JP2021149617A - レコメンド案内装置、レコメンド案内方法、および、レコメンド案内プログラム - Google Patents

レコメンド案内装置、レコメンド案内方法、および、レコメンド案内プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】ドライバの個人差を考慮して、運転時の休憩に関する適切なレコメンドを報知するレコメンド案内装置を提供する。【解決手段】車載装置１０および提案装置３は、レコメンド案内装置を構成し、レコメンド案内装置は、自車両１を運転するドライバを特定する個人認証部１１と、ドライバの生体情報を検出する生体情報検出部１２と、個人認証部１１が特定したドライバごとに、生体情報からドライバに促す行動情報を特定するための報知モデル３３ａ、３３ｂをもとに、生体情報検出部１２が検出した生体情報に対応する行動情報を求める識別部３２と、識別部３２が求めた行動情報を含む報知内容をドライバに報知する報知部１５と、報知内容を受けたドライバの行動結果を検出する行動検出部１６と、行動結果を用いて報知モデルを学習することで、報知モデルを更新する学習部３１とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、レコメンド案内装置、レコメンド案内方法、および、レコメンド案内プログラムに関する。
車両を運転するドライバの体調は、運転の質に大きく影響するため、注意深く管理する必要がある。ドライバからの体調の自己申告では主観的になってしまうため、センサを用いて客観的にドライバの体調を測定するシステムが提案されている。
特許文献１には、装置を使用しているユーザの感情を変化させうる地点を提案する方法が記載されている。
特許文献２には、車内における乗員の体調を測定して生体情報を取得する測定器と、生体情報に基づいて乗員に報知すべき提案を決定する提案決定部とを有し、提案決定部は医療機関での受診と医薬品を販売する販売店での医薬品の購入とを含む提案を作成する乗員健康管理システムが記載されている。
特許文献３には、渋滞予兆情報および渋滞予兆情報の経時変化に基づいて車両の運転者のストレスレベルを予測し、ストレスレベルに応じて表示装置による休憩案内の実行を指示するストレス緩和支援装置が記載されている。
特開２０１８−２００１９２号公報 特開２０１８−１９０２９０号公報 特開２０１８−１５６２４９号公報
ドライバの体調は、時々刻々と変化する。10分前まで健康状態であったとしても、眠気、疲労、尿意、便意、急性の体調不良などの不良状態に急に変化してしまうこともある。また、高速道路などでは走行中に急に休憩することができない場面が多いので、体調が変化する前に休憩をレコメンド（提案）するシステムが望まれる。
一方で、休憩のレコメンドは、多すぎても問題となる。例えば、高速バスの運行情報ではあらかじめ停車する時刻や場所が決まっていることが多いため、過剰に休憩してしまっては、運行に遅れが生じてしまう。そこで、適切な時期に適切な量のレコメンドを出せるように、精度を向上させることが重要である。
よって、ドライバの個人差を考慮して、個々のドライバの体質に合ったレコメンドを提供する必要がある。例えば、眠気には強いが尿意が多いドライバＡには、短期間で高頻度のトイレ休憩をレコメンドすることが適している。一方、眠気には弱いが尿意は少ないドライバＢには、長期間で低頻度の仮眠休憩をレコメンドすることが適している。しかし、特許文献１〜３などの従来の技術では、ドライバの個人差を考慮した適切な内容のレコメンドを提供する仕組みは提供されていない。
そこで、本発明は、ドライバの個人差を考慮して、運転時の休憩に関する適切なレコメンドを提供することを課題とする。
本発明のレコメンド案内装置は、以下の特徴を有する。
本発明は、自車両を運転するドライバを特定する個人認証部と、
ドライバの生体情報を検出する生体情報検出部と、
