JP2020085570A - 立ち寄り場所提案装置 - Google Patents

Abstract

【課題】同乗者を考慮して車両の複数の乗員を対象とした立ち寄り場所に関する情報を提供することが可能な立ち寄り場所提案装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る立ち寄り場所提案装置は、車両の乗員に対して立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄り場所提案装置であって、車両の乗員を特定する乗員特定部と、乗員特定部によって特定された車両の乗員の情報に基づいて、乗員条件に対応する車両の運転操作の特徴量と立ち寄り確率との関係を示す立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを選択し、選択した立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを用いて立ち寄り場所毎の立ち寄り確率を算出する立ち寄り度合演算部と、立ち寄り度合演算部によって算出された立ち寄り確率が所定値以上の立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄りレコメンド部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、車両の乗員に対して立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄り場所提案装置に関する。

特許文献１には、立ち寄り候補地が明確に決まっていない運転者に対しても、運転者が気軽に立ち寄れそうな立ち寄り候補経路の情報を適切に提供することができる車両用ナビゲーション装置が記載されている。

特開２００８−０２０３３４号公報

特許文献１に記載の車両用ナビゲーション装置は、運転者と共に車両に同乗している同乗者に関する情報を用いずに立ち寄り候補経路の情報を生成している。このため、特許文献１に記載の車両用ナビゲーション装置によれば、同乗者を考慮した立ち寄り場所の提案を行うことができない。具体的には、特許文献１に記載の車両用ナビゲーション装置は、同乗者がいる場合であっても運転者のみを対象とした立ち寄り場所を提案してしまい、同乗者を考慮した立ち寄り場所を提案することはできない。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、同乗者を考慮して車両の複数の乗員を対象とした立ち寄り場所に関する情報を提供することが可能な立ち寄り場所提案装置を提供することにある。

本発明に係る立ち寄り場所提案装置は、車両の乗員に対して立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄り場所提案装置であって、前記車両の乗員を特定する乗員特定部と、前記乗員特定部によって特定された前記車両の乗員の情報に基づいて、乗員条件に対応する前記車両の運転操作の特徴量と立ち寄り確率との関係を示す立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを選択し、選択した立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを用いて立ち寄り場所毎の立ち寄り確率を算出する立ち寄り度合演算部と、前記立ち寄り度合演算部によって算出された立ち寄り確率が所定値以上の立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄りレコメンド部と、を備える。

本発明に係る立ち寄り場所提案装置によれば、車両の乗員を特定し、乗員条件を考慮して立ち寄り場所に関する情報を提供するので、同乗者を考慮して車両の複数の乗員を対象とした立ち寄り場所に関する情報を提供することができる。

図１は、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施形態である立ち寄り度合学習処理の流れを示すフローチャートである。 図３は、立ち寄り度合学習モデルの一例を示す図である。 図４は、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案処理の流れを示すフローチャートである。 図５は、ナビゲーション画面の表示例を示す図である。 図６は、端末画面の表示例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システムについて説明する。

〔構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システムの構成について説明する。

図１は、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システム１は、車両２と、インターネット回線網や携帯電話回線網等の通信ネットワークを介して車両２に接続されたサーバ３と、を備えている。車両２及びサーバ３は共に、ＣＰＵ（Central Processing Unit），ＤＳＰ（Digital Signal Processor），ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等からなるプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等からなるメモリと、を有している。

車両２は、乗員特定部２１、立ち寄り度合演算部２２、立ち寄り場所取得部２３、及び立ち寄りレコメンド部２４を備えている。これら各部の機能は、プロセッサがメモリ内に格納されているコンピュータプログラムを実行することによって実現される。これら各部の機能については後述する。なお、本実施形態では、車両２は、車両２の位置及び車速の履歴情報やナビゲーション装置に設定された目的地情報を定期的にサーバ３側に送信しているものとする。

