JP4990115B2 - 位置範囲設定装置、移動物体搭載装置の制御方法および制御装置、ならびに車両用空調装置の制御方法および制御装置 - Google Patents
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Description
さらに、特定の状況に合わせて空調温度などを最適化するためには、その特定の状況に該当するか否かを正確に判定することが必要となる。そのために、例えば、特許文献2に記載された自動車用空気調和装置の例では、温調学習を行う自車両の位置及び日時の範囲を決定することが必要となる。しかし、そのような位置及び日時の範囲は、運転者によって異なるものであるから、事前に設定することは困難であった。特に、道路の特定区間に応じて空調設定を最適化しようとする場合、その特定区間の長さは、数キロメートルにも及ぶことがある。同様の問題は、空調装置以外の車載機器を特定の状況に合わせて自動的に制御する場合にも発生し得る。そこで、上記のような特定状況に対応する位置範囲を決定する方法が必要とされている。
なお、所定の設定操作とは、設定温度の変更、風量の変更、内気循環モードに設定する、デフロスタを作動あるいは停止させるといった、車両用空調装置の動作状態を変更させる操作をいう。また、設定情報とは、設定温度、風量、内外気の吸気比、各吹出口から送出される空調空気の風量比など、車両用空調装置の動作を規定する情報をいう。さらに、制御情報とは、空調空気の温度、ブロアファンの回転数、エアミックスドアの開度など、設定情報に基づいて求められ、空調部の各部の動作を制御する情報をいう。
係る制御方法は、位置情報を取得するステップと、道路の特定区間を表す道路区間情報を取得するステップと、位置情報を、その位置情報が表す位置に対応する道路区間情報に関連付けるステップと、複数の位置情報及び道路区間情報をそれぞれ学習データとして記憶部(61)に記憶するステップと、学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する特定区間同士の距離をそれぞれ求め、複数の道路区間情報のうち、距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングする区間クラスタリングステップと、第1のクラスタに含まれる道路区間情報から移動物体の位置に関する第1の範囲を決定し、第2のクラスタに含まれる道路区間情報から移動物体の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定ステップと、第1の範囲に含まれる移動物体の位置に対する推薦確率及び第2の範囲に含まれる移動物体の位置に対する推薦確率を決定することにより、確率モデルを構築するステップとを有する。
本発明を適用した車両用空調装置は、特定状況に合わせて学習された少なくとも一つの確率モデルに基づいて、乗員の空調設定操作を推定し、自動的に空調設定を行うものである。特に、確率モデルの生成に際して、特定状況に該当する車両の位置の範囲を、道路の特定区間を基準として画定し、その結果に基づいて確率を計算する確率モデルを構築して、その特定状況に対応した空調設定を自動的に行うことを可能とするものである。
このように、ナビゲーションシステム56、車両操作機器57及び車載時計58もまた、情報取得部として機能する。
制御部60は、図示していないCPU,ROM,RAM等からなる1個もしくは複数個の図示してないマイクロコンピュータ及びその周辺回路と、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ等からなる記憶部61と、各種センサ、ナビゲーションシステム56又は車両操作機器57などとコントロールエリアネットワーク(CAN)のような車載通信規格に従って通信を行う通信部62を有する。
本実施態様では、確率モデルとして、ベイジアンネットワークを用いた。ベイジアンネットワークは、複数の事象の確率的な因果関係をモデル化する。またベイジアンネットワークは、各ノード間の伝播を条件付き確率で求める、非循環有向グラフで表されるネットワークである。なお、ベイジアンネットワークの詳細については、本村陽一、岩崎弘利著、「ベイジアンネットワーク技術」、初版、電機大出版局、2006年7月、繁桝算男他著、「ベイジアンネットワーク概説」、初版、培風館、2006年7月、又は尾上守夫監修、「パターン識別」、初版、新技術コミュニケーションズ、2001年7月などに開示されている。
