JP6777151B2 - ルート探索方法及びルート探索装置 - Google Patents

Description

本発明は、ルート探索方法及びルート探索装置に関するものである。

従来から、多数の車両から収集されたプローブデータに内包される走りやすさなどのノウハウを、出発地から目的地までの経路全体にわたって反映して経路探索を行う技術が提案されている（特許文献１参照）。特許文献１では、あるリンクを走行した場合に、その後続けて特定の複数リンクを走行すると運転しやすいといった、多くの運転者が共通して有するノウハウを、出発地から目的地までの経路全体にわたって反映している（特許文献１参照）。

特開２００９−００２８１７号公報 特開平０５−２２４６０１号公報 特開２００６−１７７８０４号公報

特許文献１の経路探索方法は、不特定多数の運転者による多数決の論理により支持された経路を探索し、運転者に案内する。しかし、運転者毎の趣味又は嗜好の違いやバラツキによって、走りやすい道路にも違いやバラツキが生じる。このため、その運転者にとって走り易いであろうルートを探索するとは限らない。

本発明は、上記課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ドライバーにとって走り易いであろうルートを探索することができるルート探索方法及びルート探索装置を提供することである。

本発明の一態様に係わるルート探索方法は、ドライバーの行動履歴をデータベースに蓄積し、行動履歴が蓄積されている場合、行動履歴が蓄積されている地図上の位置を基準とする所定範囲の領域を第１領域として設定し、行動履歴が増加すると第１領域の面積を広げる。第１領域の中から、目的地に到達する第２のルートを探索する。

本発明の一態様に係わるルート探索方法及びルート探索装置によれば、そのドライバーにとって走り易いであろうルートを探索することができる。

図１は、実施形態に係わるルート探索装置の構成を示すブロック図である。 図２は、電子回路１１が実行する情報処理（１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別）に係わる手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、リンク４０毎の走行度数に対して正の相関を有するなじみ領域４４を示す模式図である。 図４は、電子回路１１が実行する情報処理（２．なじみリンクに基づくルート探索）に係わる手順の一例を示すフローチャートである。 図５Ａは、複数のリンク４０からなる道路網において、出発地４７から目的地４８までのルートを探索するシーンを示す模式図である。 図５Ｂは、図５Ａのシーンにおけるなじみ領域４４ａを示す模式図である。 図５Ｃは、図５Ｂよりも拡大したなじみ領域４４ｂ、及びなじみ領域４４ｂに含まれるリンク４１を示す模式図である。 図５Ｄは、図５Ｃよりも拡大したなじみ領域４４ｃ、及びなじみ領域４４ｃに含まれるリンク４１を示す模式図である。 図５Ｅは、図５Ｄよりも拡大したなじみ領域４４ｃ、及びなじみ領域４４ｃの中から探索される第２のルート５０を示す模式図である。 図５Ｆは、図５Ｄよりも拡大したなじみ領域４４ｄ、及びなじみ領域４４ｄに含まれるリンク４１及び新たな第２のルート５１を示す模式図である。 図５Ｇは、図４に示したルート探索処理により探索されるルートの数又は選択肢が、なじみ領域の拡大によって増加する様子を示す模式図である。 図６Ａは、複数のリンク４０からなる道路網において、道路工事５３及び通行止め５４によって通行できない様子を示す模式図である。 図６Ｂは、図６Ａのなじみリンク４１の中から、通行できないリンクを削除する様子を示す模式図である。 図７Ａは、出発地４７から目的地４８までのルートとして、３つのルート（常用ルート４９、第２のルート５０、５１）が探索されたシーンを示す模式図である。 図７Ｂは、３つのルート（常用ルート４９、第２のルート５０、５１）の所要時間推定値及び推奨順位を示す表である。 図８は、電子回路１１が実行する情報処理（３．なじみリンクの削除）に係わる手順の一例を示すフローチャートである。 図９は、第２実施形態の電子回路１１が実行する情報処理（１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別）に係わる手順の一例を示すフローチャートである。 図１０Ａは、メッシュコード６０を基準としたなじみ領域６２、及び道路網の上に全てのなじみ領域６２を重ね合わせた様子を示す模式図である。 図１０Ｂは、地図上のなじみ領域６２にその全長が包含されるなじみリンク４１を示す模式図である。 図１１は、ナビゲーションシステムにより推奨された推奨ルート６５、推奨ルート６５を逸脱して選択した新たなルート（逸脱ルート６６）を示す模式図である。 図１２Ａは、なじみ領域４４ｆ〜４４ｈの各々に対して、なじみ度合いを設定した場合の重み係数を算出する例を示す模式図である。 図１２Ｂは、なじみ領域４４における利用度数となじみ度合いとの相関を示すグラフである。 図１３Ａは、ルートが持つ特徴量（平均速度、右左折回数、信号機数、車線数平均）の各々について、推奨ルート６５と逸脱ルート６６との差分の例を示すグラフである。 図１３Ｂは、特徴量の差分に対する重み係数の相関の例を示すグラフであり、特徴量の差分の絶対値は考慮せず、特徴量の差分の正負の符号のみを考慮する例を示す。 図１３Ｃは、特徴量の差分に対する重み係数の相関の例を示すグラフであり、二次関数曲線（非線形）で定義される例を示す。 図１３Ｄは、特徴量の差分に対する重み係数の相関の例を示すグラフであり、一次関数曲線（線形）で定義される例を示す。 図１４は、図１１、図１２Ａ、及び図１３Ａ〜図１３Ｄに示した重み係数の算出方法を組み合わせた例を示すグラフである。 図１５は、重み付け後の修正量により、嗜好性プロファイルを修正する方法の一例を示すグラフである。

図面を参照して、実施形態を説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

（第１実施形態）
図１を参照して、実施形態に係わるルート探索装置の構成を説明する。ルート探索装置は、車両に装備されたナビゲーションシステム、若しくはナビゲーション機能を有するスマートフォン等のモバイル機器（以下、端末と表記）に適用することができる。第１実施形態では、車両に装備されたナビゲーションシステムを例に取り、説明する。

ルート探索装置は、車両を使って所定の目的地に到達するためのルートを探索し、ドライバーにルートを案内するナビゲーションシステムである。ルート探索装置は、電子回路１１と、通信装置１２と、行動履歴データベース１３と、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）１４と、タッチパネル１５と、地図データベース１６と、なじみリンクデータベース１７とを備える。

電子回路１１は、例えば、ルートを探索するための一連の情報処理手順を実行する。電子回路１１は、ＣＰＵ（中央処理装置）、メモリ、及び入出力部を備えるマイクロコンピュータを用いて実現可能である。マイクロコンピュータを電子回路１１として機能させるためのコンピュータプログラムを、マイクロコンピュータにインストールして実行する。これにより、マイクロコンピュータは、電子回路１１として機能する。なお、ここでは、ソフトウェアによって電子回路１１を実現する例を示すが、もちろん、以下に示す各情報処理を実行するための専用のハードウェアを用意して、電子回路１１を構成することも可能である。また、電子回路１１に含まれる複数の回路（２１〜３２）を個別のハードウェアにより構成してもよい。更に、電子回路１１は、車両に係わる他の制御に用いる電子制御ユニット（ＥＣＵ）と兼用してもよい。複数の回路ユニット（２１〜３２）は後述する。

