JP5066174B2 - Point name generating apparatus and point name generating method - Google Patents

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Description

本発明は、指定された地点の名称を生成する名称生成装置に関し、特にカーナビゲーションシステム(以下、カーナビ)等の移動体端末機器に用いられる名称生成装置に関するものである。   The present invention relates to a name generation device that generates a name of a designated point, and more particularly to a name generation device used for a mobile terminal device such as a car navigation system (hereinafter referred to as a car navigation system).

従来、カーナビゲーションシステム等の移動体端末においてユーザによって登録された経由地と目的地を対応付けて蓄積しておき、いずれかをキーとして検索することでユーザが求める地点を容易に検索する装置がある(例えば、特許文献1参照)。図77は特許文献1に開示されたナビゲーション装置の表示画面の一例を示したものである。例えばユーザが以前、ある出発地Pを出発し、C地点を経由し、目的地Qへ到着したことがあるとする。そのとき、このナビゲーション装置は、経由地であるC地点の情報として出発地P、経由地C、目的地Qとを付帯させて蓄積しておく。次回、C地点を選択すると、以前付帯させて蓄積した出発地P、経由地C、目的地Qを表示することで、ユーザはさらに目的地Qを目的地として選択することができるように構成されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is a device that easily stores a route point registered by a user and a destination in a mobile terminal such as a car navigation system in association with each other and easily searches for a point desired by the user by searching using any of them as a key. Yes (see, for example, Patent Document 1). FIG. 77 shows an example of a display screen of the navigation device disclosed in Patent Document 1. For example, it is assumed that the user has previously departed from a certain departure place P, arrived at the destination Q via the point C. At this time, the navigation apparatus accompanies and accumulates the starting point P, the waypoint C, and the destination point Q as information about the point C as a waypoint. Next time, when the point C is selected, the user can further select the destination Q as the destination by displaying the starting point P, the waypoint C, and the destination Q that have been accumulatively added and accumulated. ing.

また、所定の地点と別の地点との相対位置関係を付帯させて蓄積し、簡易地図を生成する装置がある(例えば、特許文献2参照)。   Further, there is an apparatus for accumulating and storing a relative positional relationship between a predetermined point and another point and generating a simple map (for example, refer to Patent Document 2).

特開2004−340724号公報JP 2004-340724 A 特開2004−125871号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-125881

上記特許文献1に開示されたナビゲーション装置は、経由地および目的地をユーザが自ら登録し、さらにそれぞれの対応関係もユーザが付与するものである。しかしながら、その地点の名称はあらかじめ地図に登録された名称等であり、名称をユーザが把握しやすい名称に変更することはできない。   In the navigation device disclosed in Patent Document 1, a user registers a waypoint and a destination by himself / herself, and the user also assigns a corresponding relationship. However, the name of the point is a name or the like registered in advance in the map, and the name cannot be changed to a name that can be easily understood by the user.

また、上記特許文献2に開示された簡略地図作成装置は、選択された地点と地点の対応関係を付与して簡易地図を作成するものであり、地点の名称を生成するものではない。   Further, the simplified map creation device disclosed in Patent Document 2 creates a simple map by assigning a correspondence between a selected spot and a spot, and does not generate the name of the spot.

一般的にユーザが地点を検索する場合や、ユーザに地点に関する情報を提供する場合、単に地点の名称を提供されただけでは必ずしも容易に把握することはできない。例えば登録地点のひとつとしてコンビニエンスストア(以下、コンビニ)「ルーソン」があるとする。この「ルーソン」をそのままの名称で提供した場合、必ずしもその地点がどこか容易に把握することはできない。さらに同じ名称のコンビニが複数重複する場合もあり、どちらのコンビニか分からない場合もある。   In general, when a user searches for a point, or when information on a point is provided to the user, it is not always easy to grasp simply by providing the name of the point. For example, it is assumed that there is a convenience store (hereinafter referred to as convenience store) “Luson” as one of the registration points. If this "Luson" is provided with the same name, it is not always easy to grasp where the point is. In addition, there are cases where a plurality of convenience stores with the same name are duplicated, and there is a case where the convenience store is unknown.

そこで、本発明は上記の事情に鑑みてなされたものであり、指定された地点の名称をユーザにとって分かりやすい名称で生成し、情報把握を容易にさせることができる地点名称生成装置および地点名称生成方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above circumstances, and generates a name of a designated spot with a name that is easy for the user to understand and makes it easy to grasp the information and a spot name generator. It aims to provide a method.

上記目的を達成するため、本発明に係る地点名称生成装置は、地図上の所定の地点に関する名称を生成する地点名称生成装置であって、ユーザの位置を検出する位置情報検出手段と、前記位置情報検出手段で検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、所定の地点と前記地点の第1名称とが対応付けて蓄積されている地図情報蓄積手段と、所定の地点の指定を受け付ける地点指定手段と、前記地点指定手段で受け付けられた指定地点を含む前記移動履歴に基づいて前記指定地点の前記第1名称を修飾するための修飾語を決定し、決定した前記修飾語および前記第1名称を用いて、前記指定地点の第2名称を生成する地点名称生成手段と、前記地点指定手段で受け付けられた指定地点の名称が重複するか否かを判定する名称重複判定手段とを備え、前記地点名称生成手段は、前記名称重複判定手段で名称が重複すると判定された場合に、互いに異なる修飾語を用いて第2名称を生成する。   In order to achieve the above object, a point name generation device according to the present invention is a point name generation device that generates a name related to a predetermined point on a map, the position information detection means for detecting the position of a user, and the position A movement history storage means for storing the position detected by the information detection means as a movement history, a map information storage means for storing a predetermined point and the first name of the point in association with each other, and a predetermined point A point designating unit for accepting designation, and a modifier for qualifying the first name of the designated point based on the movement history including the designated point accepted by the point designation unit, and the decided modifier And using the first name, it is determined whether or not the point name generating means for generating the second name of the designated point overlaps the name of the designated point received by the point designated means. And a universal overlap determination means, wherein the location name generating means, the name by the name overlap determination means when it is determined that the overlap, to produce a second name using different modifiers to each other.

また、本発明の他の地点名称生成装置は、地図上の所定の地点に関する名称を生成する地点名称生成装置であって、ユーザの位置を検出する位置情報検出手段と、前記位置情報検出手段で検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、所定の地点と前記地点の第1名称とが対応付けて蓄積されている地図情報蓄積手段と、所定の地点の指定を受け付ける地点指定手段と、前記地点指定手段で受け付けられた前記指定地点を含む前記移動履歴に基づいて前記指定地点の前記第1名称を修飾するための修飾語を決定し、決定した前記修飾語および前記第1名称を用いて、前記指定地点の第2名称を生成する地点名称生成手段とを備える。   Another point name generation device of the present invention is a point name generation device that generates a name related to a predetermined point on a map, and includes a position information detection unit that detects a position of a user, and the position information detection unit. A movement history storage unit that stores the detected position as a movement history, a map information storage unit that stores a predetermined point and the first name of the point in association with each other, and a point that accepts designation of the predetermined point Determining a modifier for modifying the first name of the designated point based on the movement history including the designated point received by the designation unit and the designated point, and the determined modifier and the first Point name generating means for generating a second name of the designated point using one name.

本発明に係る地点名称生成装置によれば、指定された地点の名称をユーザにとって分かりやすい名称で生成し、情報把握を容易にさせることができる。   According to the point name generation device according to the present invention, the name of the designated point can be generated with a name that is easy for the user to understand, and information can be easily grasped.

本発明の実施の形態1におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における位置情報を示す図である。It is a figure which shows the positional information in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における移動履歴を示す図である。It is a figure which shows the movement history in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における地点の指定を示す図である。It is a figure which shows designation | designated of the point in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における指定された地点の履歴を示す図である。It is a figure which shows the log | history of the designated point in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における時刻的特長を算出する図である。It is a figure which calculates the time characteristic in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における周期的特長を算出する図である。It is a figure which calculates the periodic feature in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における名称生成を示す図である。It is a figure which shows the name production | generation in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における移動履歴を示す図である。It is a figure which shows the movement history in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における周期の算出を説明する図である。It is a figure explaining calculation of the period in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における周期の算出を説明する図である。It is a figure explaining calculation of the period in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における名称生成を示す図である。It is a figure which shows the name production | generation in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1における特徴の選択を説明する図である。It is a figure explaining selection of the feature in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1における特徴の選択を説明する図である。It is a figure explaining selection of the feature in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態1における名称の生成を示す図である。It is a figure which shows the production | generation of the name in Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 1 of the present invention. 本発明の実施の形態2におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態2におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における移動履歴を示す図である。It is a figure which shows the movement history in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における主要地点の算出を説明する図である。It is a figure explaining calculation of the main point in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における地点の指定を示す図である。It is a figure which shows designation | designated of the point in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における主要地点との相対関係の算出を示す図である。It is a figure which shows calculation of the relative relationship with the main point in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態2における主要地点の算出を説明する図である。It is a figure explaining calculation of the main point in Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態2における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining name generation in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態2における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining name generation in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態2における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining name generation in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態3におけるシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における蓄積された移動履歴を示す図である。It is a figure which shows the movement history accumulate | stored in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における算出された主要地点を示す図である。It is a figure which shows the calculated main point in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における経由地点の名称生成を示す図である。It is a figure which shows the name production | generation of the waypoint in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining the name production | generation in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining the name production | generation in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態2におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in Embodiment 2 of the present invention. 本発明の実施の形態3におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における交差点情報の提供を示す図である。It is a figure which shows provision of the intersection information in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における交差点情報の提供を示す図である。It is a figure which shows provision of the intersection information in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における交差点情報の提供を示す図である。It is a figure which shows provision of the intersection information in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における登録地点のグループ化を説明する図である。It is a figure explaining grouping of the registration spot in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態3における登録地点のグループ化を説明する図である。It is a figure explaining grouping of the registration spot in Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における移動履歴を示す図である。It is a figure which shows the movement history in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining the name production | generation in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における生成された名称の表示を示す図である。It is a figure which shows the display of the produced | generated name in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるフローチャートである。It is a flowchart in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における表示情報履歴を説明する図である。It is a figure explaining the display information log | history in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における名称生成を説明する図である。It is a figure explaining the name production | generation in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4における表示情報履歴を説明する図である。It is a figure explaining the display information log | history in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるシステム構成図である。It is a system configuration | structure figure in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態4におけるユーザの移動を示す図である。It is a figure which shows the movement of the user in Embodiment 4 of this invention. 従来の地点を検索する技術を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the technique which searches the conventional point.

本発明の実施の形態に係る地点名称生成装置は、地図上の所定の地点に関する名称を生成する地点名称生成装置であって、ユーザの位置を検出する位置情報検出手段と、前記位置情報検出手段で検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、所定の地点と前記地点の第1名称とが対応付けて蓄積されている地図情報蓄積手段と、所定の地点の指定を受け付ける地点指定手段と、前記地点指定手段で受け付けられた前記指定地点を含む前記移動履歴に基づいて前記指定地点の前記第1名称を修飾するための修飾語を決定し、決定した前記修飾語および前記第1名称を用いて、前記指定地点の第2名称を生成する地点名称生成手段とを備える。   A point name generation device according to an embodiment of the present invention is a point name generation device that generates a name related to a predetermined point on a map, and includes position information detection means for detecting a position of a user, and the position information detection means. The movement history accumulating means for accumulating the position detected in (2) as the movement history, the map information accumulating means for accumulating the predetermined point and the first name of the point in association with each other, and receiving the designation of the predetermined point Determining a modifier for modifying the first name of the designated point based on the movement history including the designated point received by the point designating unit, the designated point, and the determined modifier and the Point name generating means for generating a second name of the designated point using the first name.

これによって、指定された地点の名称をユーザにとって分かりやすい名称(第2名称)で生成することができる。そして、この名称(第2名称)を用いることで、ユーザにとって情報把握を容易にさせることができる。   Thereby, the name of the designated point can be generated with a name (second name) that is easy for the user to understand. By using this name (second name), the user can easily grasp information.

ここで、前記位置情報検出手段は、さらに、検出した前記位置を通過した時刻を検出し、前記移動履歴蓄積手段は、さらに、前記位置とともに、前記時刻を前記移動履歴として蓄積し、前記地点名称生成手段は、前記移動履歴に基づいて時刻に関する修飾語を前記修飾語として決定してもよい。   Here, the position information detection means further detects a time when the detected position is passed, and the movement history accumulation means further accumulates the time as the movement history together with the position, The generation unit may determine a modifier relating to time as the modifier based on the movement history.

また、前記地点名称生成手段は、前記指定地点を通過した時刻の特徴を表す語を前記修飾語として決定してもよい。   Moreover, the said point name production | generation means may determine the word showing the characteristic of the time which passed the said designated point as said modifier.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記移動履歴から前記指定地点を通過した時刻を抽出し、抽出した時刻の時間帯を算出する時刻算出手段と、前記時刻算出手段で抽出された前記時刻の時間周期、および頻度を算出する時間周期算出手段と、時間帯、頻度、および時間周期それぞれに関する複数の前記修飾語を蓄積している修飾語蓄積手段とを備え、前記地点名称生成手段は、算出された前記時間帯、前記頻度、前記時間周期の少なくとも1つに対応した修飾語を前記修飾語蓄積手段に蓄積されている複数の前記修飾語の中から選択することにより、前記修飾語を決定してもよい。   The point name generation device further extracts a time passing through the designated point from the movement history, calculates a time zone of the extracted time, and the time extracted by the time calculation unit A time period calculating means for calculating the time period and frequency, and a modifier storage means for storing a plurality of the modifiers for each of the time zone, frequency, and time period, the point name generating means, By selecting a modifier corresponding to at least one of the calculated time zone, frequency, and time period from among the plurality of modifiers stored in the modifier storage means, the modifier is selected. You may decide.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、算出された前記時間帯、前記頻度、前記時間周期の重みを算出する修飾語重要度算出手段と、前記地点名称生成手段で生成される前記第2名称の文字数、または前記第2名称の音声読み上げ時間が所定の閾値以内か否かを判定する名称適正判定手段を備え、前記地点名称生成手段は、前記重みの高い順に修飾語を用い、かつ前記名称適正判定手段で前記所定の閾値以内であると判定されるように前記第2名称を生成してもよい。   In addition, the spot name generation device further includes a modifier importance calculation unit that calculates the calculated time zone, the frequency, and the weight of the time period, and the second name generated by the spot name generation unit. Name adequacy determining means for determining whether the number of characters or the voice reading time of the second name is within a predetermined threshold, the point name generating means uses modifiers in descending order of the weight, and the name The second name may be generated so that the appropriateness determination means determines that the value is within the predetermined threshold.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記移動履歴から前記指定地点を通過した時刻を抽出する時刻算出手段を備え、前記時刻とは現在時刻に最も近い前回の時刻であり、前記地点名称生成手段は、前記時刻算出手段で算出された前記時刻を前記修飾語として決定してもよい。   The point name generation device further includes time calculation means for extracting a time when the specified point is passed from the movement history, and the time is a previous time closest to the current time, and the point name generation The means may determine the time calculated by the time calculation means as the modifier.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された前記位置から、主要地点を算出する主要地点算出手段と、前記主要地点と前記指定地点との位置関係を算出する位置関係算出手段と、位置関係に関する複数の前記修飾語を蓄積した修飾語蓄積手段とを備え、前記地点名称生成手段は、算出された前記位置関係に対応した修飾語を前記修飾語蓄積手段に蓄積されている複数の前記修飾語の中から選択し、選択した前記修飾語および前記主要地点の名称を用いて前記地点の第2名称を生成してもよい。   Further, the point name generation device further includes a main point calculation unit that calculates a main point from the position stored in the movement history storage unit, and a position that calculates a positional relationship between the main point and the designated point. A relationship calculation unit; and a modifier storage unit that stores a plurality of the modifiers related to the positional relationship. The point name generation unit stores a modifier corresponding to the calculated positional relationship in the modifier storage unit. A plurality of the modifiers may be selected, and the second name of the point may be generated using the selected modifier and the name of the main point.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された地点を通過した頻度を算出する地点頻度算出手段と、前記移動履歴蓄積手段に蓄積された地点の滞在時間を算出する地点滞在時間算出手段と、前記頻度および前記滞在時間に基づいて主要地点を算出する主要地点算出手段とを備えてもよい。   In addition, the point name generation device further calculates a point frequency calculation unit that calculates a frequency of passing through the points stored in the movement history storage unit, and a stay time of the point stored in the movement history storage unit. A point stay time calculating means and a main point calculating means for calculating a main point based on the frequency and the stay time may be provided.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記移動履歴を前記主要地点間の一移動として分割する履歴分割手段と、前記履歴分割手段で分割された前記主要地点間の一移動のうち経由した経由地点を算出する経由地点算出手段と、前記指定地点が前記経由地点か否かの判定をする経由地点判定手段とを備え、前記地点名称生成手段は、前記経由地点判定手段により前記指定地点が前記経由地点であると判定された場合、前記指定地点の第2名称を前記主要地点を目的地とする経路名称を用いて生成してもよい。   Further, the point name generation device further includes a history dividing unit that divides the movement history as one movement between the main points, and a route that passes through one movement between the main points divided by the history dividing unit. A route point calculating means for calculating a point, and a route point determining means for determining whether or not the specified point is the route point, wherein the point name generating means is configured such that the specified point is determined by the route point determining means. When it is determined that the route is a transit point, the second name of the designated point may be generated using a route name having the main point as a destination.

また、前記地点名称生成手段は、前記主要地点との位置関係と、前記経由地点の名称が供に存在する場合、経由地点の名称を優先して生成してもよい。   Further, the location name generation means may preferentially generate the name of the waypoint when the positional relationship with the main location and the name of the waypoint exist together.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記経由地点の前記主要地点間における相対位置を算出する経由地点相対位置算出手段を備え、前記地点名称生成手段は、前記経由地点判定手段により前記指定地点が前記経由地点であると判定された場合、前記指定地点の第2名称を前記相対位置関係に対応する修飾語を用いて生成してもよい。   The point name generating device further includes a waypoint relative position calculating unit that calculates a relative position of the waypoints between the main points, and the point name generating unit is configured so that the designated point is determined by the waypoint determining unit. May be generated using a modifier corresponding to the relative positional relationship, the second name of the designated point may be generated.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点指定手段で受け付けられた指定地点の名称が重複するか否かを判定する名称重複判定手段を備え、前記地点名称生成手段は、前記名称重複判定手段で名称が重複すると判定された場合に、互いに異なる修飾語を用いて第2名称を生成してもよい。   The point name generation device further includes a name duplication determination unit that determines whether or not the names of the designated points received by the point designation unit overlap, and the point name generation unit includes the name duplication determination. When it is determined by the means that the names overlap, the second name may be generated using different modifiers.

また、前記地点名称生成手段は、さらに前記地点指定手段で受け付けられた指定地点のカテゴリが、コンビニまたはガソリンスタンド、レストランであってもよい。   Further, in the spot name generating means, the category of the designated spot accepted by the spot designation means may be a convenience store, a gas station, or a restaurant.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点名称生成手段で生成される前記第2名称の文字数、または前記第2名称の音声読み上げ時間が所定の閾値以内か否かを判定する名称適正判定手段を備え、前記地点名称生成手段は、前記名称適正判定手段で前記所定の閾値以内でないと判定された場合、前記第2名称を短く生成してもよい。   In addition, the point name generation device further determines whether or not the number of characters of the second name generated by the point name generation means or whether or not the voice reading time of the second name is within a predetermined threshold value. And the point name generating means may generate the second name short when it is determined by the name appropriateness determining means that it is not within the predetermined threshold.

また、前記地点名称生成手段は、さらに、前記第2名称の文字数、または前記第2名称の音声読み上げ時間が異なる複数の第2名称を生成し、前記名称適正判定手段は、前記位置情報検出手段で検出された位置に応じて、複数の第2名称の中から1つの第2名称を選択してもよい。   Further, the point name generation means further generates a plurality of second names having different numbers of characters of the second name or voice reading time of the second name, and the name appropriateness determination means includes the position information detection means. One second name may be selected from among a plurality of second names in accordance with the position detected at.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、生成された前記地点の第2名称を蓄積する地点名称蓄積手段を備えてもよい。   Moreover, the said point name production | generation apparatus may be further provided with the point name storage means which accumulate | stores the 2nd name of the produced | generated said point.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点名称蓄積手段に蓄積された前記地点の第2名称を音声で出力する音声出力手段を備えてもよい。   Moreover, the said point name production | generation apparatus may be further provided with the audio | voice output means which outputs the 2nd name of the said point accumulate | stored in the said point name accumulation | storage means with an audio | voice.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点名称蓄積手段に蓄積された前記地点の第2名称を音声認識のキーワードとして音声を認識する音声認識手段を備えてもよい。   The spot name generation device may further include voice recognition means for recognizing voice using the second name of the spot stored in the spot name storage means as a keyword for voice recognition.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記ユーザの移動経路を算出する経路演算手段を備え、前記地点指定手段は、前記経路演算手段で演算された経路上の交差点名を受け付け、前記地点名称生成手段は、前記交差点の第2名称を生成してもよい。   The point name generation device further includes route calculation means for calculating the user's travel route, the point designation means accepts an intersection name on the route calculated by the route calculation means, and the point name The generation means may generate a second name of the intersection.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記位置情報検出手段で検出されたユーザの位置と、前記経路演算手段で算出された前記ユーザの移動経路とからユーザの誤走行を判定する誤走行判定手段を備え、前記地点指定手段は、前記誤走行判定手段で誤走行と判定された経路上の交差点名を受け付け、前記地点名称生成手段は、前記交差点の第2名称を生成してもよい。   In addition, the spot name generation device further determines an erroneous traveling determination that determines an erroneous traveling of the user from the position of the user detected by the position information detecting unit and the moving route of the user calculated by the route calculating unit. The point designation unit may receive an intersection name on the route that is determined to be an erroneous traveling by the erroneous traveling determination unit, and the point name generation unit may generate a second name of the intersection.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点名称生成手段で生成された前記交差点の第2名称とともに、前記誤走行判定手段で判定された誤走行の情報を地図に付帯させて表示する表示手段を備えてもよい。   In addition, the spot name generating device further displays the information on the erroneous traveling determined by the erroneous traveling determining means together with the second name of the intersection generated by the point name generating means and attached to the map. Means may be provided.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記地点名称生成手段で生成された前記交差点の名称を表示する表示手段と、前記表示手段に前記交差点の第2名称が表示された履歴を蓄積する表示情報蓄積手段と、前記交差点の第2名称が表示された履歴が所定の閾値以内か否かを判定し、前記所定の閾値以内であると判定した場合に、使用する名称として前記第2名称を選択する名称適正判定手段とを備えてもよい。   The point name generation device further includes a display unit for displaying the name of the intersection generated by the point name generation unit, and a display for storing a history of displaying the second name of the intersection on the display unit. It is determined whether the information storage means and the history of displaying the second name of the intersection are within a predetermined threshold, and if it is determined that the history is within the predetermined threshold, the second name is used as a name to be used. You may provide the name appropriateness determination means to select.

また、前記表示情報蓄積手段は、さらに前記表示手段に前記交差点の第2名称が表示された際の前記交差点への進入方向に関する情報を蓄積し、前記名称適正判定手段は、さらに前記表示情報蓄積手段に蓄積された前記進入方向ごとに前記所定の閾値以内か否かを判定し、前記所定の閾値以内であると判定した場合に、使用する名称として前記第2名称を選択してもよい。   Further, the display information storage means further stores information on the approach direction to the intersection when the second name of the intersection is displayed on the display means, and the name appropriateness determination means further stores the display information For each of the approach directions stored in the means, it is determined whether or not it is within the predetermined threshold value, and when it is determined that it is within the predetermined threshold value, the second name may be selected as the name to be used.

また、前記地点名称生成装置は、さらに、前記位置情報検出手段で検出されるユーザの位置をもとに前記地点までの距離を検出する距離検出手段と、前記距離検出手段で検出された前記距離が所定の閾値以内か否かを判定し、前記所定の閾値以内であると判定した場合に、使用する名称として前記第2名称を選択する名称適正判定手段とを備えてもよい。   The point name generation device may further include a distance detection unit that detects a distance to the point based on a user position detected by the position information detection unit, and the distance detected by the distance detection unit. And a name appropriateness determining unit that selects the second name as a name to be used when it is determined whether or not is within the predetermined threshold.

なお、本発明は、このような地点名称生成装置として実現することができるだけでなく、このような地点名称生成装置が備える特徴的な手段をステップとする地点名称生成方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、CD−ROM等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。   Note that the present invention can be realized not only as such a point name generation device, but also as a point name generation method including steps characteristic of the point name generation device. It can also be realized as a program for causing a computer to execute steps. Needless to say, such a program can be distributed via a recording medium such as a CD-ROM or a transmission medium such as the Internet.

以下、本発明の各実施の形態に係る名称生成装置について、図面を参照しながら説明を行う。   Hereinafter, the name generation device according to each embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

(実施の形態1)
図1は、本実施の形態に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a point name generation apparatus according to the present embodiment. Hereinafter, each component will be described first, and the operation flow of the present invention will be described later.

地点名称生成装置は、地図上の所定の地点の名称を生成するための装置であり、図1に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、地点指定部103、地図情報蓄積部104、地点名称生成部105、地点名称蓄積部106、時刻算出部107、周期算出部108、修飾語蓄積部109、および表示部110を備えている。   The point name generation device is a device for generating a name of a predetermined point on a map, and as shown in FIG. 1, a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, a point specification unit 103, a map information storage unit 104, a spot name generation unit 105, a spot name accumulation unit 106, a time calculation unit 107, a period calculation unit 108, a modifier storage unit 109, and a display unit 110.

位置情報検出部101はユーザの位置を検出する手段である。例えばカーナビの場合、ユーザの現在位置を検出するGPS(Global Positioning System)が備えられ、約1秒間隔など所定の間隔で緯度経度情報が検出される。本実施の形態において位置情報検出部101はGPS等で構成されるものとし、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出する。   The position information detection unit 101 is a means for detecting the position of the user. For example, in the case of a car navigation system, a GPS (Global Positioning System) that detects a user's current position is provided, and latitude and longitude information is detected at a predetermined interval such as an interval of about 1 second. In the present embodiment, the position information detection unit 101 is configured by a GPS or the like, and detects latitude and longitude information as position information along with the movement of the user at a predetermined interval.

図2は例えばユーザの移動と移動に伴って検出される位置情報を示したものである。「自宅」を出発して「緑4交差点」、「緑3交差点」、「緑2交差点」、「緑1交差点」を通過し、「コンビニルーソン」へ到着した移動を黒い太線で示している。また移動に伴って所定の間隔で検出された位置情報を白い丸印で示している。   FIG. 2 shows, for example, the position information detected along with the movement of the user. The departure from “Home”, “Green 4 Intersection”, “Green 3 Intersection”, “Green 2 Intersection”, “Green 1 Intersection” and arriving at “Comvinylson” are indicated by thick black lines. . In addition, position information detected at a predetermined interval with movement is indicated by white circles.

図3は位置情報検出部101で検出された位置情報を示したものである。GPSの場合、衛星から緯度経度情報と日時等の情報が取得できるため、本位置情報検出部101においてもこれらを検出することとする。図3において日時「2005年9月20日7時45分」、東経「135度13分10秒」、北緯「34度24分15秒」等、位置情報と日時が検出されている。   FIG. 3 shows the position information detected by the position information detection unit 101. In the case of GPS, latitude and longitude information and information such as date and time can be acquired from a satellite, and therefore the position information detection unit 101 detects them. In FIG. 3, position information and date and time such as date and time “September 20, 2005, 7:45”, east longitude “135 degrees 13 minutes 10 seconds”, north latitude “34 degrees 24 minutes 15 seconds”, and the like are detected.

