JP2018031918A - 車両用対話制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ドライバの覚醒維持を、より確実且つ自然に行うことを可能にする。【解決手段】車両で用いられ、自車のドライバに向けて発話を行わせる発話処理部１１２を備え、発話処理部１１２でドライバに向けて発話を行わせることでドライバとの対話を行わせる対話制御装置１０であって、対話におけるお互いの発話行動の構成バランスであるＶＲＭバランスのうちの、ドライバの覚醒維持に理想的なＶＲＭバランスである覚醒維持バランスを記憶している理想ＶＲＭバランスＤＢを備え、発話処理部１１２は、実際のＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づけるよう誘導する発話を行わせる。【選択図】図２

Description

本発明は、車両のドライバとの対話を行わせる車両用対話制御装置に関するものである。

従来、車両のドライバと対話システムとで対話を行うことで居眠りを防止（つまり、覚醒維持）する技術が知られている。例えば、特許文献１には、利用者が発話する音声を認識して変換した入力記号列に基づいて、個々の利用者の会話の特性や話題を把握し、個々の利用者の特性を模倣した対話処理を行う技術が開示されている。

特開２００１−１２５９００号公報

しかしながら、個々の利用者の特性を模倣した対話処理を行ったからといって、ドライバの覚醒維持に適した状態に誘導できるとは限らないため、特許文献１に開示の技術では、覚醒維持できないおそれがある。

本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、ドライバの覚醒維持を、より確実且つ自然に行うことを可能にする車両用対話制御装置を提供することにある。

上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、発明の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

上記目的を達成するために、本発明の車両用対話制御装置は、車両で用いられ、車両のドライバに向けて発話を行わせる発話処理部（１１２）を備え、発話処理部でドライバに向けて発話を行わせることでドライバとの対話を行わせる車両用対話制御装置であって、対話におけるお互いの発話行動を所定の分類に分けた、分類別の発話行動の構成バランスである対話バランスのうちの、ドライバの覚醒状態を維持させると推測される対話バランスである覚醒維持バランスを記憶しているバランス記憶部（１０４ｃ）を備え、発話処理部は、実際の対話バランスを覚醒維持バランスに近づけるよう誘導する発話を行わせる。

これによれば、発話処理部で行わせる発話によって、実際の対話バランスを、ドライバの覚醒状態を維持させると推測される覚醒維持バランスに近づけることが可能になるので、実際の対話バランスを覚醒維持バランスに近いものとしてドライバの覚醒状態を維持することがより確実に可能となる。また、対話におけるお互いの発話行動を所定の分類に分けた、分類別の発話行動の構成バランスである対話バランスを、覚醒維持バランスに近づけることでドライバの覚醒状態を維持することになる。よって、単に覚醒効果のある発話を行う構成に比べ、違和感のある対話となりにくく、ドライバの覚醒維持をより自然に行うことが可能となる。その結果、ドライバの覚醒維持を、より確実且つ自然に行うことが可能になる。

車両システム１の概略的な構成の一例を示す図である。 対話制御装置１０の概略的な構成の一例を示す図である。 記憶部１０４の概略的な構成の一例を示す図である。 実ＶＲＭバランスの一例を説明するための図である。 覚醒維持バランスの一例を説明するための図である。 対話遷移モデルの一例を説明するための図である。 遷移態様の一例を説明するための図である。 遷移候補ＤＢ１０４ｄに記憶されている遷移態様の候補の一例を説明するための図である。 言語的項目ＤＢ１０４ｅに記憶されている言語的項目の一例を説明するための図である。 非言語的項目ＤＢ１０４ｆに記憶されている非言語的項目の一例を説明するための図である。 対話制御装置１０での対話関連処理の流れの一例を示すフローチャートである。 発話構成処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図面を参照しながら、開示のための複数の実施形態及び変形例を説明する。なお、説明の便宜上、複数の実施形態の間において、それまでの説明に用いた図に示した部分と同一の機能を有する部分については、同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。同一の符号を付した部分については、他の実施形態における説明を参照することができる。

（実施形態１）
＜車両システム１の概略構成＞
以下、本実施形態について図面を用いて説明する。図１に示す車両システム１は、車両で用いられるものであり、対話制御装置１０、通信機２０、ロケータ３０、車両制御ＥＣＵ４０、周辺監視センサ５０、運転支援ＥＣＵ６０、ＤＳＭ（Driver Status Monitor）７０、マイク８０、及び音声出力装置９０を含んでいる。一例として、対話制御装置１０、ロケータ３０、車両制御ＥＣＵ４０、及び運転支援ＥＣＵ６０は、車内ＬＡＮに接続されているものとする。車両システム１を搭載している車両を以降では自車と呼ぶ。

通信機２０は、自車の外部の例えばサーバ装置との間で通信を行う。通信機２０は、携帯電話網，インターネット等の公衆通信網を介した通信を行うための通信モジュールを用いて自車の外部と通信を行う構成とすればよい。例えばＤＣＭ（Data Communication Module）といったテレマティクス通信に用いられる車載通信モジュールによって、テレマティクス通信で用いる通信網を介してサーバ装置と通信を行う構成とすればよい。通信機２０は、サーバ装置からダウンロードした情報を車内ＬＡＮへ出力する。

ロケータ３０は、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、慣性センサ、地図データを格納した地図データベース（以下、ＤＢ）を備えている。ＧＮＳＳ受信機は、複数の人工衛星からの測位信号を受信する。慣性センサは、例えば３軸ジャイロセンサ及び３軸加速度センサを備える。地図ＤＢは、不揮発性メモリであって、リンクデータ、ノードデータ、道路形状等の地図データを格納している。

ロケータ３０は、ＧＮＳＳ受信機で受信する測位信号と、慣性センサの計測結果とを組み合わせることにより、ロケータ３０を搭載した自車の車両位置を逐次測位する。なお、車両位置の測位には、自車に搭載された車輪速センサから逐次出力されるパルス信号から求めた走行距離等を用いる構成としてもよい。そして、測位した車両位置を車内ＬＡＮへ出力する。また、ロケータ３０は、地図ＤＢから地図データを読み出し、車内ＬＡＮへ出力することも行う。地図ＤＢは、ロケータ３０以外に備えられている構成としてもよい。また、地図データは、通信機２０を用いて自車外のサーバから取得する構成としてもよい。

