JP2020159942A - 経路選出方法及び経路選出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザごとに所定のユーザビリティを確保することができる経路を生成できる経路選出方法及び経路選出装置を提供する。【解決手段】経路選出装置２０５は、端末１５０が受け付けるユーザからのリクエストに基づいて、出発地から目的地まで車両が走行する複数の経路を算出し、経路上もしくは経路の近傍の環境情報およびユーザ情報に基づいて、経路ごとにスコアを算出し、スコアの高い経路から順に優先して、推奨経路として選出する。【選択図】図１

Description

本発明は、経路選出方法及び経路選出装置に関する。

車両の経路を設定する際に、経路上の不審者や不審車両の場所を把握し、不審者や不審車両の存在数が所定割合以下となるように経路を修正、あるいは、再設定することで、車両を利用するユーザにとって異常事態が発生することを抑制する方法が提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１１−１３３２７８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術によれば、不審者や不審車両の存在数が所定割合以下となるように経路を修正、あるいは、再設定するものであるため、ユーザにとっての所定のユーザビリティ（使いやすさ、使い勝手、合目的性）が確保できる経路を推奨することができない。その結果、所定のユーザビリティを確保することができない経路がユーザに提示されてしまうという問題がある。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、ユーザごとに所定のユーザビリティを確保することができる経路を生成できる経路選出方法及び経路選出装置を提供することにある。

上述した問題を解決するために、本発明の一態様に係る経路選出方法及び経路選出装置は、ユーザからのリクエストに基づいて、出発地から目的地まで車両が走行する経路を算出し、経路上もしくは経路の近傍の環境情報およびユーザ情報に基づいて、経路ごとにスコアを算出し、スコアの高い経路から順に優先して、推奨経路として選出する。

本発明によれば、ユーザごとに所定のユーザビリティを確保することができる経路を生成できる。

図１は、本発明の一実施形態に係る経路選出装置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に係る経路選出装置の動作を示すフローチャートである。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。説明において、同一のものには同一符号を付して重複説明を省略する。

図１は、本実施形態に係る経路選出装置の構成を示すブロック図である。

［経路選出装置の構成］
経路選出装置２０５は、無線又は有線によって端末１５０と通信可能なように接続され、端末１５０から各種のデータを受信する。なお、経路選出装置２０５は、端末１５０に搭載されるものであってもよいし、端末１５０の外部に設置されるものであってもよい。

ここで、端末１５０は、ユーザからの配車リクエストを受け付け、受け付けた配車リクエストを経路選出装置２０５に送信する。配車リクエストは、配車サービスによって提供される車両に乗車する際の出発地と目的地に関する情報を含む。ここで、端末１５０としては、例えば、ユーザが日常的に利用する携帯端末（スマートフォン、タブレットなど）が挙げられる。その他にも、端末１５０は、ユーザが利用するパソコンなどのコンピュータであってもよいし、ユーザからのリクエストを自動応答で受け付ける音声自動応答装置であってもよい。

なお、配車リクエストは、ユーザに関するユーザ情報を含むものであってもよい。ユーザ情報は、ユーザの嗜好、年齢、性別、職種、身体的特徴などの情報から構成されるものであってもよい。例えば、端末１５０が、ユーザが日常的に利用する携帯端末（スマートフォン、タブレットなど）である場合には、経路選出プログラムとしてのアプリケーションが、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーク・サービス）やその他のクラウドサービスなどと連携することにより、これらのユーザ情報を取得するものであってもよい。

その他、配車リクエストは、事前アンケートに基づいて登録されたユーザ情報を特定するためのユーザ識別情報を含むものであってもよい。

図１に示すように、経路選出装置２０５は、取得部２１０と、データベース２２０と、制御部２６０（コントローラ）と、出力部２４０とを備える。制御部２６０は、取得部２１０、データベース２２０、出力部２４０と通信可能なように接続される。

取得部２１０は、端末１５０で受け付けた配車リクエストを取得する。経路選出装置２０５が端末１５０に搭載される場合には、取得部２１０は、端末１５０によって提供されるＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインターフェース）を介して端末１５０の入力部（不図示）と接続されるものであってもよい。また、経路選出装置２０５が端末１５０に搭載されない場合には、取得部２１０は、４Ｇ、ＬＴＥなどの無線ネットワーク等で端末１５０と接続されるものであってもよい。

