WO2024057459A1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDF

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WO2024057459A1
WO2024057459A1 PCT/JP2022/034461 JP2022034461W WO2024057459A1 WO 2024057459 A1 WO2024057459 A1 WO 2024057459A1 JP 2022034461 W JP2022034461 W JP 2022034461W WO 2024057459 A1 WO2024057459 A1 WO 2024057459A1
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WO
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driving
degree
unit
monotony
situation
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/034461
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English (en)
French (fr)
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友二 伊藤
英明 大和田
良平 加川
太郎 長▲瀬▼
幸秀 ▲高▼垣
Original Assignee
パイオニア株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • the problem with the conventional technology is that it is not possible to accurately assess the operating load of the operator depending on the situation. For example, in situations where the operator is driving on a narrow road, or in situations where the operator performs operations such as sudden steering or sudden start, the driver's driving load is high, and providing notification in such cases may cause the operator to stop driving. There is a risk of interference. As described above, the above-mentioned problem can be cited as an example of the problem to be solved by the present invention.
  • the invention according to claim 1 includes an acquisition unit that acquires data regarding vehicles or road conditions, and an acquisition unit that acquires data regarding vehicles or road conditions based on the data acquired by the acquisition unit. , a situation estimation unit that estimates the driving situation; a consideration level calculation unit that calculates an index indicating the degree of consideration of the driver regarding driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit; and a situation estimation unit. a monotony degree calculation unit that calculates an index that indicates the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the method; and an index that indicates the degree to which the operator is attentive to driving, which is calculated by the attentiveness level calculation unit. and a load estimation section that estimates the operating load based on the index indicating the degree of monotony of the operation calculated by the monotony calculation section.
  • the invention according to claim 6 is an information processing method carried out by an information processing device, comprising: an acquisition step of acquiring data regarding vehicles or road conditions; and a method based on the data regarding the vehicles or road conditions acquired by the acquisition step. , a situation estimation step for estimating the driving situation, a consideration degree calculation step for calculating an index indicating the degree of care of the operator regarding driving based on the driving situation estimated by the situation estimation step, and a situation estimation step. a monotony degree calculation step that calculates an index that shows the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the method; and an index that shows the degree to which the operator is attentive to driving, which is calculated by the attentiveness level calculation step. and a load estimation step of estimating the operating load based on the index indicating the degree of monotony of the operation calculated by the monotony calculation step.
  • the invention according to claim 7 includes an acquisition step of acquiring data related to a vehicle or a road condition, a situation estimation step of estimating a driving situation based on the data related to the vehicle or road condition acquired in the acquisition step, and a situation estimation step.
  • a consideration level calculation step that calculates an index indicating the degree to which the operator cares about driving based on the driving situation estimated in the step, and a monotony regarding driving based on the driving situation estimated in the situation estimation step.
  • a monotony calculation step for calculating an index indicating the degree of driving an index indicating the degree to which the operator cares about driving calculated by the consideration degree calculation step
  • a monotony degree calculation step for calculating the degree of monotony for driving calculated by the monotony calculation step.
  • the present invention is characterized by causing a computer to execute a load estimating step of estimating the operating load based on the index indicating the degree of the load.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the information processing device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the information processing device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an overview of
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an overview of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of processing by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 13 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system according to an embodiment.
  • FIG. 1 shows an information processing system 1 as an example of an information processing system according to an embodiment.
  • the information processing system 1 may include an in-vehicle device 10 and an information processing device 100. Further, the in-vehicle device 10 and the information processing device 100 are connected via a network N so that they can communicate by wire or wirelessly. Furthermore, the information processing system 1 shown in FIG. 1 may include any number of in-vehicle devices 10 and any number of information processing devices 100.
  • the in-vehicle device 10 may be a dedicated navigation device built into or externally attached to the vehicle VEx, or a device such as a recording device (drive recorder) installed in the vehicle VEx for crime prevention, countermeasures against aggressive driving, or driving support. It may be.
  • a recording device drive recorder
  • the in-vehicle device 10 may include a navigation device and a recording device.
  • the in-vehicle device 10 may be a composite device in which a navigation device and a recording device that are independent of each other are communicably connected.
  • the in-vehicle device 10 may be a single device having a navigation function and a recording function.
  • users can install predetermined applications on the portable terminal devices they use on a daily basis (e.g., smartphones, tablet terminals, notebook PCs, desktop PCs, PDAs, etc.) and use them as in-vehicle devices. It can also be substituted as 10.
  • a portable terminal device in which a predetermined navigation application or a predetermined recording application is installed can be understood as the in-vehicle device 10 herein.
  • a portable terminal device is utilized as the in-vehicle device 10, it is installed, for example, on the dashboard of the vehicle VEx during driving.
  • the in-vehicle device 10 may include various sensors.
  • the in-vehicle device 10 may include various sensors such as a GPS sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, a camera, and an atmospheric pressure sensor.
  • the information processing device 100 may acquire various data based on the sensor information detected by these sensors (for example, by analyzing the sensor information). For example, the information processing device 100 acquires position information from a GPS sensor. For example, the information processing device 100 acquires acceleration from an acceleration sensor. Also, for example, angular velocity is acquired from a gyro sensor. Further, for example, the information processing device 100 acquires data of a moving image captured from inside the vehicle VEx using a camera. Note that the information processing device 100 may acquire sensor information detected not only by a sensor provided in the vehicle-mounted device 10 but also by a sensor provided in the vehicle VEx itself.
  • the information processing device 100 is a device that performs information processing according to the embodiment.
  • the information processing device 100 inputs data regarding the vehicle or road conditions and outputs the estimated driving load of the driver (in other words, the severity of driving, driving burden, or workload).
  • the information processing device 100 can distribute predetermined content based on the estimated operating load.
  • the information processing device 100 may be a cloud computer that performs processing on the cloud side, for example. That is, the information processing device 100 may be a server device.
  • information processing according to the embodiment is realized in the information processing system 1 by transmitting and receiving information between the in-vehicle device 10 and the information processing device 100.
  • the information processing according to the embodiment may be realized only on the edge side, that is, on the in-vehicle device 10.
  • the in-vehicle device 10 may be configured to behave like the information processing device 100, for example, using the information processing program according to the embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing device 100 according to the embodiment.
  • the information processing device 100 includes a communication section 110, a storage section 120, and a control section 130. Each unit included in the information processing device 100 will be described below.
  • the communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card).
  • the communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the in-vehicle device 10, for example.
  • the storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk.
  • the storage unit 120 includes a workload DB 121.
  • the workload DB 121 includes road link IDs, data regarding the driver's living area, data regarding the driver's sensitivity, an index corresponding to the road link ID that indicates the degree to which the driver cares about driving, and monotony regarding driving.
  • This is a database that stores indicators indicating the degree of work load, operating load, other information necessary for estimating operating load, and other information necessary for content distribution.
  • the control unit 130 is realized using a CPU (Central Processing Unit), an NP (Network Processor), an FPGA (Field Programmable Gate Array), etc., and executes a processing program stored in a memory. As shown in FIG. 2, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, a situation estimation unit 132, a consideration level calculation unit 133, a monotony level calculation unit 134, a reference unit 135, a load estimation unit 136, and a distribution unit 137. and has. Each section included in the control section 130 will be described below.
  • the acquisition unit 131 acquires data related to vehicles or road conditions.
  • the acquisition unit 131 acquires map information, guidance information, and vehicle behavior as data related to vehicles or road conditions.
  • the map information includes information such as the road type, width division, number of lanes, and attributes within the link (level crossing, toll booth, tunnel, etc.) as the road link ID.
  • the guidance information includes information such as the distance and route to the guidance point.
  • the vehicle behavior includes information such as GPS data, acceleration data, and angular velocity data.
  • the acquisition unit 131 acquires data regarding the driver's living area in addition to data regarding the vehicle or road conditions.
  • the data regarding the pilot's living area includes map information that maps a predetermined area calculated based on information such as the pilot's residence and frequently visited spots.
  • the acquisition unit 131 acquires data regarding the driver's sensitivity in addition to data regarding the vehicle or road conditions.
  • the data regarding the driver's sensitivity includes the results of a questionnaire regarding the driver's sensitivity.
  • the acquisition unit 131 acquires static data regarding vehicles or road conditions. For example, the acquisition unit 131 acquires map information such as a road link ID. The acquisition unit 131 also acquires dynamic data regarding vehicles or road conditions. For example, the acquisition unit 131 acquires information regarding guidance, such as the distance to the guidance point and the route, and information regarding vehicle behavior, such as position information, acceleration, and angular velocity. Further, the acquisition unit 131 acquires dynamic data regarding the vehicle or road conditions in addition to static data regarding the vehicle or road conditions. For example, the acquisition unit 131 acquires a road link ID as static data regarding the vehicle or road conditions, and acquires position information, acceleration, and angular velocity as dynamic data regarding the vehicle or road conditions.
  • the situation estimation unit 132 estimates the driving situation based on the data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquisition unit 131. For example, the situation estimating unit 132 estimates from the road link ID, position information, acceleration, and angular velocity acquired by the acquiring unit 131 that the situation is an intersection, merging, or branching, and a curve operation is being performed. do. Furthermore, the situation estimating unit 132 estimates a dynamic driving situation based on the dynamic data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquiring unit 131. For example, the situation estimation unit 132 estimates that a sudden steering operation has been performed based on the position information, acceleration, and angular velocity.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving. For example, the consideration level calculation unit 133 calculates that the degree of consideration of the driver regarding driving is 0.7 based on the driving situation that the road is narrow as estimated by the situation estimation unit 132.