移動履歴蓄積部102は、位置情報検出部101で検出された位置情報をユーザの移動履歴として蓄積する手段である。なお、本実施の形態において位置情報は緯度経度情報で検出を行ったが、履歴として蓄積するのは緯度経度情報をもとに変換された交差点やランドマーク等のIDの系列で蓄積することとする。GPSで検出された緯度経度情報は多少の誤差を含み、また同じ経路を走行しても必ずしも同じ値が検出されるとは限らないため、検索やマッチングの容易のためにノードの系列へ変換して蓄積することとする。ノードへの変換は地図情報蓄積部104に蓄積された地図情報を用いることとする。なお、このノードへの変換は移動履歴蓄積部102において地図情報を参照して行うものとするが、別途変換手段を設けることとしてもよい。図2、図3を用いて説明する。   The movement history accumulation unit 102 is a unit that accumulates the position information detected by the position information detection unit 101 as a user movement history. In this embodiment, the position information is detected by the latitude / longitude information. However, the history information is accumulated as a series of IDs such as intersections and landmarks converted based on the latitude / longitude information. To do. The latitude / longitude information detected by the GPS includes some errors, and even if the vehicle travels the same route, the same value is not always detected, so it is converted to a node series for easy search and matching. And accumulate. The conversion to the node uses the map information stored in the map information storage unit 104. The conversion to the node is performed by referring to the map information in the movement history storage unit 102, but a separate conversion unit may be provided. This will be described with reference to FIGS.

図2は前述でも示すようにユーザの移動を示したものである。また図2にはユーザの通過交差点等にIDが付与されている。例えば「緑4交差点」には「C21」、「緑3交差点」には「C22」と付与されている。一般的に地図情報には経路情報として交差点や所定のポイントをノード、それらノードとノードを結ぶリンクといった経路のネットワーク構造で蓄積され、各ノードに固有のIDが付与されている。そこで本実施の形態では検出された緯度経度情報とこれらノードのマッチングを行い、移動履歴としてはこれらノードIDの系列で蓄積することとする。   FIG. 2 shows the movement of the user as described above. In FIG. 2, IDs are assigned to the passing intersections of the user. For example, “C21” is assigned to “Green 4 intersection”, and “C22” is assigned to “Green 3 intersection”. In general, map information is accumulated as route information in a network structure of a route such as an intersection or a predetermined point as a node and a link connecting the node and the node, and a unique ID is assigned to each node. Therefore, in this embodiment, the detected latitude / longitude information is matched with these nodes, and the movement history is accumulated as a series of these node IDs.

図3は前述でも示すように検出された緯度経度情報である。さらに地図情報をもとに例えば日時「2005年9月20日7時45分」、東経「135度13分10秒」、北緯「34度24分15秒」は自宅を示すノード「N100」へと変換することとする。また同様に日時「2005年9月20日7時50分」、東経「135度13分34秒」、北緯「34度23分14秒」は「緑4交差点」であるノード「C21」へ変換する。また同様に日時「2005年9月20日8時05分」、東経「135度28分41秒」、北緯「35度19分30秒」は「コンビニルーソン」であるノード「N51」へ変換する。   FIG. 3 shows the latitude / longitude information detected as described above. Furthermore, based on the map information, for example, date and time “September 20, 2005, 7:45”, east longitude “135 degrees 13 minutes 10 seconds” and north latitude “34 degrees 24 minutes 15 seconds” go to the node “N100” indicating the home. Will be converted. Similarly, the date “September 20, 2005, 7:50”, east longitude “135 degrees 13 minutes 34 seconds” and north latitude “34 degrees 23 minutes 14 seconds” are converted to the node “C21” which is “Green 4 intersection”. To do. Similarly, the date “September 20, 2005, 8:05”, east longitude “135 degrees 28 minutes 41 seconds” and north latitude “35 degrees 19 minutes 30 seconds” are converted to the node “N51”, which is “Combinson”. To do.

図4は移動履歴蓄積部102へ蓄積された移動履歴を示したものである。本実施の形態ではエンジンをスタートさせた出発から、エンジンをストップさせた目的地までの一連の移動を一移動として蓄積する。例えば移動履歴ID「001」には日付「2005年9月20日(水)」、出発地「N100(自宅)」、経路「C21(緑4)」、「C21(緑4)」、「C22(緑3)」、「C23(緑2)」、「C24(緑1)」、そして目的地として「コンビニルーソン」のID「N52(ルーソン)」として蓄積されている。さらに本実施の形態では各ノードが検出された時刻が付帯されて蓄積されている。この時刻は、出発地の場合は出発した時刻、目的地の場合は到達した時刻、通過経路の場合は通過した時刻ということになる。例えば移動履歴ID「001」の場合、「N100(自宅)」を「7時45分」に出発し、「C21(緑4)」交差点を「7時50分」に通過し、最終的にコンビニである「N52(ルーソン)」へ「8時05分」に到着した移動を示している。このように移動履歴はユーザの移動の履歴を蓄積する。   FIG. 4 shows the movement history stored in the movement history storage unit 102. In this embodiment, a series of movements from the start of starting the engine to the destination where the engine is stopped are stored as one movement. For example, the travel history ID “001” includes a date “September 20, 2005 (Wednesday)”, a departure place “N100 (home)”, a route “C21 (green 4)”, “C21 (green 4)”, “C22”. (Green 3) ”,“ C23 (Green 2) ”,“ C24 (Green 1) ”, and as a destination,“ Combinson ”ID“ N52 (Luson) ”is accumulated. Furthermore, in this embodiment, the time when each node is detected is added and accumulated. This time is the departure time in the case of the departure place, the arrival time in the case of the destination, and the passage time in the case of the passage route. For example, in the case of the movement history ID “001”, “N100 (home)” departs at “7:45”, passes through the “C21 (green 4)” intersection at “7:50”, and finally a convenience store. The movement which arrived at “8:05” to “N52 (Luson)” is shown. Thus, the movement history accumulates the movement history of the user.

地点指定部103は所定の地点の指定を受け付ける手段である。例えば本実施の形態ではユーザが所定の地点を指定することとする。図5は表示部110を示したものであり、例えばカーナビの表示画面とする。ユーザの現在位置とコンビニ「ルーソン」へ到着した地図を画面に表示している。また表示画面はタッチパネル方式とし、ユーザが画面に触れることで操作が行えるものとする。例えば今、ユーザが地図上のある地点「ルーソン」をタッチして、以後、検索などに利用できるよう「ランドマーク登録」を行おうとしているとする。地点指定部103はこれらの操作によって選択された地点「ルーソン」を受け付ける。   The point designation unit 103 is a means for accepting designation of a predetermined point. For example, in the present embodiment, the user designates a predetermined point. FIG. 5 shows the display unit 110, for example, a car navigation display screen. The current location of the user and the map that has arrived at the convenience store “Luson” are displayed on the screen. Further, the display screen is a touch panel system, and the user can operate by touching the screen. For example, suppose that the user touches a point “Luson” on the map and tries to perform “landmark registration” so that the user can use it for searching. The point designation unit 103 accepts the point “Luson” selected by these operations.

時刻算出部107は、地点指定部103で指定された地点へ過去到着した時刻等を、履歴をもとに算出する手段である。例えば地点指定部103で指定された地点のIDを地図情報を基に判定する。そして判定されたIDに該当する情報を移動履歴から抽出し、抽出された情報から到着した時刻を算出する。以下、図を用いて説明する。   The time calculation unit 107 is a means for calculating the time of past arrival at the point designated by the point designation unit 103 based on the history. For example, the point ID designated by the point designation unit 103 is determined based on the map information. Then, information corresponding to the determined ID is extracted from the movement history, and the arrival time is calculated from the extracted information. This will be described below with reference to the drawings.

図5において、ユーザによってタッチされた画面上のポイントを中心として所定の半径内に含まれる施設を指定された地点とし、当該地点に該当する履歴を抽出する。図5の場合、点線の円で示すように、コンビニ「ルーソン」(IDとしては「N52」)が指定された地点とし、「N52(ルーソン)」に該当する履歴を抽出する。図07は、移動履歴に蓄積された移動履歴から目的地として「N52(ルーソン)」へ到着地した履歴を抽出したものである。例えば移動履歴ID「001」、「007」等、履歴に蓄積された過去ユーザが「ルーソン」へ到着した履歴が抽出されている。時刻算出部107はこれら抽出された「ルーソン」へ到着した履歴から到着時刻を算出する。   In FIG. 5, a facility included in a predetermined radius centered on a point on the screen touched by the user is set as a designated point, and a history corresponding to the point is extracted. In the case of FIG. 5, as indicated by the dotted circle, the history corresponding to “N52 (Luson)” is extracted with the convenience store “Luson” (ID “N52”) being designated. FIG. 07 shows the history of arrival at “N52 (Luson)” as the destination from the travel history accumulated in the travel history. For example, movement history IDs “001”, “007”, and the like have been extracted when past users accumulated in the history arrive at “Luson”. The time calculation unit 107 calculates the arrival time from the history of arrival at the extracted “Luson”.

一般的にユーザがある地点へ訪れる場合、訪れる時間帯が決まっていたり、あるいは曜日や周期が決まっていたり等、ユーザならではのパターンが存在する場合が多い。例えば本実施の形態のユーザの場合、コンビニ「ルーソン」は会社へ通勤する途中へ経由するコンビニであり、朝訪れることが多い。そこで時刻算出部107は、抽出された当該地点の到着時刻をもとにこのパターン等を算出する。   In general, when a user visits a certain point, there are many patterns unique to the user, such as a time zone to be visited or a day of the week or a period being decided. For example, in the case of the user of the present embodiment, the convenience store “Luson” is a convenience store that goes through the way to work, and often visits in the morning. Therefore, the time calculation unit 107 calculates this pattern and the like based on the arrival time of the extracted point.

図7は移動履歴からパターンの抽出を説明するための図である。図7は横軸に時刻を示しており、「ルーソン」へ到着した各履歴を横軸の時刻に対応させてマッピングしたものである。例えば時刻は6時から12時を「朝」のクラス、12時から18時を「昼」のクラス、18時から24時を「夜」のクラスとしてクラス分けしている。図6に示す「ルーソン」への到着した履歴における移動履歴ID「001」は、到着時刻「8時05分」であるため「朝」のクラスにカウントされる。同様に、移動履歴ID「007」は到着時刻「8時10分」、移動履歴ID「011」は到着時刻「7時40分」、移動履歴ID「023」は到着時刻「8時10分」とあるため、「朝」のクラスへカウントされることとなる。一方、移動履歴ID「020」は到着時刻「19時10分」であるため、「夜」のクラスへカウントされる。このように図7は各移動履歴の到着時刻をクラスに分けた場合を示したものである。本例の場合、同じ合計「朝」のクラスへ4回、「夜」のクラスへ1回到着している。そして例えば最も頻度が高いクラスをユーザの特徴と考えると、本例のユーザは「ルーソン」へ朝行くということが分かる。   FIG. 7 is a diagram for explaining extraction of a pattern from a movement history. In FIG. 7, time is shown on the horizontal axis, and each history arriving at “Luson” is mapped in correspondence with the time on the horizontal axis. For example, the time class is classified as “morning” from 6 o'clock to 12 o'clock, “daytime” from 12 o'clock to 18 o'clock, and “night” from 18 o'clock to 24 o'clock. The movement history ID “001” in the history of arrival at “Luson” shown in FIG. 6 is counted as the “morning” class because it is the arrival time “8:05”. Similarly, the movement history ID “007” is arrival time “8:10”, the movement history ID “011” is arrival time “7:40”, and the movement history ID “023” is arrival time “8:10”. Therefore, it will be counted in the “morning” class. On the other hand, since the movement history ID “020” is the arrival time “19:10”, it is counted as a class of “night”. Thus, FIG. 7 shows a case where the arrival times of the movement histories are divided into classes. In the case of this example, the same total “morning” class arrives four times and the “night” class once. For example, if the class with the highest frequency is considered as a feature of the user, it can be seen that the user of this example goes to “Luson” in the morning.

このように同じ場所「ルーソン」であってもユーザによっては訪れる時刻にユーザ独自の傾向があり、本例のユーザの場合、朝行くルーソンということになる。   In this way, even in the same place “Luson”, depending on the user, there is a tendency unique to the user at the time of visit. In the case of the user of this example, this means that the user goes in the morning.

さらにユーザが地点へ訪れる傾向は時間帯のみならず、頻度や周期にもユーザ独自の傾向が存在することが多い。なお、頻度とは単にその地点へ訪れる絶対的な回数のみならず、週に何回行くか、あるいは月に何回行くか等、相対的な回数でもよい。また周期とは何日間隔、何ヶ月間隔等、ユーザがその地点へ訪れる時間間隔を言うものとする。履歴よりこれら周期等を算出する。   Furthermore, the tendency of a user to visit a point often has a unique tendency not only in the time zone but also in the frequency and cycle. The frequency is not limited to the absolute number of visits to the point, but may be a relative number such as how many times a week or how many times a month. The period means the time interval at which the user visits the point, such as an interval of days or months. These periods and the like are calculated from the history.

周期算出部108は、移動履歴よりユーザが到着する頻度や周期等を算出する手段である。図8は移動履歴から周期や頻度等の特徴を抽出する説明図である。図7に加え縦軸に曜日が記されている。さらに月曜日から金曜日を「平日」クラス、土曜日と日曜日を「休日」クラスとしている。例えば図5に示す履歴における移動履歴ID「001」は、到着時刻「8時05分」であるため「朝」、かつ、日付が「2005年9月20日(水)」であるため「水曜日」に位置づけられる。同様に移動履歴ID「007」は日付が「2005年9月21日(木)」であるため「木曜日」に位置づけられる。このように図8は移動履歴をもとに時刻と、さらにその曜日等をマッピングした結果である。図8より本例のユーザの場合、最頻度の多いクラスは「平日」であって「朝」のクラスということになる。このように同じ地点であっても、その地点へ訪れる時刻や周期等はユーザによって異なる傾向があり、時刻算出部107および周期算出部108はこれら傾向を移動履歴より算出する。   The period calculation unit 108 is a means for calculating the frequency and period of arrival of the user from the movement history. FIG. 8 is an explanatory diagram for extracting features such as period and frequency from the movement history. In addition to FIG. 7, the vertical axis indicates the day of the week. Furthermore, Monday through Friday are “weekdays” classes, and Saturday and Sunday are “holiday” classes. For example, the movement history ID “001” in the history shown in FIG. 5 is “morning” because the arrival time is “8:05”, and “Wednesday” because the date is “September 20, 2005 (Wednesday)”. ”. Similarly, the movement history ID “007” is positioned on “Thursday” because the date is “September 21, 2005 (Thursday)”. As described above, FIG. 8 shows the result of mapping the time and the day of the week based on the movement history. From FIG. 8, in the case of the user of this example, the class with the highest frequency is “weekday” and “morning”. As described above, even at the same point, the time, period, etc. of visiting the point tend to differ depending on the user, and the time calculation unit 107 and the period calculation unit 108 calculate these trends from the movement history.

修飾語蓄積部109は算出された傾向(本実施の形態では例えば、時間、頻度、周期をいう)に対応する修飾語が蓄積された手段である。また地点名称生成部105は上記算出された傾向に対応する修飾語を用いて地点の名称(第2名称)を生成する手段である。以下、図を用いて具体例を説明する。   The modifier storage unit 109 is a unit that stores modifiers corresponding to the calculated tendency (in this embodiment, for example, time, frequency, and cycle). The spot name generation unit 105 is a means for generating a spot name (second name) using a modifier corresponding to the calculated tendency. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

図9は修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語の一例を示すものである。例えば前述の周期算出部108で算出された周期に関する修飾語(周期的修飾語とする)として「平日クラス」の場合、名称の生成に使用する修飾語として「平日」と蓄積されている。対して「休日クラス」の場合は修飾語として「休日」と蓄積されている。一方、時刻算出部107によって算出された時刻に関する修飾語(時刻的修飾語とする)として「朝クラス」の場合、名称の生成に使用する修飾語として「朝」と蓄積されている。対して「昼クラス」の場合は修飾語として「昼」、「夜クラス」の場合は修飾語として「夜」と、各特徴における異なる修飾語が対応して蓄積されている。また、本実施の形態では頻度に関する修飾語(頻度修飾語とする)が蓄積されている。例えば該当する地点へ到着した履歴全体の頻度のうち、各クラスに該当する頻度の割合を求め、閾値以上の場合は頻度修飾語「よく」を用いることとする。最後に地点に関する修飾語(地点的修飾語とする)として、指定された当該地点が出発地の場合、修飾語として「出発する」、到着地の場合「行く」、通過地点の場合、「通る」等の修飾語が蓄積されている。さらにこれら修飾語を結ぶ「の」や「に」等の助詞が雛形として蓄積されている。   FIG. 9 shows an example of modifiers stored in the modifier storage unit 109. For example, in the case of “weekday class” as a modifier related to the cycle calculated by the cycle calculation unit 108 described above (referred to as a periodic modifier), “weekday” is stored as a modifier used to generate a name. On the other hand, in the case of “holiday class”, “holiday” is stored as a modifier. On the other hand, in the case of “morning class” as the modifier relating to the time calculated by the time calculator 107 (referred to as a temporal modifier), “morning” is stored as the modifier used for generating the name. On the other hand, in the case of “day class”, “noon” is stored as a modifier, and in the case of “night class”, “night” is stored as a modifier. Further, in the present embodiment, frequency-related modifiers (referred to as frequency modifiers) are accumulated. For example, the ratio of the frequency corresponding to each class among the frequencies of the entire history of arrival at the corresponding point is obtained, and if it is equal to or higher than the threshold, the frequency modifier “well” is used. Finally, as a modifier for a point (referred to as a point modifier), if the specified point is the departure point, “depart” as the modifier, “go” if it is an arrival point, “pass” if it is a transit point ”And the like are accumulated. In addition, particles such as “no” and “ni” connecting these modifiers are stored as templates.

地点名称生成部105は、履歴より得られた特徴をもとに前記修飾語を用いて名称(第2名称)を生成する。本例の場合、指定された地点「ルーソン」に関する履歴から、「朝クラス」の「平日クラス」に該当すると算出されている(図7、図8)。そこでこれらのクラスに対応する修飾語「朝」と「平日」を選択する。さらに本例の場合、「ルーソン」に到着した履歴全体の頻度が5回に対して、当該「朝」と「平日」に該当する頻度は4回であり、全体の80%(4÷5)が当該クラスに該当する。例えば閾値を50%とすると、80%は閾値以上であるため、頻度的修飾語「よく」を用いることとする。ユーザの訪れる半分以上が当該クラスであるため、「よく」という修飾語を用いることでユーザの感覚に則した名称を生成できる。また指定された地点「ルーソン」は到着地であるため、到着地に該当する修飾語「行く」を用いることとする。これら選択された修飾語を用い、さらにこれらを接続する助詞「の」、「に」等の雛形を用いて最終的に「ルーソン」(第1名称)から名称(第2名称)として「平日の朝によく行くルーソン」を生成する。   The point name generation unit 105 generates a name (second name) using the modifier based on the characteristics obtained from the history. In the case of this example, it is calculated from the history regarding the designated point “Luson” that it corresponds to “weekday class” of “morning class” (FIGS. 7 and 8). Therefore, the modifiers “morning” and “weekday” corresponding to these classes are selected. Furthermore, in the case of this example, the frequency of the entire history arriving at “Luson” is 5 times, whereas the frequency corresponding to “morning” and “weekday” is 4 times, and 80% (4 ÷ 5) of the whole Falls under this class. For example, if the threshold value is 50%, 80% is equal to or higher than the threshold value, so the frequency modifier “well” is used. Since more than half of the user visits the class, the name according to the user's sense can be generated by using the modifier “well”. Further, since the designated point “Luson” is the arrival place, the modifier “go” corresponding to the arrival place is used. Using these selected modifiers, and further using templates such as particles “no” and “ni” to connect them, the name (second name) is finally changed from “Luson” (first name) to “weekdays” "Luson who goes often in the morning" is generated.

図10は生成された名称を用いる一例として、ランドマーク検索を行う際を示した図である。まずカーナビ画面右側にはユーザの現在位置とその周辺地図が表示されている。一方、画面左側にユーザが登録したランドマークを検索するメニューが表示されている。さらに画面左側にはランドマークとして登録された地点がリスト表示され、ユーザは「目的地設定」、「情報表示」等の操作が行えるようになっている。ここで図5に示す登録されたコンビニ「ルーソン」が、前述に示す手法を用いて「平日の朝によく行くルーソン」という名称で登録されていることが分かる。   FIG. 10 is a diagram illustrating a case where a landmark search is performed as an example using the generated name. First, on the right side of the car navigation screen, the current position of the user and the surrounding map are displayed. On the other hand, a menu for searching for landmarks registered by the user is displayed on the left side of the screen. Further, a list of points registered as landmarks is displayed on the left side of the screen so that the user can perform operations such as “destination setting” and “information display”. Here, it is understood that the registered convenience store “Luson” shown in FIG. 5 is registered with the name “Luson who often goes on weekday mornings” using the method described above.

従来、登録された地点やランドマークの名称は、指定された店の名前等をそのまま登録するのが一般的であった。しかしながら単に店の名称のみでは必ずしもユーザにとって分かりやすいものとは限らない。特に例えば同じ名称の店が複数存在し、さらに様々な場所に存在するようなコンビニ等の場合、単にその名称のみを登録したのでは、後に検索等を行った場合、どこのコンビニか容易に把握することは困難である。   Conventionally, as a registered point or landmark name, it is common to register the name of a designated store as it is. However, it is not always easy for the user to understand just the name of the store. In particular, for example, if there are multiple stores with the same name and there are convenience stores that exist in various locations, simply registering only that name will make it easier to know where the convenience store will be if you search later. It is difficult to do.

しかし本実施の形態で示すように蓄積されたユーザの移動履歴をもとに名称を生成すると、その名称はユーザの行動を反映させた名称であるため、ユーザにとってはその地点を容易に思いつくこととなる。例えばコンビニ「ルーソン」は数多く存在するが、本例のように「平日の朝によく行くルーソン」と言えば、それはユーザにとってはそれがどこの「ルーソン」であるか容易に察することが可能となる。   However, as shown in the present embodiment, when a name is generated based on the accumulated movement history of the user, the name reflects the user's behavior, so that the user can easily think of the point. It becomes. For example, there are many convenience stores “Luson”, but as in this example, “Luson who goes often on weekday mornings” means that it is easy for the user to see where “Luson” is. Become.

本実施の形態の動作フローを図11、図12、図13のフローチャートを用いて説明する。まず位置情報検出部101は、ユーザの位置情報を検出する(図11、ステップS101)。位置情報はGPS等で検出される緯度経度情報とする。そして検出された位置情報を移動履歴蓄積部102に蓄積する(ステップS102)。なお、本実施の形態では地点検索やマッチング容易のため、地図情報をもとに緯度経度情報を交差点やランドマーク等のIDの系列へと変換して蓄積することとする。   The operation flow of this embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. First, the position information detection unit 101 detects user position information (FIG. 11, step S101). The position information is latitude / longitude information detected by GPS or the like. The detected position information is stored in the movement history storage unit 102 (step S102). In this embodiment, in order to facilitate point search and matching, latitude / longitude information is converted into a series of IDs such as intersections and landmarks based on map information and stored.

例えば図2において白い丸印は検出された位置情報であり、図3に示す緯度経度情報で検出される。そして図4に示すように例えば、ランドマークや交差点のIDの系列として移動履歴蓄積部102へ蓄積する。   For example, white circles in FIG. 2 are detected position information, and are detected by the latitude and longitude information shown in FIG. Then, as shown in FIG. 4, for example, it is stored in the movement history storage unit 102 as a series of landmarks and intersection IDs.

一方、地点指定部103は、所定の地点を選択する(ステップS103)。そして指定された地点と一致する移動履歴を参照し(ステップS104)、指定された地点と一致する地点を検索する(ステップS105)。指定された地点の履歴が存在する場合はステップS106へ、存在しない場合は終了する。   On the other hand, the point designation unit 103 selects a predetermined point (step S103). Then, the movement history that matches the designated point is referred to (step S104), and the point that matches the designated point is searched (step S105). If there is a history of the designated point, the process proceeds to step S106, and if not, the process ends.

本実施の形態の場合、図5に示すようにコンビニ「ルーソン」が指定されている。したがって図4に示す移動履歴より、ルーソンに該当する履歴を検索する。図6が検索されたルーソンに該当する移動履歴である。   In the present embodiment, the convenience store “Luson” is designated as shown in FIG. Therefore, a history corresponding to Luzon is searched from the movement history shown in FIG. FIG. 6 shows a movement history corresponding to the searched Luson.

指定された地点の履歴が存在する場合(ステップS105のYes)、時刻算出部107は、指定された地点の到着時刻を、履歴をもとに算出する(ステップS106)。まず、指定地点に該当する履歴を参照し(図12、ステップS201)、その通過時刻(目的地の場合は通過時刻が到着時刻となる)によって場合分けを行う(ステップS202)。到着時刻が6時から12時までの間の場合は、「朝」のクラスにカウントする(ステップS203)。到着時刻が12時から18時までの間の場合は、「昼」のクラスにカウントし(ステップS204)、到着時刻が18時から24時までの間の場合は、「夜」のクラスにカウントすることとなる(ステップS205)。そして該当する履歴の全てをいずれかのクラスへカウントするため、指定された地点を含む履歴の数だけ場合分けの処理を繰り返す(ステップS201〜S205)。全ての履歴に対して場合分けの処理を行った場合、時刻算出部107は最後に最も頻度の高いクラスを時刻の特徴とする(ステップS206)。   When the history of the designated point exists (Yes in step S105), the time calculation unit 107 calculates the arrival time of the designated point based on the history (step S106). First, the history corresponding to the designated point is referred to (step S201 in FIG. 12), and the case is classified according to the passage time (in the case of the destination, the passage time is the arrival time) (step S202). If the arrival time is between 6 o'clock and 12 o'clock, it is counted in the “morning” class (step S203). If the arrival time is between 12:00 and 18:00, the class is counted as “daytime” (step S204). If the arrival time is between 18:00 and 24:00, the class is counted as “night”. (Step S205). Then, in order to count all the corresponding histories to any class, the case division process is repeated for the number of histories including the designated point (steps S201 to S205). When the case classification process is performed on all the histories, the time calculation unit 107 finally sets the most frequent class as a time feature (step S206).

本例の場合、指定されたルーソンに該当する履歴は図6に示すように5つであったとする。例えば移動履歴ID「001」はルーソンへの到着時刻が8時05分であり、上記フローにおいて6時から12時に該当するため「朝」のクラスとなる。同様に残りの履歴に対してもクラス分けを行ったところ、図7に示すようにクラス分けが行われ、4回と最も頻度の高い「朝」がルーソンの時刻的な特徴ということになる(ステップS206)。   In the case of this example, it is assumed that there are five histories corresponding to the specified Luson as shown in FIG. For example, since the movement history ID “001” has an arrival time at Luzon of 8:05 and corresponds to 6 o'clock to 12 o'clock in the above flow, it becomes a class of “morning”. Similarly, when the remaining history is classified, the classification is performed as shown in FIG. 7, and “morning” having the highest frequency of four times is a characteristic of the time of Luson ( Step S206).