図3に、このような特定状況の一例を示す。ここで示される状況は、乗員(Aさん)が、土曜日の午後はいつも運動公園でテニスを行い、その後、4時ごろ自家用車に乗ったという状況である。Aさんは、この状況下では、車両用空調装置の設定温度を普段よりも下げることを好むとする。一方、それ以外の場合、例えば、職場からの帰宅時などでは、そのような設定操作を実行しない。
P(x4=1|x1=1,x2=1,x3)
= P(x4=1|x1=1,x2=1,x3=1)・P(x3=1)
+ P(x4=1|x1=1,x2=1,x3=0)・P(x3=0)
= 0.95・0.15 + 0.55・0.85 = 0.61
となる。したがって、得られた確率は、第1の閾値Th1よりも小さいが、第2の閾値Th2以上であるため、制御情報修正部64は、設定温度Tsetを3℃下げるか否か、A/C操作パネル59などを通じて乗員に確認する。
制御情報修正部64は、上記の処理によって、設定温度Tset、風量Wなどの各設定パラメータを必要に応じて修正すると、それらの設定パラメータを制御部60の各部で利用可能なように、制御部60のRAMに一時記憶する。
なお、温度調節部651は、空調温度Tao及びエアミックスドア28の開度を、ニューラルネットワークを用いた制御やファジイ制御など、他の周知の制御方法を用いて決定してもよい。算出された空調温度Taoは、制御部60の他の部で参照できるように、記憶部61に記憶される。
また、吹出口制御部653は、制御情報修正部64が風量比の設定値又は設定温度Tsetを修正している場合には、その修正された設定値又は設定温度Tsetを使用して各ドア37〜39の開度を決定する。
一般的に、乗員は、車室内が乗員にとって適切な空調状態となっていない場合、車両用空調装置1の設定操作を実行する。そのため、乗員が車両用装置1の設定操作を頻繁に実行する場合、乗員の設定操作を推定する確率モデルを構築することが必要と考えられる。しかし、適切な確率モデルを構築するためには、統計的に正しい推定を行うために十分なデータが必要となる。そこで、学習情報蓄積部661は、車両用空調装置1の設定操作が行われる度に、その操作時に取得した各状態情報(外気温Tamなどの空調情報、車両の現在位置などの位置情報、車速などの車両挙動情報、心拍数などの生体情報)を学習情報DAkとして記憶部61に記憶する。さらに、学習情報DAkには、上述した設定操作番号k及び乗員のIDが関連付けられる。あるいは、車両用空調装置1の設定操作とは無関係に、定期的に収集された各状態情報のうち、その設定操作時に最も近い時点、または設定操作の直前若しくは直後に収集された状態情報を学習情報DAkとして、上述した設定操作番号k及び乗員のIDに関連付けて、記憶部61に記憶してもよい。さらに、この車両用空調装置1の設定操作とは無関係に、定期的(例えば、5秒間隔)に収集された各状態情報に、現在の設定状態(例えば、風量最大)に対応する設定操作番号k及び乗員IDを関連付けて記憶部61に記憶してもよい。あるいはその定期的に収集された各状態情報の内のさらに定期的に(例えば、1分あるいは5分間隔)にサンプリングされた各状態情報に、現在の設定状態に対応する設定操作番号k及び乗員IDを関連付けて記憶部61に記憶してもよい。そして、このような定期的に収集された各状態情報も、確率モデルの構築に使用してもよい。
また、乗員Aが、設定操作番号kに対応する設定操作α(例えば、設定温度を3℃下げる、風量Wを最大にする、内気循環に切り換えるなど)を行った操作回数iAkも記憶部61に記憶する。なお、上記の学習情報DAkは、例えば次式のように表される。
これら学習情報DAk及び操作回数iAkは、登録済み利用者及び設定操作ごとに別個に記憶部61に記憶される。
図6は、クラスタリングの手順を示す動作フローチャートである。
まず、クラスタリング部662は、学習情報DAkから、位置情報を抽出する。そして、各位置情報に示された車両の位置間のユークリッド距離Udijを算出する(ステップS201)。本実施形態の場合、ユークリッド距離Udijは、各車両の位置間の直線距離である。次に、ユークリッド距離の最小値Udijminが、第1の距離Td1以下か否かを調べる(ステップS202)。ステップS202において、ユークリッド距離の最小値Udijminが、第1の距離Td1以下の場合、その最小値となった位置情報同士を一つのクラスタとする(ステップS203)。なお、第1の距離Td1は、例えば300mに設定することができる。その後、ステップS201に制御を戻す。そして、クラスタリング部662は、再度ステップS201の処理を行う。この場合、クラスタリング部662は、一つのクラスタと他のクラスタとのユークリッド距離を、最短距離法に基づいて算出する。すなわち、二つのクラスタC1、C2間のユークリッド距離D(C1,C2)は、以下の式で表される。