通信装置１２は、車両の外部との間で無線通信を行う。例えば、道路脇に設置された電波ビーコン又は光ビーコン又はラジオ放送局から送信されるＶＩＣＳ（道路交通情報通信システム：登録商標）情報を受信する。また、通信装置１２は、移動体通信技術を用いて車両をインターネットに接続する。そして、電子回路１１は、同じユーザ（ドライバー）が使用する複数の端末と車載のナビゲーションシステムとの間で、行動履歴データベース１３に蓄積さている行動履歴データの同期をとる。行動履歴データの同期については後述する。

行動履歴データベース１３は、ドライバーの行動履歴を蓄積する。行動履歴には、ドライバーが乗車する車両の走行履歴、及び目的地又は経由地でのドライバーの滞在履歴が含まれる。走行履歴には、道路網を構成するリンク各々の利用頻度及び走行度数が含まれる。滞在履歴には、目的地又は経由地における滞在時間、滞在回数及び利用頻度の高い施設周辺の行動範囲が含まれる。前述したように、行動履歴データベース１３は、電子回路１１によるデータの同期処理により、車両に乗車したドライバーの行動履歴の他に、車両から降りたドライバー（ユーザ）が所持する端末により蓄積された行動履歴も、蓄積することができる。

グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）１４は、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信してそれぞれとの距離を割り出すことにより、車両の現在位置を測定する。なお、車両の現在位置を測定するための手段として、ＧＰＳ１４に限らず、既知の他の手段を用いてもよい。

タッチパネル１５は、ドライバーとルート探索装置との間のユーザインターフェース（ＵＩ）を成す。具体的に、タッチパネル１５は、ルート探索のための条件、例えば、出発地、目的地、経由地の入力を受け付ける入力装置、及び、ルート探索結果をドライバーに提示する表示装置として機能する。ユーザインターフェース（ＵＩ）はタッチパネル１５に限定されない。例えば、タッチパネル１５の代わりに、音声認識装置を用いてもよい。また、車両のフロントウィンドウにルート探索結果を直接、投影してもよい。

地図データベース１６は、車両が走行可能な道路の地図情報を蓄積する。地図情報には、デジタル道路地図における道路網が含まれる。道路網は、「ノード」と「リンク」の組合せによって表現される。ノードは交差点その他道路網表現上の結節点を示し、リンクはノードとノードの間の道路区間を示す。ノード及びリンクの各々には識別番号（ＩＤ）が付されている。

なじみリンクデータベース１７は、電子回路１１が実行する情報処理において生成される「なじみ」リンク情報を蓄積する。「なじみ」リンクについては後述する。

電子回路１１に含まれる複数の回路ユニット（２１〜３２）を説明する。電子回路１１は、行動履歴制御部２１と、なじみ領域制御部２３（第１領域制御回路）と、なじみリンク制御部２６と、リンク選択部２７と、ルート探索部２８と、ルート比較部２９と、嗜好性プロファイル制御部３０とを備える。第１及び第２実施形態では、電子回路１１が回路ユニット（２１〜２９）を備える場合を説明し、第３実施形態で、嗜好性プロファイル制御部３０を更に備える場合について説明する。

行動履歴制御部２１は、ＧＰＳ１４により取得された車両の現在位置を示す測位データを、ドライバー識別子、日付、曜日及び時間帯のデータに関連づけて、行動履歴データベース１３に保存する。また、行動履歴制御部２１は、ＤＢ（データベース）同期部２２を備える。前述したように、ＤＢ同期部２２は、同じユーザ（ドライバー）が使用する複数の端末と車載のナビゲーションシステムとの間で、行動履歴データベース１３に蓄積さている行動履歴データの同期をとる。

なじみ領域制御部２３は、各ドライバーの行動履歴に応じて、行動履歴が蓄積されている地図上の位置を基準とする地図上のなじみ領域（第１領域）の面積及びなじみ度合いを制御する。なじみ領域制御部２３は、ドライバー自身の行動履歴に応じてなじみ領域の面積を制御する面積制御部２４と、ドライバー自身の行動履歴に応じてなじみ領域毎にそのなじみ度合いを制御するなじみ度合い制御部２５とを備える。面積制御部２４は、ドライバー自身の行動履歴が蓄積されている場合、ドライバー自身の行動履歴が蓄積されていない場合に比べて、ドライバー自身の行動履歴が蓄積されている地図上の位置を基準とする地図上のなじみ領域の面積を広げる。面積制御部２４の詳細は図３を参照して後述する。なじみ度合い制御部２５の詳細は、第３実施形態で後述する。

なじみリンク制御部２６は、地図上のなじみ領域にその全長が包含されるリンクを道路地図に含まれるリンクの中から探索し、探索されたリンクをなじみリンクとして一時的になじみリンクデータベース１７に記憶する。

リンク選択部２７は、ルートを探索する条件（曜日、時間帯）に合致するなじみリンクをなじみリンクデータベース１７から抽出する。通信装置１２が受信するＶＩＣＳ情報に含まれる、道路工事及び通行止めなどの通行可否を示す情報に基づいて、リンク選択部２７は、通行できないリンクを特定し、抽出されたなじみリンクから当該リンクを削除する。

ルート探索部２８は、リンク選択部２７により選択され且つ残存するなじみリンクを、ルートを構成することが可能なリンクと見なして、探索条件（出発地、経由地、目的地）に合致するルートを探索する。

ルート比較部２９は、なじみ領域から探索され且つ行動履歴が蓄積されていない第２のルートと、行動履歴が蓄積されている第１のルート（常用ルート）との間で利用コストを比較し、比較結果に基づいて第２のルート及び第１のルート（常用ルート）の間に優先順位を付す。例えば、第２のルートの予想所要時間が第１のルートの予想所要時間の１０５％未満であれば、第２のルートを常用ルートよりも優先的にドライバーに案内する。

次に、図１に示すルート探索装置の動作例を説明する。主に、フローチャートを参照して、電子回路１１が実行する、ルートを探索するために一連の情報処理の手順を説明する。一連の情報処理は、大別すると、「１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別」、「２．なじみリンクに基づくルート探索」、「３．なじみリンクの削除」、及び「４．嗜好性プロファイル制御」に分類される。「１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別」、「２．なじみリンクに基づくルート探索」、「３．なじみリンクの削除」について、第１実施形態で説明する。「４．嗜好性プロファイル制御」については、第３実施形態において説明する。

＜１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別＞
図２を参照して、電子回路１１が実行する情報処理（１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別）を説明する。図２に示す処理動作は、車両のイグニションスイッチ（ＩＧＮ）がターン・オンされて開始され、ターン・オフされるまで、繰り返し実行される。