次に周期算出部108は、指定された地点の到着周期を算出する(図11、ステップS107)。まず、指定地点に該当する履歴の曜日を参照し(ステップ図13、S301)、その到着した曜日によって場合分けを行う(ステップS302)。本実施の形態では土曜日または日曜日を休日、それ以外を平日のクラスと2つのクラスに分けることとする。到着した曜日が土曜日または日曜日の場合(ステップS302のYes)、「休日」のクラスにカウントし(ステップS303)、土曜日または日曜日以外の場合(ステップS302のNo)、「平日」のクラスにカウントする(ステップS304)。指定された地点を含む履歴の数だけ場合分けの処理を繰り返す(ステップS301〜S304)。全ての履歴に対して場合分けの処理を行った場合、周期算出部108最後に最も頻度の高いクラスを周期の特徴とする(ステップS305)。   Next, the period calculation unit 108 calculates the arrival period of the designated point (FIG. 11, step S107). First, the day of the week corresponding to the designated point is referred to (step S13 in FIG. 13), and the case is classified according to the day of arrival (step S302). In the present embodiment, Saturday or Sunday is divided into a holiday, and the others are divided into a weekday class and two classes. If the arrival day is Saturday or Sunday (Yes in step S302), the class is counted as “holiday” (step S303), and if it is other than Saturday or Sunday (No in step S302), it is counted as the class of “weekday”. (Step S304). The case classification process is repeated as many times as the number of histories including the designated point (steps S301 to S304). When the case classification process is performed on all the histories, the class having the highest frequency is set as the cycle feature at the end of the cycle calculation unit 108 (step S305).

図6に示す移動履歴より、例えば移動履歴ID「001」はルーソンへ到着した曜日が水曜日であり、上記フローにおいて「平日」のクラスとなる。同様に残りの履歴に対してもクラス分けを行ったところ、図8に示すようにクラス分けが行われ、4回と最も頻度の高い「平日」がルーソンの時刻的な特徴ということになる(ステップS305)。   From the movement history shown in FIG. 6, for example, the movement history ID “001” has a class of “weekdays” in the above flow in which the day of the week arrived at Luzon is Wednesday. Similarly, when the remaining histories are classified, classification is performed as shown in FIG. 8, and “weekdays”, which is the most frequent four times, is the characteristic of the time of Luzon ( Step S305).

さらに本実施の形態では、周期算出部108は、頻度的な特徴も算出することとする。具体的には時刻算出部107および周期算出部108で算出されたユーザの特徴の、履歴全体に対する割合を算出する(図11、ステップS108)。図6に示すように「ルーソン」に到着した履歴全体の頻度が5回に対して、当該クラスである「朝」と「平日」に該当する頻度は4回であり、全体の80%(4÷5)が当該クラスに該当することとなる。   Furthermore, in the present embodiment, period calculation section 108 also calculates a frequency feature. Specifically, the ratio of the user characteristics calculated by the time calculation unit 107 and the cycle calculation unit 108 to the entire history is calculated (FIG. 11, step S108). As shown in FIG. 6, the frequency of the entire history of arriving at “Lucson” is 5 times, whereas the frequency corresponding to “morning” and “weekday” as the class is 4 times, and 80% (4 ÷ 5) falls under this class.

次に地点名称生成部105は、修飾語蓄積部109に蓄積された修飾を参照し(ステップS109)、地点名称を生成する(ステップS110)。すなわち、地点名称生成部105は、前述のフローで算出された時刻等の特徴を用いて地点の名称を生成する。そして、地点名称生成部105は、生成し名称を地点名称蓄積部106へ蓄積する(ステップS111)。   Next, the spot name generating unit 105 refers to the modification stored in the modifier storage unit 109 (step S109) and generates a spot name (step S110). That is, the spot name generation unit 105 generates a spot name using features such as the time calculated in the above-described flow. And the spot name production | generation part 105 produces | generates and accumulate | stores a name in the spot name storage part 106 (step S111).

図9は修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語の一例であり、前述のフローで算出された特徴を用い、特徴に対応する修飾語を組み合わせて名称を生成する。例えば本例の場合、「平日」、「朝」等のクラスが算出されており、対応する修飾語が選択される。さらにステップS108において算出された割合が80%であり、閾値(例えば50%とする)以上の場合は「よく」という修飾語を用いることとする。さらに指定された「ルーソン」は到着地であるため「行く」という用語を用いる。最終的に「ルーソン」(第1名称)は「平日の朝によく行くルーソン」という名称(第2名称)で地点名称蓄積部106へと蓄積される。   FIG. 9 shows an example of a modifier stored in the modifier storage unit 109. The feature is generated by combining the modifiers corresponding to the features using the features calculated in the above-described flow. For example, in the case of this example, classes such as “weekdays” and “morning” are calculated, and the corresponding modifier is selected. Further, when the ratio calculated in step S108 is 80% and is equal to or greater than a threshold (for example, 50%), the modifier “well” is used. Furthermore, since the designated “Luson” is an arrival place, the term “go” is used. Finally, “Lusson” (first name) is stored in the point name accumulating unit 106 under the name (second name) “Lusson who often goes on weekday morning”.

図10は生成された名称を用いる一例として、ランドマーク検索を行う際を示した図である。画面左側にはランドマークとして登録された地点がリスト表示され、登録されたコンビニ「ルーソン」が、前述に示す手法を用いて「平日の朝によく行くルーソン」という名称で登録されている。   FIG. 10 is a diagram illustrating a case where a landmark search is performed as an example using the generated name. On the left side of the screen, a list of locations registered as landmarks is displayed, and the registered convenience store “Luson” is registered under the name “Luson who often goes on weekday mornings” using the method described above.

なお、本実施の形態において名称の生成は、各クラスに該当する修飾語を組み合わせたもので説明を行ってきたがこれに限ったものではない。例えば時刻的修飾語である「朝」と、頻度的修飾語である「よく」を組み合わせて「毎朝」という修飾語を用いることとしてもよい。例えば、修飾語蓄積部109に各修飾語を組み合わせてより短い修飾語を対応させた規則を蓄積しておくことで可能である。また、時刻的修飾語を用いず、周期的修飾語のみを用いて名称を生成することとしてもよい。例えば図10において飲食店である「吉田屋」は「よく行く吉田屋」となっている。これは例えば本例のユーザが時刻的、あるいは曜日的な面では特徴はないが、訪れる頻度が高いため「よく」のみを用いてこのような名称が生成されている。本実施の形態においては、「平日の朝によく行くルーソン」のように、時刻のクラスと曜日に関するクラスの両方を用いて「ルーソン」の修飾語を決定した。このように2つの属性のラベルを利用すると、「ルーソン」の内容がより具体的になる一方、画面に表示する場合には、長い名称となり、表示場所を占有してしまうことになる。そこで、移動履歴蓄積部102において、「ルーソン」に到着している日時が、図8に示すような場合には、曜日のクラスだけで「ルーソン」を表現することも可能である。具体的には、時刻の属性に関しては、「朝」または「夜」というラベルで表現しなければならない。一方、曜日の属性においては「平日」というラベルで表現することが可能である。そこで、もし、画面に表示するとき「平日の朝によく行くルーソン」の13文字では、画面の表示が困難な場合には、「平日に行くルーソン」という表現にすることで、9文字で表現することが可能になる。このように、修飾語を用いて画面に表示する際、例えば、10文字以内で地点を表現しなければならないときには、「平日に行くルーソン」という表現にすることで、簡潔に表現することが可能になる。また上記に示すように、「よく朝」の3文字を「毎朝」の2文字で表現すること等が可能となる。   In the present embodiment, the generation of the name has been described using a combination of modifiers corresponding to each class, but is not limited to this. For example, “morning” that is a time modifier and “well” that is a frequency modifier may be combined to use the modifier “every morning”. For example, it is possible to store a rule in which each modifier is combined with a shorter modifier in the modifier storage unit 109. Moreover, it is good also as producing | generating a name only using a periodic modifier instead of using a time modifier. For example, in FIG. 10, “Yoshidaya” as a restaurant is “Frequently going to Yoshidaya”. For example, the user of this example has no characteristics in terms of time or day of the week, but since the frequency of visits is high, such a name is generated using only “well”. In this embodiment, the modifier of “Louson” is determined using both the time class and the class related to the day of the week, such as “Luson who often goes on weekday mornings”. When the labels of the two attributes are used in this way, the content of “Luson” becomes more specific, but when displayed on the screen, the name becomes long and occupies the display location. Therefore, in the movement history storage unit 102, when the date and time of arrival at “Luson” is as shown in FIG. 8, it is possible to express “Luson” only by the class of the day of the week. Specifically, the time attribute must be expressed by a label of “morning” or “night”. On the other hand, the day of week attribute can be expressed by the label “weekday”. Therefore, if it is difficult to display the screen with 13 characters “Luson who often goes on weekday morning” when displaying on the screen, it will be expressed with 9 characters by expressing it as “Luson going on weekdays”. It becomes possible to do. In this way, when displaying on the screen using modifiers, for example, when the point must be expressed within 10 characters, it can be expressed concisely by using the expression “Luson going on weekdays”. become. Further, as described above, it is possible to express three characters “well morning” with two characters “every morning”.

ユーザがある地点へ訪れるパターンはユーザによって異なり、またそのパターンは多種に渡ることが多い。これら多種のパターンに柔軟に対応すべく、算出された特徴を組み合わせて最適な修飾語を用いて名称を生成することとしてもよい。   The pattern in which the user visits a certain point differs depending on the user, and the pattern often varies. In order to respond flexibly to these various patterns, the names may be generated using the optimal modifiers by combining the calculated features.

また、本実施の形態において地点名称生成部105での名称の生成は、例えば時刻算出部107、周期算出部108等の構成要素を設け、移動履歴より特徴を算出し、特徴に対応する修飾語を修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語から組み合わせて名称の生成を行った。しかしながら名称の生成はこれに限ったものではない。例えば指定された地点へもっとも最近訪れた日時を修飾語として名称を生成することとしてもよい。   In the present embodiment, the name generation in the point name generation unit 105 is performed by providing components such as the time calculation unit 107 and the cycle calculation unit 108, calculating features from the movement history, and modifiers corresponding to the features. Are combined from the modifiers stored in the modifier storage unit 109 to generate a name. However, name generation is not limited to this. For example, the name may be generated by using the date and time of the most recent visit to the designated point as a modifier.

図14は移動履歴蓄積部102に蓄積されたユーザの移動履歴である。今、地点指定部103でコンビニ「ルーソン」が指定されたとする。ここで移動履歴を参照し、「ルーソン」に訪れた最近の履歴を算出する。例えば図14の場合、移動履歴ID「023」の「2005年9月26日(火)」がもっとも近いとする。そこで「ルーソン」の名称を例えば図15(a)に示すように「26日火曜日に行ったルーソン」と、最近訪れた日時を修飾語として名称を生成することとしてもよい。例えば、地点名称生成部105において、指定された地点へ訪れた最も近い日時を抽出し、当該日時を修飾語として用いることで名称生成が可能である。単に「ルーソン」等、地点の名称のみではその地点がいったいどこのことか容易に把握できないことがあるが、このように履歴をもとに最近訪れた日時とともに名称を提供することで、その日時はユーザの実体験を反映させた名称であるため、容易に頭に浮かぶことが可能となり、さらには操作や情報把握の支援にも繋がる。また日時を修飾語とするのではなく、現在の日時との差分を求め、例えば図15(b)に示すように「先週火曜日に行ったルーソン」、あるいは例えば図15(c)に示すように「5日前に行ったルーソン」等、よりユーザが把握しやすい名称とすることとしてもよい。なお、「26日」、「先週火曜日」、「5日前」は、すべて同じ日を表現している。どれを使うべきかを制御することでさらにユーザに応じた提供が可能となる。例えば、画面にその月のカレンダーが表示されている場合には、「25日」という表現で、もしユーザが理解できなかった場合には、画面に表示されているカレンダーを確認することで容易に曜日を確認することが可能になる。また、画面に10月のカレンダーが表示されており、現在の日時が2日であった場合には、9月26日のことであっても、何曜日であったかを画面に表示されているカレンダーで確認することができない。そのときは、「5日前」や「先週火曜日」等の修飾語を利用することで、カレンダーがなくても理解できる形式で表現する。例えば、地点名称生成部105において画面の表示様態を認識して日付で修飾するか、あるいは訪れた日時からの間隔で修飾するかを判定して名称生成することで実現可能である。   FIG. 14 shows the movement history of the user stored in the movement history storage unit 102. Assume that the convenience store “Luson” is designated by the point designation unit 103. Here, the movement history is referred to, and the recent history of visiting “Luson” is calculated. For example, in the case of FIG. 14, it is assumed that “September 26, 2005 (Tuesday)” of the movement history ID “023” is the closest. Therefore, for example, the name of “Luson” may be generated by using “Luson made on Tuesday, 26th” as a modifier as shown in FIG. For example, the point name generation unit 105 can extract the date and time closest to the specified point and use the date and time as a modifier to generate a name. It may not be easy to grasp where the point is simply by just the name of the point, such as “Luson”, but by providing the name with the date and time of recent visit based on the history in this way, the date and time Is a name reflecting the actual experience of the user, so it can easily come to mind, and further leads to support for operation and information grasping. Also, instead of using the date and time as a modifier, the difference from the current date and time is obtained, for example, as shown in FIG. 15B, “Luson performed last Tuesday”, or for example, as shown in FIG. 15C. It is good also as a name which a user can grasp | ascertain more easily, such as "Lucson performed five days ago." “26 days”, “Last Tuesday”, and “5 days ago” all represent the same day. By controlling which one should be used, it is possible to provide more according to the user. For example, if the calendar of the month is displayed on the screen, the expression “25 days” is used. If the user does not understand, it is easy to check the calendar displayed on the screen. It becomes possible to check the day of the week. If the calendar for October is displayed on the screen and the current date and time is 2 days, the calendar displayed on the screen shows what day it was, even on September 26. Can not be confirmed. At that time, by using modifiers such as “5 days ago” and “Last Tuesday”, it is expressed in a format that can be understood without a calendar. For example, this can be realized by generating a name by determining whether the point name generation unit 105 recognizes the display mode of the screen and modifies it with a date, or modifies it with an interval from the date and time of visit.

また、特にスキー場や観光施設等の場合、最近訪問した日時が比較的遠くなる傾向があるが、図10に示すように「半年前行った白海ホテル」等、過去訪れた日時を用いて修飾することでその地点をより鮮明に思い出すことが可能となり、情報把握の向上に繋がる。   Also, especially in the case of ski resorts and tourist facilities, the recent visit dates tend to be relatively distant. However, as shown in FIG. By modifying it, it becomes possible to remember the point more clearly, leading to improvement of information grasp.

つまり本発明を実施するために必要な構成要素は、図1に限ったものではなく、例えば図16に示す構成要素で行うことが可能である。図16は本実施の形態の変形例に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。この地点名称生成装置は、図16に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、地点指定部103、地図情報蓄積部104、地点名称生成部105、および地点名称蓄積部106を備えている。なお、各構成要素の詳細な説明は前述の通りであり、地点指定部103で指定された地点を地図情報蓄積部104をもとに特定し、移動履歴蓄積部102から該当する履歴を抽出する。そして上記に示すように地点名称生成部105において、例えばもっとも最近の日時を抽出して現在との差分を求めるなどして名称を生成し、生成された名称を地点名称蓄積部106へと蓄積することで本発明が実現可能となる。   That is, the constituent elements necessary for carrying out the present invention are not limited to those shown in FIG. FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of a point name generation device according to a modification of the present embodiment. As shown in FIG. 16, the spot name generation device includes a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, a point designation unit 103, a map information storage unit 104, a spot name generation unit 105, and a spot name storage unit 106. ing. The detailed description of each component is as described above. The point specified by the point specifying unit 103 is specified based on the map information storage unit 104, and the corresponding history is extracted from the movement history storage unit 102. . Then, as shown above, the point name generation unit 105 generates a name by, for example, extracting the most recent date and obtaining a difference from the current date, and stores the generated name in the point name storage unit 106. Thus, the present invention can be realized.

また、本実施の形態における周期算出部108では例えば曜日によって「平日」、「休日」のクラスに分けて名称を生成したが、周期的な特徴はこれに限ったものではない。例えば前回との日時の間隔周期を算出し、この周期に基づいて名称を生成することとしてもよい。以下、図を用いて具体例を説明する。   In the present embodiment, the period calculation unit 108 generates names by classifying into “weekdays” and “holidays” according to the day of the week, for example, but the periodic characteristics are not limited thereto. For example, the interval cycle of the date and time from the previous time may be calculated, and the name may be generated based on this cycle. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

図17は指定された地点であるガソリンスタンド「メッソ」に該当する履歴を抽出したものである。例えば移動履歴ID「031」は日時「2005年9月20日(水)」にメッソへ訪れていることを示している。また後に移動履歴ID「067」で日時「2005年10月21日(金)」にメッソへ訪れていることを示している。この間の月日の間隔を算出すると、間隔は31日となっている。さらに移動履歴ID「091」には日時「2005年11月28日(月)」にメッソへ訪れており、移動履歴ID「067」の10月21日とは月日の間隔が35日となっている。さらに移動履歴ID「121」とは25日の間隔がある。   FIG. 17 shows an extracted history corresponding to the gas station “Messo” which is the designated point. For example, the movement history ID “031” indicates that the user visits Meso on the date and time “Wednesday, September 20, 2005”. It also indicates that the user has visited Meso on the date and time “Friday, October 21, 2005” with the movement history ID “067”. If the interval between the dates of this period is calculated, the interval is 31 days. Furthermore, the travel history ID “091” visited Meso on the date “November 28, 2005 (Monday)”, and the travel date ID “067” has an interval of 35 days from October 21st. ing. Furthermore, the movement history ID “121” has an interval of 25 days.

このようにある地点へ訪れる場合、時刻や曜日ではなくおよそ1ヶ月等、月日の間隔に依存する場所もある。そこで例えば周期算出部108でこれらの月日の間隔を算出し、算出された周期を用いて名称を生成することとしてもよい。例えば図18に示すように、「一週間」、「二週間」、「一ヶ月」、「二ヶ月」、「半年」、「一年」等のクラス分けを行い、該当するクラスの修飾語を用いて名称を生成する。なお、訪れる周期は必ずしも一定とは限らず、所定の誤差を含む場合がある。例えば本例に示すユーザの場合、ガソリンスタンド「メッソ」へはおよそ1ヶ月周期で訪れるが、その周期は必ずしも30日とは限らない。そこで所定の許容範囲を設けてクラス分けを行うこととしてもよい。例えば20日から40日は一ヶ月の周期としてクラス分けを行う。図17に示す履歴の場合、周期が31日、35日、25日となっており、図18に示すように「一ヶ月」のクラスに該当する履歴が3回存在することとなる。そこで修飾語蓄積部109に蓄積された「一ヶ月」のクラスに該当する修飾語を用いて名称を生成する。   Thus, when visiting a certain point, there are places that depend on the interval of the month and day, such as about one month instead of the time and day of the week. Therefore, for example, the period calculation unit 108 may calculate the interval between these dates and generate a name using the calculated period. For example, as shown in FIG. 18, classifying “one week”, “two weeks”, “one month”, “two months”, “half year”, “one year”, etc. To create a name. Note that the visiting period is not always constant and may include a predetermined error. For example, in the case of the user shown in this example, the gas station “Messo” is visited at a cycle of about one month, but the cycle is not necessarily 30 days. Therefore, classification may be performed by providing a predetermined allowable range. For example, 20 to 40 days are classified as a one-month cycle. In the case of the history shown in FIG. 17, the period is 31 days, 35 days, and 25 days, and the history corresponding to the “one month” class exists three times as shown in FIG. 18. Therefore, a name is generated using a modifier corresponding to the “one month” class stored in the modifier storage unit 109.

図19は修飾語蓄積部109に蓄積された周期的修飾語の一例である。例えば「一週間」のクラスに該当する場合、修飾語として「毎週」等、各クラスに応じて修飾語が蓄積されている。本例の場合、メッソは「一ヶ月」クラスが3回と多くあるため、修飾語「毎月」を用いて名称「毎月行くメッソ」を生成する。例えばガソリンスタンド等は同じ名称が複数存在するため、単に名称を入力したのでは希望のガソリンスタンドがすぐにヒットするとも限らない。ユーザにとってはあるガソリンスタンドの会員になっていたり、少しでも安い料金を求めて周期的に訪れる場合もある。そこで図10に示すように「毎月行くメッソ」等、ユーザの行動を反映した名称を生成することで、より容易に情報を提供することが可能となる。   FIG. 19 shows an example of the periodic modifiers stored in the modifier storage unit 109. For example, in the case of a class of “one week”, modifiers are accumulated according to each class, such as “weekly” as a modifier. In this example, since there are many “one month” classes as three times, the name “monthly meso” is generated using the modifier “monthly”. For example, since there are a plurality of the same names for gas stations or the like, simply inputting a name does not necessarily cause a desired gas station to hit immediately. The user may be a member of a certain gas station, or may visit periodically for a lower price. Therefore, as shown in FIG. 10, it is possible to provide information more easily by generating a name reflecting the user's behavior such as “Messo that goes every month”.

図20は、周期算出部108で行われる上記動作のフローを示したものである。図11におけるステップS107までの動作は同様であり、周期算出部108で本フローを加えることによって実現することができる。   FIG. 20 shows a flow of the above operation performed by the period calculation unit 108. The operation up to step S107 in FIG. 11 is the same, and can be realized by adding this flow in the period calculation unit 108.

まず選択されたメッソ(指定地点)に該当する履歴の日時を参照する(ステップS401)。そして次の履歴を参照して日時の差分を算出する(ステップS402)。算出された日時の差分によって場合分けを行う(ステップS403)。差分が例えば5日から9日の場合、「一週間」のクラスにカウントし(ステップS404)、10日から19日の場合、「二週間」のクラスにカウントし(ステップS405)、20日から40日の場合、「一ヶ月」のクラスにカウントする(ステップS406)。同様に例えば半年、1年のクラスへカウントすることとしてもよい。そして、指定された地点を含む履歴の数だけ場合分けの処理を繰り返す(ステップS401〜S406)。すべての履歴に対して周期を算出した場合、もっとも頻度の高いクラスを周期の特徴として算出する(ステップS409)。本例のメッソ場合、図17、および図18に示すように「一ヶ月」のクラスへ3回カウントされ、「一ヶ月」がメッソの周期の特徴となる。   First, the date and time of the history corresponding to the selected meso (designated point) is referred to (step S401). Then, the difference in date and time is calculated with reference to the next history (step S402). Case classification is performed according to the difference of the calculated date and time (step S403). For example, when the difference is from the 5th to the 9th, the class is counted as “one week” (step S404). When the difference is from the 10th to the 19th, the class is counted as the “two weeks” (step S405), In the case of 40 days, the class is counted as “one month” (step S406). Similarly, for example, it may be counted as a half year or a year class. Then, the case division process is repeated as many times as the number of histories including the designated point (steps S401 to S406). When the period is calculated for all the histories, the class with the highest frequency is calculated as the characteristic of the period (step S409). In the case of the meso of this example, as shown in FIG. 17 and FIG. 18, the class of “one month” is counted three times, and “one month” is a feature of the meso period.

また、本実施の形態では指定された各地点のみの履歴を参照し、日付や時刻によって名称を生成したがこれに限ったものではない。ユーザによって把握しやすいように地点の名称をする効果は、ある地点単独の履歴より特徴を算出して名称をするのみならず、他の地点の特徴を考慮することで、ユーザにとってより把握しやすくなる場合もある。例えばコンビニなど同じ名称の地点が複数存在する場合や、名称に店舗名や支店名が加わっただけの類似する名称を有する地点が存在する。これらによりユーザにとって分かりやすい名称を生成するために、異なる店舗の特徴を考慮して名称を生成することとしてもよい。   In the present embodiment, the history of only the designated points is referred to, and the name is generated based on the date and time. However, the present invention is not limited to this. The effect of naming a point so that it can be easily understood by the user is not only to calculate the name from the history of a point alone but also to give the name, and by considering the characteristics of other points, it is easier for the user to grasp Sometimes it becomes. For example, when there are a plurality of points having the same name, such as a convenience store, there are points having similar names in which a store name or a branch name is added to the name. In order to generate a name that is easy for the user to understand, a name may be generated in consideration of characteristics of different stores.

図21は本実施の形態の変形例に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。図1に示す本実施の形態における地点名称生成装置の構成に加え、類似名称抽出部120、名称重複判定部121を備えている。類似名称抽出部120は、地点名称蓄積部106に蓄積されている生成された名称から、地点指定部103で指定された地点の名称と類似する名称を抽出する手段である。一方、周期算出部108等で算出された時間的特徴をもとに名称を生成するのだが、名称重複判定部121において名称の重複を判定し、異なる名称を生成して蓄積することとなる。以下、図を用いて具体例を説明する。   FIG. 21 is a block diagram showing a configuration of a point name generation device according to a modification of the present embodiment. In addition to the configuration of the point name generation apparatus in the present embodiment shown in FIG. 1, a similar name extraction unit 120 and a name duplication determination unit 121 are provided. The similar name extraction unit 120 is a means for extracting a name similar to the name of the spot designated by the spot designation unit 103 from the generated name accumulated in the spot name accumulation unit 106. On the other hand, names are generated based on temporal characteristics calculated by the period calculation unit 108 and the like, but name duplication determination unit 121 determines name duplication, and generates and accumulates different names. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

例えば地点指定部103においてコンビニ「ルーソン」が指定され、一方、地点名称蓄積部106に蓄積された名称の中からすでに生成された「ルーソン」を抽出する。ここでは区別するために既に蓄積されている「ルーソン」を「ルーソンA」、あらたに指定された「ルーソン」を「ルーソンB」とする。図22は図8等と同様、「ルーソン」に該当する履歴を時刻や周期のクラスへクラス分けを行った図である。コンビニのような地点の場合、同じ名称や名称に店舗名が加わっただけの類似する名称の地点は多く存在する。これらを単に「ルーソン」と名称のみで表したのでは検索等の場合、両者の区別がつかないこととなる。そこで両地点の特徴を算出し、さらに両者の違いが分かるように名称を生成することで、ユーザにとってはより容易に把握することが可能となる。例えば「ルーソンA」は平日に4回到着しており、「平日行くルーソン」ということになる。一方、「ルーソンB」は平日に3回、休日に2回となっている。ここで「ルーソンB」も「平日行くルーソン」とすると両者の区別がつきにくいものとなってしまう。そこで名称重複判定部121において重複すると判定された場合、「ルーソンB」は「ルーソンA」とは異なる特徴である「休日」クラスを用いることとし、「休日行くルーソン」とする。「ルーソンB」は平日にも休日にも訪れるルーソンではあるが、「ルーソンA」へは平日のみ訪れるため、「平日行くルーソン」といえば、本ユーザにとっては「ルーソンA」を直感的に思い浮かべる場合が多く、これと区別するため「ルーソンB」へはもう一つの特徴である「休日」を用いるのである。   For example, the convenience store “Luson” is designated by the point designation unit 103, while “Luson” already generated is extracted from the names accumulated in the point name accumulation unit 106. Here, in order to distinguish, “Luson” already stored is “Luson A”, and “Luson” newly designated is “Luson B”. FIG. 22 is a diagram in which the history corresponding to “Lucson” is classified into classes of time and period, as in FIG. In the case of a point like a convenience store, there are many points with similar names in which the store name is added to the same name or name. If these are simply represented by the name “Luson”, they cannot be distinguished in the case of a search or the like. Therefore, by calculating the characteristics of the two points and generating names so that the difference between the two points can be understood, it is possible for the user to more easily understand. For example, “Lusson A” has arrived four times on weekdays, which means “Luson going on weekdays”. On the other hand, “Luson B” is three times on weekdays and twice on holidays. Here, if “Lusson B” is also “Lucson going on weekdays”, it is difficult to distinguish between the two. Therefore, when it is determined that the name overlap determination unit 121 determines that the name overlaps, “Louson B” uses a “holiday” class, which is a feature different from “Lucson A”, and is referred to as “Holiday Going Luson”. Although “Luson B” is a rouson that visits on weekdays and holidays, “Luson A” visits only on weekdays, so “Luson going to work on weekdays” makes “Luson A” intuitively for the user. In many cases, “Louse B” is used as another feature to distinguish it from “Louson B”.

