JP6485435B2 - 制御用データ生成装置および車両用制御装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の前照灯の制御用データを生成する制御用データ生成装置および制御用データを利用する車両用制御装置に関する。

たとえば特許文献１には、前照灯のオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方への切り替え操作をユーザが手動で行う手動モードと、自動で行う自動モードとを選択可能な車両において、自動モードにおける切替用閾値を学習する装置が記載されている。この装置は、前照灯をオフ状態からオン状態に切り替える閾値を学習するためのスイッチであって手動モードにおいて通常使用するスイッチとは別の学習用のスイッチが操作される場合、そのときの照度を自動モードにおいてオフ状態からオン状態に切り替える閾値として学習する。

特開２０１２−１７１４８５号公報

ただし、上記の場合、学習用のスイッチを操作するのに適切な状態に遭遇しない限り、学習を行うことができない。このため、たとえば、前照灯のオン状態への切り替えが通常のスイッチを用いて車両の発進直前に行われ、前照灯のオフ状態への切り替えが通常のスイッチを用いて車両からユーザが降車する直前に行われる場合等には、学習を行うことができない。

本発明は、そうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、手動モードにおいてユーザが前照灯をオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方へ切り替えるタイミングを検知しなくても切替タイミングを学習できるようにした制御用データ生成装置および、前照灯制御用データを利用する車両用制御装置を提供することにある。

以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．前照灯を備えた車両であって前記前照灯のオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方への切り替え操作をユーザが手動で行う手動モードと、前記切り替え操作を自動で行う処理および同切り替え操作を促すための案内通知信号を通知機器に出力する処理の少なくとも一方の処理である自動モード処理を実行する自動モードとを選択可能な車両における前記自動モードにおいて利用されるデータである前照灯制御用データを生成する制御用データ生成装置において、前記手動モードとされているときに、前記車両の周囲の照度の検出値と、該検出値のサンプリング時において前記前照灯がオン状態であるかオフ状態であるかを示すオン・オフデータとを含んだ組データを逐次取得する取得処理と、前記取得した複数個の組データに基づき前記前照灯制御用データを生成する制御用データ生成処理と、を実行する処理回路を備え、前記前照灯制御用データは、前記前照灯がオン状態である確率情報に関するデータを含み、前記制御用データ生成処理は、前記確率情報を、前記照度の検出値が所定範囲にあることを示す複数の前記組データのうちの前記前照灯がオン状態であることを示す前記組データの割合が多い場合に少ない場合よりも前記照度が前記所定範囲にあるときに前記前照灯がオン状態である確率が高くなる情報とする。

上記構成において、処理回路は、ユーザによる前照灯のオン・オフの切り替え操作とは独立に、照度とそのときの前照灯の状態との組データに基づき、前照灯がオン状態である確率情報を含んだデータを生成する。すなわち、たとえばある照度領域において、処理回路は、ユーザがオン・オフの切り替え操作をしなくても、前照灯が継続的にオン状態であるかオフ状態であるかに応じて、当該照度領域において前照灯がオン状態である確率情報を有したデータを生成する。この確率情報には、ユーザによる前照灯のオン・オフ操作の性向が反映されている。このため、この確率情報を、手動モードにおいてユーザが前照灯のオン・オフの切り替え操作をするときの照度を定めるのに用いることができることから、手動モードにおいてユーザが前照灯をオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方へ切り替えるタイミングを検知しなくても切替タイミングを学習できる。

２．上記１記載の制御用データ生成装置において、前記オン状態から前記オフ状態への切り替えに関する前記自動モード処理のための前記照度の閾値であるオン切替用閾値と、前記オフ状態から前記オン状態への切り替えに関する前記自動モード処理のための前記照度の閾値であるオフ切替用閾値とが、互いに独立に設定されるものであり、前記前照灯制御用データは、前記前照灯がオン状態である確率情報を含むデータとして、前記オン切替用閾値を生成するためのオン切替用確率情報に関するデータと、前記オフ切替用閾値を生成するためのオフ切替用確率情報に関するデータと、を含み、前記制御用データ生成処理は、前記車両の周囲の照度情報に基づき、前記取得処理によって取得した前記組データの、前記オン切替用確率情報への寄与率と、前記オフ切替用確率情報への寄与率とを定める処理を含む。

上記構成では、オン切替用確率情報への寄与率と、オフ切替用確率情報への寄与率とを定める処理によって、取得した組データが、オン切替用確率情報に関するデータの生成に用いられるべきか、オフ切替用確率情報に関するデータの生成に用いられるべきか、あるいはそれら双方に用いられるべきかを定めることができる。このため、組データに基づき、オン切替用確率情報に関するデータおよびオフ切替用確率情報に関するデータの双方を生成することができる。そして、オン切替用確率情報に関するデータに基づきオン切替用閾値を設定し、オフ切替用確率情報に関するデータに基づきオフ切替用閾値を設定することができる。

３．上記２記載の制御用データ生成装置において、前記照度情報は、前記照度が低下傾向にあるか前記照度が上昇傾向にあるかを示す情報であり、前記処理回路に、前記照度が低下傾向にあるか上昇傾向にあるかを判定する判定処理を実行させる。

照度が上昇傾向にある場合、手動モードにおいてはユーザが前照灯をオン状態からオフ状態に切り替える傾向にある。一方、照度が低下傾向にある場合、手動モードにおいてはユーザが前照灯をオフ状態からオン状態に切り替える傾向にある。したがって、照度が低下傾向にあるか上昇傾向にあるかの照度情報によれば、オン切替用確率情報への寄与率と、オフ切替用確率情報への寄与率とを定めることができる。

４．上記３記載の制御用データ生成装置において、前記判定処理は、時間帯に基づき実行される。
一般に、明け方から正午にかけては照度が上昇傾向にあり、夕方以降は照度が低下傾向にある。上記構成では、こうした傾向に着目することによって、照度情報を時間帯情報として簡易に取得することができる。

５．上記３または４記載の制御用データ生成装置において、前記制御用データ生成処理は、前記組データ、オン切替用クラス事後確率、およびオン切替用事前分布に基づきオン切替用クラス事後確率の調整パラメータの事後分布を算出する処理と、前記組データ、オフ切替用クラス事後確率、およびオフ切替用事前分布に基づきオフ切替用クラス事後確率の調整パラメータの事後分布を算出する処理と、を含み、前記オン切替用クラス事後確率は、前記照度の検出値を独立変数とし前記前照灯がオン状態またはオフ状態である確率を従属変数とする関数であって前記オフ状態からオン状態への切り替え用の関数であり、前記オン切替用事前分布は、前記オン切替用クラス事後確率の前記独立変数の値に対する前記従属変数の値を調整する前記調整パラメータの確率分布であり、前記オフ切替用クラス事後確率は、前記照度の検出値を独立変数とし前記前照灯がオン状態またはオフ状態である確率を従属変数とする関数であって前記オン状態からオフ状態への切り替え用の関数であり、前記オフ切替用事前分布は、前記オフ切替用クラス事後確率の前記独立変数の値に対する前記従属変数の値を調整する前記調整パラメータの確率分布であり、前記オン切替用確率情報に関するデータは、前記オン切替用クラス事後確率における前記調整パラメータの事後分布に関するデータを含み、前記オフ切替用確率情報に関するデータは、前記オフ切替用クラス事後確率における前記調整パラメータの事後分布に関するデータを含む。

上記構成では、オン切替用クラス事後確率の調整パラメータが確率分布に従うとして同確率分布を学習によって更新するとともに、オフ切替用クラス事後確率の調整パラメータが確率分布に従うとして同確率分布を学習によって更新する。これにより、調整パラメータの値を、組データから直接フィッティングする場合と比較すると、組データの偶発的な値によって過度に不適切な学習がなされることを抑制できる。

６．上記１〜５のいずれか１つに記載の制御用データ生成装置において、前記処理回路は、前記車両の走行速度が閾値以下であるか否かを判定する車速判定処理を実行し、前記車速判定処理によって前記閾値以下と判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する。