前記個人認証部が特定したドライバごとに、前記生体情報からドライバに促す行動情報を特定するための報知モデルが記憶される記憶部と、
前記記憶部から読み取った前記報知モデルをもとに、前記生体情報検出部が検出した前記生体情報に対応する前記行動情報を求める識別部と、
前記識別部が求めた前記行動情報を含む報知内容をドライバに報知する報知部と、
前記報知内容を受けたドライバの行動結果を検出する行動検出部と、
前記行動結果を用いて前記報知モデルを学習することで、前記報知モデルを更新する学習部とを有することを特徴とする。
本発明によれば、ドライバの個人差を考慮して、運転時の休憩に関する適切なレコメンドを提供することができる。
本発明の一実施形態に関するレコメンドシステムの構成図である。 本発明の一実施形態に関するレコメンドシステムの処理を示すシーケンス図である。 本発明の一実施形態に関する生体情報検出部が用いる各種センサを示す側面図である。 本発明の一実施形態に関する自車両の車室前部構造を表す構成図である。
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。
図１は、レコメンドシステムの構成図である。
レコメンドシステムは、自車両１内の車載装置１０と、自車両１外の提案装置３とがネットワーク（クラウド）で接続されている。なお、車載装置１０と提案装置３とは同一の筐体に収容し、レコメンド案内装置として構成してもよい。
また、自車両１内の運転席２０Ａにはドライバとなるユーザ２２Ａが座っており、助手席２０Ｂには乗員となるユーザ２２Ｂが座っている。さらに、自車両１内には、スマートフォンなどのユーザ端末２１として、ユーザ２２Ａが使用するユーザ端末２１Ａおよびユーザ２２Ｂが使用するユーザ端末２１Ｂが持ち込まれている。
車載装置１０、ユーザ端末２１、および、提案装置３は、それぞれＣＰＵ（Central Processing Unit）と、メモリと、ハードディスクなどの記憶手段（記憶部）と、ネットワークインタフェースとを有するコンピュータとして構成される。
このコンピュータは、ＣＰＵが、メモリ上に読み込んだプログラム（アプリケーションや、その略のアプリとも呼ばれる）を実行することにより、各処理部により構成される制御部（制御手段）を動作させる。
車載装置１０は、個人認証部１１と、生体情報検出部１２と、位置情報検出部１３と、運行情報検出部１４と、報知部１５と、行動検出部１６とを有する。
個人認証部１１は、運転席２０Ａに座っているドライバ（図１ではユーザ２２Ａ）を認証（個人として特定）する。この認証処理は、例えば、以下に例示する方法として具体化される。
（１）現在、運転席２０Ａに座っているユーザ２２Ａの顔画像を撮影し、その顔画像を認証する。
（２）運転席２０Ａの近傍から無線通信可能なユーザ端末２１Ａを検索し、そのユーザ端末２１Ａからユーザ２２Ａの識別情報を受信する。
（３）カーシェアリングのサービスとして一時的に自車両１の使用許可権がユーザ２２Ａに発行された場合、ユーザ２２Ａが所持するカーシェアリングの会員カードから使用許可権を個人認証部１１に読み取らせる。
図２は、レコメンドシステムの処理を示すシーケンス図である。
各種検出部（生体情報検出部１２と、位置情報検出部１３と、運行情報検出部１４）は、現在の状況に適合するレコメンド内容を決定するために、運転中の情報を検出する（Ｓ１１）。
図３は、生体情報検出部１２が用いる各種センサを示す側面図である。
生体情報検出部１２は、カメラ５１と、スマートウォッチ５３と、シートセンサ５４とからの計測データをもとに、ドライバの生体情報を検出する。
カメラ５１は、ドライバの顔周辺を撮影範囲５２として、ドライバをモニタリングする。カメラ５１の顔画像からは、顔向きや、瞬きなどが計測できる。また、カメラ５１の機器をサーモグラフィとしても動作させることで、顔画像の熱分布から非接触で体温を測定してもよい。
スマートウォッチ５３は、ドライバの腕に装着されるウェアラブル装置であり、体温、血圧、脈拍、心電図などのドライバの生体情報を直接測定する。
