照して、ユーザ８の状態に基づいた日照量予測について説明する。

図４は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１によるユーザ８の状態に基づく日照量予測を示す説明図である。図４に示すように、ほぼ同じ身長のユーザ８Ｅ、８Ｆが前面に立ち、その後ろにユーザ８Ｅより身長が高いユーザ８Ｄと、ユーザ８Ｆより身長が低いユーザ８Ｇが立っている。ユーザ８Ｄはユーザ８Ｅより身長が高いため、ユーザ８Ｅにより形成される日陰はユーザ８Ｄの顔に届かず、ユーザ８Ｄの顔（肌）は日照を受ける。一方で、ユーザ８Ｇはユーザ８Ｆより身長が低いため、ユーザ８Ｆにより形成される日陰はユーザ８Ｇを覆っており、ユーザ８Ｇは顔や腕といった肌が露出した部分に日照を受けることが無い。このように、同じ環境下であっても、身長によって肌に直接日照を受けるか否かは異なる。このため、案内部１６は、ユーザ８の身長に応じて、露出した肌への日照量を算出する。

図５は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１によるユーザ８の状態に基づいた日照量予測を示す説明図である。図５に示すように、ユーザ８Ｈ、８Ｉが壁付近を歩行しており、上半身の一部から下半身の全域にかけて壁による日陰が形成されている。ここで、ユーザ８Ｈは袖なしのシャツを着ているため、腕に日照を受ける。一方で、ユーザ８Ｉは長袖のシャツを着ているため、腕に日照を受けることがない。また、ユーザ８Ｉはミニスカートを穿いているが、下半身に日陰が形成されているため、足に日照を受けることが無い。このように、同じ環境下であっても、服装によって肌に直接日照を受けるか否かは異なる。このため、案内部１６は、ユーザ８の服装に応じて、露出した肌への日照量を算出する。

他にも、案内部１６は、ユーザ８の状態として、ユーザ８が装着しているマスクやメガネなどの装飾品、髪の長さや量などに応じて日照量予測を行ってもよい。

このように、ＨＭＤ１は、ユーザの状態に基づいた予測を行うことで、単に日向を避ける移動路候補を案内するだけでなく、日向が存在するが肌には直接太陽光または紫外線が照射されない移動路候補を案内することができる。また、ＨＭＤ１は、肌に有害な紫外線が直接照射されることを防止することができる。

また、案内部１６は、計測部１８により計測された実積算量が、設定部１７により設定された制限値を超えた、または超えるおそれがあることを示す警告情報を案内する。このため、ユーザ８は、自身が実際に外部環境から受けた影響量が制限値に近づいたこと、または超過したことをリアルタイムに知ることができる。これにより、警告情報を案内されたユーザ８は、より厳しい探索条件を設定部１７に設定することができる。本実施形態においては、案内部１６は、計測部１８により計測された実日照量が制限値を超えた、または超えるおそれがある場合に、警告情報を案内する。

案内部１６は、図１を参照して上記説明した一対のイヤホンスピーカ５ａから成る音声出力部５、および表示部２を有し、ユーザ８に対して移動方向の案内を行う。例えば、案内部１６は、音声出力部５による音声ガイド、または表示部２による方向表示により、移動方向の案内を行う。なお、案内部１６は、移動方向の表示だけでなく、地図上に案内する移動路候補を表示することで、案内を行ってもよい。

（補足）
ＨＭＤ１は、センサ部１１によりリアルタイムに観測されたユーザ８の体温や発汗、呼吸に応じて、案内する移動路候補を切り替えてもよい。例えば、ユーザ８の体温が低下した場合には、日向が多い移動路候補を案内してもよいし、発汗が多く呼吸が荒い場合に日陰が多い移動路候補を案内してもよい。

また、ＨＭＤ１は、歩行するユーザ８だけでなく、例えば車を運転するユーザ８を対象として案内することができる。また、運転する車がソーラーカーである場合、ＨＭＤ１はソーラーパネルが形成された高さや位置、面積、形状、角度等の状態に応じて、ソーラーパネルに照射される日照量を最大化する移動路候補をユーザ８に案内することができる。また、ＨＭＤ１に限らず、任意の情報処理装置により、車や自転車、飛行機、船舶、人工衛星等のオブジェクトに対して移動路候補を案内してもよい。

以上、ＨＭＤ１の内部構成について説明した。続いて、図６、図７を参照して、ＨＭＤ１の動作処理について説明する。

［２−１−２．ＨＭＤの動作処理］
図６は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１の動作を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、ステップＳ１０４で、設定部１７は、ユーザ８からの入力により、目的地、探索条件、および制限値を設定する。ここでは、設定部１７は、より多くの日陰を通ることを探索条件として設定するものとする。