たとえば交差点等において停車しているときに対向車の存在に配慮して前照灯を消灯に切り替える現象が生じうる。そしてそうした現象が生じるときにその組データを用いて学習がなされる場合には、ユーザの本来の前照灯のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向が学習されるおそれがある。そこで上記構成では、走行速度が閾値以下である場合の組データを学習に利用しないことにより、こうした事態が生じることを抑制する。

７．上記１〜６のいずれか１つに記載の制御用データ生成装置において、前記処理回路は、前記車両がトンネルを通過するか否かを判定するトンネル判定処理を実行し、前記トンネル判定処理によって前記トンネルを通過すると判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する。

トンネルを通過するときには、車両の周囲の照度が急激に変化するために、ユーザが本来の前照灯のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向にて前照灯をオン・オフ操作する傾向がある。そこで上記構成では、トンネルを通過するときには組データを学習に利用しないことにより、ユーザが本来の前照灯のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向が学習されることを抑制する。

８．上記１〜７のいずれか１つに記載の制御用データ生成装置において、前記処理回路は、前記車両から所定距離以内に所定の建物があるか否かを判定する建物判定処理を実行し、前記建物判定処理によって前記所定の建物があると判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する。

たとえば高い建物の付近を車両が通過する場合、建物の陰によって照度が急激に低下することがある。またたとえば、車両が多数の照明を利用した商用施設等の建物の付近を通過する場合、車両の周囲の照度が急激に高くなることがある。このように車両の周囲の照度が急激に変化するときには、ユーザが本来の前照灯のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向にて前照灯をオン・オフ操作するおそれがある。そこで上記構成では、所定の建物との距離が所定距離以下である時の組データを学習に利用しないことにより、ユーザの本来の前照灯のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向が学習されることを抑制する。

９．上記１〜８のいずれか１つに記載の前記処理回路を備え、前記処理回路は、前記前照灯制御用データに基づきオン切替用閾値およびオフ切替用閾値を設定する閾値設定処理を実行し、前記自動モードであって前記前照灯がオフ状態であるときに、前記照度の検出値が前記オン切替用閾値よりも小さいことを条件に、前記前照灯のオフ状態からオン状態への切替に関する前記自動モード処理を実行し、前記自動モードであって前記前照灯がオン状態であるときに、前記照度の検出値が前記オフ切替用閾値よりも大きいことを条件に、前記前照灯のオン状態からオフ状態への切替に関する前記自動モード処理を実行する車両用制御装置。

上記構成では、前照灯をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方に切り替えるユーザの性向を反映した閾値に基づき、自動モード処理を実行することにより、自動モード処理にユーザが違和感を感じることを抑制することができる。

１０．前照灯を備えた車両であって前記前照灯のオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方への切り替え操作をユーザが手動で行う手動モードと、前記切り替え操作を自動で行う処理および同切り替え操作を促すための案内通知信号を通知機器に出力する処理の少なくとも一方の処理である自動モード処理を実行する自動モードとを選択可能な車両における前記自動モードにおいて利用されるデータである前照灯制御用データを生成する制御用データ生成装置において、前記手動モードとされているときに、前記車両の周囲の照度の検出値と、該検出値のサンプリング時において前記前照灯がオン状態であるかオフ状態であるかを示すオン・オフデータとを含んだ組データを逐次取得する取得処理と、前記取得した複数個の組データに基づき前記前照灯制御用データを生成する制御用データ生成処理と、を実行する処理回路を備え、前記前照灯制御用データは、前記自動モード処理による前記切り替え操作のための閾値を含み、前記制御用データ生成処理は、前記前照灯がオン状態である前記組データと前記前照灯がオフ状態である前記組データとの双方が混在する前記照度の領域に、前記閾値を設定する処理である。

たとえば、ある照度領域において前照灯が継続的にオン状態である場合には、ユーザがその照度領域において前照灯をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方への切り替えをする性向を有しない可能性が高いと考えられる。また、たとえば、別の照度領域において前照灯が継続的にオフ状態である場合には、ユーザがその照度領域において前照灯をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方への切り替えをする性向を有しない可能性が高いと考えられる。このため、上記構成において、処理回路は、ユーザによる前照灯のオン・オフの切り替え操作とは独立に照度とそのときの前照灯の状態との組データを取得し、前照灯がオン状態およびオフ状態が混在する照度領域に閾値を設定する。ここで、前照灯がオン状態およびオフ状態が混在する照度領域は、ユーザが前照灯をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方への切り替えをする性向を有する可能性が高いと考えられる。このため、手動モードにおいてユーザが前照灯をオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方へ切り替えるタイミングを検知しなくても切替タイミングを学習できる。

１１．上記１０記載の前記処理回路を備え、前記処理回路は、前記自動モードであって前記前照灯がオン状態およびオフ状態のうちのいずれか一方であるときに、前記照度の検出値と前記閾値との大小比較に基づき前記前照灯のオフ状態およびオン状態のうちの他方への切替に関する前記自動モード処理を実行する車両用制御装置。

上記構成では、前照灯をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方に切り替えるユーザの性向を反映した閾値に基づき、自動モード処理を実行することにより、自動モード処理にユーザが違和感を感じることを抑制することができる。

第１の実施形態にかかる車両を示す図。 同実施形態にかかる自動モードの処理およびその前処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる組データの分類処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかるパラメータの更新処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかるパラメータの更新処理の手順を示す流れ図。 同実施形態にかかる切替用閾値の更新処理の手順を示す流れ図。 第２の実施形態にかかる組データの分類処理の手順を示す流れ図。 第３の実施形態にかかる組データの分類処理の手順を示す流れ図。 第４の実施形態にかかる自動モードの処理およびその前処理の手順を示す流れ図。

＜第１の実施形態＞
以下、制御用データ生成装置および車両用制御装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

図１に示す車両１０には、車両１０の進行方向の前方を照らす前照灯２０が設けられている。また、車両１０には、電子制御装置（ＥＣＵ３０）が設けられている。ＥＣＵ３０は、前照灯２０を制御対象とし、前照灯２０をオン状態およびオフ状態のうちのいずれか一方から他方に切り替える制御を実行する。ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ３２、ＣＰＵ３２が実行するプログラムを記憶するＲＯＭ３４、記憶装置３６、通信機３８を備えている。ここで、記憶装置３６は、記憶内容を電気的に書き換え可能な不揮発性の記憶装置である。

ＥＣＵ３０は、ユーザが前照灯２０をオン状態およびオフ状態のいずれか一方から他方に切り替える指示をするオン・オフ切替スイッチ４２の出力信号を取り込む。またＥＣＵ３０は、ユーザによるオン・オフ切替スイッチ４２の操作にゆだねる手動モードと、同操作とは独立にＥＣＵ３０が自動で前照灯２０をオン状態およびオフ状態のうちのいずれか一方から他方に切り替える自動モードとの切替をユーザが指示するためのモード切替スイッチ４４の出力信号を取り込む。また、ＥＣＵ３０は、照度センサ４６によって検出される車両１０の周囲の照度ＬＭや、車速センサ４８によって検出される車速Ｖを取り込む。また、ＥＣＵ３０は、車内のネットワークを介してナビゲーションシステム５０と通信可能であり、また、スピーカ５２に音声信号を出力可能である。また、ＥＣＵ３０は、通信機３８によって、ユーザの携帯端末６０と通信可能である。

図２に、上記自動モードの処理の手順を示す。図２に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」を付与した数字によって、ステップ番号を表現する。

