JP4332813B2 - 自動車用ユーザーもてなしシステム - Google Patents

Description

この発明は、ユーザーの自動車への接近、乗車、運転、降車及び自動車からの離間、の少なくともいずれかにおいて、ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませる（あるいはサービスする）ための自動車用ユーザーもてなしシステムに関する。

特開２００７−１４５２２６号公報 特開２００７−１４５２２５号公報 特開２００７−０９９２４９号公報

特許文献１〜３には、ユーザーが自動車を利用するシーンを特定し、シーン別にもてなし動作部の動作内容が変化するように制御される自動車用ユーザーもてなしシステムが開示されている。

しかし、上記の装置では、ユーザーのもてなし願望内容やユーザーの状態が、機能選択やその動作レベルに的確に反映されているとはいいがたく、不満につながりやすい問題があった。

本発明の課題は、状況に応じてシステム側にユーザーの望むもてなし意図をその都度的確に把握することができ、さらにユーザーの状態も加味して、当該のユーザーが最も望む（あるいは望むと思われる）形態で車載装置の動作を自律的に制御することができ、ひいては、ユーザーを主人あるいは客人として自動車側が積極的にもてなそうという心にも満ちた自動車用ユーザーもてなしシステムを提供することにある。

課題を解決するための手段及び作用・効果

上記の課題を解決するために、本発明の自動車用ユーザーもてなしシステムは、
ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なう複数のもてなし動作部と、
ユーザーの体調及び精神状態を反映したユーザー生体特性情報を取得するユーザー生体特性情報取得手段と、
取得したユーザー生体特性情報の内容に基づいて、ユーザーの体調状態及び精神状態をそれぞれ特定する体調・精神状態特定手段と、
特定された体調・精神状態に基づいて、もてなし動作部によるもてなし動作の内容を定めるもてなし意思決定部と、
該もてなし意思決定部の決定内容に従うもてなし動作を行なうよう、対応するもてなし動作部の動作制御を行なうもてなし実行制御部とを備え、もてなし意思決定部は、
安全性、利便性及び快適性の少なくとも１つを含む複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する形で定められ、各々、もてなし意図毎に意図強度の基準値を与える基準意図パラメータの組について、特定された体調・精神状態に応じて各基準意図パラメータ値を一義的に決定する基準意図強度パラメータ値決定手段と、
ユーザーに対する、触覚系、視覚系、聴覚系及び嗅覚系の少なくとも１つの属性を含む複数の外乱刺激を検出する外乱刺激検出手段と、
外乱刺激の種別ともてなし意図分類項目とを互いに対応付けた二次元テーブルとして構成され、テーブルの各セルの値が意図強度パラメータ値として設定される意図推定テーブルの記憶部と、
外乱刺激の属性種別ともてなし意図分類項目とを互いに対応付けた二次元テーブルとして構成され、テーブルの各セルに、外乱刺激の属性ともてなし意図分類とに適合するもてなし動作部の機能を特定するための機能特定情報が格納された機能特定テーブルの記憶部と、
意図推定テーブルの各セルに、対応するもてなし意図分類項目の基準意図パラメータ値と対応する種別の外乱刺激値との双方を用いて意図強度パラメータ値を演算し設定する意図強度パラメータ演算手段と、
もてなし意図分類項目と外乱刺激の属性との組み合わせに応じて、意図推定テーブルの各セルに結び付けられた機能抽出テーブルの対応セルからもてなし動作部の機能を抽出する機能抽出手段と、
意図推定テーブル側のセル内に設定された意図強度パラメータ値に基づいて、抽出された機能の制御内容を決定する制御内容決定手段とを備え、
もてなし実行制御部は、決定された制御内容に基づきもてなし動作部の機能の動作制御を行なうことを特徴とする。

上記の構成によると、外乱刺激の種別ともてなし意図分類項目との組み合わせにより自動車利用に係る状況把握を行ない、意図推定テーブルを参照して、安全性、利便性及び快適性の少なくともいずれかの区分におけるもてなし意図（願望）の強度基準を与える基準意図パラメータ値を決定する。自動車利用に係る状況（意図分類と外乱種別）毎に特有の基準意図パラメータ値を意図強度の基準とし、これに現在の外乱刺激値を加味して意図強度パラメータ値を決定することで、該意図強度パラメータ値は、外乱刺激の大小も考慮した機能選択参照値として好適に使用することができる。そして、別途用意された機能特定テーブルにおいては、外乱刺激の種別ともてなし意図分類項目との組み合わせにより、もてなし動作部の機能を特定するための機能特定情報が抽出され、前述の意図強度パラメータ値に基づいて、抽出された機能の制御内容が決定されるので、もてなし意図に適合した機能を外乱刺激値に応じたレベルにて適正に選択・動作させることができる。これにより、もてなし動作部の動作内容がユーザー生体特性情報の内容に応じて適正に変化し、ひいては、自動車利用に際してのユーザーへサービス（もてなし）効果の、ユーザーの精神状態あるいは体調に応じた適正化を図ることができる。

もてなしに使用する機能は次のようなものを例示できる。まず、触覚系の機能としては、気温を制御対象項目とするもの、具体的には空調装置を例示できる。空調装置の機能は車内温度の調整であり、主に運転／滞在シーンに活用される。例えば、空調設定温度を低温側にシフトさせることで、高揚（あるいは興奮）した精神状態を沈静化したり、疲れ等により熱っぽくなった体調状態を和らげることができる。

また、触覚系のもてなし機能は、車内居住状態を制御対象項目とするものがある。車内居住状態を大きく支配するのは、やはりシート位置や高さであり、ドライバーの場合は、さらにハンドル位置も重要な因子となる。従って、当該もてなし意図に対応する機能として、シート位置調整機能やハンドル位置調整機能を用意しておくことができる。主に運転／滞在シーンに活用されるものであり、例えば、体調悪化等により注意力が散漫となっている場合は、シート位置を前寄りに出してハンドル位置も多少高く設定するなど、運転に対する集中力向上を支援することができるし、逆に、興奮している場合、あるいは疲れている場合などは、シート位置を深くしハンドル位置も多少下げることで、精神的にリラックスさせたり、疲れを和らげたりする上で効果的である。

次に、視覚系の機能としては、（車内外の）明るさを制御対象項目とするものがあり、具体的には、車外ないし車内の照明装置を例示できる。車外照明光は、夜間走行時の前照灯など走行に不可欠な機能も含まれるが、ユーザーの自動車への接近時においても、出迎え用のイルミネーションとして活用できる。また、車内照明光は、車内での操作機器の位置把握の他、車内の雰囲気形成にも重要な役割を果たす。この場合、体調や精神状態に応じて証明光量や色調を調整することが可能である。

また、視覚系の機能は、視覚情報を制御対象項目とするものがある。視覚情報とは、例えば、カーナビゲーション装置に出力される地図情報であり、また、テレビやＤＶＤなどの映像情報であり、上記のカーナビゲーション装置又は映像出力装置が当該の機能を構成する。

聴覚系の機能としては、音響を制御対象項目ととするものがあり、具体的にはカーオーディオシステムを例示できる。この場合、ユーザーの体調や精神状態に応じて、カーオーディオシステムの出力音量や、出力する音楽ソースの選曲内容を変化させるものとすることができる。これにより、気分や性格に応じて、ユーザーが欲する音楽ソースが自動的に選ばれ、演奏出力されるので、運転ないし車内滞在中のユーザーをタイムリーに喜ばせることができる。一方、車内の音響環境を調える上でバックグラウンド的に動作する機能として、音響ノイズキャンセリングシステムを用意しておくこともできる。

基準意図強度パラメータ値決定手段は、体調状態に対応した複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する体調系基準意図パラメータ値と、精神状態に対応した複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する精神調系基準意図パラメータ値とを互いに分離した形で決定するものとすることができる。意図推定テーブルと機能抽出テーブルとは、もてなし意図分類項目が、体調系基準意図パラメータ値に対応する体調系もてなし意図と、精神系基準意図パラメータ値に対応する精神系もてなし意図とに分離した形で定めることができる。もてなし意図分類項目を体調系もてなし意図と精神系もてなし意図とに分離し、意図推定テーブルと機能抽出テーブルも対応した分離形態を採用することで、精神状態と体調状態との機能選択上の競合回避が容易となり、機能選択上のアルゴリズムを大幅に簡略化できるとともに、精神状態と体調状態との双方が的確に反映された機能選択が可能となる。

体調系基準意図パラメータの種別は、体力消耗低減に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、体力回復に関する意図強度を表わすパラメータ種別とを少なくとも含むものとできる。これにより、「もてなし意図」としていわゆる「しんどい思いをしたくない」あるいは「しんどいから楽にして欲しい」というユーザーの体調上のごく自然な願望を、機能選択に直接反映させることができる。また、精神系基準意図パラメータの種別は、不愉快排除に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、愉快獲得に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、気持高揚に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、気持安静に関する意図強度を表わすパラメータ種別とを少なくとも含むものとできる。これにより、「（不愉快要素の出現による）精神的ストレスの軽減」あるいは「（ニュートラルな状態から偏った）精神状態の矯正」という精神状態向上に直結させたもてなし意図を、機能選択に直接反映させることができる。

また、体調・精神状態特定手段は、ユーザー生体特性情報の内容に基づいてユーザーの体調状態を正常体調状態と異常体調状態との間で区別して特定するものとできる。基準意図強度パラメータ値決定手段は、異常体調状態が特定された場合において正常体調状態が特定された場合よりも、体力消耗低減及び体力回復に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定するものとすることができる。体調異常時には、体力消耗低減及び体力回復に直接寄与する機能への選択意図強度が高く設定されることで、ユーザーの負担を的確に軽減することができる。

また、体調・精神状態特定手段は、ユーザー生体特性情報の内容に基づいてユーザーの精神状態を興奮状態とニュートラル状態と落胆状態との間で区別して特定するものとできる。基準意図強度パラメータ値決定手段は、興奮状態が特定された場合においてニュートラル状態及び落胆状態が特定された場合よりも、気持安静に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定する一方、落胆状態が特定された場合においてニュートラル状態及び興奮状態が特定された場合よりも、気持高揚に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定するものとすることができる。これにより、ユーザーの精神状態が興奮状態のときには、気持安静化に直接寄与する機能への選択意図強度が高く設定されることで、その精神状態を効果的に沈静化でき、特に、ユーザーが運転者の場合には安全運転等に係る良好な精神基盤を確保することができる。また、ユーザーの精神状態が落胆状態のときには、気分高揚化に直接寄与する機能への選択意図強度が高く設定されることで、その精神状態を適正に盛り上げることができ、自動車内の滞在時間をより充実したものに転換することができるほか、落胆により散漫化したユーザーの精神状態を立て直すことができ、特に、ユーザーが運転者の場合には安全運転等に係る良好な精神基盤を同様に確保することができる。

また、体調・精神状態特定手段は、ユーザー生体特性情報の内容に基づいてニュートラル状態を盛り上がり願望状態とそれ以外の状態との間で区別して特定するものとできる。また、基準意図強度パラメータ値決定手段は、ニュートラル状態にて盛り上がり願望状態が特定された場合において同じくそれ以外の状態が特定された場合よりも、愉快獲得に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定するものとできる。ユーザーの精神状態が盛り上がり願望である場合に、愉快獲得に直接寄与する機能への選択意図強度が高く設定されることで、その精神状態を適正に盛り上げることができ、自動車内の滞在時間をより充実したものに転換することができる。

機能特定テーブルは、セルに機能特定情報として機能の原理を特定するための原理特定情報が格納された原理探索テーブルとすることができ、該原理探索テーブルに付随する形で、各原理特定情報と個別機能とを互いに対応付けた二次元テーブルであって、テーブルの各セルに、対応する個別機能の座席別の採用優先度を示す機能採用優先度情報を格納した機能抽出テーブルが設けることができる。機能抽出手段は、原理探索テーブル上にて原理特定情報を探索し、探索された原理に属する個別機能を機能抽出テーブル上にて検索するとともに、制御内容決定手段は、検索された個別機能を、対応する機能採用優先度情報が示す優先度の高いものから順に動作するように制御内容を決定することができる。自動車には、例えば車内の異なる位置に設けられるとともに機能原理的に共通した複数の機能群が設けられる場合がある。上記構成によると、その機能群を原理特定情報により大まかに特定し、その機能群に属する個別機能を、ユーザーの着座位置も考慮して優先度の高いものから順に動作させることで、検出・特定されたユーザーのもてなし意図を実現するのに最適の個別機能に速やかにたどり着くことができる。

次に、各種別の外乱刺激値は、いずれもニュートラル値を基準として正負両方向に値が設定可能とすることができる。他方、基準意図パラメータは、対応する外乱刺激に対するユーザーの排除意図が強いものほど絶対値が大きく設定され、かつ外乱刺激を相殺する意図を示すものと、外乱刺激を埋没させる意図を示すものとので互いに異なる符号を有するものとすることができる。意図強度パラメータ演算手段は、外乱刺激値の符号が反映される演算結果が得られるよう、基準意図パラメータ値と外乱刺激値とを結合する予め定められた演算を行ない、その演算結果を意図強度パラメータ値として設定するものとできる。制御内容決定手段は、該意図強度パラメータ値の絶対値に応じて、対応する機能の制御出力を、その符号に応じて予め定められた制御方向に設定するものとできる。