データベース２２０は、取得部２１０によって取得した配車リクエストを記憶する。また、データベース２２０は、制御部２６０において用いられる環境情報や、経路を評価するための重み係数の設定値などを記憶する。その他、データベース２２０は、ユーザ識別情報と紐づけられたユーザ情報を記憶するものであってもよい。環境情報および重み係数については、後述する。

出力部２４０は、制御部２６０での処理の結果を、端末１５０に出力する。具体的には、出力部２４０は、配車リクエストに応じて算出された、車両が走行する予定の経路であって、各種の情報（環境情報およびユーザ情報）に基づいて選出された経路を出力する。

配車サービスを利用するユーザは、出力部２４０から出力された結果を確認することにより、配車サービスによってユーザに提供される車両が走行する予定の経路を確認することができる。出力部２４０による出力結果に基づいて、ユーザは、選出された経路を採用して実際に配車サービスを利用するか否かの判断を行うことができる。

制御部２６０（コントローラ、処理部の一例）は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備える汎用のマイクロコンピュータである。制御部２６０には、経路選出装置の一部として機能させるためのコンピュータプログラム（経路選出プログラム）がインストールされている。コンピュータプログラムを実行することにより、制御部２６０は、複数の情報処理回路（２６１、２６３、２６５、２６７）として機能する。

なお、ここでは、ソフトウェアによって制御部２６０が備える複数の情報処理回路（２６１、２６３、２６５、２６７）を実現する例を示す。ただし、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、情報処理回路（２６１、２６３、２６５、２６７）を構成することも可能である。また、複数の情報処理回路（２６１、２６３、２６５、２６７）を個別のハードウェアにより構成してもよい。

制御部２６０は、複数の情報処理回路（２６１、２６３、２６５、２６７）として、ユーザ属性決定部２６１と、重み係数設定部２６３と、経路算出部２６５と、経路評価部２６７とを備える。

ユーザ属性決定部２６１（ユーザ属性決定手段）は、配車リクエストを送信したユーザのユーザ情報に基づいて、ユーザ属性情報を決定する。

ユーザ属性情報を例示すると、「園児・児童」、「観光客」、「車酔いしやすい人」などがある。例えば、配車リクエストに対応するユーザの年齢が小さい場合には、ユーザ属性決定部２６１は、ユーザのユーザ属性情報を「園児・児童」として設定するものであってもよい。また、ユーザの住所とは異なる場所が、配車リクエストの出発地もしくは目的地として指定された場合には、ユーザ属性決定部２６１は、ユーザのユーザ属性情報を「観光客」として設定するものであってもよい。その他、配車リクエストの回数が少ないユーザのユーザ属性情報を「車酔いしやすい人」のように設定するものであってもよい。

ユーザ属性決定部２６１によって決定・設定されるユーザ属性情報は、これらに限定されず、種々のバリエーションがありうる。各ユーザのユーザ情報と、設定される「ユーザ属性情報」の対応関係は、配車サービスを提供する自動運転サービス業者が、サービスの利用状況やユーザからのフィードバックなどを考慮して、随時、設定するものであってもよい。その他、機械学習等によってユーザ情報に基づいたユーザのクラス分類を行い、分類された各クラスを識別する情報を「ユーザ属性情報」としてもよい。

経路算出部２６５（経路算出手段）は、地図情報等に基づいて、配車リクエストにおいて設定された出発地から目的地まで車両が走行することが可能な複数の経路を算出し、経路選出の候補対象とする。

経路算出部２６５によって算出される経路には、出発地から目的地までの最短経路の他にも、営業中の店舗の前を経由する経路や、防犯カメラが設置された区間を経由する経路、観光スポットをなるべく多く経由する経路、カーブ・右左折を回避する経路、路面凹凸の少ない区間を経由する経路、その他、これらの組合せからなる経路など、種々の組合せの経路が含まれる。経路算出部２６５は、配車リクエストにおいて設定された出発地から目的地まで車両が走行することが可能な複数の経路を、網羅的に算出し、経路選出の候補対象とする。

