JP2022025614A - 車内環境設定装置、車両および車内環境設定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車内環境を乗員の感情に良好に適応させることが可能な車内環境設定装置を提供する。
【解決手段】車両の乗員に関する乗員情報を取得する乗員情報取得部１０１と、乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定する感情推定部１０２と、車内環境を設定する環境設定部と、環境設定部により設定された車内環境と乗員の感情との対応関係を学習する学習部１０４と、感情推定部１０２により推定された乗員の感情と、学習部１０４により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する環境決定部１０３と、を有する。環境設定部は、車内環境が環境決定部１０３により決定された目標車内環境になるように、車両に搭載された機器に設定変更指令を出力する。
【選択図】図３

Description

本発明は、車内の明るさ等の環境を設定する車内環境設定装置、車両および車内環境設定方法に関する。

この種の装置として、従来、朝、昼間、夜間など一日の時間帯によって変化する生体リズムに合わせて車内の明るさを設定するようにした装置が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１記載の装置では、乗員が快適と感じる色温度や明るさになるように、車内の照明装置を自動制御する。

特開２０１５－２２１６５５号公報

しかしながら、乗員が快適と感じる明るさは、同じ時間帯であってもそのときの乗員の感情によって異なる場合がある。したがって、上記特許文献１記載の装置のように、単に生体リズムに合わせて車内の明るさを設定したのでは、車内環境と乗員の感情とが良好に適応しないことがある。

本発明の一態様である車内環境設定装置は、車両の乗員に関する乗員情報を取得する乗員情報取得部と、乗員情報取得部により取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定する感情推定部と、車内環境を設定する環境設定部と、環境設定部により設定された車内環境と乗員の感情との対応関係を学習する学習部と、感情推定部により推定された乗員の感情と、学習部により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する環境決定部と、を有する。環境設定部は、車内環境が環境決定部により決定された目標車内環境になるように、車両に搭載された機器に設定変更指令を出力する。

本発明の他の態様である車両は、上記の車内環境設定装置を備える。

本発明の他の態様である車内環境設定方法は、車両の乗員に関する乗員情報を取得するステップと、取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定するステップと、車内環境と乗員の感情との対応関係を学習するステップと、推定された乗員の感情と学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定するステップと、車内環境が決定された目標車内環境となるように、車両に搭載された機器に設定変更指令を出力するステップとを、コンピュータにより実行することを含む。

本発明によれば、車内環境を乗員の感情に良好に適応させることができる。

本発明の実施形態に係る車内環境設定システムの概略構成を示すブロック図。 本発明の実施形態に係る車載装置の要部構成を示すブロック図。 本発明の実施形態に係る情報処理装置の要部構成を示すブロック図。 本発明の実施形態に係る車内環境設定装置の他の構成例を説明するためのブロック図。 本発明の実施形態に係る情報処理装置のＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。 本発明の実施形態に係る情報処理装置における処理を説明するための図。 第１変形例に係る車載装置の要部構成を示すブロック図。 専用シートの外観を示す図。 図８の専用シートの構成を模式的に示す図。

以下、図１～図６を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る車内環境設定システム１００の概略構成を示すブロック図である。この車内環境設定システム１００は、車内の環境設定を行うことが可能なシステムであり、情報処理装置１と、車両２に搭載された車載装置３とを備える。情報処理装置１と車載装置３とは、通信網４を介して互いに通信可能に構成される。通信網４は、携帯電話網やインターネット回線等の無線公衆回線である。なお、本実施形態に係る車内環境設定装置は、情報処理装置１と車載装置３とを含んで構成される。また、図１には、車載装置３が１つ例示されているが、情報処理装置１には複数の車載装置３が接続されてもよい。すなわち、情報処理装置１は、複数の車両のそれぞれに搭載された車載装置３と通信可能に構成されてもよい。

車両２は、自動運転機能を有する自動運転車両として構成される。すなわち、車両２は、車両２の周囲の状況を検出するカメラ、レーダ、ライダ等の各種センサと、走行モータ、ステアリングモータ等の各種アクチュエータとを有し、各種センサからの信号に基づいて各種アクチュエータが制御される。それにより、車両２が目的地に向けて自動走行される。

図２は、本実施形態に係る車載装置３の要部構成を示すブロック図である。図２に示すように、車載装置３には、車両２に搭載された入力部３２、センサ群３３、通信部３４、マイク３５、スピーカ３６、ディスプレイ３７、照明装置３８、および駆動部３９が接続される。

入力部３２は、車両２の乗員（運転者など）により操作される装置の総称であり、各種スイッチを含む。なお、ディスプレイ３７の表示画面上にタッチパネルを設け、タッチパネルを入力部３２として構成することもできる。車載装置３には、入力部３２の操作に応じた各種指令や情報が入力される。各種スイッチには、自動運転モードおよび手動運転モードのいずれかを指令する手動自動切換スイッチが含まれる。

手動自動切換スイッチは、例えば車両２の乗員が手動操作可能なスイッチとして構成され、スイッチ操作に応じて、自動運転機能を有効化した自動運転モードまたは自動運転機能を無効化した手動運転モードへの切換指令を出力する。手動自動切換スイッチの操作によらず、所定の走行条件が成立したときに、手動運転モードから自動運転モードへの切換、あるいは自動運転モードから手動運転モードへの切換が指令されてもよい。すなわち、手動自動切換スイッチが自動的に切り換わることで、モード切換が手動ではなく自動で行われてもよい。

センサ群３３は、カメラ３３１と、着座センサ３３２と、心拍センサ３３３と、測位センサ３３４とを含む。カメラ３３１は、ＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を有し、乗員の顔を含む上半身を撮像する。カメラ３３１は、全ての乗員の表情や姿勢を撮像可能なように、乗車位置（シート位置）に対応して複数設けられる。着座センサ３３２は、車内の各シートに配置された圧力センサであり、例えば、シートベルトリマインダー用のセンサ（圧力センサ）である。着座センサ３３２の検出値により、各シートの乗員の有無を判別できる。したがって、着座センサ３３２の検出値により、車内の乗員の人数を検出するとともに、乗員の体格や性別、年齢（大人か子供か等）などを判別できる。心拍センサ３３３は、各シートに配置され、各シートの乗員の心拍を検出する。測位センサ３３４は、例えばＧＰＳセンサであり、ＧＰＳ衛星から送信された測位信号を受信し、車両２の絶対位置（緯度、経度など）を検出する。なお、測位センサ３３４には、ＧＰＳセンサだけでなく準天頂軌道衛星から送信される電波を利用して測位するセンサも含まれる。センサ群３３により取得された撮像画像および検出値等の情報は、車載装置３に入力される。また、センサ群３３には、上記レーダ、ライダ等の自動走行に必要なセンサが含まれる。