先ず、ステップＳ１０１において、行動履歴制御部２１は、ＧＰＳ１４により取得された車両の現在位置を示す測位データに基づいて、車両が現在走行しているリンクを特定して、当該リンクの識別子（リンクＩＤ）を地図データベース１６から取得する。ステップＳ１０２に進み、行動履歴制御部２１は、現在の曜日及び時間帯のデータを取得する。

ステップＳ１０３に進み、行動履歴制御部２１は、例えば、車両を運転するドライバーの識別子、日付、曜日及び時間帯のデータに関連づけて、車両が現在走行しているリンクＩＤを行動履歴データベース１３に保存する。或いは、行動履歴制御部２１は、曜日及び時間帯を含む時間条件毎に、現在走行のリンクＩＤ毎の走行度数を行動履歴データベース１３に記録してもよい。但し、時間条件の区分は曜日、時刻帯に限定するものではなく、例えば月平均や年平均であっても構わない。

ステップＳ１０４に進み、面積制御部２４は、行動履歴に応じてなじみ領域の面積を制御する。例えば、図３に示すように、現在の時間条件に符合するリンク４０毎の走行度数を引数とし、引数に所定の係数（例えば０．５）を乗じた数値をメートル長さとする幅４５を定義する。リンク４０を対称軸として、幅４５によって内包される閉領域を「なじみ領域４４」として識別する。幅４５及びなじみ領域４４の面積は、走行度数に対して正の相関を有している。走行度数の増加に応じて、幅４５及びなじみ領域４４の面積は単調に増加する。換言すれば、なじみ領域４４は、リンク４０を中心として放射状に広がる領域である。

但し、走行度数に対するなじみ領域の正の相関は、一次関数によるものに限定されない。なお、行動履歴の一例として走行度数を挙げたが、これに限らず、リンク４０の利用回数であってもよいし、単位時間当たりの走行度数又は利用回数、即ち走行頻度や利用頻度であってもよい。

このように、面積制御部２４は、行動履歴（走行度数、利用回数、走行頻度、利用頻度を含む）が蓄積されている場合、行動履歴が蓄積されていない場合に比べて、行動履歴が蓄積されている地図上の位置（リンク４０）を基準として地図上のなじみ領域４４の面積を広げる。

ステップＳ１０５に進み、なじみリンク制御部２６は、面積制御部２４により識別された全てのなじみ領域４４を、地図データベース１６に格納された地図データ上に重ね合わせる。ステップＳ１０６に進み、なじみリンク制御部２６は、地図上のなじみ領域４４にその全長が包含される周囲のリンクを地図データの中から探索し、探索された全てのリンクをなじみリンクとしてなじみリンクデータベース１７に記憶する。

例えば、図３に示すノード４２、４３及びリンク４０を道路地図に位置合わせした時、なじみ領域４４の内側に位置する他の道路、即ち他のリンクの全てをなじみリンクとして抽出し、当該なじみリンクのリンクＩＤをリンクデータベース１７に記憶する。

＜２．なじみリンクに基づくルート探索＞
図４を参照して、電子回路１１が実行する情報処理（２．なじみリンクに基づくルート探索）を説明する。図４に示す処理動作は、ユーザ（車両の乗員）がルート探索のための条件（目的地）を設定し、ルート探索の実行を指示した時に開始される。

ステップＳ２０１において、リンク選択部２７は、現在の曜日及び時間帯を取得する。ステップＳ２０２に進み、リンク選択部２７は、ルートを探索する条件（曜日、時間帯）に合致するなじみリンクＩＤをなじみリンクデータベース１７から取得する。

ステップＳ２０３に進み、リンク選択部２７は、ＶＩＣＳ情報に含まれる通行可否を示す情報に基づいて、通行できないリンクＩＤを特定し、ステップＳ２０２で取得したなじみリンクＩＤの中から当該リンクＩＤを削除する。

例えば、図６Ａに示すように、複数のリンク４０からなる道路網において、出発地４７から目的地４８までのルートを探索するシーンを考える。リンク４０の一部には、なじみリンク４１が含まれている。しかし、なじみリンク４１の一部に、道路工事５３及び通行止め５４によって通行できないリンクがある。この場合、図６Ｂに示すように、なじみリンク４１の中から、通行できないリンクを削除する。これにより、ルート探索の結果が実走行に際して利用できないといった不都合を回避することができる。ステップＳ２０４に進み、リンク選択部２７は、残されたなじみリンク４１のリンクＩＤを保持する。

ステップＳ２０５に進み、ルート探索部２８は、リンク選択部２７により保持されているなじみリンク４１を、ルートを構成することが可能なリンクと見なして、探索条件（出発地、目的地）に合致するルートを探索する。なお、ルート探索アルゴリズムはダイクストラ法等、時間、距離などの走行コストに依拠した探索手段を用いることが望ましい。

ステップＳ２０６に進み、ルート比較部２９は、探索されたルートに、そのドライバーの行動履歴が最も多いルート（常用ルート）以外のルート（第２のルート）が含まれているか否かを判断する。含まれていない場合（Ｓ２０６でＮＯ）、ステップＳ２０９に進み、ルート比較部２９は、常用ルートをタッチパネル１５に表示する。一方、含まれている場合（Ｓ２０６でＹＥＳ）、第２のルートと常用ルートとの間に優先順位を付す必要がある。

そこで、ステップＳ２０７に進み、ルート比較部２９は、なじみ領域４４から探索され且つ行動履歴が少ない或いは蓄積されていない第２のルートと、行動履歴が最も多い第１のルート（常用ルート）との間で利用コストを比較する。例えば、ルート比較部２９は、第２のルートの予想所要時間が第１のルートの予想所要時間の１０５％未満であるか否かを判断する。１０５％未満である場合（Ｓ２０７でＹＥＳ）、常用ルートに対する第２のルートのコスト競争力が十分あると判断できる。そこで、ステップＳ２０８に進み、ルート比較部２９は、常用ルートをタッチパネル１５に表示せず、第２のルートを優先的に表示する。

１０５％未満でない場合（Ｓ２０７でＮＯ）、第２のルートのコスト競争力が十分ではないと判断して、ステップＳ２０９に進み、ルート比較部２９は、常用ルートを、第２のルートよりも優先的にタッチパネル１５に表示する。

例えば、図７Ａに示すように、出発地４７から目的地４８までのルートとして、３つのルート（常用ルート４９、第２のルート５０、５１）が探索されたシーンを考える。第２のルート５１の所要時間の推定値（４１分）は、常用ルートの所要時間の推定値（４０分）の１０５％未満である（Ｓ２０７でＹＥＳ）。よって、図７Ｂに示すように、第２のルート５１は、常用ルート４９よりも推奨順位を高くする。一方、第２のルート５０の所要時間の推定値（４５分）は、常用ルートの所要時間の推定値（４０分）の１０５％未満ではない（Ｓ２０７でＮＯ）。よって、図７Ｂに示すように、第２のルート５０は、常用ルート４９よりも推奨順位を低くする。その結果、図７Ｂに示す順位のもとで、３つのルート（４９〜５１）をタッチパネル１５に表示する。