その他、経路算出部２６５は、算出して経路ごとに当該経路上若しくは当該経路の近傍の環境情報をデータベース２２０から取得し、算出した経路ごとに「環境ベクトル」を算出する。ここで、「環境ベクトル」とは、経路上あるいは近傍の環境情報（インフラの整備状況や人口動態など）を反映して経路ごとに定義されるベクトルである。

例えば、環境情報として「営業中の店舗の位置」、「防犯カメラの設置位置」、「人口分布」、「イベント開催情報」、「観光スポットの位置」、「地形データ」、「路面状態」の７種類の情報が得られるとする。この場合、「環境ベクトル」は、経路上／経路近傍にある「営業中の店舗数」、「防犯カメラ数」、「人口密集度」、「開催イベント数」、「観光スポット数」、「カーブ・右左折数」、「路面凹凸の大きさ・多さ」の７成分からなる、７次元のベクトルとなる。

具体例として、表１には、経路Ｒ１、経路Ｒ２、経路Ｒ３が経路選出の候補として算出された場合における、経路ごとに算出された「環境ベクトル」が示されている。

表１に従って説明すると、経路Ｒ１に面した営業中の店舗が２つあり、一方、経路Ｒ２に面した営業中の店舗が２つあり、経路Ｒ３に面した営業中の店舗が１つあることが示されている。また、経路Ｒ１には防犯カメラが設置された区間が３つあり（あるいは防犯カメラが３台設置されており）、一方、経路Ｒ２には防犯カメラが設置された区間が３つあり（あるいは防犯カメラが３台設置されており）、経路Ｒ３には防犯カメラが設置された区間が１つある（あるいは防犯カメラが１台設置されている）ことが示されている。他の成分についても同様である。

なお、表１に示した成分のうち、「営業中の店舗数」、「防犯カメラ数」、「人口密集度」、「開催イベント数」が大きな値であるほど、当該経路を走行する車両は、人目に付きやすいと推定できる。

このように、経路算出部２６５は、算出した経路ごとに、データベース２２０から取得可能な環境情報の種類数の成分数を有する「環境ベクトル」を算出する。実際には、表１に示した以外にも、種々の環境情報に対応する成分を「環境ベクトル」は有していてもよく、上述した例に限定されない。

その他、経路算出部２６５で参照する環境情報には、店舗などインフラの営業時間の情報が含まれていてもよい。営業時間を考慮して「環境ベクトル」が算出される結果、車両が経路を走行する時間帯に応じて、「環境ベクトル」の成分の値が変動し得る。

重み係数設定部２６３（重み係数設定手段）は、ユーザ属性決定部２６１によって決定されたユーザ属性情報に基づいて、経路算出部２６５によって算出された複数の経路を評価するための重み係数からなる「重み係数ベクトル」を設定する。ここで、「重み係数」とは、所定のユーザ属性情報を有するユーザが、種々の環境情報をどの程度、好むかを表す量である。重み係数自体は、配車サービスを提供する自動運転サービス業者が、サービスの利用状況やユーザからのフィードバックなどを考慮して、随時、設定するものであってもよいし、サービスの利用状況やユーザからのフィードバックなどに基づいて機械学習等によって設定するものであってもよい。

具体例として、表２には、ユーザ属性情報「園児・児童」、「観光客」、「車酔いしやすい人」に対して設定される「重み係数ベクトル」が示されている。

表２に従って説明すると、ユーザ属性情報「園児・児童」を有するユーザにとっては、人目に付きやすい経路を走行する方が安心と考えられる。そのため、ユーザ属性情報「園児・児童」に設定される「重み係数ベクトル」のうち、「営業中の店舗数」、「防犯カメラ数」、「人口密集度」、「開催イベント数」の４成分について値が「１」となっている。

ユーザ属性情報「観光客」を有するユーザにとっては、観光スポットを多く回る経路を走行する方が好ましいと考えられる。そのため、ユーザ属性情報「観光客」に設定される「重み係数ベクトル」のうち、「観光スポット数」の成分が「２」となっている。