通信部３４は、通信網４との間で通信を行う。なお、通信部３４は、車内に存在するスマートフォン等の携帯通信端末との間で短距離無線通信を行うこともできる。マイク３５は、乗員の発話した音声を取得する。マイク３５からの音声信号は、例えばＡ／Ｄ変換器を介し音声データとして車載装置３に入力される。マイク３５は、狭指向性を有し、方向によって音声を取得する感度が異なる。マイク３５は、乗員の乗車位置に対応して車内に複数設置され、これにより各乗員の発話の有無を特定することができる。

スピーカ３６は、車載装置３からの指令により、記憶部３１に記憶された地図情報、話題、音楽等を内容とした音声を出力する。スピーカ３６は、入力部３２やマイク３５を介して乗員から音声出力の要求があったとき、その要求に応答して音声を提供する。スピーカ３６は、乗員からの音声出力の要求がなくても、車載装置３からの指令により自動的に音声を提供することもできる。

ディスプレイ３７は、目的地設定に関する情報、目的地までの経路案内情報、および経路上の現在位置情報等を表示する。ディスプレイ３７の表示内容は、車載装置３により制御される。

駆動部３９は、乗員の快適性に影響を与える装置を駆動するアクチュエータの総称である。駆動部３９は、例えば、車両２に搭載された空調装置（不図示）のモータやコンプレッサと、窓やサンルーフを開閉するためのモータとを含む。また、駆動部３９は、上記走行モータ、ステアリングモータ等を含む。

車載装置３は、ＣＰＵ等の演算部３０と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部３１と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。演算部３０は、機能的構成として、情報送信部３０１と、環境設定部３０２とを有する。

情報送信部３０１は、センサ群３３からの情報（以下、センサ情報と呼ぶ。）とマイク３５からの音声データを、通信部３４を介して情報処理装置１へ送信する。環境設定部３０２は、通信部３４を介して情報処理装置１から受信した環境設定情報に従って、対象機器に設定変更指令を出力する。設定変更指令には、対象機器の設定を変更するための各種指令や各種データが含まれる。環境設定情報は、車両２の車内環境の設定に関する情報であり、車内環境には、車両２の車内に設けられた照明装置３８から発せられる光の色および明るさ（強さ）、車内に設けられたスピーカから発せられる音のいずれかが含まれる。なお、車内環境には、空調装置の設定温度などが含まれてもよい。

環境設定部３０２は、環境設定情報に照明装置３８の光の色および強さの設定値に関する情報が含まれる場合には、その設定値に応じた指令を照明装置３８に出力する。また、環境設定情報に音楽の楽曲名が含まれる場合には、環境設定部３０２は、通信部３４を介してその楽曲名に対応する音楽データを情報処理装置１（後述する音楽データベース１１３）から取得して、これをＤ／Ａ変換器を介してスピーカ３６に出力する。さらに、環境設定情報に音声に関する情報が含まれる場合には、環境設定部３０２は、その音声に対応した音声データを生成し、これをＤ／Ａ変換器を介してスピーカ３６に出力する。さらにまた、環境設定情報に空調装置の設定温度に関する情報が含まれる場合には、環境設定部３０２は、その設定温度に応じた制御信号を駆動部３９に出力する。

図３は、本実施形態に係る情報処理装置１の要部構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、例えばサーバ装置により構成される。情報処理装置１は、ＣＰＵ等の演算部１０と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部１１と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。情報処理装置１は、通信網４との間で通信を行う通信部１２を有する。演算部１０は、機能的構成として、乗員情報取得部１０１と、感情推定部１０２と、環境決定部１０３と、学習部１０４とを有する。

記憶部１１は、地図情報が記憶された地図データベース１１１と、各種の話題に関する情報が記憶された話題データベース１１２と、音楽が記憶された音楽データベース１１３とを有する。地図データベース１１１には、道路地図データや施設データなどを含む地図情報が記憶される。話題データベース１１２には、交通情報、天気、時事ネタ等の話題や食べ物、趣味、旅行、仕事、家族に関する話題など、乗員同士の会話に登場すると予想される種々の話題に関する情報が記憶される。音楽データベース１１３には、洋楽、邦楽、ジャズ、クラシック等、種々のジャンルの音楽データが記憶される。情報処理装置１は、記憶部１１に記憶された情報を必要に応じて読み込む。具体的には、情報処理装置１は、車載装置３からの指令に応じて、各データベース１１１～１１３の情報を記憶部１１から読み出し、読み出した情報を車載装置３に送信する。また、情報処理装置１は、通信部１２を介して、外部のサーバ等から受信した話題データや音楽データなどを定期的に取り込み、記憶部１１に記憶された情報を更新することもできる。

乗員情報取得部１０１は、通信部１２を介して車載装置３から受信したセンサ情報および音声データに基づいて、乗員に関する情報（以下、乗員情報と呼ぶ）を取得する。より具体的には、乗員情報取得部１０１は、センサ情報に含まれる撮像画像に基づいて車両２の各乗員の表情（口角等）を特定する。また乗員情報取得部１０１は、センサ情報に含まれる心拍センサ３３３の検出値に基づいて、乗員の心拍数を特定する。さらに乗員情報取得部１０１は、センサ情報に含まれる着座センサ３３２の検出値に基づいて、乗員の着座位置を特定したり、乗員の体動を特定したりする。また乗員情報取得部１０１は、音声データに基づいて、各乗員の声色や発話の内容を特定する。乗員情報取得部１０１は、記憶部１１の辞書データベース（不図示）に登録された単語を参照することで、音声データに含まれる音声信号を認識し、これにより発話内容を特定する。さらに乗員情報取得部１０１は、認識した音声信号の音周波数スペクトルに基づいて声色を特定する。