  • the consideration level calculation unit 133 determines whether the operator is concerned about driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data regarding the driver's living area acquired by the acquisition unit 131. Calculate an index that indicates the degree. For example, the consideration level calculation unit 133 determines whether the driver is on a narrow road based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data that the road is within the driver's living area acquired by the acquisition unit 131. It is calculated that the index indicating the degree of consideration for driving is 0.6.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates the degree to which the operator cares about driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data regarding the driver's sensitivity acquired by the acquisition unit 131. Calculate an index that shows the For example, the consideration level calculation unit 133 calculates whether the driver is sensitive based on the driving situation that the road is narrow, which is estimated by the situation estimation unit 132, and the data that the driver is sensitive, which is acquired by the acquisition unit 131. It is calculated that the index indicating the degree of care given to driving is 0.8.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132. For example, the monotony calculation unit 134 calculates that the index indicating the degree of monotony with respect to driving is 0.7, based on the driving situation of low speed restriction estimated by the situation estimation unit 132.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data regarding the driver's living area acquired by the acquisition unit 131. calculate. For example, the monotony calculation unit 134 calculates the monotony of driving based on the driving situation of a low speed limit estimated by the situation estimation unit 132 and the data that the driving situation is within the living area of the driver acquired by the acquisition unit 131.
  • the index indicating the degree of is calculated to be 0.8.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data regarding the driver's sensitivity acquired by the acquisition unit 131. do. For example, the monotony calculation unit 134 calculates the monotony of driving based on the driving situation of a low speed limit estimated by the situation estimation unit 132 and the data indicating that the driver is sensitive, which is acquired by the acquisition unit 131. The index indicating the degree of darkness is calculated to be 0.6.
  • the reference unit 135 generates an index indicating the degree to which the driver cares about driving and an index indicating the degree of monotony regarding driving, based on the static data regarding the vehicle or road conditions acquired by the acquisition unit 131. and refer to. Further, the reference unit 135 provides an index indicating the degree to which the driver cares about driving and an index indicating the degree of monotony regarding driving based on the static data regarding the vehicle or road conditions acquired by the acquisition unit 131. The indicated index and operating load are referred to. For example, based on the road link ID acquired by the acquisition unit 131, the reference unit 135 generates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is stored in the workload DB 121 and corresponds to the road link ID. , an index indicating the degree of monotony of driving, and information on driving load.
  • the load estimating unit 136 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is calculated by the consideration level calculating unit 133, and an index indicating the degree of monotony of driving, which is calculated by the monotony level calculating unit 134.
  • the operating load is estimated based on the For example, the load estimation unit 136 uses an index of 0.6, which indicates the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and the monotony of driving, which is calculated by the monotony calculation unit 134. It is estimated that the operating load is 0.8 based on the index 0.4 indicating the degree of.
  • the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree to which the operator cares about driving, which is calculated by the reference unit 135, and the index indicating the degree of monotony with respect to driving, and the calculation unit 133, which calculates the The driving load is estimated based on the index indicating the degree to which the driver cares about driving, and the index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134. For example, the load estimating unit 136 calculates the index 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, and the index 0.2, which indicates the degree of monotony of the driver, calculated by the reference unit 135.
  • An index of 0.8 which indicates the degree to which the driver cares about driving, calculated by the monotony calculation unit 133, and an index of 0.2, which indicates the degree of monotony of driving, which was calculated by the monotony calculation unit 134. Based on this, the operating load is estimated to be 0.9.
  • the load estimating unit 136 also uses the driving load calculated by the reference unit 135, an index indicating the degree to which the operator cares about driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133, and the monotony calculation unit 134.
  • the operating load is estimated based on the index indicating the degree of monotony with respect to driving calculated by. For example, the load estimating unit 136 calculates the operating load of 0.3 calculated by the reference unit 135 and the index of 0.8 indicating the degree to which the driver cares about driving, which is calculated by the consideration level calculating unit 133. , and the index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134, which is 0.4, the operating load is estimated to be 0.9.
  • the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree to which the operator cares about driving, referenced by the reference unit 135, and the indicator that the operator cares about driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133. If either one of the indicators indicating the degree to which the system is used is greater than or equal to a predetermined value, it is estimated that the operating load is greater than or equal to the predetermined value.
  • the load estimating unit 136 uses an index of 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, which is referenced by the reference unit 135, and an index of 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, and which is calculated by the degree of care calculation unit 133. When either one of the indicator 0.8 indicating the degree of consideration for the vehicle is equal to or greater than the predetermined value of 0.6, it is estimated that the operating load is equal to or greater than the predetermined value of 0.8.
  • the load estimating unit 136 estimates the operating load based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132. For example, the load estimating unit 136 estimates that the driving load is 0.2 based on the driving situation that the roads have the same tendency as estimated by the situation estimating unit 132.
  • the load estimating unit 136 estimates the driving load based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132 and the static data regarding the vehicle or road condition acquired by the acquiring unit 131. For example, the load estimating unit 136 determines that the driving load is 0.7 based on the driving situation that the road has the same tendency as estimated by the situation estimating unit 132 and the information that the road is a railroad crossing acquired by the acquiring unit 131. It is estimated that
  • the distribution unit 137 provides an index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and an index indicating the degree of monotony regarding driving, calculated by the monotony level calculation unit 134. Based on the above, predetermined content is distributed. For example, the distribution unit 137 indicates that the index indicating the degree to which the driver cares about driving calculated by the consideration level calculation unit 133 is high, and the index indicating the degree of monotony with respect to driving calculated by the monotony degree calculation unit 134 is high. If the index is low, an announcement such as ⁇ We will propose a wider path.'' is made.
  • the distribution unit 137 may receive information indicating that the index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, is low, and the monotony of driving calculated by the monotony degree calculation unit 134 is low. If the index indicating the degree is high, an announcement such as ⁇ You can earn points by playing quiz games about the region.'' is made.
  • the distribution unit 137 may receive information indicating that the index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, is high, and the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134 is high. If the index indicating the degree of parking is also high, an announcement such as ⁇ There is a rest point where it is easy to park, would you like to do so?'' is made.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the change in operating load estimated by the load estimation unit 136. For example, the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the change in driving load associated with the change in the driving position estimated by the load estimation unit 136. Further, for example, the distribution unit 137 makes an announcement such as “You will pass a point where the driving load is high” at a point where the driving load changes due to a change in the driving position estimated by the load estimating unit 136.
  • the distribution unit 137 sends the message “passing a point where the driving load is high”. An announcement such as ⁇ I have done this.'' is made. Further, for example, if there is a point on the scheduled travel route of the vehicle being operated where the driving load increases due to a change in the driving position estimated by the load estimating unit 136, the distribution unit 137 transmits the information about the change in the driving load. A few seconds before reaching the point, an announcement is made such as ⁇ Please be careful of driving conditions.''
  • the distribution unit 137 distributes the predetermined content based on the change in the driving load based on the change in the road link ID on the route estimated by the load estimation unit 136. For example, the distribution unit 137 makes an announcement such as “You will pass a point where driving is burdensome” at a point where the driving load changes based on a change in the road link ID on the route estimated by the load estimating unit 136. . Further, for example, if there is a point on the scheduled travel route of the vehicle to be operated where the driving load increases due to a change in the road link ID estimated by the load estimating unit 136, the distribution unit 137 may transmit a change in the driving load. A few seconds before the vehicle reaches the desired point, an announcement such as "Please be careful of driving conditions" is made.
  • the content distribution carried out by the distribution unit 137 includes the distribution of announcements, navigation, etc. made from the information processing device 100 or the in-vehicle device 10 to the driver, as well as the distribution of the content from the information processing device 100 to the in-vehicle device 10. Includes deliveries that take place.
  • the acquisition unit 131 acquires information such as map information, guidance information, and vehicle behavior.
  • the situation estimation unit 132 estimates the driving situation from information such as the map information, guidance information, and vehicle behavior acquired by the acquisition unit 131. In other words, the situation estimating unit 132 estimates whether the external situation is such that the driver is concerned about driving or feels monotonous. For example, the situation estimation unit 132 estimates that it is an intersection, merging, or branching point from the map information. Furthermore, for example, the situation estimation unit 132 estimates from the guidance information that a road with the same tendency will continue. Further, for example, the situation estimation unit 132 estimates that a sudden start operation has been performed from the vehicle behavior.
  • the driving situations that the situation estimation unit 132 can estimate from the map information, guidance information, and vehicle behavior acquired by the acquisition unit 131 include, for example, intersections/merging/branching, narrow roads, railroad crossings, toll plazas, temporary stops, etc. , tunnels, low speed limits, expressways, narrow roads to wide roads, wide roads to narrow roads, curved roads, roads with the same tendency, curves, sudden steering, sudden starts, sudden braking, shocks, stops, slow driving, etc. is included. Note that the driving situations that can be estimated by the situation estimation unit 132 are not limited to those described above.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132. In other words, the consideration level calculation unit 133 estimates whether the driver is concerned about driving.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree of consideration of the driver regarding driving, for example, based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132, by calculating Equation 1.
  • Pbusy indicates the probability of feeling cared for.
  • Xn indicates the objective variable.
  • ⁇ x indicates a partial regression coefficient for Xn.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132. In other words, the monotony calculation unit 134 estimates whether the driving situation is monotonous.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving, for example, based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132, by calculating Equation 2.
  • Pfree indicates the probability of feeling monotonous.
  • Xn indicates the objective variable.
  • ⁇ x indicates a partial regression coefficient for Xn.
  • the index indicating the degree of monotony of driving, calculated by the monotony calculation unit 134 takes a value from 0 to 1, and the larger the value, the greater the monotony of driving.
  • the load estimating unit 136 indicates the index indicating the degree to which the operator cares about driving determined by the attentiveness level calculating unit 133 and the degree of monotony of driving determined by the monotony level calculating unit 134.
  • the operating load is estimated based on the index.
  • the operating load calculated by the load estimation unit 136 takes a value between 0 and 1, and the closer the operating load is to 0, the more monotonous the driving is, and the closer the operating load is to 1, the more careful the operator is in driving. shows.
  • the load estimation process by the load estimation unit 136 will be explained using FIG. 4.
  • the load estimating unit 136 first calculates that the index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, is equal to the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134. It is determined whether or not the index is greater than or equal to an index indicating (step S101).