図２に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、まず、フラグＦが「１」であるか否かを判定する（Ｓ１０）。フラグＦは、ユーザＩＤを取得している場合に「１」となり、取得していない場合に「０」となる。ＣＰＵ３２は、フラグＦが「０」であると判定する場合（Ｓ１０：ＮＯ）、通信機３８を用いて携帯端末６０と通信することにより、ユーザＩＤを取得する（Ｓ１２）。これはたとえば、車両１０にユーザＩＤを取得させるための専用のアプリケーションプログラムを、携帯端末６０にインストールしておくことで実現できる。なお、本実施形態では、互いに異なるユーザＩＤを有した複数のユーザが、車両１０を利用することを想定している。

ＣＰＵ３２は、ユーザＩＤを取得すると、ユーザＩＤ特有の処理を抽出する（Ｓ１４）。ここでは、自動モードにおいて前照灯２０をオン状態およびオフ状態のうちのいずれか一方から他方に切り替えるデータを図２に関する処理として用意するのみならず、同データの生成のためのデータ（後述）についてもユーザＩＤ特有のものとする設定をする。そしてＣＰＵ３２は、フラグＦを「１」とする（Ｓ１６）。

ＣＰＵ３２は、Ｓ１６の処理が完了する場合や、Ｓ１０において肯定判定する場合には、自動モードが選択されているか否かを判定する（Ｓ１８）。次にＣＰＵ３２は、自動モードが選択されていると判定する場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、照度ＬＭを取得する（Ｓ２０）。照度は、ルクスやルクスに比例する計量単位によって定量化されている。次にＣＰＵ３２は、前照灯２０がオフ状態であるか否かを判定する（Ｓ２２）。そしてＣＰＵ３２は、前照灯２０がオフ状態であると判定する場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、照度ＬＭの対数値ｌｎ（ＬＭ）がオン切替用閾値ｘｔｈｆｎよりも小さいか否かを判定する（Ｓ２４）。この処理は、自動で前照灯２０をオン操作するか否かを判定するためのものである。なお、照度ＬＭの対数値をとるのは、人間の視覚が照度ＬＭに対して線形な反応をしないことに鑑みたものである。ＣＰＵ３２は、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎよりも小さいと判定する場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、前照灯２０をオン操作する（Ｓ２６）。

一方、ＣＰＵ３２は、前照灯がオン状態であると判定する場合（Ｓ２２：ＮＯ）、対数値ｌｎ（ＬＭ）が、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆよりも大きいか否かを判定する（Ｓ２８）。そしてＣＰＵ３２は、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆよりも大きいと判定する場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、前照灯２０をオフ操作する（Ｓ３０）。

なお、ＣＰＵ３２は、Ｓ３０の処理が完了する場合や、Ｓ１８，Ｓ２４，Ｓ２８において否定判定する場合には、図２に示す一連の処理を一旦終了する。
次に、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの算出処理について説明する。これらオン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆは、前照灯２０がオン状態であるかオフ状態であるかを示すラベル変数ｔと、照度ＬＭの対数値（以下、照度ｘ）との組データに基づき算出される。ラベル変数ｔは、前照灯２０がオン状態である場合に「１」となり、オフ状態である場合に「０」となる。ちなみに、本実施形態において、組データは、Ｓ１２の処理によってユーザＩＤと対応付けられており、特定のユーザＩＤに対応するオン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの算出に利用される組データは、そのユーザＩＤのユーザが車両１０を使用しているときの組データに限られる。

図３に、組データを、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎの算出のためのオン学習用データと、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの算出のためのオフ学習用データとに分類する処理の手順を示す。図３に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図３に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、まず手動モードであるか否かを判定する（Ｓ４０）。この処理は、オン学習用データおよびオフ学習用データの取得をすべき時であるか否かを判定する処理である。すなわち、本実施形態では、手動モードが採用されているときの照度ｘのデータ群を入力ベクトルとしラベル変数ｔのデータ群を目標ベクトルとする教師あり学習によって、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを学習するため、手動モードであることがオン学習用データおよびオフ学習用データの取得処理の実行条件となる。

ＣＰＵ３２は、手動モードであると判定する場合（Ｓ４０：ＹＥＳ）、前照灯２０のオン・オフ状態を示すラベル変数ｔと照度ｘとを取得する（Ｓ４２）。次に、ＣＰＵ３２は、現在時刻が「０：００〜１２：００」であるか否かを判定する（Ｓ４４）。この処理は、照度ｘが上昇傾向にある期間であるか否かを判定する処理である。照度ｘが上昇傾向にあるときには、一般に、ユーザが前照灯２０をオン状態からオフ状態に切り替える傾向がある。このため、本実施形態では、照度ｘが上昇傾向にある期間における組データを、オフ学習用データとする。

ＣＰＵ３２は、「０：００〜１２：００」であると判定する場合（Ｓ４４：ＹＥＳ）、Ｓ４２の処理において取得した組データを、オフ学習用データに仮設定する（Ｓ４６）。そしてＣＰＵ３２は、後述する処理によって算出されるオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）に基づき、組データが異常値であるか否かを判定する（Ｓ４８）。この処理は、Ｓ４２の処理によって新たに取得した組データを、学習用のデータとして採用して良いか否かを判定するためのものである。この処理は、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）による確率予測から、組データが大きく外れる場合に異常と判定する処理である。具体的には、本実施形態では、以下の式（ｃ１）にて定義される負の対数尤度が閾値ｌｎｔｈよりも大きい場合に、異常であると判定する。

組データが前照灯２０がオン状態であることを示す場合、ラベル変数ｔが「１」となるため、上記の式（ｃ１）において対数関数の独立変数は、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）となる。そのため、組データのうちの照度ｘを独立変数とするオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）の従属変数の値が小さい場合、すなわち、前照灯２０がオン状態である確率が低いことを意味する場合には、負の対数尤度は大きい値となる。一方、組データが前照灯２０がオフ状態であることを示す場合、ラベル変数ｔが「０」となるため、上記の式（ｃ１）において対数関数の独立変数は、「１−ｐｎｆ（ｘ）」となる。そのため、組データのうちの照度ｘを独立変数とするオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）の従属変数の値が大きい場合、すなわち、前照灯２０がオフ状態である確率が低いことを意味する場合、負の対数尤度が大きい値となる。ＣＰＵ３２は、組データが異常値ではないと判定する場合（Ｓ４８：ＮＯ）、組データをオフ学習用データとする（Ｓ５０）。

一方、ＣＰＵ３２は、「１２：００〜０：００」であると判定する場合（Ｓ４４：ＮＯ）、Ｓ５２〜Ｓ５６の処理において、Ｓ４６〜Ｓ５０の処理に対応する処理を実行する。すなわちＣＰＵ３２は、まず、Ｓ４２の処理において取得した組データを、オン学習用データに仮設定する（Ｓ５２）。そしてＣＰＵ３２は、後述する処理によって算出されるオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）に基づき、組データが異常値であるか否かを判定する（Ｓ５４）。ここでは、上記の式（ｃ１）におけるオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）をオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）に代えた負の対数尤度が閾値ｌｎｔｈ以上であるか否かに基づき、異常値であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ３２は、異常値ではないと判定する場合（Ｓ５４：ＮＯ）、組データをオン学習用データとする（Ｓ５６）。

なお、ＣＰＵ３２は、Ｓ５０、Ｓ５６の処理が完了する場合や、Ｓ４０において否定判定する場合、Ｓ４８，Ｓ５４において肯定判定する場合には、図３に示す一連の処理を一旦終了する。

上記処理によって、オン学習用データを取得すると、本実施形態では、これに基づき、照度ｘに対する前照灯２０がオン状態である確率関数であるオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）を学習する。ここで、本実施形態では、ラベル変数ｔが「１」となる事後確率であるオン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）を、照度ｘの線形関数の値を独立変数とするジグモイド関数によって表現する。詳しくは、調整パラメータベクトルＷｆｎ＝（ｗｆｎ０，ｗｆｎ１）と、ベクトル（１，ｘ）との内積に「−１」を乗算した値を独立変数とする以下の式（ｃ２）にて表現される関数とする。

