JP2016038743A - ナビゲーションシステムにおけるエリア属性推定装置及びエリア属性推定方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといったエリアの属性情報を推定可能とする。【解決手段】車両の位置を示す位置情報を取得し、前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持し、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを目的地が属するエリアと推定し、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する。【選択図】図1

Description

本発明は、エリア属性を推定する技術に関する。
従来、ナビゲーションシステム等の車載システムにおいて、移動履歴からユーザの自宅や勤務先といった特定エリアの属性情報を推定する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。
特開2014−34374号公報 特開2009−36594号公報
従来、ユーザの自宅や勤務先の位置を推定する場合、例えば、平日の夜間に駐車される頻度が高い地点を自宅と推定し、平日の昼間に毎日出掛ける先の地点を通勤先と推定する。
しかし、この推定手法は、ユーザが平日の昼間に仕事に出かけることを前提としており、限られたライフスタイルの場合にしか適用できなかった。
そこで、本発明は、車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといった属性情報を推定可能とすることを目的とする。
本発明に係るエリア属性推定装置は、
車両の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する履歴記憶部と、
前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する推定部と、
を有する。
前記エリア属性推定装置にて前記推定部は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定しても良い。
前記エリア属性推定装置は、前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行っても良い。
前記エリア属性推定装置は、前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記推定部が前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持しても良い。
前記エリア属性推定装置は、前記推定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行っても良い。
前記エリア属性推定装置は、前記推定部が、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の1日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の1日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行っても良い。
また、本発明に係るエリア属性推定方法は、
車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
をコンピュータが実行するエリア属性推定方法。
前記エリア属性推定方法は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定しても良い。
前記エリア属性推定方法は、前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行っても良い。
前記エリア属性推定方法は、前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持しても良い。
前記エリア属性推定方法は、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行っても良い。
前記エリア属性推定方法は、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の1日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の1日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行っても良い。
なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。また、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。
本発明によれば、車両の移動履歴に基づいて、自宅が属するエリアや目的地が属するエリアといった属性情報を推定することができる。
図1は、エリア属性推定装置の機能ブロック図である。 図2は、地域メッシュの説明図である。 図3は、履歴記憶部が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。 図4は、推定部が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図である。 図5は、特徴量を求める際の観測日の説明図である。 図6は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。 図7は、コンピュータの一例を示す装置構成図である。 図8は、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図である。 図9は、推定処理の一例を示す図である。 図10は、自宅・勤務先エリア推定処理の一例を示す図である。 図11は、自宅エリア推定処理の一例を示す図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、下記の実施形態は本発明の例示であり、本発明は、下記の構成には限定されない。
<機能説明>
図1は、本実施形態に係るエリア属性推定装置の機能ブロック図である。本実施形態のエリア属性推定装置は、自動車(乗用車、トラック、自動二輪車等)、原動機付き自転車、軽車両等の車両に搭載される装置(車載装置)であり、位置情報取得部11や、履歴記憶部12、推定部13を有する。
位置情報取得部11は、GPS(Global Positioning System)受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、エリア属性推定装置1が搭載された車両の位置情報を複数のGPS衛星から受信した信号に基づいて取得する。また、位置情報取得部11は、GPSだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置を取得しても良い。
履歴記憶部12は、車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する。