サーバ３は、立ち寄り度合学習部３１、個人別立ち寄り度合格納部３２、及び適応学習部３３を備えている。個人別立ち寄り度合格納部３２は上述したメモリによって構成され、個人別立ち寄り度合格納部３２以外の各部は、プロセッサがメモリ内に格納されているコンピュータプログラムを実行することによって実現される。これら各部の機能については後述する。本実施形態では、立ち寄り場所提案システム１の機能が車両２側とサーバ３側とに分散配置されているが、各機能の配置位置は車両２とサーバ３との間で適宜変更可能である。

このような構成を有する立ち寄り場所提案システム１は、以下に示す立ち寄り度合学習処理及び立ち寄り場所提案処理を実行することにより、車両２の同乗者を考慮して車両２の複数の乗員を対象として立ち寄り場所に関する情報を提供する。以下、立ち寄り度合学習処理及び立ち寄り場所提案処理を実行する際の立ち寄り場所提案システム１の動作について説明する。

〔立ち寄り度合学習処理〕
まず、図２及び図３を参照して、立ち寄り度合学習処理を実行する際の立ち寄り場所提案システム１の動作について説明する。

図２は、本発明の一実施形態である立ち寄り度合学習処理の流れを示すフローチャートである。図２に示すフローチャートは、車両２のイグニッションスイッチがオフ状態からオン状態に切り換えられたり、車両２に搭載されているナビゲーション装置に目的地が設定されたりしたタイミングで開始となり、立ち寄り度合学習処理はステップＳ１の処理に進む。立ち寄り度合学習処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。なお、立ち寄り度合学習処理は予め設定された車両２の乗員の生活圏外のみに限って実行するようにしてもよい。

ステップＳ１の処理では、乗員特定部２１が、車両２の運転者及び同乗者を特定し、通信ネットワークを介して特定した運転者及び同乗者に関する情報をサーバ３に送信する。運転者及び同乗者の特定方法としては、イメージセンサや立体物センサを用いた顔認識による方法、指紋認識やスマートキーによって運転者を特定すると共に車載器と同乗者が携帯するスマートフォン等の端末装置との間で近距離通信を行うことによって同乗者を特定する方法等を例示できる。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、立ち寄り度合学習処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、立ち寄り度合学習部３１が、乗員特定部２１から送信された情報に基づいて、予め設定されている立ち寄りカテゴリ毎に車両２の運転操作の特徴量と立ち寄ったか否かを示す情報（例えば、立ち寄った場合：１、立ち寄らなかった場合：０）を乗員条件毎に学習することにより、車両２の運転操作の特徴量と立ち寄り度合（立ち寄り確率，休憩度合）との関係を示す立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合モデルを乗員条件毎に作成する。そして、立ち寄り度合学習部３１は、作成した乗員条件毎の立ち寄り度合モデルのデータを他のユーザの立ち寄り度合モデルと識別可能な状態で個人別立ち寄り度合格納部３２に格納する。

なお、立ち寄りカテゴリとしては、高速道路の走行時はサービスエリア、観光地の走行時は観光名所や周辺施設等を例示できる。立ち寄りカテゴリの種別及び立ち寄ったか否かは、定期的に取得している車両２の位置情報及び車速情報に基づいて判断することができる。また、車両２の運転操作の特徴量としては、立ち寄るまでの連続運転時間、立ち寄り場所からナビゲーション装置に設定された目的地までの車両２の残り運転時間、普段の休憩タイミングとの差分時間等を例示できる。車両２は定期的に運転操作の特徴量に関する情報をサーバ３に送信し、サーバ３は受信した車両２の運転操作の特徴量に関する情報をユーザ毎に識別可能な形態で記憶する。