一方、ユーザ属性情報「車酔いしやすい人」を有するユーザにとっては、カーブや右左折の多い経路や、路面凹凸が大きい若しくは多い経路は避けたいと考えられる。そのため、ユーザ属性情報「車酔いしやすい人」に設定される「重み係数ベクトル」のうち、「カーブ・右左折数」、「路面凹凸の大きさ・多さ」の２成分について値が「−１」となっている。

このように、重み係数設定部２６３は、ユーザ属性情報ごとに、データベース２２０から取得可能な環境情報の種類数の成分数を有する「重み係数ベクトル」を算出する。実際には、表２に示した以外にも、種々の環境情報に対応する重み係数についての成分を「重み係数ベクトル」は有していてもよく、上述した例に限定されない。

経路評価部２６７（経路評価手段）は、経路算出部２６５によって算出された複数の経路を対象として、各経路の「環境ベクトル」と「重み係数ベクトル」の内積を算出する。そして各経路についての内積の値を、各経路のスコアとする。そして、スコアの高い経路から順に、配車リクエストに対応するユーザに適合した推奨経路であるとして、優先して選出する。

具体例として、表３に、ユーザ属性情報「園児・児童」である場合に、経路Ｒ１、経路Ｒ２、経路Ｒ３に対して算出されるスコアが示されている。表３は、上述した表１、表２と対応している。

表１に従って説明すると、経路Ｒ１のスコアは「１０」、経路Ｒ２のスコアは「１２」、経路Ｒ３のスコアは「５」であることが示されている。したがって、経路評価部２６７によって、経路Ｒ２、経路Ｒ１、経路Ｒ３の順に、推奨経路として選出される。

このように、経路評価部２６７は、環境情報及びユーザ情報に基づいて、経路算出部２６５で算出した経路毎にスコアを算出し、スコアの高い経路から順に、ユーザに適合した推奨経路として優先して経路を選出する。

なお、経路評価部２６７は、所定値以上のスコアを有する経路があるか否かを判定するものであってもよい。所定値以上のスコアを有する経路がある場合、経路評価部２６７は、抽出した経路と効率性に基づく経路（例えば、車両の走行時間が最短となる代替経路）を、出力部２４０を介して出力するものであってもよい。一方、所定値以上のスコアを有する経路がない場合、経路評価部２６７は、効率性に基づく経路のみを、出力部２４０を介して出力するものであってもよい。

［経路選出の処理手順］
次に、図２のフローチャートに基づき、本実施形態に係る経路選出の処理手順の一例を説明する。図２は、本実施形態に係る経路選出装置の動作を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０１において、取得部２１０は、端末１５０で受け付けた配車リクエストを取得する。そして、データベース２２０は、取得部２１０によって取得した配車リクエストを記憶する。

ステップＳ１０３において、ユーザ属性決定部２６１は、配車リクエストを送信したユーザのユーザ情報に基づいて、ユーザ属性情報を決定する。

ステップＳ１０５において、重み係数設定部２６３は、ユーザ属性決定部２６１によって決定されたユーザ属性情報に基づいて、経路算出部２６５によって算出された複数の経路を評価するための重み係数を設定する。

ステップＳ１０７において、経路算出部２６５は、地図情報等に基づいて、配車リクエストにおいて設定された出発地から目的地まで車両が走行することが可能な複数の経路を算出する。

ステップＳ１０９において、経路評価部２６７は、経路算出部２６５によって算出された複数の経路を対象として、各経路のスコアを算出する。

ステップＳ１１１において、経路評価部２６７は、所定値以上のスコアを有する経路があるか否かを判定する。

所定値以上のスコアを有する経路がある場合（ステップＳ１１１でＹＥＳの場合）、ステップＳ１１３に進み、経路評価部２６７は、所定値以上のスコアを有する経路を抽出し、ステップＳ１１５にて、抽出した経路と効率性に基づく経路（例えば、車両の走行時間が最短となる代替経路）を、出力部２４０を介して出力する。一方、所定値以上のスコアを有する経路がない場合（ステップＳ１１１でＮＯの場合）、ステップＳ１１７に進み、経路評価部２６７は、効率性に基づく経路のみを、出力部２４０を介して出力する。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、ユーザからのリクエストに基づいて、ユーザの出発地から目的地まで車両が走行する経路を算出し、データベースに記憶された経路上もしくは経路の近傍の環境情報を取得し、環境情報およびユーザのユーザ情報に基づいて、経路ごとにスコアを算出し、スコアの高い経路から順に、ユーザに適合した推奨経路であるとして、優先して経路を選出する。