次いで、ステップＳ１０８で、設定部１７は、設定が正常であるか否かを判定する。

設定が異常であった場合（Ｓ１０８／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ１０４に戻る。

一方で、設定が正常であった場合（Ｓ１０８／ＹＥＳ）、ステップＳ１１２で、測位部１２は、ＨＭＤ１の現在位置を取得する。

次に、ステップＳ１１６で、案内部１６は、測位部１２により取得された現在位置が目的地と一致するか否かを判定する。

現在位置が目的地と一致する場合（Ｓ１１６／ＹＥＳ）、ＨＭＤ１は案内を終了する。

一方で、現在位置が目的地と一致しない場合（Ｓ１１６／ＮＯ）、ステップＳ１２０で、観測部１０は、ミクロ観測データを観測する。例えば、撮像部３は周囲の画像を撮像し、センサ部１１は気温や風向きなどの気象情報を観測する。

次いで、ステップＳ１２４で、通信部１４は、外部からミクロ観測データを受信する。より詳しくは、通信部１４は、移動路候補周辺に設置されたカメラ３０や、移動路候補周辺に存在する他のユーザ８が有するスマートフォン２０やＨＭＤ１により観測された、太陽光または紫外線に関する実時間の情報をミクロ観測データとして受信する。なお、通信部１４は、ステップＳ１１２において取得した現在位置および目的地に基づいて、案内部１６が案内し得る移動路候補の範囲で観測されたミクロ観測データを受信する。

次に、ステップＳ１２８で、案内部１６は、移動路候補を再探索する必要の有無を判定する。例えば、案内部１６は、受信した、または観測したミクロ観測データに想定外の変化があった場合に再探索の必要があると判定し、そのような変化が無い場合に必要がないと判定する。他にも、案内部１６は、計測部１８により計測された実積算量が制限値を超えた、または超えるおそれがある場合に、再探索の必要が有ると判定してもよい。このとき、案内部１６は、再探索すると共に警告情報を案内してもよい。

再探索する必要が無いと判定した場合（Ｓ１２８／ＮＯ）、処理は再度ステップＳ１１２に戻る。

再探索する必要が有ると判定した場合（Ｓ１２８／ＹＥＳ）、ステップＳ１３２で、案内部１６は、案内する移動路候補を決定する。ステップＳ１３２における処理は、図７を参照して後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。

そして、ステップＳ１３６で、案内部１６は、決定した移動路候補にユーザ８を案内するための移動方向を、表示部２に表示する。

以上、図６を参照してＨＭＤ１の動作処理について説明した。続いて、図７を参照して、図６に示したステップＳ１３２における詳細な処理について説明する。

図７は、第１の実施形態に係るＨＭＤ１の動作を示すフローチャートである。図７に示すように、まず、ステップＳ２０４で、案内部１６は、観測部１０により観測したミクロ観測データ（図６ステップＳ１２０）、および通信部１４により受信したミクロ観測データ（図６ステップＳ１２４）を、日照量予測に利用することを決定する。

次いで、ステップＳ２０８で、案内部１６は、ミクロ観測データのみで日照量予測が可能か否かを判定する。例えば、案内部１６は、移動路候補においてミクロ観測データが無い地点が存在する場合や異常値が含まれる場合などに、日照量予測が可能ではないと判定し、データ量やデータ取得期間が十分である場合に、日照量予測が可能であると判定する。

ミクロ観測データのみで日照量予測が可能である場合（Ｓ２０８／ＹＥＳ）、処理は後述のステップＳ２３６に進み、ＨＭＤ１は、マクロ予測データを利用することなく日照量予測を行う。ミクロ観測データは実時間の情報であるため、ＨＭＤ１は、ミクロ観測データを最優先で利用することで、短期的、局所的に精度の高い予測を行うことができる。

一方で、ミクロ観測データのみで日照量予測が可能でない場合（Ｓ２０８／ＮＯ）、ステップＳ２１２で、通信部１４は、サーバ４０からマクロ予測データを受信する。具体的には、通信部１４は、マクロ予測データとして、移動路候補周辺の天気予報や太陽光の強度などの天候情報、建造物の位置、高さ、形状などの建造物情報、および地面の傾斜や地形などの地理情報を受信する。

次に、ステップＳ２１６で、案内部１６は、マクロ予測データのうち、天候情報が有効か否かを判定する。例えば、案内部１６は、異常値が含まれる場合や取得したデータが古い場合に有効ではないと判定し、そうでない場合に有効であると判定する。

