JP6011756B2 - ナビゲーションシステム、プログラム、記録媒体及びナビゲーション方法 - Google Patents
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Description
1−1.ナビゲーションシステムの概要
片頭痛、乾燥肌、うつ病、リュウマチ、脳梗塞、脳出血、心筋梗塞などの健康および精神的な病気の原因は様々な要因が重なり合って発生するものであり、それら病気の原因の一つとして気象条件が挙げられている。
図3は、第1実施形態のナビゲーションシステムの構成例を示す図である。本実施形態のナビゲーションシステムは、図3の構成要素(各部)の一部を省略したり、他の構成要素を付加した構成としてもよい。
[全体処理]
図4は、ナビゲーション装置4の処理部(CPU)30による全体処理のフローチャートの一例を示す図である。
そして、ユーザーが推奨移動経路を選択して移動経路が設定されると(S14でY)、処理部(CPU)30は、目的地に到着するまで、移動経路にしたがって目的地まで案内する処理(いわゆるナビゲーション処理)(S16)、第1の負荷予測処理(S18)、第2の負荷予測処理(S20)を所定間隔で繰り返し行う。
図5は、ナビゲーション装置4の処理部(CPU)30による初期設定処理(図4のS10の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
図8は、ナビゲーション装置4の処理部(CPU)30による推奨移動経路情報提供処理(図4のS12の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
図9(A)の経路Aには、サンプリング点Pa1、Pa2、Pa3,Pa4の4つのサンプリング点が設定されており、図9(B)の経路Bには、サンプリング点Pb1、Pb2、Pb3,Pb4の4つのサンプリング点が設定されている。
同様にこの様な処理を経路Bのすべてのサンプリング点について行い経路Bの不快度Hbを演算する。
そして不快度の高いほうが快適度が低いと評価してもよい。
図11は、ナビゲーション装置4の処理部(CPU)30による第1の負荷予測定処理(図4のS18の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
例えば、現在位置の気象変動として、今後気温が上昇して湿度が高くなることが予想される場合や低気圧が通過する可能性がある場合には、偏頭痛持ちのユーザーに対して、現在位置にいると偏頭痛の症状が発生する可能性があるので、このような場合には「現在位置に長くいると偏頭痛の症状がでる可能性があります」等のアドバイスを出力してもよい。
図12は、ナビゲーション装置の処理部(CPU)による第2の負荷予測定処理(図4のS20の処理)のフローチャートの一例を示す図である。
図13は感想データ入力画面の一例である。
2−1.ナビゲーションシステムの概要
第2実施形態のナビゲーションシステムでは、第1実施形態と同様に、ユーザーが移動するエリアに複数の気象計測装置が分散配置され、ユーザーは、推奨移動経路を提供され、推奨移動経路に従った目的地までの案内を受けることができる。ただし、第2実施形態のナビゲーションシステムでは、第1実施形態と異なり、所定の通信ネットワークに接続されたナビゲーション装置(サーバー)がユーザーのナビゲーションを計測し、ナビゲーションのデータをユーザーが携帯するナビゲーション表示装置に送信する。
図14(A)及び図14(B)は、第2実施形態のナビゲーションシステムの構成例を示す図である。第2実施形態のナビゲーションシステム1は、複数の気象計測装置2、ナビゲーション表示装置5、ナビゲーション装置4を含む。気象計測装置2とナビゲーション表示装置5は無線通信を行う。図14(A)に示すように、ナビゲーション表示装置5とナビゲーション装置4が無線通信を行うようにしてもよいし、図14(B)に示すように、ナビゲーション表示装置5がアクセスポイント(基地局)8と無線通信を行い、アクセスポイント(基地局)8とナビゲーション装置4が通信ネットワーク3(インターネットやLAN等)を介して通信を行うようにしてもよい。
例えば、図20に示すように、各気象計測装置2は、気圧センサー10、温度センサー11、湿度センサー12に加えて、空気質センサー13を備えるようにしてもよい。空気質センサー13は、空気中の微粒子(煙、砂、花粉等)や窒素酸化物(NOX)等に反応するセンサーである。空気中に存在する微粒子等の濃度が高いほど酸素濃度が低くなるので、同じ移動をした場合でも疲労度が大きくなる。従って、空気質を計測して気象条件に含めることで、推奨移動経路候補の選出の補正計算をより精度よく行うことができる。
Claims (15)
- 気象計測装置が計測した気象データを取得する気象データ取得部と、
ユーザーの個人データを取得する個人データ取得部と、
前記気象データおよび前記個人データに基づき、出発地から目的地までの経路を探索して推奨移動経路に関する情報を提供する推奨移動経路情報提供部と、