シートセンサ５４は、座っているドライバから、体温、脈拍、発汗などの生体情報を測定する。
図２のＳ１１の説明を続ける。
位置情報検出部１３は、車内制御のためのＣＡＮ（Controller Area Network）データや、衛星測位によるＧＰＳ（Global Positioning System）データを参照して自車両１の位置情報（自車位置）を検出し、その検出された自車位置を報知内容に反映させる。
例えば、現在走行中の高速道路の進行先にトイレ休憩可能なパーキングエリアが一箇所しか存在しないときには、ユーザ２２Ａの尿意に余裕があっても、「トイレ休憩の機会はこの先すぐのパーキングエリアだけです、早めに休憩しましょう」などの報知内容が作成される。このように、サービスエリア・パーキングエリアなどの休憩施設と自車位置との位置関係（距離など）は、報知内容に反映される。
運行情報検出部１４は、例えば、自車両１のＥＣＵ（Electronic Control Unit）からの制御データを参照して、運転継続時間、停車、発車、速度などの自車両１の運行情報を検出し、その検出された自車位置を報知内容に反映させる。例えば、１時間の停車を終えてから５分後に運転を再開した時点では、ドライバは充分に休憩をしていることが期待されるので、トイレ休憩のレコメンドを出さないようにする。
以上、Ｓ１１で検出された各種検出部（生体情報検出部１２と、位置情報検出部１３と、運行情報検出部１４）からの情報は、提案装置３に通知される。
提案装置３は、図１のように、学習部３１と、識別部３２と、報知モデル３３ａ，３３ｂの記憶部とを有する。報知モデル３３ａはユーザ２２Ａにパーソナライズされたモデルであり、報知モデル３３ｂはユーザ２２Ｂにパーソナライズされたモデルである。以下では、ユーザ２２Ａがドライバであるときの動作を説明するので報知モデル３３ａが用いられるが、ユーザ２２Ｂがドライバになったときには報知モデル３３ｂが用いられる。
学習部３１は、機械学習により報知モデル３３ａを作成する（Ｓ２２、詳細は後記）。
識別部３２は、個人認証部１１が認証した現在のドライバ（ここではユーザ２２Ａ）個別の報知モデル３３ａに対してＳ１１で検出された運転中の情報を入力データとすることで、対応するレコメンドの出力データを識別結果として得る（Ｓ２１）。このレコメンドは、提案装置３から車載装置１０に通知される。
なお、報知モデル３３ａは、例えば、Ｓ１１で検出された運転中の情報（１つまたは複数のセンサ情報）を入力層とし、眠気、尿意、体調悪化などのユーザ２２Ａの体調を中間層として推定し、その推定結果に適した休憩行動（30分以内の仮眠、トイレ休憩など）を出力層とする深層学習（Deep Learning）の多層ニューラルネットワークとして構成される。つまり、報知モデル３３ａ、３３ｂは、各ドライバの個人差を考慮した、体調変化の予測に合わせたレコメンド(休息、行先変更等）が登録される。
報知部１５は、Ｓ２１の処理に基づいて通知されたレコメンドを運転しているユーザ２２Ａに報知することで、ユーザ２２Ａの個人差に合った休憩行動を促す（Ｓ１２）。以下、図４を参照して、ユーザ２２Ａにレコメンドを画面表示や音声で報知するための自車両１のデバイスを具体的に説明する。
図４は、自車両１の車室前部構造を表す構成図である。
自車両１のタッチパネル６１〜６４は、車室内の乗員宛に各種情報を表示画面に表示する機能を有する表示装置であるとともに、表示画面におけるタッチ位置が検出されると、その検出したタッチ位置の情報をＥＣＵに出力する入力装置も兼ねる。
タッチパネル６１〜６４は、特に限定されないが、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electroluminescence）などによって構成される。タッチパネル６１〜６４の表示装置は、ウインドウガラス６６に所要の画像を投影するＨＵＤ（Head Up Display）によって構成しても構わない。