そして、本実施形態では、調整パラメータベクトルＷｆｎの確率分布を学習によって更新する。すなわち、調整パラメータベクトルＷｆｎの事前分布を、ガウス分布Ｎ（Ｗｆｎ｜Ｍｆｎ０，Ｓｆｎ０）と仮定して、事後分布を算出することにより、調整パラメータベクトルＷｆｎの確率分布を更新する。ガウス分布Ｎ（Ｗｆｎ｜Ｍｆｎ０，Ｓｆｎ０）は、平均Ｍｆｎ０と、分散共分散行列Ｓｆｎ０によって定義されるものである。なお、学習が未だなされていないときには、平均Ｍｆｎ０および分散共分散行列Ｓｆｎ０の初期値として、たとえばビックデータ等に基づき導出された値を設定する。以下、これらの処理手順を説明する。

図４に、オン学習用データを用いたオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）の算出処理の手順を示す。図４に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図４に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、まず、オン学習用データのサンプリング数がｎ個となったか否かを判定する（Ｓ６０）。そして、ＣＰＵ３２は、ｎ個となったと判定する場合（Ｓ６０：ＹＥＳ）、記憶装置３６から、上記ガウス分布であるオン切替用事前分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ）を読みだす（Ｓ６２）。そしてＣＰＵ３２は、ｎ個の組データからなる入力ベクトルＸ＝｛ｘ（１），ｘ（２），…ｘ（ｎ）｝とラベルベクトルＴ＝｛ｔ（１），ｔ（２），…ｔ（ｎ）｝とに基づき、オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）を最大化する調整パラメータベクトルＷｆｎの値であるＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐを算出する（Ｓ６４）。

ここで、オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）の対数値は、ベイズの定理によれば、以下の式（ｃ３）にて表現される事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）に比例する。

ＣＰＵ３２は、上記事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）を最大化する調整パラメータベクトルＷｆｎを、上記ＭＡＰ解として算出する。これは、たとえば共役勾配降下法等によって実行することができる。

ＣＰＵ３２は、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐを算出すると、オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）もガウス分布であると仮定して、平均Ｍｆｎおよび分散共分散行列Ｓｆｎを算出する（Ｓ６６）。ここで、平均Ｍｆｎは、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐとなる。また、分散共分散行列は、以下の式（ｃ４）にて表現される。ただし、ｙｆｎ（ｋ）は、上記ジグモイド関数の調整パラメータベクトルＷｆｎをＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐとし、上記ジグモイド関数の独立変数を照度ｘ（ｋ）とする、従属変数の値である。

次に、ＣＰＵ３２は、記憶装置３６に記憶されている事前分布の平均Ｍｆｎ０を平均Ｍｆｎに更新するとともに、記憶装置３６に記憶されている事前分布の分散共分散行列Ｓｆｎ０を分散共分散行列Ｓｆｎに更新する（Ｓ６８）。

そして、ＣＰＵ３２は、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）と、オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）との積を調整パラメータベクトルＷｆｎについて積分することによって、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）を算出する（Ｓ７０）。そしてＣＰＵ３２は、ｎ個のサンプリング値を消去する（Ｓ７２）。

なおＣＰＵ３２は、Ｓ７２の処理が完了する場合や、Ｓ６０において否定判定する場合には、図４に示す一連の処理を一旦終了する。
図５に、オフ学習用データを用いたオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）の算出処理の手順を示す。図５に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図５におけるＳ６０ａ〜Ｓ７２ａの処理は、図４のＳ６０〜Ｓ７２の処理に対応しており、扱うデータがオフ切替用である点以外は、図４の処理と同様である。

図６に、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの更新処理の手順を示す。図６に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。

図６に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、まずオン切替用およびオフ切替用の双方の事前分布に関する分散共分散行列Ｓｆｎ０，Ｓｎｆ０を記憶装置３６から読み出す（Ｓ８０）。そしてＣＰＵ３２は、オン切替用の分散共分散行列Ｓｆｎ０の行列式の絶対値が閾値Ｓｔｈ以下であることと、オフ切替用の分散共分散行列Ｓｎｆ０の行列式の絶対値が閾値Ｓｔｈ以下であることとの論理積が真であるか否かを判定する（Ｓ８２）。この処理は、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの更新をするか否かを判定するためのものである。すなわち、上記行列式の絶対値が小さい値となる場合、学習が収束してきていると考えられることから、これを、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを更新する条件とする。ちなみに、学習がなされる前に予めデフォルトで記憶しておく分散共分散行列Ｓｆｎ０，Ｓｎｆ０は、Ｓ８２において否定判定される値に設定しておくこととする。

そしてＣＰＵ３２は、論理積が真であると判定する場合（Ｓ８２：ＹＥＳ）、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを更新する（Ｓ８４）。本実施形態では、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎを、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）が「１／２」となるときの照度ｘとし、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）が「１／２」であるときの照度ｘとする。ここで、本実施形態では、Ｓ７０，Ｓ７０ａの処理において、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）やオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）をジグモイド関数で近似する。この場合、ジグモイド関数の独立変数は、定数ｃを用いて、ｃＷｆｎＸ、ｃＷｎｆＸと表現できる（たとえば「パターン認識と機械学習：Ｃ．Ｍ．ビショップ著」の第４章参照）。このため、確率が「１／２」となるときの照度ｘを、Ｓ６４，Ｓ６４ａにて算出されたＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐ，Ｗｎｆｍａｐと（１，ｘ）との内積を「０」とする照度ｘとして求めることができる。

なお、ＣＰＵ３２は、Ｓ８４の処理が完了する場合や、Ｓ８２において否定判定する場合には、図７に示す一連の処理を一旦終了する。ちなみに、ＣＰＵ３２は、Ｓ８２において否定判定する場合、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆとして、デフォルト値を利用すればよい。デフォルト値は、たとえば予めＲＯＭ３４に記憶しておけばよい。

ここで本実施形態の作用を説明する。
ユーザが車両１０に乗り込み、手動モードを選択すると、ＣＰＵ３２は、オン・オフ切替スイッチ４２の操作とは独立に設定された周期的なサンプリングタイミングとなる都度、前照灯２０がオン状態であるかオフ状態であるかをラベル変数ｔとしてサンプリングするとともに、そのときの照度ｘをサンプリングする。ここで、ＣＰＵ３２は、「０：００〜１２：００」の組データをｎ個サンプリングした時点で、上記の式（ｃ３）にて表現される事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）のＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐを算出する。

ここで、ｎ個の組データのうち、所定の照度領域において前照灯２０がオン状態である割合が多い場合には少ない場合と比較すると、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が、所定の照度領域において前照灯２０がオン状態となる確率を高くすることによって、事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）が大きくなる。このため、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐは、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が所定の照度領域において前照灯２０がオン状態となる確率を高くする値とされる。

オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）は、こうして算出されたＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐを平均とするものであるため、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）は、その調整パラメータの分布が、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐ近傍において特に高いものとなる。これにより、ｎ個の組データのうち所定の照度領域において前照灯２０がオン状態である割合が多い場合には少ない場合と比較すると、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）は、所定の照度領域において前照灯２０がオン状態となる確率が高くなる傾向にある。そのため、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）には、ユーザが前照灯２０をオフ状態からオン状態に切り替える性向が反映される。同様に、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）には、ユーザが前照灯２０をオン状態からオフ状態に切り替える性向が反映される。これにより、手動モードにおいてユーザが前照灯をオン状態およびオフ状態の一方から他方へ切り替えるタイミングを検知しなくても切替タイミングを学習できる。