車両制御ＥＣＵ４０は、自車の加減速制御及び／又は操舵制御を行う電子制御装置である。車両制御ＥＣＵ４０としては、操舵制御を行う操舵ＥＣＵ、加減速制御を行うパワーユニット制御ＥＣＵ及びブレーキＥＣＵ等がある。車両制御ＥＣＵ４０は、自車に搭載されたアクセルポジションセンサ、ブレーキ踏力センサ、舵角センサ、車輪速センサ等の各センサから出力される検出信号を取得し、電子制御スロットル、ブレーキアクチュエータ、ＥＰＳ（Electric Power Steering）モータ等の各走行制御デバイスへ制御信号を出力する。また、車両制御ＥＣＵ４０は、上述の各センサの検出信号を車内ＬＡＮへ出力可能である。

車載機器制御ＥＣＵ４５は、自車の車載機器の制御を行う電子制御装置である。車載機器制御ＥＣＵ４５としては、カーエアコンの制御を行うエアコンＥＣＵ、パワーウィンドウ等の制御を行うボデーＥＣＵ等がある。

周辺監視センサ５０は、歩行者、人間以外の動物、自転車、オートバイ、及び他車等の移動物体、さらに路上の落下物、ガードレール、縁石、及び樹木等の静止物体といった自車周辺の障害物を検出する。他にも、自車周辺の走行区画線、停止線等の路面標示を検出する。周辺監視センサ５０は、例えば、自車周囲の所定範囲を撮像する周辺監視カメラ、自車周囲の所定範囲に探査波を送信するミリ波レーダ、ソナー、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）等のセンサである。周辺監視カメラは、逐次撮像する撮像画像をセンシング情報として運転支援ＥＣＵ６０へ逐次出力する。ソナー、ミリ波レーダ、ＬＩＤＡＲ等の探査波を送信するセンサは、障害物によって反射された反射波を受信した場合に得られる受信信号に基づく走査結果をセンシング情報として運転支援ＥＣＵ６０へ逐次出力する。

運転支援ＥＣＵ６０は、プロセッサ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスからなるマイクロコンピュータを備え、不揮発性メモリに記憶された制御プログラムを実行することで各種の処理を実行する。運転支援ＥＣＵ６０は、ロケータ３０から取得した自車の車両位置及び地図データ、通信機２０から取得した交通情報、周辺監視センサ５０から取得したセンシング情報等から、自車の周辺環境を認識する。

運転支援ＥＣＵ６０は、認識した周辺環境から、自車のドライバの運転難度を判定する。運転難度は、自車のドライバがより高い注意力を要する周辺環境ほど高く判定される。一例としては、自転車や自動二輪車等も含む周辺車両が多いほど運転難度を高く判定すればよい。また、周辺の歩行者が多いほど運転難度を高く判定すればよい。他にも、進行方向の道路がカーブ路である場合に、直線路の場合よりも運転難度を高く判定すればよい。

また、運転支援ＥＣＵ６０は、車両制御ＥＣＵ４０を制御することにより、ドライバによる運転操作の支援又は代行を行う運転支援機能を実行する。ここで言うところの運転支援機能の一例としては、認識した周辺環境をもとに自車の走行計画を生成して、生成した走行計画に従って自車の加速、制動、及び／又は操舵を車両制御ＥＣＵ４０に自動で行わせる自動運転の機能がある。自動運転の機能の一例としては、障害物回避のための操舵及び制動等を行わせる機能等がある。

他にも、運転支援ＥＣＵ６０は、情報提示装置に指示を行うことにより、ドライバに情報提示を行う運転支援機能を実行する。ここで言うところの運転支援機能の一例としては、ブザー等から警報音を出力させる機能，ステアリングホイールや運転席のシート等に設けられた振動子を振動させる機能，車載の表示装置に運転を支援するテキストや画像を表示させる機能等である。

ＤＳＭ７０は、近赤外光源及び近赤外カメラと、これらを制御する制御ユニット等とによって構成されている。ＤＳＭ７０は、近赤外カメラを自車の運転席側に向けた姿勢にて、例えばインスツルメントパネルの上面，ステアリングコラム，車室内の天井等に配置される。ＤＳＭ７０は、近赤外光源によって近赤外光を照射された自車のドライバの頭部を、近赤外カメラによって撮像する。近赤外カメラによる撮像画像は、制御ユニットによって画像解析される。制御ユニットは、例えばドライバの目の開き具合等の特徴量を撮像画像から抽出し、運転者の覚醒度（つまり、眠気レベル）を検知する。眠気レベルは眠気の度合いに応じて複数段階に区分される構成とすればよい。ＤＳＭ７０は、検知した眠気レベルを対話制御装置１０へ出力する。なお、眠気レベルの検知に用いる特徴量は、目の開き具合に限らず、ドライバの表情等の他の特徴量を用いる構成としてもよい。

マイク８０は、自車の車室内に設けられた音声入力装置である。マイク８０は、自車のドライバが発話した音声を集音し、電気的な音声信号に変換して対話制御装置１０へ出力する。マイク８０は、ドライバが発話した音声を集音しやすいように運転席付近に設けることが好ましい。なお、マイク８０は、自車に持ち込まれて対話制御装置１０と無線や有線で接続されたヘッドセット，多機能携帯電話機，タブレット端末等に設けられる構成としてもよい。

音声出力装置９０は、自車の車室内に設けられて自車のドライバに向けて音声を出力する、出力インターフェースの機能を有する装置である。音声出力装置９０は、対話制御装置１０から会話文の音声データを取得すると、取得した音声データに基づく合成音声をスピーカから出力させる。音声出力装置９０は、単純な音響機器であってもよいし、多機能携帯電話機，タブレット端末等であってもよいし、インスツルメントパネルの上面に設置されたコミュニケーションロボット等であってもよい。

対話制御装置１０は、プロセッサ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、これらを接続するバスからなるマイクロコンピュータを備え、不揮発性メモリに記憶された制御プログラムを実行することで各種の処理を実行する。対話制御装置１０は、ドライバの覚醒状態が維持されるようにドライバとの対話を行わせる。この対話制御装置１０が請求項の車両用対話制御装置に相当する。対話制御装置１０での処理については以下で詳述する。