図23は両者の特徴を考慮して名称を生成した各ルーソンを検索する際の表示画面の一例である。「ルーソンA」は「平日行くルーソン」2301、「ルーソンB」は「休日行くルーソン」2302という名称で生成されている。このように単に指定された地点単独の特徴を用いて名称を生成するのではなく、同一や類似する名称の地点の特徴を考慮して名称を生成することで、ユーザの行動に応じて、両者をより明確に区別した名称を生成することが可能となる。   FIG. 23 is an example of a display screen when searching for each of the rousons whose names are generated in consideration of the characteristics of both. “Louson A” is generated as “Wusson going on weekdays” 2301, and “Lusson B” is generated as “Lusson going on holidays” 2302. In this way, the name is not generated using the characteristics of the designated point alone, but the names are generated in consideration of the characteristics of the points having the same or similar names. It becomes possible to generate names that are more clearly distinguished.

さらに、類似の名称に限ったものではなく、同一の修飾語を用いる名称が複数存在する場合、異なる名称として生成することとしてもよい。   Furthermore, it is not restricted to a similar name, and when there are a plurality of names using the same modifier, they may be generated as different names.

図24は、図22と同様、指定された地点「ルーソンB」と、地点名称蓄積部106に蓄積された名称を抽出したものである。なお、ここでは類似名称抽出部120において「ルーソンB」と類似の名称を抽出するのではなく、「ルーソンB」と同じ時間的特徴である平日の朝のクラスと、休日のクラスの修飾語を有する施設を抽出している。ここでは平日の朝のクラスに「ファミリーK」と「つばめ銀行」が抽出されている。また、休日のクラスには該当する施設が存在しないことを示している。名称重複判定部121において平日の朝クラスでは重複を生じるため、重複のない休日のクラスを用いて名称「休日行くルーソン」として生成することとなる。「毎朝行くつばめ銀行」、「毎朝行くファミリーK」と、「毎朝行く」という修飾語を用いる名称が複数存在する場合、同様に「毎朝行くルーソン」と名称を生成しても、ユーザにとっては必ずしも把握を容易にするとは限らない。そこでこのように特徴に重複が生じ、異なる特徴を用いることができる場合、その異なる特徴を用いて名称を生成することとしてもよい。   FIG. 24 shows the designated point “Luson B” and the names accumulated in the point name accumulating unit 106 as in FIG. Here, the similar name extraction unit 120 does not extract a name similar to “Lusson B”, but the modifiers of the weekday morning class and the holiday class, which are the same temporal characteristics as “Louson B”, are used. The facilities you have are extracted. Here, “Family K” and “Tsubame Bank” are extracted in the morning class of weekdays. It also indicates that there is no corresponding facility in the holiday class. In the name duplication judgment unit 121, duplication occurs in the morning class on weekdays, and therefore, the name “holiday going to the holiday” is generated using a class of holidays without duplication. If there are multiple names that use the modifiers “Tsubame Bank to go every morning”, “Family K to go every morning”, and “Go every morning”, even if the name “Lusson to go every morning” is generated, It is not always easy to grasp. Therefore, when duplication occurs in the feature and different features can be used, the name may be generated using the different feature.

また、本実施の形態においては、「ルーソン」というその店舗の正式な名称を修飾することで、名称の生成を行った。しかしながら、ユーザによっては、「ルーソン」と表現すべき場合もあるし、その地点のカテゴリである「コンビニ」という名称で表現すべき場合もある。特に、年に一度の旅行等で訪問した旅館等の名称はユーザが記憶していない可能性がある。そこで、車載端末において、普段表示されている名称を利用して、店舗の正式な名称で表現するか、あるいはカテゴリや上位概念の名称で表現するかを判断してもよい。例えば、コンビニに関しては、表示している地図においても、「ルーソン」や「ファミリーマーケット」等の店舗の名前で表現されている場合には、その名称を修飾することで、名称を生成する。一方、地図上で「旅館」や「スーパー」、「ホテル」等のカテゴリ等で表現されている場合には、そのカテゴリを用いて名称を生成してもよい。   Further, in the present embodiment, the name is generated by modifying the official name of the store “Luson”. However, depending on the user, it may be expressed as “Luson” or may be expressed by the name “convenience store” that is the category of the point. In particular, there is a possibility that the user does not remember the names of inns and the like visited on a yearly trip. Therefore, in the in-vehicle terminal, it is possible to determine whether to express with the official name of the store or with the name of the category or the superordinate concept using the name displayed normally. For example, regarding a convenience store, if the displayed map is expressed by the name of a store such as “Luson” or “Family Market”, the name is generated by modifying the name. On the other hand, when the map is represented by a category such as “ryokan”, “supermarket”, or “hotel”, the name may be generated using the category.

また、本実施の形態において生成された地点の名称は、例えばカーナビの画面等である表示部110において検索の時などに利用されたが、これに限ったものではなく、音声で名称を出力する場合に用いることとしてもよい。図25は図1に示す本システムの構成図であって、表示部110にかえて音声出力部111を有している。上記に示す手法によって生成され、地点名称蓄積部106に蓄積された名称を音声出力する際に用いることが可能となっている。例えばカーナビ等の場合、地点の名称をユーザに提供するのは画面における文字のみとは限らない。特に運転中の場合、画面による表示では運転タスクを妨げる恐れもあり、ユーザの運転の負担を抑制するために音声で行う方が好ましいこともある。   In addition, the name of the point generated in the present embodiment is used when searching on the display unit 110 such as a car navigation screen, but is not limited to this, and the name is output by voice. It may be used in some cases. FIG. 25 is a block diagram of the system shown in FIG. 1, and includes a sound output unit 111 instead of the display unit 110. The name generated by the method described above and stored in the spot name storage unit 106 can be used when outputting the voice. For example, in the case of a car navigation system or the like, it is not always the case that only the characters on the screen provide the name of the point to the user. Particularly during driving, the display on the screen may interfere with the driving task, and it may be preferable to use voice to suppress the driving burden on the user.

一方、音声で名称を提供する場合、例えば「ルーソン」と単にその地点の名称を提供したのでは必ずしもその地点をユーザが把握できるとは限らない。また、名称を音声読みする場合、例えば「松田(マツダ)交差点」と「町田(マチダ)交差点」のように、ユーザにとって相紛らわしい名称や、聞き取りにくい名称も多く存在する。しかし本実施の形態で示すようにユーザの移動履歴に基づいて例えば「いつも平日の朝に行くルーソン」と提供することで、ユーザはどこのルーソンか容易に思いつくことができ、運転タスクに集中しつつ、情報を把握することができるという、格別の効果を有する。また、「日曜の朝通る町田(マチダ)交差点」と提供することで「松田(マツダ)交差点」ではなく、「町田(マチダ)交差点」のことである等、ユーザの混乱を避けることも可能となる。例えば前述の類似名称抽出部120、および名称重複判定部121等において、音声読みした場合の類似性を判断することでこれらを実現することが可能となる。一方、互いに相紛らわしい名称ではあるが、地点を通過した履歴が多く存在する場合、ユーザはその地点を熟知していると推定し、名称の修飾を抑制する等の制御も可能である。このように本発明は表示のみならず音声出力によって名称を提供することとしてもよい。さらに生成された名称の長さや、把握の容易さを考慮して名称を生成することとしてもよい。例えば音声で名称を出力する場合、長い修飾語は好ましいとは限らない。例えば運転中に「ルーソン」に関する情報を提供する場合、「いつも平日の朝に行くルーソン」より「毎朝行くルーソン」等、よりコンパクトな名称で、かつユーザがその場所を容易に思いつくことのできる名称で提供する方がなお望ましい。また画面に表示する場合であってもカーナビ等の場合、画面の制限もありため修飾語によってなるべく短い名称で生成するのが好ましいこともある。一方、その地点を修飾する修飾語はユーザの特徴によっては増え、結果名称が長くなることもある。そこで同じ地点の名称であっても例えば長く詳細な名称と、比較的短い名称の2通りの名称を生成し、状況に応じていずれの名称を利用するか制御することとしてもよい。以下、具体例を用いて説明する。   On the other hand, when providing a name by voice, for example, simply providing “Lusson” and the name of the point does not necessarily mean that the user can grasp the point. In addition, when the name is read aloud, there are many names that are confusing for the user and difficult to hear, such as “Matsuda intersection” and “Machida intersection”. However, as shown in this embodiment, by providing, for example, “Luson who always goes on weekday morning” based on the user's movement history, the user can easily come up with which Luson is and concentrate on the driving task. However, it has a special effect of being able to grasp information. In addition, it is possible to avoid confusion of users, such as “Machida intersection” instead of “Matsuda intersection” by providing “Machida intersection that passes Sunday morning”. Become. For example, the similar name extraction unit 120, the name duplication determination unit 121, and the like described above can realize these by determining the similarity when reading aloud. On the other hand, when there are many histories that have passed through a point although the names are confusing with each other, it is possible to perform control such as estimating that the user is familiar with the point and suppressing the modification of the name. Thus, the present invention may provide a name not only by display but also by voice output. Furthermore, the name may be generated in consideration of the length of the generated name and ease of grasping. For example, when outputting a name by voice, a long modifier is not always preferable. For example, when providing information about "Lusson" while driving, a more compact name such as "Lusson that goes every morning" than "Lusson that always goes on weekday mornings", and a name that allows the user to easily think of the location It is still more desirable to provide at. Even in the case of displaying on the screen, in the case of a car navigation system or the like, there is a limitation on the screen, so it may be preferable to generate the name with a modifier as short as possible. On the other hand, the modifier for modifying the point increases depending on the user's characteristics, and the resulting name may be longer. Therefore, even if the names are the same, for example, two kinds of names, a long and detailed name and a relatively short name, are generated, and which name is used may be controlled depending on the situation. Hereinafter, a specific example will be described.

図26は地点名称蓄積部106に蓄積された地点の名称に関する情報を示したものである。図26(a)は、例えばあるコンビニ「ルーソン」に関する特徴として時刻修飾語「朝」、周期的修飾語「平日」、そして頻度的修飾語「いつも」が選択されたことを示している。そして本実施の形態で示す手法を用いて「ルーソン」の名称として「いつも平日の朝に行くルーソン」が生成され、蓄積されている。この名称は履歴をもとにユーザの行動を反映した名称となるため、ユーザにとってどこのルーソンであるか容易に把握できる名称ではあるが、一方その特徴である時刻、周期、頻度のすべてを用いて生成しているため「いつも平日の朝に行くルーソン」の14文字と、比較的長い名称となってしまっている。例えば本名称を音声で出力する場合、あるいは画面に表示する際、状況によっては必ずしも把握が容易になるとは限らず、比較的短い名称の方が好ましい場合もある。   FIG. 26 shows information related to the names of points stored in the point name storage unit 106. FIG. 26A shows that, for example, a time modifier “morning”, a periodic modifier “weekdays”, and a frequency modifier “always” are selected as features relating to a convenience store “Luson”. Then, using the method shown in the present embodiment, “Luson who always goes on weekday mornings” is generated and stored as the name of “Luson”. Because this name reflects the user's behavior based on the history, it is a name that allows the user to easily understand which rouson it is. Therefore, it is a relatively long name with 14 characters “Luson who always goes on weekday mornings”. For example, when the real name is output by voice or displayed on the screen, it may not always be easy to grasp depending on the situation, and a relatively short name may be preferable.

そこで、ここでは各特長に重みを付与し、重みを用いて比較的短い名称も生成することとする。例えば各クラスの頻度を重みとすると、本例の場合「朝」クラスに4回、「平日」クラスに3回、頻度は6回となっており、その値が重みとなっている。そして重みを用いて短い名称を生成する。例えば上位2つを用いて名称を生成することとする。本例の場合、重みが4の「朝」と、重みが6の「いつも」が用いられることとなる。さらに前述に示すように「いつも」と「朝」で「毎朝」という修飾語を用いることとし、本例の場合、ルーソンの短い名称として「毎朝行くルーソン」という名称が生成されることとなる。   Therefore, here, a weight is assigned to each feature, and a relatively short name is also generated using the weight. For example, if the frequency of each class is weighted, in this example, the “morning” class is 4 times, the “weekday” class is 3 times, and the frequency is 6 times, and the value is the weight. Then, a short name is generated using the weight. For example, a name is generated using the top two. In this example, “morning” with a weight of 4 and “always” with a weight of 6 are used. Further, as described above, the modifier “every morning” is used for “always” and “morning”, and in this example, the name “rouson going every morning” is generated as the short name of the luson.

各特徴はいずれもユーザの移動履歴をもとに算出されたものであり、この特徴を用いることでユーザは容易に把握することが可能となるが、さらにその中でユーザがより容易にその地点を容易に思いつくキーワードを選択し、短い名称を生成して提供することで例えば運転中など、過度の負担をかけることなくより適格に情報を提供することが可能となる。   Each feature is calculated based on the movement history of the user. By using this feature, the user can easily grasp, but in that, the user can more easily find the point. By selecting a keyword that can be easily conceived and generating and providing a short name, it becomes possible to provide information more appropriately without imposing an excessive burden such as during driving.

さらにこの重みは各クラスの頻度に限ったものではない。例えば図26(b)には、ある地点「富士スキーホテル」に関する情報が蓄積されている。この「富士スキーホテル」は例えば過去一度しか行ったことがないため、時刻的な特徴や周期的な特徴は重みが1と特徴がなく、したがって各修飾語も選択されてはいない。しかし「富士スキーホテル」へは5時間もかけて行ったという特徴が蓄積されている。例えば距離に比例する重みを付与することとし、ここでは重み10となっている。そこで「富士スキーホテル」の名称として「5時間かかった富士スキーホテル」という名称を生成している。このように長時間かけて行った旅行や観光などは、頻度が少ないため地点の名称を言われたのでは容易に思い出すことはできないが、例えば「5時間かかった富士スキーホテル」等、履歴に基づく特徴で名称を生成することでユーザや容易にそのときの記憶を思い起こすことができる。また前述に示す訪れた日時を修飾語をすることとしてもよい。単に「富士スキーホテル」と言われたのでは思い出すことができないが、「2005年1月20日に行った富士スキーホテル」と言われれば容易に思い出すことができ、また前述に示すように現在日時との差分を求めて「半年前に行った富士スキーホテル」と短いバージョンの名称を生成することとしてもよい。そしてこれら名称を蓄積しておき、状況によって使い分けることとしてもよい。   Furthermore, this weight is not limited to the frequency of each class. For example, in FIG. 26B, information related to a certain point “Fuji Ski Hotel” is accumulated. Since this “Fuji Ski Hotel” has been performed only once in the past, for example, the temporal feature and the periodic feature have no weight with a feature of 1, and therefore, each modifier is not selected. However, “Fuji Ski Hotel” has accumulated a characteristic that it has taken 5 hours. For example, a weight proportional to the distance is given, and the weight is 10 here. Therefore, the name “Fuji Ski Hotel that took 5 hours” is generated as the name of “Fuji Ski Hotel”. Travels and sightseeings that have taken such a long time cannot be easily recalled because the name of the point is told because the frequency is low, but for example, “Fuji Ski Hotel that took 5 hours” By generating a name with a feature based on it, the user and the memory at that time can be easily recalled. Moreover, it is good also as giving a modifier the visit date shown above. I can't remember just saying “Fuji Ski Hotel”, but if I say “Fuji Ski Hotel on January 20, 2005”, I can easily remember, and as I mentioned above, It is also possible to generate a short version name such as “Fuji Ski Hotel I went six months ago” by calculating the difference with the date and time. These names may be accumulated and used properly depending on the situation.

長いバージョンの名称と短いバージョンの名称の使い分けの一例として、例えばユーザが走行中か否かという応用例が挙げられる。例えば、ユーザが走行中であったり、あるいは交差点の右左折中である場合、短いバージョンの名称で情報を提供するのが好ましい場合もある。そこで、例えば現在の走行状態を検出し、名称の適正を判断し、短いバージョンの名称と長いバージョンの名称を使い分けることとしてもよい。   As an example of selectively using the long version name and the short version name, there is an application example of whether or not the user is traveling. For example, if the user is traveling or is turning left or right at an intersection, it may be preferable to provide information with a short version of the name. Therefore, for example, the current running state is detected, the appropriateness of the name is determined, and the short version name and the long version name may be used properly.

図27は本実施の形態におけるシステム構成図である。図1等に示す構成要素に加え、名称適正判定部112が加わっている。この名称適正判定部112は、位置情報検出部101で検出されるユーザの移動を検出し、例えば走行中か否かを判定し、走行中の場合は短い名称等、名称の適正を判断して音声出力部111へ出力している。このように走行の状況によって名称を適宜判定することで、詳細な名称で提供する場合と、短い名称で適格に提供する場合等ユーザのニーズに応じた情報提供を可能とする。   FIG. 27 is a system configuration diagram in the present embodiment. In addition to the components shown in FIG. 1 and the like, a name appropriateness determination unit 112 is added. The name appropriateness determination unit 112 detects the movement of the user detected by the position information detection unit 101, determines whether the user is traveling, for example, and determines the appropriateness of the name such as a short name when traveling. The audio is output to the audio output unit 111. Thus, by appropriately determining the name according to the traveling situation, it is possible to provide information according to the needs of the user, such as when providing with a detailed name or when providing with a short name properly.

さらに、地図情報を参照して、交差点の右左折中や狭い経路を走行中等、運転により集中しなければならない場合等を判定して名称の適正を判定することとしてもよい。   Furthermore, it is good also as referring to map information and determining the appropriateness of a name by determining the case where it is necessary to concentrate by driving | running | working, such as driving | running | working on the right or left of an intersection, or a narrow route.

また、本実施の形態において生成された地点名称は、表示部110に文字等で表示したり、あるいは音声出力部111によって音声で提供する際に用いることが可能であることを示したが、これに限ったものではない。例えば、生成された地点名称を例えば音声認識の検索キーワードにすることも可能である。例えば音声認識を用いて「ルーソン」と言って検索を行った場合、多くのルーソンが検索されてしまい、ユーザは再び自分の欲しているルーソンをあらためて選択する必要があり、さらに多くのルーソンからユーザの求めるルーソンを選ぶのは大変煩雑な作業となる。特にカーナビ等の場合、ユーザビリティの観点や運転タスクの面からも、操作は簡易であるのが望ましい。そこで本発明で示す生成された名称を例えば音声認識の検索キーワードとして用いることでユーザはより容易に自分の欲する地点を検索することが可能となる。例えば「毎朝行くルーソン」として生成されたルーソンの名称は、ユーザが毎朝行っていたという過去の行動に基づいて生成されているため、ユーザも自分の行動に即した名称で検索をすることで、ユーザが求める地点を一意に検索することが可能となる。   In addition, the point name generated in the present embodiment has been shown to be displayed on the display unit 110 with characters or the like, or can be used when the voice output unit 111 provides the voice. It is not limited to. For example, the generated location name can be used as a search keyword for voice recognition, for example. For example, if a search is performed by using speech recognition to say “Luson”, many rousons will be searched, and the user will have to select the rouson he / she wants again. Choosing the luson that you want is a very cumbersome task. In particular, in the case of a car navigation system or the like, it is desirable that the operation is simple from the viewpoint of usability and driving tasks. Therefore, by using the generated name shown in the present invention as, for example, a search keyword for speech recognition, the user can more easily search for a point he desires. For example, the name of the rouson generated as “Lusson that goes every morning” is generated based on the past behavior that the user went every morning, so the user can also search by the name according to his behavior, It is possible to uniquely search for a point desired by the user.

(実施の形態2)
上記実施の形態1では、ユーザの移動履歴をもとに特に時刻的な特徴を算出し、地点の名称の生成について説明を行った。単に地点の名称を提供されたのでは、必ずしもその地点がどこかを把握することはできず、履歴に蓄積されたユーザの行動を反映した名称を生成することでより容易に地点を把握させることが可能となることを示した。一方、ユーザが地点を把握する場合、その特徴は時刻的な特徴に限ったものではない。例えばユーザがよく把握している地点をもとにその地点との相対関係を示すことで、ユーザはより容易に把握することができる場合もある。単に近くの施設を基準とするのではなく、移動履歴を基にユーザがよく熟知している施設を基準にその地点を示すことでより把握が容易になる。例えば単に指定された地点に近い施設等を基準に説明されても、その基準となる施設も知らない場合、結局施設の場所が分からないことが多いが、一方、自分の移動履歴をもとに抽出された基準となる施設を基に指定された地点の名称をユーザに提供することで把握が容易になる。例えばあるコンビニ「ルーソン」と言われてもどこか分からないが、例えばユーザが熟知している「会社」を基準に「会社近くのルーソン」と言われれば、そのユーザにとっては容易に頭に浮かぶルーソンという場合もある。そこで本実施の形態では、移動履歴をもとにユーザにとっての主要な地点を抽出し、主要な地点をもとに地点の名称を生成する手法について説明する。
(Embodiment 2)
In Embodiment 1 described above, the generation of the name of a point has been described by calculating a time characteristic in particular based on the movement history of the user. If the name of a point is simply provided, it is not always possible to grasp where the point is, and it is easier to grasp the point by generating a name that reflects the user's behavior accumulated in the history. Showed that it would be possible. On the other hand, when the user grasps the point, the feature is not limited to the time feature. For example, the user may be able to grasp more easily by showing the relative relationship with the point based on the point that the user knows well. Rather than simply using a nearby facility as a reference, it is easier to grasp by indicating the point based on a facility that the user is familiar with based on the movement history. For example, even if it is explained on the basis of a facility that is close to the specified point, etc., if you do not know the facility that is the reference, in many cases you will not know the location of the facility, but on the other hand, based on your movement history By providing the user with the name of the point designated based on the extracted standard facility, it becomes easy to grasp. For example, a convenience store called “Luson” does not know where it is, but for example, if it is called “Lusson near the company” based on the “Company” that the user is familiar with, it will easily come to mind for that user. Sometimes called Luson. Therefore, in the present embodiment, a method of extracting a main point for the user based on the movement history and generating the name of the point based on the main point will be described.

図28は、本実施の形態に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。上記実施の形態1と同様の構成要素には同じ符号を付与する。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。   FIG. 28 is a block diagram showing a configuration of the point name generation device according to the present embodiment. Constituent elements similar to those in the first embodiment are given the same reference numerals. Hereinafter, each component will be described first, and the operation flow of the present invention will be described later.

本実施の形態の地点名称生成装置は、地図上の所定の地点の名称を生成するための装置であり、図28に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、地点指定部103、地図情報蓄積部104、地点名称生成部105、地点名称蓄積部106、修飾語蓄積部109、表示部110、主要地点算出部113、相対位置関係算出部114、地点頻度算出部115、および地点滞在時間算出部116を備えている。   The point name generation device according to the present embodiment is a device for generating a name of a predetermined point on a map, and as shown in FIG. 28, a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, and a point specification unit 103. , Map information storage section 104, spot name generation section 105, spot name storage section 106, modifier storage section 109, display section 110, main spot calculation section 113, relative positional relationship calculation section 114, spot frequency calculation section 115, and spot A stay time calculation unit 116 is provided.

位置情報検出部101はユーザの位置を検出する手段であり、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出する。   The position information detection unit 101 is a means for detecting the position of the user, and detects latitude and longitude information as position information along with the movement of the user at predetermined intervals.

図29はユーザの移動と移動に伴って検出される位置情報を示したものである。「自宅」を出発して「緑4交差点」、「緑3交差点」、「緑2交差点」、「緑1交差点」、「華町会社前」を通過し、「華町会社」へ到着した移動を黒い太線で示している。また移動に伴って所定の間隔で検出された位置情報を白い丸印で示している。   FIG. 29 shows position information detected along with the movement of the user. Departure from “Home”, “Green 4 intersection”, “Green 3 intersection”, “Green 2 intersection”, “Green 1 intersection”, “Hanamachi company Mae” and arrive at “Hanamachi company” Is indicated by a thick black line. In addition, position information detected at a predetermined interval with movement is indicated by white circles.

移動履歴蓄積部102は、位置情報検出部101で検出された位置情報をユーザの移動履歴として蓄積する手段である。図30は移動履歴蓄積部102へ蓄積された緯度履歴を示したものである。例えば移動履歴ID「101」には日付「2005年10月20日(水)」に出発地「N100(自宅)」、経路「C21(緑4)」、「C21(緑4)」、「C22(緑3)」、「C23(緑2)」、「C24(緑1)」、「C25(華町会社前)」と通過し、そして目的地として「N51(華町会社)」へ到着した履歴が蓄積されている。   The movement history accumulation unit 102 is a unit that accumulates the position information detected by the position information detection unit 101 as a user movement history. FIG. 30 shows the latitude history accumulated in the movement history accumulation unit 102. For example, the travel history ID “101” includes a departure date “N100 (home)”, a route “C21 (green 4)”, “C21 (green 4)”, “C22” on the date “October 20, 2005 (Wednesday)”. (Green 3) ”,“ C23 (Green 2) ”,“ C24 (Green 1) ”,“ C25 (Hanamachi Company) ”and then arrived at“ N51 (Hanamachi Company) ”as the destination History is accumulated.

地点頻度算出部115は、移動履歴蓄積部102に蓄積された移動履歴より、各地点への通過頻度、または到着頻度を算出する手段である。本実施の形態においてユーザの移動はランドマークや交差点のノードの系列で蓄積されている。そこで例えばこのノード単位ごとに頻度を算出する。例えば図30に示す「C21(緑4交差点)」などの交差点などは、履歴に1つ存在する場合、それは1回通過したことを意味し、また「N51(華町会社)」等の目的地の場合、履歴に1つあるとそれは1回到着したことを意味する。そこで履歴として蓄積されたノードをカウントすることで各地点の通過または到着頻度を算出することができる。   The point frequency calculation unit 115 is a means for calculating the passing frequency or arrival frequency to each point from the movement history accumulated in the movement history accumulation unit 102. In this embodiment, user movements are accumulated as a series of landmarks and intersection nodes. Therefore, for example, the frequency is calculated for each node unit. For example, when there is one intersection such as “C21 (green 4 intersection)” shown in FIG. 30, it means that it has passed once, and a destination such as “N51 (Hanamachi company)”. In the case of, if there is one in the history, it means that it has arrived once. Therefore, the frequency of passing or arrival at each point can be calculated by counting the nodes accumulated as history.

地点滞在時間算出部116は、各地点の滞在時間を算出する手段である。例えば各目的地の滞在時間は以下のようにして算出することができる。本実施の形態ではエンジンスタートからストップまでを1つの系列として蓄積している。例えば図30に示す移動履歴ID[001]は、「自宅」でエンジンをスタートさせて「会社」でエンジンをストップさせた履歴である。また次に会社を出る際エンジンをスタートさせるため移動履歴ID「002」は「会社」が出発地となっている。したがってこの到着時刻と出発時刻の差分を算出することで今回「会社」へ滞在した時間「18時45分−8時20分=10時間25分」と算出することができる。さらに滞在時間を総和して地点頻度算出部115で算出された頻度で割ることで各地点の平均滞在時間を算出することもできる。   The point stay time calculation unit 116 is means for calculating the stay time at each point. For example, the stay time at each destination can be calculated as follows. In this embodiment, the engine start to stop is stored as one series. For example, the movement history ID [001] shown in FIG. 30 is a history of starting the engine at “home” and stopping the engine at “company”. In order to start the engine when leaving the company next time, the movement history ID “002” starts from “company”. Therefore, by calculating the difference between the arrival time and the departure time, it is possible to calculate “18: 45−8: 20 = 10 hours 25 minutes” that the user stayed at the “company” this time. Furthermore, the average stay time at each point can be calculated by summing the stay times and dividing by the frequency calculated by the spot frequency calculation unit 115.