  • the load estimating unit 136 calculates the level of consideration for driving based on the degree of consideration of the operator regarding driving, which is calculated by the degree of consideration calculation unit 133.
  • Calculate the load step S102). For example, the load estimating unit 136 estimates the driving load by adding the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculating unit 133, to a predetermined value. Specifically, the load estimating unit 136 divides the index 0.8, which indicates the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, by 2, and divides the value 0.4 into a predetermined value. By adding to the value 0.5, the operating load is estimated to be 0.9.
  • the load estimating section 136 calculates the degree of monotony of driving based on the degree of monotony of driving calculated by the degree of monotony calculating section 134 from the predetermined value. is calculated (step S103). For example, the load estimating unit 136 estimates the operating load by subtracting the degree of monotony with respect to driving from a predetermined value. Specifically, the load estimating unit 136 subtracts 0.3, which is obtained by dividing an index 0.6 indicating the degree of monotony of driving by 2, from the predetermined value 0.5, so that the operating load becomes 0. It is estimated that 2.
  • the distribution unit 137 then sends an index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and an index indicating the monotony of driving, calculated by the monotony degree calculation unit 134. Based on this, predetermined content is distributed.
  • Distribution of predetermined content based on the degree of consideration and monotony by the distribution unit 137 will be explained using FIG. 5.
  • the distribution unit 137 may make an announcement such as "We will suggest a wider road” from the navigation application or "Parking" from the rest point application. There is an easy break point.Would you like to take a break?''
  • the distribution unit 137 makes an announcement such as "You can get points by playing a quiz game about the region" using the location information game application. For example, if the index indicating the degree to which the driver cares about driving is not high, and the index indicating the degree of monotony with driving is not high, the distribution unit 137 may transmit " We will read out a message from Mr. ⁇ .'' and the scenic point app will make announcements such as ⁇ The view from the Kokusai Bridge on a sunny day is spectacular.Would you like to pass?'''
  • the distribution unit 137 may make the announcement based on the value of the operating load and the distribution priority set for each content type information given to the content in advance. For example, if the operating load is 0.25 or less, content related to communication information notifications from communication apps, etc., and recommendation notifications from scenic view point apps, photography apps, etc. will have a higher distribution priority (compared to other content). If the operating load is 0.6 or more and less than 0.8, the distribution priority of content related to important notifications is set high, and if the operating load is 0.8 or higher, the distribution priority of content related to cautions and warnings is set high. Delivery priority is set high. This allows the user to receive content that is appropriate for the driving situation. Note that the above-mentioned communication information, recommendation notification, important notification, caution information, and warning information are examples of type information.
  • the distribution unit 137 may perform distribution based on distribution prohibition information that prohibits announcement of predetermined content according to the value of the operating load. For example, when the driving load is 0.8 or higher, content announcements related to communication information notifications, recommendation notifications, and important notifications are prohibited from being distributed, and only content related to cautions and warnings is announced, thereby preventing driving. It is possible to suppress the impact on users caused by announcements under high load conditions.
  • FIG. 6 is mainly executed by the control unit 130. Further, by configuring this flowchart as a program executed by the CPU included in the control unit 130, it can be made into an information processing program. Note that steps S201 to S206 below can also be executed in a different order. Also, some of the steps S201 to S206 described below may be omitted.
  • the acquisition unit 131 acquires data related to vehicles or road conditions (step S201). For example, the acquisition unit 131 acquires data such as position information, acceleration, angular velocity, and road link ID.
  • the situation estimating unit 132 estimates the driving situation based on the data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquiring unit 131 (step S202). For example, the situation estimating unit 132 estimates that the situation is a low speed limit based on the data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquiring unit 131.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 (step S203). For example, the consideration degree calculation unit 133 calculates that the index indicating the degree of consideration is 0.3 based on the low speed limit situation estimated by the situation estimation unit 132.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 (step S204). For example, the monotony calculation unit 134 calculates that the index indicating the degree of monotony is 0.8 based on the low speed restriction situation estimated by the situation estimation unit 132. Note that step S203 and step S204 may be processed in the reverse order of FIG. 6, or may be processed in parallel.
  • the load estimating unit 136 calculates the index indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and the degree of monotony with respect to driving, calculated by the monotony calculation unit 134.
  • the operating load is estimated based on the indicated index (step S205). For example, the load estimation unit 136 uses an index of 0.8, which indicates the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and the monotony of driving, which is calculated by the monotony calculation unit 134. It is estimated that the operating load is 0.9 based on the index 0.4 indicating the degree of.
  • the distribution unit 137 indicates the index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133, and the degree of monotony with respect to driving, which is calculated by the monotony degree calculation unit 134.
  • Predetermined content is distributed based on the index (step S206). For example, the distribution unit 137 indicates that the index indicating the degree to which the driver cares about driving calculated by the consideration level calculation unit 133 is high, and the index indicating the degree of monotony with respect to driving calculated by the monotony degree calculation unit 134 is high. If the index is low, an announcement such as ⁇ We will propose a wider path.'' is made.
  • the acquisition unit 131 acquires data related to vehicles or road conditions
  • the situation estimation unit 132 is configured based on the data related to vehicles or road conditions acquired by the acquisition unit 131.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, and calculates the degree of monotony.
  • the load estimating unit 136 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132, and the load estimating unit 136 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132.
  • the driving load is estimated based on an index indicating the degree of care given to the driver and an index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134.
  • the driving load of the operator can be determined with high accuracy according to the situation.
  • the acquisition unit 131 acquires data regarding the driver's living area in addition to data regarding the vehicle or road conditions
  • the consideration level calculation unit 133 acquires data regarding the driver's living area. Based on the driving situation estimated by the estimation unit 132 and the data regarding the driver's living area acquired by the acquisition unit 131, an index indicating the degree to which the operator cares about driving is calculated, and the degree of monotony is calculated.
  • the calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the situation estimation unit 132 and the data regarding the driver's living area acquired by the acquisition unit 131.
  • the driving load of the operator can be determined with high accuracy according to the situation. Can be done.
  • the acquisition unit 131 acquires data regarding the driver's sensitivity in addition to data regarding the vehicle or road conditions, and the consideration level calculation unit 133 performs situation estimation. Based on the driving situation estimated by the unit 132 and the data regarding the driver's sensitivity acquired by the acquisition unit 131, an index indicating the degree to which the operator cares about driving is calculated, and the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony with respect to driving based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132 and the data regarding the driver's sensitivity acquired by the acquiring unit 131.
  • the information processing device 100 uses an index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133, and an index calculated by the monotony degree calculation unit 134.
  • the vehicle further includes a distribution unit 137 that distributes predetermined content based on an index indicating monotony of driving.
  • the driving load of the operator can be determined with high accuracy according to the situation, and content can be created according to the situation. distribution.
  • the acquisition unit 131 acquires static data and dynamic data.
  • the acquisition unit 131 distinguishes and acquires static data related to vehicles or road conditions and dynamic data related to vehicles or road conditions.
  • the static data regarding vehicles or road conditions includes a road link ID.
  • the dynamic data regarding vehicles or road conditions includes vehicle information and guidance information.
  • the reference unit 135 generates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, an index indicating the degree of monotony of driving, and a driving load based on static data regarding the vehicle or road conditions. and refer to. That is, the reference unit 135 refers to necessary information from the workload DB 121, which is a database that stores the degree of consideration, monotony, and driving load, using static data such as the road link ID as a key.
  • the situation estimation unit 132 estimates the dynamic driving situation based on the dynamic data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquisition unit 131. For example, the situation estimating unit 132 estimates that a sudden steering operation has been performed based on GPS information, acceleration information, and angular velocity information.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving based on the dynamic driving situation estimated by the situation estimation unit 132. For example, the consideration level calculation unit 133 estimates that the index indicating the degree to which the driver cares about driving is 0.8, based on the situation of sudden steering operation estimated by the situation estimation unit 132. .
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the dynamic driving situation estimated by the situation estimation unit 132. For example, the monotony calculation unit 134 estimates that the index indicating the degree of monotony with respect to driving is 0.1, based on the situation of sudden steering operation estimated by the situation estimation unit 132.
  • the load estimating unit 136 estimates the operating load based on the degree of consideration and the degree of monotony, which are referenced or calculated from the static data and dynamic data, respectively. For example, the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree to which the operator cares about driving, which is referred to by the reference unit 135, and the index indicating the degree of monotony regarding driving, and calculates the amount using the attentiveness level calculating unit 133. The driving load is estimated based on the index indicating the degree to which the driver cares about driving, and the index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134.
  • the load estimating unit 136 uses the index 0.4, which indicates the degree to which the operator cares about driving, and the index 0.4, which indicates the degree of monotony with respect to driving, calculated by the reference unit 135. 2, an index of 0.8 indicating the degree to which the driver cares about driving, calculated by the consideration level calculation unit 133, and an index of 0.8, which indicates the degree of monotony with respect to driving, calculated by the monotony level calculation unit 134. Based on the index 0.2, the operating load is estimated to be 0.9.
  • the load estimating unit 136 may adjust the operating load referenced from static data based on dynamic data. For example, the load estimating unit 136 uses the driving load calculated by the reference unit 135, an index indicating the degree to which the operator cares about driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133, and the monotony calculation unit 134. The operating load is estimated based on the index indicating the degree of monotony with respect to driving calculated by.
  • the load estimating unit 136 uses the operating load 0.3 calculated by the reference unit 135 and an index indicating the degree to which the operator is attentive to driving, which is calculated by the attentiveness level calculating unit 133.
  • the operating load is estimated to be 0.9 based on 0.8 and the index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134, which is 0.4.
  • the load estimating unit 136 may output a higher operating load without making any adjustment.
  • the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is referenced by the reference unit 135, and the indicator, which indicates the degree to which the driver cares about driving, which is calculated by the care level calculation unit 133. If either one of the indicators indicating the degree to which the system is used is greater than or equal to a predetermined value, it is estimated that the operating load is greater than or equal to the predetermined value.