また、ｎ個の組データのうち、前照灯２０がオン状態であるデータのみが存在する照度領域においては、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が前照灯２０がオン状態となる確率を高くすることによって、事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）が大きくなる。このため、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐは、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が上記照度領域において前照灯２０がオン状態となる確率を高くする値とされる。一方、ｎ個の組データのうち、前照灯２０がオフ状態であるデータのみが存在する照度領域においては、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が前照灯２０がオフ状態となる確率を高くすることによって、事後分布の対数ｌｎｐ（Ｗｆｎ｜Ｔ）が大きくなる。このため、ＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐは、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）が上記照度領域において前照灯２０がオフ状態となる確率を高くする値とされる。そしてこの場合、ｎ個の組データのうち、前照灯２０がオン状態であるものとオフ状態であるものとが混在する照度領域においては、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）による前照灯２０がオン状態となる確率は、中間の値となる。このため、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）の値が「１／２」となるときの照度ｘをオン切替用閾値ｘｔｈｆｎとする場合、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎは、前照灯２０がオン状態である組データとオフ状態である組データとが混在する照度ｘの領域の値となる傾向がある。同様に、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆも、前照灯２０がオン状態である組データとオフ状態である組データとが混在する照度ｘの領域の値となる傾向がある。

以上説明した本実施形態によれば、さらに以下に記載する効果が得られる。
（１）時間帯に基づき、組データをオン学習用データおよびオフ学習用データに分類した。これにより、各組データがオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）に寄与するものであるか、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）に寄与するものであるかを簡易に判別することができる。

（２）ＣＰＵ３２は、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）またはオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）によって、組データが異常値であるか否かを判定し、異常値である場合、その組データを学習に反映させないようにした。これにより、ユーザの性向を反映しない不適切なデータによって学習がなされる事態を抑制することができる。

＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に、図面を参照しつつ説明する。

たとえば、車両１０が交差点で停車しているときなどにおいて、対向車がある場合、ユーザによっては、対向車を意識して前照灯２０をオン状態からオフ状態に切り替える操作をすることがある。この切り替え操作は、ユーザが前照灯２０をオン状態からオフ状態に切り替える通常の性向とは相違する。そこで本実施形態では、以下の処理によって、こうした操作が反映された組データが学習に用いられることを抑制する。

図７に、組データを、オン学習用データとオフ学習用データとに分類する処理の手順を示す。図７に示した処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図７において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付してその説明を省略する。

図７に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、Ｓ４２の処理が完了する場合、車速Ｖが閾値Ｖｔｈよりも高いか否かを判定する（Ｓ９０）。この処理は、車両１０が停車していることを判定するためのものであり、閾値Ｖｔｈは、極低速の値に設定されている。ＣＰＵ３２は、閾値Ｖｔｈ以下であると判定する場合（Ｓ９０：ＮＯ）には、図７に示す一連の処理を一旦終了する一方、閾値Ｖｔｈよりも高いと判定する場合（Ｓ９０：ＹＥＳ）には、Ｓ４４の処理に移行する。

＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に、図面を参照しつつ説明する。

たとえば車両１０がトンネルに差し掛かると、前照灯２０をオン操作する現象が生じうる。そしてそうした現象が生じるときにその組データを用いて学習がなされる場合には、ユーザの本来の前照灯２０のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向が学習されるおそれがある。

また、たとえば高い建物の付近を車両１０が通過する場合、建物の陰によって照度が急激に低下することがある。またたとえば、車両１０が多数の照明を利用した商用施設等の建物の付近を通過する場合、車両１０の周囲の照度が急激に高くなることがある。このように車両１０の周囲の照度が急激に変化するときには、ユーザが本来の前照灯２０のオン・オフの切り替え操作の性向とは相違する性向にて前照灯をオン・オフ操作するおそれがある。

そこで本実施形態では、以下の処理によって、こうした操作が反映されたデータが学習に用いられることを抑制する。
図８に、組データを、オン学習用データとオフ学習用データとに分類する処理の手順を示す。図８に示した処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図８において、図３に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付してその説明を省略する。

図８に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、Ｓ４２の処理が完了すると、ナビゲーションシステム５０と通信することによって、地図情報を取得する（Ｓ９２）。そしてＣＰＵ３２は、地図情報に基づき、車両１０がトンネルを通過するか否かを判定する（Ｓ９４）。ここで、ＣＰＵ３２は、車両１０がトンネルの上流側の端からさらに上流側に所定距離離れた地点を始点とし、トンネルの下流側の端からさらに下流側に所定距離離れた地点を終点とし、車両１０が始点および終点の間の区間を走行している場合、トンネルを通過すると判定する。そして、ＣＰＵ３２は、トンネルを通過しないと判定する場合（Ｓ９４：ＮＯ）、地図データに基づき、市街地を走行しているか否かを判定する（Ｓ９６）。この処理は、車両１０の周囲の照度が急激に変化するおそれがある地点を走行しているか否かを判定するためのものである。そして、ＣＰＵ３２は、市街地を走行していないと判定する場合（Ｓ９６：ＮＯ），Ｓ４４の処理に移行する一方、Ｓ９４，Ｓ９６の処理によって肯定判定する場合には、図８に示す一連の処理を一旦終了する。

＜第４の実施形態＞
以下、第４の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に、図面を参照しつつ説明する。

本実施形態では、自動モードにおいて、ユーザが自分でオン・オフ切替スイッチ４２を操作するように案内する処理を実行する。
図９に、自動モードの処理の手順を示す。図９に示す処理は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図９において、図２に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付してその説明を省略する。

図９に示す一連の処理において、ＣＰＵ３２は、Ｓ２４において肯定判定する場合、ユーザに対し、前照灯２０をオン状態に切り替える音声案内信号をスピーカ５２に出力する（Ｓ２６ａ）。これにより、スピーカ５２から、たとえば「暗くなりましたので前照灯を点灯してはいかがでしょうか？」といった音声信号が出力されユーザに通知される。また、ＣＰＵ３２は、Ｓ２８において肯定判定する場合、ユーザに対し、前照灯２０をオフ状態に切り替える音声案内信号をスピーカ５２に出力する（Ｓ３０ａ）。これにより、スピーカ５２から、たとえば「前照灯を消し忘れていませんか？」といった音声信号が出力されユーザに通知される。

＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係は、次の通りである。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。

［１］取得処理は、Ｓ４０，Ｓ４２の処理に対応し、制御用データ生成処理は、図３のＳ４４〜Ｓ５６の処理や、図４〜図６の処理に対応する。自動モード処理は、図２においては、Ｓ２２〜Ｓ３０の処理に対応し、図９においては、Ｓ２２，Ｓ２４，Ｓ２６ａ，Ｓ２８，Ｓ３０ａの処理に対応する。制御用データは、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎ、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆ、分散共分散行列Ｓｆｎ０，Ｓｎｆ０、および平均Ｍｆｎ０，Ｍｎｆ０に対応する。通知機器は、スピーカ５２に対応する。処理回路は、ＣＰＵ３２およびＲＯＭ３４に対応する。制御用データ生成装置は、ＥＣＵ３０に対応する。［２］オン切替用確率情報に関するデータは、分散共分散行列Ｓｆｎ０および平均Ｍｆｎ０に対応し、オフ切替用確率関数に関するデータは、分散共分散行列Ｓｎｆ０および平均Ｍｎｆ０に対応する。［６］車速判定処理は、Ｓ９０の処理に対応する。［７］トンネル判定処理は、Ｓ９２，Ｓ９４の処理に対応する。［８］建物判定処理は、Ｓ９２，Ｓ９６の処理に対応する。［９］車両用制御装置は、ＥＣＵ３０に対応する。［１０］取得処理は、Ｓ４０，Ｓ４２の処理に対応し、制御用データ生成処理は、図３のＳ４４〜Ｓ５６の処理や、図４〜図６の処理に対応する。自動モード処理は、図２においては、Ｓ２２〜Ｓ３０の処理に対応し、図９においては、Ｓ２２，Ｓ２４，Ｓ２６ａ，Ｓ２８，Ｓ３０ａの処理に対応する。処理回路は、ＣＰＵ３２およびＲＯＭ３４に対応する。制御用データ生成装置は、ＥＣＵ３０に対応する。［１１］車両用制御装置は、ＥＣＵ３０に対応する。

