JP2002139332A - Navigation method and device thereof - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a navigation device, capable of automatically setting a place which a user has not yet visited as a destination of route search. SOLUTION: In this navigation device 'Anavi', a CPU 1 responds to input information Din, and infers a behavior purpose of a user by using pre-stored knowledge data Dkn, and further infers the destination of the user on the basis of the inferred behavior purpose. Afterwards, the CPU 1 searches a route to the destination inferred by himself from a starting place by using prestored road network data, and creates route data Dopr.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、ナビゲーション装
置に関し、より特定的には、出発地から目的地への経路
を探索するナビゲーション装置に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to a navigation device, and more particularly to a navigation device for searching for a route from a departure place to a destination.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来、ナビゲーション装置に経路探索を
実行させるには、それが備える入力装置を操作して、ユ
ーザは少なくとも目的地を設定する必要があった。かか
る目的地の設定では、ユーザは入力装置を何度も繰り返
し操作することを要求される。さらに、ユーザがよく訪
れる場所を目的地とする場合にも必要である。以上のこ
とから、ユーザは目的地の設定を煩わしく感じる場合が
あった。2. Description of the Related Art Conventionally, in order for a navigation device to execute a route search, it is necessary for a user to set at least a destination by operating an input device provided in the navigation device. In setting such a destination, the user is required to operate the input device over and over again. Furthermore, it is necessary also when a place frequently visited by the user is set as a destination. From the above, the user sometimes feels troublesome in setting the destination.

【０００３】そこで、目的地設定が簡単なナビゲーショ
ン装置が研究および開発されている。以下、その一例と
して、特開平９−１３４４９６号公報に開示されたもの
を説明する。[0003] Therefore, research and development have been made on a navigation device that can easily set a destination. Hereinafter, an example disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 9-134496 will be described.

【０００４】図２０は、上記公報に開示されたナビゲー
ション装置Ａconvの主要な構成を示すブロック図であ
る。図２０において、ナビゲーション装置Ａconvは、ナ
ビゲーション処理部１００１と、ロケータ１００６と、
記憶装置１００７と、表示装置１００８とを備えてい
る。FIG. 20 is a block diagram showing a main configuration of the navigation device Aconv disclosed in the above publication. 20, a navigation device Aconv includes a navigation processing unit 1001, a locator 1006,
A storage device 1007 and a display device 1008 are provided.

【０００５】ナビゲーション処理部１００１は、ＣＰＵ
１００２と、ＲＯＭ１００３と、ＲＡＭ１００４と、時
計１００５とを含む。ＣＰＵ１００２は、ＲＯＭ１００
３に格納されているプログラムをＲＡＭ１００４上で実
行する。さらに、プログラムの実行中、ＲＡＭ１００４
は作業領域として、ＣＰＵ１００２により使用される。
時計１００５は、年月日と時刻（曜日＋時間）との組み
合わせからなる時間情報を出力する。[0005] The navigation processing unit 1001 has a CPU
1002, a ROM 1003, a RAM 1004, and a clock 1005. The CPU 1002 is a ROM 100
3 is executed on the RAM 1004. Further, during execution of the program, the RAM 1004
Is used by the CPU 1002 as a work area.
The clock 1005 outputs time information composed of a combination of the date and time (day of the week + time).

【０００６】ロケータ１００６は、本ナビゲーション装
置Ａconvの現在位置、つまりユーザの現在位置を検出す
る。記憶装置１００７は、少なくとも、地図データＤca
rtおよび走行パターンデータＤpattを格納する。地図デ
ータＤcartは、地図の表示に必要なデータや、経路探索
に必要な道路データを含む。道路データには、各道路を
構成するノードの座標（緯度、経度）データや、各ノー
ドにおける標高データ、道路種別、道路長、道路間に存
在するノード数、道路形状等の各種データが含まれてい
る。The locator 1006 detects the current position of the navigation device Aconv, that is, the current position of the user. The storage device 1007 stores at least the map data Dca
rt and running pattern data Dpatt are stored. The map data Dcart includes data necessary for displaying a map and road data necessary for searching a route. The road data includes coordinate data (latitude and longitude) of nodes constituting each road, and various data such as elevation data, road type, road length, the number of nodes existing between roads, and road shape at each node. ing.

【０００７】走行パターンデータＤpattは、出発地と出
発時刻、出発年月日、目的地（到着地点）およびその作
成日時からなっており、本ナビゲーション装置Ａconvが
搭載された車両の走行パターンを表すデータである。さ
らに、走行パターンデータＤpattは、車両の走行毎にデ
ータベースに格納される。ここで、走行パターンデータ
Ｄpattの一項目としての目的地は、それを表す名称およ
び座標データ（緯度と経度）で構成される。The travel pattern data Dpatt includes a departure place, a departure time, a departure date, a destination (arrival point), and a creation date and time, and represents data representing a travel pattern of a vehicle equipped with the navigation device Aconv. It is. Further, the traveling pattern data Dpatt is stored in the database every time the vehicle travels. Here, the destination as one item of the traveling pattern data Dpatt is composed of a name representing the destination and coordinate data (latitude and longitude).

【０００８】ここで、図２１は、走行パターンデータＤ
pattを概念的に表した図であり、特に、ユーザが月曜日
に自宅から出発した場合の目的地毎の頻度が統計グラフ
的に表されている。図２１には、午前６時から午後１１
時までの範囲について、１時間単位で出発時間が分けら
れている。例えば、今、月曜日の午前８時１０分にユー
ザが自宅を出発すると仮定する。この仮定下で、ナビゲ
ーション装置Ａconvが走行パターンデータＤpattを検索
すると、図２１に示すように、過去月曜日の８時台に自
宅を出発した場合には、「会社」、「病院」および「銀
行」を検索結果として見つけることができる。ナビゲー
ション装置Ａconvは、検索結果のうち、最も頻度の高い
「会社」を目的地として類推する。Here, FIG. 21 shows the traveling pattern data D
FIG. 4 is a diagram conceptually illustrating patt, in which a frequency of each destination when a user departs from home on Monday is represented in a statistical graph. FIG. 21 shows 6:00 am to 11 pm
Departure times are divided by the hour in the range up to the hour. For example, suppose now that the user leaves home at 8:10 am on Monday. Under this assumption, when the navigation device Aconv searches the driving pattern data Dpatt, as shown in FIG. 21, if the user left his home at 8 o'clock on the past Monday, "company", "hospital" and "bank" Can be found as a search result. The navigation device Aconv estimates the most frequent “company” among the search results as the destination.

【０００９】表示装置１００８は、目的地までの経路が
合成された地図、または目的地の類推結果をその画面上
に表示する。The display device 1008 displays a map on which the route to the destination is synthesized or an analogy result of the destination on the screen.

【００１０】上記構成のナビゲーション装置Ａconvの動
作を、図２２のフローチャートを参照して説明する。図
２２において、ＣＰＵ１００２には、図示しないイグニ
ッションキーからのＯＮ信号が送信されてくる。ＣＰＵ
１００２は、ＯＮ信号の受信に応答して、受信時の時間
情報（曜日＋時間）を出発時間として時計１００５から
取得し、ＲＡＭ１００４に格納する。さらに、ＣＰＵ１
００２は、ロケータ１００６で検出される現在地を取得
し、ＲＡＭ１００４に格納する（ステップＳ１００
１）。The operation of the navigation device Aconv having the above configuration will be described with reference to the flowchart of FIG. In FIG. 22, an ON signal from an ignition key (not shown) is transmitted to the CPU 1002. CPU
In response to the reception of the ON signal 1002, the time information (day of week + time) at the time of reception is acquired from the clock 1005 as the departure time, and stored in the RAM 1004. Furthermore, CPU1
002, the current location detected by the locator 1006 is acquired and stored in the RAM 1004 (step S100).
1).

【００１１】次に、ＣＰＵ１００２は、記憶装置１００
７に、過去の走行パターンデータＤpattが格納されてい
るか否かを確認する（ステップＳ１００２）。過去の走
行パターンデータＤpattがある場合、ＣＰＵ１００２
は、走行パターンデータＤpattから目的地を類推し、表
示装置１００８上に表示する（ステップＳ１００３）。
すなわち、ＲＡＭ１００４に格納された出発時刻および
出発地の組み合わせに対して最も頻度が多い目的地を、
ユーザがこれから向かう目的地であると類推する。例え
ば、月曜日の午前８時３０分に自宅を出発する場合であ
れば、図２１の走行パターンデータＤpattに示されるよ
うに、月曜日の８時台に最も多い頻度で走行した先（つ
まり、目的地）が「会社」であるから、「会社」を目的
地と類推する。Next, the CPU 1002
7, it is confirmed whether or not past traveling pattern data Dpatt is stored (step S1002). If there is past driving pattern data Dpatt, the CPU 1002
Estimates the destination from the travel pattern data Dpatt and displays it on the display device 1008 (step S1003).
That is, the destination with the highest frequency for the combination of the departure time and the departure place stored in the RAM 1004 is
It is assumed that the user is the destination to which the user is heading. For example, in the case of leaving home at 8:30 am on Monday, as shown in the traveling pattern data Dpatt in FIG. 21, the destination that traveled most frequently at 8 o'clock on Monday (that is, the destination) ) Is "company", so "company" is assumed to be the destination.