  • the load estimating unit 136 uses the index 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, which is referred to by the reference unit 135, and the driver's control value, which is calculated by the consideration level calculation unit 133.
  • the index 0.4 indicates the degree to which the driver cares about driving
  • the driver's control value which is calculated by the consideration level calculation unit 133.
  • the load estimation unit 136 may place emphasis on either static data or dynamic data and perform adjustment using the other. For example, even if the operating load is high based on static data alone, the load estimating unit 136 estimates that the operating load is low using information from dynamic data that the operating load is in a stopped state such as waiting at a traffic light. Good too. Further, even if the operating load is medium or low based on static data alone, it may be estimated that the operating load is high using information from the dynamic data that a sudden braking operation was performed.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the operating load estimated by the load estimation unit 136. For example, the distribution unit 137 plays relaxing music to suppress speech based on the operating load of 0.9 estimated by the load estimation unit 136.
  • FIG. 8 is mainly executed by the control unit 130. Further, by configuring this flowchart as a program executed by the CPU included in the control unit 130, it can be made into an information processing program. Note that steps S301 to S307 below can also be executed in a different order. Furthermore, some processes may be omitted from steps S301 to S307 below.
  • the acquisition unit 131 acquires static data regarding the vehicle or road conditions and dynamic data regarding the vehicle or road conditions (step S301). For example, the acquisition unit 131 acquires a road link ID as static data related to a vehicle or road conditions, and vehicle information and guidance information as dynamic data related to a vehicle or road conditions.
  • the reference unit 135 generates, based on the static data regarding the vehicle or road conditions acquired by the acquisition unit 131, an index indicating the degree to which the driver cares about driving and the degree of monotony regarding driving. (Step S302). For example, based on the road link ID acquired by the acquisition unit 131, the reference unit 135 generates an index indicating the degree to which the driver cares about driving, which is stored in the workload DB 121 and corresponds to the road link ID. , an index indicating the degree of monotony of driving, and information on driving load.
  • the situation estimation unit 132 estimates the dynamic driving situation based on the dynamic data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquisition unit 131 (step S303). For example, the situation estimating unit 132 estimates that the driving situation is a sudden steering operation based on the GPS sensor information, acceleration information, and angular velocity information acquired by the acquisition unit 131.
  • the consideration level calculation unit 133 calculates an index indicating the degree to which the driver cares about driving based on the dynamic driving situation estimated by the situation estimation unit 132 (step S304). For example, the consideration level calculation unit 133 calculates that the index indicating the degree to which the driver cares about driving is 0.8, based on the driving situation in which a sudden steering wheel operation is performed, which is estimated by the situation estimation unit 132. We estimate that there is.
  • the monotony calculation unit 134 calculates an index indicating the degree of monotony of driving based on the dynamic driving situation estimated by the situation estimation unit 132 (step S305). For example, the monotony calculation unit 134 estimates that the index indicating the degree of monotony with respect to driving is 0.1, based on the situation of sudden steering operation estimated by the situation estimation unit 132. Note that step S304 and step S305 may be processed in the reverse order of FIG. 8, or may be processed in parallel.
  • the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree to which the operator cares about driving, which has been referenced by the reference unit 135, and the index indicating the degree of monotony regarding driving, and calculates the amount using the attentiveness level calculating unit 133.
  • the driving load is estimated based on the index indicating the degree to which the operator cares about driving, and the index indicating the degree of monotony of driving calculated by the monotony calculation unit 134 (step S306). ).
  • the load estimating unit 136 uses an index of 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, which is referenced by the reference unit 135, and an index of 0.4, which indicates the degree to which the driver cares about driving, and which is calculated by the degree of care calculation unit 133.
  • an index of 0.4 which indicates the degree to which the driver cares about driving, and which is calculated by the degree of care calculation unit 133.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the operating load estimated by the load estimation unit 136 (step S307). For example, the distribution unit 137 plays relaxing music to suppress speech based on the operating load of 0.9 estimated by the load estimation unit 136.
  • the acquisition unit 131 acquires static data regarding the vehicle or road conditions
  • the reference unit 135 acquires static data regarding the vehicle or road conditions acquired by the acquisition unit 131.
  • An index indicating the degree to which the driver cares about driving, an index indicating the degree of monotony of driving, and a driving load are referenced based on the above data.
  • the driver's driving load can be determined with high accuracy according to the situation by referring to the level of consideration, monotony, and driving load from static data.
  • the acquisition unit 131 acquires dynamic data regarding the vehicle or road conditions in addition to static data regarding the vehicle or road conditions.
  • a situation estimating unit 132 estimates a dynamic driving situation based on dynamic data related to the vehicle or road situation, and a situation estimating unit 132 estimates a dynamic driving situation based on dynamic data regarding the vehicle or road situation.
  • an index indicating the degree of monotony regarding driving is calculated.
  • the monotony degree calculation unit 134 calculates the index indicating the degree of care that the driver gives to driving, which is calculated by the reference unit 135; a load estimating unit that estimates the driving load based on the index indicating the degree to which the operator cares about driving, and the index indicating the degree of monotony with respect to driving calculated by the monotony calculating unit 134; 136.
  • the operating load is estimated by integrating static data and dynamic data using the degree of consideration and monotony referred to from static data and the degree of consideration and monotony calculated from dynamic data. This allows the driver's driving load to be determined with high accuracy depending on the situation.
  • the acquisition unit 131 acquires a road link ID as static data related to a vehicle or road condition.
  • the degree of consideration monotony, and driving load from the road link ID, the driving load of the driver can be determined with high accuracy according to the situation.
  • the load estimating unit 136 uses the driving load calculated by the reference unit 135 and the driver's care level when driving, which is calculated by the consideration level calculation unit 133.
  • the driving load is estimated based on the index indicating the degree of monotony of the driving and the index indicating the degree of monotony of the driving calculated by the monotony calculation unit 134.
  • the load estimating unit 136 uses the index indicating the degree of care of the operator regarding driving, which is referred to by the reference unit 135, and the consideration level calculation unit 134. If either one of the calculated indicators indicating the degree of consideration of the driver in driving is greater than or equal to a predetermined value, it is estimated that the driving load is greater than or equal to the predetermined value. With this aspect, if the degree of consideration is calculated to be high in either static data or dynamic data, the driving load will be outputted so that the operator's driving load will be higher without making any adjustments, thereby adjusting the driving load of the operator to the situation. Depending on the situation, it can be determined with high accuracy.
  • FIG. 9(1) shows a vehicle operated by an operator.
  • FIG. 9(2) is a section where the operating load is high.
  • FIG. 9(3) is a section where the operating load is moderate. That is, at the boundary between FIG. 9(2) and FIG. 9(3), the operating load estimated by the load estimation unit 136 changes.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the change in operating load due to the movement of the vehicle position.
  • the distribution unit 137 transmits information based on the change in the operating load caused by the vehicle moving from the section with a high operating load shown in FIG. 9(2) to the section with a medium operating load shown in FIG. 9(3). , makes an announcement such as ⁇ You have passed a point where driving becomes taxing.''
  • FIG. 10(1) shows a vehicle operated by an operator.
  • FIG. 10(2) is a section where the operating load is medium to low.
  • FIG. 10(3) is a section where the operating load is high.
  • FIG. 10(2) and FIG. 10(3) are the scheduled travel routes of the vehicle operated by the operator. If the planned travel route includes a point where the driving load changes (for example, the boundary between FIG. 10 (2) and FIG. 10 (3)), the distribution unit 137 will transmit the distance to the changing point and the driving load. The system predicts the time it will take to reach the point where the driving load changes based on vehicle speed information, and makes an announcement, such as ⁇ Please be careful of driving conditions,'' several seconds before reaching the point. In addition, announcements may be made in accordance with the degree of change in operating load.
  • the distribution unit 137 makes an announcement such as "Dangerous speed. Please be careful.” Further, if risky driving events occur frequently near a point where the driving load changes, the distribution unit 137 issues a warning by setting that point as a near-miss point.
  • FIG. 11(1) shows a vehicle operated by an operator.
  • FIG. 11(2) is a section where the operating load is moderate.
  • FIG. 11(3) is a section where the operating load is high.
  • FIG. 11(4) is a table including road link IDs existing on the route on which the vehicle of FIG. 11(1) is scheduled to travel, and information based on the road link IDs.
  • the information processing device 100 may, for example, From information such as the road link ID, driving load, distance, expected driving speed, and expected driving time as shown in the figure, the distribution unit 137 predicts the arrival time to the point where the driving load changes, and several seconds before reaching the point, the distribution unit 137 Please be careful of driving conditions.'' An announcement is made.
  • FIG. 12 is mainly executed by the control unit 130. Further, by configuring this flowchart as a program executed by the CPU included in the control unit 130, it can be made into an information processing program. Note that steps S401 to S404 below can also be executed in a different order. Furthermore, some processes may be omitted from steps S401 to S404 below.
  • the acquisition unit 131 acquires dynamic data regarding vehicles or road conditions (step S401).
  • the acquisition unit 131 also acquires dynamic data regarding vehicles or road conditions, and static data regarding vehicles or road conditions.
  • the acquisition unit 131 acquires dynamic data such as position information by GPS and acceleration by an acceleration sensor, and static data such as a road link ID.
  • the situation estimation unit 132 estimates the driving situation based on the dynamic data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquisition unit 131 (step S402). For example, the situation estimating unit 132 estimates that a sudden steering operation has been performed based on position information from GPS, acceleration from an acceleration sensor, and angular velocity from a gyro sensor.
  • the load estimating unit 136 estimates the operating load according to the driving situation estimated by the situation estimating unit 132 (step S403). For example, the load estimating unit 136 estimates that the driving load is 0.2 based on the driving situation that the roads have the same tendency as estimated by the situation estimating unit 132.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the change in operating load estimated by the load estimation unit 136 (step S404). Further, the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the conversion of the driving load due to the change in the driving position. Further, the distribution unit 137 distributes predetermined content based on changes in driving load based on road link IDs on the route.