乗員情報取得部１０１は、センサ情報および音声データに基づいて特定したこれらの情報を乗員情報として取得する。なお、乗員情報取得部１０１は、特定した着座位置に対応するマイク３５から音声信号が入力されたか否かを判定することにより各乗員の発話の有無を判定してもよい。また、乗員情報取得部１０１は、センサ情報に含まれる撮像画像に基づいて乗員の体動を特定してもよい。また、車載装置３が、センサ群３３からの情報やマイク３５からの音声信号に基づいて乗員情報を生成し、その乗員情報を情報処理装置１に送信し、乗員情報取得部１０１は、車載装置３から送信された乗員情報を通信部１２を介して取得してもよい。

感情推定部１０２は、乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定する。例えば、感情推定部１０２は、プルチック（Plutchik）の感情の和を用いて、乗員の感情を８つの基本感情（期待（anticipation）、喜び（joy）、受容（trust）、不安（fear）、驚き（surprise）、悲しみ（sadness）、嫌悪（disgust）、怒り（anger））に分類する。感情推定部１０２は、乗員の表情だけでなく、乗員の発話内容や乗員の発話した音声のアクセントや発音等も考慮して、乗員の感情を感情の輪のいずれかのパターンに当てはめてもよい。そして、感情推定部１０２は、感情の輪への当てはめに応じて乗員の感情を数値化して、乗員の感情の度合いを表す感情値を導出する。

感情推定部１０２は、喜びなどの好ましい感情（正の感情）に対応する感情値をプラスの値で、悲しみなどの好ましからぬ感情（負の感情）に対応する感情値をマイナスの値で表す。具体的には、正の感情に対応する感情値を０～＋１０の整数で表し、負の感情に対応する感情値を－１０～０の整数で表す。このように、感情が強いほど（感情の輪の中心に近づくほど）、感情値の程度（絶対値）を大きい値で表す。なお、乗員情報に含まれる各乗員の体動に関する情報に基づいて各乗員に動きがあるか否かを判定し、動いていないときにその乗員は睡眠中であると判定することもできる。このとき、感情推定部１０２は、睡眠中の乗員の各感情に対応する感情値を０としてもよい。また、感情推定部１０２は、話題データベース１１２を参照し、乗員同士の発話内容から話題を特定し、車内全体が共通の話題で盛り上がっていると想定されるときには、その話題を考慮して、各乗員の感情を感情の輪のいずれかのパターンに当てはめてもよい。また、各感情の感情値のスケールは、１０以外であってもよいし（例えば、１００）、感情ごとに異なってもよい。

なお、Microsoft社のFACE API（Application Programing Interface）等、外部サーバにより提供されるAPIを使用して乗員の感情を推定することもできる。すなわち、感情推定部を外部サーバに設けることもできる。なお、FACE APIは、Web APIの一種でありMicrosoft社のサーバにより提供される。FACE APIは、入力された人物の顔画像に基づいてその人物の感情を推定し、８つの感情（喜び（happiness）、驚き(surprised)、中立（neutral）、悲しみ(sadness)、恐怖(fear)、怒り(anger)、軽蔑(contempt)、嫌悪(disgust)）それぞれのスコア（パーセンテージ）を推定結果として出力する。

ここで、感情推定部が外部のサーバに設けられた車内環境設定装置について説明する。図４は、本実施形態に係る車内環境設定装置の他の構成例を説明するためのブロック図である。図４の情報処理装置１は、図３の情報処理装置１の構成と同様であるが、感情推定部１０２の代わりに感情取得部１０５を有する。なお、図４では、データベース１１１～１１３を省略して記載している。通信部１２には、通信網４を介してサーバ５が接続されている。サーバ５は、ＣＰＵ等の演算部５０と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部５１と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。またサーバ５は、通信網４との間で通信を行う通信部５２を有する。演算部５０は、機能的構成として感情推定部５０１を有する。サーバ５は、FACE APIを提供するMicrosoft社のサーバであり、感情推定部５０１は、FACE APIによって構成される。

乗員情報取得部１０１は、センサ情報に含まれる乗員の撮影画像を乗員情報として取得し、感情取得部１０５は、乗員情報取得部１０１により取得された乗員の撮影画像を通信部１２を介してサーバ５（感情推定部１０２）に送信する。その際、乗員の撮影画像は、FACE APIの送信機能により通信網４を介してサーバ５に送信される。感情推定部５０１は、通信部５２を介して受信した乗員の撮影画像に基づいて乗員の感情を推定し、推定結果、すなわち８つの感情のスコアを通信部５２を介して情報処理装置１に送信する。その際、推定結果は、FACE APIの送信機能によりサーバ５から通信網４を介して情報処理装置１に送信される。感情取得部１０５は、通信部１２を介してサーバ５から受信した感情の推定結果（スコア）を感情値に変換して取得する。例えば、喜びなどの正の感情のスコアが４０％（０．４０）であるとき、その値を感情値の最大値（＋１０）に乗算して得られる整数値（＋４）を感情値として取得する。また例えば、悲しみなどの負の感情のパーセンテージが３０％（０．３０）である場合、その値を感情値の最小値（－１０）に乗算して得られる整数値（－３）を感情値として取得する。このように、本実施形態に係る車内環境設定装置は、情報処理装置１と車載装置３とサーバ５とを含んで構成されてもよい。なお、感情取得部１０５は、乗員の撮像画像をサーバ５に送信する際に、乗員の撮影画像の画質をFACE APIにおける画像解析に必要な最低限の画質レベルまで下げてもよい。また、感情取得部１０５は、乗員の撮像画像をサーバ５に送信する際に、乗員の撮影画像から乗員の顔部分の画像を切り抜き、その画像を送信してもよい。

環境決定部１０３は、感情推定部１０２により推定された乗員の感情の感情値または感情取得部１０５により取得された乗員の感情の感情値と、学習部１０４により学習された乗員の感情と車内環境との対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する。学習部１０４により学習される乗員の感情と車内環境との対応関係については、後述する。

環境決定部１０３は、喜びや驚きなど任意の感情を基準パラメータとして、感情推定部１０２により推定されたまたは感情取得部１０５により取得された基準パラメータの感情値αが閾値Ｔｈ未満であるとき、感情値αが閾値Ｔｈ以上になるように目標車内環境を決定する。環境決定部１０３は、決定した目標車内環境を示す情報、すなわち環境設定情報を、通信部１２を介して車両２（車載装置３）に送信する。閾値Ｔｈは、感情の種別ごとに予め設定され、記憶部１１に記憶される。