＜対話制御装置１０の概略構成＞
続いて、図２を用いて、対話制御装置１０の概略構成について説明を行う。対話制御装置１０は、運転難度特定部１０１、眠気特定部１０２、支援指示部１０３、記憶部１０４、音声認識部１０５、発話解析部１０６、バランス特定部１０７、比較部１０８、遷移候補選定部１０９、カテゴリ選定部１１０、発話内容選定部１１１、発話処理部１１２、及び学習部１１３を備えている。また、記憶部１０４、音声認識部１０５、発話解析部１０６、バランス特定部１０７、比較部１０８、遷移候補選定部１０９、カテゴリ選定部１１０、発話内容選定部１１１、及び発話処理部１１２が対話処理部１００を構成している。なお、対話制御装置１０が実行する機能の一部または全部を、一つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。

運転難度特定部１０１は、運転支援ＥＣＵ６０で逐次判定される運転難度から、自車のドライバの運転難度を逐次特定する。なお、運転支援ＥＣＵ６０での周辺環境の認識及び運転難度の判定と同様の処理を運転難度特定部１０１で行って、自車のドライバの運転難度を特定する構成としてもよい。

眠気特定部１０２は、ＤＳＭ７０で逐次検知される眠気レベルから、自車のドライバの眠気レベルを逐次特定する。なお、ＤＳＭ７０の制御ユニットでの画像解析と同様の処理を眠気特定部１０２で行って、自車のドライバの眠気レベルを特定する構成としてもよい。

支援指示部１０３は、運転難度特定部１０１で逐次特定する運転難度、及び／又は眠気特定部１０２で逐次特定する眠気レベルをもとに、対話処理部１００で対話を行わせることによるドライバの覚醒維持の支援と、運転支援ＥＣＵ６０でのドライバの運転支援とを切り替えて行わせる。また、支援指示部１０３は、ドライバの発話内容から車載機器の制御が必要であると判定された場合に、車載機器制御ＥＣＵ４５に指示を行って、該当する車載機器を制御させる。

記憶部１０４は、対話処理部１００での処理に用いる各種情報を記憶する。記憶部１０４には、図３に示すように、一例として音声認識用データベース（以下、ＤＢ）１０４ａ，発話解析用ＤＢ１０４ｂ，理想ＶＲＭ（Verbal Response Modes）バランスＤＢ１０４ｃ，遷移候補ＤＢ１０４ｄ，言語的項目ＤＢ１０４ｅ，非言語的項目ＤＢ１０４ｆ，話題ＤＢ１０４ｇ等がある。ＶＲＭとは、対話における発話行動を分類したカテゴリであって、ＶＲＭバランスは、対話における二者間のＶＲＭの構成バランスである。このＶＲＭが請求項の所定の分類に相当し、このＶＲＭバランスが請求項の対話バランスに相当する。ＶＲＭについては後に詳述する。また、記憶部１０４には、音声認識部１０５での音声認識結果，発話解析部１０６での発話内容の解析結果，バランス特定部１０７で特定するＶＲＭバランスが記憶される。

音声認識用ＤＢ１０４ａは、音声認識部１０５での音声認識に用いる認識辞書のＤＢである。発話解析用ＤＢ１０４ｂは、発話解析部１０６での発話内容の解析に用いる情報のＤＢである。理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃは、ドライバの覚醒維持に理想的なＶＲＭバランス（以下、覚醒維持バランス）のデータベースである。よって、この理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃが請求項のバランス記憶部に相当する。遷移候補ＤＢ１０４ｄは、対話におけるお互いの間での発話行動の遷移態様のうちの、ドライバの覚醒状態を維持させると推測される遷移態様の候補のＤＢである。遷移候補ＤＢ１０４ｄは、実際のＶＲＭバランスと覚醒維持バランスとの乖離のパターン別に遷移態様の候補を記憶している。よって、この遷移候補ＤＢ１０４ｄが請求項の候補記憶部に相当する。

言語的項目ＤＢ１０４ｅは、発話の話題，発話長，形式，言い回し等の言語的項目のＤＢである。言語的項目ＤＢ１０４ｅには、ＶＲＭ、運転難度、及び眠気レベル別に、発話の話題，発話長，形式，言い回し等の言語的項目が対応付けて記憶されている。非言語的項目ＤＢ１０４ｆは、発話速度，イントネーション，声質，発話間隔等の非言語的項目のＤＢである。非言語的項目ＤＢ１０４ｆには、ＶＲＭ、運転難度、及び眠気レベル別に、発話速度，イントネーション，声質，発話間隔等の非言語的項目が対応付けて記憶されている。話題ＤＢ１０４ｇは、話題に用いる情報のデータベースである。話題に用いる情報は、通信機２０を介してマルチメディアから取得したニュースや各種トピックス等とすればよい。

音声認識部１０５は、マイク８０から入力されてくる音声信号を、音声認識用ＤＢ１０４ａに記憶されている認識辞書を用いて、発話内容を示す文字列に逐次変換する。音声認識部１０５は、例えば周知の隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model）等の手法を用いて音声信号を文字列に変換すればよい。また、音声認識部１０５は、マイク８０から入力されてくる音声信号をもとに、自車のドライバの発話時間及び車両システム１からの発話に対するドライバの応答時間を算出してもよい。音声認識部１０５は、変換した文字列，発話時間，応答時間等の音声認識結果を記憶部１０４に記憶する。なお、音声認識部１０５では、予め登録されたドライバの音声信号の特徴をもとに、ドライバの音声信号をドライバ以外の乗員の音声信号と区別して処理を行う構成としてもよい。

発話解析部１０６は、音声認識部１０５が記憶部１０４に逐次記憶する音声認識結果から、発話解析用ＤＢ１０４ｂの情報を用いて、ＶＲＭや、発話の意図，文脈等を含む言語的な発話内容を逐次解析する。なお、発話解析部１０６は、発話速度，応答時間，イントネーション等を含む非言語的な発話項目を解析してもよい。発話解析部１０６は、発話内容を示す文字列に対して、周知の形態素解析，構文解析，文脈解析，意味解析等を行うことで、発話の意図，文脈等を含む言語的な発話内容を解析すればよい。また、発話解析部１０６は、言語的な発話内容を解析した結果から、発話内容がどのカテゴリのＶＲＭにあたるかを解析すればよい。この発話解析部１０６が請求項の分類部に相当する。発話解析部１０６は、発話内容の解析結果を記憶部１０４に記憶する。