  • the acquisition unit 131 acquires dynamic data regarding the vehicle or road conditions
  • the situation estimation unit 132 acquires dynamic data regarding the vehicle or road conditions acquired by the acquisition unit 131.
  • the load estimating unit 136 estimates the operating load based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132
  • the distribution unit 137 estimates the driving situation based on the dynamic data. Predetermined content is distributed based on the estimated change in operating load.
  • notification can be performed taking into account the difference between the operator's current operating load and the past or future operating load.
  • the acquisition unit 131 acquires dynamic data regarding vehicles or road conditions, and static data regarding vehicles or road conditions
  • the load estimating unit 136 estimates the driving load based on the driving situation estimated by the situation estimating unit 132 and static data regarding the vehicle or road situation acquired by the acquiring unit 131.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on the change in the driving load due to the change in the driving position estimated by the load estimation unit 136.
  • the difference between the operating load at the operator's current operating position and the operating load at past or future operating positions can be calculated. notification may be given in consideration.
  • the distribution unit 137 distributes predetermined content based on a change in the driving load based on a change in the road link ID on the route estimated by the load estimation unit 136. To deliver.
  • the driving load at the driver's current road link ID and the driving load at past or future road link IDs can be adjusted. Notifications can be made taking into account the differences in
  • FIG. 13 is a hardware configuration diagram showing an example of a computer that implements the functions of the information processing device 100.
  • Computer 1000 has CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I/F) 1500, input/output interface (I/F) 1600, and media interface (I/F) 1700.
  • the CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each part.
  • the ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started, programs depending on the hardware of the computer 1000, and the like.
  • the HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100 and data used by the programs.
  • Communication interface 1500 receives data from other devices via a predetermined communication network and sends it to CPU 1100, and transmits data generated by CPU 1100 to other devices via a predetermined communication network.
  • the CPU 1100 controls output devices such as a display and printer, and input devices such as a keyboard and mouse via the input/output interface 1600.
  • CPU 1100 obtains data from an input device via input/output interface 1600. Further, CPU 1100 outputs the generated data to an output device via input/output interface 1600.
  • the media interface 1700 reads programs or data stored in the recording medium 1800 and provides them to the CPU 1100 via the RAM 1200.
  • CPU 1100 loads this program from recording medium 1800 onto RAM 1200 via media interface 1700, and executes the loaded program.
  • the recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. etc.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the functions of the control unit 130 by executing a program loaded onto the RAM 1200.
  • the CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via a predetermined communication network.
  • Information processing system 100 Information processing device 110 Communication unit 120 Storage unit 121 Workload DB 130 Control section 131 Acquisition section 132 Situation estimation section 133 Concern level calculation section 134 Monotony degree calculation section 135 Reference section 136 Load estimation section 137 Distribution section

Abstract

取得部（１３１）は、車両または道路状況に関するデータを取得する。状況推定部（１３２）は、取得部（１３１）により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する。気遣い度算出部（１３３）は、状況推定部（１３２）により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。単調度算出部（１３４）は、状況推定部（１３２）により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。負荷推定部（１３６）は、気遣い度算出部（１３３）により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部（１３４）により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。

Description

情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
　本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
　従来、通知可能区間に入ることを条件に、ユーザに運転支援装置の利用を促す通知を行い、通知可能区間を走行しているときであってもアクセサリ機器の操作をしていないことを条件に利用を促す通知をする技術が存在する（例えば、特許文献１）。
特開２０１８－０９２４１２号公報
　従来技術は、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができないという問題がある。例えば、操縦者が狭い道を運転している状況や、急ハンドル、急発進のような操作が行われた状況では、操縦者の運転負荷が高く、このような場合に通知を行うと運転を妨げるおそれがある。このように、本発明が解決しようとする課題としては、上述した問題が一例として挙げられる。
　上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、車両または道路状況に関するデータを取得する取得部と、取得部により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定部と、状況推定部により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出部と、状況推定部により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出部と、気遣い度算出部により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定部とを有することを特徴とする。
　請求項６に記載の発明は、情報処理装置が実施する情報処理方法であって、車両または道路状況に関するデータを取得する取得工程と、取得工程により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定工程と、状況推定工程により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出工程と、状況推定工程により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出工程と、気遣い度算出工程により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出工程により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定工程とを含むことを特徴とする。
　請求項７に記載の発明は、車両または道路状況に関するデータを取得する取得ステップと、取得ステップにより取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定ステップと、状況推定ステップにより推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出ステップと、状況推定ステップにより推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出ステップと、気遣い度算出ステップにより算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出ステップにより算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
図１は、実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図８は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図１０は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図１１は、実施形態に係る情報処理装置による処理の概要を示す図である。 図１２は、実施形態に係る情報処理装置による処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
　以下に、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
［システム構成］
　まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムの構成を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理システムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係る情報処理システムの一例として、情報処理システム１が示される。
　図１に示すように、情報処理システム１は、車載装置１０と、情報処理装置１００とを備えてよい。また、車載装置１０と、情報処理装置１００とは、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。また、図１に示す情報処理システム１には、任意の数の車載装置１０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。
　車載装置１０は、車両ＶＥｘに内蔵あるいは外付けされる専用のナビゲーション装置であってよいし、防犯や煽り運転対策または運転支援のために車両ＶＥｘに設置される録画装置（ドライブレコーダー）等の装置であってもよい。
　また、車載装置１０は、ナビゲーション装置と、録画装置とで構成されてもよい。この一例として、車載装置１０は、互いに独立したナビゲーション装置および録画装置が通信可能に接続された複合的な装置であってよい。また、他の例として、車載装置１０は、ナビゲーション機能と、録画機能とを有する１つの装置であってもよい。
　また、利用者は、日常的に使用している携帯型端末装置（例えば、スマートフォン、タブレット型端末、ノート型ＰＣ、デスクトップＰＣ、ＰＤＡ等）に所定のアプリケーションを導入することで、これを車載装置１０として代用することもできる。例えば、所定のナビアプリや所定の録画アプリがインストールされた携帯型端末装置は、ここでいう車載装置１０と解することができる。携帯型端末装置が車載装置１０として活用される場合、例えば、運転時において車両ＶＥｘのダッシュボード等に設置される。
　また、車載装置１０は、各種のセンサを備えていてよい。例えば、車載装置１０は、ＧＰＳセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、カメラ、気圧センサ等の各種センサを備えていてよい。
　情報処理装置１００は、これらセンサによって検知されたセンサ情報に基づいて（例えば、センサ情報を解析することで）、各種のデータを取得してよい。例えば、情報処理装置１００は、ＧＰＳセンサから位置情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、加速度センサから加速度を取得する。また、例えば、ジャイロセンサから角速度を取得する。また、例えば、情報処理装置１００は、カメラにより車両ＶＥｘ内から外部を撮影した動画像のデータを取得する。なお、情報処理装置１００は、車載装置１０に備えられるセンサだけでなく、車両ＶＥｘ自体に備えられるセンサが検知したセンサ情報を取得してよい。
　情報処理装置１００は、実施形態に係る情報処理を行う装置である。例えば、情報処理装置１００は、車両または道路状況に関するデータを入力として、推定された操縦者の運転負荷（別言すると、運転に対する大変度合い、運転負担、またはワークロード）を出力する。また、情報処理装置１００は、推定された運転負荷に基づいて所定のコンテンツの配信を行うことができる。
　ここで、車載装置１０を利用者の近くでエッジ処理を行うエッジコンピュータとするなら、情報処理装置１００は、例えば、クラウド側で処理を行うクラウドコンピュータであってよい。すなわち、情報処理装置１００は、サーバ装置であってよい。
　また、以下の実施形態では、車載装置１０と情報処理装置１００との間で情報の送受信が行われることで、情報処理システム１において、実施形態に係る情報処理が実現される例を示す。しかしながら、実施形態に係る情報処理は、エッジ側すなわち車載装置１０のみで実現されてもよい。この場合、車載装置１０は、例えば、実施形態に係る情報処理プログラムによって、情報処理装置１００のように振る舞うよう構成されてよい。
［情報処理装置の構成］
　次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。以下、情報処理装置１００が有する各部について説明する。