主要地点算出部113は、地点頻度算出部115および地点滞在時間算出部116で算出された頻度や滞在時間をもとにユーザがよく知っているような主要地点を算出する。以下、図31を用いて説明する。   The main point calculation unit 113 calculates a main point that the user knows well based on the frequency and the stay time calculated by the point frequency calculation unit 115 and the point stay time calculation unit 116. Hereinafter, a description will be given with reference to FIG.

図31は本例のユーザの各地点の滞在頻度と平均滞在時間を示したものである。例えば「自宅(N100)」は滞在頻度320回、平均滞在時間16時間20分と算出されている。また「華町会社(N51)」は滞在頻度189回、平均滞在時間12時間20分と算出されている。このように普段のユーザの移動を履歴として蓄積し、履歴より地点の滞在頻度や滞在時間を算出すると、ユーザがよく訪れ、長時間滞在するような地点を得ることができる。そこで例えば閾値(例えば頻度3回以上、平均滞在時間2時間以上等)を設け、閾値以上の地点を、ユーザが知っている主要地点として算出する。図31では「自宅」や「会社」、スポーツジム「エクサイズ」が主要地点として算出されている。   FIG. 31 shows the stay frequency and average stay time of each point of the user in this example. For example, “Home (N100)” is calculated as a stay frequency of 320 times and an average stay time of 16 hours and 20 minutes. “Hanamachi company (N51)” is calculated to have a stay frequency of 189 times and an average stay time of 12 hours and 20 minutes. Thus, by accumulating usual user movements as a history and calculating the stay frequency and stay time of points from the history, it is possible to obtain points where the user often visits and stays for a long time. Therefore, for example, a threshold value (for example, a frequency of 3 times or more, an average stay time of 2 hours or more, etc.) is provided, and a point that is equal to or greater than the threshold value is calculated as a main point known by the user. In FIG. 31, “home”, “company”, and gym “exercise” are calculated as main points.

地点指定部103は所定の地点を指定する手段である。図32はカーナビ等の表示部110を示したものである。今、ユーザがコンビニ「ルーソン」へ到着した地図を画面に表示している。そしてユーザが地図上のある地点「ルーソン」をタッチして、以後、検索などに利用できるよう「ランドマーク登録」を行おうとしているとする。地点指定部103はこれらの操作によって選択された地点「ルーソン」が入力となる。   The point designation unit 103 is means for designating a predetermined point. FIG. 32 shows a display unit 110 such as a car navigation system. A map where the user has arrived at the convenience store “Luson” is displayed on the screen. Then, it is assumed that the user touches a certain point “Luson” on the map and thereafter performs “landmark registration” so that it can be used for searching and the like. The point designation unit 103 receives the point “Luson” selected by these operations.

相対位置関係算出部114は、地点指定部103で指定された地点と、主要地点算出部113で算出された主要地点との相対位置関係を算出する手段である。また修飾語蓄積部109は相対位置関係に対応した修飾語を蓄積する手段であり、地点名称生成部105において算出された相対位置関係を用いて名称を生成し、地点名称蓄積部106へと蓄積する。以下、図33を用いて具体例を説明する。   The relative positional relationship calculation unit 114 is a means for calculating the relative positional relationship between the point specified by the point specification unit 103 and the main point calculated by the main point calculation unit 113. The modifier storage unit 109 is a unit that stores modifiers corresponding to the relative positional relationship. The modifier storage unit 109 generates a name using the relative positional relationship calculated by the spot name generator 105 and stores it in the spot name storage unit 106. To do. Hereinafter, a specific example will be described with reference to FIG.

図33(a)は相対位置関係に対応する修飾語(以下、位置的修飾語とする)を示したものである。例えば主要地点に対して「半径500m以内」に存在する場合、位置的修飾語「近くにある」が蓄積されている。同様に主要地点に対して「北1km以内」に存在する場合、位置的修飾語「北にある」、「南1km以内」に存在する場合、位置的修飾語「南にある」、「東1km以内」に存在する場合、位置的修飾語「東にある」、「西1km以内」に存在する場合、位置的修飾語「西にある」等、各相対位置関係に対応して位置的修飾語が蓄積されている。   FIG. 33A shows modifiers corresponding to the relative positional relationship (hereinafter referred to as positional modifiers). For example, in the case of “within a radius of 500 m” with respect to the main point, the positional modifier “near” is accumulated. Similarly, if it is “within 1 km north” with respect to the main point, the positional modifiers “in the north” and “within 1 km south”, the positional modifiers “in the south”, “east 1 km” Positional modifiers corresponding to each relative positional relationship, such as the positional modifier “in the east”, “existing within 1 km west”, the positional modifier “in the west”, etc. Is accumulated.

例えば本例の場合、図33(b)に示すように指定された「ルーソン」と前述の主要地点算出部113で算出された「華町会社」との位置関係は、「半径500m以内」にあることが分かる。そこで位置的修飾語「近くにある」を用いて「ルーソン」の名称は「会社の近くにあるルーソン」として生成されることとなる。   For example, in the case of this example, the positional relationship between “Luson” designated as shown in FIG. 33B and “Hanamachi company” calculated by the main point calculation unit 113 is “within a radius of 500 m”. I understand that there is. Therefore, using the positional modifier “near”, the name “Luson” is generated as “Luson near the company”.

図34は上記手法を用いて生成された地点名称を使用する一例である。カーナビの画面等の表示部110に「ランドマーク検索」のメニュー画面が表示されている。従来、ランドマークの登録等の際、その地点を示す名称として単にその施設の名称等を用いるものがあった。例えば図32に示すように「ルーソン」が指定された場合、このルーソンを示す名称としては「ルーソン」とその店の名前をそのまま用いて登録を行っていた。しかし後の検索を行う場合や地点の情報を提供する際、単に名称のみでは必ずしもその地点を把握することができるとは限らない。特にコンビニ等、複数同じ名称が存在する場合、どこのルーソンかユーザは分からないこととなってしまう。そこで本実施の形態で示すように「会社近くのルーソン」とユーザがよく熟知している主要な地点との位置関係を用いて名称を生成することで、ユーザは容易に位置を把握することが可能となる。また、図34には同様の手法を用いて生成された「自宅近くにある郵便局」、「華駅の北にある四菱銀行」等が示されている。単に名称のみ表示したのでは必ずしもその地点を把握することができないが、このようにユーザの履歴に基づき、ユーザがよく熟知する地点を基準に地点の名称を生成することで、ユーザはその地点を容易に思い浮かべることができる。また主要地点も単に目印となるようなランドマークではなく、ユーザの移動傾向を反映し、履歴に基づいて主要地点を抽出しているため、さらにその効果は増す。特にカーナビ等の場合、運転タスクを妨げるのは好ましくなく、本手法を用いることで情報把握を容易にし、操作の負担を軽減することも可能である。   FIG. 34 shows an example in which the point names generated using the above method are used. A “landmark search” menu screen is displayed on the display unit 110 such as a car navigation screen. Conventionally, when a landmark is registered, the name of the facility is simply used as a name indicating the point. For example, when “Luson” is designated as shown in FIG. 32, registration is performed using “Luson” and the name of the store as they are as the name indicating this Luson. However, when performing a later search or providing information on a point, it is not always possible to grasp the point only by the name. In particular, when there are a plurality of the same names, such as at a convenience store, it is impossible to know where the rouson is or the user. Therefore, as shown in this embodiment, the user can easily grasp the position by generating a name using the positional relationship between “Luson near the company” and the main point that the user is familiar with. It becomes possible. Further, FIG. 34 shows “post office near home”, “Shiryo Bank north of Hana Station”, and the like generated using the same method. Simply displaying only the name does not necessarily make it possible to grasp the point, but based on the user's history in this way, by generating the name of the point based on the point that the user is familiar with, the user can identify the point. It can be easily imagined. In addition, since the main points are not landmarks that merely serve as landmarks but reflect the user's movement tendency and the main points are extracted based on the history, the effect is further increased. In particular, in the case of a car navigation system or the like, it is not preferable to interfere with the driving task. By using this method, it is possible to easily grasp information and reduce the operation burden.

本実施の形態の動作フローを図35、図36、図37のフローチャートを用いて説明する。まず位置情報検出部101においてユーザの位置情報を検出する(図35、ステップS501)。そして検出された位置情報を移動履歴蓄積部102に蓄積する(ステップS502)。   The operation flow of the present embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. First, the position information detection unit 101 detects user position information (FIG. 35, step S501). The detected position information is stored in the movement history storage unit 102 (step S502).

次に主要地点算出部113は、主要地点の算出を行う(ステップS503)。主要地点の算出は地点頻度算出部115および地点滞在時間算出部116で算出される頻度や滞在時間をもとに行う。   Next, the main point calculation unit 113 calculates the main point (step S503). The calculation of the main point is performed based on the frequency and stay time calculated by the spot frequency calculation unit 115 and the spot stay time calculation unit 116.

まず移動履歴の目的地IDおよび到着時刻を参照する(図36、ステップS601)。そして次の移動履歴の出発地の出発時刻を参照する(ステップS602)。そして当該IDの滞在時間を算出する(ステップS603)。例えば図30に示す移動履歴の場合、移動履歴ID「001」の目的地である「華町会社(N51)」の到着時刻8時20分と、次の移動履歴ID「002」の出発時刻18時45分より、滞在時間10時間25分(18時45分−8時20分)が算出される。   First, the destination ID and arrival time of the movement history are referred to (FIG. 36, step S601). Then, the departure time of the departure place of the next movement history is referred to (step S602). Then, the stay time of the ID is calculated (step S603). For example, in the case of the travel history shown in FIG. 30, the arrival time 8:20 of “Hanamachi company (N51)” which is the destination of the travel history ID “001” and the departure time 18 of the next travel history ID “002”. From time 45 minutes, a stay time of 10 hours 25 minutes (18: 45-8: 20) is calculated.

次に当該IDの頻度を1インクリメントし(ステップS604)、滞在時間を加算する(ステップS605)。すべての履歴を参照したか否かを判定し(ステップS606)、参照した場合は(ステップS606のYes)ステップS608へ、していない場合は(ステップS606のNo)、ステップS601へループし、各IDの頻度と滞在時間の算出を繰り返す。   Next, the frequency of the ID is incremented by 1 (step S604), and the staying time is added (step S605). It is determined whether or not all the histories have been referred to (step S606), and if so (Yes in step S606), the process proceeds to step S608. If not (No in step S606), the process loops to step S601. Repeat the calculation of ID frequency and stay time.

すべてのIDの頻度と滞在時間の算出が終了したら(ステップS606のYes)、各IDの頻度と滞在時間を参照し(ステップS608)、滞在時間を頻度で割ることで(ステップS609)、当該IDの平均滞在時間が算出される(ステップS610)。例えば図31に示すように「華町会社(N51)の頻度「189回」、平均滞在時間「12時間20分」等が算出されることとなる。   When calculation of the frequency and stay time of all IDs is completed (Yes in step S606), the frequency and stay time of each ID are referred to (step S608), and the stay time is divided by the frequency (step S609). The average stay time is calculated (step S610). For example, as shown in FIG. 31, “Hanamachi company (N51) frequency“ 189 times ”, average stay time“ 12 hours 20 minutes ”, and the like are calculated.

そこで次に頻度と平均滞在時間は閾値以上か否かの判定を行い(ステップS611)、閾値以上の場合(ステップS611のYes)主要地点とする(ステップS612)。閾値未満の場合(ステップS611のNo)はステップS613へ進む。すべてのIDについて参照したか否かを判定し(ステップS613)、参照していない場合(ステップS613のNo)、次のIDを参照し(ステップS614)、すべてのIDについて判定を行った場合(ステップS613のYes)終了する。例えば閾値を頻度3回以上、滞在時間2時間以上等とすると、図31に示すように「自宅」、「華町会社」、「エクサイズ」等が主要地点として算出されることとなる。   Therefore, it is next determined whether the frequency and average stay time are equal to or greater than the threshold (step S611). If the frequency and average stay time are equal to or greater than the threshold (Yes in step S611), the frequency is determined as a main point (step S612). If it is less than the threshold (No in step S611), the process proceeds to step S613. It is determined whether or not all IDs have been referred to (step S613). If not referred to (No in step S613), the next ID is referred to (step S614), and all IDs have been determined (step S614). Yes in step S613. For example, if the threshold is set to a frequency of 3 times or more, a staying time of 2 hours or more, etc., as shown in FIG.

一方、地点指定部103は、所定の地点を選択する(図35、ステップS504)。そして相対位置関係算出部114は、指定地点と主要地点との相対関係を算出する(ステップS505)。まず、指定された地点と例えば最も近い主要地点の位置関係を参照する(図37、ステップS701)。そしてその位置関係によって場合分けを行う(ステップS702)。例えば、位置が半径500m以内の場合、「近く」のクラスとする(ステップS703)。または位置が北1km以内の場合「北」のクラスとする(ステップS704)。または位置が南1km以内の場合「南」のクラスとする(ステップS705)。同様に条件に応じて場合訳を行い(省略する)、一方、位置がいずれにも該当しない場合、該当関係なしとする(ステップS706)。本実施の形態の場合、図32に示すようにコンビニ「ルーソン」が指定されており、図33に示すように最も近い「華町会社」との関係は、位置が半径200m以内であるため、「近い」のクラス該当することとなる(ステップS703)。   On the other hand, the spot designation unit 103 selects a predetermined spot (FIG. 35, step S504). Then, the relative positional relationship calculation unit 114 calculates the relative relationship between the designated point and the main point (step S505). First, the positional relationship between the designated point and the closest main point is referred to (FIG. 37, step S701). Then, cases are classified according to the positional relationship (step S702). For example, if the position is within a radius of 500 m, the class is “near” (step S703). Alternatively, if the position is within 1 km north, the class is “north” (step S704). Alternatively, if the position is within 1 km south, the class is “south” (step S705). Similarly, the case translation is performed according to the conditions (omitted). On the other hand, if the position does not correspond to any of the conditions, it is determined that there is no corresponding relationship (step S706). In the case of the present embodiment, the convenience store “Luson” is designated as shown in FIG. 32, and the relationship with the closest “Hanamachi company” as shown in FIG. 33 is within a radius of 200 m. This corresponds to the “close” class (step S703).

次に該当する関係が存在するか否かの判定を行い(図35、ステップS506)、存在する場合(ステップS506のYes)、修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語の情報を参照し(ステップS507)地点名称生成部105で地点の名称を生成し(ステップS508)、地点名称蓄積部106へと蓄積する(ステップS509)。一方、関係が存在しない場合は(ステップS506のNo)終了する。本例の場合、図33に示すように指定された地点「ルーソン」と「華町会社」は半径500m以内の関係にあるため、「近い」のクラスに該当し、修飾語「近くにある」を用いて地点の名称を生成する。図33に示すように「会社の近くにあるルーソン」という名称が生成されている。   Next, it is determined whether or not the corresponding relationship exists (FIG. 35, step S506). If it exists (Yes in step S506), the modifier information stored in the modifier storage unit 109 is referred to ( Step S507) The point name generation unit 105 generates the name of the point (step S508) and stores it in the point name storage unit 106 (step S509). On the other hand, if there is no relationship (No in step S506), the process ends. In the case of this example, as shown in FIG. 33, the designated points “Luson” and “Hanamachisha” have a relationship within a radius of 500 m, and therefore fall under the “near” class, and the modifier “near”. The name of the point is generated using. As shown in FIG. 33, the name “Luson near the company” is generated.

図34は上記フローに基づいて生成された地点名称を使用する一例である。カーナビの画面等の表示部110に「ランドマーク検索」のメニュー画面が表示されている。従来、ランドマーク等地点の名称は単にその施設の名称等を用いるものであったが、本実施の形態で示すように「会社近くのルーソン」、「自宅近くにある郵便局」、「華駅の北にある四菱銀行」等、とユーザがよく熟知している主要な地点との位置関係を用いて名称を生成することで、ユーザは容易に位置を把握することが可能となる。このようにユーザの履歴に基づき、ユーザがよく熟知する地点を基準に地点の名称を生成することで、ユーザはその地点を容易に思い浮かべることができる。特にカーナビ等の場合、運転タスクを妨げるのは好ましくなく、本手法を用いることで情報把握を容易にし、操作の負担を軽減することも可能である。   FIG. 34 shows an example in which the point names generated based on the above flow are used. A “landmark search” menu screen is displayed on the display unit 110 such as a car navigation screen. Conventionally, the name of a landmark or the like was simply the name of the facility, but as shown in this embodiment, “Lucson near the company”, “Post office near home”, “Hana Station” By generating a name using the positional relationship between the main location that the user is familiar with, such as “Shiryo Bank in the north of”, etc., the user can easily grasp the location. In this way, by generating the name of a point based on the user's history and based on a point that the user is familiar with, the user can easily imagine that point. In particular, in the case of a car navigation system or the like, it is not preferable to interfere with the driving task. By using this method, it is possible to easily grasp information and reduce the operation burden.

なお、本実施の形態では移動履歴をもとに地点頻度算出部115で算出された通過や到着の頻度および地点滞在時間算出部116において算出された地点の滞在時間を用いて主要地点の算出を行ったがこれに限ったものではない。例えば移動履歴蓄積部102に蓄積された履歴をもとに目的地を主要地点とし、本実施の形態で示すように主要地点との相対位置関係を算出して名称を生成することとしてもよい。例えばユーザが目的地として到着した場合、その後その地点は知っていると考えることができるからである。したがって本実施の形態は図38に示す構成要素で実現可能である。図38は本実施の形態の変形例に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。この地点名称生成装置は、位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、地点指定部103、地図情報蓄積部104、主要地点算出部113、相対位置関係算出部114、修飾語蓄積部109、地点名称生成部105、および地点名称蓄積部106を備えている。   In the present embodiment, the main point is calculated using the passage and arrival frequencies calculated by the point frequency calculation unit 115 and the stay time of the point calculated by the point stay time calculation unit 116 based on the movement history. I went but not limited to this. For example, the destination may be a main point based on the history accumulated in the movement history accumulation unit 102, and the name may be generated by calculating the relative positional relationship with the main point as shown in the present embodiment. For example, when the user arrives as the destination, it can be considered that the user knows the point thereafter. Therefore, the present embodiment can be realized by the components shown in FIG. FIG. 38 is a block diagram showing a configuration of a point name generation device according to a modification of the present embodiment. This location name generation apparatus includes a location information detection unit 101, a movement history accumulation unit 102, a location designation unit 103, a map information accumulation unit 104, a main location calculation unit 113, a relative positional relationship calculation unit 114, a modifier storage unit 109, a location A name generation unit 105 and a spot name storage unit 106 are provided.

また、本実施の形態において主要地点は目的地を例に説明を行ったがこれに限ったものではない。例えば移動履歴に蓄積された交差点などの経由地点等を主要地点として名称を生成することとしてもよい。例えば履歴に多く存在するような交差点はユーザがよく通過するため知っていると考えることができ、この交差点をもとに指定された地点を説明することで、ユーザはより容易に地点を把握することができる。また交差点のみならず、国道何号線等、道路の名称等を用いて名称を生成することとしてもよい。以下、図を用いて具体例を説明する。   In the present embodiment, the main point has been described by taking the destination as an example, but the present invention is not limited to this. For example, a name may be generated with a transit point such as an intersection accumulated in the movement history as a main point. For example, it can be considered that the intersections that exist frequently in the history are known because the user often passes, and by explaining the designated points based on these intersections, the user can easily grasp the points be able to. Moreover, it is good also as producing | generating a name not only using an intersection but using the name of a road, such as a national highway number. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

図39は移動履歴に蓄積されたユーザの移動を黒い太線地図上に示したものである。例えば移動履歴ID「201」として自宅を出発し、緑4交差点、緑2交差点、緑1交差点と通過し、華町会社へ到着する履歴が示されている。また移動履歴ID「202」として自宅を出発し、緑4交差点、緑2交差点、緑1交差点を直進する履歴が蓄積されている。さらに移動履歴ID「203」として自宅を出発し、緑4交差点、緑2交差点、そして華1交差点を経由する履歴も蓄積されているとする。ここで、図39に示す緑1交差点、緑2交差点、華1交差点を結ぶ斜線で示す経路は「国道10号線」であり、このユーザは普段よく国道10号線を利用していることとし、上記履歴もすべてこの国道10号線を通過している。このように履歴に多く存在する地点や道路はユーザがよく精通していると考えることができ、精通している国道の名称等をもとに指定された地点の名称を生成することとしてもよい。   FIG. 39 shows the movement of the user accumulated in the movement history on a black thick line map. For example, a history of departure from home as a movement history ID “201”, passing through a green 4 intersection, a green 2 intersection, and a green 1 intersection and arriving at the Hanamachi company is shown. Further, there is accumulated a history of leaving the home as the travel history ID “202” and going straight through the green 4 intersection, the green 2 intersection, and the green 1 intersection. Furthermore, it is assumed that the history of leaving the home as the movement history ID “203” and passing through the green 4 intersection, the green 2 intersection, and the flower 1 intersection is also accumulated. Here, the route indicated by the diagonal lines connecting the green 1 intersection, the green 2 intersection, and the flower 1 intersection shown in FIG. 39 is “National road 10”, and this user usually uses the national highway 10 and All the history has also passed through National Highway 10. Thus, it can be considered that the user is familiar with the points and roads that exist in the history, and the name of the designated point may be generated based on the name of the national road that is familiar to the user. .

例えば履歴に蓄積されたノードの組を参照し、該当する道路の通過頻度を算出する。例えば図39の場合「緑1交差点(C24)」と「緑2交差点(C23)」の組がある場合、国道10号線を通過したこととなる。あるいは、「緑2交差点(C23)」と「華1交差点(C28)」の組があれば国道10号線を通過したこととなる。このように道路の利用頻度を算出し主要地点として算出する。なお、単にノードの組を用いるのみならず、その間の距離や経過時間等を考慮することとしてもよい。例えば図39の場合、「緑2交差点(C23)」と「緑1交差点(C24)」の距離は8kmとなっており、距離に比例する重み等を用いて主要地点である道路名を算出することとしてもよい。   For example, referring to a set of nodes accumulated in the history, the passing frequency of the corresponding road is calculated. For example, in the case of FIG. 39, when there is a set of “Green 1 intersection (C24)” and “Green 2 intersection (C23)”, it means that the road 10 has been passed. Alternatively, if there is a set of “Green 2 intersection (C23)” and “Hana 1 intersection (C28)”, it means that it has passed through National Route 10. In this way, the usage frequency of the road is calculated and calculated as the main point. In addition, it is good also as considering not only the group of nodes but the distance between them and elapsed time. For example, in the case of FIG. 39, the distance between “Green 2 intersection (C23)” and “Green 1 intersection (C24)” is 8 km, and the road name as the main point is calculated using a weight proportional to the distance. It is good as well.

図40は主要地点として算出された「国道10号線」を用いた名称の生成を説明する図である。例えば図39に示すレストラン「サンゼリア(N104)」が選択され、この「サンゼリア」の名称を生成することとする。図40には修飾語蓄積部109に蓄積された位置的修飾語が蓄積されている。図33で示す修飾語に加え、例えば条件「経路沿い100m以内」に対応する修飾語として「沿いにある」が蓄積されている。例えば主要地点として「国道10号線」が算出され、「サンゼリア」は国道10号線沿い100m以内に位置するため、「国道10号線沿いにあるサンゼリア」という名称が生成されることになる。このように地点の名称は目的地等の地点のみならず、履歴をもとに主要な道路等を算出し、道路を基準に名称を生成することとしてもよい。単に「サンゼリア」と言われてもどこのことか分からないが、本例の場合、ユーザは国道10号線をよく利用しており、この国道10号を基準として位置関係を算出して名称を生成することで、ユーザは容易に思いつくことができる。   FIG. 40 is a diagram for explaining generation of a name using “National highway No. 10” calculated as a main point. For example, the restaurant “Sant Zeria (N104)” shown in FIG. 39 is selected, and the name “Sant Zeria” is generated. In FIG. 40, the positional modifiers stored in the modifier storage unit 109 are stored. In addition to the modifier shown in FIG. 33, for example, “along” is stored as a modifier corresponding to the condition “within 100 m along the route”. For example, “National Route 10” is calculated as the main point, and “Sant Zeria” is located within 100 m along National Route 10, so the name “Sant Zeria along National Route 10” is generated. As described above, the names of points may be generated based on not only points such as destinations but also main roads based on the history and the roads as a reference. Even if it is simply called “Sant Zeria”, it does not know where it is, but in this example, the user often uses National Highway 10, and generates a name by calculating the positional relationship based on National Highway 10. By doing so, the user can easily think of it.

また、本手法の名称生成において主要地点としての交差点算出は、通過頻度のみならず、交差点での右左折の有無を考慮したり、あるいは通過に要した時間を考慮するものであってもよい。例えば、交差点における右左折の有無から、ユーザにとって頻出の分岐点を算出することができる。そしてこの分岐点は本発明の効果を発揮するよい一例である。例えばよく分岐する交差点等は、ユーザが普段いろいろな場所へ向かう際によく基点とする交差点である場合が多く、その交差点の名称等、ユーザはよく知っている可能性が高い。つまり普段、直進しかせず、素通りするような交差点は、わざわざ名称を覚えている場合も少ないが、一方、少なくともユーザが右左折する交差点は、その交差点の名称や周囲の施設等が記憶に残っており、その記憶を頼りに右左折を行っている場合も多い。したがって当該交差点等を基準にあらたなランドマークを説明することでより容易に頭に描くことが可能となる。例えば図39の場合、緑2交差点は分岐することが多い交差点となる。そして緑2交差点を主要地点とし、緑2交差点との位置関係によって「緑2交差点の近くにあるサンゼリア」等の名称を生成することとしてもよい。分岐点は履歴を用いることで算出することが可能である。例えば本例の場合、移動履歴はノードの時系列で蓄積しているため、「緑2交差点(C23)」を通過し「緑1交差点(C24)」を通った移動履歴ID「201」、「202」に対し、移動履歴ID「203」は「緑2交差点(C23)」を通過し「華1交差点(C28)」を通過しており、つまり「緑2交差点」は本ユーザの場合2方向に分岐することがあるということが分かる。このようにして分岐することが多い交差点を主要地点として算出し、名称を生成することでよりユーザが把握しやすい名称を生成することが可能となる。   In addition, the intersection calculation as the main point in the name generation of this method may consider not only the passing frequency but also the presence or absence of a right or left turn at the intersection, or the time required for passing. For example, a frequent branching point for the user can be calculated from the presence or absence of a right or left turn at an intersection. And this branch point is a good example which exhibits the effect of the present invention. For example, an intersection that often branches is often an intersection that is often used as a base point when a user goes to various places, and the user is highly likely to know the name of the intersection. In other words, there are few cases where you usually remember the name of an intersection that does not go straight and passes by, but on the other hand, at least at the intersection where the user turns right or left, the name of the intersection and surrounding facilities remain in memory. In many cases, they turn right and left by relying on that memory. Therefore, it is possible to more easily draw a head by explaining a new landmark based on the intersection or the like. For example, in the case of FIG. 39, the green 2 intersection is an intersection that often branches. Then, the green 2 intersection may be the main point, and a name such as “San Zeria near the green 2 intersection” may be generated according to the positional relationship with the green 2 intersection. The branch point can be calculated by using the history. For example, in the case of this example, since the movement history is accumulated in the time series of the nodes, the movement history IDs “201” and “201” passing through “Green 2 intersection (C23)” and “Green 1 intersection (C24)”. For “202”, the movement history ID “203” passes “Green 2 intersection (C23)” and “Hana 1 intersection (C28)”, that is, “Green 2 intersection” is in two directions in the case of this user. It turns out that there is a case where it branches. Thus, it is possible to generate a name that is easier for the user to grasp by calculating an intersection that frequently branches as a main point and generating a name.