＜その他の実施形態＞
なお、上記実施形態の各事項の少なくとも１つを、以下のように変更してもよい。
「確率関数に基づくオン切替用閾値ｘｔｈｆｎ，ｘｔｈｎｆの導出について」
上記実施形態では、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎを、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）が「１／２」となるときの照度ｘとしたが、これに限らない。たとえば、「２／３」となるときの照度ｘであってもよい。この場合であっても、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎは、前照灯２０がオン状態である組データとオフ状態である組データとが混在する照度ｘの領域の値となる傾向がある。

上記実施形態では、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）が「１／２」となるときの照度ｘとしたが、これに限らない。たとえば、「２／３」となるときの照度ｘであってもよい。この場合であっても、オフ切替用閾値ｘｔｈｎｆも、前照灯２０がオン状態である組データとオフ状態である組データとが混在する照度ｘの領域の値となる傾向がある。

「オン切替用クラス事後確率、オフ切替用クラス事後確率について」
上記実施形態では、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）をジグモイド関数にて表現し、ジグモイド関数の独立変数を、照度ｘの線形関数としたが、これに限らず、照度ＬＭの線形関数としてもよい。また、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）としては、計測値として照度のみが独立変数を定めるパラメータとなるものに限らない。たとえば、天候情報や道路種別情報、車室内の照度情報をパラメータに含めてもよい。

上記実施形態では、オフ切替用クラス事後確率ｐｎｆ（ｔ＝１｜ｘ）をジグモイド関数にて表現し、ジグモイド関数の独立変数を、照度ｘの線形関数としたが、これに限らず、照度ＬＭの線形関数としてもよい。また、オフ切替用クラス事後確率ｐｎｆ（ｔ＝１｜ｘ）としては、計測値として照度のみが独立変数を定めるパラメータとなるものに限らない。たとえば、天候情報や道路種別情報、車室内の照度情報をパラメータに含めてもよい。

「オン切替用確率関数、オフ切替用確率関数について」
上記実施形態では、Ｓ７０の処理において、オン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）に基づき、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）を算出したが、この処理を削除してもよい。この場合、たとえば、ジグモイド関数の調整パラメータベクトルＷｆｎをＳ６６において算出されたＭＡＰ解Ｗｆｎｍａｐで代用したジグモイド関数を、Ｓ５４の処理におけるオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）に代用すればよい。またたとえば、Ｓ５４の処理を削除してもよい。

また、オン切替用クラス事後確率ｐｆｎ（ｔ＝１｜ｘ）を用いることなく、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）を調整パラメータベクトルＷｆｎを用いたジグモイド関数とし、組データに基づき調整パラメータベクトルＷｆｎを直接フィッティングしてもよい。これはたとえば、係数ｃ０を用いて、「ｗｆｎ０」を、「ｃ０・｛ｔ−ｐｆｎ（ｘ）｝」にて更新し、係数ｃ１を用いて、「ｗｆｎ１」を、「ｃ１・｛ｔ−ｐｆｎ（ｘ）｝・ｘ」にて更新することによって実現できる。

上記実施形態では、Ｓ７０ａの処理において、オフ切替用事後分布ｐｎｆ（Ｗｎｆ｜Ｔ）に基づき、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）を算出したが、この処理を削除してもよい。この場合、たとえば、ジグモイド関数の調整パラメータベクトルＷｎｆをＳ６６ａの処理において算出されたＭＡＰ解Ｗｎｆｍａｐとするジグモイド関数を、Ｓ４８の処理においてオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）に代用すればよい。またたとえば、Ｓ４８の処理を削除してもよい。

また、オフ切替用クラス事後確率ｐｎｆ（ｔ＝１｜ｘ）を用いることなく、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）を調整パラメータベクトルＷｎｆを用いたジグモイド関数とし、組データに基づき調整パラメータベクトルＷｎｆを直接フィッティングしてもよい。これはたとえば、係数ｃ０を用いて、「ｗｎｆ０」を、「ｃ０・｛ｔ−ｐｎｆ（ｘ）｝」にて更新し、係数ｃ１を用いて、「ｗｎｆ１」を、「ｃ１・｛ｔ−ｐｎｆ（ｘ）｝・ｘ」にて更新することによって実現できる。

「オン切替用事後分布、オフ切替用事後分布について」
上記実施形態では、Ｓ６８，Ｓ６８ａの処理によって、平均Ｍｎｆ０，Ｍｆｎ０および分散共分散行列Ｓｎｆ０，Ｓｆｎ０を更新することによって、オン切替用事前分布およびオフ切替用事前分布を更新したがこれに限らない。たとえばＳ７２，Ｓ７２ａの処理を削除し、ｎ個の組データにてオン切替用事後分布およびオフ切替用事後分布を算出した後、再度ｎ個の組データが集まった場合、それら２ｎ個の組データに基づきオン切替用事後分布およびオフ切替用事後分布を算出するのであれば、オン切替用事前分布およびオフ切替用事前分布を更新する必要はない。

「建物判定処理について」
上記第３の実施形態では、車両１０の周囲の照度が急激に変化し得る要因となる建物から所定距離以内の領域に車両１０が入る場合として、車両１０が市街地に入ったか否かを判定したが、これに限らない。たとえば、詳細な地図情報を取得できるなら、所定以上の高さを有する建物の位置情報を取得することによって、同建物からの距離が所定距離以内であるか否かを判定してもよい。また、たとえば、詳細な地図情報を取得できるなら、商用施設の位置情報を取得することによって、商用施設からの距離が所定距離以内であるか否かを判定してもよい。

「学習に利用する組データについて」
Ｓ４８，Ｓ５４の処理において、対数尤度を利用することは必須ではない。たとえば、Ｓ４８の処理においては、ラベル変数ｔとオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）との差の絶対値が、大きい場合に異常値と判定してもよい。

たとえば、Ｓ４８，Ｓ５４の処理において、上記負の対数尤度が、閾値ｌｎｔｈよりも小さい所定値未満である場合、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）や、オフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）の変更への影響が小さいとして、その組データを学習に利用しないこととしてもよい。これにより、ＣＰＵ３２の演算負荷を軽減することができる。

またたとえば、Ｓ９０の処理と、Ｓ９４の処理と、Ｓ９６の処理との実行の仕方としては、第２の実施形態や第３の実施形態において例示したものに限らず、要は、それら３つの処理のうちの少なくとも１つ以上を実行することとすればよい。

「照度が上昇傾向にあるか低下傾向にあるかの照度情報について」
上記実施形態では、「０：００〜１２：００」である場合にオフ学習用データに分類し、そうでない場合に、オン学習用データに分類したがこれに限らない。たとえば、「４：００〜１２：００」である場合にオフ学習用データに分類し、「１５：００〜２０：００」である場合に、オン学習用データに分類し、それ以外の時間帯の組データは、オフ学習用データとオフ学習用データとの双方に属するとしてもよい。換言すれば、それ以外の時間帯の組データのオフ切替用事後分布ｐｎｆ（Ｗｎｆ｜Ｔ）への寄与率と同組データのオン切替用事後分布ｐｆｎ（Ｗｆｎ｜Ｔ）への寄与率とをともに５０％としてもよい。

照度が上昇傾向にあるか低下傾向にあるかの照度情報としては、組データが取得された時間帯に関する情報に限らない。たとえば、時間帯に加えて気象情報を含めてもよい。これにより、晴天であれば照度の変化が小さいと考えられる「１０：００〜１５：００」等の時間帯において、気象情報が、たとえば天気が晴天から急速に悪化する旨の情報である場合、照度が低くなる情報とすることができ、この期間に取得した組データを、オン学習用データに分類することができる。

「照度情報について」
組データの、オン切替用確率情報に関するデータへの寄与率とオフ切替用確率情報に関するデータへの寄与率とを定めるための照度情報としては、照度が高くなるか低くなるかの情報に限らない。たとえば、ラベル変数ｔと対応付けられた照度ｘ自体であってもよい。これは、たとえば混合モデルを用いて次のようにして行うことができる。