「水分補給をしましょう」などのレコメンドを音声で出力するスピーカは、例えば、車室内のインストルメントパネル６９、ドアパネル、リアパーセルシェルフ（不図示）等の適宜の位置に適宜の数だけ設けられる。
インストルメントパネル６９は、以下の（１）〜（４）に列挙するタッチパネル６１〜６４で構成される。なお、タッチパネル６１〜６４を、後部座席に対向する位置（全部座席の背面側）に追加的に設けても構わない。
（１）車幅方向の助手席２０Ｂ側に設けられる左側パネル６１。左側パネル６１には、自車両１の左側に設けたサイドカメラにより撮像した自車両１の左側における後方及び下方の画像情報が表示される。
（２）運転席２０Ａおよび助手席２０Ｂにわたって対向するように設けられる、車幅方向に横長のマルチインフォメーションパネル６２。マルチインフォメーションパネル６２には、例えば、自車両１周辺の地図情報、地図上における自車両１の現在位置情報、自車両１の現在の走行路・予定経路に関する交通情報（信号情報を含む）、自車両１の周囲に存する交通参加者（歩行者・自転車・オートバイ・他車両等を含む）に関する交通参加者情報、交通参加者に向けて発するメッセージ等の各種情報等が表示される。
さらに、マルチインフォメーションパネル６２は、「2km先のサービスエリアＸで、仮眠しませんか？」などのメッセージと、サービスエリアＸまでの経路を示す地図とをレコメンドとして表示してもよい。
（３）ステアリングホイール６５を介して運転席に正対する位置に設けられるメータパネル６３。メータパネル６３には、例えば、スピードメータ、タコメータ、オドメータ、シフト位置情報、灯火類の点灯状況情報等が表示される。
（４）車幅方向の運転席２０Ａ側に設けられる右側パネル６４。右側パネル６４には、自車両１の右側に設けたサイドカメラにより撮像した自車両１の右側における後方及び下方の画像情報が表示される。
なお、自車両１に搭載された情報出力・入力装置（タッチパネル６１〜６４、スピーカ）を用いる代わりに、自車両１とは物理的に分離されたデバイス（ユーザ端末２１など）を用いてもよい。つまり、車内のタッチパネル６１〜６４に表示される出力画面信号は、Bluetooth（登録商標）などの無線通信を介してユーザ端末２１に出力してもよい。
図２に戻り、ユーザ２２Ａはレコメンドを参照して休憩行動を取る場合もあるし（Ｓ１３）、休憩行動を取らない場合もある。レコメンドが不採用になってしまった理由としては、例えば、ユーザ２２Ａ用の報知モデル３３ａの機械学習がまだ初期段階で、充分な学習が行われていない場合などが挙げられる。
行動検出部１６は、各種検出部（生体情報検出部１２と、位置情報検出部１３と、運行情報検出部１４）を用いて、Ｓ１３の休憩行動（または休憩しない行動）を検出する（Ｓ１４）。行動検出部１６は、検出したドライバの行動情報を提案装置３に通知する。
学習部３１は、Ｓ１４で通知されたドライバの行動情報を受け、報知モデル３３ａのレコメンド内容を更新するように機械学習を行う（Ｓ２２）。例えば、Ｓ１２で報知したレコメンドは「１時間以内の休憩をおすすめします」であったが、ユーザ２２Ａの行動情報が１時間半後の休憩であるときには、学習部３１は、ユーザ２２Ａが疲労のたまりにくい人と認識し、次回から休憩間隔を長めにするように報知モデル３３ａに学習させる。つまり、学習部３１は、「１時間以内の休憩」という誤った出力データの報知モデル３３ａを、「１時間半後の休憩」という正しい出力データで誤差伝播（バックプロパゲーション）する。
一方、同じレコメンド「１時間以内の休憩をおすすめします」に対して、仮にユーザ２２Ｂが３０分後の休憩を取ったときには、学習部３１は、ユーザ２２Ｂが疲労のたまりやすい人と認識し、次回から休憩間隔を短めにするように報知モデル３３ｂに学習させる。
このように、レコメンドと違う行動を起こした結果を報知モデル３３ａに学習させることで、次回のレコメンド（Ｓ２１）がユーザ２２Ａの体質に合ったものにアップデートされる。