あるいは通過に要した時間を考慮するものであってもよい。本例では図30にも示すように各交差点の通過時刻も蓄積している。そこで差分をとることでその箇所で要した時間を算出することができる。さらに算出された時間と地図情報等に蓄積された経路の通過コストを比較することで、コスト通り通過したのか、それとも渋滞につかまっていた等の判断も可能である。そして普段よく渋滞によくはまるような交差点や、通過に長い時間を要するような交差点は、単に素通りする交差点と比較して、ユーザもよく熟知している可能性が高い。そこでこのような交差点を主要地点とし、名称を生成することとしてもよい。   Or you may consider the time required for passage. In this example, as shown also in FIG. 30, the passing time of each intersection is also accumulated. Therefore, by taking the difference, the time required at that point can be calculated. Furthermore, by comparing the calculated time and the passage cost of the route stored in the map information, it is possible to determine whether the vehicle has passed the cost or has been caught in a traffic jam. In addition, intersections that usually fit well in traffic jams and intersections that require a long time to pass are more likely to be familiar to the user than simply passing through intersections. Therefore, such intersections may be used as main points and names may be generated.

さらに、その主要地点が選択された基準等を示すことでより把握が容易な名称を生成することもできる。例えば図40に示す「国道10号線沿いにあるサンゼリア」を、「よく通る国道10号線沿いにあるサンゼリア」等、各主要地点が選択された理由を示すことも可能である。また「緑2交差点近くにあるサンゼリア」を、「よく分岐する緑2交差点近くにあるサンゼリア」、あるいは「よく渋滞につかまる緑2交差点近くにあるサンゼリア」等の応用も可能である。上記に示すように「緑2交差点」や「国道10号線」等の主要地点の算出はユーザの移動履歴をもとに算出しているが、必ずしもユーザがその地点を知っているとも限らない。そこでその主要地点が選択された基準等を示すことで地点を瞬時に思い浮かべることが可能となる場合もある。   Furthermore, it is possible to generate a name that is easier to grasp by indicating a standard or the like from which the main point is selected. For example, it is possible to indicate the reason why each major point is selected, such as “Sant Zeria along National Highway 10” shown in FIG. Also, “Santeria near the green 2 intersection”, “Santeria near the green 2 intersection that branches well”, or “Santeria near the green 2 intersection that often catches traffic” can be applied. As described above, calculation of main points such as “Green 2 intersection” and “National highway No. 10” is calculated based on the movement history of the user, but the user does not necessarily know the point. Therefore, it may be possible to instantly think of a point by indicating a criterion or the like that the main point is selected.

ただし、この場合、生成される名称は比較的長いものとなる傾向が高いため、前記実施の形態で示すように短い名称も作成し、状況によって使い分けるのが望ましい。例えば、経路案内や、情報提供には主要地点と指定された地点の短い名称を用い、例えばユーザがより詳細な説明を求める場合に長い名称を用いる等、状況によって使い分けることで本手法の効果はより発揮されることとなる。あるいは、例えば初めてその地点の名称を提供する場合は「よく分岐する緑2交差点近くにあるサンゼリア」等の長い名称のバージョンで提供し、次回からは短い「緑2交差点近くにあるサンゼリア」や、単に「サンゼリア」等の短い名称のバージョンで提供することとしてもよい。   However, in this case, since the generated names tend to be relatively long, it is desirable to create short names as shown in the above embodiment and use them properly depending on the situation. For example, for route guidance and information provision, the short name of the point designated as the main point is used. For example, when the user requests a more detailed explanation, the long name is used. It will be demonstrated more. Or, for example, when providing the name of the point for the first time, it will be provided with a long name version such as "Santeria near the green 2 intersection that branches well", and from the next time the short "Santeria near the green 2 intersection" It is also possible to simply provide a version with a short name such as “Sant Zeria”.

また、主要地点が交差点の場合、「西にある」等の方角ではなく、「左折したところにある」等、その交差点からの行き方を説明する修飾語を用いて名称を生成することとしてもよい。以下、図41、図42を用いて説明する。   In addition, when the main point is an intersection, the name may be generated using a modifier that explains the way from the intersection, such as “I am in a left turn” instead of the direction of “I am in the west”. . This will be described below with reference to FIGS. 41 and 42.

図41に示す地図にはユーザの現在位置と、ヘディングアップ表示(自分が向かっている方向を常に上表示する)のカーナビ画面、「緑2交差点」、「緑1交差点」、および指定された地点「ロイヤルバーガー」が示されている。例えば「緑1交差点」が主要地点として算出されており、「緑1交差点」との位置関係から、「ロイヤルバーガー」は「緑1交差点の西にあるロイヤルバーガー」という名称で生成されることとなる。一方「ロイヤルバーガー」を示す名称としてはこれに限らず、例えば現在位置からロイヤルバーガーへ向かうとした場合、本例の場合、「緑1交差点」を左折することになる。したがってユーザの現在位置をもとに「緑1交差点を左折したところにあるロイヤルバーガー」という名称を生成することとしてもよい。特に普段ヘディングアップ表示を行っているユーザは「西にある」等、絶対的な方角を言われても必ずしもその地点を思い描くことができるとは限らない。そこで例えば現在位置から指定地点へ向かう場合の方向を右左折等の修飾語を用いて説明することとしてもよい。図42は、ユーザが会社から帰宅する場合の例である。この場合、「ロイヤルバーガー」は例えば「緑1交差点を直進したところにあるロイヤルバーガー」として生成されることとなる。東西南北等の絶対的な方角で「ロイヤルバーガー」を表す場合、本例ではいずれも「緑1交差点の西にあるロイヤルバーガー」ということになるが、一方、この絶対的な方角では容易に思い描くことができないユーザもいるため、例えば本例のように「緑1交差点を左折したところにある…」や「緑1交差点を直進したところにある…」等、現在位置をもとに向かう方角を修飾語として名称を生成することとしてもよい。   The map shown in FIG. 41 shows the current position of the user, a car navigation screen with heading-up display (always displaying the direction in which he is heading), “Green 2 intersection”, “Green 1 intersection”, and designated points. “Royal Burger” is shown. For example, “Green 1 intersection” is calculated as the main point, and “Royal Burger” is generated with the name “Royal Burger located west of Green 1 intersection” from the positional relationship with “Green 1 intersection”. Become. On the other hand, the name indicating “Royal Burger” is not limited to this. For example, in the case of this example, when going to the Royal Burger from the current position, the “green 1 intersection” is turned to the left. Therefore, the name “Royal Burger at the left of Green 1 intersection” may be generated based on the current position of the user. In particular, even if a user who normally performs heading-up display is told to be in the absolute direction, such as “being west”, the point cannot always be envisioned. Therefore, for example, the direction when traveling from the current position to the designated point may be described using a modifier such as a left or right turn. FIG. 42 is an example when the user returns home from the company. In this case, the “royal burger” is generated as, for example, “a royal burger that is located straight ahead at the green 1 intersection”. When the “Royal Burger” is expressed in absolute directions such as east, west, south, north, etc., in this example, all are “Royal Burgers in the west of the green 1 intersection”, but on the other hand, it is easy to imagine in this absolute direction. Some users cannot do this. For example, as in this example, the direction toward the base of the current position, such as “A left turn at the green 1 intersection ...” or “A straight ahead at the green 1 intersection ...” A name may be generated as a modifier.

また、本発明における名称の生成は、上記実施の形態1で示す時刻情報等を用いての生成と、本実施の形態2で示す主要地点との相対位置関係を用いての生成等、同じ地点でも複数の方法で名称を生成することができる。さらにこれらを融合、あるいは使い分けることも可能であり、ユーザの地点の把握はさらに容易となり、本手法の効果を向上させる。   In addition, the generation of names in the present invention is the same as the generation using the time information shown in the first embodiment and the generation using the relative positional relationship with the main point shown in the second embodiment. But you can generate names in several ways. Furthermore, these can be fused or used separately, making it easier to grasp the user's location and improving the effect of this method.

例えば同じ「ルーソン」であってもユーザの移動履歴をもとに時刻情報と主要地点との位置関係を用いて「会社の近くにあるいつも朝行くルーソン」と生成することも可能である。一方、両特徴を用いる場合、比較的名称が長くなってしまう。そこで「会社近くの毎朝行くルーソン」と短いバージョンで名称を生成することで、両特徴を反映させ、かつ把握が容易な名称を生成することも可能である。   For example, even for the same “Luson”, it is also possible to generate “Lusson who always goes in the morning near the company” using the positional relationship between the time information and the main point based on the movement history of the user. On the other hand, when both features are used, the name becomes relatively long. Therefore, it is possible to generate a name that reflects both characteristics and is easy to grasp by generating a name with a short version such as “Luson going every morning near the company”.

一方、両特徴を用いる場合は、本実施の形態2で示す主要地点との位置関係を前に、前記実施の形態1で示す時刻的特長を後半に持ってくるのが望ましい。例えばこれを逆にした場合「毎朝行く会社近くのルーソン」となり、時刻的修飾語「毎朝行く」が「会社」にかかるのか、「ルーソン」にかかるのか分からなくなってしまうからである。   On the other hand, when both features are used, it is desirable to bring the time feature shown in the first embodiment in the second half before the positional relationship with the main point shown in the second embodiment. For example, if this is reversed, it becomes “Lusson near the company going every morning”, and it becomes difficult to know whether the time modifier “go every morning” applies to “company” or “Luson”.

また、両者を用いるのではなく、いずれかを選択して使い分けることとしてもよい。例えば自宅近くやユーザの行動範囲内であって移動履歴が十分にある地域では、ユーザはその地域に対して土地勘が十分あると考えられるため、主要地点との位置関係で指定地点を提供することで、ユーザの頭にその地点を容易に思い描くことが可能となる。   Also, instead of using both, it is also possible to select one of them and use them properly. For example, in an area near the home or within the user's range of action and having a sufficient movement history, the user is considered to have sufficient land intuition for the area, so the designated point is provided in relation to the main point. Thus, it is possible to easily imagine the point on the user's head.

一方、普段ヘディングアップ表示をしているユーザや、経路設定を比較的よくするユーザや、普段限られた道しか走らない比較的地理の空間把握が苦手と考えられるユーザに対しては、主要地点からの位置ではなく、ユーザ自身が過去行った時刻情報等をもとに説明することで容易に頭に思い浮かべることが可能となる。   On the other hand, for users who usually display heading-up, users who set up their routes relatively well, and users who usually run only on limited roads and who are relatively not good at grasping spatial space, It is possible to easily think of it in the head by explaining based on the time information etc. that the user has made in the past instead of the position from the point of view.

(実施の形態3)
上記実施の形態では、移動履歴より主要地点を算出し、指定された地点と主要地点との位置関係を用いて名称を生成した。移動履歴より算出された主要地点はユーザがよく知っている可能性が高く、単に名称のみでは分からない地点であっても、この主要地点をもとに指定地点の位置を説明することでユーザはその地点を頭に思い浮かべることができ、より容易に把握することができる。さらに本実施の形態では指定された地点が主要地点間の経由地であるか否かを判定し、経由地である場合の名称の生成手法について説明する。例えばある指定された地点、例えばレストラン「リーガルホスト」が主要地点の自宅と会社の経路上の場合「通勤経路上のリーガルホスト」と名称を生成することで、単に「リーガルホスト」ではどこのことか分からない場合でもユーザは瞬時にその場所を把握することができる。以下、図を用いて詳細を説明する。
(Embodiment 3)
In the above embodiment, the main point is calculated from the movement history, and the name is generated using the positional relationship between the designated point and the main point. The main point calculated from the movement history is likely to be well known by the user, and even if it is a point that is not known only by the name, the user can explain the position of the designated point based on this main point. You can think of that point in mind, and you can grasp it more easily. Furthermore, in this embodiment, it is determined whether or not the designated point is a transit point between main points, and a name generation method in the case of being a transit point will be described. For example, if a designated point, for example, a restaurant “Regal Host” is on the home and company route of the main point, by generating the name “Legal Host on the commute route”, simply what is “Regal Host” Even if it is not known, the user can grasp the location instantly. Details will be described below with reference to the drawings.

図43は本実施の形態に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。上記実施の形態2と同様の構成要素には同じ符号を付与する。以下、まず各構成要素について説明し、後に本発明の動作フローを説明する。   FIG. 43 is a block diagram showing a configuration of the point name generation device according to the present embodiment. The same components as those in the second embodiment are given the same reference numerals. Hereinafter, each component will be described first, and the operation flow of the present invention will be described later.

本実施の形態の地点名称生成装置は、地図上の所定の地点の名称を生成するための装置であり、図43に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、地点指定部103、地図情報蓄積部104、地点名称生成部105、地点名称蓄積部106、修飾語蓄積部109、表示部110、主要地点算出部113、地点頻度算出部115、地点滞在時間算出部116、一移動分割部117、および経由地判定部118を備えている。   The point name generation device according to the present embodiment is a device for generating a name of a predetermined point on a map, and as shown in FIG. 43, a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, and a point specification unit 103. , Map information storage section 104, spot name generation section 105, spot name storage section 106, modifier storage section 109, display section 110, main spot calculation section 113, spot frequency calculation section 115, spot stay time calculation section 116, one movement A dividing unit 117 and a waypoint determination unit 118 are provided.

位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102は前記の形態2と同様、ユーザの位置を検出する手段であり、所定の間隔でユーザの移動とともに位置情報として緯度経度情報を検出する。そして移動履歴蓄積部102へと蓄積する。   The position information detecting unit 101 and the movement history accumulating unit 102 are means for detecting the position of the user as in the second embodiment, and detect latitude and longitude information as position information along with the movement of the user at a predetermined interval. Then, it is stored in the movement history storage unit 102.

また地点頻度算出部115、地点滞在時間算出部116および主要地点算出部113も前記実施の形態2と同様の構成要素であり、蓄積された移動履歴より頻度および滞在時間等を算出し、主要地点算出部113は、主要地点を算出する。   In addition, the spot frequency calculation unit 115, the spot stay time calculation unit 116, and the main spot calculation unit 113 are the same constituent elements as in the second embodiment, and calculate the frequency, the stay time, and the like from the accumulated travel history, The calculation unit 113 calculates main points.

一移動分割部117は、算出された主要地点をもとに蓄積された移動履歴を主要地点単位で一移動に分割し、当該一移動から経由地を算出する手段である。   The one movement dividing unit 117 is a unit that divides the movement history accumulated based on the calculated main points into one movement for each main point, and calculates a transit point from the one movement.

そして経由地判定部118は、地点指定部103で指定された地点が経由地か否かを判定する手段であり、経由地である場合、修飾語蓄積部109に蓄積された経由地に対応する修飾語を用いて地点名称生成部105で地点名称を生成する。そして生成された地点の名称を地点名称蓄積部106へと蓄積し、例えば表示部110へと表示して用いる。以下、具体例を用いて説明する。   The waypoint determination unit 118 is a means for determining whether or not the point designated by the point designation unit 103 is a waypoint. A point name is generated by the point name generation unit 105 using a modifier. And the name of the produced | generated point is accumulate | stored in the point name storage part 106, for example, displayed on the display part 110, and is used. Hereinafter, a specific example will be described.

図44に示す地図には、移動履歴蓄積部102に蓄積されたユーザの移動を黒い太線で示している。具体的には移動履歴ID「301」は「自宅」を出発し、「緑4交差点」、「緑3交差点」、「緑2交差点」を経由してレストラン「リーガルホスト」へ到着した履歴である。また移動履歴ID「302」はふたたび「リーガルホスト」から出発して「緑1交差点」、「華町会社前」を通過して「華町会社」へ到着した移動を示している。そして移動履歴ID「303」は「華町会社」を出発して「華町会社前」、「緑1交差点」、「緑2交差点」、「緑3交差点」、「緑4交差点」を通過して自宅へ帰る移動を示している。図45はこれら移動を表で示したものである。   In the map shown in FIG. 44, the user movements accumulated in the movement history accumulation unit 102 are indicated by thick black lines. Specifically, the movement history ID “301” is a history of departure from “home” and arriving at the restaurant “Regal Host” via “Green 4 intersection”, “Green 3 intersection”, and “Green 2 intersection”. . The movement history ID “302” indicates a movement that has departed from “Legal Host” and passed through “Green 1 Intersection” and “Hanamachi Company” and arrived at “Hanamachi Company”. The travel history ID “303” departs from “Hanamachi company” and passes “Hanamachi company Mae”, “Green 1 intersection”, “Green 2 intersection”, “Green 3 intersection”, “Green 4 intersection”. Shows the movement to return home. FIG. 45 shows these movements in a table.

図46は上記実施の形態2で示したように主要地点算出部113で算出された主要地点を示したものである。例えば地点頻度算出部115で算出された頻度や、地点滞在時間算出部116で算出された平均滞在時間をもとに「自宅」、「華町会社」等が主要地点と算出されている。そしてユーザは普段、この主要地点間の移動を行うのが一般的である。そしてその主要地点間の移動の際に、ときにはコンビニやレストラン等の寄り道を行うこともある。   FIG. 46 shows the main points calculated by the main point calculation unit 113 as shown in the second embodiment. For example, “home”, “Hanamachi company”, and the like are calculated as the main points based on the frequency calculated by the point frequency calculation unit 115 and the average stay time calculated by the point stay time calculation unit 116. The user usually moves between the main points. And when moving between the main points, there are sometimes detours such as convenience stores and restaurants.

例えば図44の場合、ユーザは主要地点である「自宅」、「華町会社」間の移動を行っている。一方で「自宅」と「華町会社」の移動の間にレストラン「リーガルホスト」へ寄ることがあることも示している。このようにユーザは普段、主要地点間の移動とその間の経由地との移動であるのが一般的である。   For example, in the case of FIG. 44, the user is moving between “home” and “Hanamachi company” which are main points. On the other hand, it also shows that the restaurant “Legal Host” may be visited between “Home” and “Hanamachi Company”. In this way, the user is generally moving between main points and moving between them.

そこで本実施の形態では、主要地点算出部113で算出された主要地点間の移動(主要経路と定義する)を一移動としてとらえ、その間に寄り道等したところを経由地点として算出する。具体的には一移動分割部117は、各移動履歴の出発地、目的地を参照し、主要地点であるか否かの判断を行い、主要地点間の移動を一移動として分割する。そしてその一移動の中で経由した地点を経由地点として算出する。例えば図44、図45に示す例において、移動履歴ID「301」の出発地と目的地を参照し、主要地点か否かの判断を行う。この場合、出発地が主要地点である「自宅」であり、目的地「リーガルホスト」は主要地地点でないため、次の履歴である移動履歴ID「302」と合成して一移動とする。すると移動履歴ID「302」の目的地は主要地点「華町会社」であるため、主要地点間「自宅」と「会社」(主要経路)の経由地点として「リーガルホスト」が算出されることとなる。   Therefore, in the present embodiment, the movement between the main points calculated by the main point calculation unit 113 (defined as a main route) is regarded as one movement, and a place where a detour or the like is made is calculated as a via point. Specifically, the one movement dividing unit 117 refers to the starting point and destination of each movement history, determines whether or not it is a main point, and divides movement between main points as one movement. And the point which went through in the movement is calculated as a waypoint. For example, in the example shown in FIGS. 44 and 45, the starting point and destination of the movement history ID “301” are referred to and it is determined whether or not it is a main point. In this case, since the departure point is “home” which is the main point and the destination “regal host” is not the main point, it is combined with the movement history ID “302” which is the next history to make one movement. Then, since the destination of the movement history ID “302” is the main point “Hanamachi Company”, “Legal Host” is calculated as a transit point between “Home” and “Company” (main route) between the main points. Become.

図47(a)は算出された主要経路と経由地を示したものである。例えば主要経路「自宅⇒(⇒で示す)華町会社」の経由地点「リーガルホスト」が算出されている。ここで「リーガルホスト」が選択された場合、上記関係に対応する修飾語を用いて名称を生成する。例えば、図47(b)に示すように主要経路「自宅⇒華町会社」より修飾語「華町会社へ行く」が選択され、その経由地点であるため、修飾語「沿いにある」が選択され、結果「華町会社へ行く道沿いにあるリーガルホスト」と名称が生成されることとなる。   FIG. 47 (a) shows the calculated main route and waypoints. For example, the waypoint “Legal Host” of the main route “Home ⇒ (indicated by ⇒) Hanamachi company” is calculated. Here, when “legal host” is selected, a name is generated using a modifier corresponding to the above relationship. For example, as shown in FIG. 47 (b), the modifier “go to Hanamachi company” is selected from the main route “home ⇒ Hanamachi company”, and since it is a transit point, the modifier “along” is selected. As a result, the name “legal host along the way to the Hanamachi company” is generated.

図48は生成された名称の利用例である。カーナビ画面にランドマーク検索として「華町会社へ行く道沿いにあるリーガルホスト」等の名称が示されている。なお、生成される名称はこれに限ったものではなく、例えば「会社へ行く道沿いにある」と名称を短くしたり、あるいは「通勤経路上にある…」等の名称を生成することとしてもよい。   FIG. 48 shows an example of using the generated name. On the car navigation screen, a name such as “Legal Host along the way to Hanamachi Company” is displayed as a landmark search. Note that the generated name is not limited to this. For example, the name may be shortened to be “along the way to the company” or a name such as “on the commuting route…” may be generated. Good.

ユーザは普段、主要地点間の移動を行っており「会社へ行く道…」、「テニス場へ向かう経路上…」、「英会話教室へ行く道…」等、その主要地点の経路を用いて名称を生成することで、指定された地点をより容易に把握することが可能となる。   Users usually move between major points, and use the route of the major point, such as “the way to the company ...”, “on the route to the tennis field…”, “the way to the English conversation class…” By generating, it becomes possible to grasp the designated point more easily.

本実施の形態の動作フローを図49、図50のフローチャートを用いて説明する。本実施の形態においてステップ701からステップ703までの動作は、前記実施の形態2と同様である。まず位置情報検出部101は、ユーザの位置情報を検出し(図49、ステップS701)。検出された位置情報を移動履歴蓄積部102に蓄積する(ステップS702)。   The operation flow of the present embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. In this embodiment, the operations from step 701 to step 703 are the same as those in the second embodiment. First, the position information detection unit 101 detects user position information (FIG. 49, step S701). The detected position information is stored in the movement history storage unit 102 (step S702).

次に主要地点算出部113は、主要地点の算出を行う(ステップS703)。この主要地点検出の動作フローも図35に示す実施の形態2と同様である。したがってここでは省略する。   Next, the main point calculation unit 113 calculates the main point (step S703). The operation flow for detecting the main point is the same as that in the second embodiment shown in FIG. Therefore, it is omitted here.

次に一移動分割部117は、移動履歴を主要地点間の一移動に分割して経由地を算出する(ステップS704)。   Next, the one movement dividing unit 117 divides the movement history into one movement between the main points and calculates a waypoint (step S704).

まず移動履歴の出発地を参照し(図50、ステップS801)、主要地点か否かの判定を行う(ステップS802)。主要地点の場合(ステップS802のYes)、主要経路の出発地とする(ステップS803)。主要地点ではない場合は(ステップS802のNo)、ステップS809へ進む。例えば図45に示す移動履歴の場合、移動履歴ID「301」の出発地は主要地点であるため(ステップS802のYes)、主要経路の出発地とする。   First, referring to the departure place of the movement history (FIG. 50, step S801), it is determined whether or not it is a main point (step S802). In the case of the main point (Yes in step S802), it is set as the departure point of the main route (step S803). If it is not the main point (No in step S802), the process proceeds to step S809. For example, in the case of the movement history shown in FIG. 45, the departure point of the movement history ID “301” is the main point (Yes in step S802), and is thus set as the departure point of the main route.

主要経路の出発地としたら(ステップS803)、次に目的地を参照する(ステップS804)。そして参照した目的地が主要地点か否かを判定し(ステップS805)、主要地点でない場合(ステップS805のNo)、その主要経路の経由地点とする(ステップS804)。例えば図45に示す移動履歴の場合、移動履歴ID「301」の目的地「リーガルホスト」は主要地点ではないため(ステップS805のNo)、この主要経路の経由地点とする。一方、主要地点である場合(ステップS805のYes)、主要経路の目的地とする(ステップS808)。そしてすべての移動履歴を参照したか否かの判定を行い(ステップS809)、参照していない場合(ステップS809のNo)、ステップS801へと戻り、参照した場合(ステップS809のYes)終了する。   If it is the departure point of the main route (step S803), the destination is then referenced (step S804). Then, it is determined whether or not the referenced destination is a main point (step S805). If it is not a main point (No in step S805), it is determined as a transit point of the main route (step S804). For example, in the case of the movement history shown in FIG. 45, since the destination “regal host” of the movement history ID “301” is not a main point (No in step S805), it is set as a transit point of this main route. On the other hand, if it is a main point (Yes in step S805), it is set as the destination of the main route (step S808). Then, it is determined whether or not all the movement histories have been referred to (step S809). If not referred to (No in step S809), the process returns to step S801, and if referred to (Yes in step S809), the process ends.

主要経路の経由地とされた場合(ステップS806)、次の移動履歴を参照し(ステップS807)、ステップS804へと戻る。図45の場合次の移動履歴である移動履歴ID「302」を参照し、動作を繰り返すこととなる。そして移動履歴ID「302」の目的地は主要地点「華町会社」であるため(ステップS805のYes)、主要経路の目的地とし(ステップS808)、つまり、主要経路「自宅」と「華町会社」間の経由地として「リーガルホスト」が算出されることとなる。   When it is determined that the route is a transit point of the main route (step S806), the next movement history is referred to (step S807), and the process returns to step S804. In the case of FIG. 45, the movement history ID “302” which is the next movement history is referred to, and the operation is repeated. Since the destination of the movement history ID “302” is the main point “Hanamachi company” (Yes in step S805), it is set as the destination of the main route (step S808), that is, the main route “home” and “Hanamachi” The “legal host” is calculated as a transit point between the companies.

すべての移動履歴を参照したか判断し、まだすべての移動履歴を判定していない場合(ステップS809のNo)、ステップS801へ戻り動作を繰り返す。一方すべての移動履歴を判定した場合(ステップS809のYes)終了する。   It is determined whether all movement histories have been referred to. If all movement histories have not been determined yet (No in step S809), the process returns to step S801 and the operation is repeated. On the other hand, when all the movement histories have been determined (Yes in step S809), the process ends.

次に地点指定部103は、地点を指定し(図49、ステップS705)、経由地判定部118は、指定された地点が経由地か否かを判定する(ステップS706)。経由地の場合ステップS707へ、経由地でない場合は終了する。   Next, the point specifying unit 103 specifies a point (FIG. 49, step S705), and the waypoint determination unit 118 determines whether or not the specified point is a waypoint (step S706). If it is a transit point, the process proceeds to step S707.