前記気象データに基づき、前記ユーザーの現在位置の気象変動を予測し、予測結果と前記個人データとに基づいて、前記ユーザーが現在位置にいる場合の負荷予測を行う負荷予測処理部と、を含み、
前記負荷予測処理部は、
さらに、前記推奨移動経路と、前記個人データと、前記推奨移動経路における前記気象データとに基づき、前記ユーザーが前記推奨移動経路を移動した場合の疲労度を予測するナビゲーションシステム。 - 請求項1において、
前記負荷予測処理部は、
前記予測した前記疲労度が所定の基準以上である場合には、警告メッセージを生成するナビゲーションシステム。 - 請求項1において、
前記負荷予測処理部は、
前記予測した前記疲労度に基づいて所定のアドバイスを生成するナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至3の何れか一項において、
前記推奨移動経路情報提供部は、
前記気象データ及び前記個人データに基づいて、前記出発地から前記目的地までの複数の経路を評価し、評価結果に基づき推奨移動経路の候補選出を行うナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至3の何れか一項において、
前記推奨移動経路情報提供部は、さらに前記推奨移動経路の候補の順位付けを行うナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至5のいずれか一項において、
前記個人データとして、前記ユーザーの健康情報を取得するナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至6のいずれか一項において、
前記気象計測装置は、ユーザーが移動するエリアに分散して配置されているナビゲーションシステム。 - 請求項4において、
前記個人データ取得部は、
前記個人データとして、前記ユーザーの年齢、性別、身長、および体重の少なくとも1つを含む身体情報を取得し、
前記推奨移動経路情報提供部は、
前記身体情報に基づいて、前記推奨移動経路の候補選出の結果を補正するナビゲーションシステム。 - 請求項4において、
前記推奨移動経路を移動したユーザーから前記推奨移動経路に関する感想データを取得し、前記推奨移動経路を移動した時点の気象データを関連づけて前記感想データを記憶させる感想データ取得部をさらに含み、
前記推奨移動経路情報提供部は、
前記感想データに基づいて、前記推奨移動経路の候補選出の結果を補正するナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至9のいずれか一項において、
ユーザーの心拍数データを取得する心拍数データ取得部をさらに含み、
前記推奨移動経路情報提供部は、
前記心拍数データに基づいて、前記推奨移動経路の変更を行うナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至10のいずれか一項において、
前記個人データ取得部は、
前記個人データとして、ユーザーの病気に関する情報を取得するナビゲーションシステム。 - 請求項1乃至10のいずれか一項において、
前記個人データ取得部は、
前記個人データとして、ユーザーの性別、年齢、身長、および体重の少なくとも1つに関する情報を取得するナビゲーションシステム。 - 気象計測装置が計測した気象データを取得する気象データ取得部と、
ユーザーの個人データを取得する個人データ取得部と、
前記気象データおよび前記個人データに基づき、出発地から目的地までの経路を探索して推奨移動経路に関する情報を提供する推奨移動経路情報提供部と、
前記気象データに基づき、前記ユーザーの現在位置の気象変動を予測し、予測結果と前記個人データとに基づいて、前記ユーザーが現在位置にいる場合の負荷予測を行う負荷予
測処理部と、してコンピューターを機能させ、
前記負荷予測処理部は、
さらに、前記推奨移動経路と、前記個人データと、前記推奨移動経路における前記気象データとに基づき、前記ユーザーが前記推奨移動経路を移動した場合の疲労度を予測するプログラム。 - 請求項13に記載のプログラムを記録した、コンピューター読み取り可能な記録媒体。
- 気象計測装置が計測した気象データを取得する気象データステップと、
ユーザーの個人データを取得する個人データ取得ステップと、
前記気象データおよび前記個人データに基づき、出発地から目的地までの経路を探索して推奨移動経路に関する情報を提供する推奨移動経路情報提供ステップと、
前記気象データに基づき、前記ユーザーの現在位置の気象変動を予測し、予測結果と前記個人データとに基づいて、前記ユーザーが現在位置にいる場合の負荷予測を行う負荷予測処理ステップと、を含み、
前記負荷予測処理ステップは、
さらに、前記推奨移動経路と、前記個人データと、前記推奨移動経路における前記気象データとに基づき、前記ユーザーが前記推奨移動経路を移動した場合の疲労度を予測するナビゲーション方法。
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