ここで、ＶＲＭについて説明を行う。ＶＲＭは、前述したように、対話における発話行動を分類したカテゴリであって、一例として８種類のカテゴリに分類されるものとする。８つのＶＲＭは、それぞれ「反射」，「解釈」，「応答」，「質問」，「確認」，「指示」，「情報」，「開示」である。発話行動の分類は、対話における発話行動を分類したものであれば、以上のカテゴリ以外の分類であってもよいが、以降では以上の８種類のＶＲＭに分類する場合を例に挙げて説明を行う。

ＶＲＭ「反射」は、相手の経験や行動を言葉にする繰り返しに相当する。ＶＲＭ「解釈」は、他者の経験や行動についての説明や分類に相当する。ＶＲＭ「応答」は、相手のコミュニケーションを受け取ったことの伝達や相づちに相当する。ＶＲＭ「質問」は、情報や方向付けの要求に相当する。ＶＲＭ「確認」は、経験や賛否を相手と分かち合っていることを確認する発話に相当する。ＶＲＭ「指示」は、相手の行動を導く忠告や命令や教示に相当する。ＶＲＭ「情報」は、客観的情報の表明に相当する。ＶＲＭ「開示」は、内面的情報や考えや意図の表明に相当する。

バランス特定部１０７は、車両システム１から逐次行う発話についてのＶＲＭと、発話解析部１０６で逐次特定するドライバの発話について逐次分類したＶＲＭとをもとに、対話単位（以下、ブロック）での実際のＶＲＭバランス（以下、実ＶＲＭバランス）を特定する。ここで言うところのブロックとは、対話の開始から終了までの単位であって、発話解析部１０６で解析した発話内容や発話が途切れてからの経過時間等をもとに対話制御装置１０が認識すればよい。なお、バランス特定部１０７は、対話単位でなく時間単位で実ＶＲＭバランスを特定する構成としてもよい。

一例として、バランス特定部１０７は、ブロックにおける車両システム１とドライバとのそれぞれの発話に対してＶＲＭをタグ付けし、対話における各ＶＲＭの出現回数を話者及びＶＲＭ別に加算した値を実ＶＲＭバランスとして特定すればよい（図４参照）。対話の開始時等、車両システム１及びドライバの両者が発話をしていない場合、上記値は０として出力される。なお、バランス特定部１０７は、ノイズを減らすために、複数ブロックの対話における各ＶＲＭの出現回数を話者及びＶＲＭ別に加算した値を平均した値を、実ＶＲＭバランスとして特定することがより好ましい（図４参照）。

比較部１０８は、理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃに記憶されている覚醒維持バランス（図５参照）と、バランス特定部１０７で特定する実ＶＲＭバランス（図４参照）とを照合して比較する。本発明者は、ドライバが能動的に多くの発話を行うことが覚醒維持に有効であることを見出している。よって、覚醒維持バランスとしては、ドライバが能動的に多くの発話を行うＶＲＭバランスを用いる。覚醒維持バランスとしては、実験によってドライバの覚醒維持に有効であることを実証したＶＲＭバランスを用いてもよい。

遷移候補選定部１０９は、比較部１０８での比較結果から、実ＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づけるために有効な、対話における二者間での発話行動の遷移態様を、予め遷移候補ＤＢ１０４ｄに記憶されている遷移態様の候補の中から選定する。なお、遷移態様の候補については、対話遷移モデルから覚醒維持に有効な遷移態様を予め抽出して遷移候補ＤＢ１０４ｄに記憶しておく構成とすればよい。

ここで、図６及び図７を用いて、対話遷移モデルと遷移態様の候補との一例を示す。図６は、対話遷移モデルの一部を示した図である。図６及び図７中のＳ及び円が車両システム１の発話行動を示しており、Ｄ及び矢印がドライバの発話行動を示している。

便宜上、図６では対話遷移モデルの一部しか示していないが、対話遷移モデルでは、車両システム１の８種類のＶＲＭの発話行動のそれぞれについて、実験でドライバの覚醒状態を維持できた、二者間の発話行動の遷移態様が示されている。また、遷移態様の候補は、図７に示すように、対話遷移モデルの一部を抽出したものである。例えば図７で示す遷移態様は、車両システム１から質問，ドライバから開示，車両システム１から応答，ドライバから開示の順に発話行動が遷移する遷移態様となっている。

遷移候補ＤＢ１０４ｄでは、実ＶＲＭバランスと覚醒維持バランスとの乖離のパターン（以下、単に乖離パターン）別に、覚醒維持できる度合いの高い遷移態様の候補を記憶している（図８参照）。遷移候補ＤＢ１０４ｄには、例えば実験で覚醒維持の効果が実際に得られた乖離パターンと遷移態様の候補との組み合わせを予め紐付けて記憶している構成とすればよい。

なお、遷移候補ＤＢ１０４ｄは、乖離パターン別に、覚醒維持の効果が高かった上位複数の遷移態様の候補を記憶している構成としてもよく、以降では、この構成を採用した場合について説明を続ける。遷移候補選定部１０９は、乖離パターンに対する遷移態様の候補が複数ある場合には、デフォルトでは最も覚醒維持の効果が高かった候補を選定する構成とすればよい。

カテゴリ選定部１１０は、遷移候補選定部１０９で選定した遷移態様をもとに、車両システム１が発話するのに適したＶＲＭ（以下、出力ＶＲＭ）を選定する。言い換えると、カテゴリ選定部１１０は、遷移候補選定部１０９で選定した遷移態様に沿った発話行動の遷移が車両システム１とドライバ間で行われるように出力ＶＲＭを選定する。図７の遷移態様を例に挙げると、車両システム１から対話を開始する場合には、ＶＲＭ「質問」を選定し、車両システム１からのＶＲＭ「質問」の発話行動に対してドライバがＶＲＭ「開示」の発話行動を示した場合には、ＶＲＭ「応答」を出力ＶＲＭとして選定すればよい。

発話内容選定部１１１は、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の言語的項目を選定する。この際、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭ、運転難度特定部１０１で特定した運転難度、及び眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する発話の話題，発話長，形式，言い回しといった言語的項目を言語的項目ＤＢ１０４ｅから選定する。