天候情報が有効でない場合（Ｓ２１６／ＮＯ）、処理は後述のステップＳ２２４に進む。

一方で、天候情報が有効である場合（Ｓ２１６／ＹＥＳ）、ステップＳ２２０で、案内部１６は、天候情報を日照量予測に利用することを決定する。

次いで、ステップＳ２２４で、案内部１６は、マクロ予測データのうち、建造物情報および地理情報が有効か否かを判定する。例えば、案内部１６は、異常値が含まれる場合や取得したデータが古い場合に有効ではないと判定し、そうでない場合に有効であると判定する。

建造物情報および地理情報が有効でない場合（Ｓ２２４／ＮＯ）、処理は後述のステップＳ２３６に進む。

一方で、建造物情報および地理情報が有効である場合（Ｓ２２４／ＹＥＳ）、ステップＳ２２８で、案内部１６は、建造物情報および地理情報に基づく日陰領域の演算を行う。具体的には、案内部１６は、まず、現在時刻と現在位置に基づいて太陽位置を算出する。そして、案内部１６は、太陽位置、建造物情報および地理情報に基づいて、建造物によって形成される日陰領域を演算する。

次いで、ステップＳ２３２で、案内部１６は、演算した日陰領域を日照量予測に利用することを決定する。

そして、ステップＳ２３６で、案内部１６は、利用可能なデータに基づいて日照量予測を行う。より詳しくは、案内部１６は、ミクロ観測データ、天候情報、演算した日陰領域のうち、利用することを決定した情報を用いて、日照量予測を行う。例えば、案内部１６は、ミクロ観測データに基づく日照状態の予測を、天候情報が示す太陽光の強さや、演算した日陰領域により補完または補正することで、予測される太陽光または紫外線の積算量を算出する。

次に、ステップＳ２４０で、案内部１６は、日照量予測の結果に基づいて移動路候補を決定する。具体的には、案内部１６は、算出した太陽光または紫外線の積算量を最小化する移動路候補を、ユーザ８に案内する移動路候補として決定する。

以上、図６に示したステップＳ１３２における詳細な処理について説明した。

（補足）
上記では、案内部１６はミクロ観測データに基づいて移動路候補を決定するか、ミクロ観測データおよびマクロ予測データに基づいて案内する移動路候補を決定するものとしたが、本実施形態はかかる例に限定されない。例えば、案内部１６は、ミクロ観測データおよびマクロ予測データのいずれかを選択的に用いて案内する移動路候補を決定してもよい。

＜２−２．第２の実施形態＞
［２−２−１．概要］
本実施形態は、ＨＭＤ１が、より花粉の飛散量が少ない移動路候補への案内を行う形態である。まず、図８を参照して、本実施形態の概要について説明する。

図８は、第２の実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。図８に示すように、ユーザ８Ａは、ＨＭＤ１Ａを装着して、移動路候補Ａ、移動路候補Ｂの分岐点に立っている。また、図８に示すように、移動路候補Ａの周辺には杉の木があるが、杉の木の花粉は、風の影響により、移動路候補Ａには飛散せず、移動路候補Ｂの全域に飛散している。

本実施形態におけるミクロ観測データは、花粉に関する実時間の情報である。図８に示した例では、移動路候補Ａにおいて、カメラ３０Ａ、３０Ｂ、スマートフォン２０は、風向きが杉の木がない方向からであること、および周囲に花粉が飛散していないことをミクロ観測データとして観測する。また、移動路候補Ｂにおいて、カメラ３０Ｃ、３０Ｄ、ＨＭＤ１Ｂは、風向きが杉の木がある方向からであること、および周囲に花粉が飛散していることをミクロ観測データとして観測する。

また、本実施形態におけるマクロ予測データは、移動路候補周辺の花粉飛散状態を示す情報である。例えば、マクロ予測データは、移動路候補の周囲に存在する花粉を放出する植物を示す情報を含む。図８に示した例では、ＨＭＤ１Ａは、移動路候補Ａ沿いに杉の木が植えられていることを示す情報を、マクロ予測データとして受信する。他にも、ＨＭＤ１Ａは、マクロ予測データとして、気象庁等が発表する花粉飛散量の分布を示す花粉飛散予報や、風速や風向きを含む風予報などを取得してもよい。