【００１２】その後、出発地（つまり自宅）、および類
推した目的地（つまり会社）の両者が表示装置１００８
に表示される。さらに、表示装置１００８には、類推し
た目的地でよいか否かについての問い合わせと、問い合
わせに対する回答を入力するためのキーとが表示され、
これによって、ユーザに回答を促す。Thereafter, both the departure place (ie, home) and the estimated destination (ie, company) are displayed on the display device 1008.
Will be displayed. Further, the display device 1008 displays an inquiry as to whether or not the estimated destination is acceptable, and a key for inputting an answer to the inquiry,
This prompts the user for an answer.

【００１３】次に、ＣＰＵ１００２は、ユーザの入力内
容に基づいて、類推した目的地にユーザが向かうか否か
を判断する（ステップＳ１００４）。類推した目的地で
よい場合、ＣＰＵ１００２は、当該類推した目的地をＲ
ＡＭ１００４に格納する（ステップＳ１００５）。Next, the CPU 1002 determines whether or not the user is going to the inferred destination based on the input contents of the user (step S1004). If the estimated destination is acceptable, the CPU 1002 sets the estimated destination to R
It is stored in the AM 1004 (step S1005).

【００１４】次に、ＣＰＵ１００２は、ステップＳ１０
０１で得た現在地（出発地）から、ステップ１００５で
得た目的地までの経路を、地図データＤcartを使って探
索する（ステップＳ１００６）。Next, the CPU 1002 proceeds to step S10
A route from the current location (departure location) obtained in step 01 to the destination obtained in step 1005 is searched using the map data Dcart (step S1006).

【００１５】以上説明したように、ナビゲーション装置
Ａconvは、走行パターンデータＤpattを使って類推した
目的地を経路探索に使うことができるので、ユーザの目
的地設定に要する負担を少なくすることができる。As described above, the navigation device Aconv can use the destination estimated by using the traveling pattern data Dpatt for the route search, so that the burden required for the user to set the destination can be reduced.

【００１６】なお、ステップＳ１００２およびＳ１００
４で「Ｎｏ」に進む場合、ＣＰＵ１００２は、ユーザが
入力装置を使って指定した目的地をＲＡＭ１００４に格
納した後に、ステップＳ１００６の処理を実行する。Steps S1002 and S100
When the process proceeds to “No” in Step 4, the CPU 1002 executes the process of Step S1006 after storing the destination specified by the user using the input device in the RAM 1004.

【００１７】[0017]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、走行パ
ターンデータＤpattは、車両の過去の走行を基に作成さ
れるので、従来のナビゲーション装置Ａconvは、ユーザ
が過去に行ったことがない場所を、経路探索の目的地と
して自動的に設定できないという問題点があった。However, since the traveling pattern data Dpatt is created based on the past traveling of the vehicle, the conventional navigation device Aconv uses a route that the user has not visited in the past to determine the route. There was a problem that it could not be automatically set as a search destination.

【００１８】それゆえに、本発明の目的は、ユーザが未
訪問の場所を、経路探索の目的地として自動的に設定で
きるナビゲーション装置を提供することである。Therefore, an object of the present invention is to provide a navigation device that can automatically set a place that has not been visited by a user as a route search destination.

【００１９】[0019]

【課題を解決するための手段および発明の効果】第１の
発明は、ユーザを出発地から目的地へと案内する経路を
探索するナビゲーション方法であって、入力情報に応答
して、ユーザの行動目的を、予め記憶する知識データを
使って推論し、さらに、推論した行動目的に基づいて、
ユーザの目的地を、当該知識データを使って推論する推
論ステップと、出発地から、推論ステップで推論された
目的地への経路を、予め記憶する道路ネットワークデー
タを使って探索する探索ステップとを備え、探索ステッ
プで探索された経路を使って、ユーザの案内が行われ
る。Means for Solving the Problems and Effects of the Invention A first invention is a navigation method for searching for a route that guides a user from a departure place to a destination. The purpose is inferred using knowledge data stored in advance, and based on the inferred action purpose,
An inference step of inferring the destination of the user using the knowledge data, and a search step of searching for a route from the departure point to the destination inferred in the inference step using road network data stored in advance. The user is guided using the route searched in the search step.

【００２０】第１の発明によれば、知識データを使って
推論ステップでユーザの目的地が推論されるので、ユー
ザが未訪問の場所を、経路探索の目的地として自動的に
設定できる。これによって、ユーザがより少ない操作で
目的地を設定することができる。According to the first aspect, the destination of the user is inferred in the inference step using the knowledge data, so that the place that the user has not visited can be automatically set as the destination of the route search. This allows the user to set the destination with fewer operations.

【００２１】第２の発明は、第１の発明に従属してお
り、入力情報は、現在の曜日および現在時刻の組み合わ
せを含む。第３の発明は、第２の発明に従属しており、
入力情報は、現在の年月日をさらに含む。第４の発明
は、第１の発明に従属しており、入力情報は、ユーザの
現在位置を含む。第５の発明は、第１の発明に従属して
おり、入力情報は、少なくとも、現在の曜日および現在
時刻の組み合わせ、およびユーザの現在位置を含む。A second invention is according to the first invention, and the input information includes a combination of a current day of the week and a current time. A third invention is dependent on the second invention,
The input information further includes the current date. A fourth invention is according to the first invention, and the input information includes a current position of the user. A fifth invention is according to the first invention, and the input information includes at least a combination of a current day of the week and a current time, and a current position of the user.

【００２２】第２〜第５の発明のいずれかによれば、現
在の曜日および現在時刻の組み合わせ、ならびに／もし
くはユーザの現在位置を基礎として推論ステップが実行
されるので、それらに応じた適切な推論を実行すること
ができる。これによって、推論ステップは、より高い信
頼度でユーザの行動目的および目的地を推論することが
できる。さらに、第３の発明によれば、現在の年月日に
応じた適切な推論を実行することができる。According to any of the second to fifth inventions, the inference step is executed based on the combination of the current day of the week and the current time and / or the current position of the user. Inference can be performed. Accordingly, the inference step can infer the behavioral purpose and destination of the user with higher reliability. Further, according to the third invention, it is possible to execute appropriate inference according to the current date.

【００２３】第６の発明は、第１の発明に従属してお
り、知識データは、ユーザの個人情報、当該ユーザの行
動目的の候補、および目的地の候補を基礎として作成さ
れている。第６の発明によれば、知識データが個人情報
を基礎として作成されているので、推論ステップは、よ
り高い信頼度でユーザの行動目的および目的地を推論す
ることができる。A sixth invention is according to the first invention, and the knowledge data is created on the basis of personal information of the user, candidates for the behavioral purpose of the user, and candidates for the destination. According to the sixth aspect, since the knowledge data is created based on the personal information, the inference step can infer the user's action purpose and destination with higher reliability.

【００２４】第７の発明は、第５の発明に従属してお
り、目的地の候補は、ユーザが過去に訪れたことのない
場所を含む。第７の発明によれば、推論ステップでは、
上記のような知識データを使うことにより、ユーザが未
訪問の場所を目的地として推論することが可能となる。A seventh invention is according to the fifth invention, and the destination candidates include places that the user has not visited in the past. According to the seventh invention, in the inference step,
By using the knowledge data as described above, it is possible to infer a place that the user has not visited as a destination.

【００２５】第８の発明は、第７の発明に従属してお
り、目的地の候補はさらに、ユーザが過去に訪れたこと
のある場所を含む。第８の発明によれば、推論ステップ
では、上記のような知識データを使うことにより、ユー
ザが未訪問の場所および訪問経験のある場所を目的地と
して推論できるので、広い範囲を対象に推論を実行する
ことができる。これによって、推論ステップは、より信
頼性の高い推論を実行することができる。An eighth invention is according to the seventh invention, and the destination candidates further include places where the user has visited in the past. According to the eighth invention, in the inference step, by using the knowledge data as described above, the user can infer a place that has not been visited and a place that has been visited as a destination. Can be performed. This allows the reasoning step to perform more reliable reasoning.

【００２６】第９の発明は、第１の発明に従属してお
り、推論ステップで推論された目的地を、探索ステップ
の経路探索に使ってよいか否かをユーザに問い合わせる
問い合わせステップをさらに備え、問い合わせステップ
において、ユーザが問い合わせらせた目的地でよいと応
答した場合には、探索ステップでは、当該推論ステップ
から得た目的地への経路が探索される。A ninth invention is according to the first invention, and further comprises an inquiry step of inquiring the user whether or not the destination inferred in the inference step may be used for the route search in the search step. In the inquiry step, if the user responds that the destination inquired is acceptable, the search step searches for a route to the destination obtained from the inference step.

【００２７】第９の発明によれば、問い合わせステップ
は、推論ステップで得られた目的地を探索ステップのた
めに使ってよいかどうかを問い合わせるので、よりユー
ザフレンドリなナビゲーション装置を提供することがで
きる。According to the ninth aspect, the inquiry step inquires whether the destination obtained in the inference step can be used for the search step, so that a more user-friendly navigation device can be provided. .

【００２８】第１０の発明は、第９の発明に従属してお
り、問い合わせステップにおいて、ユーザが問い合わせ
られた目的地を使わないと応答した場合には、探索ステ
ップでは、当該ユーザにより指定された目的地への経路
が探索される。A tenth invention is according to the ninth invention, and in the inquiry step, if the user replies not to use the queried destination, the search step specifies the destination specified by the user. A route to the destination is searched.

【００２９】第１０の発明によれば、ユーザにより指定
された目的地を探索ステップで使用することもできるの
で、さらにユーザフレンドリなナビゲーション装置を提
供することができる。According to the tenth aspect, the destination specified by the user can be used in the search step, so that a more user-friendly navigation device can be provided.