これにより、ユーザにとっての所定のユーザビリティ（使いやすさ、使い勝手、合目的性）が確保できる経路を推奨することができる。特に、ユーザによって種々に異なる要求に適合した経路を推奨することができる。

その結果、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置を使用して得られる経路を走行する際における、ユーザの快適さを向上させることができる。

また、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、車両が経路を走行する際に車両が人目に付きやすいと推定されるほど、経路のスコアが高くなるように設定されるものであってもよい。これにより、人目に付く安全性の高い経路をユーザに推奨することができる。

さらに、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、営業時間中の店舗に面した区間が経路に多く存在するほど、経路のスコアが高くなるように設定されるものであってもよい。これにより、人目に付く安全性の高い経路をユーザに推奨することができる。さらに、人目に付きやすさを、営業時間中の店舗には人が多いということをもって推定でき、スコアを算出する際の精度の向上を図ることができ、安全性の高い経路を精度よく推奨できる。

また、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、防犯カメラが設置された区間が経路に多く存在するほど、経路のスコアが高くなるように設定されるものであってもよい。防犯カメラが設置された経路では、犯罪に対する抑止力が高まっていると考えられ、安全性の高い経路をユーザに推奨することができる。

さらに、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、経路における人口密集度が高いほど、経路のスコアが高くなるように設定されるものであってもよい。これにより、人目に付く安全性の高い経路をユーザに推奨することができる。

また、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、選出された推奨経路のスコアが所定の閾値以下である場合に、経路における車両の走行時間が最短となる代替経路を、経路のうちから選出するものであってもよい。所定の閾値以下のスコアを有する経路を推奨してもユーザにとっては煩雑である。そのため、所定の閾値以下のスコアを有する経路のみが選出される場合には、所定の閾値以下のスコアを有する経路を推奨する代わりに代替経路をユーザに推奨することで、ユーザの利便性を向上させることができる。

さらに、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、環境情報は、経路上もしくは経路の近傍に存在する人の位置情報もしくはインフラの位置情報であるものであってもよい。人の位置情報に基づいて人口密集度を算出することができ、また、インフラの位置情報に基づいて、評価対象となる経路における人の集まりやすさを推定できる。その結果、評価対象となる経路のスコアを算出する際の精度の向上を図ることができ、安全性の高い経路を精度よく推奨できる。

また、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、環境情報は、車両の走行時間帯、及び、経路上もしくは経路の近傍でのイベントの有無と紐づけられて分類され、データベースに記憶されるものであってもよい。これにより、評価対象となる経路のスコアを算出する際の精度の向上を図ることができ、安全性の高い経路を精度よく推奨できる。

さらに、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、環境情報は、インフラの営業時間の情報を含むものであってもよい。これにより、評価対象となる経路を走行する際の人目に付きやすさは、一般に、時間帯によって変動し得るが、インフラの営業時間を含む環境情報に基づいてスコアを算出できるため、スコアを算出する際の精度の向上を図ることができる。その結果、ユーザによって種々に異なる要求に適合した経路を精度よく推奨することができる。

また、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、ユーザ情報には、ユーザの年齢、性別、嗜好のうち少なくとも１つの情報を含むものであってもよい。ユーザ情報に基づいて重み係数を設定する際の精度を向上させることができ、スコアを算出する際の精度の向上を図ることができる。その結果、ユーザによって種々に異なる要求に適合した経路を精度よく推奨することができる。

さらに、本実施形態に係る経路選出方法及び経路選出装置によれば、経路の各区間を車両が走行する予定の時間帯に基づいて、経路のうちから、ユーザに合った推奨経路を選出するものであってもよい。評価対象となる経路を走行する際の人目に付きやすさは、一般に、時間帯によって変動し得るが、経路の各区間を車両が走行する予定の時間帯を考慮してスコアを算出できるため、スコアを算出する際の精度の向上を図ることができる。