学習部１０４は、乗員の感情と車内環境との対応関係を学習し、学習結果を含む情報（以下、対応関係情報と呼ぶ。）を記憶部１１に記憶する。学習部１０４は、上記の学習を各感情のそれぞれに対して行い、感情ごとの学習結果を記憶部１１に記憶する。また、学習部１０４は、上記の学習を各乗員に対して行い、乗員ごとの学習結果を記憶部１１に記憶する。

図５は、予め情報処理装置１のＲＯＭに記憶されたプログラムに従って図３の情報処理装置１のＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、所定期間（例えば１０分）ごとに繰り返し実行される。ここでは、説明を簡単にするため、乗員の感情のみに基づいて車内環境を決定するものとする。

まず、ステップＳ１で、車載装置３から受信したセンサ情報および音声データに基づいて、乗員情報を取得する。次いで、ステップＳ２で、乗員情報に基づいて車両２の乗員の感情を推定し、推定した結果に基づいて、基準パラメータとして指定された感情の感情値αを取得する。次いで、ステップＳ３で、ステップＳ２で取得された感情値αが予め設定された閾値Ｔｈ未満であるか否かを判定する。ステップＳ３で否定されると、処理を終了する。ステップＳ３で肯定されると、ステップＳ４で、ステップＳ２で取得された感情値αと、記憶部１１に記憶された対応関係情報とに基づいて、目標車内環境を決定する。ステップＳ５で、決定された目標車内環境となるように車内環境を設定する。より詳細には、ステップＳ４で決定された目標車内環境に対応した環境設定情報を車両２（車載装置３）に送信する。

ステップＳ６で、所定時間Δｔ待機する。所定時間Δｔは、環境設定情報が車両２に送信されてから車両２の乗員の感情が変化するまでに要する時間（例えば数秒～数十秒程度）に設定される。ステップＳ７，Ｓ８で、ステップＳ１，Ｓ２と同様の処理をおこない乗員の感情を推定して感情値αを取得する。ステップＳ９で、ステップＳ８で取得された感情値αが閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する。ステップＳ９で否定されると、ステップＳ１０で、目標車内環境を決定し直してから、ステップＳ５に戻る。ステップＳ９で肯定されると、ステップＳ１１で、現在の車内環境の設定値、すなわちＳ５で車両２に送信した環境設定情報により示される設定値を、ステップＳ２で取得した感情値αに対応付けて対応関係情報に記憶する。このとき、記憶部１１に記憶された対応関係情報にステップＳ２で取得した感情値αに対応する車内環境の設定値がすでに記憶されている場合には、その設定値を現在の車内環境の設定値で上書きする。

なお、ステップＳ４において、ステップＳ２で取得された感情値αに対応する車内環境の設定値が対応関係情報に記憶されていない場合には、予め設定された初期値に基づいて、目標車内環境を決定する。車内環境の設定値の初期値は、例えば、所定のユーザを対象にして、車内環境の設定値を変更しながらユーザの感情を推定することにより取得されたデータを学習データ（教師データ）として予め学習部１０４に学習させることで決定する。なお、車内環境の設定値の初期値はその他の方法で決定されてもよい。

本実施形態に係る情報処理装置１における処理をまとめると以下のようになる。図６は、本実施形態に係る情報処理装置１における処理を説明するための図である。ここでは、説明を簡単にするため、車内環境を照明装置３８の明るさ（強さ）のみとする。また、乗員の感情のみに基づいて車内環境を決定するものとする。

図６の時点ｔ１で、点Ｐ１に示すように乗員の感情値αが閾値Ｔｈ未満である場合、環境決定部１０３は、目標車内環境を決定し、その目標車内環境（第１車内環境）を示す環境設定情報を車両２に送信する（ステップＳ１～Ｓ５）。環境設定情報が送信されてから所定時間Δｔ経過後の時点ｔ２で、環境決定部１０３は、乗員の感情値αが閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する（ステップＳ６～Ｓ９）。点Ｐ２に示すように乗員の感情値αが閾値Ｔｈ未満である場合、環境決定部１０３は、感情値αの変化の程度Δα１に応じて、目標車内環境を決定し直す（ステップＳ１０）。例えば、図６に示すように、乗員の感情の改善の度合いが低い場合には、照明装置３８の明るさの設定値をΔα１に応じて現在より大きい値に設定する。環境決定部１０３は、決定し直した目標車内環境（第２車内環境）を示す環境設定情報を車両２に送信する（ステップＳ５）。環境設定情報が送信されてから所定時間Δｔ経過後の時点ｔ３で、環境決定部１０３は、乗員の感情値αが閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する（ステップＳ６～Ｓ９）。点Ｐ３に示すように乗員の感情値αが閾値Ｔｈ以上である場合、学習部１０４は、時点ｔ１で取得された感情値αと現在の車内環境（第２車内環境）の設定値とを対応付けた情報を学習結果（対応関係情報）として記憶部１１に記憶する（ステップＳ１１）。このような学習を繰り返すことで、乗員の感情値α（＜Ｔｈ）に対して設定すべき車内環境の設定値を精度よく導出することができる。

一方、時点ｔ２で第２車内環境を設定した後に、乗員の感情値αが悪化（点Ｐ２→点Ｐ４）した場合、乗員にとって第２車内環境が適さない（照明装置３８の明るさが明るすぎる）と判定し、目標車内環境を再度決定し直す（ステップＳ１０）。例えば、照明装置３８の明るさの設定値をΔα２に応じて現在より小さい値に設定する。環境決定部１０３は、Δα２に応じて決定し直した目標車内環境（第３車内環境）を示す環境設定情報を車両２に送信する（ステップＳ５）。その後、情報処理装置１は、乗員の感情値αが閾値Ｔｈ以上になるまで同様の処理を繰り返す（ステップＳ５～Ｓ１０）。そして、乗員の感情値αが閾値Ｔｈ以上になると、その時点における車内環境（第ｎ車内環境）の設定値を時点ｔ１で取得された感情値αに対応付けて対応関係情報に記憶する（ステップＳ１１）。