【００３０】第１１の発明は、第１の発明に従属してお
り、ユーザの個人情報を取得して、当該取得した個人情
報を基礎として知識データを作成する作成ステップをさ
らに備える。第１２の発明は、第１の発明に従属してお
り、ユーザが実際に訪れた目的地およびそれに関連する
行動目的を取得して、当該取得した目的地および行動目
的を基礎として知識データを作成する作成ステップをさ
らに備える。An eleventh invention is according to the first invention, and further comprises a creation step of acquiring personal information of the user and creating knowledge data based on the acquired personal information. A twelfth invention is according to the first invention, and acquires a destination actually visited by a user and a behavioral purpose related thereto, and creates knowledge data based on the acquired destination and the behavioral purpose. The method further comprises a creating step of:

【００３１】第１１または第１２の発明によれば、作成
ステップにより、知識データをユーザに合ったものにカ
スタマイズすることができる。According to the eleventh or twelfth aspect, it is possible to customize the knowledge data to one suitable for the user by the creation step.

【００３２】第１３の発明は、ユーザを出発地から目的
地へと案内する経路を探索するナビゲーション装置であ
って、知識データを格納する第１の記憶装置と、道路ネ
ットワークデータを格納する第２の記憶装置と、予め定
められた項目を含む情報を生成する情報生成部と、情報
生成部からの入力情報に応答して、処理を開始する演算
処理部と、出力装置とを備える。ここで、演算処理部
は、情報生成部からの入力情報を基礎として、ユーザの
行動目的を、第１の記憶装置に格納されている知識デー
タを使って推論し、さらに、推論した行動目的に基づい
て、ユーザの目的地を、当該知識データを使って推論
し、出発地から、自身が推論した目的地への経路を、第
２の記憶装置に格納されている道路ネットワークデータ
を使って探索し、自身が探索した経路を使って、ユーザ
を目的地へと案内するために必要な案内情報を作成す
る。出力装置は、上記演算処理部で生成された案内情報
をユーザに向けて出力する。A thirteenth invention is a navigation device for searching for a route that guides a user from a departure place to a destination, a first storage device for storing knowledge data, and a second storage device for storing road network data. Storage device, an information generation unit that generates information including predetermined items, an arithmetic processing unit that starts processing in response to input information from the information generation unit, and an output device. Here, the arithmetic processing unit infers the user's action purpose based on the input information from the information generation unit using the knowledge data stored in the first storage device, and further in accordance with the inferred action purpose. Based on the knowledge data, the user's destination is inferred, and a route from the departure point to the inferred destination is searched for using the road network data stored in the second storage device. Then, using the route searched by the user, the guide information necessary for guiding the user to the destination is created. The output device outputs the guidance information generated by the arithmetic processing unit to the user.

【００３３】第１４の発明は、第１３の発明に従属して
おり、情報生成部は、現在の曜日と現在時刻とを少なく
とも計時する計時部を含む。計時部で計時された現在の
曜日および現在時刻の組み合わせは、演算処理部の入力
情報の１項目である。第１５の発明は、第１４の発明に
従属しており、計時部はさらに現在の年月日を計時す
る。計時部で計時された現在の年月日、現在の曜日およ
び現在時刻の組み合わせは、演算処理部の入力情報の１
項目である。A fourteenth invention is according to the thirteenth invention, wherein the information generation unit includes a clock unit for clocking at least the current day of the week and the current time. The combination of the current day of the week and the current time measured by the clock unit is one item of the input information of the arithmetic processing unit. A fifteenth invention is according to the fourteenth invention, and the clock unit further measures the current date. The combination of the current date and time, the current day of the week, and the current time measured by the clock unit is one of the input information of the arithmetic processing unit.
Item.

【００３４】第１６の発明は、第１３の発明に従属して
おり、情報生成部は、ユーザの現在位置を検出するロケ
ータを含む。ロケータで検出された現在位置は、演算処
理部の入力情報の１項目である。第１７の発明は、第１
３の発明に従属しており、情報生成部は、現在の曜日と
現在時刻とを少なくとも計時する計時部と、ユーザの現
在位置を検出するロケータとを含む。演算処理部の入力
情報は、計時部で計時された現在の曜日および現在時刻
の組み合わせと、ロケータで検出された現在位置とを含
む。A sixteenth invention is according to the thirteenth invention, wherein the information generating unit includes a locator for detecting a current position of the user. The current position detected by the locator is one item of the input information of the arithmetic processing unit. The seventeenth invention is the first invention
According to a third aspect of the present invention, the information generation unit includes a clock unit that measures at least the current day of the week and the current time, and a locator that detects the current position of the user. The input information of the arithmetic processing unit includes a combination of the current day of the week and the current time measured by the clock unit, and a current position detected by the locator.

【００３５】第１８の発明は、第１７の発明に従属して
おり、計時部はさらに現在の年月日を計時する。演算処
理部の入力情報は、計時部で計時された現在の年月日、
現在の曜日および現在時刻の組み合わせ、ならびに前記
ロケータで検出された現在位置を含む。An eighteenth invention is according to the seventeenth invention, and the clock section further measures the current date. The input information of the arithmetic processing unit is the current date
It includes the combination of the current day of the week and the current time, and the current position detected by the locator.

【００３６】第１９の発明は、第１３の発明に従属して
おり、知識データは、ユーザの個人情報、当該ユーザの
行動目的の候補、および目的地の候補を基礎として作成
されている。第２０の発明は、第１９の発明に従属して
おり、目的地は、ユーザが過去に訪れたことのない場所
を含む。第２１の発明は、第２０の発明に従属してお
り、目的地はさらに、ユーザが過去に訪れたことのある
場所を含む。A nineteenth invention is according to the thirteenth invention, and the knowledge data is created based on personal information of the user, candidates for the behavioral purpose of the user, and candidates for the destination. A twentieth invention is according to the nineteenth invention, and the destination includes a place that the user has not visited in the past. A twenty-first invention is according to the twentieth invention, and the destination further includes a place where the user has visited in the past.

【００３７】第２２の発明は、第１３の発明に従属して
おり、演算処理部はさらに、自身が推論した目的地を経
路探索で使ってよいか否かをユーザに問い合わせる。そ
して、自身が推論した目的地を使ってよいとの回答をユ
ーザから得た場合に、演算処理部は、当該推論した目的
地への経路を探索する。A twenty-second invention is according to the thirteenth invention, and the arithmetic processing unit further inquires of the user whether or not the inferred destination may be used in the route search. Then, when the user obtains a response that the inferred destination may be used, the arithmetic processing unit searches for a route to the inferred destination.

【００３８】第２３の発明は、第２２の発明に従属して
おり、演算処理部は、自身が推論した目的地を使わない
との回答を得た場合に、当該ユーザにより指定された目
的地への経路を探索する。According to a twenty-third aspect, according to the twenty-second aspect, when the arithmetic processing unit obtains a reply not to use the inferred destination, the arithmetic processing unit specifies the destination designated by the user. Get directions to.

【００３９】第２４の発明は、第１３の発明に従属して
おり、演算処理部はさらに、ユーザの個人情報を取得し
て、当該取得した個人情報を基礎として知識データを作
成する。第２５の発明は、第１３の発明に従属してお
り、演算処理部はさらに、ユーザが実際に訪れた目的地
およびそれに関連する行動目的を取得して、当該取得し
た目的地および行動目的を基礎として知識データを作成
する。A twenty-fourth invention is according to the thirteenth invention, and the arithmetic processing unit further acquires the personal information of the user and creates knowledge data based on the acquired personal information. A twenty-fifth invention is according to the thirteenth invention, and the arithmetic processing unit further obtains a destination actually visited by the user and an action purpose related thereto, and stores the obtained destination and action goal. Create knowledge data as a basis.

【００４０】第２６の発明は、ユーザを出発地から目的
地へと案内する経路を探索する処理手順をコンピュータ
装置上で実行するためのプログラムを記録した記録媒体
であって、入力情報に応答して、予め記憶する知識デー
タを使って、ユーザの行動目的を推論し、さらに、推論
した行動目的を基礎として、ユーザの目的地を推論する
推論ステップと、前記出発地から、前記推論ステップで
推論された目的地への経路を、予め記憶する道路ネット
ワークデータを使って探索する探索ステップと、前記探
索ステップが探索した経路を使って、ユーザを目的地へ
と案内する案内ステップとを備える。A twenty-sixth invention is a storage medium storing a program for executing a processing procedure for searching a route for guiding a user from a departure place to a destination on a computer device, and responding to input information. The inference step of inferring the user's action purpose using knowledge data stored in advance, and further inferring the user's destination based on the inferred action purpose, A search step of searching for a route to the determined destination using road network data stored in advance, and a guiding step of guiding the user to the destination using the route searched by the search step.

【００４１】第２７の発明は、第２６の発明に従属して
おり、入力情報は、現在の曜日および現在時刻の組み合
わせを含む。第２８の発明は、第２７の発明に従属して
おり、入力情報は、現在の年月日をさらに含む。第２９
の発明は、第２６の発明に従属しており、入力情報は、
ユーザの現在位置を含む。第３０の発明は、第２６の発
明に従属しており、知識データは、ユーザの個人情報、
当該ユーザの行動目的の候補、および目的地の候補を基
礎として作成されている。A twenty-seventh invention is according to the twenty-sixth invention, wherein the input information includes a combination of the current day of the week and the current time. A twenty-eighth invention is according to the twenty-seventh invention, and the input information further includes a current date. 29th
Is dependent on the twenty-sixth invention, and the input information is:
Contains the current location of the user. A thirtieth invention is according to the twenty-sixth invention, wherein the knowledge data includes personal information of a user,
It is created based on the candidate of the action purpose of the user and the candidate of the destination.