一方、ステップS202において、ユークリッド距離の最小値Udijminが、第1の距離Td1よりも大きい場合、クラスタリング部662は、各クラスタについて、クラスタ内に含まれる位置情報の数の多い方から順に、二つのクラスタを選択し、C1、C2とナンバリングする(ステップS204)。なお、2個以上の位置情報を含むクラスタが一つしかない場合、クラスタリング部662は、最も位置情報を多く含むクラスタのみを選択するようにしてもよい。同様に、2個以上の位置情報含むクラスタが存在しない場合には、クラスタリング部662は、何れのクラスタも選択しない。
クラスタリング部662は、例えば、各リンクを結ぶ最短経路に含まれるリンクの長さの合計を、各リンク間の距離として算出する。したがって、リンク711と712は隣接しているので、リンク711と712との距離は0となる。また、リンク712と714との距離は、リンク713の長さとなり、リンク714と718との距離は、リンク715〜717の長さの合計となる。そのため、クラスタリング部662は、リンク711と712を、同一のクラスタに区分する。またリンク713の長さが、第2の距離Td2である1.5km未満であれば、クラスタリング部662は、リンク714も、リンク711、712が含まれるクラスタに区分する。しかし、リンク713の長さが、1.5kmよりも長ければ、クラスタリング部662は、リンク714と711、712を異なるクラスタに区分する。同様に、リンク715〜717の長さの合計が、1.5km未満であれば、クラスタリング部662は、リンク718とリンク714を同じクラスタに区分する。しかし、その長さの合計が、1.5kmよりも長ければ、クラスタリング部662は、リンク718と714を異なるクラスタに区分する。
様々な状況に対応可能な、汎用的な確率モデルを構築するためには、多数のノードを含む、非常に大きな確率モデルを構築する必要がある。しかし、そのような確率モデルの学習には、非常に長い計算時間を要し、また、学習に必要なハードウェアリソースも膨大なものとなる。そこで、本実施形態では、状態情報のうち、設定操作と特に関連が深そうなものを幾つか入力ノードに与えられるパラメータとして選択し、それら入力パラメータの組み合わせに対する条件付き確率によって設定操作を行う確率を求める2層構成のグラフ構造を標準モデルとして15種類準備した。しかし、標準モデルの数は、15種類に限られない。標準モデルの数は、得られる状態情報の数や、学習対象とする設定操作の種類に応じて、適宜最適化できる。また、標準モデルは、入力パラメータを1個だけとするものや、取得可能な全ての状態情報を入力パラメータとするものであってもよい。さらに、標準モデルは、2層構成のグラフ構造に限られず、制御部60を構成するCPUの能力に応じて、3層以上のグラフ構造のものを標準モデルとして使用してもよい。
それらの標準モデルは、記憶部61に記憶される。そして、確率モデル構築部664は、各標準モデルについて、その標準モデルに含まれる各ノード間の条件付き確率を決定して仮の確率モデルを構築する。すなわち、仮の確率モデルでは、入力パラメータとして用いられる状態情報の値の区分に基づいて、その仮の確率モデルに関連付けられた設定操作を行う確率が決定される。
図8(a)〜(d)に、15個の標準モデルのうちの4個を例として示す。図8(a)〜(d)に示す標準モデル501〜504は、何れも入力ノードと出力ノードからなる2層構成のベイジアンネットワークである。各標準モデル501〜504は、入力ノードに与えられるパラメータが異なる。
同様に、確率モデル構築部664は、出力ノードに対して、入力ノードに与えられた情報に基づく条件付き確率の分布を示すCPTを設定する。なお、初期状態では、CPTは、全ての状態に対して等しい値となるように設定される。
本実施形態では、情報量基準として、AIC(赤池情報量基準)を用いた。AICは、確率モデルの最大対数尤度と、パラメータ数に基づいて、以下の式に基づいて求めることができる。
なお、情報量基準を用いた確率モデルの選択(言い換えれば、グラフ構造の学習)については、ベイズ情報量基準(BIC)、竹内情報量基準(TIC)、最小記述長(MDL)基準など他の情報量基準を用いてもよい。さらに、これらの情報量基準の算出式の正負を反転させたものを、情報量基準として用いてもよい。この場合には、情報量基準の値が最大となる仮の確率モデルを選択する。