　通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、車載装置１０との間で情報の送受信を行う。
　記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、ワークロードＤＢ１２１を有する。
　ワークロードＤＢ１２１は、道路リンクＩＤ、操縦者の生活圏に関するデータ、操縦者の感受性に関するデータ、道路リンクＩＤに対応した、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標、運転に対する単調さの度合いを示す指標、運転負荷、その他運転負荷の推定に必要な情報、その他コンテンツ配信に必要な情報を記憶するデータベースである。
　制御部１３０は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）やＮＰ（Network　Processor）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。図２に示すよう、制御部１３０は、取得部１３１と、状況推定部１３２と、気遣い度算出部１３３と、単調度算出部１３４と、参照部１３５と、負荷推定部１３６と、配信部１３７とを有する。以下、制御部１３０が有する各部について説明する。
　取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータを取得する。例えば、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータとして、地図情報、誘導情報、車両挙動を取得する。ここで、地図情報には、道路リンクＩＤとして道路の種類、幅員区分、車線数、リンク内属性（踏切、料金所、トンネル等）といった情報が含まれる。また、誘導情報には、誘導ポイントまでの距離や経路といった情報が含まれる。また、車両挙動には、ＧＰＳデータ、加速度データ、角速度データといった情報が含まれる。
　また、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の生活圏に関するデータを取得する。ここで、操縦者の生活圏に関するデータには、地図情報に、操縦者の住宅や頻繁に訪れるスポットなどの情報に基づいて算出された所定エリアをマッピングした情報が含まれる。また、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の感受性に関するデータを取得する。ここで、操縦者の感受性に関するデータには、操縦者への感受性に関するアンケート結果等が含まれる。
　取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータを取得する。例えば、取得部１３１は、道路リンクＩＤといった地図情報を取得する。また、取得部１３１は、車両または道路状況に関する動的なデータを取得する。例えば、取得部１３１は、誘導ポイントまでの距離や経路といった誘導に関する情報と、位置情報、加速度、角速度といった車両挙動に関する情報とを取得する。また、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータに加えて、車両または道路状況に関する動的なデータを取得する。例えば、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータとして道路リンクＩＤを取得し、車両または道路状況に関する動的なデータとして、位置情報、加速度、角速度を取得する。
　状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する。例えば、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された道路リンクＩＤ、位置情報、加速度、角速度から、交差点・合流・分岐を行う状況であり、カーブ操作が行われた状況であることを推定する。また、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、動的な運転状況を推定する。例えば、状況推定部１３２は、位置情報、加速度、角速度から、急ハンドル操作が行われたと推定する。
　気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された狭い道であるという運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いが０．７であると算出する。
　また、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された狭い道であるという運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏内であるというデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が０．６であると算出する。
　また、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された狭い道であるという運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性が敏感であるというデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が０．８であると算出する。
　単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された低速度制限という運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標が０．７であると算出する。
　また、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された低速度制限という運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏内であるというデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標が０．８であると算出する。
　また、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された低速度制限という運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性が敏感であるというデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標が０．６であると算出する。
　参照部１３５は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標とを参照する。また、参照部１３５は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、運転負荷とを参照する。例えば、参照部１３５は、取得部１３１により取得された道路リンクＩＤに基づいて、ワークロードＤＢ１２１に記憶された、道路リンクＩＤに対応した、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標、運転に対する単調さの度合いを示す指標、運転負荷の情報を参照する。
　負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．６と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標０．４とに基づいて、運転負荷が０．８であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．４と、運転に対する単調さの度合いを示す指標０．２と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標０．２とに基づいて、運転負荷を０．９であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された運転負荷と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された運転負荷０．３と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標０．４を示す指標とに基づいて、運転負荷が０．９であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標とのいずれか一方が所定値以上である場合、運転負荷が所定値以上であると推定する。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．４と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８とのいずれか一方が所定値０．６以上である場合、運転負荷が所定値０．８以上であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された同じ傾向の道であるという運転状況に基づいて、運転負荷が０．２であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータとに基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された同じ傾向の道であるという運転状況と、取得部１３１により取得された踏切という情報とに基づいて、運転負荷が０．７であると推定する。
　配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、所定のコンテンツを配信する。例えば、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が高く、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標が低い場合には、「広い道を提案させていただきます。」といったアナウンスを行う。
　また、例えば、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が低く、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標が高い場合には、「地域に関するクイズゲームでポイントゲットできます。」といったアナウンスを行う。
　また、例えば、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が高く、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標も高い場合には、「駐車しやすい休憩ポイントがありますがいかがですか。」といったアナウンスを行う。
　配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転負荷の変化に基づいて、所定のコンテンツを配信する。例えば、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転位置の変化に伴う運転負荷の変化に基づいて、所定のコンテンツを配信する。また、例えば、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転位置の変化に伴う運転負荷の変化するポイントで、「運転に負荷がかかるポイントを通過します。」といったアナウンスを行う。
　また、例えば、配信部１３７は、操縦する車両が、負荷推定部１３６により推定された運転位置の変化に伴う運転負荷の変化するポイントを通過した場合には、「運転に負荷がかかるポイントを通過しました。」といったアナウンスを行う。また、例えば、配信部１３７は、操縦する車両の走行予定のルート上に、負荷推定部１３６により推定された運転位置の変化に伴い運転負荷が高くなるポイントが存在する場合、運転負荷の変化するポイントに到達する数秒前に、「走行状況にご注意ください。」といったアナウンスを行う。
　また、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された経路上の道路リンクＩＤの変化に基づく運転負荷の変化に基づいて、所定コンテンツを配信する。例えば、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された経路上の道路リンクＩＤの変化に基づく運転負荷の変化するポイントで、「運転に負荷がかかるポイントを通過します。」といったアナウンスを行う。また、例えば、配信部１３７は、操縦する車両の走行予定のルート上に、負荷推定部１３６により推定された道路リンクＩＤの変化に伴い運転負荷が高くなるポイントが存在する場合、運転負荷の変化するポイントに到達する数秒前に、「走行状況にご注意ください。」といったアナウンスを行う。
　なお、配信部１３７が行うコンテンツの配信には、情報処理装置１００または車載装置１０から操縦者に対して行われるアナウンスやナビなどの配信に加えて、情報処理装置１００から車載装置１０に対して行われる配信が含まれる。
［運転負荷の推定］
　次に、図３を用いて、情報処理装置１００が行う処理の概要について説明する。まず、取得部１３１は、地図情報、誘導情報、車両挙動といった情報を取得する。
　次に、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された地図情報、誘導情報、車両挙動といった情報から運転状況を推定する。つまり、状況推定部１３２は、操縦者が運転に気を遣う、単調であると感じる外的状況になっているかを推定する。例えば、状況推定部１３２は、地図情報から、交差点・合流・分岐点であることを推定する。また、例えば、状況推定部１３２は、誘導情報から、同じ傾向の道が続くことを推定する。また、例えば、状況推定部１３２は、車両挙動から、急発進操作が行われたことを推定する。
　ここで、状況推定部１３２が、取得部１３１により取得された地図情報、誘導情報、車両挙動から推定できる運転状況には、例えば、交差点・合流・分岐、狭い道、踏切、料金所、一時停止、トンネル、低速度制限、高速道路、狭い道から広い道、広い道から狭い道、曲がる道、同じ傾向の道、カーブ、急ハンドル、急発進、急ブレーキ、衝撃、停止、ノロノロ運転などといった状況が含まれる。なお、状況推定部１３２が推定できる運転状況は上記のものに限定されない。
　それから、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。つまり、気遣い度算出部１３３は、操縦者が運転に気を遣う状況であるかを推定する。
　気遣い度算出部１３３は、例えば、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、式１の計算により、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。Ｐｂｕｓｙは、気を遣うと感じる確率を示す。Ｘｎは、目的変数を示す。αｘは、Ｘｎに対する偏回帰係数を示す。気遣い度算出部１３３により算出される、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標は、０～１の値をとり、この値が大きいほど、操縦者が運転に対して気を遣うことを示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　続いて、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。つまり、単調度算出部１３４は、運転が単調な状況であるかを推定する。
　単調度算出部１３４は、例えば、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、式２の計算により、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。Ｐｆｒｅｅは、単調と感じる確率を示す。Ｘｎは、目的変数を示す。αｘは、Ｘｎに対する偏回帰係数を示す。単調度算出部１３４により算出される、運転に対する単調さの度合いを示す指標は、０～１の値をとり、この値が大きいほど、運転に対する単調さが大きいことを示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　それから、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により判定された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により判定された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。ここで、負荷推定部１３６が算出する運転負荷は０～１の値をとり、運転負荷が０に近いほど運転が単調であることを示し、１に近いほど操縦者が運転に気を遣うことを示す。
　負荷推定部１３６による負荷推定処理について図４を用いて説明する。負荷推定部１３６は、はじめに、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が、単調度算出部１３４により算出された、運転に対する単調さの度合いを示す指標以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。
　そして、気遣い度が単調度以上であれば（ステップＳ１０１“ＹＥＳ”）、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いに基づき、運転負荷を計算する（ステップＳ１０２）。例えば、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを所定値に加算することによって、運転負荷を推定する。具体的には、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８を２で除算した値０．４を、所定値０．５に加算することによって、運転負荷が０．９であると推定する。
　また、気遣い度が単調度以上でなければ（ステップＳ１０１“ＮＯ”）、負荷推定部１３６は、所定値から、単調度算出部１３４により算出された、運転に対する単調さの度合いに基づき、運転負荷を計算する（ステップＳ１０３）。例えば、負荷推定部１３６は、所定値から、運転に対する単調さの度合いを減算することによって、運転負荷を推定する。具体的には、負荷推定部１３６は、所定値０．５から、運転に対する単調さの度合いを示す指標０．６を２で除算した値０．３を減算することによって、運転負荷が０．２であると推定する。