次に、図５Ａ〜図５Ｇを参照して、図４に示したルート探索処理により探索されるルートの数又は選択肢が、なじみ領域４４の拡大によって増加する様子を説明する。図３に示したように、なじみ領域４４の面積は、リンク４０の走行度数の増加に応じて、単調に増加する。図５Ａに示すような複数のリンク４０からなる道路網において、出発地４７から目的地４８までのルートを探索するシーンを考える。

図５Ｂに示すように、なじみリンク制御部２６は、面積制御部２４により識別された全てのなじみ領域４４ａを、複数のリンク４０からなる道路網の上に重ね合わせる。そして、なじみ領域４４ａにその全長が包含される全てのリンクをなじみリンク４１として識別する。図５Ｂに示すなじみ領域４４ａに、常用ルート４９を構成するリンク４１以外のリンク４０は包含されていない。

図５Ｂの状態から、なじみ領域４４ａの基準となる常用ルート４９（リンク４１）の行動履歴が増加すると、図５Ｃに示すなじみ領域４４ｂとなる。なじみ領域４４ｂの幅４５（図３参照）は、なじみ領域４４ａの幅４５よりも広いため、なじみ領域４４ｂの面積は、なじみ領域４４ａの面積よりも広くなる。つまり、常用ルート４９の利用回数が増加すると、常用ルート４９を基準とするなじみ領域４４ｂの面積が広くなる。これにより、図５Ｃに示すなじみ領域４４ｂに、なじみ領域４４ｂの基準となるリンク４１以外に、２つのリンク４１が新たに包含される。つまり、２つのなじみリンク４１が増加する。

更に、行動履歴、つまり常用ルート４９の利用回数が増えると、図５Ｄに示すように、更に、３つのなじみリンク４１が増加する。すると、図５Ｅに示すように、なじみ領域４４ｃに包含されるなじみリンク４１を用いて、常用ルート（第１のルート）４９とは異なる新たなルート（第２のルート）５０を、ステップＳ２０５において探索して、ドライバーに案内することができる。

その後、ルート５０の利用履歴が増えれば、ルート５０を構成するなじみリンク４１を基準として、新たななじみ領域が設定され、その面積が増加していく。そして、図５Ｆに示すように、更に新たなルート（第２のルート）５１が探索されるようになる。

このように、道路（リンク４０）を利用する回数（行動履歴）が増えれば、否応なく、その道路（なじみリンク４１）に対するドライバーの知見が増え、道路（なじみリンク４１）の周囲状況に対する洞察力或いは土地勘が強まる。ドライバーは、その道路のみならず、その周囲にある道路（リンク４０）をも知っているであろうと推測することができる。この周囲状況に対する洞察力或いは土地勘を、「なじみ領域４４」という指標で表現する。ドライバーの行動履歴に応じて、地図上のなじみ領域４４の面積を調整する。所定の目的地４８に到達するためのルートとして、なじみ領域４４に含まれる新たなルート（第２のルート）５０、５１が有れば、第２のルート５０、５１はそのドライバーにとって走り易いであろうと推測して、第１のルート４９のみならず当該第２のルート５０、５１も探索する。これにより、知っているであろうと推測される道路（なじみリンク４１）を使った他のルート５０、５１を探索できるので、ドライバー毎に走り易いであろうルートを探索することができる。

ひいては、ドライバー毎の趣味又は嗜好の違いやバラツキによって、走りやすい道路にも違いやバラツキが生じる。よって、ドライバー個々の行動履歴に基づき、多様なルートを探索することにより、全車両が走行するルートが分散され、渋滞が緩和され、道路網全般の利用効率が向上し、交通流が円滑化される。

＜３．なじみリンクの削除＞
図８を参照して、電子回路１１が実行する情報処理（３．なじみリンクの削除）を説明する。図８に示す処理動作は、図４のルート探索により初めて探索され且つ当該ドライバーの利用履歴が無いルートをドライバーが初めて走行した時（ステップＳ４０１）に実施される。

ステップＳ４０２に進み、なじみリンク制御部２６は、当該初めて利用したルートを今後も利用する意思があるか否かをドライバーに対して確認を求める。具体的には、新規に推奨対象となったルートの利用が認知された場合（ステップＳ４０１）、ドライバーの好みに照らして、以降も利用する可能性があるかを問い合わせる（ステップＳ４０２）。例えば、タッチパネル１５に、確認を求める画面を表示する。これに対して、ドライバーによる使用しないという明確な意思表示があった場合（ステップＳ４０３でＹＥＳ）、ステップＳ４０６に進む。そして、次回以降のルート探索において、当該ルートを構成したリンクを用いないように、なじみリンク制御部２６は、当該ルートを構成するリンクのリンクＩＤを、なじみリンクデータベース１７から削除する。

一方、ドライバーによる使用しないという明確な意思表示が無い場合（ステップＳ４０３でＮＯ）、以降、当該区域を通過する際、当該ルートの利用が、その他のルートとの比較において伸張しない場合、前記同様、次回以降のルート探索において当該ルートを構成したリンクを用いないようにステップＳ４０６においてなじみリンクデータベース１７から削除する。

具体的には、ステップＳ４０４において、当該初めて利用したルートを再度使用したが、常用ルート４９の行動履歴（走行度数、利用回数）に達する前に利用を停止した場合（Ｓ４０５でＹＥＳ）、なじみリンク制御部２６は、当該初めて利用したルートを構成するリンクのリンクＩＤを、なじみリンクデータベース１７から削除する（ステップＳ４０６）。

図８に示す情報処理（３．なじみリンクの削除）によれば、ルート探索装置を継続して利用するに当たり、ドライバー個々の好みに合致しないルート及びリンクを推奨し続けられる煩わしさを排除することができる。

なお、第１実施形態では、車両によるユーザ（ドライバー）の行動履歴を利用する例を示した。しかし、ナビゲーション機能を有するスマートフォン等の端末を用いて、徒歩、自転車、バイク、公共交通機関等を利用したユーザの移動履歴を利用することも可能である。

また、ルート探索装置は、データベース（１３、１６、１７）を備えていなくてもよい。例えば、クラウドコンピューティングを用いることにより、データベース（１３、１６、１７）を、通信装置１２を介して接続されるクラウド（データサーバ）として実現することができる。

以上説明したように、第１実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

区域毎の交通環境に対して高い洞察を発揮できるドライバーに向けて選択的に、多数のドライバーにより占有される常用ルート（第１のルート）とは異なる別のルート（第２のルート）を推奨することが可能となる。高い洞察を発揮できるドライバーによる別のルート（第２のルート）の選択が促進されるため、常用ルートの交通量の減少と、推奨前には利用頻度の低かった近隣道路の利用が促され、当該区域内に敷設された道路網全般の利用効率向上を図ることができる。