推定部13は、移動履歴情報に基づいて、エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、到着時刻のばらつきが最も大きいエリアを自宅が属するエリア(自宅エリア)と推定する。また推定部13は、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、到着時刻のばらつきが最も小さいエリアを目的地が属するエリアと推定する。本例の目的地とは、ユーザ(運転者)が前記車両で習慣的に訪問する場所であり、例えばユーザの勤務先である。当該目的地は、ユーザが経営する店舗や会社の業務に従事する従業地であっても良い。更に、サークル活動やボランティア活動を行う場所、通学先、通院先等であっても良い。本願では、これらのユーザが習慣的に通う目的地を便宜上勤務先とも称し、当該目的地が属するエリアを勤務先エリアとも称する。
なお本実施形態では、このエリアとして日本工業規格のJIS X0410で規定され
た地域メッシュを用いている。図2は、地域メッシュの説明図である。地域メッシュは、第1次メッシュ(「第1次地域区画」とも呼ぶ)、第2次メッシュ(「第2次地域区画」、「統合地域メッシュ」とも呼ぶ)及び第3次メッシュ(「第3次地域区画」、「基準地域メッシュ」とも呼ぶ)といった標準地域メッシュ、並びに2分の1地域メッシュ、4分
の1地域メッシュ及び8分の1地域メッシュといった分割地域メッシュの各段階の大きさのメッシュで構成され、各メッシュを示すメッシュコードによって特定される。
第1次メッシュとは、地域を1辺の長さが約80kmの略矩形の領域に分割したものであり、第1次メッシュコードは、緯度を表す上2桁の数字及び経度を表す下2桁の数値からなる4桁の数字で表される。第2次メッシュは、第1次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ8等分したものであり、第2次メッシュコードは、緯度方向を表す上1桁の数字及び経度方向を表す下1桁の数字からなる2桁の数字を「−(ハイフン)」で第1次メッシュコードに連結した形式で表される。第3次メッシュは、第2次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ10等分したものであり、第3次メッシュコードは、緯度方向を表す上1桁の数字及び経度方向を表す下1桁の数字からなる2桁の数字を第1次メッシュコード及び第2次メッシュコードに連結した形式で表される。2分の1地域メッシュは、第3次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、2分の1地域メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として第1次〜第3次メッシュコードに連結した形式で表される。4分の1地域メッシュは、2分の1地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、4分の1地域メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として第1次〜2分の1地域メッシュコードに連結した形式で表される。8分の1地域メッシュは、4分の1地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、8分の1地域メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として第1次〜4分の1地域メッシュコードに連結した形式で表される。
履歴記憶部12は、位置情報取得部11で取得した緯度及び経度を含む位置情報からエリア属性推定装置1の位置するメッシュのメッシュコードを求める。即ち、緯度及び経度を含む位置情報を地域メッシュコードへ変換する。なお、この位置情報を地域メッシュコードへ変換する処理は既存のアルゴリズムを用いて行うことができるため、詳細は省略する。また、本実施形態におけるエリアは、既存の地域メッシュに限らず、地域を独自に定めた位置及び大きさの網目状に区画したメッシュを用いるようにしてもよい。
このように地域メッシュコードを用いることで、地図情報を用いる場合と比べて、地図情報の更新及び管理にかかるコストを削減することができる。
図3は、履歴記憶部12が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。図3に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時、移動先エリア等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。移動先エリアは、移動後のエリアを示すメッシュコードである。
図4は、推定部13が移動履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図、図5は特徴量を求める際の観測日の説明図である。図4に示すように、本実施形態の推定部13は、特徴量として、乗車頻度(乗車率)、訪問頻度(訪問率)、平均滞在時間、到着時刻情報量(到着時刻エントロピ)を求めている。
乗車頻度(乗車率)は、ユーザが車両に乗る頻度であり、観測期間中に乗車した日数(乗車日数)を観測期間の日数(観測日数)で除算した値(単位:日)である。本例では乗車回数を日毎にカウントして乗車日数とするため、1日に複数回乗車した場合でも乗車日数は1とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図5に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデ
ータを取得するものである。図5は、7月25日にエリア属性の判定を行う場合を示しており、当日のデータはまだ整っていないため、7月25日を起点に所定日数(例えば7日間)遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。図5の例では、7月21日が祝日のため除外対象とし、有効なデータを有する日である7月17日〜20日・22日〜24日の7日間を観測期間とする。そして、この観測期間中の7月17日・18日・22日〜24日の5日が乗車した日であるので、乗車日数(5日)/観測日数(7日)=乗車率(0.714・・・)となる。
訪問頻度は、各エリア(メッシュ)を訪問した日数を観測日数で除算した値(単位:日)である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、1日に複数回訪問した場合でも訪問した日数は1とカウントする。図5に示すように観測日数が7日で、訪問日数が例えば4日であれば、訪問日数(4日)/観測日数(7日)=訪問頻度(0.571・・・)となる。
平均滞在時間は、各エリアの滞在時間を示す値であり、本例では第一の滞在時間T1と第二の滞在時間T2の二種類を用いた。第一の滞在時間T1は、出発日時と到着日時との差(出発日時−到着日時)をそのエリア(メッシュ)に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。第二の滞在時間T2は、出発日時と到着日時との差(出発日時−到着日時)をそのエリア(メッシュ)に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、観測日数で除して算出する。
到着時刻情報量は、そのエリア(メッシュ)に到着する時刻分布の情報量(単位:bit
)であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、1日を所定数の時間帯(本例では1時間刻みで24の時間帯)に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早く推定結果に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから推定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、推定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや推定に用いる特徴量のレンジ(幅)、バラツキ等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、推定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。
図6は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。図6の例では、観測日数を20日とし、0時〜23時の1時間刻みとした24の時間帯で到着回数をカウントし、シュードカウントを1加え、式(1)を用いて対数の底を2とした場合の計算結果を到着時刻情報量として求めている。なお、到着確率Ptは、シュードカウントを含む到着回数を合計で除した値である。また、出発時刻情報量についても、式1を用いて同様に求めることが出来る。
<装置構成>
図7は、コンピュータ(情報処理装置)の一例を示す装置構成図である。エリア属性推
定装置1は、例えば図7に示すようなコンピュータである。図7に示すコンピュータ1000は、CPU(Central Processing Unit)1001、主記憶装置1002、補助記憶
装置(外部記憶装置)1003、通信IF(Interface)1004、入出力IF(Interface)1005、ドライブ装置1006、通信バス1007を備えている。CPU1001は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置1002は、CPU1001が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、CPUの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)等である。補助記憶装置1003は、CPU1001により実行されるプログラムや、位置情報などを記憶する。補助記憶装置1003は、具体的には、HDD(Hard-disk Drive)やSSD(Solid State Drive)、eMMC(embedded Multi-Media Card)、フラッシュメモリ等である。主記憶装置1002や補助記憶装
置1003は、エリア属性推定装置1の履歴記憶部12として働く。通信IF1004は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。エリア属性推定装置1は、通信IF1004を介してネットワークに接続される。通信IF1004は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。入出力IF1005は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、加速度センサ等である。ドライブ装置1006は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス1007で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素(例えば、ドライブ装置1006)を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置1006で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置1003、通信IF1004などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、CPU1001がプログラムを実行することにより、図7に示すようなコンピュータを図1に示したエリア属性推定装置1として働かせる。
<推定方法>
次に、エリア属性推定装置1がプログラムに従って実行する処理の詳細について説明する。エリア属性推定装置1は、ユーザの移動に伴って移動履歴を記憶し、移動履歴に基づいて自宅エリア及び勤務先エリア等を推定する。
図8は、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図である。エリア属性推定装置1は、所定のタイミングで図8の処理を開始する。例えば、1時間毎、15分毎のように定期的に図8の処理を開始しても良いし、車両が移動を開始した場合や停車した場合に図8の処理を行っても良い。例えば、イグニッションスイッチがオフからオンにされた場合や車速が所定値以上となった場合に現在位置のメッシュコードと出発時刻とを対応付けて記憶し、イグニッションスイッチがオンからオフにされた場合に現在位置のメッシュコードと到着時刻とを対応付けて記憶する。
図8の処理を開始するとエリア属性推定装置1は、先ず位置情報取得部11としてのGPS受信機により、エリア属性推定装置1の存在する位置の緯度及び経度を車両の位置情報として取得する(ステップS10)。
また、エリア属性推定装置1は、取得した緯度及び経度を履歴記憶部12の機能により、メッシュコードに変換し、車両の位置するエリアを特定する(ステップS20)。
そして、エリア属性推定装置1は履歴記憶部12の機能により、メッシュコードと時刻とを対応付けて図3のように移動履歴情報とし、記憶装置に記憶する(ステップS30)
。ここで履歴記憶部12は、当該位置に到着した時刻を到着日時とし、当該位置から移動した時刻を出発日時として記憶する。
図9は、推定処理の一例を示す図である。エリア属性推定装置1の推定部13は、所定のタイミングで図9の処理を実行する。例えば、6時間毎、24時間毎のように定期的に図9の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図9の処理を開始しても良い。
図9の処理を開始するとエリア属性推定装置1は、先ず記憶装置から所定の観測日数分のデータを読み出して図4のように特徴量を算出する(ステップS110)。
次に、エリア属性推定装置1は、算出した乗車率が所定の閾値以上か否かを判定する(ステップS120)。そして、エリア属性推定装置1は、乗車率が閾値以上と判定した場合(ステップS120、Yes)、ステップS110で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの推定及び勤務先エリアの推定(ステップS130)を行い、乗車率が閾値未満と判定した場合(ステップS120、No)、勤務先エリアの推定は行わずに自宅エリアの推定(ステップS140)を行う。即ち、乗車率が高ければ、通勤に車両を利用していると判断して自宅エリア・勤務先エリアの両方を推定し、乗車率が低ければ通勤に車両を利用していないと判断して自宅エリアのみを推定する。
図10は、自宅エリア及び勤務先推定処理(ステップS130)の詳細を示す図である。図10の処理が開始されると、エリア属性推定装置1は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間T1,T2が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS210)。なお、本例のステップS210では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1,T2が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T2、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。