本発明の実施形態によれば以下のような作用効果を奏することができる。
（１）本実施形態に係る車内環境設定装置は、車両２の乗員に関する乗員情報を取得する乗員情報取得部１０１と、乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定する感情推定部１０２と、車内環境を設定する環境設定部３０２と、環境設定部３０２により設定された車内環境と乗員の感情との対応関係を学習する学習部１０４と、感情推定部１０２により推定された乗員の感情と、学習部１０４により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する環境決定部１０３とを有する。環境設定部３０２は、車内環境が環境決定部１０３により決定された目標車内環境となるように、車両２に搭載された機器に設定変更指令を出力する車内環境を設定する。このように、乗員の感情と車内環境とを関連付けて学習し、その学習結果と乗員情報から推定された乗員の感情とに基づいて車内環境を設定することで、車内環境を乗員の感情に良好に適応させることができる。

（２）感情推定部１０２は、推定した乗員の感情を数値化し、環境決定部１０３は、感情推定部１０２により数値化された乗員の感情が閾値未満であるとき、目標車内環境を決定する。これにより、感情値が閾値未満のときにのみ車内環境の設定が行われるようになり、車内環境設定装置の処理負荷を軽減するできる。

（３）感情推定部１０２は、乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を表す複数のパラメータのそれぞれに対応する感情を推定し、環境決定部１０３は、複数のパラメータのうち任意のパラメータを基準パラメータとして、基準パラメータに対応する感情が閾値以上になるように目標車内環境を決定する。これにより、リラックスしたい、集中したいなどの乗員の嗜好に応じた車内環境を設定することができる。

（４）乗員情報取得部１０１は、所定時間ごとに乗員情報を取得する。このように、所定時間ごとに乗員情報を取得することによって、車内環境の変化が煩雑になることを防ぐとともに、車内環境設定装置の処理負荷を軽減することができる。

（５）乗員情報には、乗員の表情、体動、声色または乗員が発した単語のうちのいずれかを示す情報が含まれる。これにより、乗員の感情を精度よく推定することができる。

（６）車両２の車内には、照明装置３８およびスピーカ３６が搭載され、設定変更指令には、照明装置３８から発せられる光の色、光の強さ、および、スピーカ３６から発せられる音のいずれかが含まれる。これにより、車内環境の設定のバリエーションを増やすことができ、車内環境を乗員の感情により良好に適応させることができる。

（７）乗員情報は、乗員の顔を含む画像である。本実施形態に係る車内環境設定装置は、感情推定部５０１が設けられた外部のサーバ５と、サーバ５との通信を行う通信部１２とをさらに有する（図４）。乗員情報取得部１０１は、車両２に搭載され乗員の顔を撮像するカメラ３３１の撮影画像を乗員情報として取得する。通信部１２は、乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報をサーバ５に送信する。感情推定部５０１は、通信部１２から送信された乗員情報に基づいて乗員の感情を推定する。環境決定部１０３は、通信部１２を介してサーバ５から受信された感情推定部５０１の推定結果を受信し、受信した推定結果と学習部１０４により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する。このように、乗員の顔を含む画像を乗員情報とすることにより、乗員の感情が反映されやすい乗員の表情に基づいて乗員の感情を推定することができ、乗員の感情を精度よく推定することができる。また、感情推定部を外部のサーバ５に設けることで、情報処理装置１の処理負荷を軽減できるとともに、情報処理装置１の製造コストを低減できる。さらに、通信部１２はカメラ３３１の撮影画像をそのまま（加工等せずに）サーバ５に送信するだけでよいので、情報処理装置１の処理負荷をさらに軽減することができる。

（８）本実施形態の車内環境設定装置は、車内環境設定方法として用いることもできる。車内環境設定方法においては、車両２の乗員に関する乗員情報を取得するステップ（ステップＳ１）と、取得された乗員情報に基づいて、乗員の感情を推定するステップ（ステップＳ２）と、車内環境と乗員の感情との対応関係を学習するステップ（ステップＳ１１）と、推定された乗員の感情と学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定するステップ（ステップＳ４）と、車内環境が決定された目標車内環境となるように、車両２に搭載された機器３６，３８に設定変更指令を出力するステップ（ステップＳ５）とを、コンピュータにより実行することを含む。これにより、車内環境を乗員の感情に良好に適応させることができる。

上記実施形態は種々の形態に変形することができる。以下、変形例について説明する。＜第１変形例＞
図７は、第１変形例に係る車載装置３の要部構成を示すブロック図である。なお、図７では、図面の簡略化のため、車載装置３に接続された機器３２～３９の記載を省略している。上記実施形態では、情報処理装置１の演算部１０が、乗員情報取得部１０１と、感情推定部１０２と、環境決定部１０３と、学習部１０４とを有するようにしたが、図７に示すように、これらの機能的構成を車載装置３が有してもよい。すなわち、車両２が、車内環境設定装置を備えるように構成されてもよい。図７の車載装置３は、例えば車両２に搭載されるナビゲーション装置等をベースとして構成される。

図７の車載装置３は、図２の情報送信部３０１の代わりに、乗員情報取得部３０３と、感情推定部３０４と、環境決定部３０５と、学習部３０６とを有する。乗員情報取得部３０３、感情推定部３０４、環境決定部３０５、および学習部３０６の構成はそれぞれ、乗員情報取得部１０１、感情推定部１０２、環境決定部１０３、および学習部１０４と同様である。なお、乗員情報取得部３０３は、センサ群３３により取得された撮像画像および検出値等の情報とマイク３５からの音声信号とに基づいて車両２の各乗員の表情や発話の内容等を特定し、乗員情報を取得する。また、環境決定部３０５は、環境設定情報を記憶部３１に記憶し、環境設定部３０２は、記憶部３１に記憶された環境設定情報に従って、対象機器に各種データや各種指令を出力する。このように、センサ群３３に直接接続された車載装置３で乗員の感情を推定することで、乗員の感情を即座に推定することが可能となり、より良好に車内環境を乗員の感情に適応させることができる。