【００４２】第３１の発明は、第３０の発明に従属して
おり、目的地は、ユーザが過去に訪れたことのない場所
を含む。A thirty-first invention is according to the thirtieth invention, and the destination includes a place which the user has not visited before.

【００４３】第３２の発明は、第２６の発明に従属して
おり、推論ステップで推論された目的地を、探索ステッ
プの経路探索に使ってよいか否かをユーザに問い合わせ
る問い合わせステップをさらに備える。問い合わせステ
ップにおいて、推論ステップで推論された目的地を使っ
てよいとの回答が得られた場合、探索ステップにおい
て、当該推論ステップで得られた目的地への経路が探索
される。A thirty-second invention is according to the twenty-sixth invention, and further comprises an inquiry step of inquiring the user whether or not the destination inferred in the inference step may be used for the route search in the search step. . In the inquiry step, when an answer indicating that the destination inferred in the inference step may be used is obtained, in the search step, a route to the destination obtained in the inference step is searched.

【００４４】[0044]

【発明の他の態様】本願は、以下のような他の態様を含
んでいる。つまり、第１の態様は、ユーザを出発地から
目的地へと案内する経路を探索するためのプログラムで
あって、入力情報に応答して、予め記憶する知識データ
を使って、ユーザの行動目的を推論し、さらに、推論し
た行動目的を基礎として、ユーザの目的地を推論する推
論ステップと、出発地から、推論ステップで推論された
目的地への経路を、予め記憶する道路ネットワークデー
タを使って探索する探索ステップとを備え、探索ステッ
プで探索された経路を使って、ユーザの案内が行われ
る。Other embodiments of the present invention include the following other embodiments. In other words, the first aspect is a program for searching for a route that guides a user from a departure place to a destination, and in response to input information, uses knowledge data stored in advance to determine a user's behavior purpose. Using the road network data that stores in advance the inference step of inferring the user's destination based on the inferred action purpose and the route from the departure point to the destination inferred in the inference step. And a search step for performing a search. The user is guided using the route searched in the search step.

【００４５】第２の態様は、第１の態様に従属してお
り、知識データは、ユーザの個人情報、当該ユーザの行
動目的の候補、および目的地の候補を基礎として作成さ
れている。第３の態様は、第１の態様に従属しており、
目的地は、ユーザが過去に訪れたことのない場所を含
む。The second aspect is dependent on the first aspect, and the knowledge data is created on the basis of the personal information of the user, the candidate for the action purpose of the user, and the candidate for the destination. A third aspect is according to the first aspect,
Destinations include places that the user has never visited in the past.

【００４６】[0046]

【発明の実施の形態】図１を参照して、本発明の基本的
な概念を説明する。図１には、経路探索ユニットＵors
と、それに付随する知識データベースＤＢkn、地図デー
タベースＤＢcart、案内情報作成部Ｐrgi および出力部
Ｐout とが示されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The basic concept of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 shows a route search unit Uors
And a knowledge database DBkn, a map database DBcart, a guide information creation unit Prgi, and an output unit Pout associated therewith.

【００４７】知識データベースＤＢknは、１つまたは複
数のファイルに含まれる知識データＤknの集合である。
知識データＤknは、ユーザの個人情報Ｉper 、当該ユー
ザの行動目的の候補、および目的地の候補を基礎として
作成される。ここで、注意を要するのは、目的地の候補
としては、ユーザが訪れたことのある場所だけではな
く、ユーザが過去に訪れたことのない場所も含まれてい
る点である。The knowledge database DBkn is a set of knowledge data Dkn included in one or a plurality of files.
The knowledge data Dkn is created on the basis of the user's personal information Iper, the candidate of the user's action purpose, and the candidate of the destination. Here, it should be noted that destination candidates include not only places the user has visited but also places the user has not visited in the past.

【００４８】経路探索ユニットＵors は、推論部Ｐinf
と探索部Ｐsea とを有しており、出発地から目的地への
最適な経路を示す経路データＤopr の生成する。より具
体的には、推論部Ｐinf は、入力情報Ｄinの受信に応答
して、行動目的の推論という処理を開始する。ここで、
入力情報Ｄinは、本日の曜日および現在時刻の組み合わ
せた情報（以下、日時情報と称す）Ｄdt、およびユーザ
の現在位置を示す情報（現在位置情報）Ｄcpを、項目と
して含む。なお、日時情報としては、本日の曜日および
現在時刻以外にも、現在の年月日を含んでいてもよい。The route search unit Uors is provided with an inference unit Pinf
And a search unit Psea for generating route data Dopr indicating an optimal route from the departure place to the destination. More specifically, the inference unit Pinf starts a process of inferring a behavioral purpose in response to receiving the input information Din. here,
The input information Din includes, as items, information Ddt (hereinafter, referred to as date and time information) obtained by combining the day of the week and the current time of the day, and information (current position information) Dcp indicating the current position of the user. The date and time information may include the current date in addition to the current day of the week and the current time.

【００４９】行動目的の推論において、推論部Ｐinf
は、最初に、知識データベースＤＢknから知識データＤ
knをロードする。その後、推論部Ｐinf は、ロードした
知識データＤknを使ってユーザの行動目的を推論して、
推論結果を示す行動目的情報Ｉapを生成する。In the inference of the action purpose, the inference unit Pinf
Is the knowledge data Dkn from the knowledge database DBkn.
Load kn. Thereafter, the inference unit Pinf infers the user's action purpose using the loaded knowledge data Dkn,
Action purpose information Iap indicating the inference result is generated.

【００５０】推論部Ｐinf は、行動目的情報Ｉapの生成
後、目的地の推論という処理を開始する。目的地の推論
において、推論部Ｐinf は、ロードした知識データＤkn
を使って、行動目的情報Ｉapに基づいて、ユーザがこれ
から向う１つの目的地を推論する。その後、推論結果を
示す目的地情報Ｉdes が推論部Ｐinf により生成され、
探索部Ｐsea に出力される。After generating the action purpose information Iap, the inference unit Pinf starts a process of inferring the destination. In inferring the destination, the inference unit Pinf loads the loaded knowledge data Dkn.
Is used to infer one destination to which the user will go based on the action purpose information Iap. Thereafter, destination information Ides indicating the inference result is generated by the inference unit Pinf,
It is output to the search unit Psea.

【００５１】地図データベースＤＢcartは、周知のもの
でよく、１つまたは複数のファイルに含まれる地図デー
タＤcartの集合である。地図データＤcartには、通常、
出力部Ｐout で地図として表示される画像データ、およ
び、地図上の道路の接続関係を表す道路ネットワークデ
ータが含まれる。The map database DBcart may be a well-known one, and is a set of map data Dcart included in one or a plurality of files. Map data Dcart usually contains
Image data displayed as a map at the output unit Pout and road network data representing the connection relation of roads on the map are included.

【００５２】探索部Ｐsea には、推論部Ｐinf からの目
的地情報Ｉdes と、出発地情報Ｉori とが与えられる。
出発地情報Ｉori は、これから探索すべき経路の出発地
を示す情報であって、当該出発地は、ユーザ自身が入力
したもの、および当該ユーザの現在位置の検出結果のい
ずれかである。The search section Psea is provided with destination information Ides and departure place information Iori from the inference section Pinf.
The departure place information Iori is information indicating a departure place of a route to be searched from now on, and the departure place is any of the information inputted by the user himself or the detection result of the current position of the user.

【００５３】探索部Ｐsea は、目的地情報Ｉdes および
出発地情報Ｉori の受信に応答して、地図データベース
ＤＢcartから、経路探索に必要な範囲の地図データＤca
rtをロードする。この地図データＤcartを使って、探索
部Ｐsea は、出発地から目的地に至る最適な経路を、ダ
イクストラ法に代表されるアルゴリズムに基づいて探索
する。In response to receiving the destination information Ides and the departure place information Iori, the search unit Psea reads the map data Dca of the range necessary for the route search from the map database DBcart.
Load rt. Using this map data Dcart, the search unit Psea searches for an optimal route from the starting point to the destination based on an algorithm represented by the Dijkstra method.

【００５４】ここで、最適な経路としては、出発地から
目的地までの距離または所要時間が最も小さいものが典
型的である。他にも、最適な経路には、交通事故や工事
の影響等で不通になった一部の経路をユーザが迂回する
ものがある。探索部Ｐsea は、探索した最適経路を表す
経路データＤopr を構成して、案内情報作成部Ｐrgiに
送信する。なお、探索部Ｐsea は、目的地情報Ｉdes が
示す目的地がユーザの意向に沿っていない場合には、ユ
ーザにより入力された目的地を使用することもできる。Here, the optimal route is typically the one with the shortest distance or required time from the departure point to the destination. In addition, as the optimal route, there is a route in which the user detours a part of the route that has been interrupted due to a traffic accident or construction. The search unit Psea constructs route data Dopr representing the searched optimal route and transmits the route data Dopr to the guide information creating unit Prgi. Note that the search unit Psea may use the destination input by the user when the destination indicated by the destination information Ides does not meet the user's intention.

【００５５】案内情報作成部Ｐrgi は、受信した経路デ
ータＤopr に基づいて、ユーザを出発地から目的地まで
案内するための案内情報Ｄrgを作成する。案内情報Ｄrg
の作成処理には、いろいろな種類があるが、以下の５つ
が典型的である。The guide information creating unit Prgi creates guide information Drg for guiding the user from the departure place to the destination based on the received route data Dopr. Guidance information Drg
There are various types of creation processing, but the following five are typical.