以上説明した本実施形態では、行動検出部１６がレコメンド後のドライバの行動を検出し、学習部３１がその行動を報知モデル３３ａに反映させる。これにより、ドライバの個人差を考慮して、運転時の休憩に関する適切なレコメンドを提供することができる。
１ 自車両
３ 提案装置（レコメンド案内装置）
１０ 車載装置（レコメンド案内装置）
１１ 個人認証部
１２ 生体情報検出部
１３ 位置情報検出部
１４ 運行情報検出部
１５ 報知部
１６ 行動検出部
２０Ａ 運転席
２０Ｂ 助手席
２１ ユーザ端末
２２ ユーザ
３１ 学習部
３２ 識別部
３３ａ 報知モデル（記憶部）
５１ カメラ
５２ 撮影範囲
５３ スマートウォッチ
５４ シートセンサ
６１ 左側パネル
６２ マルチインフォメーションパネル
６３ メータパネル
６４ 右側パネル
６５ ステアリングホイール
６６ ウインドウガラス
６９ インストルメントパネル

Claims (7)

  1. 自車両を運転するドライバを特定する個人認証部と、
    ドライバの生体情報を検出する生体情報検出部と、
    前記個人認証部が特定したドライバごとに、前記生体情報からドライバに促す行動情報を特定するための報知モデルが記憶される記憶部と、
    前記記憶部から読み取った前記報知モデルをもとに、前記生体情報検出部が検出した前記生体情報に対応する前記行動情報を求める識別部と、
    前記識別部が求めた前記行動情報を含む報知内容をドライバに報知する報知部と、
    前記報知内容を受けたドライバの行動結果を検出する行動検出部と、
    前記行動結果を用いて前記報知モデルを学習することで、前記報知モデルを更新する学習部とを有することを特徴とする
    レコメンド案内装置。
  2. 前記レコメンド案内装置は、さらに、前記自車両の位置情報を検出する位置情報検出部を有しており、
    前記報知モデルの入力データとして、前記生体情報に加えて前記位置情報も利用することを特徴とする
    請求項１に記載のレコメンド案内装置。
  3. 前記レコメンド案内装置は、さらに、前記自車両の運行情報を検出する運行情報検出部を有しており、
    前記報知モデルの入力データとして、前記生体情報に加えて前記運行情報も利用することを特徴とする
    請求項１に記載のレコメンド案内装置。
  4. 前記生体情報検出部は、ドライバが装着したウェアラブル装置から、前記生体情報を検出することを特徴とする
    請求項１に記載のレコメンド案内装置。
  5. 前記個人認証部は、ドライバが所持するユーザ端末から、ドライバを特定するための識別情報を取得することを特徴とする
    請求項１に記載のレコメンド案内装置。
  6. レコメンド案内装置は、個人認証部と、生体情報検出部と、記憶部と、識別部と、報知部と、行動検出部と、学習部とを有しており、
    前記個人認証部は、自車両を運転するドライバを特定し、
    前記生体情報検出部は、ドライバの生体情報を検出し、
    前記記憶部には、前記個人認証部が特定したドライバごとに、前記生体情報からドライバに促す行動情報を特定するための報知モデルが記憶されており、
    前記識別部は、前記記憶部から読み取った前記報知モデルをもとに、前記生体情報検出部が検出した前記生体情報に対応する前記行動情報を求め、
    前記報知部は、前記識別部が求めた前記行動情報を含む報知内容をドライバに報知し、
    前記行動検出部は、前記報知内容を受けたドライバの行動結果を検出し、
    前記学習部は、前記行動結果を用いて前記報知モデルを学習することで、前記報知モデルを更新することを特徴とする
    レコメンド案内方法。
  7. コンピュータを、請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載のレコメンド案内装置として機能させるためのレコメンド案内プログラム。
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