　再び図３に戻る。そして、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された、運転に対する単調さを示す指標とに基づいて、所定のコンテンツを配信する。
　配信部１３７による気遣い度・単調度に基づく所定コンテンツの配信について、図５を用いて説明する。例えば、配信部１３７は、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が高い状況では、ナビアプリによる「広い道を提案させていただきます。」といったアナウンスや、休憩ポイントアプリによる「駐車しやすい休憩ポイントがありますがいかがですか。」といったアナウンスを行う。
　また、例えば、配信部１３７は、運転に対する単調さの度合いを示す指標が高い場合には、位置情報ゲームアプリによる「地域に関するクイズゲームでポイントゲットできます。」といったアナウンスを行う。また、例えば、配信部１３７は、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が高くなく、かつ、運転に対する単調さの度合いを示す指標が高くもない場合には、コミュニケーションアプリによる「○○さんからのメッセージを読みあげます。」といったアナウンスや、絶景ポイントアプリによる「晴れの日の国際橋から見る景色は最高です。通過しますか。」といったアナウンスを行う。
　また、配信部１３７は、運転負荷の値と、予めコンテンツに付与されたコンテンツの種別情報毎に設定された配信優先度と、に基づいてアナウンスを行うようにしてもよい。例えば、運転負荷が０．２５以下の場合にはコミュニケーションアプリ等によるコミュニケーション情報通知や、絶景ポイントアプリ・撮影アプリ等によるレコメンド通知に係るコンテンツの配信優先度が（他のコンテンツに比して）高く設定され、運転負荷が０．６以上０．８未満の場合には重要通知に係るコンテンツの配信優先度が高く設定され、運転負荷が０．８以上の場合には注意や警告に係るコンテンツの配信優先度が高く設定される。これによって、ユーザは運転状況に適合したコンテンツを受け取ることができる。なお、上述したコミュニケーション情報、レコメンド通知、重要通知、注意情報、警告情報が種別情報の一例である。
　また、配信部１３７は、運転負荷の値に応じて所定のコンテンツのアナウンスを禁止する配信禁止情報に基づいて配信を行うようにしてもよい。例えば、運転負荷が０．８以上の場合には、コミュニケーション情報通知やレコメンド通知、重要通知に係るコンテンツのアナウンスは配信禁止と設定され、注意や警告に係るコンテンツのみがアナウンスされることにより、運転負荷が高い状況でのアナウンスによるユーザへの影響を抑えることができる。
［フローチャート］
　次に、上述した構成の情報処理装置１００による処理について、図６のフローチャートを参照して説明する。図６のフローチャートは主に制御部１３０で実行される。また、このフローチャートを制御部１３０が有するＣＰＵで実行されるプログラムとして構成することで情報処理プログラムとすることができる。なお、下記のステップＳ２０１～Ｓ２０６は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ２０１～Ｓ２０６のうち、省略される処理があってもよい。
　まず、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータを取得する（ステップＳ２０１）。例えば、取得部１３１は、位置情報、加速度、角速度、道路リンクＩＤといったデータを取得する。
　次に、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する（ステップＳ２０２）。例えば、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、低速度制限の状況であると推定する。
　それから、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する（ステップＳ２０３）。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された低速度制限の状況に基づいて、気を遣う度合いを示す指標が０．３であると算出する。
　続いて、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する（ステップＳ２０４）。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された低速度制限の状況に基づいて、単調さの度合いを示す指標が０．８であると算出する。なお、ステップＳ２０３とステップＳ２０４は、図６とは逆の順で処理されてもよいし、並列的に処理されてもよい。
　その後、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する（ステップＳ２０５）。例えば、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標０．４とに基づいて、運転負荷が０．９であると推定する。
　そして、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、所定のコンテンツを配信する（ステップＳ２０６）。例えば、配信部１３７は、気遣い度算出部１３３により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が高く、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標が低い場合には、「広い道を提案させていただきます。」といったアナウンスを行う。
［効果］
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータを取得し、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定し、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出し、単調度算出部１３４が、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出し、負荷推定部１３６は、気遣い度算出部１３３により算出された操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。
　かかる態様により、運転状況から算出される気遣い度と単調度とに基づいて運転負荷を推定することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の生活圏に関するデータを取得し、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出し、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。
　かかる態様により、運転状況と操縦者の生活圏に関するデータとから算出される気遣い度と単調度とに基づいて運転負荷を推定することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の感受性に関するデータを取得し、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出し、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。
　かかる態様により、運転状況と操縦者の感受性に関するデータとから算出される気遣い度と単調度とに基づいて運転負荷を推定することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００は、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された、運転に対する単調さを示す指標とに基づいて、所定のコンテンツを配信する配信部１３７をさらに有する。
　かかる態様により、運転状況から算出される気遣い度と単調度とに基づいて運転負荷を推定することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることに加えて、状況に応じたコンテンツの配信を可能とする。
［静的・動的を組み合わせた運転負荷の推定］
　次に、静的・動的を組み合わせた推定処理について図７を用いて説明する。図３を用いて説明した運転負荷の推定では、車両または道路状況に関するデータとして、静的と動的とを区別しなかったが、静的・動的を組み合わせた運転負荷の推定では、車両または道路状況に関する静的なデータと、車両または道路状況に関する動的なデータとを区別して扱う。
　まず、取得部１３１は、静的データと動的データとを取得する。例えば、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータと、車両または道路状況に関する動的なデータとを区別して取得する。ここで、車両または道路状況に関する静的なデータには、道路リンクＩＤが含まれる。また、車両または道路状況に関する動的なデータには、車両情報と誘導情報とが含まれる。
　次に、参照部１３５は、車両または道路状況に関する静的なデータに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、運転負荷とを参照する。つまり、参照部１３５は、道路リンクＩＤなどの静的データをキーとして、気遣い度、単調度、運転負荷を記憶するデータベースであるワークロードＤＢ１２１から必要となる情報を参照する。
　それから、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された、車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、動的な運転状況を推定する。例えば、状況推定部１３２は、ＧＰＳの情報、加速度の情報、角速度の情報から、急ハンドル操作が行われた状況であると推定する。
　続いて、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された、急ハンドル操作の状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が０．８であると推定する。
　それから、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された、急ハンドル操作の状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標が０．１であると推定する。
　その後、負荷推定部１３６は、静的なデータと動的なデータそれぞれから参照または算出された、気遣い度と単調度とに基づいて、運転負荷を推定する。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。
　より具体的には、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．４と、運転に対する単調さの度合いを示す指標０．２と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８と、単調度算出部１３４により算出された、運転に対する単調さの度合いを示す指標０．２とに基づいて、運転負荷が０．９であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、静的なデータから参照された運転負荷を、動的データに基づいて調整してもよい。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された運転負荷と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。
　より具体的には、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された運転負荷０．３と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標０．４を示す指標とに基づいて、運転負荷が０．９であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、静的データと動的データのいずれか一方でも気を遣う状況であれば、調整を行うことなく運転負荷が高くなるよう出力してもよい。例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標とのいずれか一方が所定値以上である場合、運転負荷が所定値以上であると推定する。
　より具体的には、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．４と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８とのいずれか一方が所定値０．６以上である場合、運転負荷が所定値０．８以上であると推定する。
　また、負荷推定部１３６は、静的データと動的データのいずれか一方に重きを置き、他方を用いて調整を行ってもよい。例えば、負荷推定部１３６は、静的データのみでは運転負荷が高い場合であっても、動的データからの信号待ちなどの停止状態であるという情報を用いて、運転負荷が低いと推定してもよい。また、静的データのみでは、運転負荷が中低度である場合でも、動的データからの急ブレーキ操作が行われたという情報を用いて、運転負荷が高いと推定してもよい。
　そして、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転負荷に基づいて、所定のコンテンツを配信する。例えば、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された０．９の運転負荷に基づいて、発話を抑制するリラックスするような音楽などをかける。
［フローチャート］
　次に、上述した構成の情報処理装置１００による処理について、図８のフローチャートを参照して説明する。図８のフローチャートは主に制御部１３０で実行される。また、このフローチャートを制御部１３０が有するＣＰＵで実行されるプログラムとして構成することで情報処理プログラムとすることができる。なお、下記のステップＳ３０１～Ｓ３０７は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ３０１～Ｓ３０７のうち、省略される処理があってもよい。
　まず、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータと、車両または道路状況に関する動的なデータを取得する（ステップＳ３０１）。例えば、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータとして道路リンクＩＤを、車両または道路状況に関する動的なデータとして、車両情報と誘導情報とを取得する。
　次に、参照部１３５は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標とを算出する（ステップＳ３０２）。例えば、参照部１３５は、取得部１３１により取得された道路リンクＩＤに基づいて、ワークロードＤＢ１２１に記憶された、道路リンクＩＤに対応した、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標、運転に対する単調さの度合いを示す指標、運転負荷の情報を参照する。
　それから、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された、車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、動的な運転状況を推定する（ステップＳ３０３）。例えば、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された、ＧＰＳセンサの情報、加速度の情報、角速度の情報に基づいて、急ハンドル操作が行われた運転状況であると推定する。
　続いて、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する（ステップＳ３０４）。例えば、気遣い度算出部１３３は、状況推定部１３２により推定された、急ハンドル操作が行われた運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標が０．８であると推定する。
　それから、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する（ステップＳ３０５）。例えば、単調度算出部１３４は、状況推定部１３２により推定された、急ハンドル操作の状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標が０．１であると推定する。なお、ステップＳ３０４とステップＳ３０５は、図８とは逆の順で処理されてもよいし、並列的に処理されてもよい。
　その後、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する（ステップＳ３０６）。
　例えば、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．４と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標０．８とのいずれか一方が所定値０．６以上である場合、運転負荷が所定値０．８以上であると推定する。
　そして、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転負荷に基づいて、所定のコンテンツを配信する（ステップＳ３０７）。例えば、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された０．９の運転負荷に基づいて、発話を抑制するリラックスするような音楽などをかける。
［効果］
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータを取得し、参照部１３５は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータに基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、運転負荷とを参照する。