ここで、図９を用いて、言語的項目ＤＢ１０４ｅに記憶されているＶＲＭ、運転難度、及び眠気レベル別の言語的項目について説明を行う。図９では、ＶＲＭ「質問」である場合の例を示している。言語的項目のうちの「話題」は、ＶＲＭ、運転難度、及び眠気レベル別に言語的項目ＤＢ１０４ｅに、ドライバの興味に合致した種別の「話題」が記憶されているものとする。なお、眠気レベルが高いほど覚醒維持の効果のある「話題」を記憶していることが好ましく、運転難度が高いほど運転に集中しやすい「話題」を記憶していることが好ましい。言語的項目のうちの「話題」の内容自体については、話題ＤＢ１０４ｇに記憶されている情報を用いればよい。

言語的項目のうちの「発話長」は、眠気レベルが高いほど、発話でドライバの気を引いて覚醒状態を維持できるよう、上限が長く記憶されていることが好ましい。一方、運転難度が高いほど、発話でドライバの集中を妨げにくいよう、上限が短く記憶されていることが好ましい。

言語的項目のうちの「形式」は、一定未満の眠気レベルに対しては、ドライバが肯定否定で返答をするか内容を述べる返答をするか明確なＯｐｅｎ形式とドライバが肯定否定で返答をするか内容を述べる返答をするか曖昧なＨａｌｆ−Ｏｐｅｎ形式とが記憶されている一方、一定以上の眠気レベルに対しては、Ｈａｌｆ−Ｏｐｅｎ形式のみが記憶されていることが好ましい。つまり、眠気レベルが高くなるほど、Ｏｐｅｎ形式よりもＨａｌｆ−Ｏｐｅｎ形式が優先されるようになっている。これは、Ｈａｌｆ−Ｏｐｅｎ形式の方が、ドライバの思考を活性化させ、覚醒状態を維持しやすいためである。なお、一定未満の眠気レベルに対してはＯｐｅｎ形式のみが記憶されている一方、一定以上の眠気レベルに対してはＨａｌｆ−Ｏｐｅｎ形式のみが記憶されている構成としてもよい。

言語的項目のうちの「言い回し」は、眠気レベルが高いほど覚醒維持の効果のある「言い回し」を記憶していることが好ましく、運転難度が高いほど運転に集中しやすい「言い回し」を記憶していることが好ましい。なお、言語的項目ＤＢ１０４ｅにおいて対応付けられている眠気レベル及び運転難度は、眠気レベル及び運転難度の最高値よりも低い上限が設けられているものとする。

さらに、発話内容選定部１１１は、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の非言語的項目を選定する。この際、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭ、運転難度特定部１０１で特定した運転難度、及び眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する発話速度，イントネーション，声質，発話間隔等の非言語的項目を非言語的項目ＤＢ１０４ｆから選定する。

ここで、図１０を用いて、非言語的項目ＤＢ１０４ｆに記憶されているＶＲＭ、運転難度、及び眠気レベル別の非言語的項目について説明を行う。図１０でも、ＶＲＭ「質問」である場合の例を示している。非言語的項目のうちの「発話速度」は、眠気レベルが高いほど、ドライバが聴き取りに集中することで覚醒状態を維持できるよう、より速い発話速度が記憶されていることが好ましい。

非言語的項目のうちの「イントネーション」は、一定未満の眠気レベル及び一定以上の眠気レベル且つ一定未満の運転難度に対しては、通常型と変化型とが記憶されている一方、一定以上の眠気レベル且つ一定以上の運転難度に対しては、通常型のみが記憶されていることが好ましい。つまり、眠気レベル及び運転難度が高くなるほど、変化型よりも通常型が優先されるようになっている。

非言語的項目のうちの「声質」は、ドライバの気を引いて覚醒状態を維持できるよう、一定未満の眠気レベルに対しては、ドライバと同性の声質が記憶されている一方、一定以上の眠気レベルに対しては、ドライバとは異性の性質が記憶されていることが好ましい。非言語的項目のうちの「発話間隔」は、眠気レベルが高いほど、ドライバが聴き取りに集中することで覚醒状態を維持できるよう、より短い発話間隔が記憶されていることが好ましい。

発話処理部１１２は、発話内容選定部１１１で選定した言語的項目及び非言語的項目に従った発話を、合成音声によって音声出力装置９０から出力させる。学習部１１３は、ドライバの特性に合わせて覚醒維持に有効な遷移態様を学習し、遷移候補ＤＢ１０４ｄを更新する。

一例として、学習部１１３は、発話処理部１１２で行わせた発話によってドライバの覚醒状態を維持できたか否かを、この発話によって開始された対話における眠気特定部１０２での眠気レベルの特定結果から判定する。覚醒状態を維持できなかったと判定した場合には、遷移候補ＤＢ１０４ｄに記憶している乖離パターン別の遷移態様の候補のうちから、遷移候補選定部１０９で前回候補として選定した以外の候補を選定し直して以降の処理を行う。以上を、覚醒状態を維持できたと判定するまで繰り返すことで、ドライバの覚醒状態の維持に好ましい候補を選択する学習を行い、学習で選択した候補を次回以降の候補とするように遷移候補ＤＢ１０４ｄを更新する。

なお、学習部１１３は、発話処理部１１２からの発話と、この発話に対するドライバの発話について発話解析部１０６で解析した結果とから、ドライバの発話がどのように誘導できたかを学習することで、遷移態様に沿った発話行動の遷移を行わせるのに適切なＶＲＭを学習してもよい。そして、カテゴリ選定部１１０でのＶＲＭの選定時に、この学習結果に従ってＶＲＭを選定するようにすればよい。学習部１１３は、ドライバ別に、ドライバの特性に合わせて覚醒維持に有効な遷移態様を学習し、ドライバ別に、遷移候補ＤＢ１０４ｄを更新する構成としてもよい。一例として、個々のドライバの判別は、音声認識部１０５で認識されるドライバの音声信号の特徴をもとに行う構成とすればよい。

＜対話制御装置１０での対話関連処理＞
続いて、図１１及び図１２のフローチャートを用いて、対話制御装置１０での処理（以下、対話関連処理）の流れの一例について説明を行う。図１１のフローチャートは、例えば、自車のイグニッション電源がオンになったときに開始する構成とすればよい。