重み係数π１，π２を用いて、照度ｘに対して前照灯がオン状態となる確率関数ｐ（ｘ）を、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）とオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）との混合モデルとして、「ｐ（ｘ）＝π１・ｐｆｎ（ｘ）＋π２・ｐｎｆ（ｘ）」と定義する。ただし、「π１＋π２＝１」である。ここで、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）とオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）とは、調整パラメータベクトルＷｆｎ，Ｗｎｆを用いたジグモイド関数とすればよい。ここで、以下の式（ｃ５）の尤度関数Ｐを定義する。

上記尤度関数Ｐを、周知のＥＭアルゴリズムを用いて最大化することにより、重み係数π１，π２と、調整パラメータベクトルＷｆｎ，Ｗｎｆとの双方を算出する。ＥＭアルゴリズムでは、組データ（ｘ，ｔ）が与えられたとき、組データが、オン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）とオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）とのいずれによりフィットするかに応じて、組データのオン切替用確率関数ｐｆｎ（ｘ）への寄与率と組データのオフ切替用確率関数ｐｎｆ（ｘ）への寄与率とを定めている。なお、重み係数π１，π２自体を、照度ｘの関数とすることによって混合エキスパートモデルを構築してもよい。

ちなみに、混合モデルや混合エキスパートモデルにおいても、照度が高くなるか低くなるかの情報を加味してもよい。なお、混合エキスパートモデルにおいて、照度が高くなるか低くなるかの情報を加味する場合、重み係数π１，π２を照度ｘに代えて時刻の関数とすることが有効である。もっとも、重み係数π１，π２を時刻と照度との双方の関数としてもよい。

「オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆの更新について」
上記実施形態では、分散共分散行列Ｓｆｎ０，Ｓｎｆ０の絶対値に基づき更新条件の成立の有無を判定したがこれに限らない。たとえば、分散共分散行列Ｓｆｎ０，Ｓｎｆ０の固有値および固有ベクトルにて、調整パラメータのばらつき度合いを判定することによって、更新条件の成立の有無を判定してもよい。

「制御用データ生成処理について」
上記実施形態では、ジグモイド関数によって前照灯がオン状態となるクラス事後確率を表現したが、これに限らず、たとえば前照灯がオフ状態となるクラス事後確率をジグモイド関数によって表現するものであってもよい。さらにジグモイド関数を用いたものに限らず、たとえばプロビット関数を用いてもよい。

また、前照灯がオン状態またはオフ状態となる確率を表現する関数を用いるものに限らない。たとえば、照度ｘの取りうる値の領域を複数の領域に分割し、各領域において前照灯がオン状態となる組データ数を記録し、組データの総数に対する各領域において前照灯がオン状態となる組データ数の比によって、前照灯がオン状態となる確率を定義するマップを作成してもよい。この場合、マップを作成するために利用した組データ総数は、学習が進むにつれて増加することとなる。ちなみに、マップは、照度が低下傾向にあるときの組データに基づくものと、照度が上昇傾向にあるときの組データに基づくものとの２組用意し、前者をオン切替用のマップとし、後者をオフ切替用のマップとすればよい。ちなみに、この場合であっても、オン切替用のマップに基づき生成されるオン切替用閾値ｘｔｈｆｎは、前照灯２０がオン状態となる組データとオフ状態となる組データとが混在する照度領域の値となると考えられる。同様に、オフ切替用のマップに基づき生成されるオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆは、前照灯２０がオン状態となる組データとオフ状態となる組データとが混在する照度領域の値となると考えられる。

もっとも、オン切替用確率情報とオフ切替用確率情報とを生成する処理に限らない。たとえば、照度ｘに応じて前照灯がオン状態またはオフ状態となる確率を示す単一の情報を有したデータを生成し、同データにおいて、前照灯がオン状態となる確率が「１／２」となるときの照度ｘ０に所定量Δを加算した値をオン切替用閾値ｘｔｈｆｎとし、照度ｘ０から所定量Δを減算した値をオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆとしてもよい。

さらに、確率情報を生成するものにも限らず、照度ｘが取りうる値の領域を複数の領域に分割し、各領域において、前照灯２０がオン状態となる組データの数およびオフ状態となる組データの数を記録することによって、前照灯２０がオン状態となる組データおよびオフ状態となる組データの双方が混在する領域を特定する処理を実行してもよい。すなわち、この場合、たとえば、双方が混在する領域の中央に、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎやオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを設定すればよい。詳しくは、組データを、オン学習用データとオフ学習用データとに分類し、それらオン学習用データとオフ学習用データとで互いに独立に各領域に属する組データの数を記録し、オン学習用データからオン切替用閾値ｘｔｈｆｎを生成し、オフ切替用データからオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを生成すればよい。もっとも、オン学習用データとオフ学習用データとに分類することなく、たとえば前照灯２０がオン状態となる組データおよびオフ状態となる組データの双方が混在する領域であってその中央よりも高い照度をオン切替用閾値ｘｔｈｆｎとし、双方が混在する領域であってその中央よりも低い照度をオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆとしてもよい。

「自動モード処理について」
図９に示す例では、案内処理として音声案内を実行したがこれに限らない。たとえばヘッドアップディスプレイを用いてフロントガラスの前方に、案内の内容を表現する視覚情報を虚像として表示してもよい。

また、自動での切替と案内処理とのいずれか一方を行うものに限らない。たとえば、ＣＰＵ３２が、図２のＳ２４において肯定判定する場合、まずスピーカ５２から「前照灯２０を点灯してよいでしょうか？」という音声信号を出力し、ユーザがたとえば音声認識機能を利用して肯定する回答をした場合に自動で前照灯２０をオフ状態からオン状態に切り替えるなどしてもよい。

「車両用制御装置について」
上記実施形態では、制御用データ生成装置と、自動モード処理を実行する装置とを、同一のＥＣＵ３０としたが、これに限らない。たとえば、自動モード処理を実行する装置を、車両内の別のＥＣＵとしてもよい。また、制御用データ生成装置と、自動モード処理を実行する装置とが車両１０内に搭載されていることも必須ではない。たとえば、制御用データ生成装置は、車両１０との通信によって車両１０から組データを受信し、これに基づき前照灯制御用データを生成する外部の装置であってもよい。この場合、外部の装置が車両１０に出力する前照灯制御用データを、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆとしてもよい。

なお、外部の装置は、複数の車両の組データであるビックデータを収集して解析する大型の計算機であってもよいが、たとえば携帯端末６０であってもよい。これは、たとえば、携帯端末６０に、図３〜図６に示した処理に準じた処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムをインストールすることによって実現することができる。

「処理回路について」
上記実施形態では、処理回路を構成するメモリとして、ＲＯＭを例示し、ＲＯＭがいかなるタイプのものであるかについては触れていなかったが、たとえば書き換え不能なメモリであってもよく、またたとえば、電気的書き換え可能な不揮発性メモリであってもよい。

処理回路としては、プログラムを記憶したＲＯＭ等のプログラム格納装置とプログラムを実行するＣＰＵとを備えて構成されるものに限らない。たとえば、ＣＰＵおよびプログラム格納装置を備えたソフトウェア処理回路に限らず、たとえばＡＳＩＣ等の、所定の処理を実行する専用のハードウェア回路であってもよい。さらに、ソフトウェア処理回路と専用のハードウェア回路との双方を備えて処理回路を構成してもよい。

「記憶装置について」
事前分布に関するデータの記憶装置としては、電気的書き換え可能な不揮発性の記憶装置に限らず、たとえばＥＣＵ３０の主電源がオフ状態となっても給電が維持されるバックアップ式のＲＡＭであってもよい。また、主電源がオン状態となっている間に限って給電状態とされるＲＡＭと、上記不揮発性の記憶装置とを備えて記憶装置を構成してもよい。この場合、たとえば、主電源がオフ状態となる前にＲＡＭに記憶されているデータを上記不揮発性の記憶装置に記憶するようにすればよい。