そして修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語を参照し(ステップS707)、地点名称生成部105は、地点の名称を生成する(ステップS708)。最後に生成された名称を地点名称蓄積部106に蓄積し(ステップS709)、終了する。   Then, the modifier stored in the modifier storage unit 109 is referred to (step S707), and the spot name generator 105 generates a spot name (step S708). The last generated name is stored in the spot name storage unit 106 (step S709), and the process ends.

なお、上記実施の形態2では主要地点との相対位置関係に基づいて指定地点の名称を生成したが、例えば本実施の形態で示す主要経路を用いて名称を制御することも可能である。以下、図51を用いて説明を行う。   In the second embodiment, the name of the designated point is generated based on the relative positional relationship with the main point. However, for example, the name can be controlled using the main route shown in the present embodiment. Hereinafter, description will be made with reference to FIG.

図51に示す地図には主要地点「自宅」と「華町会社」との間の主要経路が黒い太線で示されている。一方、主要地点として「宗方テニス場」が算出されているとする。ここで「リーガルホスト」が地点指定部103で指定され、この「リーガルホスト」の名称を生成することとする。ここで「リーガルホスト」は「宗方テニス場」を中心とした半径500m以内にあるとする。すると前記実施の形態2における手法より、修飾語「近くにある」が選択され、「宗方テニス場の近くにあるリーガルホスト」と生成することができる。しかし、本ユーザは「宗方テニス場」への行き来の際、「リーガルホスト」へ寄ったことはなく、あくまで「華町会社」との通勤経路上の行き来の際に立ち寄るのみであったとする。この場合、確かに地理的には「宗方テニス場」の「近くにある」ことにはなるが、一方ユーザは「宗方テニス場」への行き来でこの「リーガルホスト」へ寄ったことがないため、「宗方テニス場の近くにあるリーガルホスト」といっても頭に描くことができるとは限らない。この場合、多少「自宅」や「華町会社」との距離は遠くても、「会社に行く経路沿いにあるリーガルホスト」等の名称で生成する方が、ユーザにとっては容易に把握できることとなる。そこで、例えば前記実施の形態2で示す相対位置に基づく名称と、本実施の形態でしめす主要経路と経由地点との関係に基づく名称が生成できる場合は、主要経路と経由地点との関係に基づく名称が優先適用されることとしてもよい。よりユーザが容易に頭に描くことが可能な名称が生成できるからである。   In the map shown in FIG. 51, the main route between the main points “home” and “Hanamachi company” is indicated by a thick black line. On the other hand, it is assumed that “Munakata tennis field” is calculated as the main point. Here, “legal host” is designated by the point designation unit 103, and the name of this “legal host” is generated. Here, it is assumed that the “legal host” is within a radius of 500 m centering on “Munakata tennis field”. Then, by the method in the second embodiment, the modifier “near” is selected, and it can be generated as “legal host near the Munakata tennis field”. However, it is assumed that the user has never stopped at the “Regal Host” when going to “Munakata Tennis Field”, but only stops when going to the “Hanamachi Company” on the commuting route. In this case, it is certainly geographically “near” the “Munakata Tennis Field”, but the user has never been to this “Regal Host” when going to the “Munakata Tennis Field”. , "Regal host near the Munakata tennis field" is not always possible. In this case, even if the distance from the “home” or “Hanamachi company” is a little far away, it is easier for the user to understand if it is generated with a name such as “legal host along the route to the company”. . Therefore, for example, when the name based on the relative position shown in the second embodiment and the name based on the relationship between the main route and the waypoint shown in the present embodiment can be generated, it is based on the relationship between the main route and the waypoint. The name may be preferentially applied. This is because a name that can be easily drawn by the user can be generated.

また、主要経路の距離を算出し、指定された地点の主要経路上の位置関係を算出して名称を生成することとしてもよい。以下、図52を用いて説明する。図52は、図51等と同様、主要地点である「自宅」、「華町会社」およびその間の主要経路である通勤経路を黒い太線で示したものである。例えばまずこの経路全体の距離を算出する。図52では全体で10kmと算出されている。一方、指定地点の位置関係を算出する。例えば「ルーソンA」は会社から2kmのところに位置している。つまり自宅からは8kmのところに位置することとなる。一方、「ルーソンB」は自宅から2kmのところに位置している。つまり会社からは8kmのところに位置することとなる。この場合、「ルーソンA」は会社に比較的近いため、「会社を出てすぐのルーソンA」、一方「ルーソンB」は自宅に比較的近いため、「自宅を出てすぐのルーソンB」等、経路全体に対する位置関係によって名称を生成することとしてもよい。   Also, the name may be generated by calculating the distance of the main route and calculating the positional relationship of the designated point on the main route. This will be described below with reference to FIG. FIG. 52 shows the “home”, “Hanamachi company”, which are the main points, and the commuting route, which is the main route between them, with black thick lines, as in FIG. 51 and the like. For example, first, the distance of the entire route is calculated. In FIG. 52, the total is calculated to be 10 km. On the other hand, the positional relationship between the designated points is calculated. For example, “Luson A” is located 2 km from the company. In other words, it is located at a distance of 8 km from home. On the other hand, “Luson B” is located 2 km from home. In other words, it is located 8km from the company. In this case, “Lusson A” is relatively close to the company, so “Lusson A immediately after leaving the company”, while “Lusson B” is relatively close to home, so “Lusson B immediately after leaving home”, etc. The name may be generated based on the positional relationship with respect to the entire route.

(実施の形態4)
上記実施の形態において、地点指定部103で指定される地点は指定されるランドマーク等であり、さらに生成された名称の利用としてはランドマーク検索を例に説明を行ってきた。従来ユーザによって登録されたランドマーク名称は、単にその名称を用いるのみであり、その名称のみでは必ずしも把握することができず、前記実施の形態で示すように移動履歴をもとにユーザが把握しやすい名称で生成することで、その利便性を示した。一方、本発明における名称の生成はランドマーク等に限ったものではない。例えば渋滞情報等ユーザに情報を提供する際に、その基準となる地点をユーザがより把握しやすい名称で生成することとしてもよい。以下、図を用いて詳細を説明する。
(Embodiment 4)
In the above embodiment, the point specified by the point specifying unit 103 is a specified landmark or the like, and the use of the generated name has been described by taking a landmark search as an example. Conventionally, landmark names registered by the user simply use that name, and cannot always be grasped only by the name, and the user knows based on the movement history as shown in the above embodiment. The convenience was shown by generating with an easy name. On the other hand, the generation of names in the present invention is not limited to landmarks and the like. For example, when information is provided to the user such as traffic jam information, a reference point may be generated with a name that is easier for the user to grasp. Details will be described below with reference to the drawings.

図53は本実施の形態に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。なお、上記実施の形態で示す構成要素には同様の符号を付与し、詳細な説明は省略する。   FIG. 53 is a block diagram showing a configuration of the point name generation apparatus according to the present embodiment. In addition, the same code | symbol is provided to the component shown by the said embodiment, and detailed description is abbreviate | omitted.

本実施の形態における地点名称生成装置は、地図上の所定の地点の名称を生成するための装置であり、図53に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、主要地点算出部113、経路演算部119、地点指定部103、相対位置関係算出部114、地図情報蓄積部104、修飾語蓄積部109、地点名称生成部105、地点名称蓄積部106、および表示部110を備えている。   The point name generation device in the present embodiment is a device for generating a name of a predetermined point on a map, and as shown in FIG. 53, a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, a main point calculation unit 113, a route calculation unit 119, a point designation unit 103, a relative positional relationship calculation unit 114, a map information storage unit 104, a modifier storage unit 109, a spot name generation unit 105, a spot name storage unit 106, and a display unit 110. Yes.

まず、位置情報検出部101は上記実施の形態と同様、ユーザの現在位置を検出する手段であり、経路演算部119は現在位置から指定された目的地までの経路を、地図情報を用いて演算する手段である。   First, as in the above embodiment, the position information detection unit 101 is a means for detecting the current position of the user, and the route calculation unit 119 calculates a route from the current position to the designated destination using map information. It is means to do.

例えば図54に示すようにユーザが現在位置から目的地として映画館「ワーグナー」を指定し、黒い太線で示す経路が演算されたとする。一般的にカーナビ等に備えられた経路演算部は地図情報の道路ネットワークを用い、交差点等のノードのコストを参照し、コスト最少になるように経路を演算する。ここでは黒い太線で示す「緑1交差点」、「京阪1交差点」、「京阪2交差点」等を経由する経路が得られたとする。さらに今、「緑1交差点」で渋滞が発生し、この渋滞情報を提供するとする。従来、渋滞情報を示すために、例えば交差点の名称を示し、「緑1交差点手前2km渋滞」等の提供を行っていた。しかし、ユーザはいちいち交差点名称のすべてを覚えていることは稀であり、単に交差点の名称を提供されたのでは、その地点を把握することは困難であった。そこで本実施の形態では、例えば渋滞情報を、交差点名を用いて提供する際、その地点をより容易に把握できるような名称生成手法について説明をする。   For example, as shown in FIG. 54, it is assumed that the user designates a movie theater “Wagner” as a destination from the current position, and a route indicated by a thick black line is calculated. In general, a route calculation unit provided in a car navigation system uses a road network of map information, refers to the cost of a node such as an intersection, and calculates a route so as to minimize the cost. Here, it is assumed that a route that passes through the “green 1 intersection”, “Keihan 1 intersection”, “Keihan 2 intersection”, etc., indicated by the thick black line is obtained. Furthermore, a traffic jam occurs at “Green 1 intersection”, and this traffic information is provided. Conventionally, in order to indicate traffic jam information, for example, the name of an intersection is indicated, and “2 km traffic jam before Green 1 intersection” is provided. However, it is rare that the user remembers all the names of the intersections, and it is difficult to grasp the point by simply providing the name of the intersection. Thus, in the present embodiment, for example, a description will be given of a name generation method that makes it easier to grasp the location when traffic information is provided using an intersection name.

移動履歴蓄積部102は前記実施の形態で示すよう、位置情報検出部101で検出される位置情報を移動履歴蓄積部102へと蓄積する。そして蓄積された移動履歴より主要地点算出部113は、主要地点を算出する。一方、地点指定部103は所定の地点を指定するが、本実施の形態では、経路演算部119によって演算された経路であって、例えば交差点をその入力とすることとする。   The movement history accumulation unit 102 accumulates the position information detected by the position information detection unit 101 in the movement history accumulation unit 102 as described in the above embodiment. And the main point calculation part 113 calculates a main point from the accumulated movement history. On the other hand, the point designating unit 103 designates a predetermined point. In the present embodiment, the route is a route calculated by the route calculating unit 119, and an intersection, for example, is used as the input.

図54に示すように「緑1交差点」手前が渋滞している。そこで、この「緑1交差点」の名称を主要地点算出部113で算出された地点を用いて名称を生成する。例えば前記実施の形態で示すように「華町会社」が主要地点として算出されている。そこで修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語を用い、「会社の近くにある緑1交差点」という名称を生成する。   As shown in FIG. 54, there is a traffic jam before “Green 1 intersection”. Therefore, the name of this “green 1 intersection” is generated using the points calculated by the main point calculation unit 113. For example, as shown in the above embodiment, “Hanamachi company” is calculated as the main point. Therefore, using the modifiers stored in the modifier storage unit 109, the name "Green 1 intersection near the company" is generated.

図55は上記手法によって生成された交差点の名称を用いて渋滞情報を提供する一例を示したものである。カーナビの表示画面左側に渋滞情報として「会社近くの緑1交差点」、「2km渋滞」と渋滞情報が示されている。従来、VICS等で提供される渋滞情報は各地点や各交差点の渋滞情報を文字情報や画像情報を用いて提供していた。そして提供されるカーナビは、その情報を単に示すのみであり、表示された地点が必ずしもユーザが把握できるとは限らず、把握が大変困難なものであった。しかし本実施の形態で示すように、ユーザの移動履歴をもとにユーザの行動特性を反映させた名称、例えば主要地点をもとに交差点の名称を生成し、提供することで、ユーザは瞬時にその地点を把握することが可能となる。特に交差点はあらゆる箇所に存在し、その名称ひとつひとつをユーザが必ずしも把握しているとは限らない。このように交差点をユーザが熟知している地点を基準にして提供することでたとえその交差点名を知らなくてもユーザはその地点を頭に描くことができ、情報把握を容易にし、運転の負荷を軽減することもできる。   FIG. 55 shows an example in which traffic jam information is provided using the name of an intersection generated by the above method. On the left side of the display screen of the car navigation system, traffic information such as “Green 1 intersection near the company”, “2 km traffic jam” and traffic information are shown. Conventionally, traffic information provided by VICS or the like has provided traffic information at each point or intersection using character information or image information. The provided car navigation merely shows the information, and the displayed point is not always grasped by the user, and grasping is very difficult. However, as shown in the present embodiment, by generating and providing a name reflecting the user's behavior characteristics based on the user's movement history, for example, the name of the intersection based on the main point, the user can instantly It becomes possible to grasp the point. In particular, there are intersections everywhere, and the user does not always know each name. By providing an intersection based on a point that the user is familiar with in this way, the user can draw the point at the head without knowing the name of the intersection, making it easy to grasp the information and driving load Can also be reduced.

なお、交差点名称を生成する場合、ユーザが熟知している交差点ではなく、名称を比較的把握していない交差点である方がその効果を発揮する。例えば通過頻度が高い交差点は、ユーザは既に名称を知っている場合もある。あるいは普段、渋滞でつかまるため通過時間が長い交差点はその名称を既に知っている場合もある。そこで、例えば通過回数の比較的少ない交差点や、あるいは通過時間を蓄積しておき、通過時間が比較的短い交差点の場合、名称を生成することとしてもよい。   In addition, when generating an intersection name, the direction which is not an intersection which the user is familiar but an intersection with which the name is comparatively known exhibits the effect. For example, the user may already know the name of an intersection with a high passing frequency. Or, an intersection that has a long transit time because it is usually caught in a traffic jam may already know its name. Therefore, for example, in the case of an intersection with a relatively small number of passages or an intersection time, the name may be generated in the case of an intersection with a relatively short passage time.

さらに交差点名称のみならず、例えばVICS情報等で得られる地点の名称を前記実施の形態2で示す、算出された主要地点等で生成することとしてもよい。   Furthermore, not only the intersection name but also the name of the point obtained by, for example, VICS information or the like may be generated at the calculated main point shown in the second embodiment.

図56は、例えばVICS情報として得られる交通情報である。画面左側に交通情報として「桜市方面」、「梅方面」、「松市方面」など、各地点が矢印で示されている。さらに渋滞がある場合、この矢印上に赤色等で示されるのが一般的である。一方、この「桜市」等の地点の名称は、単にその市名などをそのまま用いるのみであり、必ずしもユーザがその地点を把握しているとは限らない。そこで、例えばこの場合、市を指定地点として入力し、本発明で示す例えば主要地点等で名称を生成することで、例えば図57に示すようにユーザが熟知している主要地点によってその方角等を把握することが可能となる。   FIG. 56 shows traffic information obtained as VICS information, for example. On the left side of the screen, traffic points such as “Sakura City”, “Ume”, and “Matsu City” are indicated by arrows. Further, when there is a traffic jam, it is generally indicated in red or the like on this arrow. On the other hand, the name of the place such as “Sakura City” is simply used as it is, and the user does not always know the place. Therefore, for example, in this case, a city is input as a designated point, and a name is generated at, for example, a main point shown in the present invention. It becomes possible to grasp.

また、カーナビ等で地点を登録する場合、指定された地点とその周辺の所定の半径内を一つの地点とし、例えばその所定範囲内に含まれる施設名をその地点の名称として登録するのが一般的であった。したがって、あらたに指定された地点が所定範囲外の場合、これらは別々の地点として判断されてしまうこととなる。そこで指定された地点を一つのグループ化して名称を生成し、蓄積することとしてもよい。以下、図を用いて具体例を説明する。   In addition, when registering a point with a car navigation system or the like, it is common to register the designated point and the surrounding area within a predetermined radius as one point, for example, register the facility name included within the predetermined range as the name of the point. It was the target. Therefore, if the newly designated points are outside the predetermined range, these points are determined as separate points. Therefore, the designated points may be grouped into one to generate names and store them. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

図58は例えばタッチパネルのカーナビの画面を示したものである。今ユーザによってタッチパネル等である地点が指定されたとする。この地点は「ジャスカ」の駐車場であるとするが、一般的にカーナビではこの指定された地点を中心とした所定の半径内に含まれる施設を抽出しランドマークとして登録する。この場合、「ジャスカ」が抽出されランドマークとして登録されることとなる。さらに本発明に示すユーザの行動特徴を反映させ、例えば「日曜に行くジャスカ」として名称が生成される。一方、図58に示すように、あらたに別の駐車場を指定した場合、所定半径内に含まれないため、これらは別の施設として登録されてしまう。近年、巨大総合施設の登場により、駐車場は広範囲に渡るため、単に予め設けられた所定半径等を用いたのでは、これらランドマークは別のものとして登録されてしまうこととなる。そこで例えば地図情報蓄積部104に蓄積された地図情報をもとにこれらランドマークをグループ化し、この地点のグループを「日曜に行くジャスカ」として蓄積しておくこととしてもよい。あるいは、複数の到着地点が隣接する場合はグループ化することとしてもよい。このような巨大複合施設は、駐車場が広範囲に渡り、ユーザは日によって駐車する場所が異なるため、履歴としても複数の駐車地点(到着地点)が存在することとなる。このような場合は複合施設と判断し、グループ化することとしてもよい。地図情報にはまだ反映されていない場合であってもユーザの行動から柔軟にこれら複合施設名称の登録に対応することが可能となる。なお、到着地点が隣接する場合であっても、到着する日が同日の場合はグループ化しないのが望ましい。理由を以下、図59を用いて説明する。   FIG. 58 shows a car navigation screen of a touch panel, for example. It is assumed that a point that is a touch panel or the like is designated by the user. Although this point is assumed to be a “JASKA” parking lot, in general, a car navigation system extracts facilities included within a predetermined radius centered on the designated point and registers them as landmarks. In this case, “JASKA” is extracted and registered as a landmark. Furthermore, the user's behavior characteristic shown in the present invention is reflected, and for example, a name is generated as “Juska going to Sunday”. On the other hand, as shown in FIG. 58, when new parking lots are newly designated, they are not included in the predetermined radius, and thus are registered as different facilities. In recent years, due to the advent of huge general facilities, parking lots have spread over a wide area, so if simply using a predetermined radius or the like, these landmarks will be registered separately. Therefore, for example, these landmarks may be grouped based on the map information stored in the map information storage unit 104, and the group at this point may be stored as “Jusca going to Sunday”. Alternatively, when a plurality of arrival points are adjacent to each other, they may be grouped. In such a huge complex facility, the parking lot covers a wide area, and the location where the user parks varies depending on the day. Therefore, there are a plurality of parking spots (arrival points) as a history. In such a case, it may be determined as a complex facility and grouped. Even if the map information is not yet reflected, it is possible to flexibly cope with the registration of these complex facility names from the user's action. Even when the arrival points are adjacent, it is desirable not to group them when the arrival date is the same day. The reason will be described below with reference to FIG.

図59において複合施設「ジャスカ」とその周辺に駐車場が存在している。ユーザは日によって駐車する場所が異なるため、これら駐車場に到着した履歴が複数存在することとなる。しかしこのような駐車場へ到着するのは日を別にするのが一般的である。つまり、同日にわざわざ別の駐車場へ駐車することはないのが一般的である。   In FIG. 59, there is a parking lot in the complex facility “Jusca” and its surroundings. Since the place where the user parks differs depending on the day, a plurality of histories of arrival at these parking lots exist. However, it is common to arrive at such parking lots on different days. That is, it is common not to park in another parking lot on the same day.

一方、下段に示す地図には「メッソ」、「ルーソン」、「自宅」等、異なる施設が隣接しており、ユーザはこれら施設へ到着した履歴が蓄積されている。しかし、「ジャスカ」と異なり、これらは異なる施設であるため、グループ化するのは望ましくない。一方、これら異なる施設へはたとえ隣接していても同日に駐車することもある。そこで、履歴をもとに、同日に駐車したことがある施設は隣接していても別の施設と判断し、グループ化をしないこととすることで、より適切に施設のグループ化を行うことが可能となる。   On the other hand, different facilities such as “Messo”, “Luson”, “Home”, etc. are adjacent to each other in the map shown in the lower row, and the user has accumulated a history of arrival at these facilities. However, unlike "Jasca", these are different facilities and are not desirable to group. On the other hand, even if they are adjacent to these different facilities, they may park on the same day. Therefore, based on the history, facilities that have been parked on the same day are judged as different facilities even if they are adjacent to each other. It becomes possible.

(実施の形態5)
前記実施の形態において、交差点や経路の名称を移動履歴をもとに生成し、情報提供することとしてもよいことも示した(図55等)。一般的に渋滞に関する情報は経路や交差点をもとに提供されることが多い。例えば「緑1交差点2km渋滞」等、所定の交差点や経路と、渋滞の程度を画像や音声でユーザに提供する。しかしながらその経路や交差点名称をユーザが把握していないことも多い。ユーザが実際に到着する目的地については、自身が向かう最終の目的地であるため、その場所や名称を比較的知っていると考えられる場合もあるが、一方、経路の道路名や交差点名称はユーザにとっては単に通過するだけのものであり、特に運転に集中する必要がある場合やカーナビを利用している場合等、名称や位置を把握していないことも多い。また交差点等の場合、目的地とは異なり、たとえ過去に通過したことがあっても、その進入方向によってはまったく別の地点として認知される傾向があり、単に交差点の名称を言われてもいったいどこのことか分からない場合もある。さらに交差点等は最終到着地点である目的地とは異なり、直進や右左折等、そこを所定の速度で通過することとなるため、情報提供の観点からより正確に、より適したタイミングで伝える必要も生じる。
(Embodiment 5)
In the above embodiment, it is also shown that the names of intersections and routes may be generated based on the movement history and provided as information (FIG. 55, etc.). In general, information on traffic jams is often provided based on routes and intersections. For example, a predetermined intersection or route such as “green 1 intersection 2 km traffic jam” and the degree of traffic jam are provided to the user by image or voice. However, it is often the case that the user does not know the route or intersection name. The destination where the user actually arrives is the final destination to which he / she is going, so it may be considered that he / she knows the location / name relatively, but the road name / intersection name of the route is For the user, it is simply a thing to pass through, and there are many cases where the name and position are not grasped especially when it is necessary to concentrate on driving or when using a car navigation system. Also, in the case of intersections, unlike destinations, even if they have passed in the past, there is a tendency to be recognized as a completely different point depending on the approach direction, so just say the name of the intersection Sometimes you don't know where. Furthermore, since intersections and other destinations differ from the final arrival point, they will pass straight through and turn right and left, etc., so it is necessary to convey them more accurately and at a more appropriate timing from the viewpoint of providing information. Also occurs.

一方、交差点等の場合、履歴より得られる位置や時間的概念による修飾語のみならず、そこで過去迷ったことがある、あるいは事故に遭いそうになった等、よりユーザがその地点を把握するのに重要な要素を履歴より抽出し、名称を生成することもできる。そこで本実施の形態はこのような交差点や経路を、移動履歴をともに生成することでユーザがより理解しやすいような情報提供を可能とする。以下、図を用いて本実施の形態のシステム構成、及び動作フローを説明する。   On the other hand, in the case of an intersection, etc., not only the modifiers based on the position and temporal concept obtained from the history, but also the user has grasped the point more, such as having lost in the past or about to encounter an accident It is also possible to extract important elements from the history and generate names. Therefore, the present embodiment makes it possible to provide information that makes it easier for the user to understand such intersections and routes by generating a movement history together. The system configuration and operation flow of the present embodiment will be described below with reference to the drawings.

図60は本実施の形態に係る地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。前記実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付与している。   FIG. 60 is a block diagram showing a configuration of the point name generation device according to the present embodiment. The same reference numerals are given to the same components as those in the above embodiment.

本実施の形態における地点名称生成装置は、地図上の所定の地点の名称を生成するための装置であり、図60に示すように位置情報検出部101、移動履歴蓄積部102、経路演算部119、誤走行判定部122、地点指定部103、地図情報蓄積部104、修飾語蓄積部109、地点名称生成部105、地点名称蓄積部106、および表示部110を備えている。   The point name generation device in the present embodiment is a device for generating a name of a predetermined point on a map, and as shown in FIG. 60, a position information detection unit 101, a movement history storage unit 102, and a route calculation unit 119. , An erroneous driving determination unit 122, a spot designation unit 103, a map information storage unit 104, a modifier storage unit 109, a spot name generation unit 105, a spot name storage unit 106, and a display unit 110.

前記実施の形態と同様に位置情報検出部101はユーザの現在位置を検出する手段であり、経路演算部119は現在位置から指定された目的地までの経路を探索する手段である。図61には、ユーザが現在位置から目的地として映画館「すし次郎」を指定し、黒い太線で示す経路が演算されている。また前記実施の形態と同様、移動履歴蓄積部102は、地図情報蓄積部104に蓄積された地図情報をもとに、位置情報検出部101によって検出された緯度経度情報を目的地や交差点等のノードの系列へと変換し、この系列を移動履歴として蓄積する。   Similar to the above-described embodiment, the position information detection unit 101 is a unit that detects the current position of the user, and the route calculation unit 119 is a unit that searches for a route from the current position to the designated destination. In FIG. 61, the user designates the movie theater “Sushi Jiro” as the destination from the current position, and the path indicated by the thick black line is calculated. Similarly to the above embodiment, the movement history accumulation unit 102 uses the map information accumulated in the map information accumulation unit 104 to obtain the latitude / longitude information detected by the position information detection unit 101 such as a destination or an intersection. This is converted into a node sequence, and this sequence is accumulated as a movement history.

図62は実際のユーザの走行を示す図である。ユーザの走行に伴い検出された位置情報を白い丸印で示している。具体的には、本例のユーザは自宅を出発し、緑3交差点を右折し、緑2交差点を直進し、裏5交差点でUターンして再び緑2交差点へ戻り、今度は右折して最終的に「すし次郎」へ到着した移動を示している。   FIG. 62 is a diagram showing actual travel of the user. The position information detected as the user travels is indicated by white circles. Specifically, the user of this example leaves home, turns right at the green 3 intersection, goes straight at the green 2 intersection, makes a U-turn at the back 5 intersection, returns to the green 2 intersection again, this time turns right and finally It shows the movement that arrived at “Sushi Jiro”.

図63は蓄積された移動履歴を示す図である。移動履歴ID「011」として図62に示す走行がノードの系列として蓄積されている。具体的には日時「2005年9月20日(水)」に「自宅」を出発し「緑4(交差点)」、「緑3」、「緑2」、「裏5」、「緑2」、「緑1」を経由し、「すし次郎」へ到着した履歴が蓄積されている。   FIG. 63 is a diagram showing the accumulated movement history. The travel shown in FIG. 62 as the movement history ID “011” is accumulated as a series of nodes. Specifically, the date and time “September 20, 2005 (Wednesday)” departed from “Home”, “Green 4 (intersection)”, “Green 3”, “Green 2”, “Back 5”, “Green 2” , The history of arriving at “Sushi Jiro” via “Green 1” is accumulated.