ＨＭＤ１Ａはこのようなミクロ観測データおよびマクロ予測データに基づいて、受けとる花粉量を最小化する移動路候補を決定し、移動方向をユーザ８に案内する。ここで、ＨＭＤ１Ａは、所定種類の花粉量を最小化する移動路候補を決定する。花粉を放出する植物は多種多様であり、人によってはアレルギー反応が出る花粉の種類が異なるためである。設定部１７は、どの種類の花粉量を最小化するかを設定することができる。

より詳しくは、まず、予測部１３は、実時間で観測された花粉や風速、風向きなどのミクロ観測データに基づいて、移動路候補上の花粉飛散状態を、花粉の種類ごとに予測する。次いで、案内部１６は、マクロ予測データにより、ミクロ観測データに基づいて予測された花粉飛散状態を補完または補正する。次に、案内部１６は、予測部１３により予測された花粉飛散状態に基づいて、ユーザ８が移動路候補上を移動する際に受け取ると予測される単位時間ごとまたは単位距離ごとの所定種類の花粉の量（影響量）を積算した積算量（花粉量）を、移動路候補ごとに算出する。なお、以下では、現在位置から目的地までユーザ８が移動した場合に受けると予測される花粉量を算出することを、花粉量予測とも称する。

そして、案内部１６は、現在位置から目的地までユーザ８が移動した場合に受けると予測される花粉量を最小化する移動路候補を優先してユーザ８に案内する。図８に示した例においては、ＨＭＤ１Ａは、ユーザ８に対して、所定種類の花粉が飛散していない移動路候補Ａを地図表示により案内する案内画像Ｐ２を表示する。

以上、本実施形態に係るナビゲーション処理の概要について説明した。本実施形態に係るＨＭＤ１の構成は、上記第１の実施形態と同様であるため、ここでの詳細な説明は省略する。以下、本実施形態に係るＨＭＤ１の動作処理について説明する。

［２−２−２．ＨＭＤの動作処理］
本実施形態に係るＨＭＤ１の動作処理は、図６を参照して上記説明したものと同様であり、ステップＳ１２０、Ｓ１２４におけるミクロ観測データ、およびステップＳ１３２における処理が異なる。ステップＳ１２０、Ｓ１２４におけるミクロ観測データは、風向きや風速、湿度等の気象情報、周辺の花粉量などの花粉に関する実時間の情報である。本実施形態に係るＨＭＤ１によるステップＳ１３２における動作処理については、図９を参照して以下で説明する。

図９は、第２の実施形態に係るＨＭＤ１の動作を示すフローチャートである。図９に示すように、まず、ステップＳ３０４で、案内部１６は、観測部１０により観測したミクロ観測データ、および通信部１４により受信したミクロ観測データを、花粉量予測に利用することを決定する。

次いで、ステップＳ３０８で、案内部１６は、ミクロ観測データのみで花粉量予測が可能か否かを判定する。例えば、案内部１６は、移動路候補においてミクロ観測データが無い地点が存在する場合や異常値が含まれる場合などに、花粉量予測が可能ではないと判定し、データ量やデータ取得期間が十分である場合に、花粉量予測が可能であると判定する。

ミクロ観測データのみで花粉量予測が可能である場合（Ｓ３０８／ＹＥＳ）、処理は後述のステップＳ３４０に進む。

一方で、ミクロ観測データのみで花粉量予測が可能でない場合（Ｓ３０８／ＮＯ）、ステップＳ３１２で、通信部１４は、サーバ４０からマクロ予測データの一部を受信する。ここでは、通信部１４は、マクロ予測データとして、気象庁その他の機関が発表する花粉飛散予報を受信する。

次に、ステップＳ３１６で、案内部１６は、受信したマクロ予測データである、花粉飛散予報が有効であるか否かを判定する。例えば、案内部１６は、異常値が含まれる場合や取得したデータが古い場合に有効ではないと判定し、そうでない場合に有効であると判定する。

花粉飛散予報が有効である場合（Ｓ３１６／ＹＥＳ）、ステップＳ３２０で、案内部１６は、花粉飛散予報を花粉量予測に利用することを決定する。そして、処理は後述のステップＳ３４０に進む。

一方で、花粉飛散予報が有効でない場合（Ｓ３１６／ＮＯ）、ステップＳ３２４で、通信部１４は、サーバ４０から、さらにマクロ予測データの一部を受信する。ここでは、通信部１４は、さらなるマクロ予測データとして、移動路候補周辺の杉の木の分布情報および風向きや風速などの風予報を受信する。このように、本実施形態では、ＨＭＤ１は、花粉量予測に有効なデータを受信できるまで、段階的にマクロ予測データを受信することができる。このため、ＨＭＤ１は、一度にすべてのマクロ予測データを受信する場合と比較して、通信量を低減することができる。