その後、学習部66は、学習情報DAkを用いて、その設定操作に関する確率モデルMAqkを構築する(ステップS117)。具体的には、上述したように、学習部66の確率モデル構築部664が、各標準モデルに対して、CPTを作成して仮の確率モデルを構築し、学習部66の確率モデル評価部665が、それぞれの仮の確率モデルについて情報量基準を算出し、情報量基準の値が最も小さい仮の確率モデルを、使用する確率モデルMAqkとして選択する。そして、その確率モデルMAqkを乗員のIDなどと関連付けて記憶部61に記憶する。一方、ステップS115において、iAkがn1*jと等しくない場合、制御をステップS118に移行する。
さらに、その時点で記憶部61に記憶されている確率モデルMAqkを確立されたものとし、以後その確率モデルMAqkの更新は行わない。学習部66は、確立された確率モデルMAqkに対して、更新されないことを示すフラグ情報を付す。例えば、更新フラグfを確率モデルに関連付けて記憶部61に記憶し、その更新フラグfが'1'の場合は、更新(すなわち、書き換え)禁止、更新フラグfが'0'の場合は更新可能として、更新可否を判別可能とすることができる。また、iAkを初期化し、iAk=0とする。その後、制御をステップS112に移行する。
また、上記のフローチャートのステップS115において、学習部66は、確率モデルの構築を行うか否かを判定するために、操作回数iAkと所定回数n1*j(j=1,2,3)を比較する代わりに、同一の設定操作に関連する確率モデルを前回構築したときからの経過時間が第1の所定時間(例えば、1週間、1ヶ月)経過したか否かを判定するようにしてもよい。この場合、学習部66は、その経過時間が第1の所定時間以上となったとき、確率モデルの構築を行う。すなわち、学習部66は、上記のステップS116〜S120の処理を実行する。このように、経過時間に基づいて確率モデルの構築を行うか否かを判定するために、制御部60は、確率モデルが構築された時の作成日時をその確率モデルに関連付けて記憶部61に記憶しておく。そして、学習部66は、経過時間を算出する際に、設定操作αに関連する確率モデルのうち、最新の確率モデルに関連付けられた作成日時を記憶部61から取得し、現在の時間との差を求めることによって経過時間を算出する。
さらに、学習部66が経過時間に基づいて確率モデルの構築を行うか否かを判定する場合、上記のステップS118では、学習部66は、経過時間を第1の所定時間よりも長い第2の所定時間(例えば、4週間、6ヶ月)と比較するようにしてもよい。そして、経過時間が第2の所定時間よりも長い場合、学習部66は、学習情報DAkの消去、更新フラグfの書き換えを行う。
以後、車両用空調装置1は、稼動停止となるまで上記のステップS101〜S120の制御を繰り返す。
そして、同乗者が操作を行った場合には、運転者の照合及び認証と同様に、車内カメラ54で撮影した画像データに基づいて、同乗者の照合及び認証も行い、その操作時の各センサ値などの状態情報を、運転者ではなく、その同乗者に関連付けて記憶する。
さらに、上記の実施形態では、制御情報修正部64において修正されるパラメータは、設定温度や風量など、A/C操作パネル59を通じて乗員が直接設定できる設定情報に関するパラメータとした。しかし、制御情報修正部64は、温調制御式を用いて算出される空調温度Tao若しくは風量制御式を用いて算出されるブロアファン21の回転数、エアミックスドア28の開度など、空調部10の各部の動作を制御する制御情報に関するパラメータを、確率モデルを用いて修正するようにしてもよい。
さらに、上記の実施形態では、確率モデルとしてベイジアンネットワークを用いたが、例えば、隠れマルコフモデルのような、他の確率モデルを用いてもよい。
上記のように、本発明の範囲内で様々な修正を行うことが可能である。
10 空調部
11 コンプレッサ
21 ブロアファン
22 駆動用モータ
24 内外気サーボモータ
25 内外気切替ドア
28 エアミックスドア
31 温調サーボモータ
37 フットドア
38 フェイスドア
39 デフロスタドア
40 モードサーボモータ
51 内気温センサ
52 外気温センサ
53 日射センサ
54 車内カメラ
55 車外カメラ
56 ナビゲーションシステム
57 車両操作機器
58 車載時計
59 A/C操作パネル
60 制御部
61 記憶部
62 通信部
63 照合部
64 制御情報修正部
65 空調制御部
651 温度調節部
652 コンプレッサ制御部
653 吹出口制御部
654 吸込口制御部
655 送風量設定部
66 学習部
661 学習情報蓄積部
662 クラスタリング部