外乱刺激値は、例えば明るい⇔暗い、暑い⇔寒い、うるさい⇔静かなど、互いに相反する状態の間を行き来する形で変化するものが多く、当然、その２状態の間には、そのどちらでもないニュートラル状態（つまり、明るすぎも暗すぎもしないちょうどよい明るさの状態、暑すぎず寒すぎない快適な気温状態、うるさすぎず静かすぎもしない普通の音響状態）が存在し、該ニュートラル状態を基準として外乱刺激が各々上記２状態のどちらに偏っているかを、その符号によって一義的に表わすことができる。意図強度パラメータは、ニュートラル値からずれた外乱刺激に対しユーザーがどの程度の排除願望を抱いているかをその絶対値にて示し、その符号により、外乱刺激を相殺（キャンセル）する制御の向きを識別することができる。意図強度パラメータ値の符号は、外乱刺激の符号と一致し、例えば、明るい場合には暗くし、暗い場合には明るくする。あるいは暑い場合には涼しくし、寒い場合には暖かくする。意図強度パラメータ演算手段は、例えば、基準意図パラメータ値と外乱刺激値との乗算に基づいて意図強度パラメータ値を設定するようにすればよく、乗算の結果の絶対値が大きいほどもてなし意図を実現するための機能出力も大きくなり、制御内容把握も容易となる。

動作内容決定手段は、上記機能が空調装置である場合、意図強度パラメータの絶対値が大きいほど空調出力レベルが増大するように動作内容を決定するものとすることができる。ユーザーが体感的にどの程度「暑い」ないし「寒い」と感じているかを、対応する意図強度パラメータ値の絶対値及び符号（負であれば「暑い」、正であれば「寒い」）により把握でき、空調（暖房ないし冷房）の出力レベルを、ユーザーごとの適正状態にいち早く導くことができる。また、ユーザーの精神状態が高揚したものとなるほど設定温度が低くなるように、空調装置の動作出力内容を決定することができる。過度に精神状態が高揚している場合は体温も上昇しがちであり、これを空調温度の低減により、文字通りクールダウンすることが可能となる。他方、精神状態が落ち込んでいる場合は設定温度が上昇し、発汗や血行が促進され、気分ないし体調の高揚に導くことができる。

また、機能がカーオーディオシステムである場合、動作内容決定手段は、意図強度パラメータの絶対値が大きいほどが大きいほど出力音量が増大するように動作内容を決定するものとできる。車内騒音レベルが高くうるさい場合はオーディオ出力が増大し、騒音を音楽に埋没させ、音楽の聴き取りを容易にすることができる。また、意図強度パラメータの絶対値に応じてカーオーディオシステムから出力させる音楽ソースの選曲内容を変更するものこともできる。これにより、その都度体調や精神状態に応じた適正な選曲を行なうことができ、例えば、個々の体調ないし精神状態においてどのような音楽ソース（曲）が適当であるかを経験的に（例えば、ユーザーの選曲統計情報などにより）見出して、曲目とユーザー状態指数（あるいは前述の差分値）との関係を一義的に定めて記憶しておけば、意図強度パラメータ値に応じた選曲内容の適正化を容易に図ることができる。

また、機能が車内照明装置である場合、動作内容決定手段は、意図強度パラメータの絶対値が大きいほど照明光量が増大するように動作内容を決定するものとすることができる。例えば、ユーザーの精神状態が高揚したものとなるほど短波長側の照明色（例えば、薄緑、青色、水色、青みの白色など）となるように、車内照明装置の動作出力内容を決定できる。これらの照明色は、いわば寒色系であり、高ぶった精神状態を和らげて落ち着かせる効果があるとともに、車内滞在環境を爽快に演出することができる。一方、これとは逆に、精神状態が落ち込んでいる場合は照明色が長波長側（黄色、アンバー、赤色、ピンク、あるいはこれらの色彩を帯びた白色光）にシフトするように、車内照明装置の動作出力内容を決定できる。これらの照明色は暖色系であり、気分の高揚ないしは温かみのある演出によりリラックス効果に優れる。

次に、意図強度パラメータ演算手段は、自動車の複数の登録ユーザーを序列順位及び各ユーザーの意図強度パラメータ補正内容と対応付けて記憶するユーザー登録手段と、自動車に乗り込むユーザーを特定するユーザー特定手段を有するものとでき、特定されたユーザーのうち序列順位の上位に位置するユーザーの意図強度パラメータ補正内容を優先する形で、該意図強度パラメータ補正内容を用い意図強度パラメータ値を補正しつつ演算するものとすることができる。複数の登録ユーザーに序列順位をつけておき、実際に自動車を利用するユーザーが複数特定された場合に、それらユーザーのうち序列順位の最も高いユーザーの意図強度パラメータ補正内容が採用されるので、序列順位の上位のユーザーの意向がもてなし内容に的確に反映され、そのユーザーをＶＩＰ的にもてなすことができる。

意図強度パラメータ演算手段は、自動車に乗り込むユーザーの性格種別を特定するユーザー性格種別特定手段を有し、特定されたユーザーの性格種別に応じて意図強度パラメータ値を補正しつつ演算するものとできる。ユーザーの性格種別に応じてもてなし内容を微調整することができ、よりきめ細かい対応が可能となる。

以下、本発明の実施の形態を添付の図面を用いて詳しく説明する。図１は、本発明の一実施形態を示す自動車用ユーザーもてなしシステム（以下、単に「システム」ともいう）１００の概念ブロック図である。該システム１００は、種々のもてなし動作部５０２〜５１７，５３４，５４１，５４８，５４９，５５０，５５１，５５２，１００１Ｂが接続された第一のコンピュータからなるもてなし実行制御部３と、種々のセンサ・カメラ群５１８〜５２８が接続された第二のコンピュータからなるもてなし意思決定部２とからなる自動車側搭載部１００を、その要部とする形で構成されている。第一のコンピュータと第二のコンピュータは、いずれもＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭを備え、ＲＯＭに格納された制御ソフトウェアを、ＲＡＭをワークメモリとして実行することにより、後述の種々の機能を実現する。

上記システム１００においては、ユーザーが自動車に向けて接近し、該自動車に乗り込み、該自動車を運転し又は車内にて滞在し、その後、降車に至るまでのユーザーの自動車利用に係る一連の動作が、予め定められた複数のシーンに区切られる。そして、区切られた複数のシーン毎に、もてなし動作部５０２〜５１７，５３４，５４１，５４８，５４９，５５０，５５１，５５２，１００１Ｂが、ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なう。本実施形態では、車外への音波発生装置としてホーン５０２、ブザー５０３が接続されている。また、照明装置（ランプ類）としては、ヘッドランプ５０４（ビームをハイとローとで切り替え可）、フォグランプ５０５、ハザードランプ５０６、テールランプ５０７、コーナリングランプ５０８、バックアップランプ５０９、ストップランプ５１０、車内照明５１１及び床下ランプ５１２が接続されている。また、他のもてなし動作部として、エアコン５１４、カーオーディオシステム（カーステレオ）５１５、電動シート・ハンドル５１６及びサイドミラーやバックミラーなどの角度調整用の駆動部５１７、カーナビゲーションシステム５３４、ドア開閉用のアシスト機構（以下、ドアアシスト機構という）５４１、車内に芳香剤を放出する芳香発生部５４８、重度体調不良（重度の眠気を催した状態を含む）に対する気付け・覚醒用成分の発生部５４９（例えば、運転用のハンドルの中心部に、運転者の顔付近を目指す形で気付け・覚醒用成分（例えば、アンモニアを含有するもの）を噴出するように取り付けられる）、運転者に注意喚起したり眠気から覚醒させるためのシートバイブレータ５５０（シート底部あるいは背もたれ部に埋設される）、ハンドルバイブレータ５５１（ハンドルの軸に取り付けられている）、車内騒音低減用のノイズキャンセラ１００１Ｂが接続されている。

図２Ｂは、車内照明５１１の構成例を示すもので、各々固有の照明色からなる複数の照明部（本実施形態では、赤色系照明５１１ｒ、アンバー系照明５１１ｕ、黄色系照明５１１ｙ、白色系照明５１１ｗ及び青色系照明５１１ｂからなる）を有する。これらの照明は、もてなし意思決定部２からもてなし実行制御部３を経て入力される制御指令信号を受けて、指定されたものが選択され、制御指令信号に従い種々の点灯パターンにて点灯制御される。図３は、ユーザーの性格種別に応じて定められた点灯制御データ４０２の構成例を示すもので、もてなし意思決定部２のＲＯＭに記憶され、制御ソフトウェアにより随時読み出されて使用される。例えば、活動的な性格（ＳＫＣ１（図１１参照））に対しては、赤色系照明５１１ｒを選んでこれをフラッシュ点灯（最初のみ、その後連続点灯）させ、おとなしい性格（ＳＫＣ２）に対しては、アンバー系照明５１１ｕを選んでフェードイン点灯させる、などであるが、これはほんの一例である。

なお、照明装置は、白熱電球、蛍光ランプのほか、発光ダイオードを用いた照明装置を採用することも可能である。特に、赤色系（Ｒ）、緑色系（Ｇ）、青色系（Ｂ）の３原色の発光ダイオードを組み合わせることにより、種々の照明光を簡単に得ることができる。図４は、その回路構成の一例を示すもので、赤色系（Ｒ）、緑色系（Ｇ）、青色系（Ｂ）の各発光ダイオード３４０１が電源（Ｖｓ）に接続され、各々トランジスタ３４０２でスイッチング駆動される。このスイッチングは、コンパレータ３４０３に入力される三角波（のこぎり波でもよい）の周期と、指令信号の電圧レベルとによって定まるデューティ比によりＰＷＭ制御される。各色の発光ダイオード３４０１への指令信号の入力波形は、各々独立に変更可能であり、３つの発光色の混合比率に応じて任意の色調の照明色が得られ、また、色調や照明強度パターンを、指令信号の入力波形に応じて経時的に変化させることも可能である。なお、各色の発光ダイオード３４０１の発光強度は、上記のようにＰＷＭ制御する方式のほか、連続点灯を前提として駆動電流レベルにて調整することも可能であるし、これとＰＷＭ制御とを組み合わせた方式も可能である。

図５には、赤色系（Ｒ）、緑色系（Ｇ）、青色系（Ｂ）の各光の混合比（デューティ比による）と、視認される混合光の色との関係を示す（ここで示す混合比は、「１」を設定された色に対する他色の相対混合比で表わしており、この相対混合比を基準に絶対照明強度は別途設定される）。それぞれ、制御時に発光色を選択するためのインデックス（０〜１４）が付与され、制御参照情報としてもてなし実行制御部３のＲＯＭ（あるいは、もてなし意思決定部２側の記憶装置５３５：制御に必要な情報を、通信によりもてなし実行制御部３に送信すればよい）に記憶される。白色照明光は使用頻度が高く、着色された照明光との間でスムーズに制御移行できるように、白色を規定するインデックスが、該インデックスの配列上にて周期的に複数現れるように定められている。

特に中間に位置する白色（インデックス：６）を境として、その前後に、暖色系（うす橙→橙→赤）と寒色系（水色→青→青紫）の各色が配列し、ユーザーの体調状態や精神状態に応じて、白色照明光から暖色系照明光ないし寒色系照明光にスムーズに切り替えることができるようになっている。ここで、演出等を特に考慮しない通常時の照明色は白色を中心に設定され、これに精神状態指数（数値が大きいほど高揚した精神状態であることを示す）の値が対応付けられている。中庸の精神状態（精神状態指数：５）では白色が選択され、精神状態指数が大きくなるほど（つまり、高揚した精神状態となるほど）青系、すなわち短波長側に、精神状態指数が小さくなるほど（つまり、沈んだ精神状態となるほど）赤系、すなわち長波長側に照明色が変化するように定められている。この実施形態では、精神状態指数が１０のとき、ＲＧＢの各相対設定値が「水色」となるように、精神状態指数が１のときは同じく「うす橙」となるとうに定められ、それらの中間の精神状態指数においては、補間によりＲＧＢの各相対設定値が定められる。

次に、図６は、カーオーディオシステム５１５の構成例を示すもので、もてなし意思決定部２からもてなし実行制御部３を経て、曲特定情報やボリュームコントロール情報などの、もてなし用曲演奏制御情報が入力されるインターフェース部５１５ａを有する。インターフェース部５１５ａには、デジタルオーディオ制御部５１５ｅ、多数の音楽ソースデータを格納した音楽ソースデータベース５１５ｂ，５１５ｃ（前者はＭＰＥＧ３データベース、後者はＭＩＤＩデータベース）が接続されている。曲特定情報に基づいて選曲された音楽ソースデータはインターフェース部５１５ａを経てオーディオ制御部に送られ、そこでデジタル音楽波形データにデコードされ、アナログ変換部５１５ｆでアナログ変換された後、プリアンプ５１５ｇ及びパワーアンプ５１５ｈを経て、もてなし用曲演奏制御情報により指定されたボリュームにてスピーカ５１５ｊから出力される。