【００５６】第１の生成処理において、案内情報作成部
Ｐrgi は、ユーザの現在位置の近傍の地図データＤcart
を地図データベースＤＢcartから読み出す。その後、案
内情報作成部Ｐrgi は、読み出した地図データＤcart、
および受信した経路データＤopr を処理する。かかるデ
ータ処理により、案内情報作成部Ｐrgi は第１の表示デ
ータを作成する。第１の生成処理において、第１の表示
データは、案内情報Ｄrgであって、地図データＤcartが
表す地図上に、経路データＤopr が表す最適経路を出力
部Ｐout が合成表示できるデータである。さらに、第１
の表示データには、ユーザの現在位置を示すインジケー
タも地図上に合成される。In the first generation process, the guide information creation unit Prgi creates map data Dcart near the current position of the user.
From the map database DBcart. Thereafter, the guide information creation unit Prgi reads the map data Dcart,
And the received route data Dopr. Through such data processing, the guide information creation unit Prgi creates the first display data. In the first generation process, the first display data is guidance information Drg, which is data that allows the output unit Pout to display an optimal route represented by the route data Dopr on a map represented by the map data Dcart. Furthermore, the first
In the display data, an indicator indicating the current position of the user is also synthesized on the map.

【００５７】第２の生成処理では、案内情報作成部Ｐrg
i は、第１の表示データの他に、経路データＤopr が表
す最適経路上の要所（典型的には、各交差点）を出力部
Ｐout が音声でユーザに通知するような音声データを作
成する。第２の生成処理では、第１の表示データおよび
音声データが案内情報Ｄrgを構成する。In the second generation processing, the guide information creation unit Prg
i creates, in addition to the first display data, audio data such that the output unit Pout notifies the user by voice of a point (typically, each intersection) on the optimal route represented by the route data Dopr. . In the second generation processing, the first display data and the audio data constitute the guidance information Drg.

【００５８】第３の生成処理は、地図データＤcartおよ
び経路データＤopr を処理する点で第１の生成処理と同
様であるが、第２の表示データを作成する点で相違す
る。第２の表示データは、案内情報Ｄrgを構成してお
り、最適経路上の各交差点での右左折を、文字および簡
単な図形だけで出力部Ｐout が表示できるデータである
（いわゆる、ターンバイターン方式）。The third generation processing is similar to the first generation processing in that the map data Dcart and the route data Dopr are processed, but differs in that the second display data is generated. The second display data constitutes the guide information Drg, and is data that enables the output unit Pout to display the right or left turn at each intersection on the optimum route using only characters and simple figures (so-called turn-by-turn). method).

【００５９】第４の生成処理では、上記第２の表示デー
タおよび第２の生成処理の音声データの組み合わせが、
また、第５の生成処理では当該音声データが案内情報Ｄ
rgとして生成される。In the fourth generation processing, the combination of the second display data and the audio data of the second generation processing is
In the fifth generation process, the voice data is used as the guidance information D.
Generated as rg.

【００６０】案内情報作成部Ｐrgi は、以上のような案
内情報Ｄrgを出力部Ｐout に送信する。出力部Ｐout
は、受信した案内情報Ｄrgに従って、案内画像および案
内音声を生成して、ユーザに向けて表示および／または
音声出力し、これによって、ユーザが出発地から目的地
まで案内される。The guide information generating unit Prgi transmits the above-described guide information Drg to the output unit Pout. Output part Pout
Generates a guidance image and a guidance voice in accordance with the received guidance information Drg, and displays and / or outputs a voice to the user, whereby the user is guided from the departure place to the destination.

【００６１】ここで、図２を参照して、出力部Ｐout が
表示する案内情報Ｄrgを例示する。図２（ａ）は、上記
第１の表示データが表示された場合を示しており、同図
（ｂ）は、ターンバイターン方式（第３の生成処理）の
場合を示している。他の生成処理で生成された案内情報
Ｄrgについては、図示を省略する。Here, with reference to FIG. 2, an example of the guide information Drg displayed by the output unit Pout will be described. FIG. 2A shows a case where the first display data is displayed, and FIG. 2B shows a case of a turn-by-turn method (third generation processing). The illustration of the guide information Drg generated in other generation processing is omitted.

【００６２】以上のように、知識データベースＤＢknと
推論部Ｐinf とにより、ユーザが過去に訪れたことのな
い場所が目的地として自動的に選択され、探索部Ｐsea
に自動的に設定される。これによって、従来の技術が抱
えていた問題点を解消して、ユーザがより少ない負担で
目的地を設定することができるようになる。As described above, a place that the user has not visited in the past is automatically selected as a destination by the knowledge database DBkn and the inference unit Pinf, and the search unit Psea
Is automatically set to As a result, the problem of the related art can be solved, and the user can set the destination with less burden.

【００６３】さらに、推論部Ｐinf が、行動目的の推定
および目的地の推定という、二段の推定を実行すること
により、目的地の推定のみを実行する場合と比較して、
当該推論部Ｐinf の処理負担が少なくなる。なぜなら、
推論部Ｐinf は、行動目的の推定により、知識データベ
ースＤＢknの中の全知識データＤknから大まかに絞り込
んだ後に、１つの目的地を推定するからである。Further, the inference unit Pinf performs the two-stage estimation of the estimation of the action purpose and the estimation of the destination, thereby comparing with the case where only the estimation of the destination is executed.
The processing load on the inference unit Pinf is reduced. Because
This is because the inference unit Pinf estimates one destination after roughly narrowing down all the knowledge data Dkn in the knowledge database DBkn by estimating the action purpose.

【００６４】次に、経路探索ユニットＵors がインプリ
メントされたナビゲーション装置Ａnaviを説明する。ナ
ビゲーション装置Ａnaviとしては車両用および携帯用が
よく知られているが、携帯情報端末（いわゆるＰＤ
Ａ）、携帯電話、パーソナルコンピュータおよびサーバ
に代表されるコンピュータ装置に組み込まれる場合もあ
る。それゆえ、ナビゲーション装置という文言は広義に
解釈されなければならない。Next, a description will be given of a navigation device Anavi in which the route search unit Uors is implemented. Although well-known navigation devices Anavi are used for vehicles and portable devices, portable information terminals (so-called PDs) are known.
A), and may be incorporated in a computer device represented by a mobile phone, a personal computer, and a server. Therefore, the term navigation device must be interpreted in a broad sense.

【００６５】図３は、ナビゲーション装置Ａnaviのハー
ドウェア構成を示すブロック図である。図３において、
ナビゲーション装置Ａnaviには、ＣＰＵ１と、ＲＯＭ２
と、ＲＡＭ３と、第１の記憶装置４と、第２の記憶装置
５と、入力装置６と、出力装置７と、ロケータ８と、計
時ユニット９と、通信装置１０とが、互いに通信可能に
接続されている。FIG. 3 is a block diagram showing a hardware configuration of the navigation device Anavi. In FIG.
The navigation device Anavi includes a CPU 1 and a ROM 2
, RAM 3, first storage device 4, second storage device 5, input device 6, output device 7, locator 8, timekeeping unit 9, and communication device 10 so that they can communicate with each other. It is connected.

【００６６】ＲＯＭ２は、プログラムメモリであって、
ナビゲーション装置Ａnaviの処理手順が記述されたプロ
グラムを格納している。ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２内のプロ
グラムを実行する。また、プログラムの実行中、ＲＡＭ
３は、ＣＰＵ１によって作業領域として使用される。以
上のＣＰＵ７、ＲＯＭ８およびＲＡＭ９の組み合わせ
は、図１における推論部Ｐinf と、探索部Ｐsea と、案
内情報作成部Ｐrgi とを実現するための典型例である。The ROM 2 is a program memory,
A program in which a processing procedure of the navigation device Anavi is described is stored. The CPU 1 executes a program in the ROM 2. Also, during the execution of the program, the RAM
Reference numeral 3 is used as a work area by the CPU 1. The combination of the CPU 7, the ROM 8, and the RAM 9 described above is a typical example for realizing the inference unit Pinf, the search unit Psea, and the guidance information creation unit Prgi in FIG.

【００６７】第１の記憶装置４は、知識データベースＤ
Ｂknを格納しており、好ましくは、読み出しおよび書き
込みが可能な第１の記憶媒体を備える記憶装置で構成さ
れる。第１の記憶媒体は、典型的には、半導体メモリ
（ＩＣメモリ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲまたはＣＤ
−ＲＷであり、そこには、知識データベースＤＢknが記
録されている。The first storage device 4 stores the knowledge database D
Bkn is stored, and is preferably configured by a storage device including a first storage medium that can be read and written. The first storage medium is typically a semiconductor memory (IC memory), DVD-RAM, CD-R or CD
-RW, in which a knowledge database DBkn is recorded.

【００６８】ここで、図４〜図１０を参照して、知識デ
ータベースＤＢknについて詳細に説明する。図４、図７
および図１０に示すように、知識データベースＤＢkn
は、第１のグラフＧＲ1 〜第３のグラフＧＲ3 を有して
いる。第１のグラフＧＲ1 および第２のグラフＧＲ2 は
それぞれ、ＣＰＵ１（推論部Ｐinf ）がＩＦ ＴＨＥＮ
ルールに従って、行動目的および目的地を推論できるよ
うに構成されている。また、第３のグラフＧＲ3 は、推
論により複数の目的地を得た場合に、それらを評価でき
るように構成されている。Here, the knowledge database DBkn will be described in detail with reference to FIGS. 4 and 7
And as shown in FIG. 10, the knowledge database DBkn
Has a first graph GR1 to a third graph GR3. Each of the first graph GR1 and the second graph GR2 is obtained by the CPU 1 (inference unit Pinf) using IF THEN.
According to the rules, it is configured to be able to infer the action purpose and destination. Further, the third graph GR3 is configured such that when a plurality of destinations are obtained by inference, they can be evaluated.