663 位置範囲設定部
664 確率モデル構築部
665 確率モデル評価部
600 制御装置
650 オーディオ制御部
101 確率モデル
102〜105 ノード
106〜109 条件付き確率表(CPT)
501〜504 標準モデル
Claims (15)
- 移動物体の位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部(56)と、
道路の特定区間を表す道路区間情報を取得する道路情報取得部(56)と、
前記位置情報を、該位置情報が表す位置に対応する前記道路区間情報に関連付ける区間決定部(56)と、
複数の前記位置情報及び前記道路区間情報をそれぞれ学習データとして記憶する記憶部(61)と、
前記学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する前記特定区間同士の距離をそれぞれ求め、前記複数の道路区間情報のうち、前記距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、前記第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部(662)と、
前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第1の範囲を決定し、前記第2のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定部(663)と、
を有することを特徴とする位置範囲設定装置。 - 前記位置範囲設定部(663)は、前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報を示す識別情報によって前記第1の範囲を表す、請求項1に記載の位置範囲設定装置。
- 前記クラスタリング部(662)は、前記学習データに含まれる複数の位置情報のうち、互いの距離が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以下の位置情報を少なくとも一つの第3のクラスタにクラスタリングし、前記少なくとも一つの第3のクラスタに含まれない位置情報が関連付けられた道路区間情報を、前記第1のクラスタまたは前記第2のクラスタにクラスタリングする、請求項1または2に記載の位置範囲設定装置。
- 移動物体に搭載された装置の制御装置であって、
前記移動物体の位置を表わす位置情報を取得する位置情報取得部(56)と、
道路の特定区間を表す道路区間情報を取得する道路情報取得部(56)と、
前記位置情報を、該位置情報が表す位置に対応する前記道路区間情報に関連付ける区間決定部(56)と、
複数の前記位置情報及び前記道路区間情報をそれぞれ学習データとして記憶する記憶部(61)と、
前記位置情報を入力することにより、所定の設定操作を行う推薦確率を算出するための確率モデルを、前記学習データを用いて構築する学習部(66)と、
前記学習部(66)で構築された確率モデルに前記移動物体の現在位置を表す現在位置情報を入力して前記推薦確率を算出し、該推薦確率に応じて、ユーザの設定操作に関連する設定情報又は制御情報を、前記所定の設定操作となるように修正する制御情報修正部(64)と、
前記修正された設定情報又は制御情報にしたがって、前記装置を制御する制御部(65)とを有し、
前記学習部(66)は、
前記学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する前記特定区間同士の距離をそれぞれ求め、前記複数の道路区間情報のうち、前記距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、前記第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部(662)と、
前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第1の範囲を決定し、前記第2のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定部(663)と、
前記第1の範囲に含まれる前記移動物体の位置に対する前記推薦確率及び前記第2の範囲に含まれる前記移動物体の位置に対する前記推薦確率を決定することにより、前記確率モデルを構築する確率モデル構築部(664)と、
を有することを特徴とする制御装置。 - 前記位置範囲設定部(663)は、前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報を示す識別情報によって前記第1の範囲を表す、請求項4に記載の制御装置。