図１に戻り、電動ドア機構５４１は、乗降用のスライドドアあるいはスイング式ドアを、図示しないモータ（アクチュエータ）により自動開閉ないし開閉パワーアシストするためのものである。

図７は、ノイズキャンセラ１００１Ｂの一構成例を示す機能ブロック図である。該ノイズキャンセラ１００１Ｂの要部は、騒音抑制手段をなす能動的騒音制御機構本体２０１０と、必要音強調部（手段）２０５０とを含む。能動的騒音制御機構２０１０は、車内に侵入する騒音を検出する車内騒音検出マイク（ノイズ検知マイク）２０１１と、車内騒音検出マイク２０１１が検出する騒音波形と逆位相の騒音制御用波形を合成する騒音制御用波形合成部（制御音発生部）２０１５とを有する。騒音制御用波形は騒音制御用スピーカ２０１８から出力される。また、騒音制御用音波が重畳後の車内音に含まれる消し残し騒音成分を検出するエラー検出マイク２０１２と、消し残し騒音のレベルが縮小する方向にフィルタ係数が調整される適応フィルタ２０１４も設けられている。

車両自身に音源を有する車内騒音としては、エンジン音、路面音、風切り音などがあり、車内騒音検出マイク２０１１は、複数個のものが、個別の車内騒音の検知に適した位置に分散配置されている。車内騒音検出マイク２０１１は、搭乗者Ｊから見てそれぞれ違う位置にあり、マイク２０１１が拾う位置での騒音波形と、搭乗者Ｊが実際に聞く騒音波形との間には少なからぬ位相差がある。そこで、この位相差を合せこむために、車内騒音検出マイク２０１１の検知波形は適宜、位相調整部２０１３を介して制御音発生部２０１５に与えられる。

次に、必要音強調部２０５０は、強調音検知マイク２０５１及び必要音抽出フィルタ２０５３を含んで構成され、その必要音の抽出波形が制御音発生部２０１５に与えられる。ここでも、車内騒音検出マイク２０１１と同様の事情により、位相調整部２０５２が適宜設けられる。強調音検知マイク２０５１は、車外の必要音を取り込むための車外用マイク２０５１と、車内の必要音を取り込むための車内用マイク２０５１とからなる。いずれも周知の指向性マイクにて構成でき、車外用は、音検知の指向性の強い角度域が車外方向を向き、指向性の弱い角度域が車内方向を向くように取り付けられている。本実施形態では、マイク２０５１の全体が車外に出るように取り付けられているが、指向性の弱い角度域が車内側に位置し、指向性の強い角度域のみが車外に出るように、車内と車外とにまたがって取り付けることも可能である。他方、車内用マイク２０５１は、各座席に対応して、搭乗者の会話音を選択的に検知できるよう、音検知の指向性の強い角度域が搭乗者の正面側を向き、指向性の弱い角度域が反対方向を向くように取り付けられる。これら強調音検知マイク２０５１は、いずれも、その入力波形（検出波形）のうち必要音成分を優先的に通過させる必要音抽出フィルタ２０５３に接続されている。なお、図６のカーオーディオシステム５１５のオーディオ入力が車内必要音音源２０１９として利用されるようになっている。このオーディオ機器のスピーカ出力音（スピーカは騒音制御用スピーカ２０１８と兼用してもよいし、別途設けてもよい）は、騒音制御用波形が重畳されても相殺されないように制御される。

図８は、図７の機能ブロック図に対応したハードウェアブロック図の一例を示すものである。第一ＤＳＰ（Digital Signal Processor）２１００は騒音制御用波形合成部（制御音発生部）２０１５及び適応フィルタ２０１４（さらには位相調整部２０１３）を構成するものであり、車内騒音検出マイク２０１１がマイクアンプ２１０１及びＡ／Ｄ変換器２１０２を介して、また、騒音制御用スピーカ２０１８がＤ／Ａ変換器２１０３及びアンプ２１０４を介してそれぞれ接続されている。他方、第二ＤＳＰ２２００は、抑制すべき騒音成分の抽出部を構成するものであり、エラー検出マイク２０１２がマイクアンプ２１０１及びＡ／Ｄ変換器２１０２を介して、また、オーディオ入力など抑制対象外の音声信号源、すなわち必要音音源２０１９がＡ／Ｄ変換器２１０２を介してそれぞれ接続されている。

必要音強調部２０５０は、必要音抽出フィルタ２０５３として機能する第三ＤＳＰ２３００を有し、必要音検知マイク（強調音検知マイク）２０５１がマイクアンプ２１０１及びＡ／Ｄ変換器２１０２を介して接続されている。そして、第三ＤＳＰ２３００はデジタル適応フィルタとして機能する。以下、フィルタ係数の設定処理について説明する。

緊急車両（救急車、消防車、パトカーなど）のサイレン音、踏み切り警報器音、後続車のクラクション音、ホイッスル音、人間の叫び声（子供の泣き声や女性の叫び声など）を、注意ないし危険認識すべき必要車外音（強調音）として定め、それらのサンプル音をディスク等に記録して、読み取り再生可能な参照強調音データとしてライブラリー化しておく。また、会話音については、複数人の個別のモデル音声を、同様に参照強調音データとしてライブラリー化しておく。なお、自動車への搭乗候補者が固定的に定められている場合には、モデル音声を、そのモデル音声自身の発声による参照強調音データとして用意しておけば、その搭乗候補者が乗車した場合の会話音の強調精度を高めることができる。

そして、フィルタ係数に適当な初期値を与え、強調音検知マイク２０５１による強調音検出レベルを初期値に設定する。次いで、各参照強調音を読み出して出力し、強調音検知マイク２０５１により検出する。そして、適応フィルタの通過波形を読み取り、参照強調音として通過できた波形のレベルを測定する。この検知レベルが目標値に達するまで上記の処理を繰り返す。このようにして、車外音及び車内音（会話音）の双方について、参照強調音を次々と取り替えて、通過波形の検知レベルが最適化されるよう、フィルタ係数を学習処理させる。上記のようにフィルタ係数が調整された必要音抽出フィルタ２０５３により、強調音検知マイク２０５１からの入力波形から必要音を抽出し、その抽出強調音波形を第二ＤＳＰ２２００に転送する。第二ＤＳＰ２２００は、車内騒音検出マイク２０１１の検知波形から、必要音音源（ここではオーディオ出力）２０１９からの入力波形と、第三ＤＳＰ２３００からの抽出強調音波形を差分演算する。

第一ＤＳＰ２１００に組み込まれるデジタル適応フィルタのフィルタ係数は、システムの使用に先立って初期化が行われる。まず、抑制対象となる種々の騒音を定め、それらのサンプル音をディスク等に録音して、再生可能な参照騒音としてライブラリー化しておく。そして、フィルタ係数に適当な初期値を与え、エラー検出マイク２０１２による消し残し騒音レベルを初期値に設定する。次いで、参照騒音を順次読み出して出力し、車内騒音検出マイク２０１１により検出する。適応フィルタを通過した車内騒音検出マイク２０１１の検出波形を読み取り、これを高速フーリエ変換することにより、騒音検出波形を、各々波長の異なる正弦波素波に分解する。そして、各正弦波素波の位相を反転させた反転素波を生成し、これを再度合成することにより、騒音検出波形と逆位相の騒音制御用波形が得られる。これを騒音制御用スピーカ２０１８から出力する。

適応フィルタの係数が適性に定められていれば、車内騒音検出マイク２０１１の波形からは騒音成分だけが効率良く抽出されているはずなので、これに基づいて逆相合成された騒音制御用波形により車内騒音を過不足なく相殺することができる。しかし、フィルタ係数の設定が適性でなければ相殺されない波形成分が消し残し騒音成分となって生ずる。これは、エラー検出マイク２０１２により検出される。消し残し騒音成分のレベルは目標値と比較され、目標値以下になっていなければフィルタ係数を更新し、これが目標値以下になるまで同様の処理を繰り返す。このようにして、参照騒音を次々と取り替えて、消し残し騒音成分が最小化されるよう、フィルタ係数を学習処理させる。そして、実使用時には、消し残し騒音成分を定常的にモニタリングし、常時これが最小化されるようにフィルタ係数をリアルタイム更新しつつ、上記と同様の処理を行なうことで、必要な音波成分を残しつつ、車内の騒音レベルのみを効果的に低減することができる。

図１に戻り、ユーザー側端末装置１は、本実施形態では周知の携帯電話として構成されている（以下、「携帯電話１」ともいう）。この携帯電話１には、着信音出力や音楽演奏のために、着信音データや音楽データ（ＭＰＥＧ３データあるいはＭＩＤＩデータ：着信音としても使用される）がダウンロード可能とされており、図示しない楽音合成回路にて該データに基づく演奏出力が可能である。

また、もてなし意思決定部２には、次のようなセンサ・カメラ群が接続されている。これらの一部はシーン推定情報取得手段として機能し、また、ユーザー生体特性情報取得手段として機能するものである。
・車外用カメラ５１８：自動車に接近してくるユーザーの姿を撮影する。ユーザーの仕草や顔の表情などを静止画ないし動画として取得する。ユーザーを拡大して撮影するために、望遠レンズを用いた光学式ズーム方式や、撮影画像をデジタル的に拡大するデジタルズーム方式を併用することができる。
・赤外線センサ５１９：自動車に接近するユーザー、ないし乗車したユーザーの顔部分からの放射赤外線に基づき、サーモグラフィーを撮影する。ユーザー生体特性情報取得手段である体温測定部として機能し、その時間的変化波形を測定することにより、ユーザーの体調状態ないし精神状態を推定することができる。

・着座センサ５２０：ユーザーが座席に着座したか否かを検出する。自動車のシートに埋設される近接スイッチ等で構成することができる。このほか、シートに着座したユーザーを撮影するカメラにより着座センサを構成することもできる。この方法であると、シートに荷物など、人以外の荷重源が載置された場合と、人が着座した場合とを相互に区別でき、例えば人が着座した場合にだけもてなし動作を行なう、といった選択制御も可能となる。また、カメラを用いれば、着座したユーザーの動作を検出することも可能であり、検出情報をより多様化することができる。なお、シート上でのユーザーの動作を検出するには、シートに装着した感圧センサを用いる方法もある。

さらに、本実施形態では、図９に示すように、シートの座部及び背もたれ部に複数分散埋設された着座センサ５２０Ａ，５２０Ｂ，５２０Ｃの検知出力に基づいて、着座したユーザー（運転者）の姿勢変化を波形検出するようにしている。いずれも着座圧力を検出する圧力センサで構成され、具体的には、正面を向いて着座したユーザーの背中の中心に基準センサ５２０Ａが配置される。残部のセンサは、それよりもシート左側に偏って配置された左側センサ５２０Ｂと、シート右側に偏って配置された右側センサ５２０Ｃとからなる。基準センサ５２０Ａの出力は、差動アンプ６０３及び６０４にて、それぞれ右側センサ５２０Ｃの出力及び左側センサ５２０Ｂの出力との差分が演算され、さらにそれらの差分出力同士が、姿勢信号出力用の差動アンプ６０５に入力される。その、姿勢信号出力Ｖout（第二種生体状態パラメータ）は、ユーザーが正面を向いて着座しているときほぼ基準値（ここではゼロＶ）となり、姿勢が右に偏ると右側センサ５２０Ｃの出力が増加し、左側センサ５２０Ｃの出力が減少するので負側にシフトし、姿勢が左に偏るとその逆となって正側にシフトする。なお、右側センサ５２０Ｃ及び左側センサ５２０Ｂは、いずれも加算器６０１，６０２により、座部側のセンサ出力と背もたれ側のセンサ出力との加算値として出力されているが、残部センサ出力と背もたれセンサ出力の差分値を出力するようにしてもよい（このようにすると、運転者が前のめりになったとき背もたれセンサ側の出力が減少し、その差分値が増大するので、より大きな姿勢の崩れとして検出することができる。