誤走行判定部122は、経路演算部119で演算された経路に対して、移動履歴蓄積部102に蓄積された実際に走行した移動履歴をもとに誤走行を判定する手段である。一般的にユーザは、右左折等しなければならない交差点に対し誤って直進等をしてしまい、後にUターンなどをして再び当該交差点へ戻る行動をとることがある。誤走行判定部122は、このような行動をもとに、誤ってしまった交差点を判定する手段である。図63において、本来緑2交差点を左折しなければならないが、ユーザは誤って直進してしまい、後に「裏5交差点」で左折してUターンし再び「緑2交差点」へ戻っている。このような場合、移動履歴としては図63に示すように「緑2交差点」が複数回(2回)出現することとなる。そこで、誤走行判定部122は、この「緑2交差点」を誤って走行してしまった交差点として判定する。   The erroneous traveling determination unit 122 is means for determining erroneous traveling on the route calculated by the route calculating unit 119 based on the travel history actually traveled stored in the travel history storage unit 102. In general, the user may accidentally go straight to an intersection that must make a right or left turn, etc., and later take a U-turn or the like to return to the intersection again. The erroneous traveling determination unit 122 is a means for determining an erroneous intersection based on such an action. In FIG. 63, the user must originally turn left at the green 2 intersection, but the user accidentally goes straight on, then turns left at the “back 5 intersection”, makes a U-turn, and returns to the “green 2 intersection” again. In such a case, as shown in FIG. 63, “green two intersections” appear multiple times (twice) as the movement history. Therefore, the erroneous traveling determination unit 122 determines this “green 2 intersection” as an intersection that has erroneously traveled.

なお、近年カーナビには推奨経路を外れるとその地点から再度経路を探索する機能(リルート機能)を有するものがある。このリルートがなされた地点を誤走行した地点として判定することとしても良い。図64はリルートの一例を示す図である。本例においてユーザは「緑2交差点」を誤って直進したとする。ここでリルートがなされ「裏5交差点」、「裏6交差点」、「華町会社前」を経由して「すし次郎」へ到達するルートが最探索されており、黒い太線で示している。一方ユーザは当該ルートを走行している。そこでリルートがなされた「緑2交差点」を誤走行した地点として判定する。さらには、最初に探索された経路の経路コストと、リルートされた経路の経路コストを比較して実際に誤走行したのか、あえてその道を通行したのかの判定をすることとしてもよい。図62に示すようにUターンをして同じ交差点を再び通過する場合は誤って走行した可能性が高いが、図64のような走行の場合、ユーザは誤ったのではなく、あえてその経路を通行したとも考えられる。そこで経路コストを比較し、所定の閾値以上の遠回りをしている場合は誤走行と判定することとしても良い。   In recent years, some car navigation systems have a function (reroute function) for searching a route again from a point when the recommended route is deviated. The point where this reroute is performed may be determined as a point where the vehicle has erroneously traveled. FIG. 64 shows an example of reroute. In this example, it is assumed that the user has gone straight through “Green 2 intersection”. Here, a reroute is made and the route to reach “Sushi Jiro” via “Back 5 intersection”, “Back 6 intersection”, and “Hanamachi company mae” is searched most, and is indicated by a thick black line. On the other hand, the user is traveling along the route. Therefore, it is determined that the “green 2 intersection” where the reroute has been made is a mistraveled point. Furthermore, the route cost of the route searched first and the route cost of the rerouted route may be compared to determine whether the vehicle actually made a mistake or whether the route was intentionally taken. As shown in FIG. 62, if the user makes a U-turn and passes the same intersection again, there is a high possibility that he / she drove in error. However, in the case of driving as shown in FIG. It is thought that he was passing. Therefore, the route costs are compared, and it may be determined that the vehicle is erroneously traveling when the detour is more than a predetermined threshold.

地点指定部103は前記実施の形態同様、所定の地点を指定する手段であり、指定された地点に対して修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語を付与し、地点名称生成部105において地点の名称を生成する。そして生成された地点名称を地点名称蓄積部106へと蓄積し、表示部110で表示をする。本例では、誤走行と判定された地点をその入力として地点名称を生成する。以下、図を用いて具体例を説明する。   The point designating unit 103 is a means for designating a predetermined point as in the above-described embodiment. The point designating unit 103 assigns the modifier stored in the modifier storage unit 109 to the designated point, and the point name generating unit 105 Generate a name for. The generated spot names are stored in the spot name storage unit 106 and displayed on the display unit 110. In this example, a point name is generated with a point determined to be an erroneous running as its input. Specific examples will be described below with reference to the drawings.

図65は地点名称の生成を説明する図である。修飾語蓄積部109には、図40(b)等と同様、地点の条件に対して使用する名称が蓄積されている。本実施の形態では例えば条件「誤走行クラス」に対して使用する名称「以前迷ったことがある」が蓄積されている。地点指定部103に図63に示すように「緑2交差点」が指定された地点として入力され、地点名称生成部105において「以前迷ったことがある緑2交差点」として名称が生成され、これを地点名称蓄積部106へと蓄積する。   FIG. 65 is a diagram for explaining the generation of point names. In the modifier storage unit 109, the names used for the spot conditions are stored as in FIG. In the present embodiment, for example, the name “I have been confused before” used for the condition “wrong driving class” is stored. As shown in FIG. 63, the point designation unit 103 is input as a point where “Green 2 intersection” is designated, and the point name generation unit 105 generates a name as “Green 2 intersection that has been lost before”. It accumulates in the spot name accumulation unit 106.

図66は表示の一例を示す図である。緑2交差点に関する交通情報として「以前迷ったことがある緑2交差点」、「事故発生」と表示されている。なお、どのように迷ったかを同時に提供することとしてもよい。さらにこの「どのように迷ったか」の情報は文字や音声で提供すると比較的長くなってしまうことも多いため、地図や写真等、視覚的に提供するのが望ましい。図66の画面右側には地図上に実際ユーザが走行した移動履歴を表示し、どのように迷ったかを示している。一般的に渋滞に関する情報は経路や交差点をもとに提供されることが多いが、経路の道路名や交差点名称は目的地と異なり、ユーザにとっては単に通過するだけのものであり、特に運転に集中する必要がある場合やカーナビを利用している場合等、名称や位置を把握していないことも多い。しかしながら本実施の形態に示すように、以前誤って走行した交差点等、ユーザの過去の経験をもとにより分かりやすい名称で提供することで情報提供によるドライバーの負荷を軽減し、より快適に走行を促す格別の効果を発揮することができる。   FIG. 66 shows an example of the display. As traffic information regarding the Green 2 intersection, “Green 2 intersection that has been lost before” and “Accident occurred” are displayed. In addition, it is good also as providing how it was lost at the same time. Furthermore, since it is often the case that the information “how to get lost” is relatively long when provided by text or voice, it is desirable to provide it visually such as a map or a photograph. On the right side of the screen in FIG. 66, the movement history of the actual user traveling is displayed on the map to show how he / she was lost. In general, information on traffic jams is often provided based on routes and intersections, but the names of roads and intersections on routes are different from destinations and are simply passed for the user, especially for driving. When there is a need to concentrate or when using a car navigation system, the name and position are often not grasped. However, as shown in this embodiment, by providing information with easy-to-understand names based on past experiences of users, such as intersections that were previously accidentally driven, the driver's burden due to information provision is reduced and driving more comfortably It is possible to exert a special effect that promotes it.

以下、図67を用いて本実施の形態の動作フローを説明する。まず位置情報検出部101は、ユーザの位置情報を検出する(ステップS901)。そして検出された位置情報を移動履歴蓄積部102に蓄積する(ステップS902)。   Hereinafter, the operation flow of this embodiment will be described with reference to FIG. First, the position information detecting unit 101 detects user position information (step S901). The detected position information is stored in the movement history storage unit 102 (step S902).

次に誤走行判定部122は、誤走行の判定を行う(ステップS903〜S904)。具体的には移動履歴を参照し(ステップS903)、重複して出現する地点が存在するか否かを判定する(ステップS904)。存在する場合(ステップS904のYes)はステップS905へと進み、存在しない場合は終了する(ステップS904のNo)。   Next, the erroneous traveling determination unit 122 determines erroneous traveling (steps S903 to S904). Specifically, the movement history is referred to (step S903), and it is determined whether there is a spot that appears in duplicate (step S904). If it exists (Yes in step S904), the process proceeds to step S905. If it does not exist, the process ends (No in step S904).

次に地点指定部103は地点を指定し(ステップS905)、修飾語蓄積部109に蓄積された修飾語を参照し(ステップS906)、地点名称生成部105は地点の名称を生成する(ステップS907)。最後に生成された名称を地点名称蓄積部106に蓄積し(ステップS908)、終了する。   Next, the spot designating unit 103 designates a spot (step S905), refers to the modifier stored in the modifier storage unit 109 (step S906), and the spot name generator 105 generates the name of the spot (step S907). ). The last generated name is stored in the spot name storage unit 106 (step S908), and the process ends.

なお、生成された名称で情報を提供した否かの履歴を蓄積し、後に名称を修正することとしてもよい。図68はこの場合の地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。この地点名称生成装置は、図60の構成要素に加え、新たに表示情報蓄積部123と、前記実施の形態で示した名称適正判定部112を備えている。   In addition, it is good also as accumulating the log | history of whether information was provided with the produced | generated name, and correcting a name later. FIG. 68 is a block diagram showing the configuration of the point name generation apparatus in this case. In addition to the components shown in FIG. 60, this point name generation device newly includes a display information storage unit 123 and a name appropriateness determination unit 112 shown in the above embodiment.

表示情報蓄積部123は生成された名称で表示されたか否かの情報を蓄積する手段である。図69は表示情報蓄積部123に蓄積された情報を示した図である。上記実施の形態に示すように、地点名称生成部105において地点名称「以前迷ったことがある緑2交差点」が生成され、図66に示すようにユーザに提供されたとする。表示情報蓄積部123はこの表示されたか否かの履歴、例えば回数を蓄積する。図69に示す例では提供された回数として1回がカウントされている。   The display information storage unit 123 is a means for storing information indicating whether or not the displayed name is displayed. FIG. 69 is a view showing information stored in the display information storage unit 123. As shown in the above embodiment, it is assumed that the spot name generation unit 105 generates a spot name “Green 2 intersection that has been lost before” and provides it to the user as shown in FIG. The display information storage unit 123 stores a history of whether or not the display is performed, for example, the number of times. In the example shown in FIG. 69, one is counted as the number of times provided.

名称適正判定部112は前記実施の形態と同様、生成された名称で提供するか否かの判定を行う手段である。本例では表示情報蓄積部123に蓄積された「提供された回数」を参照し、所定の閾値(例えば1回とする)以上提供されている場合、生成された名称ではなく、その地点のみの名称で提供することとする。図70は表示の一例を示す図である。図66とは異なり、「緑2交差点」と、交差点の名称のみで情報が提供されていることが分かる。   The name appropriateness determination unit 112 is a means for determining whether or not to provide a generated name as in the above embodiment. In this example, with reference to the “provided number of times” stored in the display information storage unit 123, when provided more than a predetermined threshold (for example, once), not the generated name but only the point It will be provided by name. FIG. 70 shows an example of display. Unlike FIG. 66, it can be seen that information is provided only by “Green 2 intersection” and the name of the intersection.

本発明では、指定された地点の名称をユーザがより理解しやすいように移動履歴をもとに名称を生成することを特徴とする。特に目的地の場合、コンビニ「ルーソン」や「四菱銀行」、ガソリンスタンド「メッソ」等、異なる地点であるにもかかわらず名称が重複することが多く、区別するために履歴をもとに名称を生成することでユーザの理解を助け、過度の情報負荷を与えることなく快適に走行を促すことができる。一方、交差点の場合、ユーザが理解しにくい理由は、名称が重複するからではなく、そこを通過するにすぎないため名称を知らない等の理由によることが多い。そのため、履歴をもとに名称を生成することで理解を助けることにはなるが、一方、過去に所定の回数生成された名称で提供された場合、既にその交差点を覚えているものと判定し、そのままの名称で提供することとしてもよい。特に交差点の場合、情報提供は経路案内など走行中に行われることが多く、過度の情報提供は好ましくない。名称適正判定部112において所定の回数(ここでは1回)行われたのであれば地点の名称のみで提供することとし、スムーズな走行を促すことが可能となる。   In the present invention, the name is generated based on the movement history so that the user can easily understand the name of the designated point. In particular, in the case of destinations, names such as convenience stores “Luson”, “Shiryo Bank”, and gas station “Messo” are often duplicated even though they are different points. By generating, it is possible to help the user to understand and to drive comfortably without giving an excessive information load. On the other hand, in the case of an intersection, the reason why it is difficult for the user to understand is not because the names overlap, but often because they pass only there and do not know the name. Therefore, it will help understanding by generating the name based on the history, but on the other hand, if it is provided with the name generated a predetermined number of times in the past, it is determined that the intersection is already remembered It is good also as providing with a name as it is. In particular, in the case of intersections, information provision is often performed during travel such as route guidance, and excessive information provision is not preferable. If the name appropriateness determination unit 112 has performed a predetermined number of times (here, once), the name is provided only by the name of the point, and smooth running can be promoted.

なお、交差点への進入の向き等を考慮して名称の生成を制御することとしてもよい。最終的な目的地と異なり、交差点の場合は通過した向きによってその印象が大きく異なる場合も多い。例えばある交差点を過去通過したことがある場合であっても、その交差点への進入の方向が逆の場合や、別の経路から進入するような場合、同じ交差点であってもユーザにとってはまったく違う印象を受け、情報を詳細に提供する方が好ましい場合もある。特に交差点は所定のスピードで走行しながら通過することとなるため、よりユーザに分かりやすく適切に情報提供するのが望ましい。そこで例えば上記表示情報蓄積部123において、単に情報を提供したか否かの情報のみならず、その際のユーザの走行経路に関する情報を蓄積し、情報提供の制御を行うこととしてもよい。   The generation of names may be controlled in consideration of the direction of approach to the intersection. Unlike the final destination, in the case of an intersection, the impression often varies greatly depending on the direction of passage. For example, even if you have passed a certain intersection in the past, if you enter the intersection in the opposite direction, or if you enter from another route, even if it is the same intersection, it is completely different for the user It may be preferable to receive an impression and provide detailed information. In particular, since the intersection passes while traveling at a predetermined speed, it is desirable to provide information appropriately and easily for the user. Thus, for example, the display information storage unit 123 may store not only information on whether or not information is provided, but also information on the travel route of the user at that time, and control information provision.

図71はこの場合の地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。この地点名称生成装置の構成要素については図68と同様であり、ここでは位置情報検出部101で検出された現在の走行に関する情報が、表示情報蓄積部123へと入力され蓄積されることとなる。図72は表示情報蓄積部123に蓄積された情報の一例である。図69に示す情報に加え、さらに「提供した際の移動経路」に関する情報が蓄積されている。例えば「以前迷ったことがある緑2交差点」について、本名称で提供された際「緑3交差点」を経由し「緑2交差点」へ進入した場合、つまり図61に示す移動方向で提供された回数が1回ある旨が示されている。同様に例えば帰宅の経路として「緑1交差点」を経由し「緑2交差点」へ進入した場合も1回、さらに「裏5交差点」を経由し「緑2交差点」へ進入した場合も1回ある旨が示されている。一方、「裏6交差点」を経由し「緑2交差点」へ進入したことは1度もない旨が示されている。名称適正判定部112はこの情報をもとにして、「提供した際の移動経路」ごとに提供した回数を判定し、例えば所定の回数(ここでは1回)以上ある場合は以後、その移動経路ではその名称のみで情報を提供し、所定の回数未満(つまり0回)の場合は生成された名称で情報を提供することとしてもよい。具体的には例えば図73に示すように「裏6交差点」から「緑2交差点」へ向かう場合、この向きでの移動は過去にないため「以前迷ったことがある緑2交差点」として情報を提供することとなる。例え過去通過したことがある交差点であっても、その向きが違うためまったく別の地点としての印象を受け、迷ってしまう恐れを解消することができる。   FIG. 71 is a block diagram showing the configuration of the point name generation device in this case. The components of this point name generation device are the same as in FIG. 68, and here, information relating to the current travel detected by the position information detection unit 101 is input to the display information storage unit 123 and stored. . FIG. 72 shows an example of information stored in the display information storage unit 123. In addition to the information shown in FIG. 69, information related to “movement route when provided” is further accumulated. For example, “Green 2 intersection that has been lost before” is provided under the name, when it entered “Green 2 intersection” via “Green 3 intersection”, that is, provided in the moving direction shown in FIG. It is shown that the number of times is one. Similarly, for example, as a return route, there is one time when entering “Green 2 intersection” via “Green 1 intersection”, and once when entering “Green 2 intersection” via “Back 5 intersection”. The effect is shown. On the other hand, it is shown that the user has never entered “Green 2 intersection” via “Back 6 intersection”. Based on this information, the name appropriateness determination unit 112 determines the number of times provided for each “movement route at the time of provision”. For example, if there are more than a predetermined number of times (here, once), then the movement route Then, it is good also as providing information only with the name, and providing information with the produced | generated name when less than a predetermined number of times (namely, 0 times). Specifically, for example, as shown in FIG. 73, when going from “Back 6 intersection” to “Green 2 intersection”, since there is no movement in this direction in the past, the information is set as “Green 2 intersection that has been lost before”. Will be provided. Even if it is an intersection that has passed in the past, the direction of the intersection is different, so it is possible to eliminate the risk of getting lost as a completely different point.

なお、交差点までの距離関係によって制御することとしてもよい。前記実施の形態において、現在位置に基づいて短い名称と長い名称を使い分ける例について示した(図27)。特に交差点に関する情報提供の場合、走行負荷を考慮し、長い名称と短い名称を使い分ける必要も生じる。さらに当該地点までの距離によって使い分けるのが好ましい場合もある。例えば渋滞情報や経路に関する情報を提供する際、その位置まで遠い場合、名称のみを提供されても一体何処のことかわからず、一方、走行をしばらく続け、その地点まで近づいた場合にはある程度ユーザの記憶も思い出し、名称のみで提供されてもどこのことかよく分かるという場合もある。そこで地点までの距離に応じて生成された名称を使い分けることとしてもよい。以下、図を用いて説明する。   Control may be performed according to the distance relationship to the intersection. In the embodiment described above, an example in which a short name and a long name are selectively used based on the current position is shown (FIG. 27). In particular, in the case of providing information related to an intersection, it is necessary to use a long name and a short name separately in consideration of traveling load. Furthermore, it may be preferable to use them properly depending on the distance to the point. For example, when providing traffic information or route information, if you are far from that location, you will not know what it is even if you only provide the name, but if you continue running for a while and approach that point to some extent, You may also remember the memory of the name, and even if it is provided only by name, it can be understood well. Therefore, the names generated according to the distance to the point may be used properly. This will be described below with reference to the drawings.

図74はこの場合の地点名称生成装置の構成を示すブロック図である。この地点名称生成装置は、図27に示す構成要素に加え距離検出部124を備えている。距離検出部124は位置情報検出部101で検出された現在位置と、経路演算部119で演算された現在走行の経路をもとに、情報提供を行う地点までの距離関係を検出する手段である。そして名称適正判定部112は、検出された距離をもとに名称を使い分ける。   FIG. 74 is a block diagram showing the configuration of the point name generation device in this case. This point name generation device includes a distance detection unit 124 in addition to the components shown in FIG. The distance detection unit 124 is a means for detecting a distance relationship to a point where information is provided based on the current position detected by the position information detection unit 101 and the current travel route calculated by the route calculation unit 119. . And the name appropriateness determination part 112 uses a name properly based on the detected distance.

図75は距離に応じて名称を使い分ける例を示す図である。図75においてユーザは「スポーツジムエクサイズ」を出発し「映画館ワーグナー」へ向かっているとする。一方、緑1交差点に渋滞情報が発生し、その旨を通知することとする。緑1交差点は前記実施の形態2等に示すように、例えばユーザの会社である「華町会社」の近くにあり、名称として「華町会社近くにある緑1交差点」と生成されているとする。距離検出部124において現在位置から緑1交差点の距離が3000メートルと検出されている。名称適正判定部112は例えば所定の閾値(例えば1000メートル)以上距離があるか否かを判定し、閾値以上の場合、生成された名称で情報提供し、一方、閾値未満の場合、その地点の名称のみで情報を提供することとする。図75においてはその距離3000メートルと閾値以上であるため、華町会社近くにある緑1交差点」として情報が提供される。一方、図76ではその距離900メートルと閾値未満のため、「緑1交差点」として情報が提供されることとなる。   FIG. 75 is a diagram illustrating an example in which names are selectively used according to distances. In FIG. 75, it is assumed that the user leaves “Sports Gym Exercise” and heads for “Movie Theater Wagner”. On the other hand, traffic congestion information is generated at the green 1 intersection and a notification to that effect is given. The green 1 intersection is, for example, near the user's company “Hanamachi company”, as shown in the second embodiment, and the name “Green 1 intersection near Hanamachi company” is generated. To do. The distance detection unit 124 detects that the distance from the current position to the green 1 intersection is 3000 meters. The name appropriateness determination unit 112 determines, for example, whether or not there is a distance greater than or equal to a predetermined threshold (for example, 1000 meters). If the distance is greater than or equal to the threshold, information is provided with the generated name. Information shall be provided only by name. In FIG. 75, the distance is 3000 meters, which is equal to or greater than the threshold value, so the information is provided as “Green 1 intersection near Hanamachi company”. On the other hand, in FIG. 76, since the distance is 900 meters and less than the threshold value, information is provided as “Green 1 intersection”.

一般的にユーザは、情報提供される地点までの距離がある場合、一体どこのことか分からない場合もあるが、走行が進むにつれ、当該地点が近くなると、近辺の状況からそのエリアを思い出し、地点のみで情報提供されても思い出すことができることもある。そこでこのように現在位置と当該地点までの距離をもとに名称生成を制御することとしてもよい。   In general, if there is a distance to the point where the information is provided, the user may not know where it is, but as the driving progresses, when the point gets closer, the area recalls from the nearby situation, You may be able to remember even if information is provided only at the location. Thus, name generation may be controlled based on the current position and the distance to the point.

本発明は、地点の名称を生成する装置として、例えばカーナビゲーション装置や携帯端末機等に備えられ、移動履歴に基づいて地点の名称を生成し、より地点の把握を容易とする地点名称生成装置として利用できる。   The present invention provides, for example, a car navigation device or a portable terminal as a device for generating a name of a point, generates a name of the point based on the movement history, and makes it easier to grasp the point Available as

101 位置情報検出部
102 移動履歴蓄積部
103 地点指定部
104 地図情報蓄積部
105 地点名称生成部
106 地点名称蓄積部
107 時刻算出部
108 周期算出部
109 修飾語蓄積部
110 表示部
111 音声出力部
112 名称適正判定部
113 主要地点算出部
114 相対位置関係算出部
115 地点頻度算出部
116 地点滞在時間算出部
117 一移動分割部
118 経由地判定部
119 経路演算部
120 類似名称抽出部
121 名称重複判定部
122 誤走行判定部
123 表示情報蓄積部
124 距離検出部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 Position information detection part 102 Movement history storage part 103 Point designation part 104 Map information storage part 105 Point name generation part 106 Spot name storage part 107 Time calculation part 108 Period calculation part 109 Modifier storage part 110 Display part 111 Voice output part 112 Name appropriateness determination unit 113 Main point calculation unit 114 Relative positional relationship calculation unit 115 Point frequency calculation unit 116 Point stay time calculation unit 117 One movement division unit 118 Route determination unit 119 Route calculation unit 120 Similar name extraction unit 121 Name duplication determination unit 121 122 erroneous traveling determination unit 123 display information storage unit 124 distance detection unit

Claims (4)

地図上の所定の地点に関する名称を生成する地点名称生成装置であって、
ユーザの位置を検出する位置情報検出手段と、
前記位置情報検出手段で検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積手段と、
所定の地点と前記地点の第1名称とが対応付けて蓄積されている地図情報蓄積手段と、
所定の地点の指定を受け付ける地点指定手段と、
前記地点指定手段で受け付けられた指定地点を含む前記移動履歴に基づいて前記指定地点の前記第1名称を修飾するための修飾語を決定し、決定した前記修飾語および前記第1名称を用いて、前記指定地点の第2名称を生成する地点名称生成手段と、
前記地点指定手段で受け付けられた指定地点の名称が重複するか否かを判定する名称重複判定手段とを備え、
前記地点名称生成手段は、前記名称重複判定手段で名称が重複すると判定された場合に、互いに異なる修飾語を用いて第2名称を生成する
地点名称生成装置。
A point name generation device that generates a name related to a predetermined point on a map,
Position information detecting means for detecting the position of the user;
Movement history storage means for storing the position detected by the position information detection means as a movement history;
Map information storage means in which a predetermined point and the first name of the point are stored in association with each other;
A point designation means for accepting designation of a predetermined point;
A modifier for modifying the first name of the designated point is determined based on the movement history including the designated point received by the point designation means, and the decided modifier and the first name are used. , Point name generating means for generating a second name of the designated point;
A name duplication determination unit that determines whether or not the name of the designated point received by the point designation unit overlaps,
The point name generation unit generates a second name using different modifiers when the name duplication determination unit determines that the name is duplicated.
前記地点名称生成手段は、さらに前記地点指定手段で受け付けられた指定地点のカテゴリが、コンビニまたはガソリンスタンド、レストランである
請求項1記載の地点名称生成装置。
The point name generation device according to claim 1, wherein the category of the designated point received by the point designation unit is a convenience store, a gas station, or a restaurant.
所定の地点と前記地点の第1名称とが対応付けて蓄積されている地図情報蓄積手段を備える地点名称生成装置によって、地図上の所定の地点に関する名称を生成する地点名称生成方法であって、
位置情報検出手段が、ユーザの位置を検出する位置情報検出ステップと、
移動履歴蓄積手段が、前記位置情報検出手段で検出された前記位置を移動履歴として蓄積する移動履歴蓄積ステップと、
地点指定手段が、所定の地点の指定を受け付ける地点指定ステップと、
地点名称生成手段が、前記地点指定手段で受け付けられた指定地点を含む前記移動履歴に基づいて前記指定地点の前記第1名称を修飾するための修飾語を決定し、決定した前記修飾語および前記第1名称を用いて、前記指定地点の第2名称を生成する地点名称生成ステップと、
名称重複判定手段が、前記地点指定手段で受け付けられた指定地点の名称が重複するか否かを判定する名称重複判定ステップとを備え、
前記地点名称生成ステップでは、前記地点名称生成手段が、前記名称重複判定手段で名称が重複すると判定された場合に、互いに異なる修飾語を用いて第2名称を生成する
地点名称生成方法。
A point name generation method for generating a name related to a predetermined point on a map by a point name generation device including map information storage means in which a predetermined point and a first name of the point are stored in association with each other,
A position information detecting step in which the position information detecting means detects the position of the user;
A movement history accumulating step for accumulating the position detected by the position information detecting means as a movement history;
A point designating step in which the point designating unit accepts designation of a predetermined point;
The point name generation unit determines a modifier for modifying the first name of the designated point based on the movement history including the designated point received by the point designation unit, and the decided modifier and the determined word Using a first name, a point name generating step for generating a second name of the designated point;
A name duplication determination means comprising: a name duplication judgment step for judging whether or not the name of the designated spot received by the spot designation means is duplicated;
In the spot name generating step, the spot name generating means generates a second name using different modifiers when the name duplication determining means determines that the name is duplicated.
請求項1記載の前記地図情報蓄積手段を備える前記地点名称生成装置のためのプログラムであり、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムであって、
コンピュータを、前記位置情報検出手段と、前記移動履歴蓄積手段と、前記地点指定手段と、前記地点名称生成手段と、前記名称重複判定手段として機能させるプログラム。
A program for the point name generation device comprising the map information storage unit according to claim 1, wherein the program is recorded on a computer-readable recording medium,
Computer, and the position information detecting means, the moving history storing means, said point specifying means, and before Symbol location name generating means, a program to function as the name overlap determination means.
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