【００６９】まず、図４において、第１のグラフＧＲ1
には、ｉ個の入力ノードＩＮ11〜ＩＮ1iとｊ個の出力ノ
ードＯＮ11〜ＯＮ1jとが属している。ここで、ｉおよび
ｊは２以上の自然数であり、ナビゲーション装置Ａnavi
の設計要件に応じて予め定められている。また、ｉおよ
びｊは、ｉ＝ｊであってもよいしｉ≠ｊであってもよ
い。First, in FIG. 4, the first graph GR1
Belong to i input nodes IN11 to IN1i and j output nodes ON11 to ON1j. Here, i and j are natural numbers of 2 or more, and the navigation device Anavi
Are predetermined in accordance with the design requirements of Also, i and j may be i = j or i ≠ j.

【００７０】ところで、図１を参照して説明したよう
に、推論部Ｐinf への入力情報Ｄinは、日時情報Ｄdtを
一項目として有する。日時情報Ｄdtが示す本日の曜日お
よび現在時刻の組み合わせは、図４に示すように、ｋ個
のクラスＣＬdt1 〜ＣＬdtk（図示はｋ＝５の場合）に
分けられている。クラスＣＬdt1 〜ＣＬdtk は、第１の
入力ノードＩＮ11〜ＩＮ1kに割り当てられる。なお、日
時情報Ｄdtは、本日の曜日および現在時刻以外にも、現
在の年月日を示していてもよい。By the way, as described with reference to FIG. 1, the input information Din to the inference unit Pinf has date and time information Ddt as one item. The combination of the day of the week and the current time indicated by the date / time information Ddt is divided into k classes CLdt1 to CLdtk (k = 5 in the figure) as shown in FIG. The classes CLdt1 to CLdtk are assigned to the first input nodes IN11 to IN1k. Note that the date and time information Ddt may indicate the current date in addition to the day of the week and the current time.

【００７１】ここで、ｋ＝５の場合における、本日の曜
日および現在時刻の組み合わせのクラス分けを例示す
る。図５（ａ）に示すように、クラスＣＬdt1 には、月
曜日〜金曜日の７：００〜９：００までの時間帯が割り
当てられる。クラスＣＬdt2 に割り当てられるのは、月
曜日〜金曜日の１１：３０〜１３：００までの時間帯で
ある。クラスＣＬdt3 には、月曜日〜金曜日の１３：０
０〜１６：００までの時間帯、クラスＣＬdt4 には、月
曜日〜金曜日の１８：００〜２１：００という時間帯が
割り当てられる。クラスＣＬdt5 には、月曜日〜金曜日
の１８：００〜２１：００という時間帯が割り当てられ
る。Here, an example of the classification of the combination of the day of the week and the current time when k = 5 will be described. As shown in FIG. 5A, a time period from 7:00 to 9:00 from Monday to Friday is assigned to the class CLdt1. The class CLdt2 is assigned to the time period from Monday to Friday from 11:30 to 13:00. Class CLdt3 has 13:00 from Monday to Friday
A time zone from 18:00 to 21:00 from Monday to Friday is assigned to the class CLdt4 from 0 to 16:00. The class CLdt5 is assigned a time zone from 18:00 to 21:00 from Monday to Friday.

【００７２】また、入力情報Ｄinの一項目である現在位
置情報Ｄcpは、（ｉ−ｋ）個のクラスＣＬ1(k+1)〜ＣＬ
1i（図５（ａ）にはｉ−ｋ＝２の場合が示されている）
に分類される。クラスＣＬdt(k+1)〜ＣＬdtiは、第１の
入力ノードＩＮ1(k+1)〜ＩＮ1iに割り当てられる。ここ
で、ｋ＝５，ｉ＝７の場合における、現在位置のクラス
分けを例示する。現在位置は、ユーザの勤務先と自宅と
に分類される。クラスＣＬcp1 には、勤務先の位置を特
定する情報Ｉpos1が割り当てられる。クラスＣＬcp2 に
は、自宅の位置を特定する情報Ｉpos2が割り当てられ
る。位置情報Ｉpos1およびＩpos2は、好ましくは緯度Ｍ
Ｔおよび経度ＬＴでそれぞれ表現され、（ＭＴpos1，Ｌ
Ｔpos1）および（ＭＴpos2，ＬＴpos2）という座標情報
を含んでいる。The current position information Dcp, which is one item of the input information Din, includes (ik) classes CL1 (k + 1) to CL1.
1i (FIG. 5 (a) shows a case where i−k = 2)
are categorized. The classes CLdt (k + 1) to CLdti are assigned to the first input nodes IN1 (k + 1) to IN1i. Here, the classification of the current position when k = 5 and i = 7 is illustrated. The current position is classified into the work place and the home of the user. Information Ipos1 for specifying the position of the office is assigned to the class CLcp1. Information Ipos2 for specifying the home position is assigned to the class CLcp2. The position information Ipos1 and Ipos2 preferably include the latitude M
T and longitude LT, respectively, (MTpos1, L
Tpos1) and (MTpos2, LTpos2).

【００７３】また、図１を参照して説明したように行動
目的の候補は予め準備されているが、行動目的の候補
は、ｊ個の項目ＩＴap1〜ＩＴapj に分類される。項目
ＩＴap1〜ＩＴapj は、第１の出力ノードＯＮ11〜ＯＮ1
jが割り当てられる。As described with reference to FIG. 1, candidates for action purpose are prepared in advance, but candidates for action purpose are classified into j items ITap1 to ITapj. Items ITap1 to ITapj are the first output nodes ON11 to ON1.
j is assigned.

【００７４】ここで、図５（ｂ）を参照して、ｊ＝５の
場合における、項目ＩＴap1 〜ＩＴap5 の割り当てにつ
いて例示する。行動目的は、出勤、帰宅、昼食、夕食お
よび営業活動という５個の項目ＩＴap1 〜ＩＴap5 に分
類される。出勤の項目ＩＴap1 は第１の出力ノードＯＮ
11に割り当てられる。同様に、帰宅の項目ＩＴap2 は第
１の出力ノードＯＮ12に、昼食の項目ＩＴap3 は第１の
出力ノードＯＮ13に、夕食の項目ＩＴap4 は第１の出力
ノードＯＮ14に、営業活動の項目ＩＴap5 は第１の出力
ノードＯＮ15に割り当てられる。Here, with reference to FIG. 5B, an example of the assignment of the items ITap1 to ITap5 when j = 5 will be described. The purpose of action is classified into five items ITap1 to ITap5, namely, attendance, returning home, lunch, dinner, and business activities. Attendance item ITap1 is the first output node ON
Assigned to 11. Similarly, the return item ITap2 is the first output node ON12, the lunch item ITap3 is the first output node ON13, the dinner item ITap4 is the first output node ON14, and the business activity item ITap5 is the first output node ON14. Is assigned to the output node ON15.

【００７５】以上の第１の入力ノードＩＮ11〜ＩＮ1i、
および第１の出力ノードＯＮ11〜ＯＮ1jの内、互いに相
関関係を有する２つのノードの間にはリンクＬ1 が張ら
れる。例えば、第１の入力ノードＩＮ11には、月曜日〜
金曜日の７：００〜９：００までの時間帯（クラスＣＬ
dt1 ）は、第１の出力ノードＯＮ11には出勤（項目ＩＴ
ap1 ）に相関関係にある。したがって、第１の入力ノー
ドＩＮ11および第１の出力ノードＯＮ11の間には、図４
のように、リンクＬ11が張られる。The first input nodes IN11 to IN1i,
A link L1 is established between two nodes having a correlation with each other among the first output nodes ON11 to ON1j. For example, the first input node IN11 includes Monday to
Time period from 7:00 to 9:00 on Friday (Class CL
dt1) indicates that the first output node ON11 goes to work (item IT
ap1). Therefore, between the first input node IN11 and the first output node ON11, FIG.
A link L11 is established as shown in FIG.

【００７６】その他にも、互いに相関関係を有するもの
として、図４に示すように、ノードＩＮ12とノードＯＮ
13とがリンクＬ12で、ノードＩＮ13とノードＯＮ15とが
リンクＬ13で、ノードＩＮ14とノードＯＮ12とがリンク
Ｌ14で、ノードＩＮ14とノードＯＮ14とがリンクＬ15
で、ノードＩＮ15と、ノードＯＮ12、ＯＮ13およびＯＮ
15とが、リンクＬ16、Ｌ17およびＬ18で接続される。ま
た、ノードＩＮ16とノードＯＮ11およびＯＮ14とが、リ
ンクＬ19およびＬ110で接続される。In addition, as shown in FIG. 4, the nodes IN12 and ON have a correlation with each other.
13 is a link L12, a node IN13 and a node ON15 are a link L13, a node IN14 and a node ON12 are a link L14, and a node IN14 and a node ON14 are a link L15.
And the nodes IN15, ON12, ON13 and ON
15 are connected by links L16, L17 and L18. Further, the node IN16 and the nodes ON11 and ON14 are connected by links L19 and L110.