・顔カメラ５２１：着座したユーザーの顔の表情を撮影する。例えばバックミラー等に取り付けられ、フロントグラス側から運転者を斜め上方から、シートに着座したユーザー（運転者）の顔を含む上半身を撮影する。その画像から顔部分の画像を切り出し、ユーザーの種々の表情を予め撮影して用意されたマスター画像と比較することにより、図１０に示す種々の表情を特定することができる。体調状態ないし体調状態のいずれにおいても、状態が良好な順に表情の序列を決めておき、その序列に従って得点付与することにより（例えば、精神状態の場合、安定を「１」、注意散漫・不安を「２」、興奮・怒りを「３」とするなど）、表情を離散的な数値パラメータ（第二種生体状態パラメータ）として使用することができ、その時間変化を離散的な波形として測定できるので、当該波形に基づき、精神状態ないし体調状態の推定を行なうことも可能である。なお、顔を含む上半身の画像形状と、その画像上での重心位置から、運転者の姿勢の変化を検出することもできる。すなわち、重心位置の変化波形は姿勢の変化波形として使用でき（第二種生体状態パラメータ）、当該波形に基づき、精神状態ないし体調状態の推定を行なうことも可能である。なお、もてなし制御に使用するユーザー生体状態情報の取得源（ユーザー生体特性情報取得手段）としての機能以外に、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用にも使用される。また、目のアイリスの向きを拡大検出することで、顔や視線の方向を特定することもできる（例えば、やたらに時計の方向を見る場合は、「時間を気にして焦っている」と推定するなど）。また、視線方向の角度の時間的変化波形（真正面を向いているときを基準方向として、その基準方向に対する左右へのぶれ角度を波形変化として検出する）に基づき（第二種生体状態パラメータ）、運転者の体調状態あるいは精神状態を推定するのにも使用される。
・マイクロフォン５２２：ユーザーの声を検出する。これも、ユーザー生体特性情報取得手段として機能させうる。

・感圧センサ５２３：自動車のハンドルやシフトレバーの、ユーザーによる把握位置に取り付けられ、ユーザーの握り力や、握ったり放したりの繰り返し頻度などを検出する（ユーザー生体特性情報取得手段）。
・血圧センサ５２４自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられる（ユーザー生体特性情報取得手段）。血圧センサ５２４の検出する血圧値はその時間的変化が波形として記録され（第一種生体状態パラメータ）、その波形に基づいて運転者の体調状態ないし精神状態の推定に使用される。
・体温センサ５２５：自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられた温度センサからなる（ユーザー生体特性情報取得手段）。体温センサ５２５の検出する体温値はその時間的変化が波形として記録され（第一種生体状態パラメータ）、その波形に基づいて運転者の体調状態ないし精神状態の推定に使用される。
・皮膚抵抗センサ５４５：発汗等による体表面の抵抗値を測定する周知のセンサであり、自動車のハンドルのユーザー把握位置に取り付けられる。皮膚抵抗センサ５４５の検出する皮膚抵抗値はその時間的変化が波形として記録され（第一種生体状態パラメータ）、その波形に基づいて運転者の体調状態ないし精神状態の推定に使用される。

・網膜カメラ５２６：ユーザーの網膜パターンを撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。
・アイリスカメラ５２７：バックミラー等に取り付けられ、ユーザーのアイリス（虹彩）の画像を撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。アイリスの画像を用いる場合、その模様や色の個人性を利用して照合・認証を行なう。特にアイリス模様は後天的形成要素であり、遺伝的影響度も低いので一卵性双生児でも顕著な相違があり、確実に識別できる利点がある。アイリス模様を用いた認証方式は、認識・照合を迅速に行なうことができ、他人誤認率も低い特徴がある。また、アイリスカメラにより撮影された運転者の瞳孔寸法（第二種生体状態パラメータ）の時間的変化に基づいて、体調状態あるいは精神状態の推定を行なうことができる。
・静脈カメラ５２８：ユーザーの静脈パターンを撮影し、バイオメトリックスによるユーザーの本人認証用に使用される。
・ドアカーテシスイッチ５３７：ドアの開閉を検知する。乗り込みシーン及び降車シーンへの移行を検出する、シーン推定情報取得手段として使用される。

また、もてなし意思決定部２には、エンジン始動を検知するためのイグニッションスイッチ５３８の出力も分岐入力されている。また、湿度センサ５４６、室温センサ５６３、日照センサ５６４（エアコン５１４の制御用）、車外ノイズセンサ５６２（ノイズキャンセラ１００１Ｂの制御用）、車内の明るさレベルを検出する照度センサ５３９、車内の音響レベルを測定する音圧センサ５４０も、もてなし意思決定部２に同様に接続されている。

また、もてなし意思決定部２には、タッチパネル（カーナビゲーションシステム５３４のモニターに重ねられたタッチパネルで兼用してもよい：この場合は、入力情報はもてなし実行制御部３からもてなし意思決定部２に転送される）等で構成された入力部５２９と、もてなし動作情報記憶部として機能するハードディスクドライブ等で構成された記憶装置５３５とが接続されている。

他方、もてなし実行制御部３には、車両位置情報を取得するためのＧＰＳ５３３（カーナビゲーションシステム５３４においても使用する）、ブレーキセンサ５３０、車速センサ５３１及び加速度センサ５３２も接続されている。

もてなし意思決定部２は、センサ・カメラ群５１８〜５２８の１又は２以上のものの検出情報から、ユーザーの性格、精神状態及び体調の少なくともいずれかを含むユーザー生体状態情報を取得し、その内容に応じてどのもてなし動作部にどのようなもてなし動作をさせるかを決定して、これをもてなし実行制御部３に指令する。もてなし実行制御部３は、これを受けて、対応するもてなし動作部５０２〜５１７，５３４，５４１，５４８，５４９，５５０，５５１，５５２，１００１Ｂにもてなし動作を実行させる。すなわち、もてなし意思決定部２ともてなし実行制御部３とが互いに協働して、取得されたユーザー生体状態情報の内容に応じてもてなし動作部５０２〜５１７，５３４，５４１，５４８，５４９，５５０，５５１，５５２，１００１Ｂの動作内容を変化させる機能を実現する。もてなし実行制御部３には、自動車側通信手段（ホスト側通信手段）をなす無線通信装置４が接続されている。該無線通信装置４は、自動車のユーザーが携帯するユーザー側端末装置（携帯電話）１と無線通信網を介して通信する。

一方、カーオーディオシステム５１５には、ユーザーが手動で操作する操作部５１５ｄ（図６）が設けられ、ここからの選曲データの入力により、所望の音楽ソースデータを読み出して演奏することもできる。また、操作部５１５ｄからのボリューム／トーンコントロール信号は、プリアンプ５１５ｇへ入力される。この選曲データは、インターフェース部５１５ａから、図１のもてなし実行制御部３を経てもてなし意思決定部２へ転送され、これに接続された記憶装置５３５の選曲実績データとして蓄積される。その蓄積内容に基づいて、後述のユーザ−性格判定処理が行われる（つまり、カーオーディオシステム５１５の操作部５１５ｄは、ユーザー生体特性情報取得手段の機能を構成しているといえる）。

図１１は、上記音楽ソースデータのデータベース構造の一例を示すものでア。該データベース４０１には、曲ＩＤ、曲名及びジャンルコードと対応付ける形で音楽ソースデータ（ＭＰＥＧ３又はＭＩＤＩ）が記憶されている。また、各音楽ソースデータには、その音楽を選曲したユーザーについて推定される性格種別（「活動的」、「おとなしい」、「楽観的」、「悲観的」、「頽廃的」、「体育会系」、「知性派」、「ロマンチスト」など）を示す性格種別コード、同じく年齢コード（「幼児」、「子供」、「ジュニア」、「青年」、「壮年」、「中点」、「熟年」、「敬老」、「年齢無関係」など）、性別コード（「男性」、「女性」及び「性別無関係」）が個々に対応付けて記憶されている。性格種別コードはユーザー性格特定情報の一つであり、年齢コード及び性別コードは、性格とは無関係なサブ分類である。ユーザーの性格が特定できても、年齢層や性別に合わない音楽ソースを選択したのでは、ユーザーを楽しませる「もてなし」としての効果は半減する。従って、ユーザーに提供する音楽ソースの適性をより絞り込むために、上記のようなサブ分類付与は有効である。

一方、各音楽ソースデータには、曲モードコードも個々に対応付けて記憶されている。曲モードコードは、その曲を選曲したユーザーの精神状態や体調と、当該曲との連関を示すデータであり、本実施形態では、「盛り上げ系」、「爽快系」、「温和・癒し系」、「ヒーリング・α波系」等に分類されている。なお、性格種別コード、年齢コード、性別コード、ジャンルコード及び曲モードコードは、各ユーザーに固有のもてなし内容を選定する際に参照するデータなので、これらを総称してもてなし参照データと呼ぶことにする。

さらに、各音楽ソースデータには、後述する体調指数ＰＬと精神状態指数ＳＬとが個々に対応付けて記憶されている。これらの指数は、該指数が示す体調ないし精神状態に適合する音楽ソースデータを特定するために事前に付与されたものである。その使用方法については後述する。

次に、本実施形態においてシーンは、接近シーン、乗車シーン、準備シーン、運転シーン、滞在シーン、降車シーン及び離脱シーン等が定められている。シーンの特定方法については、特許文献１〜３に詳細に開示されているのでここでは繰り返さないが、例えば、ユーザー側のＧＰＳ５５４と、自動車側のＧＰＳ５３３とにより、自動車と、当該自動車外に位置するユーザーとの相対距離及びその変化を特定し、ユーザーが自動車へ予め定められた距離以内に接近したことを検出することでシーン特定が可能である。また、乗り込みシーンと降車シーンとは、ドアカーテシスイッチ５３７のドア開検知出力に基づいて特定する。また、各シーンに対応した個別シーンフラグが設けられ、時系列順に到来順序が定められた各シーンが到来する毎に、そのシーンに対応するフラグを「到来（フラグ値１）」に設定してゆくことで、現在どのシーンまで進んできているかを特定できる。また、準備シーンとシーン運転／滞在シーンとは、いずれも前述の着座センサがユーザーを検出しているか否かにより特定するが、自動車に乗り込んでイグニッションスイッチ５３８がＯＮになるまでの間、あるいは、イグニッションスイッチ５３８がＯＮにならず、かつ一定以上の着座継続が確認されるまでの間は、準備シーンとして認識される。また、離脱シーンへの移行は、降車シーンのあと、ドアカーテシスイッチ５３７がドア閉を検知することで識別される。

各もてなし動作は、対応するもてなし動作部の動作制御アプリケーションにより制御される。これらの動作制御アプリケーションはもてなし実行制御部３のＲＯＭ（あるいは記憶装置５３５）内に記憶されている。

以下、自動車用ユーザーもてなしシステム（以下、単に「システム」ともいう）１００の動作について説明する。図１２は、システム１００における、もてなし意思決定からもてなし動作実行に至る一連の処理の全体アルゴリズムを概念的に示すものである（これら３つの図は、対応する丸数字を接続子として、一つながりの図として読まれるべきものである）。もてなし主処理は、「目的推定（δ１）」、「個性適合（δ２）」、「状態適合（δ３）」、「演出対応（δ４）」、「機能選択（δ５）」、「駆動（δ６）」の各ステップからなる。

まず、「目的推定（δ１）」では、ユーザー位置検出（β１）及びユーザー動作検出（β２）により、現在のシーンを推定する。ユーザー位置検出（β１）は、具体的には、ユーザーと自動車との相対的位置関係（α１）を把握・特定することにより行なう。また、ユーザーの接近方向（α２）も考慮可能である。他方、ユーザー動作検出（β２）は、基本的には、ドアの開閉操作やシートへの着座など、シーン決定用に固定的に定められた動作を検出するセンサ類（シーン推定情報取得手段）の出力を用いて行なう（α５）。また、着座継続時間により準備シーンから運転／滞在シーンへの移行検知を行なう場合のように、特定動作の継続時間（α６）も考慮できる。

γ１でシーンが決定されれば、δ１にて、個々のシーンでのもてなし意図を推定する。「もてなし意図の推定」とは前述のごとく、刻々変化するユーザーの体調状態や精神状態に対し、その都度最も適合するもてなし内容、つまり、ユーザーが最も欲する種別のもてなし内容を推定することである。具体的には、図１９及び図２０に例示した意図推定テーブル３７１と図２１に例示した原理作用テーブル３７２とを併用し、シーン毎に区分された安全性、利便性（楽に）及び快適性の分類項目毎に、ユーザーの体感、すなわち、触覚系、視覚系、嗅覚系及び聴覚系のそれぞれを対象とする制御対象環境項目に適合するもてなし意図が存在するか否かを検索する。もてなし意図が検索されれば、図２２に例示する、対応するシーン別の機能抽出テーブル３７３を参照し、検索されたもてなし意図に対応するもてなし機能を抽出する。

また、δ２では、もてなし内容をユーザーの個性に適合させる処理となる。これは、具体的には、後述するユーザーの性格判定処理と、判定された性格に応じて、個々のもてなし処理に適正な重み付けをすること、つまり、個々のユーザーの性格に適合するよう、複数のもてなし動作の組み合わせを適宜カスタマイズしたり、あるいは、もてなし動作の程度を変更したりすることを目的とするものである。個性の特定には性格検出処理β４が必要である。性格検出処理β４は、アンケート処理（α７）など、ユーザー自身の入力により性格分類を取得して行なう方法と、ユーザーの動作、行為や思考パターン、あるいは表情などから、より分析的に性格分類を決定する方法との双方を用いることができる。後者については、音楽選曲の統計から性格分類を決定す方式（特許文献１，２）を採用している（α８：Ｗ２も参照）。