- 前記クラスタリング部(662)は、前記学習データに含まれる複数の位置情報のうち、互いの距離が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以下の位置情報を少なくとも一つの第3のクラスタにクラスタリングし、前記少なくとも一つの第3のクラスタに含まれない位置情報が関連付けられた道路区間情報を、前記第1のクラスタまたは前記第2のクラスタにクラスタリングする、請求項4または5に記載の制御装置。
- 車両用空調装置であって、
空調空気を車両内に供給する空調部(10)と、
前記車両の位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部(56)と、
道路の特定区間を表す道路区間情報を取得する道路情報取得部(56)と、
前記位置情報を、該位置情報が表す位置に対応する前記道路区間情報に関連付ける区間決定部(56)と、
複数の前記位置情報及び前記道路区間情報をそれぞれ学習データとして記憶する記憶部(61)と、
前記位置情報を入力することにより乗員が所定の設定操作を行う推薦確率を算出するための確率モデルを、前記学習データを用いて構築する学習部(66)と、
前記学習部(66)で構築された確率モデルに前記車両の現在位置を表す現在位置情報を入力して前記推薦確率を算出し、該推薦確率に応じて、乗員の設定操作に関連する設定情報又は制御情報を、前記所定の設定操作となるように修正する制御情報修正部(64)と、
前記修正された設定情報又は制御情報にしたがって、前記空調部(10)の空調制御を行う空調制御部(65)とを有し、
前記学習部(66)は、
前記学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する前記特定区間同士の距離をそれぞれ求め、前記複数の道路区間情報のうち、前記距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、前記第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部(662)と、
前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報から前記車両の位置に関する第1の範囲を決定し、前記第2のクラスタに含まれる道路区間情報から前記車両の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定部(663)と、
前記第1の範囲に含まれる前記車両の位置に対する前記推薦確率及び前記第2の範囲に含まれる前記車両の位置に対する前記推薦確率を決定することにより、前記確率モデルを構築する確率モデル構築部(664)と、
を有することを特徴とする車両用空調装置。 - 前記位置範囲設定部(663)は、前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報を示す識別情報によって前記第1の範囲を表す、請求項7に記載の車両用空調装置。
- 前記クラスタリング部(662)は、前記学習データに含まれる複数の位置情報のうち、互いの距離が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以下の位置情報を少なくとも一つの第3のクラスタにクラスタリングし、前記少なくとも一つの第3のクラスタに含まれない位置情報が関連付けられた道路区間情報を、前記第1のクラスタまたは前記第2のクラスタにクラスタリングする、請求項7または8に記載の車両用空調装置。
- 移動物体に搭載された装置を制御する制御装置の制御方法であって、
前記制御装置は、記憶部(61)と、所定の設定操作と関連した少なくとも一つの確率モデルを有し、移動物体の位置を表す位置情報を前記確率モデルに入力して前記所定の設定操作を行う推薦確率を算出し、前記推薦確率に応じて、ユーザの設定操作に関連する設定情報又は制御情報を、前記所定の設定操作となるように修正する制御情報修正部(64)と、前記修正された設定情報又は制御情報にしたがって、前記装置を制御する制御部(65)とを有し、
前記制御方法は、
前記位置情報を取得するステップと、
道路の特定区間を表す道路区間情報を取得するステップと、
前記位置情報を、該位置情報が表す位置に対応する前記道路区間情報に関連付けるステップと、
複数の前記位置情報及び前記道路区間情報をそれぞれ学習データとして前記記憶部(61)に記憶するステップと、