任意の区域に対する土地勘や洞察力（なじみレベル）が高いドライバーに対して、選択的に、多数のドライバーが常用するルートの近隣に存在する別のルートの利用を促す。一方、なじみレベルが低いドライバー、あるいはなじみがあったとしても近隣経路の利用に対する忌避感の強いドライバーには常用経路を利用させる。これにより、当該区域に敷設された経路全般が持つ交通容量の利用効率を高めることができる。

当該区域に対するなじみレベルを、ドライバー個々の同区域の行動履歴（利用頻度、滞在頻度を含む）により評価する。なじみレベルが高いほど、ルート探索の際に、ルートを構成し得るリンク（なじみリンク４１）の数を増加させる。これにより、ドライバー個々の行動履歴に即して多用なルートを推奨することができるので、ルート分散の効果を得ることが可能となる。

行動履歴には車両の走行履歴が含まれ、走行履歴には、道路網を構成するリンク各々の利用度数及び利用頻度が含まれる。なじみ領域４４は、リンクに基づいて放射状に広がる領域であり、なじみ領域４４に含まれる他のリンク（なじみリンク）４１をつなぎ合わせて、常用ルート４９（第１のルート）とは異なる第２のルート５０、５１を探索する。任意の区域における行動履歴が高いドライバーに対して、選択的に、常用ルートの近隣に存在する別のルートを案内することができる。時間、度数、距離等の単純な指標のみによって、なじみ領域の判定が可能となる。

ルート比較部２９は、なじみ領域４４から探索された第２のルート５０、５１と、行動履歴が蓄積されている常用ルート（第１のルート）４９との間で利用コストを比較し、比較結果に基づいて第２のルート及び第１のルートの間に優先順位を付す。当該区域になじみのあるドライバーに対し、より多くの選択肢（第２のルート）を提供することが可能となる。選択肢（第２のルート）の利用が習慣化することにより更なるなじみ領域４４の拡大、ひいてはなじみリンク４１を増加させることができる。

なじみリンク制御部２６は、図８に示したように、第２のルート５０、５１の利用実績に応じて、ルートを構成するリンクの選択基準を変更する。具体的には、なじみリンク制御部２６は、第２のルート５０、５１の利用実績に基づく学習に応じて、ルートを構成するリンクの選別基準を変更する。或いは、ルートの利用可否をドライバーに問い合わせ、その回答に基づく学習に応じて、ルートを構成するリンクの選択基準を変更する。ドライバーが実際に走行した結果、当該ドライバーにとって受容性の低い特性を備えたルートであった場合、なじみリンク制御部２６は、ルートを構成するリンクをなじみリンク４１から除外する。ルート探索装置を継続して利用するに当たり、ドライバー個々の好みに合致しないルート及びリンクを推奨し続けられる煩わしさを排除することができる。

なじみリンク制御部２６は、行動履歴を参照して、各リンクを中心として正の相関を以って、なじみ領域４４の面積を拡大する。なじみリンク４１の参照が随時可能となる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、車両を降りたドライバー、即ちユーザの滞在履歴を用いて、ルートを探索する実施例を説明する。例えば、出発地から目的地又は経由地まで車両で移動し、到着後に、車両をおりて目的地又は経由地でユーザが滞在する履歴を利用することができる。ルート探索装置は、当該滞在履歴に応じて、地図上のなじみ領域４４の面積を調整し、なじみ領域４４の中から、新たなルート（第２のルート）を探索する。

即ち、ドライバーの行動履歴には、走行履歴のみならず、滞在履歴が含まれる。滞在履歴には、目的地又は経由地におけるユーザの滞在時間、滞在回数及び利用頻度の高い施設周辺の行動範囲が含まれる。

第２実施形態のルート探索装置は、ナビゲーション機能を有するスマートフォン等の端末に適用することができる。その具体的な構成は、図１に示したほぼ構成と同じであり、説明を省略する。

図９を参照して、第２実施形態の電子回路１１が実行する情報処理（１．行動履歴の蓄積及びなじみリンクの識別）を説明する。図９に示す処理動作は、ユーザが端末にインストールされた滞在履歴蓄積プログラムを起動することにより開始され、当該プログラムを終了するまで繰り返し実行される。或いは、車両のナビゲーションシステムと連携させることも可能である。乗車時は車両のナビゲーションシステムを使用して走行履歴を蓄積し、降車後は端末を使用した行動履歴（移動履歴及び滞在履歴を含む）を蓄積してもよい。例えば、イグニションスイッチ（ＩＧＮ）がターン・オフされて開始され、ターン・オンされるまで、繰り返し実行させればよい。

先ず、ステップＳ５０１において、行動履歴制御部２１は、ＧＰＳ１４により取得された車両の現在位置を示す測位データに基づいて、現在地点が属するメッシュコードを取得する。メッシュコードは例えば、縦横１０ｍの方形状のメッシュコードがある。メッシュコードの代わりに現在地点の緯度及び経度を取得し、当該緯度及び経度を中心とする１０ｍ四方の領域を認識してもよい。ステップＳ５０２に進み、行動履歴制御部２１は、現在の曜日及び時間帯のデータを取得する。

ステップＳ５０３に進み、行動履歴制御部２１は、例えば、車両を運転するドライバーの識別子、日付、曜日及び時間帯のデータに関連づけて、端末の現在地点が属するメッシュコードを行動履歴データベース１３に保存する。或いは、行動履歴制御部２１は、曜日及び時間帯を含む時間条件毎に、現在地点が属するメッシュコード毎の滞在履歴（累積滞在時間或いは累積滞在回数を含む）を行動履歴データベース１３に記録してもよい。但し、時間条件の区分は曜日、時刻帯に限定するものではなく、例えば月平均や年平均であっても構わない。

ステップＳ５０４に進み、面積制御部２４は、滞在履歴に応じてなじみ領域の面積を制御する。例えば、図１０Ａに示すように、メッシュコード６０の中心点を共有する正方形６２によって内包される閉領域を「なじみ領域６２」として識別する。なじみ領域（正方形）６２の一辺の長さは、現在の時間条件に符合するメッシュコード６０毎の累積滞在時間を引数とし、引数に所定の係数（例えば１．０）を乗じた数値をメートル長さで求めたものである。なじみ領域６２の一辺の長さ及びなじみ領域６２の面積は、滞在履歴（滞在時間又は滞在回数の累積値）に対して正の相関を有している。滞在時間又は累積滞在の累積値の増加に応じて、なじみ領域６２の面積は単調に増加する。換言すれば、なじみ領域６２は、前記目的地又は前記経由地（現在地点６１）に基づいて放射状に広がる領域である。

但し、滞在履歴に対するなじみ領域６２の正の相関は、一次関数によるものに限定されない。なお、滞在履歴の例として滞在時間又は滞在回数の累積値を挙げたが、これに限らず、単位時間当たりの滞在時間又は滞在回数、即ち滞在頻度であってもよい。

このように、面積制御部２４は、滞在履歴（滞在時間、滞在回数、滞在頻度を含む）が蓄積されている場合、滞在履歴が蓄積されていない場合に比べて、滞在履歴が蓄積されている地図上の位置（メッシュコード６０）を基準として地図上のなじみ領域６２の面積を広げる。