【００７７】次に、図６を参照して、第１のグラフＧＲ
1 と、知識データＤkn1 の関係を説明する。まず、図６
（ａ）を参照する。知識データＤkn1 は、第１のグラフ
ＧＲ1 において、１本のリンクＬ1 と、それに結合され
た入力ノードＩＮ1 および出力ノードＯＮ1 の組み合わ
せとから構成される。つまり、第１のグラフＧＲ1 に
は、リンクＬの本数に相当するセットの知識データＤkn
1 がある。Next, referring to FIG. 6, a first graph GR
The relationship between 1 and the knowledge data Dkn1 will be described. First, FIG.
Please refer to FIG. The knowledge data Dkn1 is composed of one link L1 and a combination of an input node IN1 and an output node ON1 coupled thereto in the first graph GR1. That is, the first graph GR1 includes a set of knowledge data Dkn corresponding to the number of links L.
There is one.

【００７８】したがって、図４のような第１のグラフＧ
Ｒ1 は、知識データＤkn11〜Ｄkn110 を有する。知識デ
ータＤkn11は、ノードＩＮ12、ノードＯＮ13およびリン
クＬ12からなる。知識データＤkn12は、ノードＩＮ13、
ノードＯＮ15およびリンクＬ13からなる。他の知識デー
タＤkn13〜Ｄkn110 の構成は、図４から明らかであるた
め、それぞれの説明を省略する。Therefore, the first graph G shown in FIG.
R1 has knowledge data Dkn11 to Dkn110. The knowledge data Dkn11 includes a node IN12, a node ON13, and a link L12. Knowledge data Dkn12 is stored in nodes IN13,
It consists of a node ON15 and a link L13. The configuration of the other knowledge data Dkn13 to Dkn110 is clear from FIG.

【００７９】以上の知識データＤkn1 を、ＣＰＵ１（推
論部Ｐinf ）は、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従って、以下
のように解釈する。つまり、「条件が入力ノードＩＮ1
の知識要素ＮＥin1 であるならば、結果は出力ノードＯ
Ｎ1 の知識要素ＮＥout1である」と、ＣＰＵ１は解釈す
る。ここで、入力ノードＩＮ1 の知識要素ＮＥin1 と
は、当該入力ノードＩＮ1 に割り当てられたクラスＣＬ
dtまたはＣＬcpを意味し、出力ノードＯＮ1 の知識要素
ＮＥout1とは、当該出力ノードＯＮ1 に割り当てられた
項目ＩＴapを意味する。The above-mentioned knowledge data Dkn1 is interpreted by the CPU 1 (inference unit Pinf) as follows in accordance with the IF THEN rule. In other words, "condition is input node IN1
, The result is output node O
CPU1 interprets this as the knowledge element NEout1 of N1. " Here, the knowledge element NEin1 of the input node IN1 is the class CL assigned to the input node IN1.
dt or CLcp, and the knowledge element NEout1 of the output node ON1 means an item ITap assigned to the output node ON1.

【００８０】例えば、知識データＤkn11は、ＩＦ ＴＨ
ＥＮルールに従うと、本日が「月曜日〜金曜日のいずれ
か」で、かつ現在時刻が「７：００〜９：００」である
ならば、行動目的は「出勤」である、ということを表
す。他の知識データＤkn12〜Ｄkn110 もまた、知識デー
タＤkn11と同様に、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従って、図
６（ｂ）に示すようにＣＰＵ１により解釈される。For example, the knowledge data Dkn11 is stored in IF TH
According to the EN rule, if today is “any of Monday to Friday” and the current time is “7:00 to 9:00”, it indicates that the purpose of action is “go to work”. Similarly to the knowledge data Dkn11, the other knowledge data Dkn12 to Dkn110 are interpreted by the CPU 1 according to the IF THEN rule as shown in FIG.

【００８１】次に、図７を参照して、第２のグラフＧＲ
2 を説明する。図７において、第２のグラフＧＲ2 に
は、ｊ個の入力ノードＩＮ21〜ＩＮ2jと、ｍ個の出力ノ
ードＯＮ21〜ＯＮ2mと、ｎ個の中間ノードＭＮ21〜ＭＮ
2nが属している。ここで、ｍおよびｎは２以上および１
以上の自然数であり、ナビゲーション装置Ａnaviの設計
要件に応じて予め定められている。また、ｊ、ｍおよび
ｎは、大抵の場合、ｊ≠ｍ≠ｎであるが、ｊ、ｍおよび
ｎの中の少なくとも２つが等しくてもよい。Next, referring to FIG. 7, a second graph GR
2 is explained. In FIG. 7, the second graph GR2 includes j input nodes IN21 to IN2j, m output nodes ON21 to ON2m, and n intermediate nodes MN21 to MN.
2n belongs. Here, m and n are 2 or more and 1
The above natural numbers are predetermined in accordance with the design requirements of the navigation device Anavi. Also, j, m and n are usually j ≠ m ≠ n, but at least two of j, m and n may be equal.

【００８２】入力ノードＩＮ21〜ＩＮ2jには、出力ノー
ドＯＮ11〜ＯＮ1jの場合と同様に、項目ＩＴap1 〜ＩＴ
apj（図５（ｂ）参照）が割り当てられる。Input nodes IN21 to IN2j have items ITap1 to ITap1 as in the case of output nodes ON11 to ON1j.
apj (see FIG. 5B) is assigned.

【００８３】ところで、知識データベースＤＢknには、
ｍセットの目的地情報Ｉdes1〜Ｉdesmが準備されてい
る。ここで、図７は便宜上ｍ＝７の場合を示している
が、実際には、ｍは、地図データＤcartにより表現可能
な地図上の各種場所の数に相当する。目的地情報Ｉdes1
〜Ｉdesmには、互いに異なる目的地の候補が割り当てら
れており、対象となる目的地の位置を特定するための値
（典型的には、緯度ＭＴおよび経度ＬＴの組み合わせ）
をそれぞれが有する。以上の目的地情報Ｉdes1〜Ｉdesm
が出力ノードＯＮ21〜ＯＮ2mに割り当てられる。By the way, in the knowledge database DBkn,
m sets of destination information Ides1 to Idesm are prepared. Here, FIG. 7 shows a case where m = 7 for convenience, but m is actually equivalent to the number of various places on the map that can be represented by the map data Dcart. Destination information Ides1
~ Idesm are assigned different destination candidates, and are values for specifying the position of the target destination (typically, a combination of latitude MT and longitude LT).
Respectively. The above destination information Ides1 to Idesm
Are assigned to the output nodes ON21 to ON2m.

【００８４】ここで、図８を参照して、ｍ＝１０の場合
における、目的地情報Ｉdes を例示する。本実施形態で
は、目的地情報Ｉdes1は、その店名がＡであるラーメン
屋に割り当てられ、その位置を特定する値（ＭＴdes1，
ＬＴdes1）を含む。目的地情報Ｉdes2は、その店名がＢ
であるイタリア料理レストランが割り当てられ、その位
置（ＭＴdes2，ＬＴdes2）を含む。目的地情報Ｉdes3
は、その店名がＣで、その位置が（ＭＴdes3，ＬＴdes
3）である中華料理店に割り当てられる。目的地情報Ｉd
es4は、その店名がＤで、その位置が（ＭＴdes4，ＬＴd
es4）である和食料理店に、目的地情報Ｉdes5は、その
店名がＥで、その位置が（ＭＴdes5，ＬＴdes5）である
タイ料理店に、目的地情報Ｉdes6は、その名称がＦで、
その位置が（ＭＴdes6，ＬＴdes6）である喫茶店に、目
的地情報Ｉdes7は、その名称がＧで、その位置が（ＭＴ
des6，ＬＴdes6）である喫茶店が割り当てられる。Here, with reference to FIG. 8, the destination information Ides when m = 10 will be exemplified. In the present embodiment, the destination information Ides1 is assigned to a ramen shop whose shop name is A, and a value (MTdes1,
LTdes1). In the destination information Ides2, the store name is B
Is assigned and includes its location (MTdes2, LTdes2). Destination information Ides3
Means that the store name is C and its location is (MTdes3, LTdes
3) is assigned to a Chinese restaurant. Destination information Id
For es4, the store name is D and its location is (MTdes4, LTd
es4), for a Japanese restaurant, the destination information Ides5 is for a Thai restaurant whose name is E and its location is (MTdes5, LTdes5), and for destination information Ides6, its name is F.
For a coffee shop whose location is (MTdes6, LTdes6), the destination information Ides7 has a name of G and a location of (MTdes6, LTdes6).
des6, LTdes6).

【００８５】また、目的地情報Ｉdes8には、ユーザの勤
務先の位置（ＭＴdes8，ＬＴdes8）が、目的地情報Ｉde
s9には、ユーザの自宅の位置（ＭＴdes9，ＬＴdes9）
が、目的地情報Ｉdes10 には、ユーザの営業先の位置
（ＭＴdes10 ，ＬＴdes10）が割り当てられる。ここ
で、位置（ＭＴdes8，ＬＴdes8）および（ＭＴdes9，Ｌ
Ｔdes9）は、前述の位置（ＭＴpos1，ＬＴpos1）および
（ＭＴpos2，ＬＴpos2）と同じ値を有する。Further, in the destination information Ides8, the position (MTdes8, LTdes8) of the work place of the user includes the destination information Ide8.
In s9, the user's home position (MTdes9, LTdes9)
However, the destination information Ides10 is assigned the position of the business destination of the user (MTdes10, LTdes10). Here, the positions (MTdes8, LTdes8) and (MTdes9, L
Tdes9) has the same value as the positions (MTpos1, LTpos1) and (MTpos2, LTpos2) described above.