δ３は、もてなし内容をユーザーの精神／体調状態に適合させる処理を示す。また、δ４はもてなし演出対応処理であり、δ５は機能選択処理である。すなわち、ユーザー生体特性情報取得手段の検出情報に基づいて、ユーザーの精神状態及び体調を反映した精神／体調情報を取得し、その取得内容に応じてユーザーの精神状態ないし体調状態を推定する。より詳しくは、ユーザーから取得したユーザー生体特性情報から体調指数と精神状態指数とを算出し、さらに、それら体調指数ないし精神状態指数に基づいてユーザー状態指数Ｇを演算する（Ｗ３）。

ユーザー生体特性情報取得手段は、赤外線センサ５１９（顔色：α１７）、顔カメラ５２１（表情：α９、姿勢：α１１、視線：α１２、瞳孔径：α１３）、脈拍センサ５２４（心拍（心電）：α１４）などが採用可能であるが、この他にも、運転操作実績を検出するセンサ類（５０２ｗ、５３０、５３１，５３２，５３２ａ；誤操作率：α１０）、血圧センサ（α１５）、着座センサ５２０（感圧センサによりシートにかかる体重分布を測定し、運転中の小刻みな体重移動を検出して、運転中の落ち着きが損なわれた判定を行ったり、偏った体重の掛かりかたを検出して、運転者の疲労の程度を判定したりすることができる）。詳細は後述する。

上記のユーザー生体特性情報取得手段からの出力を精神状態や体調状態を示す数値パラメータに置き換え（β５）、その数値パラメータ及びその時間的変化からユーザーの精神状態や体調状態を推定する（γ３，γ４）。その推定結果は、後述の基準意図パラメータ値の決定処理に使用され、該基準意図パラメータ値は、意図推定テーブル３７１（図２０Ａ，Ｂ）と原理作用テーブル３７２とを併用したもてなし機能を抽出と制御内容決定処理に使用される。基準意図パラメータは推定されたの精神状態や体調状態を反映して特有の値に設定され、それに応じて、選択される機能やその制御内容も、推定されるユーザーの精神状態や体調状態に適合するものとなるように適正化される。また、同じシーンのもてなしであっても、ユーザーの性格が異なれば、その性格に適合したもてなし動作となるように微調整され、同じユーザーであっても精神状態や体調に応じて採用される機能の種別や程度が調整される。

照明光の場合を例に取れば、性格によってユーザーの指向する照明色が相違し（例えば、活発なタイプは赤系を、おとなしいタイプは緑や青系を指向）、体調の良し悪しによって照明強度に対する要望（例えば、体調が悪いときは照明による刺激を抑制するため光量を落とす）が相違することが多い。前者では照明光の周波数あるいは波長（赤系→緑系→青系の順に波長が短くなる）を調整するもてなし制御となり、後者は照明光の振幅を調整するもてなし制御となる。また、精神状態は、その両方に関係する因子であり、幾分陽気な精神状態において、さらに気分を盛り上げるために赤系の照明光を採用することもありえるし（周波数調整）、照明光の色を変えず、明るさを増したりすることもありえる（振幅調整）。また、過度に興奮した状態では、気持ちを沈めるために青系の照明光を採用したり（周波数調整）、照明光の色を変えず明るさを減らしたりする（振幅調整）、といった処理が考えられる。音楽の場合は、種々の周波数成分が含まれているのでより複雑であるが、覚醒効果を高めるために、数１００Ｈｚ〜１０ｋＨｚ程度の高音域の音波を強調したり、逆に気持ちを沈めるために、リラックス時の脳波（α波）の周波数（７〜１３Ｈｚ：ヒューマンレゾナンス）に、音波の揺らぎの中心周波数を合せこんだ、いわゆるα波系音楽を採用したりするなど、周波数／振幅により制御パターンを同様に把握することができる。

また、図１の照度センサ５３９（視覚刺激：α１８）、音圧センサ（聴覚刺激：α１９）などの出力から、現在ユーザーがどの程度の刺激を感じているかに関しての情報（外乱刺激）を得（環境推定：β６）、その外乱刺激値を推定する（γ５）。なお、特定すべき外乱刺激としては、触覚刺激（α２０：例えば、ハンドルに取り付けられた感圧センサ５２３など）、及び嗅覚刺激（α２１：嗅覚センサによる）なども併用することができる。また、外乱推定に関しては、ユーザーを取り囲む空間からの間接的刺激、具体的には、高さ（α２２）、距離（α２３）、奥行き（α２４）及び自身ないし同乗者の体格（α２５）等を考慮することも可能である（空間検出：β７）。

次に、ユーザー性格分類は、例えば以下のような方法により決定できる。
自動車のユーザーは、図１のもてなし意思決定部２のＲＯＭ（書換えが可能となるように、フラッシュＲＯＭで構成しておくことが望ましい）等に形成されたユーザー登録部６００（図２Ａ）に予め登録される。このユーザー登録部は、各ユーザー名（あるいは、ユーザーＩＤ（及び暗証番号）と、その性格種別とが互いに対応付けられた形で登録されている。この性格種別は、後述のごとく、ユーザーによる自動車使用継続中に蓄積される、カーオーディオシステムの選曲統計情報に基づいて決定することも可能である。しかし、自動車の使用開始直後など、選曲統計情報の蓄積が不十分な場合、あるいは、操作履歴情報を敢えて収集せずに性格種別を推定したい場合は、性格種別情報又は該性格種別情報を特定するために必要な情報を、ユーザー自身により入力させ、その入力結果に基づいて性格種別を決定するようにしてもよい。

例えば、図１のモニター５３６（カーナビゲーションシステム５３４のモニターで代用してもよい）に性格種別を表示し、ユーザーは自分に適合する性格種別を選んで、入力部５２９からこれを入力することができる。また、性格種別を直接入力させる代わりに、性格種別判定のためのアンケート入力を行なう方式を採用してもよい。この場合、モニター５３６にはアンケートの質問事項を表示し、ユーザーは回答選択肢から回答を選ぶ形で答える（ここでは、選択ボタン５２９Ｂで選択肢を構成し、この上に重ねられたタッチパネル５２９の該当位置に触れて選択入力を行なう）。全ての質問に回答することで、その回答の組み合わせに応じて予め定められた性格種別群から、１つのものが一義的に決定されるようになっている。

なお、ユーザー名を含めたユーザー登録入力も、上記の入力部５２９からなされ、決定された性格種別、序列順位及び体調系補正係数Ｄｆｂ，Ｄｆｍ（後述）とともに図２Ａのユーザー登録部６００に記憶される。また、これらの一連の入力は、携帯電話１から行なうことも可能であり、この場合は、その入力情報を無線により自動車側に転送する。また、ユーザーが自動車購入する際に、入力部５２９か専用の入力ツールを用いて、ディーラー側で事前にユーザー登録入力を済ませておく方法もある。

カーオーディオシステムの選曲実績の統計情報に基づいて性格種別を決定する事例については、特許文献１〜３に開示されている通りなので、概略を説明する。図６のカーオーディオシステム５１５においては、ユーザーは操作部５１５ｄからの入力により、いつでも好きな曲を選んで演奏を楽しむことができる。ユーザーが自身で選曲した場合は、そのユーザーの特定情報（ユーザー名あるいはユーザーＩＤ）と、選曲された音楽ソースデータのＩＤと、前述のもてなし参照データＲＤ（性格種別コード、年齢コード、性別コード、ジャンルコード及び曲モードコード）とが互いに対応付けられた形で、選曲実績記憶部（図１の記憶装置５３５内に形成されている）に記憶される。選曲実績記憶部には、ユーザー別に、その選曲実績の統計情報（図１の記憶装置５３５に記憶されている）が作成される。この統計情報では、選曲データが、性格種別コード別にカウントされ、どの性格種別の曲が最も多く選曲されたかが数値パラメータとして特定される。最も単純な処理としては、選曲頻度が最も高い性格種別を、そのユーザーの性格として特定することが可能である。例えば、統計情報に蓄積されている選曲実績数が一定レベルに到達すれば、例えばユーザー入力により初期設定された性格種別を、統計情報から上記のごとく導かれた性格種別と置き換えるようにすればよい。

なお、自動車の使用に先立っては、ユーザーの認証が必要である。特にユーザーが複数登録されている場合は、ユーザーによって性格種別が異なるものに設定され、もてなしの内容も異なるものとなるからである。最も簡単な認証方式は、携帯電話１からユーザーＩＤと暗証番号を自動車側に送信し、これを受けたもてなし意思決定部２が、登録されているユーザーＩＤと暗証番号との照合を行なう方法である。また、携帯電話１に設けたカメラにより顔写真の照合を行ったり、音声認証、指紋を用いた認証など、バイオメトリックス認証方式を採用することもできる。他方、自動車へのユーザーの接近時は、ユーザーＩＤと暗証番号とを用いた簡略な認証に留め、開錠後、自動車に乗り込んでから、前述の顔カメラ５２１、マイクロフォン５２２、網膜カメラ５２６、アイリスカメラ５２７あるいは静脈カメラ５２８などによるバイオメトリックス認証を行なうようにしてもよい。

以下、本発明のもてなしシステムの具体的な動作例について、運転／滞在シーンを例にとり、図１３のフローチャートに従い説明する。まず、着座しているユーザーの精神状態と体調状態を推定する（図１２：γ３，γ４）。具体的な方法については、特許文献１〜３に詳細に開示されており、ここでは概略のみを説明する。基本的には、取得した生体状態パラメータの時間的変化を測定し、その変化波形から精神状態と体調状態とを推定する方式を採用している。

生体状態パラメータとして「表情」を採用する場合は、図１の顔カメラ５２１を用い、所定のサンプリング間隔で顔画像を撮影し、マスター画像と順次比較することにより、表情種別（例えば、「安定」、「不安・不快」、「興奮・怒り」）を識別しつつ、その時間的変化を「変化小」、「増」、「微増」あるいは「急増」等として判定する。

生体状態パラメータとして「体温」を採用する場合は、体温センサ５２５（赤外線センサ５１９）を用いる。具体的には、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に検出される体温値をサンプリングし、波形記録するとともに周知の高速フーリエ変換処理を行なって周波数スペクトラムを求め、そのスペクトラムの中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆを演算する。また、波形を一定数の区間に分割し、区間別の体温平均値を演算する。そして、区間毎に、平均体温値を波形中心線として積分振幅を演算し、各区間の積分振幅を平均し、波形振幅の代表値として決定する。決定された周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっているかどうかを調べ、大きくなっていれば監視中の体温変化が「急」であると判定する。また、周波数ｆが下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなっているかどうかを調べ、小さくなっていれば監視中の体温変化が「緩」であると判定する。また、ｆu0≧ｆ≧ｆL0ならば、監視中の体温変化は「標準」であると判定する。また、積分振幅Ａ（平均値）の値は閾値Ａ０と比較し、Ａ＞Ａ０であれば、監視中の平均体温レベルは「変動」状態にあると判定する。また、Ａ≦Ａ０であれば、監視中の平均体温レベルは「維持（安定）」状態にあると判定する。

生体状態パラメータとして「血圧」を採用する場合は、血圧センサ５２４により検出される血圧波形の中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆと、区間別の積分振幅Ａ１，Ａ２の平均値Ａを演算する。周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっていれば監視中の血圧変化が「急」であると判定し、下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなっていれば「緩」であると判定し、ｆu0≧ｆ≧ｆL0ならば「標準」であると判定する。また、振幅Ａを閾値Ａ０と比較し、Ａ≦Ａ０であれば、監視中の平均血圧レベルは「維持」状態にあると判定し、そうでなければ「変動」状態にあると判定する。血圧検出値の変化が急で変化の方向が「変動」である場合は、精神状態が「集中力散漫」と推定できる。体調不良に関しては、血圧の変動が緩やかとなる。また、血圧は急激に変動する場合は、「興奮（怒り）状態」であることを推定することができる。

生体状態パラメータとして「皮膚抵抗」を採用する場合は皮膚抵抗センサ５４５を用いる。ここでも同様に皮膚抵抗値をサンプリングし波形記録するとともに、スペクトラムの中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆと区間別積分振幅Ａ１，Ａ２‥を演算する。そして、各区間の積分振幅Ａを時間ｔに対してプロットし、最小二乗回帰して勾配αを求める。周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっていれば監視中の皮膚抵抗変化が「急」であると判定し、下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなっていれば「緩」であると判定する。また、ｆu0≧ｆ≧ｆL0ならば「標準」であると判定する。さらに、勾配αの絶対値を閾値α０と比較し、｜α｜≦α０であれば、監視中の平均皮膚抵抗レベルは「一定」状態にあると判定する。また、｜α｜＞α０の場合、αの符号が正であれば監視中の平均皮膚抵抗レベルは「増」状態にあると判定し、負であれば「減」状態にあると判定する。皮膚抵抗検出値の変化が急で変化の方向が「増」である場合は、精神状態が「集中力散漫」と推定できる。体調不良に関しては、軽度のものは皮膚抵抗の時間的変化にそれ程反映されないが、体調不良が進行すると、皮膚抵抗値の変化が緩やかに増加に転ずるので、「重度体調不良」の推定には有効である。また、皮膚抵抗値は急激に減少する場合は、「興奮（怒り）状態」であることを、かなり高精度に推定することができる。