前記学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する前記特定区間同士の距離をそれぞれ求め、前記複数の道路区間情報のうち、前記距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、前記第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングする区間クラスタリングステップと、
前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第1の範囲を決定し、前記第2のクラスタに含まれる道路区間情報から前記移動物体の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定ステップと、
前記第1の範囲に含まれる前記移動物体の位置に対する前記推薦確率及び前記第2の範囲に含まれる前記移動物体の位置に対する前記推薦確率を決定することにより、前記確率モデルを構築するステップと、
を有することを特徴とする制御方法。 - 前記位置範囲設定ステップは、前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報を示す識別情報によって前記第1の範囲を表す、請求項10に記載の制御方法。
- 前記学習データに含まれる複数の位置情報のうち、互いの距離が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以下の位置情報を少なくとも一つの第3のクラスタにクラスタリングする地点クラスタリングステップをさらに有し、
前記区間クラスタリングステップは、前記少なくとも一つの第3のクラスタに含まれない位置情報が関連付けられた道路区間情報を前記第1のクラスタまたは前記第2のクラスタにクラスタリングする、請求項10または11に記載の制御方法。 - 空調空気を車両内に供給する空調部(10)と、記憶部(61)と、所定の設定操作と関連した少なくとも一つの確率モデルを有し、車両の位置を表す位置情報を前記確率モデルに入力して前記所定の設定操作を行う推薦確率を算出し、前記推薦確率に応じて、乗員の設定操作に関連する設定情報又は制御情報を、前記所定の設定操作となるように修正する制御情報修正部(64)と、前記修正された設定情報又は制御情報にしたがって、前記空調部(10)の空調制御を行う空調制御部(65)とを有する車両用空調装置の制御方法であって、
前記位置情報を取得するステップと、
道路の特定区間を表す道路区間情報を取得するステップと、
前記位置情報を、該位置情報が表す位置に対応する前記道路区間情報に関連付けるステップと、
複数の前記位置情報及び前記道路区間情報をそれぞれ学習データとして前記記憶部(61)に記憶するステップと、
前記学習データに含まれる複数の道路区間情報のそれぞれに対応する前記特定区間同士の距離をそれぞれ求め、前記複数の道路区間情報のうち、前記距離が第1の閾値以下となる道路区間情報を第1のクラスタにクラスタリングし、前記第1のクラスタにクラスタリングされなかった道路区間情報のうちの少なくとも一つを第2のクラスタにクラスタリングする区間クラスタリングステップと、
前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報から前記車両の位置に関する第1の範囲を決定し、前記第2のクラスタに含まれる道路区間情報から前記車両の位置に関する第2の範囲を決定する位置範囲設定ステップと、
前記第1の範囲に含まれる前記車両の位置に対する前記推薦確率及び前記第2の範囲に含まれる前記車両の位置に対する前記推薦確率を決定することにより、前記確率モデルを構築する確率モデル構築ステップと、
を有することを特徴とする制御方法。 - 前記位置範囲設定ステップは、前記第1のクラスタに含まれる道路区間情報を示す識別情報によって前記第1の範囲を表す、請求項13に記載の制御方法。
- 前記学習データに含まれる複数の位置情報のうち、互いの距離が前記第1の閾値よりも小さい第2の閾値以下の位置情報を少なくとも一つの第3のクラスタにクラスタリングする地点クラスタリングステップをさらに有し、
前記区間クラスタリングステップは、前記少なくとも一つの第3のクラスタに含まれない位置情報が関連付けられた道路区間情報を前記第1のクラスタまたは前記第2のクラスタにクラスタリングする、請求項13または14に記載の制御方法。
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