次いで、ステップＳ３２８で、案内部１６は、受信したマクロ予測データである、杉の木の分布情報および風予報が有効であるか否かを判定する。例えば、案内部１６は、異常値が含まれる場合や取得したデータが古い場合に有効ではないと判定し、そうでない場合に有効であると判定する。

杉の木の分布情報および風予報が有効でない場合（Ｓ３２８／ＮＯ）、ステップＳ３３２で、案内部１６は、有効なデータが不足しているため、花粉量予測が不可能であると判定する。この場合、ＨＭＤ１は、移動路候補をユーザ８に案内することはできない。ＨＭＤ１は、データ不足により案内ができないことをユーザ８に通知してもよい。

一方で、杉の木の分布情報および風予報が有効である場合（Ｓ３２８／ＹＥＳ）、ステップＳ３３６で、案内部１６は、杉の木の分布情報および風予報を花粉量予測に利用することを決定する。

そして、ステップＳ３４０で、案内部１６は、利用可能なデータに基づいて花粉量予測を行う。より詳しくは、案内部１６は、ミクロ観測データ、ならびにマクロ予測データである花粉飛散予報、杉の木の分布情報および風予報のうち、利用することを決定した情報を用いて、花粉量予測を行う。例えば、案内部１６は、ミクロ観測データに基づく花粉飛散状態の予測を、花粉飛散予報、杉の木の分布情報および風予報により補完または補正することで、予測される花粉の積算量を算出する。

次いで、ステップＳ３４４で、案内部１６は、花粉量予測の結果に基づいて移動路候補を決定する。具体的には、案内部１６は、算出した花粉の積算量を最小化する移動路候補を、ユーザ８に案内する移動路候補として決定する。

以上、第２の実施形態に係るＨＭＤ１の動作処理について説明した。

＜２−３．第３の実施形態＞
本実施形態は、電車に乗るユーザ８に対して、より車内の状態が快適な車両への案内を行う形態である。以下、図１０を参照して、本実施形態について説明する。

図１０は、第３の実施形態に係るナビゲーション処理の概要を示す説明図である。図１０に示すように、ユーザ８は、ＨＭＤ１を装着して、電車のホームに立っている。ユーザ８が立つホームには、車両９Ａ、９Ｂ、９Ｃから成る電車９が数分後に到着する予定である。

ＨＭＤ１は、各車両に設置されたカメラ３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃにより撮像された撮像画像（ミクロ観測データ）を受信して、ユーザ８が各車両に乗車する際の快適度合を予測する。例えば、ＨＭＤ１は、各車両の現在の混雑を認識した上で、駅のホームに設置された図示しないカメラ３０の撮像画像に基づき、駅のホームに並んでいる人の数に応じて各車両の混雑を予測することで、混雑に応じた快適度合を予測する。このとき、ＨＭＤ１は、各車両に乗車している人のうち降車する準備をしている者は、ユーザ８が立つ駅で降車するものとして、混雑を予測してもよい。

図１０に示した例では、ＨＭＤ１は、カメラ３０Ａから受信した撮像画像に基づいて、車両９Ａが非常に混雑することを予測する。また、ＨＭＤ１は、カメラ３０Ｂから受信した撮像画像に基づいて、車両９Ｂは混雑しないものの、空席はないことを予測する。また、ＨＭＤ１は、カメラ３０Ｃから受信した撮像画像に基づいて、車両９Ｃには空席があるものの、酔客がおり降車する準備もしていないため、快適な状態ではないことを予測する。このとき、ＨＭＤ１は、乗客の顔の赤さや、手に酒瓶を持っていることに基づいて車両９Ｃに酔客がいることを認識する。他にも、ＨＭＤ１は、車両９Ｃに設置された観測装置により観測された、乗客の呼気に含まれるアルコール量や匂い、音声に基づいて、酔客がいることを認識してもよい。

ＨＭＤ１は、これらの各車両について予測した状態に基づき、ユーザ８に対して、車両９Ｂを推奨し、車両９Ｃを回避するよう案内する案内画像Ｐ３を表示する。

なお、ここでは、ＨＭＤ１が数分後に到着する電車９のうち、快適な車両に案内する例を説明したが、本実施形態はかかる例に限定されない。例えば、ＨＭＤ１は、電車９の後続、またはさらに後続の電車に乗るよう案内してもよいし、別の路線やタクシー等を使用することを案内してもよい。また、ＨＭＤ１は、ユーザ８が降車予定の駅の階段やエスカレーター付近の車両に案内してもよい。また、ＨＭＤ１は、車両内の乗客の偏りに基づいて、乗車後空いている方向にユーザ８が進めるよう、ホームにおける並ぶ列を案内してもよい。