ステップＳ５０５に進み、なじみリンク制御部２６は、面積制御部２４により識別された全てのなじみ領域６２を、地図データベース１６に格納された地図データ上に重ね合わせる。具体的には、図１０Ａに示すように、複数のリンク４０を含む道路網の上に、全てのなじみ領域６２を重ね合わせる。ステップＳ５０６に進み、なじみリンク制御部２６は、地図上のなじみ領域６２にその全長が包含されるリンク４０を地図データの中から探索する。そして、図１０Ｂに示すに、なじみリンク制御部２６は、探索された全てのリンクをなじみリンク４１としてなじみリンクデータベース１７に記憶する。

なお、なじみ領域６２の形状は正方形に限定されず、長方形、或いは円形（真円及び楕円を含む）であってもよい。例えば、円形の場合、メッシュコード６０の中心点或いは現在地点の緯度経度を中心とする円であれば、当該円の半径或いは直径を、正方形６２の一辺の長さと同様にして、滞在履歴に応じて制御すればよい。

また、第２実施形態に係わる電子回路１１が実行する、ルートを探索するために一連の情報処理のうち、「２．なじみリンクに基づくルート探索」、「３．なじみリンクの削除」は、第１実施形態と同じであり説明を省略する。

第２実施形態に係わるルート探索方法及びルート探索装置は、第１実施形態に係わるルート探索方法及びルート探索装置と組み合わせることができる。つまり、ルート探索装置は、ドライバーの走行履歴、及び、車両から降りたドライバー（端末のユーザ）の滞在履歴の双方を用いて、ルートを探索することもできる。この場合、前述したように、ＤＢ同期部２２は、同じユーザ（ドライバー）が使用する複数の端末と車載のナビゲーションシステムとの間で、行動履歴データベース１３に蓄積さている行動履歴データの同期をとる。

また、第２実施形態において、ユーザの行動履歴として、ユーザの滞在履歴のみならず、移動履歴をも考慮してもよい。例えば、滞在時間の偏重がある複数の地点を中心とした移動軌跡がある場合、図３に示すリンク４０の代わりに移動軌跡を適用して、なじみ領域４４を識別することができる。すなわち、移動軌跡が内包される領域をなじみ領域と識別することもできる。ユーザの滞在履歴及び移動履歴を融合させたハイブリッド型の行動履歴を蓄積することができる。

以上、第２実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

端末を保持するユーザの滞在履歴及び移動履歴に基づいて、任意の区域に対する土地勘や洞察力（なじみレベル）を評価することができる。任意の区域に対する土地勘や洞察力（なじみレベル）が高いドライバーに対して、選択的に、多数のドライバーが常用するルートの近隣に存在する別のルートの利用を促す。一方、なじみレベルが低いドライバー、あるいはなじみがあったとしても近隣経路の利用に対する忌避感の強いドライバーには常用経路を利用させる。これにより、当該区域に敷設された経路全般が持つ交通容量の利用効率を高めることができる。

当該区域に対するなじみレベルを、ドライバー個々の同区域の滞在履歴（滞在時間或いは滞在回数を含む）により評価する。なじみレベルが高いほど、ルート探索の際に、ルートを構成し得るリンク（なじみリンク４１）の数を増加させる。これにより、ドライバー個々の行動履歴に即して多用なルートを推奨することができるので、ルート分散の効果を得ることが可能となる。

行動履歴にはユーザの滞在履歴が含まれ、滞在履歴には、目的地又は経由地における滞在時間、滞在回数及び利用頻度の高い施設周辺の行動範囲が含まれる。なじみ領域６２は、目的地又は経由地に基づいて放射状に広がる領域であり、なじみ領域６２に含まれる他のリンク（なじみリンク）４１をつなぎ合わせて、常用ルート４９（第１のルート）とは異なる第２のルート５０、５１を探索する。任意の区域における行動履歴が高いドライバーに対して、選択的に、常用ルートの近隣に存在する別のルートを案内することができる。時間、度数、距離等の単純な指標のみによって、なじみ領域の判定が可能となる。

なじみリンク制御部２６は、滞在履歴を参照して、各地点、各施設を中心として正の相関を以って、なじみ領域６２の面積を拡大する。なじみリンク４１の参照が随時可能となる。

（第３実施形態）
ルート探索装置は、ドライバー個々の様々な嗜好性（嗜好性プロファイル）を考慮してルートを探索する。ドライバーの嗜好性をより正しく把握するために、走行ルートに関してドライバーが行った選択行為は有意義な情報となる。具体的には、ルート探索装置により推奨された複数ルートからの選択、あるいは推奨されたルートから逸脱して選択した新たなルートの特性は、ドライバーの嗜好性を把握するために役に立つ。

第３実施形態では、ルート変更が行われた区域に対するドライバーのなじみレベルに応じて、嗜好性プロファイルを修正する「嗜好性プロファイル制御」について説明する。嗜好性プロファイル制御において、土地勘のある区域（なじみ領域４４、６２）でドライバーが行ったルート変更は、ドライバーの嗜好性を満足するために下された、確信のある判断であるものと解釈する。そして、ルート変更がなされた状況すなわち、前記確信の度合いに応じて、嗜好性プロファイルを修正する。

ここで、「嗜好性プロファイル」とは、例えば、平均速度、右左折回数、車線数、信号機数といった、ルートが持つ複数（４つ）の特徴の各々に対する各ドライバーの重視度（嗜好性）をスコアリングした四辺形のレーダーチャートである。特徴の各々に対するドライバー毎の重視度は、例えば、特開平５―２２４６０１号公報に開示された式（１）の係数（ａ_１、ａ_２、ａ_３、ａ_４）として利用可能である。つまり、ルートが持つ特徴（例えば、走行距離ｌ、走行時間ｔ、道幅ｗ、車線数、右左折回数ｎ）の各々に対して、各ドライバーの重視度を乗ずることにより、当該ルートに対するドライバー毎の総合評価値を算出する。そして、総合評価値に基づいて、ドライバー毎に推奨するルートを決定することができる。

第３実施形態に係わる電子回路１１は、回路ユニット（２１〜２９）のみならず、嗜好性プロファイル制御部３０を更に備える。嗜好性プロファイル制御部３０は、ドライバーが選択した新たなルートが有する特徴量に基づいて、当該ドライバーの嗜好性プロファイルを修正する。嗜好性プロファイル制御部３０は、嗜好性プロファイルの修正量を演算する修正量演算部３１と、ドライバー毎に修正量に乗ずる重み係数を演算する重み係数演算部３２とを備える。

図１１に示すように、ルート探索装置は、出発地４７から目的地４８までのルートとして、推奨ルート６５を推奨した。これに対して、ドライバーは推奨ルート６５を走行し始めた。ところが、推奨ルート６５の途中６７で、推奨ルート６５を逸脱して新たなルート（逸脱ルート６６）を選択し、走行し始めた。そして、ドライバーは目的地４８の手前で推奨ルート６５に再び戻り、目的地４８に到達した。