そして、エリア属性推定装置1は、ステップS210の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと推定する(ステップS220)。更に、エリア属性推定装置1は、ステップS210の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと推定する(ステップS225)。訪問率は、自宅エリアと勤務先エリアが群を抜いて高く、到着時刻情報量は、決まった時刻に出社することの多い勤務先では小さく、到着時刻に決まりのない自宅では大きくなる。このため、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリア、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと推定する。
一方、ステップS210で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリア及び勤務先エリアの推定を行わずに前回の推定結果を引き継ぐ(ステップS230)。
図11は、自宅エリア推定処理(ステップS140)の詳細を示す図である。図11の処理が開始されると、エリア属性推定装置1は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間T2が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS310)。なお、本例のステップS310では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T2が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1,T2、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。
そして、エリア属性推定装置1は、ステップS310の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと推定する(ステップS320)。
一方、ステップS310で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリアの推定を行わずに前回の推定結果を引き継ぐ(ステップS330)。
このように本実施形態によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く推定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。これによりナビゲーションシステムにおけるルート設定等に利用できる。
また、短い期間で推定が可能な条件を採用し、推定処理を繰り返して推定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。
更に、出張や旅行等で一時的に推定の条件が満たされなくなった場合には、推定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。
<その他>
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、推定処理が可能となる。
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやROM等がある。
上記の実施形態では、エリア属性推定装置を車載装置で実現する例を示したが、これに限らず、エリア属性推定装置は、位置情報取得部11,履歴記憶部12,推定部13を有するものであれば、他の構成であっても良い。例えば、車載装置が位置情報取得部11と履歴記憶部12を有し、推定部13を有するコンピュータが、ネットワークを介して車載装置から移動履歴情報を取得して自宅エリア及び勤務先エリアの推定を行う構成であっても良い。
1 エリア属性推定装置
2 ネットワーク
11 位置情報取得部
12 履歴記憶部
13 推定部

Claims (8)

  1. 車両の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得部と、
    前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持する履歴記憶部と、
    前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定する推定部と、
    を有するエリア属性推定装置。
  2. 前記推定部は、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを目的地が属するエリアと推定する請求項1に記載のエリア属性推定装置。
  3. 前記車両の乗車頻度を求め、前記乗車頻度が閾値以上の場合に、前記目的地が属するエリアの推定及び前記自宅が属するエリアの推定を行い、前記乗車頻度が閾値未満の場合に、前記目的地が属するエリアの推定を行わずに前記自宅が属するエリアの推定を行う請求項1又は2に記載のエリア属性推定装置。
  4. 前記訪問頻度が閾値未満の場合、前記推定部が前記エリアの推定を行わずに、前回の推定結果を維持する請求項1から3の何れか1項に記載のエリア属性推定装置。
  5. 前記推定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記推定を行う請求項1から4の何れか1項に記載のエリア属性推定装置。
  6. 前記推定部が、前記滞在時間を求める際、前記推定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の1日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の1日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記推定を行う請求項5に記載のエリア属性推定装置。
  7. 車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
    前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
    前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
    をコンピュータが実行するエリア属性推定方法。
  8. 車両の位置を示す位置情報を取得するステップと、
    前記車両が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記位置情報に基づいて前記車両が位置するエリアを判定し、前記車両の移動に伴う前記車両が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を保持するステップと、
    前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の訪問頻度及び到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを自宅が属するエリアと推定するステップと、
    をコンピュータに実行させるためのエリア属性推定プログラム。
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