以上、第３の実施形態について説明した。

＜２−４．第４の実施形態＞
本実施形態は、ＨＭＤ１が、風を避ける移動路候補、即ちより弱い風が吹く移動路候補への案内を行う形態である。以下、本実施形態に係るナビゲーション処理について説明する。

本実施形態におけるミクロ観測データは、風に関する実時間の情報である。例えば、ＨＭＤ１は、移動路候補周辺に存在する観測装置や他のナビゲーション装置により観測された、風速、最大風速、平均風速、および風向きなどを示す情報を、ミクロ観測データとして受信する。

また、本実施形態におけるマクロ予測データは、移動路候補周辺に吹く風の状態を示す情報である。例えば、マクロ予測データは、移動路候補の周辺の建造物情報や地理情報を含む。このような情報をマクロ予測データとする理由は、風向きが地形に応じて定まったり、ビルが林立する場所ではビル風が吹いたり、樹木により風速が弱まったりするためである。他にも、ＨＭＤ１は、マクロ予測データとして、気象庁等が発表する風速や風向きを含む風予報を取得してもよい。

ＨＭＤ１は、このようなミクロ観測データおよびマクロ予測データに基づいて、受ける最大風量が上限値を超えない移動路候補を決定し、移動方向をユーザ８に案内する。

より詳しくは、まず、予測部１３は、実時間で観測された風速や最大風速、平均風速、風向きなどのミクロ観測データに基づいて、移動路候補上を吹く風の状態を予測する。次いで、案内部１６は、マクロ予測データにより、ミクロ観測データに基づいて予測された風の状態を補完または補正する。次に、案内部１６は、予測部１３により予測された風の状態に基づいて、ユーザ８が移動路候補上を移動する際に受けると予測される単位時間ごとまたは単位距離ごとの風量（影響量）を算出する。

そして、案内部１６は、現在位置から目的地までユーザ８が移動した場合に受けると予測される風量が上限値（第１の閾値）を超えない、即ち最大風量が上限値を超えない移動路候補を優先してユーザ８に案内する。例えば、案内部１６は、突風が観測された場所や、ビル風が吹くと予測されるビルの周辺を避けて移動路候補を案内する。

以上、本実施形態に係るナビゲーション処理について説明した。

＜＜３．まとめ＞＞
以上説明したように、ＨＭＤ１は、実時間で観測された局所的な情報であるミクロ観測データに基づいた経路案内を行うことができる。また、ミクロ観測データのみでは経路案内を行うことが困難である場合、ＨＭＤ１は、さらにマクロ予測データを組み合わせて経路案内を行うことができる。