より具体的には、一般に、連続運転時間が長くなるにつれて立ち寄り度合は増加すると考えられる。そこで、立ち寄り度合学習部３１は、図３に示すような連続運転時間をｘ軸、立ち寄り度合をｙ軸とした座標空間内に立ち寄りしたか否かを示す値（０，１）を立ち寄りカテゴリ毎に記録していく。そして、立ち寄り度合学習部３１は、ロジスティック回帰やＤＮＮ（Deep Neural Network）等の機械学習手法を用いて記録したデータから連続運転時間と立ち寄り度合との関係を示す曲線を立ち寄り度合モデルとして学習することにより、立ち寄り度合モデルを乗員条件毎に作成する。例えば、立ち寄り度合学習部３１は、運転者Ａさんのみが乗車しているときの立ち寄り度合モデル、運転者Ａさんと同乗者Ｂさんが乗車しているときの立ち寄り度合モデル、運転者Ａさんと不特定の同乗者が乗車しているときの立ち寄り度合モデルを作成する。なお、不特定の同乗者が乗車しているときの立ち寄り度合モデルは、不特定の同乗者の人数によって分けてもよい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、立ち寄り度合学習処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、適応学習部３３が、乗員特定部２１から送信された情報に基づいて、運転者Ａさんの車に他の車を運転しているＣさんが初めて同乗した場合等、不特定の同乗者の中に立ち寄り度合モデルや特徴量のデータが個人別立ち寄り度合格納部３２に記憶されている同乗者がいるか否かを判別する。判別の結果、立ち寄り度合モデルや特徴量のデータが記憶されている同乗者がいる場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、適応学習部３３は、立ち寄り度合学習処理をステップＳ４の処理に進める。一方、立ち寄り度合モデルや特徴量のデータが記憶されている同乗者がいない場合には（ステップＳ３：Ｎｏ）、適応学習部３３は、一連の立ち寄り度合学習処理を終了する。

ステップＳ４の処理では、適応学習部３３が、不特定の同乗者の立ち寄り度合モデルや特徴量のデータを用いて、ステップＳ２の処理において作成された不特定の同乗者がいる場合の立ち寄り度合モデルを適応学習する。具体的には、立ち寄り度合モデルがロジスティック回帰による回帰曲線によって構築されている場合、適応学習部３３は、不特定の同乗者がいる場合の立ち寄り度合モデルの係数と同乗者（例えばＣさん）の立ち寄り度合モデルの係数の平均値を算出して新たな係数としたり、それぞれの係数に適当な重み付けをした平均値を新たな係数としたりする。また、不特定の同乗者の特徴量が記憶されている場合には、適応学習部３３は、記憶されている特徴量も含めて不特定の同乗者がいる場合の立ち寄り度合モデルを再学習や転移学習する。図３に示す例では、曲線Ｌ１は運転者Ａさんのみが乗車しているときの立ち寄り度合モデル、曲線Ｌ２は運転者Ｃさんのみが乗車しているときの立ち寄り度合モデル、曲線Ｌ３は曲線Ｌ２のデータを用いて曲線Ｌ１の立ち寄り度合モデルを適応学習した立ち寄り度合モデルを示す。このような処理によれば、立ち寄り度合モデルや特徴量が記憶されている同乗者の立ち寄り傾向を考慮した立ち寄り度合モデルを作成することができる。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、一連の立ち寄り度合学習処理を終了する。

〔立ち寄り場所提案処理〕
次に、図４〜図６を参照して、立ち寄り場所提案処理を実行する際の立ち寄り場所提案システム１の動作について説明する。

図４は、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案処理の流れを示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、車両２のイグニッションスイッチがオフ状態からオン状態に切り換えられたり、車両２に搭載されているナビゲーション装置に目的地が設定されたりしたタイミングで開始となり、立ち寄り場所提案処理はステップＳ１１の処理に進む。立ち寄り場所提案処理は所定の制御周期毎に繰り返し実行される。なお、立ち寄り場所提案処理は予め設定された車両２の乗員の生活圏外のみに限って実行するようにしてもよい。