まず、ステップＳ１では、眠気特定部１０２が、自車のドライバの眠気レベルを特定する。ステップＳ２では、支援指示部１０３が、Ｓ１で特定した眠気レベルが閾値を超えているか否かを判別する。ここで言うところの閾値とは、対話制御装置１０で行わせる対話では覚醒状態の維持が困難と推測されるほど高い眠気レベルとすればよく、任意に設定可能である。なお、言語的項目ＤＢ１０４ｅにおいて対応付けられている眠気レベルの上限は、Ｓ２で用いるこの閾値とすることが好ましい。そして、Ｓ２では、眠気レベルが閾値を超えていると判別した場合（Ｓ２でＹＥＳ）には、ステップＳ３に移る。一方、眠気レベルが閾値以下と判別した場合（Ｓ２でＮＯ）には、ステップＳ４に移る。

ステップＳ３では、支援指示部１０３が運転支援ＥＣＵ６０に指示を行い、ドライバに情報提示を行う運転支援機能を実行させたり、ドライバによる運転操作の支援又は代行を行う運転支援機能を実行させたりして、ステップＳ１３に移る。一例としては、Ｓ２で眠気レベルが閾値を超えていると判別していた場合には、ブザー等から警報音を出力させてドライバを覚醒させたり、一時的に自動運転機能を実行したりすればよい。また、Ｓ５で運転難度が閾値を超えていると判別していた場合には、運転難度に応じた情報提示を情報提示装置から行ってドライバに安全確認を促したり、一時的に自動運転機能を実行したりすればよい。例えば、周辺車両の多い道路では、接近車両の有無を音や振動、画像等によって提示させる構成とすればよい。

また、ステップＳ４では、運転難度特定部１０１が、自車のドライバの運転難度を特定する。ステップＳ５では、支援指示部１０３が、Ｓ４で特定した運転難度が閾値を超えているか否かを判別する。ここで言うところの閾値とは、対話制御装置１０で行わせる発話にドライバが応じる余裕がないと推測されるほど高い運転難度とすればよく、任意に設定可能である。なお、言語的項目ＤＢ１０４ｅにおいて対応付けられている運転難度の上限は、Ｓ５で用いるこの閾値とすることが好ましい。そして、Ｓ５では、運転難度が閾値を超えていると判別した場合（Ｓ５でＹＥＳ）には、ステップＳ３に移る。一方、運転難度が閾値以下と判別した場合（Ｓ５でＮＯ）には、ステップＳ６に移る。

ステップＳ６では、発話構成処理を行ってステップＳ７に移る。ここで、図１２のフローチャートを用いて、発話構成処理の概略について説明を行う。発話構成処理では、記憶部１０４に記憶されている各種ＤＢの情報をもとに、ドライバの覚醒状態の維持に有効な対話を実行するための車両システム１側からの出力発話を構成する。

まず、ステップＳ６１では、バランス特定部１０７が、車両システム１から逐次行った発話についてのＶＲＭと、発話解析部１０６で逐次特定したドライバの発話について逐次分類したＶＲＭとをもとに、対話単位（つまり、ブロック）での実ＶＲＭバランスを特定する。対話関連処理を開始してから車両システム１とドライバとの間での対話が一度も行われていない場合、実ＶＲＭバランスにおける話者及びＶＲＭ別の値は全て０として出力されるものとすればよい。

ステップＳ６２では、比較部１０８が、理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃに記憶されている覚醒維持バランスと、Ｓ６１で特定した実ＶＲＭバランスとを照合して比較する。ステップＳ６３では、遷移候補選定部１０９が、Ｓ６２での比較結果から、実ＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づけるために有効な発話行動の遷移態様を、遷移候補ＤＢ１０４ｄに記憶されている遷移態様の候補の中から選定する。

ステップＳ６４では、カテゴリ選定部１１０が、Ｓ６３で選定した遷移態様をもとに、車両システム１が発話するのに適した出力ＶＲＭを選定する。ステップＳ６５では、発話内容選定部１１１が、Ｓ６４で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の言語的項目を選定する。ステップＳ６６では、発話内容選定部１１１が、Ｓ６４で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の非言語的項目を選定し、ステップＳ７に移る。

図１１に戻って、ステップＳ７では、発話処理部１１２が、Ｓ６で選定した言語的項目及び非言語的項目に従った発話を、合成音声によって音声出力装置９０から出力させる。このように車両システム１側から発話が行われた場合に、この発話が対話の終了時に該当しなければ、この発話に反応してドライバが発話行動を開始し、ドライバの発話がマイク８０で集音されることになる。

ステップＳ８では、音声認識部１０５が、マイク８０から入力されてくる音声信号を、音声認識用ＤＢ１０４ａに記憶されている認識辞書を用いて、発話内容を示す文字列に変換し、記憶部１０４に記憶する。ステップＳ９では、発話解析部１０６が、Ｓ８で記憶部１０４に記憶された音声認識結果から、発話解析用ＤＢ１０４ｂの情報を用いて発話内容を解析する。ステップＳ１０では、発話解析部１０６が、Ｓ９で言語的な発話内容を解析した結果から、発話内容がどのカテゴリのＶＲＭにあたるかを解析し、Ｓ９での解析結果とともに記憶部１０４に記憶する。

ステップＳ１１では、支援指示部１０３が、Ｓ１０で記憶部１０４に記憶された発話内容の解析結果から、車載機器の制御が必要か否かを判定する。一例として、車載機器の制御と発話内容に含まれるキーワードとの対応関係を記憶部１０４に予め記憶しておくことで、発話内容に車載機器の制御に対応するキーワードが含まれる場合に、キーワードに対応する車載機器の制御が必要と判定する構成とすればよい。具体例としては、カーエアコンの温度設定を下げる制御と、キーワード「暑い」とが対応付けられている等の構成とすればよい。そして、Ｓ１１では、車載機器の制御が必要と判定した場合（Ｓ１１でＹＥＳ）には、ステップＳ１２に移る。一方、車載機器の制御が必要でないと判定した場合（Ｓ１１でＮＯ）には、ステップＳ１３に移る。

ステップＳ１２では、支援指示部１０３が、車載機器制御ＥＣＵ４５に指示を行い、Ｓ１１で制御が必要と判定した車載機器を制御させる。一例として、カーエアコンの温度設定を下げる制御が必要と判定した場合には、エアコンＥＣＵに指示を行って、カーエアコンの温度設定を下げる制御を行わせればよい。