第１の実施形態において説明したように、ＨＭＤ１は、照射される太陽光または紫外線の積算量を最小化または最大化する移動路候補を、ユーザ８に案内することができる。

また、第２の実施形態において説明したように、ＨＭＤ１は、受け取る花粉量を最小化する移動路候補を、ユーザ８に案内することができる。

また、第３の実施形態において説明したように、ＨＭＤ１は、より車内の状態が快適な車両を、ユーザ８に案内することができる。

また、第４の実施形態において説明したように、ＨＭＤ１は、風を避ける移動路候補を、ユーザ８に案内することができる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、情報処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述したＨＭＤ１の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記録した記録媒体も提供される。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測する予測部と、
前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得する取得部と、
前記予測部により予測された前記第１の環境情報および前記取得部により取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内する案内部と、
を備えるナビゲーション装置。
（２）
前記第２の環境情報は、前記第１の環境情報とは異なり、時刻および場所ごとに予め登録された情報である、前記（１）に記載のナビゲーション装置。
（３）
前記第２の環境情報は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻における太陽の位置情報および周囲の地理情報を含む、前記（２）に記載のナビゲーション装置。
（４）
前記案内部は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻の変化、または前記予測部により予測される前記第１の環境情報の変化に応じて案内する前記移動方向を変化させる、前記（２）または（３）に記載のナビゲーション装置。
（５）
前記案内部は、前記オブジェクトの状態に基づいて前記移動方向を案内する、前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（６）
前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に設置された観測装置により観測された情報を含む、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（７）
前記ナビゲーション装置は、前記オブジェクトの周辺の前記観測情報を観測する観測部をさらに備え、
前記予測部は、前記観測部により観測された前記観測情報にさらに基づいて前記第１の環境情報を予測する、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（８）
前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在している他の前記ナビゲーション装置により観測された前記観測情報を含む、前記（７）に記載のナビゲーション装置。
（９）
前記案内部は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に外部環境から受ける単位時間ごとまたは単位距離ごとの影響量を予測し、予測した前記影響量に基づいて前記移動方向を案内する、前記（１）〜（８）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（１０）
前記案内部は、予測した前記影響量の積算量を最小化または最大化する移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、前記（９）に記載のナビゲーション装置。
（１１）
前記案内部は、予測した前記影響量が第１の閾値を超えないまたは超える移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、前記（９）に記載のナビゲーション装置。
（１２）
前記ナビゲーション装置は、
前記オブジェクトが実際に前記外部環境から受けた前記影響量を積算した実積算量を計測する計測部と、
前記実積算量の第２の閾値を設定する閾値設定部と、
をさらに備え、
前記案内部は、前記計測部により計測された前記実積算量が前記閾値設定部により設定された前記第２の閾値を超えたまたは超えるおそれがあることを示す警告情報を案内する、前記（９）〜（１１）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（１３）
前記観測情報は、太陽光または紫外線に関する実時間の情報であり、
前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に照射される太陽光または紫外線に関する情報であり、
前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に照射される太陽光または紫外線の照射量である、前記（９）〜（１２）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（１４）
前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍において撮像された画像を含み、
前記予測部は、前記画像から認識した日陰領域および日向領域に基づいて前記第１の環境情報を予測する、前記（１３）に記載のナビゲーション装置。
（１５）
前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在する樹木の高さおよび葉量を示す情報を含む、前記（１３）または（１４）に記載のナビゲーション装置。
（１６）
前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在する移動体を示す情報を含む、前記（１３）〜（１５）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（１７）
前記観測情報は、前記移動路候補における反射体からの照り返しを示す情報を含む、前記（１３）〜（１６）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（１８）
前記観測情報は、花粉に関する実時間の情報であり、
前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受け取る花粉に関する情報であり、
前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受け取る所定種類の花粉の量である、前記（９）に記載のナビゲーション装置。
（１９）
前記第２の環境情報は、前記移動路候補の周囲に存在する花粉を放出する植物を示す情報を含む、前記（１８）に記載のナビゲーション装置。
（２０）
前記観測情報は、前記移動路候補における風速および風向きを含む、前記（１８）または（１９）に記載のナビゲーション装置。
（２１）
前記観測情報は、風に関する実時間の情報であり、
前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受ける風量に関する情報であり、
前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受ける風量であり、
前記案内部は、予測した前記影響量が前記第１の閾値を超えない移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、前記（１１）に記載のナビゲーション装置。
（２２）
前記第１の環境情報は、前記移動路候補における気象予報情報である、前記（１）〜（２１）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（２３）
前記ナビゲーション装置は、目的地を設定する目的地設定部をさらに備え、
前記移動路候補は、前記オブジェクトの現在位置から前記目的地に至るまでの移動路の候補である、前記（１）〜（２２）のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
（２４）
前記目的地設定部は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻の変化、または前記予測部により予測される前記第１の環境情報の変化に応じて前記目的地を変化させる、前記（２３）に記載のナビゲーション装置。
（２５）
コンピュータに、
オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測するステップと、
前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得するステップと、
予測された前記第１の環境情報および取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内するステップと、
を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。

１、１Ａ、１Ｂ ＨＭＤ
２ 表示部
２ａ、２ｂ 表示部
３ 撮像部
３ａ 撮像レンズ
４ 照明部
４ａ 発光部
５ 音声出力部
５ａ イヤホンスピーカ
６ 音声入力部
６ａ、６ｂ マイクロホン
８、８Ａ〜８Ｉ ユーザ
９ 電車
９Ａ、９Ｂ、９Ｃ 車両
１０ 観測部
１１ センサ部
１２ 測位部
１３ 予測部
１４ 通信部
１５ 取得部
１６ 案内部
１７ 設定部
１８ 計測部
２０ スマートフォン
３０、３０Ａ〜３０Ｄ カメラ
４０ サーバ
５０ ネットワーク
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３ 案内画像

Claims (25)

1. オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測する予測部と、
   前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得する取得部と、
   前記予測部により予測された前記第１の環境情報および前記取得部により取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内する案内部と、
   を備えるナビゲーション装置。
2. 前記第２の環境情報は、前記第１の環境情報とは異なり、時刻および場所ごとに予め登録された情報である、請求項１に記載のナビゲーション装置。
3. 前記第２の環境情報は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻における太陽の位置情報および周囲の地理情報を含む、請求項２に記載のナビゲーション装置。
4. 前記案内部は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻の変化、または前記予測部により予測される前記第１の環境情報の変化に応じて案内する前記移動方向を変化させる、請求項２に記載のナビゲーション装置。
5. 前記案内部は、前記オブジェクトの状態に基づいて前記移動方向を案内する、請求項１に記載のナビゲーション装置。
6. 前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に設置された観測装置により観測された情報を含む、請求項１に記載のナビゲーション装置。
7. 前記ナビゲーション装置は、前記オブジェクトの周辺の前記観測情報を観測する観測部をさらに備え、
   前記予測部は、前記観測部により観測された前記観測情報にさらに基づいて前記第１の環境情報を予測する、請求項１に記載のナビゲーション装置。
8. 前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在している他の前記ナビゲーション装置により観測された前記観測情報を含む、請求項７に記載のナビゲーション装置。
9. 前記案内部は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に外部環境から受ける単位時間ごとまたは単位距離ごとの影響量を予測し、予測した前記影響量に基づいて前記移動方向を案内する、請求項１に記載のナビゲーション装置。
10. 前記案内部は、予測した前記影響量の積算量を最小化または最大化する移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、請求項９に記載のナビゲーション装置。
11. 前記案内部は、予測した前記影響量が第１の閾値を超えないまたは超える移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、請求項９に記載のナビゲーション装置。
12. 前記ナビゲーション装置は、
    前記オブジェクトが実際に前記外部環境から受けた前記影響量を積算した実積算量を計測する計測部と、
    前記実積算量の第２の閾値を設定する閾値設定部と、
    をさらに備え、
    前記案内部は、前記計測部により計測された前記実積算量が前記閾値設定部により設定された前記第２の閾値を超えたまたは超えるおそれがあることを示す警告情報を案内する、請求項９に記載のナビゲーション装置。
13. 前記観測情報は、太陽光または紫外線に関する実時間の情報であり、
    前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に照射される太陽光または紫外線に関する情報であり、
    前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に照射される太陽光または紫外線の照射量である、請求項９に記載のナビゲーション装置。
14. 前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍において撮像された画像を含み、
    前記予測部は、前記画像から認識した日陰領域および日向領域に基づいて前記第１の環境情報を予測する、請求項１３に記載のナビゲーション装置。
15. 前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在する樹木の高さおよび葉量を示す情報を含む、請求項１３に記載のナビゲーション装置。
16. 前記観測情報は、前記移動路候補、およびその近傍に存在する移動体を示す情報を含む、請求項１３に記載のナビゲーション装置。
17. 前記観測情報は、前記移動路候補における反射体からの照り返しを示す情報を含む、請求項１３に記載のナビゲーション装置。
18. 前記観測情報は、花粉に関する実時間の情報であり、
    前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受け取る花粉に関する情報であり、
    前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受け取る所定種類の花粉の量である、請求項９に記載のナビゲーション装置。
19. 前記第２の環境情報は、前記移動路候補の周囲に存在する花粉を放出する植物を示す情報を含む、請求項１８に記載のナビゲーション装置。
20. 前記観測情報は、前記移動路候補における風速および風向きを含む、請求項１８に記載のナビゲーション装置。
21. 前記観測情報は、風に関する実時間の情報であり、
    前記第１の環境情報は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受ける風量に関する情報であり、
    前記影響量は、前記オブジェクトが前記移動路候補を移動した場合に受ける風量であり、
    前記案内部は、予測した前記影響量が前記第１の閾値を超えない移動路候補を優先して前記移動方向を案内する、請求項１１に記載のナビゲーション装置。
22. 前記第１の環境情報は、前記移動路候補における気象予報情報である、請求項１に記載のナビゲーション装置。
23. 前記ナビゲーション装置は、目的地を設定する目的地設定部をさらに備え、
    前記移動路候補は、前記オブジェクトの現在位置から前記目的地に至るまでの移動路の候補である、請求項１に記載のナビゲーション装置。
24. 前記目的地設定部は、前記移動路候補に含まれる地点ごとの到着予定時刻の変化、または前記予測部により予測される前記第１の環境情報の変化に応じて前記目的地を変化させる、請求項２３に記載のナビゲーション装置。
25. コンピュータに、
    オブジェクトの移動路候補において実時間で観測された観測情報に基づいて前記移動路候補における第１の環境情報を予測するステップと、
    前記移動路候補の周辺の第２の環境情報を取得するステップと、
    予測された前記第１の環境情報および取得された前記第２の環境情報に基づいて前記オブジェクトに移動方向を案内するステップと、
    を実行させるためのプログラムが記憶された記憶媒体。
    

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