生体状態パラメータとして「姿勢」を採用する場合は、シートに埋設した複数個の着座センサ５２０による姿勢信号を用い、姿勢信号波形の中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆと区間別の積分振幅Ａ１，Ａ２‥の平均値Ａｎと分散Σ^２を演算する。周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっていれば監視中の姿勢変化速度が「増」であると判定し、下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなっていれば「減」であると判定する。また、積分振幅Ａの平均値Ａｎの値を予め定められた閾値と比較して、姿勢移動量を「変化小」、「微増」および「急増」のいずれかに判定する（平均値Ａｎが大きいほど、姿勢移動量は増加傾向にある）。また、分散Σ^２の値が閾値以上になっている場合は、姿勢移動が増減傾向にあると判定する。姿勢の変化は、基本被特定状態（「体調不良」、「集中力散漫」及び「興奮状態」）の相違に応じて顕著に異なる傾向を示すので、それらを相互識別する上で特に有効なパラメータである。正常であれば、運転中のユーザーは適度に姿勢を保ちながら運転に必要な緊張感を持続される。他方、体調不良が生ずると、辛さを和らげようとして時折姿勢を変える仕草が目立つようになり、姿勢移動量は微増傾向となる。しかし、体調不良がさらに進行すると（あるいは、極度の眠気に襲われた場合）、姿勢が不安定になってぐらつくようになり、姿勢移動は増減傾向となる。このときの姿勢移動は、体のコントロールが利かない不安定なものなので、姿勢移動の速度は大幅に減少する。また、集中力が散漫になっている場合も、姿勢移動はだらしなく増減するが、体のコントロールは利く状態であるから、姿勢移動速度はそれほど減少しない点に違いがある。他方、興奮状態にある場合は、落ち着きがなくなったり、いらいらしたりして姿勢移動は急増し、移動速度も大きくなる。

生体状態パラメータとして「視線角度」を採用する場合は、前述の顔画像中にて瞳孔位置と顔中心位置とを特定するとともに、顔中心位置に対する瞳孔の正面方向からのぶれを演算して視線角度θを求め、その時間的変化波形を取得する。そして、同様に、波形の中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆと、区間別積分振幅Ａ１，Ａ２の平均値Ａｎ及び分散Σ^２とを演算する。周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっていれば監視中の視線角度θの変化速度が「増」であると判定し、下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなってれば「減」であると判定し、ｆu0≧ｆ≧ｆL0ならば「正常」であると判定する。また、積分振幅Ａの平均値Ａｎの値を予め定められた閾値と比較して、視線角度θの変化量を「変化小」、「微増」および「急増」のいずれかに判定する（平均値Ａｎが大きいほど、視線角度θの変化量は増加傾向にある）。さらには、Ａの分散Σ^２の値が閾値以上になっている場合は、視線角度θの変化が増減傾向にある状態、つまり「変調」状態（いわゆる、目がきょろきょろした状態）にあると判定する。視線角度θは、集中力が散漫になった場合に移動量が急増し、また、きょろきょろと変調を来たすようになるので、該集中力散漫と推定する上での有力な決め手となる。また、体調不良が生ずると、その不良の程度に応じて視線移動量が減少するので、体調不良の推定にも有効である。また、興奮状態でも視線移動量は減少するが、体調不良時は、視界に変化が起きた場合に視線がついてゆきにくくなり、移動速度も減少するのに対し、興奮状態では、視界の変化等に鋭敏に反応してこれを睨みつけるなど、時折生ずる視線移動の速度は非常に大きいので、互いに識別することができる。

生体状態パラメータとして「瞳孔径」を採用する場合は、アイリスカメラ５２７（図１）によりユーザーのアイリスを撮影し、その画像上にて瞳孔径ｄを決定し、その時間変化波形を取得する。そして、その波形から区間別の瞳孔径平均値ｄｎ、区間別の積分振幅Ａ１，Ａ２の平均値Ａｎ及び分散Σ^２を演算する。瞳孔径平均値ｄｎが閾値ｄ０より大きくなっていれば「瞳孔開」と判定する。また、大きくなっていなければ分散Σ^２が閾値Σ^２0よりも大きいかどうかを調べ、大きければ「瞳孔径変動」と判定する。また、大きくなければ「正常」と判定する。瞳孔径ｄは、ユーザーの精神状態に応じて顕著に変化し、特に、特有の瞳孔開状態があるか否かに基づいて、ユーザーが興奮状態にあるか否かを高精度に推定することができる。また、瞳孔径が変動する場合は、集中力散漫であると推定することができる。

生体状態パラメータとして「ステアリング操作状態」を用いる場合は、直線走行時にステアリングのサンプリング及び評価を行なう。具体的には、一定時間間隔で定められたサンプリングタイミングが到来する毎に、操舵角センサ５４７の出力により現在の操舵角度φを読み取る（例えば、直進中立状態でφ＝０°とし、左右いずれかへの触れ角として定義する（例えば右方向の角度を正、左方向の角度を負とする）。そして、その操舵角度値を波形として取得し、中心周波数（あるいはピーク周波数）ｆと、区間別の積分振幅Ａ１，Ａ２‥及びその分散Σ^２を演算する。周波数ｆが上限閾値ｆu0より大きくなっていれば操舵角度φの変化速度が「増」であると判定し、下限閾値ｆL0（＞ｆu0）より小さくなっていれば「減」であると判定し、ｆu0≧ｆ≧ｆL0ならば「正常」であると判定する。また、積分振幅Ａの分散Σ^２が閾値Σ^２0よりも大きければ操舵誤差が「増」と判定し、大きくなければ「正常」と判定する。操舵誤差の増大を検知することで、運転者が集中力散漫状態や興奮状態にあることを推定できる。他方、重度の体調不良（居眠り状態を含む）が発生した場合も、正常な操舵が妨げられるので、誤差の増大傾向からこれを推定することができる。他方、体調不良や集中力の散漫化は操舵への反応が遅れがちになり、操舵速度の減少からこれを推定することができる。また、興奮状態では、いらいらして急ハンドルを切りがちになるので、操舵速度の増加からこれを推定することができる。

このようにして得られた生体状態パラメータの時間的変化に係る判定結果を用いて、ユーザーの具体的な体調／精神状態の判定（推定）が行なわれる。そして、個々の具体的には、記憶装置５３５内には、図１４に示すように、ユーザーの判定すべき精神状態と体調状態との組み合わせである複数の被特定状態と、個々の被特定状態が成立していると判定するための、複数のユーザー生体特性情報取得手段がそれぞれ検出しているべき生体状態パラメータの時間的変化状態の組み合わせとを対応付けて記憶した判定テーブル１６０１が記憶されている。

被特定状態となる体調状態は、本実施形態では「正常」、「疲労」、「軽度異常」、「重度異常」であり、同じく精神状態は「落胆」、「ニュートラル」（ただし、「癒され」「中央」「盛り上がり」の３パターンに細分化されている）、「興奮（激情・興奮」である。個々の被特定状態に対応する体調指数ＰＬ及び精神状態指数ＳＬの値の設定例を、判定テーブル１６０１内に示している。生体状態パラメータとしては、この後のシーンで使用するものも含め、「血圧」、「体温」、「皮膚抵抗」、「表情」、「姿勢」、「視線」、「瞳孔（寸法）」及び「操舵」の各パラメータが網羅されている（同じパラメータであっても、使用するセンサあるいはカメラはシーンに応じて、目的とする生体状態パラメータの取得に有利なものが適宜選択される）。

具体的には、各生体状態パラメータの時間的変化に係る判定結果（例えば、「急減」や「増加」など）をリードし、リードした個々の判定結果を、判定テーブル１６０１上の各被特定状態に対応する時間的変化状態の組み合わせと順次照合する。この場合、例えば、全ての生体状態パラメータについて、被照合情報と判定結果とが一致した被特定状態のみを採用する処理としてもよいが、参照する生体状態パラメータが多い場合は、被照合情報と判定結果とが全ての生体状態パラメータについて一致するのが稀となり、ユーザーの体調状態あるいは精神状態の推定を柔軟に行なうことができなくなる。従って、照合カウンターの得点（Ｎ）を「一致度」とみなして、最も得点の高いもの、つまり一致度の最も高いものを、被特定状態として確定させる方法が有効である。

なお、例えば平均血圧レベルが「変動」と判定された場合のように、同じ生体状態パラメータの状態が複数の被特定状態（「集中力散漫」あるいは「興奮状態」）への成立に肯定的に寄与する場合もあるが、この場合は、それら各被特定状態の照合カウンターをインクリメントする。例えば、平均血圧レベルが「変動」と判定された場合は、４つの照合カウンター値Ｎ１，Ｎ４，Ｎ５，Ｎ６がインクリメントされる。

他方、被照合情報と判定結果との一致不一致は、既に種々説明したごとく、生体状態パラメータ（周波数あるいは振幅等）の閾値との比較で判断されているものがほとんどであり、上記のように一致／不一致を二値的（つまり、シロかクロか）に決定する際に、実際のパラメータの指示値と閾値との偏差がどの程度であったかは情報として埋没することになる。しかし、実際には、閾値に近接した値で一致／不一致が決定される場合は、いわば「グレー」の判定であり、閾値から隔たった（例えば閾値を大幅にクリアした）形で一致／不一致が決定される場合と比較して、判定結果への寄与の度合いを小さく扱うようにすることが本来的には望ましい。

これを解決する方法としては、被照合情報と判定結果とが完全に一致した場合にのみ照合カウンターへの加算を行なうようにするのに代え、完全一致せずとも、定められた範囲内で近接した結果が得られた場合は、完全一致の場合よりも低い得点に制限しつつ、これを照合カウンターへ加算することが考えられる。例えば、被照合情報が「急増」となっている場合、判定結果も「急増」であれば３点を、「増」の場合は２点を、「微増」の場合は１点を加算する方式を例示できる。

図１３に戻り、体調状態と精神状態とが特定できればＳ２に進み、特定された体調状態に対応する体調系基準意図パラメータ値を決定する処理となる。本実施形態では、体調系基準意図パラメータは５成分（ｆｂ１，‥，ｆｂ５）からなる空間パラメータである（以下、これを［ｆｂ］≡［ｆｂ１，‥，ｆｂ５］と記し、体調系基準意図ベクトルと称する）。上記５成分のうち、ｆｂ１、ｆｂ２が体力消耗低減に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属し、ｆｂ３、ｆｂ４、ｆｂ５が体力回復に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属する。具体的には、ｆｂ１は「力／時間を低減する」、ｆｂ２は「手間／人を低減する」の各意図に対応するものである。また、ｆｂ３は「補給する」、ｆｂ４は「休息する」、ｆｂ５は「効果を高める」の各意図に対応するものである。

次に、Ｓ３では、特定された精神状態に対応する精神系基準意図パラメータ値を決定する処理となる。本実施形態では、精神系基準意図パラメータは７成分（ｆｍ１，‥，ｆｍ７）からなる空間パラメータである（以下、これを［ｆｍ］≡［ｆｍ１，‥，ｆｍ７］と記し、精神系基準意図ベクトルと称する）。上記７成分のうち、ｆｍ１、ｆｍ２が不愉快排除に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属し、ｆｍ３、ｆｍ４が愉快獲得に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属する。また、ｆｍ５が気持高揚に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属し、ｆｍ６、ｆｍ７が気持安静に関する意図強度を表わすパラメータ種別に属する。具体的には、ｆｍ１は「対象を排除する（ストレス源を排除する）」、ｆｍ２は「誤魔化す（ストレスを感じなくする）」の各意図に対応するものである。ｆｍ３は「対象を得る（好きなもの／イメージを認識する）」、ｆｍ４は「誤魔化す（別の好きな雰囲気を楽しむ）」の各意図に対応するものである。ｆｍ５は「気持高揚（車／目的地のイメージが強調される）」の意図に対応するものである。ｆｍ６は「癒される」、ｆｍ７は「効果を高める」の各意図に対応するものである。

各体調状態に対応する体調系基準意図ベクトル［ｆｂ］の各成分の設定値は、図１５に示す体調系基準意図ベクトル設定テーブル６０１（図１のもてなし意思決定部２のＲＯＭに記憶されている）にまとめられており、決定された体調状態に対応するものが随時読み出されて使用される。また、各精神状態に対応する精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］の各成分の設定値は、図１６に示す精神系基準意図ベクトル設定テーブル６０２（図１のもてなし意思決定部２のＲＯＭに記憶されている）にまとめられており、決定された精神状態に対応するものが随時読み出されて使用される。