　この態様により、静的なデータから気遣い度、単調度、運転負荷を参照し、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータに加えて、車両または道路状況に関する動的なデータを取得し、取得部１３１により取得された、車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、動的な運転状況を推定する状況推定部１３２と、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出部１３３と、状況推定部１３２により推定された動的な運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標とを算出する単調度算出部１３４と、参照部１３５により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、運転に対する単調さの度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定部１３６とをさらに有する。
　この態様により、静的データから参照された気遣い度、単調度ならびに動的データから算出された気遣い度、単調度を用いて、静的データと動的データとを統合して運転負荷を推定することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関する静的なデータとして、道路リンクＩＤを取得する。この態様により、道路リンクＩＤから気遣い度、単調度、運転負荷を参照することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、負荷推定部１３６は、参照部１３５により算出された運転負荷と、気遣い度算出部１３３により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、単調度算出部１３４により算出された運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する。この態様により、静的なデータから参照された運転負荷を、動的データから算出された気遣い度、単調度を用いて調整することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、負荷推定部１３６は、参照部１３５により参照された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、気遣い度算出部１３４により算出された、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標とのいずれか一方が所定値以上である場合、運転負荷が所定値以上であると推定する。この態様により、静的データと動的データのいずれか一方でも気遣い度が高く算出された場合に、調整を行うことなく運転負荷が高くなるよう出力することで、操縦者の運転負荷を状況に応じて精度高く見極めることができる。
［運転負荷の変化に基づくコンテンツ配信］
　次に、運転負荷の変化に基づくコンテンツ配信について図９を用いて説明する。図３で説明した運転負荷の推定と、図７で説明した静的・動的を組み合わせた運転負荷の推定とは異なり、運転負荷の変化に基づくコンテンツ配信では、運転負荷を推定する際に、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標や、運転に対する単調度の度合いを示す指標を用いなくてもよい。
　図９（１）は、操縦者が操縦する車両である。図９（２）は、運転負荷が高い区間である。図９（３）は、運転負荷が中程度の区間である。つまり、図９（２）と図９（３）との境目では、負荷推定部１３６の推定する運転負荷が変化することになる。配信部１３７は、この車両位置の移動に伴う運転負荷の変化に基づいて所定のコンテンツを配信する。
　例えば、配信部１３７は、車両が図９（２）の運転負荷の高い区間から、図９（３）の運転負荷が中程度の区間に移動をしたことに伴う、運転負荷の変化に基づいて、「運転に負荷がかかるポイントを通過しました。」といったアナウンスを行う。
　続いて、運転負荷の変化に基づくコンテンツ配信について図１０を用いて説明する。図１０（１）は、操縦者が操縦する車両である。図１０（２）は、運転負荷が中低度の区間である。図１０（３）は、運転負荷が高い区間である。
　ここで、図１０（２）と図１０（３）とは、操縦者が操縦する車両の走行予定ルートである。走行予定ルート上に運転負荷が変化するポイント（例えば、図１０（２）と図１０（３）との境目）が含まれる場合は、配信部１３７は、変化するポイントまでの距離と、操縦する車両の速度情報とから運転負荷が変化するポイントまでの到達時間を予測し、到達する数秒前に、例えば、「走行状況にご注意ください。」といったアナウンスを行う。また、加えて、運転負荷の変化具合に応じたアナウンスを行うようにしてもよい。例えば、運転負荷が低い（単調である）状態から運転負荷が高い（気を遣う）状態に変化するポイントにおいては、「この先、走行状況が著しく変化します、走行には十分ご注意ください。」といった、変化が小さいときに比してより注意を促すようなアナウンスを行うようにしてもよい。
　このとき、配信部１３７は、車両が危険な速度で運転負荷が変化するポイントを通過するおそれがある場合には、例えば「危険な速度です。ご注意ください。」といったアナウンスを行う。また、配信部１３７は、運転負荷が変化するポイント付近でリスク運転事象が多発していた場合は、その地点をヒヤリハットポイントとして注意喚起を行う。
　続いて、運転負荷の変化に基づくコンテンツ配信について図１１を用いて説明する。図１１（１）は、操縦者が操縦する車両である。図１１（２）は、運転負荷が中程度の区間である。図１１（３）は、運転負荷が高い区間である。図１１（４）は、図１１（１）の車両が走行予定のルート上に存在する道路リンクＩＤと、道路リンクＩＤに基づく情報とを含む表である。
　走行予定ルート上に運転負荷が変化するポイント（例えば、図１１（２）と図１１（３）との境目）が含まれている場合、情報処理装置１００は、例えば、図１１（４）で示すような、道路リンクＩＤ、運転負荷、距離、予想走行速度、予想走行時間といった情報から、運転負荷が変化するポイントまでの到達時間を予測し、到達する数秒前に、配信部１３７は、「走行状況にご注意ください。」といったアナウンスを行う。
［フローチャート］
　次に、上述した構成の情報処理装置１００による処理について、図１２のフローチャートを参照して説明する。図１２のフローチャートは主に制御部１３０で実行される。また、このフローチャートを制御部１３０が有するＣＰＵで実行されるプログラムとして構成することで情報処理プログラムとすることができる。なお、下記のステップＳ４０１～Ｓ４０４は、異なる順序で実行することもできる。また、下記のステップＳ４０１～Ｓ４０４のうち、省略される処理があってもよい。
　まず、取得部１３１は、車両または道路状況に関する動的なデータを取得する（ステップＳ４０１）。また、取得部１３１は、車両または道路状況に関する動的なデータと、車両または道路状況に関する静的なデータとを取得する。例えば、取得部１３１は、ＧＰＳによる位置情報や、加速度センサによる加速度といった動的なデータと、道路リンクＩＤといった静的なデータとを取得する。
　次に、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、運転状況を推定する（ステップＳ４０２）。例えば、状況推定部１３２は、ＧＰＳによる位置情報と、加速度センサによる加速度、ジャイロセンサによる角速度から、急ハンドル操作が行われたと推定する。
　それから、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された運転状況に応じて運転負荷を推定する（ステップＳ４０３）。例えば、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された同じ傾向の道であるという運転状況に基づいて、運転負荷が０．２であると推定する。
　配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転負荷の変化に基づいて、所定のコンテンツを配信する（ステップＳ４０４）。また、配信部１３７は、運転位置の変化に伴う運転負荷の変換に基づいて、所定のコンテンツを配信する。また、配信部１３７は、経路上の道路リンクＩＤに基づく運転負荷の変化に基づいて、所定コンテンツを配信する。
［効果］
　本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関する動的なデータを取得し、状況推定部１３２は、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する動的なデータに基づいて、運転状況を推定し、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された運転状況に基づいて、運転負荷を推定し、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転負荷の変化に基づいて、所定のコンテンツを配信する。
　この態様により、運転負荷の変化に応じたコンテンツの配信を行うことで、操縦者の現在の運転負荷と、過去または将来の運転負荷との差を考慮して通知を行うことができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、車両または道路状況に関する動的なデータと、車両または道路状況に関する静的なデータとを取得し、負荷推定部１３６は、状況推定部１３２により推定された運転状況と、取得部１３１により取得された車両または道路状況に関する静的なデータとに基づいて、運転負荷を推定する。
　この態様により、動的・静的データから推定される運転負荷の変化に応じたコンテンツの配信を行うことで、動的・静的なデータを統合した上で、操縦者の現在の運転負荷と、過去または将来の運転負荷との差を考慮して通知を行うことができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された運転位置の変化に伴う運転負荷の変化に基づいて、所定のコンテンツを配信する。
　この態様により、運転位置の変化に伴う運転負荷の変化に基づいてコンテンツの配信を行うことで、操縦者の現在の運転位置における運転負荷と、過去または将来の運転位置における運転負荷との差を考慮して通知を行うことができる。
　また、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００において、配信部１３７は、負荷推定部１３６により推定された経路上の道路リンクＩＤの変化に基づく運転負荷の変化に基づいて、所定コンテンツを配信する。
　この態様により、道路リンクＩＤの変化に基づく運転負荷の変化に応じてコンテンツの配信を行うことで、操縦者の現在の道路リンクＩＤにおける運転負荷と、過去または将来の道路リンクＩＤにおける運転負荷との差を考慮して通知を行うことができる。
［ハードウェア構成］
　また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図１３に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１３は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
　ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
　ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラムおよび係るプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。
　ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置およびキーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
　メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）、ＰＤ（Phase　change　rewritable　Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical　disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
　例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
［その他］
　ここまで、本発明に係る実施形態の一例について説明をしたが、本発明は上記実施例に限定されるものではない。すなわち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の情報処理装置を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。
　１　　　情報処理システム
　１００　情報処理装置
　１１０　通信部
　１２０　記憶部
　１２１　ワークロードＤＢ
　１３０　制御部
　１３１　取得部
　１３２　状況推定部
　１３３　気遣い度算出部
　１３４　単調度算出部
　１３５　参照部
　１３６　負荷推定部
　１３７　配信部

Claims (7)

  1. 　車両または道路状況に関するデータを取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定部と、
    　前記状況推定部により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出部と、
    　前記状況推定部により推定された前記運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出部と、
    　前記気遣い度算出部により判定された前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、前記単調度算出部により判定された前記運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定部と
    　を有することを特徴とする情報処理装置。
  2. 　前記取得部は、前記車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の生活圏に関するデータを取得し、
    　前記気遣い度算出部は、前記状況推定部により推定された運転状況と、前記取得部により取得された前記操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出し、
    　前記単調度算出部は、前記状況推定部により推定された運転状況と、前記取得部により取得された前記操縦者の生活圏に関するデータとに基づいて、前記運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記取得部は、前記車両または道路状況に関するデータに加えて、操縦者の感受性に関するデータを取得し、
    　前記気遣い度算出部は、前記状況推定部により推定された前記運転状況と、前記取得部により取得された前記操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出し、
    　前記単調度算出部は、前記状況推定部により推定された前記運転状況と、前記取得部により取得された前記操縦者の感受性に関するデータとに基づいて、前記運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する
    　ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記気遣い度算出部により算出された、前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、前記単調度算出部により算出された、前記運転に対する単調さを示す指標とに基づいて、所定のコンテンツを配信する配信部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記配信部は、前記運転負荷と、コンテンツの種別を示す種別情報と、前記コンテンツの種別毎に予め設定された配信優先度または配信禁止情報と、に基づいて、前記コンテンツを配信することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　情報処理装置が実施する情報処理方法であって、
    　車両または道路状況に関するデータを取得する取得工程と、
    　前記取得工程により取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定工程と、
    　前記状況推定工程により推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出工程と、
    　前記状況推定工程により推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出工程と、
    　前記気遣い度算出工程により判定された前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、前記単調度算出工程により判定された前記運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定工程と
    　を含むことを特徴とする情報処理方法。
  7. 　車両または道路状況に関するデータを取得する取得ステップと、
    　前記取得ステップにより取得された車両または道路状況に関するデータに基づいて、運転状況を推定する状況推定ステップと、
    　前記状況推定ステップにより推定された運転状況に基づいて、操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標を算出する気遣い度算出ステップと、
    　前記状況推定ステップにより推定された運転状況に基づいて、運転に対する単調さの度合いを示す指標を算出する単調度算出ステップと、
    　前記気遣い度算出ステップにより判定された前記操縦者が運転に対して気を遣う度合いを示す指標と、前記単調度算出ステップにより判定された前記運転に対する単調さの度合いを示す指標とに基づいて、運転負荷を推定する負荷推定ステップと
    　をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
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