＜第２変形例＞
また、上記実施形態では、任意の感情を基準パラメータとしたが、基準パラメータをユーザが指定可能であってもよい。例えば、通信部１２を介して、車両２の乗員等のユーザが携帯するスマートフォン等の携帯通信端末から、基準パラメータを指定する指令を取得し、その指令により指定された基準パラメータの感情値が閾値以上になるように目標車内環境を決定してもよい。より具体的には、ユーザは、携帯通信端末の操作部（タッチパネル等）を介して、携帯通信端末にインストールされた基準パラメータを指定するためのプログラムを起動させ、そのプログラムに対して所望の感情を基準パラメータとして指定する。携帯通信端末は、ユーザが基準パラメータに指定した感情を示す情報（以下、基準パラメータ情報と呼ぶ。）を情報処理装置１に対して送信する。情報処理装置１の演算部１０は、通信部１２を介して受信した基準パラメータ情報を記憶部１１に記憶する。環境決定部１０３は、記憶部１１に記憶された基準パラメータ情報により示される感情の感情値に基づいて、目標車内環境を決定する。このような構成により、乗員が基準パラメータを指定することができるので、乗員の嗜好により適した車内環境を設定することができる。

＜第３変形例＞
また、上記実施形態では、感情取得部１０５が、通信部１２を介してサーバ５に乗員情報取得部１０１により取得された乗員情報を送信し、通信部１２を介してサーバ５から乗員の感情の推定結果を受信するようにした。しかし、サーバ５との通信エラーが発生した場合、通信部１２は、サーバ５に乗員情報を送信したりサーバ５から乗員の感情の推定結果を受信したりできない可能性がある。したがって、環境設定部３０２は、通信部１２が乗員の感情の推定結果を受信できたか否かを判定し、通信部１２が乗員の感情の推定結果を受信できたと判断した場合に、目標車内環境を決定してもよい。これにより、乗員の感情の推定結果が正常に取得された場合にのみ目標車内環境が決定されるので、車内環境が急変したり、乗員の感情を不要に悪化させたりすることを抑制することができる。なお、上記の実施形態では、感情推定部５０１は、FACE APIによって構成される例を説明したが、感情推定部５０１は、FACE API以外の感情認識用のAPIによって構成されてもよい。

また、上記の実施形態では、情報処理装置１が感情推定部１０２の代わりに感情取得部１０５を有する例（図４）を説明したが、情報処理装置１は、感情推定部１０２とともに感情取得部１０５を有してもよい。例えば、感情推定部１０２は、乗員の発話内容や乗員の発話した音声のアクセントや発音等と、感情取得部１０５により取得された乗員の感情の推定結果とに基づいて、乗員の感情を推定してもよい。

＜第４変形例＞
また、上記実施形態では、感情推定部１０２は、乗員の感情を８つの基本感情（期待、喜び、受容、不安、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り）に分類する例を示した。しかし、感情推定部１０２は、乗員の感情を８つの基本感情と、隣り合う２つの基本感情の組み合わせによる８つの応用感情（楽観、愛、服従、畏怖、失望、自責、軽蔑、攻撃性）とに分類してもよい。

＜第５変形例＞
また、上記実施形態では、１つの感情を基準パラメータに指定したが、複数の感情を基準パラメータに指定してもよい。そして、基準パラメータに指定した複数の感情の感情値に基づいて車内環境を設定してもよい。例えば、怒りと軽蔑とが基準パラメータに指定されていて、手動運転モード時に乗員（運転者）の怒りまたは軽蔑の程度（感情値の絶対値）が閾値を越えたときに、環境決定部１０３は、自動運転モードへの切換指令を含む環境設定情報を車両２に送信してもよい。環境設定部３０２は、自動運転モードへの切換指令を含む環境設定情報を受信すると、運転モードを自動運転モードに切り換えるように促す情報を乗員に対して報知する。例えば、環境設定部３０２は、自動運転モードへの切り換えを促す音声データをＤ／Ａ変換器を介してスピーカ３６に出力する。また例えば、環境設定部３０２は、自動運転モードへの切り換えを促す文字情報等をディスプレイ３７に出力する。このように、環境決定部１０３と環境設定部３０２とが、乗員の怒りまたは軽蔑の程度が閾値を越えたときに、自動運転モードへの切り換えを乗員に促す情報を報知する報知部として機能してもよい。このような構成により、乗員（運転者）による煽り運転や危険運転を抑制することができる。

なお、環境設定部３０２は、自動運転モードへの切り換えを促す音声データ等を出力する代わりに、運転モードを手動運転モードから自動運転モードへ切り換えてもよい。また、自動運転モードに切り換えた後に、乗員（運転者）の怒りおよび軽蔑の程度が閾値を下回ったときに、運転モードを自動運転モードから手動運転モードへ切り換えてもよい。

＜第６変形例＞
また、乗員にリラックスしてもらうことを目的とした専用シートユニット（以下、単に専用シートと呼ぶ。）が車両２に設けられている場合には、専用シートに着座している乗員の感情に基づいて、専用シートを調整してもよい。より詳細には、乗員の喜びと驚きを基準パラメータとして、喜びのスコアが３０％（０．３０）以上であり、且つ、驚きのスコアが３０％以下（０．３０）になるように、すなわち、喜びの感情値が＋３以上、且つ、驚きの感情値が－３以上になるように、専用シートのシートバックの傾きやヘッドレストの位置などを調整してもよい。

図８は、専用シートの外観を示す図である。図８に示すように、専用シート７は、乗員が着座可能なシートユニットであり、主に車両２の後部座席に適用される。専用シート７は、シートバック７０、シートクッション７１、オットマン７２、ヘッドレスト７３、および支持部材７４を有する。なお、シートバック７０、シートクッション７１、オットマン７２、およびヘッドレスト７３はそれぞれ、所定の長さ、幅、および厚さを有する。以下では、シートバック７０等の長さ方向、幅方向、および厚さ方向をそれぞれ、シートバック７０等の上下方向、左右方向、および高さ方向と表現する。