重み係数演算部３２は、式（２）に示すように、逸脱ルート６６全体の走行距離（Ｌｔ）のうち、なじみ領域４４内の逸脱ルート６６の走行距離（Ｌｆ）が占める割合を、重み係数（ｗ）として算出する。なお、走行距離（Ｌｔ、Ｌｆ）の代わりに、走行時間を用いて上記割合を求めてもよい。具体的には、逸脱ルート６６全体の走行時間に対して、なじみ領域４４内の逸脱ルート６６の走行時間が占める割合を重み係数（ｗ）としても構わない。

嗜好性プロファイル制御部３０は、重み係数（ｗ）を、嗜好性プロファイルの修正量に乗ずる。そして、重み付け後の修正量により、嗜好性プロファイルを修正する。具体的には、ルートの特徴（平均速度、右左折回数、信号数、車線数平均）に対するドライバー毎の重視度（嗜好性）に、重み付け後の修正量を加算或いは減算する。ルート探索部２８は、修正後の嗜好性プロファイルを用いて、探索された各ルートの総合評価値を算出する。ルート探索装置は、総合評価値に基づいて、各ドライバーの嗜好性を反映したルートの推奨順位を決定する。なお、嗜好性プロファイルの修正については、図１５を参照して後述する。

このように、逸脱ルート６６がなじみ領域４４に多く含まれるほど、ルート変更の意図は、そのドライバーの行動実績により蓄積された当該区域に対する知見や土地勘に裏付けられていると推定できる。つまり、上記割合が高いほど、ルート変更がそのドライバーの嗜好性を反映し、ドライバーによる意識的なものであると推定できる。そこで、ルート探索装置により推奨ルートの提供を受けながら移動するドライバーが、その途中（６７）でルート（６５）を逸脱した場合、その判断に対する当該ドライバーの嗜好性の反映度合いを、逸脱以降の走行状況（割合）に応じた重み係数（ｗ）として算出する。つまり、逸脱ルートの全体に対して、なじみ領域４４内の逸脱ルート６６が占める割合から、重み係数（ｗ）として算出する。そして、重み係数（ｗ）を用いて、ルート探索装置が把握していた従前の嗜好性プロファイルに対する修正量に重み付けを行う。

なお、割合が重み係数（ｗ）に等しい例を示したが、これに限らない。重み係数（ｗ）は上記割合に対して正の相関を有していればよい。例えば、単純な比例関係を有してもよい。

図１のなじみ領域制御部２３は、ドライバーの行動履歴に基づいて、なじみ領域４４毎になじみ度合いを算出するなじみ度合い制御部２５を更に備える。なじみ度合い制御部２５は、行動履歴が多いほど、なじみ度合いを高く算出する。重み係数演算部３２は、なじみ度合いが高いほど、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付けを増やす。

なじみ度合いはなじみ領域における利用度数、滞在時間、利用頻度に対して、正の相関を持つ単調増加関数として定義される。例えば、図１２Ｂに示すように、横軸を利用度数、縦軸をなじみ度合いとしたとき、縦軸切片をゼロ、利用度数無限大において１に収束するような指数関数曲線６９を採用することができる。もちろん、一次関数６８として定義してもよい。

なじみ度合いを考慮して重み係数を定めることにより、逸脱ルート６６が経由するなじみ領域に対する知見や土地勘の多寡が反映されるので、嗜好性を反映するための判断の確信度合いを把握することが可能となる。

図１３Ａは、ルートが持つ特徴量（平均速度、右左折回数、信号機数、車線数平均）の各々について、推奨ルート６５と逸脱ルート６６との差分の例を示すグラフである。逸脱ルート６６の特徴量から推奨ルート６５の特徴量を減じた値を差分として示す。よって、図１３Ａの例では、逸脱ルート６６が推奨ルート６５よりも、平均速度が早く、右左折の回数が多く、信号機の数が少なく、そして、車線数平均が少ない。よって、このルート変更を行ったドライバーは、平均速度が高いこと及び信号機数が少ないことを重視するが、右左折の回数が増えること、車線数平均が減少する、という走り難さは重視しない、という各特徴に対する重視度（嗜好性）を推し量ることができる。修正量演算部３１は、図１３Ａに示す特徴量の差分に基づいて、嗜好性プロファイルの修正量を演算する。具体的な演算方法は問わず、既存の方法を用いることができる。

図１３Ｂ〜図１３Ｄは、特徴量の差分に対する重み係数の相関の例を示すグラフである。図１３Ｂは、特徴量の差分の絶対値は考慮せず、特徴量の差分の正負の符号のみを考慮する例である。特徴量の差分が正の値であれば、ドライバーは当該特徴を重視していると判断する。そして、修正量に対する重み係数を一律に１．０に設定する。特徴量の差分が負の値であれば、ドライバーは当該特徴を軽視していると判断する。そして、修正量に対する重み係数を一律に−１．０に設定する。

図１３Ｃ及び図１３Ｄは、特徴量の差分の絶対値が大きくなる程、差分の正負符号に従い、重み係数の絶対値を大きくする例である。図１３Ｃは二次関数曲線（非線形）の例を示し、図１３Ｄは一次関数曲線（線形）の例を示す。このように、特徴量の差分に対して重み係数は、単調増加関数で定義することができる。特徴量の差分と重み係数とは、線形又は非線形の関係であっても構わない。ルート変更に伴う特徴の差分に応じて、重視度（嗜好性）の修正量を設定することができる。迅速に各ドライバーが本来的に持つ嗜好性プロファイルへの修正が可能となる。

嗜好性プロファイル制御部３０は、図１３Ｂ〜図１３Ｄに示すように、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付け方法（チューニング方法）をドライバーに対して複数提案する。そして、ドライバーにより選択された重み付け方法に基づいて、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付けを行う。

図１４を参照して、図１１、図１２Ａ、及び図１３Ａ〜図１３Ｄに示した３つの重み係数の算出方法を組み合わせた例を説明する。図１２Ａに示した３つのなじみ領域（４４ｆ〜４４ｈ）の各々に対して、図１４に示すなじみ度合い（Ｆ_１、Ｆ_２、Ｆ_３）がそれぞれ設定されている。更に、なじみ領域（４４ｆ〜４４ｈ）内の逸脱ルート６６の長さを、Ｌ_１、Ｌ_２、Ｌ_３とする。逸脱ルート６６の全体長さ（Ｌ_ｔ）に対する各なじみ領域（４４ｆ〜４４ｈ）内の逸脱ルート６６の長さ（Ｌ_１、Ｌ_２、Ｌ_３）の割合は、式（２）から算出される。この割合に対して、各なじみ度合い（Ｆ_１、Ｆ_２、Ｆ_３）を乗じて、３つの重み係数の総和を取る。この総和に対して、図１３Ａ〜図１３Ｄを参照して説明した重み係数（ｗ９）を乗ずることにより、最終的な重み係数（ｗ_ｔ）を算出する。以上の算出方法を式（３）に示す。３つの算出方法を組み合わせた例を示すが、３つの算出方法の一部を任意に組み合わせても構わない。