ステップＳ１１の処理では、乗員特定部２１が、車両２の運転者及び同乗者を特定し、通信ネットワークを介して特定した運転者及び同乗者に関する情報をサーバ３に送信する。これにより、ステップＳ１１の処理は完了し、立ち寄り場所提案処理はステップＳ１２の処理に進む。

ステップＳ１２の処理では、立ち寄り度合演算部２２が、通信ネットワークを介してステップＳ１１の処理において特定した車両２の運転者及び同乗者に対応する乗員条件の立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合モデルのデータをサーバ３から受信、取得する。これにより、ステップＳ１２の処理は完了し、立ち寄り場所提案処理はステップＳ１３の処理に進む。

ステップＳ１３の処理では、立ち寄り度合演算部２２が、ステップＳ１２の処理において取得した立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合モデルに現在の車両２の運転操作の特徴量（連続運転時間等）を入力することにより、立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合を算出する。なお、立ち寄り度合は、目的地への往路と復路とで異なることも多い。具体的には、復路は自宅に直行する傾向にある者と、反対に復路は色々な場所に立ち寄りつつ帰る者とがいる。このため、立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合は往路と復路とで区別して算出してもよい。往路であるか復路であるかは、出発地が自宅であるか、反対に目的地が自宅であるかにより判断することができる。また、自宅ではない地点Ａから地点Ｂへ向かうこともよくあるので、目的地が自宅である場合以外を全て往路としてもよい。なお、目的地が自宅であることの判断は、目的地が自宅として登録されている地点であるか否かにより行う。但し、一時的に生活の拠点が自宅から変更されている場合を考慮して、自宅として登録されていなくても、行動履歴から生活の拠点であると判断できる地点であれば、自宅と判断してもよい。また、目的地の種別によっては、直行するか途中で立ち寄る場合が多いかが異なることもある。このため、立ち寄りカテゴリ毎の立ち寄り度合は、乗員条件毎に加えて目的地の種別毎に算出してもよい。これにより、ステップＳ１３の処理は完了し、立ち寄り場所提案処理はステップＳ１４の処理に進む。

ステップＳ１４の処理では、立ち寄り度合演算部２２が、ステップＳ１３の処理結果に基づいて立ち寄り度合が所定の閾値（立ち寄り閾値）ＴＨ（図３参照）を超えた（又は超えそうな）立ち寄りカテゴリがあるか否かを判別する。判別の結果、立ち寄り度合が所定の閾値ＴＨを超えた立ち寄りカテゴリがある場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、立ち寄り度合演算部２２は、立ち寄り場所提案処理をステップＳ１５の処理に進める。一方、立ち寄り度合が所定の閾値ＴＨを超えた立ち寄りカテゴリがない場合には（ステップＳ１４：Ｎｏ）、立ち寄り度合演算部２２は、立ち寄り場所提案処理をステップＳ１３の処理に戻す。

ステップＳ１５の処理では、立ち寄り場所取得部２３が、車両２の現在位置から所定の範囲内にある立ち寄り度合が所定の閾値を超えた立ち寄りカテゴリに対応する場所に関する情報を立ち寄り場所に関する情報として取得する。例えば立ち寄り度合が所定の閾値を超えた立ち寄りカテゴリがサービスエリアである場合、立ち寄り場所取得部２３は、車両２の現在位置から所定の範囲内にあるサービスエリアに関する情報を立ち寄り場所に関する情報として取得する。これにより、ステップＳ１５の処理は完了し、立ち寄り場所提案処理はステップＳ１６の処理に進む。