「そのほか」
上記実施形態では、複数人のユーザが１つの車両１０を利用する場合に、ユーザ毎に、オン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを生成したが、これに限らず、１つの車両１０では、ユーザが変わろうが、単一のオン切替用閾値ｘｔｈｆｎおよびオフ切替用閾値ｘｔｈｎｆを利用してもよい。

１０…車両、２０…前照灯、３０…ＥＣＵ、３２…ＣＰＵ、３４…ＲＯＭ、３６…記憶装置、３８…通信機、４２…オン・オフ切替スイッチ、４４…モード切替スイッチ、４６…照度センサ、４８…車速センサ、５０…ナビゲーションシステム、５２…スピーカ、６０…携帯端末。

Claims (11)

1. 前照灯を備えた車両であって前記前照灯のオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方への切り替え操作をユーザが手動で行う手動モードと、前記切り替え操作を自動で行う処理および同切り替え操作を促すための案内通知信号を通知機器に出力する処理の少なくとも一方の処理である自動モード処理を実行する自動モードとを選択可能な車両における前記自動モードにおいて利用されるデータである前照灯制御用データを生成する制御用データ生成装置において、
   前記手動モードとされているときに、前記車両の周囲の照度の検出値と、該検出値のサンプリング時において前記前照灯がオン状態であるかオフ状態であるかを示すオン・オフデータとを含んだ組データを逐次取得する取得処理と、
   前記取得した複数個の組データに基づき前記前照灯制御用データを生成する制御用データ生成処理と、を実行する処理回路を備え、
   前記前照灯制御用データは、前記前照灯がオン状態である確率情報に関するデータを含み、
   前記制御用データ生成処理は、前記確率情報を、前記照度の検出値が所定範囲にあることを示す複数の前記組データのうちの前記前照灯がオン状態であることを示す前記組データの割合が多い場合に少ない場合よりも前記照度が前記所定範囲にあるときに前記前照灯がオン状態である確率が高くなる情報とする制御用データ生成装置。
2. 前記オン状態から前記オフ状態への切り替えに関する前記自動モード処理のための前記照度の閾値であるオン切替用閾値と、前記オフ状態から前記オン状態への切り替えに関する前記自動モード処理のための前記照度の閾値であるオフ切替用閾値とが、互いに独立に設定されるものであり、
   前記前照灯制御用データは、前記前照灯がオン状態である確率情報を含むデータとして、前記オン切替用閾値を生成するためのオン切替用確率情報に関するデータと、前記オフ切替用閾値を生成するためのオフ切替用確率情報に関するデータと、を含み、
   前記制御用データ生成処理は、前記車両の周囲の照度情報に基づき、前記取得処理によって取得した前記組データの、前記オン切替用確率情報への寄与率と、前記オフ切替用確率情報への寄与率とを定める処理を含む請求項１記載の制御用データ生成装置。
3. 前記照度情報は、前記照度が低下傾向にあるか前記照度が上昇傾向にあるかを示す情報であり、
   前記処理回路は、前記照度が低下傾向にあるか上昇傾向にあるかを判定する判定処理を実行する請求項２記載の制御用データ生成装置。
4. 前記判定処理は、時間帯に基づき実行される請求項３記載の制御用データ生成装置。
5. 前記制御用データ生成処理は、前記組データ、オン切替用クラス事後確率、およびオン切替用事前分布に基づきオン切替用クラス事後確率の調整パラメータの事後分布を算出する処理と、前記組データ、オフ切替用クラス事後確率、およびオフ切替用事前分布に基づきオフ切替用クラス事後確率の調整パラメータの事後分布を算出する処理と、を含み、
   前記オン切替用クラス事後確率は、前記照度の検出値を独立変数とし前記前照灯がオン状態またはオフ状態である確率を従属変数とする関数であって前記オフ状態からオン状態への切り替え用の関数であり、
   前記オン切替用事前分布は、前記オン切替用クラス事後確率の前記独立変数の値に対する前記従属変数の値を調整する前記調整パラメータの確率分布であり、
   前記オフ切替用クラス事後確率は、前記照度の検出値を独立変数とし前記前照灯がオン状態またはオフ状態である確率を従属変数とする関数であって前記オン状態からオフ状態への切り替え用の関数であり、
   前記オフ切替用事前分布は、前記オフ切替用クラス事後確率の前記独立変数の値に対する前記従属変数の値を調整する前記調整パラメータの確率分布であり、
   前記オン切替用確率情報に関するデータは、前記オン切替用クラス事後確率における前記調整パラメータの事後分布に関するデータを含み、
   前記オフ切替用確率情報に関するデータは、前記オフ切替用クラス事後確率における前記調整パラメータの事後分布に関するデータを含む請求項３または４記載の制御用データ生成装置。
6. 前記処理回路は、前記車両の走行速度が閾値以下であるか否かを判定する車速判定処理を実行し、
   前記車速判定処理によって前記閾値以下と判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する請求項１〜５のいずれか１項に記載の制御用データ生成装置。
7. 前記処理回路は、前記車両がトンネルを通過するか否かを判定するトンネル判定処理を実行し、
   前記トンネル判定処理によって前記トンネルを通過すると判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する請求項１〜６のいずれか１項に記載の制御用データ生成装置。
8. 前記処理回路は、前記車両から所定距離以内に所定の建物があるか否かを判定する建物判定処理を実行し、
   前記建物判定処理によって前記所定の建物があると判定されていないことを条件に、前記取得処理によって取得された前記組データを前記制御用データ生成処理に利用する請求項１〜７のいずれか１項に記載の制御用データ生成装置。
9. 請求項１〜８のいずれか１項に記載の前記処理回路を備え、
   前記処理回路は、
   前記前照灯制御用データに基づきオン切替用閾値およびオフ切替用閾値を設定する閾値設定処理を実行し、
   前記自動モードであって前記前照灯がオフ状態であるときに、前記照度の検出値が前記オン切替用閾値よりも小さいことを条件に、前記前照灯のオフ状態からオン状態への切替に関する前記自動モード処理を実行し、
   前記自動モードであって前記前照灯がオン状態であるときに、前記照度の検出値が前記オフ切替用閾値よりも大きいことを条件に、前記前照灯のオン状態からオフ状態への切替に関する前記自動モード処理を実行する車両用制御装置。
10. 前照灯を備えた車両であって前記前照灯のオン状態およびオフ状態のうちの一方から他方への切り替え操作をユーザが手動で行う手動モードと、前記切り替え操作を自動で行う処理および同切り替え操作を促すための案内通知信号を通知機器に出力する処理の少なくとも一方の処理である自動モード処理を実行する自動モードとを選択可能な車両における前記自動モードにおいて利用されるデータである前照灯制御用データを生成する制御用データ生成装置において、
    前記手動モードとされているときに、前記車両の周囲の照度の検出値と、該検出値のサンプリング時において前記前照灯がオン状態であるかオフ状態であるかを示すオン・オフデータとを含んだ組データを逐次取得する取得処理と、
    前記取得した複数個の組データに基づき前記前照灯制御用データを生成する制御用データ生成処理と、を実行する処理回路を備え、
    前記前照灯制御用データは、前記自動モード処理による前記切り替え操作のための閾値を含み、
    前記制御用データ生成処理は、前記前照灯がオン状態である前記組データと前記前照灯がオフ状態である前記組データとの双方が混在する前記照度の領域に、前記閾値を設定する処理である制御用データ生成装置。
11. 請求項１０記載の前記処理回路を備え、
    前記処理回路は、
    前記自動モードであって前記前照灯がオン状態およびオフ状態のうちのいずれか一方であるときに、前記照度の検出値と前記閾値との大小比較に基づき前記前照灯のオフ状態およびオン状態のうちの他方への切替に関する前記自動モード処理を実行する車両用制御装置。