ステップＳ１３では、対話関連処理の終了タイミングであった場合（Ｓ１３でＹＥＳ）には、対話関連処理を終了する。一方、対話関連処理の終了タイミングでなかった場合（Ｓ１３でＮＯ）には、Ｓ１に戻って処理を繰り返す。対話関連処理の終了タイミングの一例としては、自車のイグニッション電源がオフになったこと等がある。なお、自車の加速、制動、及び操舵を自動で行わせる自動運転が開始されたことを対話関連処理の終了タイミングとしてもよい。

＜実施形態１のまとめ＞
実施形態１の構成によれば、発話処理部１１２で行わせる発話によって、実ＶＲＭバランスを、ドライバの覚醒状態を維持させると推測される覚醒維持バランスに近づけることが可能になるので、ドライバの覚醒を維持することがより確実に可能となる。また、覚醒維持バランスとしては、本発明者が覚醒維持に有効であることを見出した、ドライバが能動的に多くの発話を行うＶＲＭバランスを用いることからも、ドライバの覚醒状態を維持することがより確実に可能となる。

また、対話におけるお互いの発話行動を分類したＶＲＭの構成バランスを、覚醒維持バランスに近づけることでドライバの覚醒状態を維持することになる。よって、単に覚醒効果のある発話を行う構成に比べ、違和感のある対話となりにくく、ドライバの覚醒維持をより自然に行うことが可能となる。

さらに、実施形態１の構成によれば、実ＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づける場合に、ドライバの覚醒状態を維持させると推測される遷移態様に沿った発話行動の遷移が車両システム１とドライバ間で行われるように出力ＶＲＭを選定する。よって、この点でも、ドライバの覚醒状態を維持することが可能になる。また、ドライバの特性に合わせて覚醒維持に有効な遷移態様を学習するので、ドライバの特性に合わせた覚醒維持が可能になる。

他にも、実施形態１の構成によれば、ドライバの眠気レベルが閾値を超えている場合には、ドライバを覚醒させる支援を行うので、対話による覚醒維持が困難な場合にも、ドライバを覚醒させることができる。

（実施形態２）
実施形態１では、学習部１１３が、ドライバの特性に合わせて覚醒維持に有効な遷移態様を学習し、遷移候補ＤＢ１０４ｄを更新する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、学習部１１３が、ドライバの特性に合わせて覚醒維持に有効な覚醒維持バランスや言語的項目や非言語的項目を学習し、理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃや言語的項目ＤＢ１０４ｅや非言語的項目ＤＢ１０４ｆを更新する構成としてもよい。

一例として、ドライバの特性に合わせた覚醒維持バランスの学習については、以下のようにすればよい。まず、理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃに覚醒維持バランスの候補を予め複数記憶しておく。そして、学習部１１３が、実施形態１で述べたようにして覚醒状態を維持できなかったと判定した場合には、理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃに記憶している覚醒維持バランスの候補のうちから、比較部１０８で前回比較に用いた以外の候補を選定し直して以降の処理を行う。以上を、覚醒状態を維持できたと判定するまで繰り返すことで、ドライバの覚醒状態の維持に好ましい候補を選択する学習を行い、学習で選択した候補を次回以降の候補とするように理想ＶＲＭバランスＤＢ１０４ｃを更新する。

言語的項目や非言語的項目についても、複数の候補を言語的項目ＤＢ１０４ｅや非言語的項目ＤＢ１０４ｆに予め記憶しておき、前述したのと同様にしてドライバの覚醒状態の維持に好ましい候補を選択する学習を行えばよい。そして、学習で選択した候補を次回以降の候補とするように言語的項目ＤＢ１０４ｅや非言語的項目ＤＢ１０４ｆを更新する構成とすればよい。

（実施形態３）
実施形態１では、発話内容選定部１１１が、運転難度特定部１０１で特定した運転難度及び眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する言語的項目を選定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、対話制御装置１０に運転難度特定部１０１を備えず、発話内容選定部１１１が、運転難度に関わらずに、眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する言語的項目を選定する構成としてもよい。他にも、発話内容選定部１１１が、運転難度及び眠気レベルに関わらずに、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の言語的項目を選定する構成としてもよい。

（実施形態４）
実施形態１では、発話内容選定部１１１が、運転難度特定部１０１で特定した運転難度及び眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する非言語的項目を選定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、対話制御装置１０に運転難度特定部１０１を備えず、発話内容選定部１１１が、運転難度に関わらずに、眠気特定部１０２で特定した眠気レベルに対応する非言語的項目を選定する構成としてもよい。他にも、発話内容選定部１１１が、運転難度及び眠気レベルに関わらずに、カテゴリ選定部１１０で選定した出力ＶＲＭに合致した発話の非言語的項目を選定する構成としてもよい。

（実施形態５）
実施形態１では、実ＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づけるために有効な発話行動の遷移態様をもとに出力ＶＲＭを選定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、実ＶＲＭバランスと覚醒維持バランスとを照合して比較し、覚醒維持バランスと比較して最も足りない出力ＶＲＭを選定する処理を逐次繰り返すことで、実ＶＲＭバランスを覚醒維持バランスに近づける構成としてもよい。

（実施形態６）
実施形態１では、支援指示部１０３が、運転難度特定部１０１で特定した運転難度及び眠気特定部１０２で特定した眠気レベルがそれぞれの閾値を超えたか否かで、運転支援ＥＣＵ６０でのドライバの運転支援と対話処理部１００で対話を行わせることによるドライバの覚醒維持の支援とを切り替える構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、運転難度及び眠気レベルがそれぞれの閾値を超えた場合にも、対話処理部１００で対話を行わせることによるドライバの覚醒維持の支援を実行させる構成としてもよい。また、運転難度及び眠気レベルのいずれか一方について、閾値を超えた場合にも、運転支援ＥＣＵ６０でのドライバの運転支援を実行させない構成としてもよい。他にも、運転難度及び眠気レベルに関わらず、運転支援ＥＣＵ６０でのドライバの運転支援を行わない構成としてもよい。

（実施形態７）
実施形態では、ＤＳＭ７０でドライバの眠気レベルを検知する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、ドライバの生体情報を計測する計測装置で計測した計測結果からドライバの眠気レベルを検知する構成としてもよい。眠気の検知に用いる生体情報の一例としては、脳波計で計測した脳波、心拍計で計測した心拍数，心拍ゆらぎ、脈波計で計測した脈波、皮膚電気活動計で計測した皮膚コンダクタンス等がある。また、計測結果からの眠気の検知方法については、公知の方法を用いればよい。なお、計測装置は、ドライバに装着されて生体情報を計測するウェアラブルデバイスであってもよいし、車両のステアリングホイール等に設けられたものであってもよい。