上述の実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路によって実装されうる。処理回路には、プログラムされたプロセッサや、電気回路などが含まれ、さらには、特定用途向けの集積回路（ＡＳＩＣ）のような装置や、記載された機能を実行するよう配置された回路構成要素なども含まれる。

以上、実施形態に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。この開示の一部をなす論述及び図面は本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

本発明はここでは記載していない様々な実施形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。

１５０ 端末
２０５ 経路選出装置
２１０ 取得部
２２０ データベース
２６１ ユーザ属性決定部
２６３ 重み係数設定部
２６５ 経路算出部
２６７ 経路評価部
２４０ 出力部

Claims (12)

1. ユーザからのリクエストに基づいて、前記ユーザの出発地から目的地まで車両が走行する経路を算出し、
   データベースに記憶された前記経路上もしくは前記経路の近傍の環境情報を取得し、
   前記環境情報および前記ユーザのユーザ情報に基づいて、前記経路ごとにスコアを算出し、
   前記スコアの高い前記経路から順に、前記ユーザに適合した推奨経路であるとして、優先して前記経路を選出すること
   を特徴とする経路選出方法。
2. 請求項１に記載の経路選出方法であって、
   前記車両が前記経路を走行する際に前記車両が人目に付きやすいと推定されるほど、前記経路の前記スコアが高くなるように設定されること
   を特徴とする経路選出方法。
3. 請求項２に記載の経路選出方法であって、
   営業時間中の店舗に面した区間が前記経路に多く存在するほど、前記経路の前記スコアが高くなるように設定されること
   を特徴とする経路選出方法。
4. 請求項２又は３に記載の経路選出方法であって、
   防犯カメラが設置された区間が前記経路に多く存在するほど、前記経路の前記スコアが高くなるように設定されること
   を特徴とする経路選出方法。
5. 請求項２〜４のいずれか一項に記載の経路選出方法であって、
   前記経路における人口密集度が高いほど、前記経路の前記スコアが高くなるように設定されること
   を特徴とする経路選出方法。
6. 請求項１〜５のいずれか一項に記載の経路選出方法であって、
   選出された前記推奨経路の前記スコアが所定の閾値以下である場合に、
   前記経路における前記車両の走行時間が最短となる代替経路を、前記経路のうちから選出すること
   を特徴とする経路選出方法。
7. 請求項１〜６のいずれか一項に記載の経路選出方法であって、
   前記環境情報は、前記経路上もしくは前記経路の近傍に存在する人の位置情報もしくはインフラの位置情報であること
   を特徴とする経路選出方法。
8. 請求項７に記載の経路選出方法であって、
   前記環境情報は、前記車両の走行時間帯、及び、前記経路上もしくは前記経路の近傍でのイベントの有無と紐づけられて分類され、前記データベースに記憶されること
   を特徴とする経路選出方法。
9. 請求項７又は８に記載の経路選出方法であって、
   前記環境情報は、前記インフラの営業時間の情報を含むこと
   を特徴とする経路選出方法。
10. 請求項１〜９のいずれか一項に記載の経路選出方法であって、
    前記ユーザ情報には、前記ユーザの年齢、性別、嗜好のうち少なくとも１つの情報を含むこと
    を特徴とする経路選出方法。
11. 請求項１〜１０のいずれか一項に記載の経路選出方法であって、
    前記経路の各区間を前記車両が走行する予定の時間帯に基づいて、前記経路のうちから、前記ユーザに合った推奨経路を選出すること
    を特徴とする経路選出方法。
12. ユーザからのリクエストを取得する取得部と、前記ユーザの出発地及び目的地を含む領域における環境情報を記憶するデータベースと、コントローラとを備える経路選出装置であって、
    前記コントローラは、
    前記ユーザからの前記リクエストに基づいて、前記出発地から前記目的地まで車両が走行する経路を算出し、
    前記データベースに記憶された前記経路上もしくは前記経路の近傍の環境情報を取得し、
    前記環境情報および前記ユーザのユーザ情報に基づいて、前記経路ごとにスコアを算出し、
    前記スコアの高い前記経路から順に、前記ユーザに適合した推奨経路であるとして、優先して前記経路を選出すること
    を特徴とする経路選出装置。
    

Images