図９は、専用シート７の構成を模式的に示す図である。なお、図９は、専用シート７が適用された車両２の後部座席を車両２の左方向から見たときの模式図であり、図９における左右方向は車両２の前後方向を表す。図９に示すように、専用シート７は、各種アクチュエータ８０～８３と、乗員検知センサ８４とをさらに有する。シートバック７０は、シートバック可動機構８０により、シートクッション７１に対して後傾可能である。シートクッション７１は、シートクッション可動機構８１によりその前端部が上下方向に昇降するように回動可能である。つまり、シートクッション７１は、チルト角を変更可能である。オットマン７２は、左右方向に沿って延出した回動軸を介してシートクッション７１の前端部に支持され、オットマン可動機構８２により回動軸周りに回動可能である。オットマン可動機構８２は、オットマン７２が垂下している収納状態から、オットマン７２がシートクッション７１の前端よりも前側に張り出している展開状態へ、あるいは展開状態から収納状態へ、オットマン７２を移動（回動）させる。ヘッドレスト７３は、下方に延出する支柱（ピラー）を有し、ピラーは、シートバック７０の上端部に差し込まれる。ヘッドレスト７３は、ヘッドレスト可動機構８３により、シートバック７０の長手方向に移動可能である。乗員検知センサ８４は、シートクッション７１の内部に設けられ、シートクッション７１に乗員が着座していることを検知するセンサであり、図２の着座センサ３３２によって構成される。

第６変形例に係る情報処理装置１における処理をまとめると以下のようになる。なお、ここでは、説明の簡単のため、設定対象の車内環境を専用シート７の状態のみとする。環境決定部１０３は、目標車内環境を決定し、その目標車内環境を示す環境設定情報を車両２に送信する（Ｓ１～Ｓ５）。環境設定情報が送信されてから所定時間経過後に、環境決定部１０３は、乗員Ｐの喜びの感情値が＋３以上であり、かつ、乗員Ｐの驚きの感情値が－３以上であるか否かを判定する（Ｓ６～Ｓ９）。喜びの感情値が＋３以上であり、かつ、乗員Ｐの驚きの感情値が－３以上でない場合には、環境決定部１０３は、乗員Ｐがさらにリラックスできるように、各種アクチュエータ８０～８３の設定値を変更する（Ｓ１０）。例えば、シートバック７０がさらに後傾するようにシートバック可動機構８０の設定値を変更する。このとき、環境決定部１０３は、乗員Ｐの大腿部の角度（車両２の長さ方向に対する角度）が所定の角度（例えば３０度）になるように、シートクッション７１のチルト角度やオットマン７２の展開度合いを調整してもよい。すなわち、環境決定部１０３は、シートクッション可動機構８１やオットマン可動機構８２の設定値を変更してもよい。さらに、環境決定部１０３は、シートバック７０の傾斜角度に合わせてヘッドレスト７３の位置を調整してもよい。すなわち、環境決定部１０３は、ヘッドレスト可動機構８３の設定値を変更してもよい。なお、車内環境の設定（Ｓ５）は、乗員検知センサ８４により専用シートに乗員の着座が検知されているときにのみ実行されてもよい。

なお、本変形例において、喜びの感情値（スコア）と驚きの感情値（スコア）とに優先度を設定してもよい。例えば、驚きの感情値を第１優先感情値、喜びの感情値を第２優先感情値として、驚きの感情値に対して喜びの感情値よりも高い優先度を設定してもよい。そして、驚きの感情値および喜びの感情値がともに好ましくない値であった場合、すなわち驚きの感情値および喜びの感情値がともに閾値に満たない場合に、驚きの感情値が優先的に改善されるように車内環境の設定値を変更してもよい（Ｓ９，Ｓ１０）。例えば、シートバック７０がさらに後傾するように、かつ、沈静効果のある音楽がスピーカ３６から出力されるように、車内環境の設定値を変更してもよい。

＜第７変形例＞
また、上記実施形態では、ステップＳ５で環境設定情報を車両２に送信した後、ステップＳ６において、所定時間Δｔ待機するようにした。しかし、ステップＳ５で音楽の楽曲名が含まれる環境設定情報を車両２に送信したときには、ステップＳ６でその音楽（１曲分）の再生時間に合わせて、すなわちその音楽の再生が終わるまで待機してもよい。それにより、乗員の感情が変化する前に車内環境が再設定されることを抑制でき、車内環境を乗員の感情により良好に適応させることができる。

また、上記実施形態では、照明装置３８から発せられる光の明るさ（強さ）を乗員の感情に適応させる例を示したが（図６）、照明装置３８から発せられる光の色も同様にして乗員の感情に適応させることができる。具体的には、乗員の喜びの感情値αが閾値Ｔｈ未満である場合に（点Ｐ２）、環境決定部１０３は、例えばオレンジ色など高揚効果のある色を指定した環境設定情報を車両２に送信する。また、乗員の感情値αが悪化した場合には（点Ｐ２→Ｐ４）、環境決定部１０３は、例えば緑色など沈静効果のある色を指定した環境設定情報を車両２に送信する。そして、感情値αが閾値Ｔｈ以上になると、その時点において照明装置３８に設定されている光の色を時点ｔ１で取得された感情値αに対応付けて対応関係情報に記憶する。

また、その他の車内環境の設定も同様にして乗員の感情に適応させることができる。より具体的には、乗員の喜びの感情値αが閾値Ｔｈ未満である場合に（点Ｐ２）、環境決定部１０３は、高揚効果のある音楽がスピーカ３６から出力されるように、例えば明るい曲調や激しい曲調の音楽の楽曲名を含む環境設定情報を車両２に送信する。また、乗員の感情値αが悪化した場合には（点Ｐ２→Ｐ４）、環境決定部１０３は、沈静効果のある音楽がスピーカ３６から出力されるように、例えば穏やかな曲調やきれいな曲調の音楽の楽曲名を含む環境設定情報を車両２に送信する。そして、感情値αが閾値Ｔｈ以上になると、その時点においてスピーカ３６から出力されている音楽の楽曲名を時点ｔ１で取得された感情値αに対応付けて対応関係情報に記憶する。

また、上記実施形態では、学習部１０４が、乗員ごとの学習結果を記憶部１１に記憶するようにしたが、着座センサ３３２の検出値により判別した乗員の特性（性別、年齢（大人か子供か）など）ごとに学習結果を記憶部１１に記憶してもよい。また、車両２の乗員が複数である場合に、感情推定部１０２は、各々の乗員の感情に基づいて、乗員全体の感情（全体感情）を推定してもよい。より具体的には、感情推定部１０２は、数値化した各乗員の感情値の総和を乗員の人数で除算して全体感情の感情値を算出し、その感情値に基づいてステップＳ３およびＳ９の判定を行うようにしてもよい。それにより、車内全体の雰囲気に適した車内環境を設定することができる。