基準意図ベクトル［ｆｂ］［ｆｍ］の各成分（すなわち、成分基準意図パラメータ）は、対応する外乱刺激に対するユーザーの排除意図が強いものほど絶対値が大きく設定される。具体例を挙げて説明する。まず、体調系基準意図ベクトル［ｆｂ］については、図１５に示すように、体力消耗低減に関する意図強度を表わすパラメータ種別ｆｂ１及びｆｂ２の値が、体調異常の場合において体調正常時よりも明らかに大きく設定されている（特に、重度体調異常時に値が最大値（１）となり、軽度体調異常時においては値が若干下げられている（０．８）。体力回復に関する意図強度を表わすパラメータ種別（ｆｂ３、ｆｂ４、ｆｂ５）についても同様であり、ｆｂ４（休息する）については、正常時にあっても、疲労時には値が若干高く設定されている。

また、精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］については、図１６に示すように、気持高揚に関する意図強度を表わすパラメータ種別ｆｍ５が、落胆時においてニュートラル時や激情・興奮時よりも値が大きく設定され、気持を高揚させる意図を強調するようにしている（なお、同じニュートラルでも、盛り上がりが要求される場面では値が大きく設定されている）。逆に、気持安静に関する意図強度を表わすパラメータ種別ｆｍ６、ｆｍ７は、激情・興奮時において落胆時やニュートラル時やよりも値が大きく設定され、高ぶった気持をクールダウンする意図を強調するようにしている（なお、同じニュートラルでも、癒しが要求される場面では値が大きく設定されている）。

なお、不愉快要素を歓迎するユーザーは通常はいないので、不愉快排除に関する意図強度を表わすパラメータ種別ｆｍ１、ｆｍ２の値は総じて高めに設定される。逆に、激情・興奮時や落胆時などでは精神安定欠如のため愉快要素を受け入れる余裕がないこともあり、愉快獲得に関する意図強度を表わすパラメータ種別ｆｍ３、ｆｍ４値は総じて低めに設定される。そして、ニュートラル時においては、通常時は同様に値は低めであるが、癒しが要求される場面、盛り上がりが要求される場面と推移するにつれ、値が次第に高くなるように設定されている。

次に、図１３のＳ４に進み、使用する体調系基準意図ベクトル［ｆｂ］及び精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］の補正を行なう。具体的には、自動車に乗り込んでいる各ユーザーの序列順位を図２Ａのユーザー登録部６００で検索し、序列順位が最も上位に位置するユーザーの体調系補正係数Ｄｆｂ，Ｄｆｍを読み出す。体調系補正係数Ｄｆｂは、体調系基準意図ベクトル［ｆｂ］の成分設定値を補正するためのものであり、対応するユーザーが好む体的刺激レベルの個人差（つまり、強めの刺激を好むか弱めの刺激を好むか：例えば、冷房であれば冷え性で弱冷を好むか、逆に汗かきで強冷を好むか、などを反映するものである）に応じて、ユーザー毎に固有の値が定められる。本実施形態では、図１７に示すように、弱め、ニュートラル、強めにそれぞれ対応して、体調系補正係数Ｄｆｂの値が３段階に定められている。体調系補正係数Ｄｆｂは、ベクトル［ｆｂ］の各成分に乗ずる形で使用され、「ニュートラル」は補正なし（１）、「弱め」は値縮小（０．８）、「強め」は値拡大（１．２）に作用する。

また、精神系補正係数Ｄｆｍは、精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］の成分設定値を補正するためのものであり、ユーザーの外乱排除速度に対する欲求個人差（つまり、おっとり型かせっかち型か：例えば、冷房であればゆっくり冷えることを好むか、速やかに冷えることを好むか、などを反映するものである）に応じて、ユーザー毎に固有の値が定められる。該精神系補正係数Ｄｆｍは、ユーザー登録部６００内の性格種別とも密接な対応関係にあり、おっとり型の性格については精神系補正係数Ｄｆｍの値が小さく設定され、逆にせっかち型の性格については精神系補正係数Ｄｆｍの値が大きく設定される。本実施形態では、弱め、ニュートラル、強めにそれぞれ対応して、体調系補正係数Ｄｆｂの値が３段階に定められている。体調系補正係数Ｄｆｂは、ベクトル［ｆｍ］の各成分に乗ずる形で使用され、「ニュートラル」は補正なし（１）、「スロー」は値縮小（０．８）、「ファスト」は値拡大（１．２）に作用する。

当然、体的刺激レベルの好みはユーザー毎に皆違うので、これらを一律に充足する補正条件を見出すことは困難である。そこで、ユーザーの序列順位（乗り込んだユーザー間のいわば力関係）を導入し、序列順位が最も上位に位置するユーザーの補正条件を優先した処理を行なうわけである。

さて、補正されたベクトル［ｆｂ］、［ｆｍ］の各成分は、図１９及び図２０に示す意図推定テーブル３７１上に以下のようにして展開される。意図推定テーブル３７１はもてなし意思決定部２のＲＯＭ内に格納され、以下のような構造を有する。すなわち、マトリックスの縦軸に各シーン（乗る→降りる→滞在→運転）が配列し、シーン毎に、安全性（安全に）、利便性（楽に）及び快適性（快適に）の３つのもてなし意図分類項目が設定されている。このうち、利便性（楽に）のもてなし意図分類項目には体調系基準意図ベクトル（パラメータ）の各成分が示す５つの意図強度項目が割り当てられ（図２０）、快適性（快適に）のもてなし意図分類項目には精神系基準意図ベクトル（パラメータ）の各成分が示す７つの意図強度項目が割り当てられている（図１９）。

他方、マトリックスの横軸には、触覚系、視覚系及び聴覚系の少なくとも３つの属性（このほか、さらに嗅覚があるが、図では欄外となっている）に区分された外乱刺激の項目が配列している。外乱刺激は車内外乱と車外外乱とがあるが、ここでは車内外乱の場合について例示している。触覚系外乱刺激には気流温度、車内物温度、湿度、圧力（振動）がある。また、視覚系外乱刺激には光（照度）がある。さらに、聴覚系外乱刺激には音がある。いずれも、対応するセンサの入力から値取得される（図１３：Ｓ５）。

各種別の外乱刺激値は、いずれもニュートラル値を基準として正負両方向に値が検出されるようになっている（具体的に、各外乱刺激値は、いずれもニュートラル値をゼロとして、正方向に＋０．５、＋１．０及び負方向に−０．５、−１．０の５段階に検出される）。いずれも、明るい⇔暗い、暑い⇔寒い、うるさい⇔静かなど、互いに相反する状態の間を行き来する形で変化するものである。具体的には、気流温度については、その強度（振幅に相当：程度）が、暑い→（温かい、ニュートラル、涼しい）→寒い、の間で変化し、（機能動作の結果として得られる温度変化の）速度（周波数に相当）は、急速→（速い、ニュートラル、遅い）→緩やか、の間で変化する。車内物温度については、その強度が、熱い→（ニュートラル）→冷たい、の間で変化する。湿度は、その強度が、濡れる→（湿る、ニュートラル）→乾く、の間で変化する。振動については、その強度が、強い→（ニュートラル）→弱い、の間で変化し、速度（周波数）は、高い→（ニュートラル）→低い、の間で変化する。光（照度）については、その強度が、眩しい→（ニュートラル、薄暗い）→暗い、の間で変化し、速度（周波数（光の色））は、暖色→（ニュートラル）→寒色、の間で変化する。音については、その強度が、五月蝿い→（ニュートラル）→静か、の間で変化し、速度（周波数）は、賑やか→（ニュートラル）→穏やか、の間で変化する。

前述のごとく、基準意図ベクトル［ｆｂ］、［ｆｍ］の各成分（各成分基準意図パラメータ）は、対応する外乱刺激に対するユーザーの排除意図が強いものほど絶対値が大きく設定されるとともに、各成分は、意図推定テーブル３７１の各セル上にて、対応する外乱刺激値との積が基準意図パラメータとして演算される（図１３：Ｓ６）。もし、対応する外乱刺激値がニュートラル値（つまり、ゼロ）であれば、この積の値（意図強度パラメータ）もゼロとなる（図１９及び図２０にて空白のセルは、意図強度パラメータの値がゼロであることを示す）。このことは、対応する外乱刺激に対するユーザーの排除意図が存在しない（つまり、何もせずともユーザーにとって最も心地よい外乱刺激状態が実現している）ことを意味し、当該の外乱刺激を抑制するための対応機能の動作を抑制（あるいは禁止）する意図が反映される。

対応する外乱刺激値の絶対値がゼロでなければ、意図強度パラメータはゼロでなくなり、その絶対値が大きいほど外乱刺激の排除意図が大きく設定されていると解釈される。ただし、意図強度パラメータは、基準意図ベクトル［ｆｂ］、［ｆｍ］の各成分と、対応する外乱刺激値との積の逆数により定義したり、同じく比により定義したりすることもでき、その絶対値と外乱刺激排除意図の大きさとの関係は演算定義により異なることはいうまでもない。

意図強度パラメータの符号は外乱刺激の符号と一致し、該符号は、対応する機能の制御の向きに対応付けられる。すなわち、外乱刺激値は、上記のごとく互いに相反する状態の間を行き来する形で変化し、その２状態の間には、そのどちらでもないニュートラル状態（つまり、明るすぎも暗すぎもしないちょうどよい明るさの状態、暑すぎず寒すぎない快適な気温状態、うるさすぎず静かすぎもしない普通の音響状態）が存在し、該ニュートラル状態を基準として外乱刺激が各々上記２状態のどちらに偏っているかが、その符号によって一義的に表わされる。

前述のごとく、基準意図パラメータは、ニュートラル値からずれた外乱刺激に対しユーザーがどの程度の排除願望を抱いているかをその絶対値にて示すものであり、これを用いて外乱刺激値との積により演算される意図強度パラメータの符号により、外乱刺激を相殺（キャンセル）する向きの制御が行なわれる。つまり、明るい場合には暗くし、暗い場合には明るくする、あるいは暑い場合には涼しくし、寒い場合には暖かくする作用となる。また、五月蝿い場合は、静かにするかその五月蝿さを誤魔化す向きの制御を行なう。

機能の具体的な選択・決定は、図２１に示す原理探索テーブル３７２と図２２の機能抽出テーブル３７３とを用いて行なう（図１３：Ｓ７、Ｓ８）。原理探索テーブル３７２は、セル構造は意図推定テーブル３７１と同じであるが、各セルには機能特定情報として、機能の原理を特定するための原理特定情報が格納されている。また、機能抽出テーブル３７３は原理探索テーブル３７２に付随する、各原理特定情報と個別機能とを互いに対応付けた二次元テーブルであり、テーブルの各セルに、対応する個別機能の座席別の採用優先度を示す機能採用優先度情報が格納されている。

以下、精神系基準意図ベクトルに関係する部分により代表させて、より具体的な実施例を説明する（体調系基準意図ベクトルに関係する部分についても、基本的な処理の流れは同じである）。図１９は、意図推定テーブル３７１の精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］の設定部分を抜き出したものであり、図２１は、原理探索テーブル３７２の対応部分を抜き出したものである。図１９にて、精神系基準意図ベクトル［ｆｍ］の各成分［ｆｍ１，ｆｍ２，ｆｍ３，ｆｍ４，ｆｍ５，ｆｍ６，ｆｍ７］の設定値は［１，１，０．２，０．２，０．２，０．８，０．８］であり、Ｄｆｍ＝０．８で補正することにより［０．８，０．８，０．１６，０．１６，０．１６，０．６４，０．６４］にて意図推定テーブル３７１上に設定されている。一方、外乱については、例えば視覚系外乱である光の強度に関しては、５段階の極小値−１．０が検出されているので、対応するセルの意図強度パラメータの設定値は［−０．８，−０．８，−０．１６，−０．１６，−０．１６，−０．６４，−０．６４］となっている。

図２１の原理探索テーブル３７２の対応部分を見れば、視覚系の原理特定情報として、例えば、不愉快排除→ストレス源排除→意思疎通強化の意図項目には、「内 表示」（理性系）及び「内 照明」（感性系）がそれぞれ格納されている（なお、原理探索テーブル３７２上にて空欄となっているセルは、対応する機能原理が存在しないことを示す）。前者は、図２２の機能抽出テーブル３７３上にて、例えばメーターやインジケータ類、あるいはカーナビゲーション装置やカーステレオなどの表示を、夜間（あるいは暗所）点灯状態とする機能と結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。また、後者は車室内照明であり、図２２の機能抽出テーブル３７３上では、車内作用→視覚作用→照明の欄にて、前後、左右の各座席にて、上／下（すなわち、足元及び天井）の各位置を照らすべく配置されたイルミネーション（図１：内照明５１１）に対し、それぞれ優先度「３」にて、該当する機能を選択することが指定されている。対応する意図強度パラメータの設定値は−０．８（かなり暗い）であり、もてなし実行制御部は、これを相殺するために＋０．８に対応する発光出力で、表示や照明を明るく駆動制御することとなる（図１３：Ｓ９）。