他にも、自車に搭載された車載センサで検出した情報からドライバの眠気レベルを検知する構成としてもよい。眠気レベルの検知に用いる車載センサで検出した情報の一例としては、舵角センサで検出した操舵角、周辺監視カメラで検出した走行区画線等がある。車載センサで検出した情報からの眠気の検知方法については、公知の方法を用いればよい。例えば、周辺監視カメラで逐次検出する走行区画線の位置から求められる自車の横揺れから眠気レベルを検知したり、舵角センサで逐次検出する操舵角から求められるステアリング操作のばらつき量から眠気レベルを検知したりすればよい。

なお、本発明は、上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態及び変形例にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

１ 車両システム、１０ 対話制御装置（車両用対話制御装置）、４０ 車両制御ＥＣＵ、４５ 車載機器制御ＥＣＵ、５０ 周辺監視センサ、６０ 運転支援ＥＣＵ、７０ ＤＳＭ、８０ マイク、９０ 音声出力装置、１００ 対話処理部、１０１ 運転難度特定部、１０２ 眠気特定部、１０３ 支援指示部、１０４ 記憶部、１０４ｃ 理想ＶＲＭバランスＤＢ（バランス記憶部）、１０４ｄ 遷移候補ＤＢ（候補記憶部）、１０５ 音声認識部、１０６ 発話解析部（分類部）、１０７ バランス特定部、１０８ 比較部、１０９ 遷移候補選定部、１１０ カテゴリ選定部、１１１ 発話内容選定部、１１２ 発話処理部、１１３ 学習部

Claims (9)

1. 車両で用いられ、
   前記車両のドライバに向けて発話を行わせる発話処理部（１１２）を備え、
   前記発話処理部で前記ドライバに向けて発話を行わせることで前記ドライバとの対話を行わせる車両用対話制御装置であって、
   前記対話におけるお互いの発話行動を所定の分類に分けた、分類別の発話行動の構成バランスである対話バランスのうちの、前記ドライバの覚醒状態を維持させると推測される対話バランスである覚醒維持バランスを記憶しているバランス記憶部（１０４ｃ）を備え、
   前記発話処理部は、実際の前記対話バランスを前記覚醒維持バランスに近づけるよう誘導する発話を行わせる車両用対話制御装置。
2. 請求項１において、
   前記ドライバの発話内容をもとに、前記ドライバの発話行動を前記所定の分類に分ける分類部（１０６）と、
   前記発話処理部で逐次行わせる発話についての前記所定の分類と、前記ドライバの発話について前記分類部で逐次分類した結果とをもとに、実際の前記対話バランスを特定するバランス特定部（１０７）とを備える車両用対話制御装置。
3. 請求項１又は２において、
   前記対話におけるお互いの間での発話行動の遷移態様のうちの、前記ドライバの覚醒状態を維持させると推測される遷移態様の候補を、実際の前記対話バランスと前記覚醒維持バランスとの乖離のパターン別に記憶している候補記憶部（１０４ｄ）を備え、
   前記発話処理部は、実際の前記対話バランスを前記覚醒維持バランスに近づけるよう誘導する発話を行わせる場合に、前記候補記憶部に記憶されている前記遷移態様の候補のうちの実際の前記対話バランスと前記覚醒維持バランスとの乖離のパターンに応じた前記遷移態様に沿った発話行動の遷移が行われるよう誘導する発話を行わせる車両用対話制御装置。
4. 請求項３において、
   前記候補記憶部は、前記パターン別にそれぞれ複数種類の遷移態様の候補を記憶しており、
   前記発話処理部で行わせた発話によって前記ドライバの覚醒状態を維持できたか否かに応じて、前記候補記憶部に記憶している前記パターン別のそれぞれ複数種類の遷移態様の候補のうちから、前記ドライバの覚醒状態の維持に好ましい候補を選択する学習を逐次行う学習部（１１３）を備え、
   前記発話処理部は、前記パターンに応じた前記遷移態様の候補に沿った発話行動の遷移が行われるよう誘導する発話を行わせる場合に、前記学習部での前記学習で選択した候補に沿った発話行動の遷移が行われるよう誘導する発話を行わせる車両用対話制御装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項において、
   前記ドライバの眠気レベルを逐次特定する眠気特定部（１０２）と、
   前記発話処理部で発話を行わせる際の発話内容の言語的項目を、前記眠気特定部で特定する前記眠気レベルに応じて選定する発話内容選定部（１１１）とを備える車両用対話制御装置。
6. 請求項５において、
   前記発話内容選定部は、前記発話処理部で発話を行わせる際の発話が、何らかの返答を求める発話である場合に、前記眠気特定部で特定する前記眠気レベルが高くなるほど、前記ドライバが肯定否定で返答をするか内容を述べる返答をするか明確な形式の言語的項目よりも、前記ドライバが肯定否定で返答をするか内容を述べる返答をするか曖昧な形式の言語的項目を優先して選定する車両用対話制御装置。
7. 請求項５又は６において、
   前記車両の周辺環境に応じた前記ドライバの運転難度を逐次特定する運転難度特定部（１０１）を備え、
   前記発話内容選定部は、前記発話処理部で発話を行わせる際の発話内容の言語的項目を、前記眠気特定部で特定する前記眠気レベルと前記運転難度特定部で特定する前記運転難度とに応じて選定する車両用対話制御装置。
8. 請求項７において、
   前記発話内容選定部は、前記発話処理部で発話を行わせる際の発話内容の言語的項目に加え、その発話内容に追加する非言語的項目も、前記眠気特定部で特定する前記眠気レベルと前記運転難度特定部で特定する前記運転難度とに応じて選定する車両用対話制御装置。
9. 請求項１〜８のいずれか１項において、
   前記ドライバの眠気レベルを逐次特定する眠気特定部（１０２）と、
   前記車両の周辺環境に応じた前記ドライバの運転難度を逐次特定する運転難度特定部（１０１）とを備えるものであって、
   前記眠気特定部で特定する前記眠気レベル若しくは前記運転難度特定部で特定する前記運転難度が閾値を超えた場合に、前記車両の運転支援を行わせる支援指示部（１０３）をさらに備える車両用対話制御装置。

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