また、上記実施形態では、ステップＳ３で感情値αが閾値Ｔｈ未満であるときに、ステップＳ４～Ｓ１０の処理を実行するようにしたが、ステップＳ３の判定を閾値Ｔｈと異なる値で判定するようにしてもよい。具体的には、各感情の感情値αの下限値を設定し、ステップＳ３で感情値αがその下限値未満であるときに、ステップＳ４～Ｓ１０を実行してもよい。例えば、喜びの感情値αの下限値を＋５（５０％）に設定し、ステップＳ９の判定に用いる喜びの感情値αの閾値Ｔｈ（目標値）を＋８（８０％）に設定する。これにより、車内環境の設定が行われる頻度を低減することができ、車内環境の変化が煩雑になることをさらに防ぐことができる。なお、下限値は、感情の種別ごとに予め設定され、記憶部１１に記憶される。

さらに、上記実施形態では、車両２が自動運転車両である場合を例にしたが、車両２は、自動運転機能を有さない手動運転車両であってもよい。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施形態と変形例の一つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１ 情報処理装置、１０ 演算部、１１ 記憶部、１２ 通信部、１０１ 乗員情報取得部、１０２ 感情推定部、１０３ 環境決定部、１０４ 学習部、１０５ 感情取得部、２ 車両、３ 車載装置、３０ 演算部、３１ 記憶部、３３ センサ群、３４ 通信部、３６ スピーカ、３８ 照明装置、３０２ 環境設定部、５０１ 感情推定部、１００ 車内環境設定システム

Claims (12)

1. 車両の乗員に関する乗員情報を取得する乗員情報取得部と、
   前記乗員情報取得部により取得された乗員情報に基づいて、前記乗員の感情を推定する感情推定部と、
   車内環境を設定する環境設定部と、
   前記環境設定部により設定された車内環境と前記乗員の感情との対応関係を学習する学習部と、
   前記感情推定部により推定された前記乗員の感情と、前記学習部により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定する環境決定部と、を有し、
   前記環境設定部は、前記車内環境が前記環境決定部により決定された目標車内環境になるように、前記車両に搭載された機器に設定変更指令を出力することを特徴とする車内環境設定装置。
2. 請求項１に記載の車内環境設定装置において、
   前記感情推定部は、推定した前記乗員の感情を数値化し、
   前記環境決定部は、前記感情推定部により数値化された前記乗員の感情が閾値未満であるとき、前記目標車内環境を決定することを特徴とする車内環境設定装置。
3. 請求項１または２に記載の車内環境設定装置において、
   前記乗員情報には、前記乗員の表情、体動、声色または前記乗員が発した単語のうちのいずれかを示す情報が含まれることを特徴とする車内環境設定装置。
4. 請求項１から３のうちのいずれか１項に記載の車内環境設定装置において、
   前記乗員情報は、前記乗員の顔を含む画像であることを特徴とする車内環境設定装置。
5. 請求項４に記載の車内環境設定装置において、
   前記感情推定部が設けられた外部のサーバと、
   前記サーバとの通信を行う通信部とをさらに有し、
   前記乗員情報取得部は、前記車両に搭載され前記乗員の顔を撮像するカメラの撮影画像を前記乗員情報として取得し、
   前記通信部は、前記乗員情報取得部により取得された前記乗員情報を前記サーバに送信し、
   前記感情推定部は、前記通信部から送信された前記乗員情報に基づいて前記乗員の感情を推定し、
   前記環境決定部は、前記通信部を介して前記サーバから受信された前記感情推定部の推定結果と、前記学習部により学習された対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定することを特徴とする車内環境設定装置。
6. 請求項５に記載の車内環境設定装置において、
   前記環境決定部は、前記通信部が前記サーバから前記感情推定部の推定結果を受信できたか否かを判定し、前記通信部が前記感情推定部の推定結果を取得できた場合に、前記目標車内環境を決定することを特徴とする車内環境設定装置。
7. 請求項２から請求項６のうちのいずれか１項に記載の車内環境設定装置において、
   前記感情推定部は、前記乗員情報取得部により取得された乗員情報に基づいて、前記乗員の感情を表す複数のパラメータのそれぞれに対応する感情を推定し、
   前記環境決定部は、前記複数のパラメータのうち任意のパラメータを基準パラメータとして、前記基準パラメータに対応する感情が閾値以上になるように前記目標車内環境を決定することを特徴とする車内環境設定装置。
8. 請求項７に記載の車内環境設定装置において、
   前記環境決定部は、前記乗員により携帯される携帯通信端末から、前記基準パラメータを指定する指令を取得し、該指令により指定された基準パラメータに関する感情値が閾値以上になるように目標車内環境を決定することを特徴とする車内環境設定装置。
9. 請求項７または８に記載の車内環境設定装置において、
   前記車両は、自動運転モードと手動運転モードとを有し、
   前記乗員の感情を表す複数のパラメータには、怒りと軽蔑とが含まれ、
   怒りまたは軽蔑が前記基準パラメータに指定され、且つ、前記感情推定部により推定された怒りまたは軽蔑の程度が閾値を越えたとき、自動運転モードへの切り換えを促す情報を報知する報知部をさらに有することを特徴とする車内環境設定装置。
10. 請求項１から９のうちのいずれか１項に記載の車内環境設定装置において、
    前記機器には、前記車両の車内に設けられた照明装置およびスピーカが含まれ、
    前記設定変更指令には、前記照明装置から発せられる光の色、前記光の強さ、および、前記スピーカから発せられる音のいずれかが含まれることを特徴とする車内環境設定装置。
11. 請求項１から１０のうちのいずれか１項に記載の車内環境設定装置を備えることを特徴とする車両。
12. 車両の乗員に関する乗員情報を取得するステップと、
    取得された乗員情報に基づいて、前記乗員の感情を推定するステップと、
    車内環境と前記乗員の感情との対応関係を学習するステップと、
    推定された前記乗員の感情と学習された前記対応関係とに基づいて、目標車内環境を決定するステップと、
    前記車内環境が決定された目標車内環境となるように、前記車両に搭載された機器に設定変更指令を出力するステップとを、コンピュータにより実行することを含むことを特徴とする車内環境設定方法。

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