図１５のグラフを参照して、重み付け後の修正量により、嗜好性プロファイルを修正する方法の一例を説明する。図１５の縦軸は、ルートの各特徴に対するドライバーの重視度（嗜好性：Ｐ）を示し、横軸は、嗜好性変数：ｘを示す。嗜好性：Ｐは、特開平５―２２４６０１号公報に開示された式（１）の係数（ａ_１、ａ_２、ａ_３、ａ_４）に相当する。嗜好性変数と嗜好性は一対一の関係を有する。嗜好性変数の増加により、嗜好性も増加する。

修正前の嗜好性変数７１に対して、重み付け後の修正量７２を加算又は減算する。嗜好性プロファイル制御部３０は、嗜好性プロファイルを構成する各特徴（平均速度、右左折回数、車線数、信号機数）について、ドライバー毎の嗜好性を修正する。ルート探索装置は、修正後の嗜好性（重視度）を用いて、ドライバー毎に推奨するルートを決定する。

図１５に示す例では、単調増加関数の一例としてシグモイド曲線を示す。嗜好性及び嗜好性変数の初期値は、０．５及び０に設定される。嗜好性の修正を重ねることにより、嗜好性は１又は０に収束する。その後は、嗜好性変数の修正量に対して、嗜好性の変動は少なくなる。嗜好性変数の媒介により、過去の履歴が累積値として記録されるため好適な関数を選択することで嗜好性把握の学習が促進する。

以上説明したように、嗜好性プロファイル制御部３０は、図１１、図１２Ａ、及び図１３Ａ〜図１３Ｄに示した３つの重み係数の算出方法を任意に組み合わせて、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付けを行う。そして、図１５に示す方法により、重み付けされた修正量により嗜好性プロファイルを修正する。

第３実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。

推奨ルート６５を逸脱してなじみ領域４４内の逸脱ルート６６を走行したのであれば、ドライバーは当該逸脱ルート６６を知っていたであろうという推測が成り立つ。そこで、なじみ領域４４内の逸脱ルート６６が占める割合が高いほど、ドライバーの趣味や嗜好が現れていると推測することができる。嗜好性プロファイル制御部３０は、逸脱ルート６６の全体に対して、なじみ領域４４内の逸脱ルート６６が占める割合が高いほど、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付けを増やす。嗜好性プロファイルを正確に把握できるので、嗜好性を反映したルート推奨において、ドライバーにとって、より受容性の高いルート案内を行うことができる。

なじみ度合い制御部２５は、ドライバーの行動履歴に基づいて、なじみ領域毎になじみ度合いを算出する。嗜好性プロファイル制御部３０は、なじみ度合いが高いほど、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付けを増やす。なじみ度合いを更に考慮することにより、より正確な重み付けが可能となる。

嗜好性プロファイル制御部３０は、嗜好性プロファイルの修正量に対する重み付け方法をドライバーに対して複数提案し、ドライバーにより選択された重み付け方法に基づいて、修正量に対する重み付けを行う。ドライバーの好みに応じた修正方法を選択できるので、ユーザの利便性が向上する。

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

上述の各実施形態で示した各機能は、１又は複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理装置は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。

なお、本発明は、行動履歴データベース１３に１人のドライバーのみの行動履歴を蓄積するルート探索装置にも適用可能である。この場合も、ルート探索装置は、ドライバー自身の行動履歴に基づいて、そのドライバーが走り易いであろうルートを探索することができる。つまり、行動履歴データベース１３には、１人以上のドライバーの行動履歴をドライバー毎に蓄積すればよい。

１３ 行動履歴データベース
２１ 行動履歴制御部
２３ なじみ領域制御部（第１領域制御回路）
２４ 面積制御部
２５ なじみ度合い制御部
２６ なじみリンク制御部
２８ ルート探索部（ルート探索回路）
４０ リンク
４１ なじみリンク
４４、６２ なじみ領域（第１領域）
４９ 第１のルート（常用ルート）
５０、５１ 第２のルート
６５ 推奨ルート
６６ 逸脱ルート
Ｆ_１、Ｆ_２、Ｆ_３ なじみ度合い

Claims (9)

1. 車両の出発地及び目的地を設定する設定部と、
   前記車両のユーザの行動履歴を取得する行動履歴取得部と、
   前記出発地、目的地及び前記行動履歴に基づいて、前記車両の走行ルートを探索するルート探索部と、
   探索された前記走行ルートを出力するルート出力部とを有し、
   前記ルート探索部は、
   前記行動履歴が蓄積されている地図上の所定範囲の領域を第１領域とし、前記第１領域の行動履歴が増加すると、前記第１領域を含み、前記第１領域に隣接する周囲に拡大した第２領域を設定して、前記第１領域を通る第１のルートと、前記第２領域を通る第２のルートとを探索し、
   前記ルート出力部は、前記第１のルート及び前記第２のルートを表示部へ出力する、
   ルート探索装置。
2. 前記行動履歴は、前記ユーザのモバイル端末及び車載のナビゲーションシステムから取得される、請求項１に記載のルート探索装置。
3. 前記行動履歴は、前記車両の走行履歴、前記ユーザの滞在履歴及び移動履歴である、請求項１に記載のルート探索装置。
4. 前記走行履歴には、道路網を構成するリンクの各々の利用頻度が含まれ、前記滞在履歴には、目的地又は経由地における滞在時間、及び利用頻度の高い施設周辺の行動範囲が含まれる、請求項３に記載のルート探索装置。
5. 前記ルート出力部は、前記第１のルート及び前記第２のルートの各々の所要時間の推定値及び前記第１のルート及び前記第２のルートの推奨順位を出力する、請求項１に記載のルート探索装置。
6. 前記第２のルートは、前記第１のルートとは異なるルートである、請求項１に記載のルート探索装置。
7. 前記第２領域は、現在の時間に符合した前記行動履歴を参照して決定される、請求項１に記載のルート探索装置。
8. 前記第２領域の面積は、前記行動履歴の度数、頻度の増加に応じて増加するよう設定される、請求項１に記載のルート探索装置。
9. 車両の走行ルートを探索するルート探索装置を用いた走行ルートの探索方法であって、
   車両の出発地及び目的地を設定し、
   前記車両の乗員の行動履歴を取得し、
   前記出発地、目的地及び前記行動履歴に基づいて前記走行ルートを探索する場合、前記行動履歴が蓄積されている地図上の所定範囲の領域を第１領域として、前記第１領域の行動履歴が増加すると、前記第１領域を含み、前記第１領域に隣接する周囲に拡大した第２領域を設定して、前記第１領域を通る第１のルートと、前記第２領域を通る第２のルートとを探索し、
   前記第１のルート及び前記第２のルートを表示部へ出力する、
   走行ルートの探索方法。