ステップＳ１６の処理では、立ち寄りレコメンド部２４が、ステップＳ１５の処理において取得された立ち寄り場所に関する情報を車両２の乗員に報知する。なお、報知する立ち寄り場所に関する情報は、運転者や同乗者の好みや履歴に応じて変化させることが好ましい。具体的には、例えば「遠方へ行く途中の休憩」を目的としたとき、運転者Ａさん(又は運転者Ａさんが不特定多数の乗員を乗せている場合)の立ち寄り場所への立ち寄りスコア(例えば、立ち寄った割合)がコンビニエンスストア：０．６、道の駅：０．２、複合商業施設：０．１、食事処：０．０５、初めて乗ったＣさんが運転者の場合の同条件での立ち寄り場所への立ち寄りスコアが道の駅：０．５、食事処：０．２、複合商業施設：０．１、コンビニエンスストア：０．１といった場合、先述の立ち寄り閾値を超えた(又は超えそうな)時に、両スコアの和又は積等が最大となる場所を立ち寄り場所として提案するとよい。上記の立ち寄りスコアを算出する際は、立ち寄り閾値を超えてからの立ち寄りカテゴリ毎や店舗毎の「立ち寄った割合」や「通過した回数」、「立ち寄るまでの回数／通過した回数」等を考慮するとよい。

また、乗員が特定され、且つ、乗員が携帯している端末装置と車載器とが接続されている、又は、サーバ３側でその車両に該当乗員(運転者以外)が乗っていると検出した場合は、車載器の画面だけでなく該当乗員が携帯している端末装置にも情報を提示してもよい。その場合、車載器の画面に表示する情報と該当乗員が携帯している端末装置の画面に表示する情報とを区別してもよい。例えば、立ち寄り閾値を超えた(又は超えそうな)時に、図５に示すように、ナビゲーション画面２５には安全上の理由のため上位複数個の立ち寄り場所の候補の情報を表示するのみにし、図６に示すように、端末装置の画面２６には、立ち寄り場所の候補の情報２６ｂと共に「運転者Ａさんの好み」や「Ｃさんの好み」に関する情報２６ａが提示され、それをＣさんが選択するといった例が挙げられる。立ち寄り場所の候補は、車両２が移動する度に更新されてもよい。これにより、ステップＳ１６の処理は完了し、一連の立ち寄り場所提案処理は終了する。

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である立ち寄り場所提案システム１では、乗員特定部２１が、車両２の乗員を特定し、立ち寄り度合演算部２２が、乗員特定部２１によって特定された車両２の乗員の情報に基づいて、乗員条件に対応する車両２の運転操作の特徴量と立ち寄り確率との関係を示す立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを選択し、選択した立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを用いて立ち寄り場所毎の立ち寄り確率を算出し、立ち寄りレコメンド部２４が、立ち寄り度合演算部２２によって算出された立ち寄り確率が所定値以上の立ち寄り場所に関する情報を提供する。このような構成によれば、車両２の乗員を特定し、乗員条件を考慮して立ち寄り場所に関する情報を提供するので、同乗者を考慮して車両２の複数の乗員を対象とした立ち寄り場所に関する情報を提供することができる。

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。本発明のより広範な態様は、以上のように表し、且つ、記述した特定の詳細及び代表的な実施の形態に限定されるものではない。従って、添付のクレーム及びその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神又は範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１ 立ち寄り場所提案システム
２ 車両
３ サーバ
２１ 乗員特定部
２２ 立ち寄り度合演算部
２３ 立ち寄り場所取得部
２４ 立ち寄りレコメンド部
３１ 立ち寄り度合学習部
３２ 個人別立ち寄り度合格納部
３３ 適応学習部

Claims (1)

1. 車両の乗員に対して立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄り場所提案装置であって、
   前記車両の乗員を特定する乗員特定部と、
   前記乗員特定部によって特定された前記車両の乗員の情報に基づいて、乗員条件に対応する前記車両の運転操作の特徴量と立ち寄り確率との関係を示す立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを選択し、選択した立ち寄り場所毎の立ち寄り度合モデルを用いて立ち寄り場所毎の立ち寄り確率を算出する立ち寄り度合演算部と、
   前記立ち寄り度合演算部によって算出された立ち寄り確率が所定値以上の立ち寄り場所に関する情報を提供する立ち寄りレコメンド部と、
   を備えることを特徴とする立ち寄り場所提案装置。