図１９にて、触覚系外乱の気流温度（強度）に関しては、５段階の中小値−０．５が検出されているので、対応するセルの意図強度パラメータの設定値は［−０．４，−０．４，−０．０８，−０．０８，−０．０８，−０．３２，−０．３２］となっている。

図２１の原理探索テーブル３７２の対応部分を見れば、触覚系の原理特定情報として、例えば、不愉快排除→ストレス源排除→厚さ／寒さ解消の意図項目に、「内 エアコン」（感性系）が格納されている。これは、図２２の機能抽出テーブル３７３上にてエアコン機能と結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。対応する意図強度パラメータの設定値は−０．４（涼しい）であり、もてなし実行制御部は、これを相殺するために＋０．４に対応する暖房出力で車室内が暖かくなるようにエアコン制御を行なう（図１３：Ｓ９）。

また、不愉快排除→誤魔化す→ストレスを感じなくする、の意図項目には原理特定情報として、「内 照明」（感性系）が格納されている。対応する機能は、照明色の調整であり、照明色が長波長側（黄色、アンバー、赤色、ピンク、あるいはこれらの色彩を帯びた白色光）にシフトするように変化させる。これらの照明色は暖色系であり、温かみのある（あるいは気分の高揚に寄与する）演出効果に優れるからである。

さらに、愉快獲得→好きなもの／イメージが入手できる→趣味情報を提供、の意図項目には原理特定情報として、「内 全表示」（理性系）が格納されている。図２２の機能抽出テーブル３７３上では、例えばカーナビゲーション装置の情報出力機能（例えば、涼感を提供する施設（喫茶店やプールなど）の案内情報）が結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。好感雰囲気層送出の意図項目には原理特定情報として、「内 音発生」（感性系）が格納されている。図２２の機能抽出テーブル３７３上では、例えばせせらぎや波、風等の涼感を誘う効果音出力機能が結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。

図１９にて、聴覚系外乱の音（強度）に関しては、５段階の極大値＋１．０（つまり、相当五月蝿い）が検出されているので、対応するセルの意図強度パラメータの設定値は［０．８，０．８，０．１６，０．１６，０．１６，０．６４，０．６４］となっている。図２１の原理探索テーブル３７２の対応部分を見れば、聴覚系の原理特定情報として、例えば、不愉快排除→ストレス源排除→騒音解消の意図項目に、「内 音防止」（感性系）が格納されている。これは、図２２の機能抽出テーブル３７３上にてノイズキャンセラ１００１Ｂと結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。対応する意図強度パラメータの設定値は０．８であり、もてなし実行制御部は、これを相殺するために＋０．８に対応する出力で車室内騒音がキャンセルされるようにノイズキャンセラ１００１Ｂの制御を行なう（図１３：Ｓ９）。

また、愉快獲得→好きなもの／イメージが入手できる→趣味情報を提供、の意図項目には原理特定情報として、「内 音楽発生」（理性系）が格納されている。図２２の機能抽出テーブル３７３上では、カーステレオの音楽出力機能が結び付けられる（ただし、図２２では表示を省略している）。音楽ソースは、その都度体調や精神状態に応じた適正な選曲を行なう（図１３：Ｓ９）。

本発明の自動車用ユーザーもてなしシステムの、電気的構成の一例を示すブロック図。 ユーザー登録部の一例を示す説明図。 車内照明の電気的構成の一例を示すブロック図。 照明装置の点灯制御データの構成例を示す概念図。 発光ダイオードを用いた照明装置の一例を示す回路図。 ＲＧＢフルカラー照明の、各照明光の混合比と発光色の関係を示す図。 カーオーディオシステムの電気的構成の一例を示すブロック図。 ノイズキャンセラの構成例を示す概念ブロック図。 同じくハードウェア構成の一例を示すブロック図。 姿勢信号波形の生成ハードウェアの一例を示す回路図。 種々の被特定状態のイメージ図。 音楽ソースデータベースの内容を示す概念図。 もてなし処理の全体流れを示すフローチャート。 機能選択処理の一例を示すフローチャート。 判定テーブルの一例を示す図。 体調系基準意図ベクトル設定テーブルの一例を示す図。 精神系基準意図ベクトル設定テーブルの一例を示す図。 体調系補正係数の設定例を示す図。 精神系補正係数の設定例を示す図。 意図推定テーブルの一例を示す図。 意図推定テーブルの別部分を示す図。 原理作用テーブルの一例を示す図。 機能抽出テーブルの一例を示す図。

符号の説明

２ もてなし意思決定部（意図強度パラメータ演算手段、機能抽出手段、制御内容決定手段）
３ もてなし実行制御部
１００ 自動車用ユーザーもてなしシステム
３１１ スピーカ（音声出力部）
３７１ 意図推定テーブル
３７２ 原理作用テーブル
３７３ 機能抽出テーブル
５０２〜５１７，５３４ もてなし動作部
５１５ カーオーディオシステム
５１１ 車内照明（照明装置）
５２１ 顔カメラ（ユーザー生体特性情報取得手段）
５２３ 感圧センサ（ユーザー生体特性情報取得手段）
５１９ 赤外線センサ（ユーザー生体特性情報取得手段）
５２５ 体温センサ（ユーザー生体特性情報取得手段）
５２４ 脈拍センサ（ユーザー生体特性情報取得手段）
５３８，５４６，５６２，５６３，５６４，５３９，５４０ センサ類（外乱刺激検出手段）

Claims (11)

1. ユーザーによる自動車の利用を補助するための、又はユーザーを楽しませるためのもてなし動作を行なう複数のもてなし動作部と、
   ユーザーの体調及び精神状態を反映したユーザー生体特性情報を取得するユーザー生体特性情報取得手段と、
   取得したユーザー生体特性情報の内容に基づいて、前記ユーザーの体調状態及び精神状態をそれぞれ特定する体調・精神状態特定手段と、
   特定された体調・精神状態に基づいて、前記もてなし動作部によるもてなし動作の内容を定めるもてなし意思決定部と、
   該もてなし意思決定部の決定内容に従うもてなし動作を行なうよう、対応するもてなし動作部の動作制御を行なうもてなし実行制御部とを備え、
   前記もてなし意思決定部は、
   安全性、利便性及び快適性の少なくとも１つを含む複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する形で定められ、各々、もてなし意図毎に意図強度の基準値を与える基準意図パラメータの組について、特定された前記体調・精神状態に応じて各基準意図パラメータ値を一義的に決定する基準意図強度パラメータ値決定手段と、
   前記ユーザーに対する、触覚系、視覚系、聴覚系及び嗅覚系の少なくとも１つの属性を含む複数の外乱刺激を検出する外乱刺激検出手段と、
   前記外乱刺激の種別と前記もてなし意図分類項目とを互いに対応付けた二次元テーブルとして構成され、テーブルの各セルの値が意図強度パラメータ値として設定される意図推定テーブルの記憶部と、
   前記外乱刺激の属性種別と前記もてなし意図分類項目とを互いに対応付けた二次元テーブルとして構成され、テーブルの各セルに、前記外乱刺激の属性と前記もてなし意図分類とに適合する前記もてなし動作部の機能を特定するための機能特定情報が格納された機能特定テーブルの記憶部と、
   前記意図推定テーブルの各セルに、対応する前記もてなし意図分類項目の基準意図パラメータ値と対応する種別の外乱刺激値との双方を用いて前記意図強度パラメータ値を演算し設定する意図強度パラメータ演算手段と、
   前記もてなし意図分類項目と前記外乱刺激の属性との組み合わせに応じて、前記意図推定テーブルの各セルに結び付けられた前記機能抽出テーブルの対応セルから前記もてなし動作部の機能を抽出する機能抽出手段と、
   前記意図推定テーブル側のセル内に設定された前記意図強度パラメータ値に基づいて、抽出された機能の制御内容を決定する制御内容決定手段とを備え、
   前記もてなし実行制御部は、決定された前記制御内容に基づき前記もてなし動作部の前記機能の動作制御を行なうことを特徴とする自動車用ユーザーもてなしシステム。
2. 前記基準意図強度パラメータ値決定手段は、前記体調状態に対応した複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する体調系基準意図パラメータ値と、前記精神状態に対応した複数のもてなし意図分類項目に個別に対応する精神調系基準意図パラメータ値とを互いに分離した形で決定するものであり、
   前記意図推定テーブルと前記機能抽出テーブルとは、前記もてなし意図分類項目が、前記体調系基準意図パラメータ値に対応する体調系もてなし意図と、前記精神系基準意図パラメータ値に対応する精神系もてなし意図とに分離した形で定められている請求項１記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
3. 前記体調系基準意図パラメータの種別は、体力消耗低減に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、体力回復に関する意図強度を表わすパラメータ種別とを少なくとも含むものであり、
   前記精神系基準意図パラメータの種別は、不愉快排除に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、愉快獲得に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、気持高揚に関する意図強度を表わすパラメータ種別と、気持安静に関する意図強度を表わすパラメータ種別とを少なくとも含むものである請求項２記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
4. 前記体調・精神状態特定手段は、前記ユーザー生体特性情報の内容に基づいて前記ユーザーの体調状態を正常体調状態と異常体調状態との間で区別して特定するものであり、
   前記基準意図強度パラメータ値決定手段は、前記異常体調状態が特定された場合において前記正常体調状態が特定された場合よりも、体力消耗低減及び体力回復に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定する請求項３記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
5. 前記体調・精神状態特定手段は、前記ユーザー生体特性情報の内容に基づいて前記ユーザーの精神状態を興奮状態とニュートラル状態と落胆状態との間で区別して特定するものであり、
   前記基準意図強度パラメータ値決定手段は、前記興奮状態が特定された場合において前記ニュートラル状態及び前記落胆状態が特定された場合よりも、気持安静に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定する一方、前記落胆状態が特定された場合において前記ニュートラル状態及び前記興奮状態が特定された場合よりも、気持高揚に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定する請求項３又は請求項４に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
6. 前記体調・精神状態特定手段は、前記ユーザー生体特性情報の内容に基づいて前記ニュートラル状態を盛り上がり願望状態とそれ以外の状態との間で区別して特定するものであり、
   前記基準意図強度パラメータ値決定手段は、前記ニュートラル状態にて前記盛り上がり願望状態が特定された場合において同じくそれ以外の状態が特定された場合よりも、愉快獲得に関するパラメータに反映される意図強度を高く設定する請求項３ないし請求項５のいずれか１項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
7. 前記機能特定テーブルは、前記セルに前記機能特定情報として前記機能の原理を特定するための原理特定情報が格納された原理探索テーブルであり、該原理探索テーブルに付随する形で、各原理特定情報と個別機能とを互いに対応付けた二次元テーブルであって、テーブルの各セルに、対応する個別機能の座席別の採用優先度を示す機能採用優先度情報を格納した機能抽出テーブルが設けられており、
   前記機能抽出手段は、前記原理探索テーブル上にて前記原理特定情報を探索し、探索された原理に属する前記個別機能を前記機能抽出テーブル上にて検索するとともに、前記制御内容決定手段は、検索された個別機能を、対応する前記機能採用優先度情報が示す優先度の高いものから順に動作するように制御内容を決定する請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
8. 各種別の前記外乱刺激値は、いずれもニュートラル値を基準として正負両方向に値が設定可能とされ、他方、前記基準意図パラメータは、対応する外乱刺激に対するユーザーの排除意図が強いものほど絶対値が大きく設定され、
   前記意図強度パラメータ演算手段は、前記外乱刺激値の符号が反映される演算結果が得られるよう、前記基準意図パラメータ値と前記外乱刺激値とを結合する予め定められた演算を行ない、その演算結果を前記意図強度パラメータ値として設定するものであり、
   前記制御内容決定手段は、該意図強度パラメータ値に応じ、対応する機能の制御出力を前記符号に応じて予め定められた制御方向に設定する請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
9. 前記意図強度パラメータ演算手段は、前記基準意図パラメータ値と前記外乱刺激値との乗算に基づいて前記意図強度パラメータ値を設定するものである請求項８記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
10. 前記意図強度パラメータ演算手段は、前記自動車の複数の登録ユーザーを序列順位及び各ユーザーの意図強度パラメータ補正内容と対応付けて記憶するユーザー登録手段と、前記自動車に乗り込むユーザーを特定するユーザー特定手段を有し、特定された前記ユーザーのうち前記序列順位の上位に位置するユーザーの意図強度パラメータ補正内容を優先する形で、該意図強度パラメータ補正内容を用い、前記意図強度パラメータ値を補正しつつ演算する請求項１ないし請求項９のいずれか１項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。
11. 前記意図強度パラメータ演算手段は、前記自動車に乗り込むユーザーの性格種別を特定するユーザー性格種別特定手段を有し、特定された前記ユーザーの性格種別に応じて前記意図強度パラメータ値を補正しつつ演算する請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の自動車用ユーザーもてなしシステム。

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