【００８６】再度図７を参照し、ｎ個の中間ノードＭＮ
21〜ＭＮ2nについて、以下に説明する。中間ノードＨＮ
21〜ＨＮ2nには、予め定められた中間項目ＩＴim1 〜Ｉ
Ｔimn が割り当てられる。より具体的には、中間項目Ｉ
Ｔim1 〜ＩＴimn は、行動目的の候補または目的地の候
補と互いに相関関係を有する。ただし、中間項目ＩＴim
1 〜ＩＴimn の中の複数が互いに相関関係を有する場合
もある。Referring again to FIG. 7, n intermediate nodes MN
21 to MN2n will be described below. Intermediate node HN
21 to HN2n include predetermined intermediate items ITim1 to Iim1
Timn is assigned. More specifically, the intermediate item I
Tim1 to ITimn have a correlation with each other with a candidate for an action purpose or a candidate for a destination. However, the intermediate item ITim
A plurality of 1 to ITimn may have a correlation with each other.

【００８７】さらに、中間項目ＩＴim1 〜ＩＴimn は、
行動目的の候補（ＩＴap）のいずれかの下位概念であ
り、目的地情報Ｉdes が示す目的地のいずれかの上位概
念であることが好ましい。なぜなら、ＣＰＵ１が、第２
のグラフＧＲ2 を使って広い範囲から狭い範囲へと、目
的地の推論を進めることができるからである。Further, the intermediate items ITim1 to ITimn are
It is preferably a lower concept of any of the candidates for the action purpose (ITap), and preferably a higher concept of any of the destinations indicated by the destination information Ides. Because, CPU1
This is because the inference of the destination can be advanced from a wide range to a narrow range using the graph GR2.

【００８８】ここで、中間項目ＩＴimを例示する。本実
施形態ではｎ＝２と予め選ばれており、中間項目ＩＴim
1 およびＩＴim2 として、レストランおよび喫茶店が予
め準備され、中間ノードＨＭ21およびＨＭ22に割り当て
られる。Here, the intermediate item ITim is exemplified. In the present embodiment, n = 2 is selected in advance, and the intermediate item ITim
As 1 and ITim2, restaurants and coffee shops are prepared in advance and assigned to the intermediate nodes HM21 and HM22.

【００８９】以上の入力ノードＩＮ21〜ＩＮ2j、出力ノ
ードＯＮ21〜ＯＮ2mおよび中間ノードＨＭ21〜ＨＭ2nの
内、互いに相関関係を有する２つのノードの間にはリン
クＬ2 が張られる。例えば、上述したように、入力ノー
ドＩＮ24には行動目的としての「夕食」（項目ＩＴap4
）が、中間ノードＨＭ21には「レストラン」（中間項
目ＩＴim1 ）が割り当てられている。それゆえ、入力ノ
ードＩＮ24および中間ノードＨＭ21の間には、相関関係
があるとして、図７のように、リンクＬ25で接続され
る。A link L2 is established between two nodes having a correlation with each other among the input nodes IN21 to IN2j, the output nodes ON21 to ON2m, and the intermediate nodes HM21 to HM2n. For example, as described above, “dinner” (item ITap4)
), The “restaurant” (intermediate item ITim1) is assigned to the intermediate node HM21. Therefore, the input node IN24 and the intermediate node HM21 are connected by a link L25 as shown in FIG.

【００９０】その他にも、互いに相関関係を有するもの
として、図７に示すように、ノードＩＮ21とノードＯＮ
28とがリンクＬ21で、ノードＩＮ22とノードＯＮ29とが
リンクＬ22で、ノードＩＮ23と、ノードＭＮ21およびＭ
Ｎ22とがリンクＬ23およびＬ24で、接続される。ノード
ＩＮ24とノードＭＮ22とがリンクＬ26で、ノードＩＮ25
とノードＯＮ210 とがリンクＬ27で接続される。In addition, as shown in FIG. 7, the nodes IN21 and ON are mutually correlated.
28 is a link L21, the node IN22 and the node ON29 are a link L22, and the node IN23 and the nodes MN21 and MN21
N22 is connected by links L23 and L24. The node IN24 and the node MN22 are linked by a link L26, and the node IN25
And the node ON210 are connected by a link L27.

【００９１】また、ノードＭＮ21は、ノードＯＮ21〜Ｏ
Ｎ25とリンクＬ28〜Ｌ212 で、ノードＭＮ22は、ノード
ＯＮ26およびＯＮ27とリンクＬ213およびＬ214で接続さ
れる。The node MN21 is connected to the nodes ON21 to ON21.
N25 is connected to links L28 to L212, and node MN22 is connected to nodes ON26 and ON27 via links L213 and L214.

【００９２】次に、第２のグラフＧＲ2 と、知識データ
Ｄkn2 との関係を説明する。まず、図６（ａ）に示すよ
うに、知識データＤkn2 は、第２のグラフＧＲ2 におい
て、１本のリンクＬ2 と、それに結合された入力ノード
ＩＮ2 および中間ノードＭＮ2 または出力ノードＯＮ2
の組み合わせとから構成される。上記知識データＤknの
構成に従うと、図７の第２のグラフＧＲ2 は、リンクＬ
2 と同数の１４個の知識データＤkn21〜Ｄkn214 から構
成される。Next, the relationship between the second graph GR2 and the knowledge data Dkn2 will be described. First, as shown in FIG. 6 (a), in the second graph GR2, the knowledge data Dkn2 includes one link L2 and an input node IN2 and an intermediate node MN2 or an output node ON2 coupled thereto.
And a combination of According to the configuration of the knowledge data Dkn, the second graph GR2 in FIG.
2 and 14 pieces of knowledge data Dkn21 to Dkn214.

【００９３】以上の知識データＤkn2 もまた、ＣＰＵ１
により、上記ＩＦ ＴＨＥＮルールに従って解釈され
る。つまり、「条件が入力ノードＩＮ2 または中間ノー
ドＭＮ2 の知識要素ＮＥin2 であるならば、結果は中間
ノードＭＮ2 または出力ノードＯＮ2 の知識要素ＮＥou
t2である」と、ＣＰＵ１は解釈する。ここで、入力ノー
ドＩＮ2 または中間ノードＭＮ2 の知識要素ＮＥin2 と
は、当該入力ノードＩＮ2 に割り当てられた項目ＩＴap
または中間項目ＩＴimを意味する。また、中間ノードＭ
Ｎ2 または出力ノードＯＮ2 の知識要素ＮＥout2とは、
当該中間ノードＭＮ2 または当該出力ノードＯＮ2 に割
り当てられた中間項目ＩＴimまたは目的地情報Ｉdes を
意味する。The above knowledge data Dkn2 is also transmitted to the CPU 1
Is interpreted in accordance with the IF THEN rule. That is, if the condition is the knowledge element NEin2 of the input node IN2 or the intermediate node MN2, the result is the knowledge element NEou of the intermediate node MN2 or the output node ON2.
The CPU 1 interprets that it is t2. Here, the knowledge element NEin2 of the input node IN2 or the intermediate node MN2 is the item ITap assigned to the input node IN2.
Or it means an intermediate item ITim. Also, the intermediate node M
N2 or the knowledge element NEout2 of the output node ON2 is
It means an intermediate item ITim or destination information Ides assigned to the intermediate node MN2 or the output node ON2.

【００９４】次に、図９を参照して、知識データＤkn2
の解釈例について説明する。例えば、知識データＤkn21
は、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従うと、行動目的が「出
勤」であるならば、目的地は「勤務先」である、という
ことが表現される。また、知識データＤkn214 は、中間
項目が「喫茶店」であるならば、目的地は「喫茶店Ｇ」
である、ことが表される。他の知識データＤkn22〜Ｄkn
213 もまた、知識データＤkn21またはＤkn214 と同様に
解釈される。Next, referring to FIG. 9, knowledge data Dkn2
An example of the interpretation will be described. For example, the knowledge data Dkn21
According to the IF THEN rule, it is expressed that if the action purpose is “work”, the destination is “work place”. Also, if the intermediate item is “café”, the destination is “café G”.
Is expressed. Other knowledge data Dkn22 to Dkn
213 is also interpreted similarly to the knowledge data Dkn21 or Dkn214.

【００９５】次に、図１０を参照して、第３のグラフＧ
Ｒ3 を説明する。まず、図１０（ａ）において、第３の
グラフＧＲ3 は、ＣＰＵ１が複数の目的地を評価して１
つの目的地に絞り込めるように構成されており、ｐ個の
入力ノードＩＮ31〜ＩＮ3pと、これと同数の出力ノード
ＯＮ31〜ＯＮ3pとからなる。ここで、ｐは１以上の自然
数であり、ナビゲーション装置Ａnaviの設計要件に応じ
て予め定められている。Next, referring to FIG. 10, a third graph G
R3 will be described. First, in FIG. 10A, a third graph GR3 indicates that the CPU 1 evaluates a plurality of destinations,
It is configured to be able to narrow down to one destination, and is composed of p input nodes IN31 to IN3p and the same number of output nodes ON31 to ON3p. Here, p is a natural number of 1 or more, and is determined in advance according to design requirements of the navigation device Anavi.

【００９６】入力ノードＩＮ31〜ＩＮ3pには、目的地を
評価するための評価項目ＩＴeva1〜ＩＴevapが割り当て
られる。本実施形態では、ｐ＝２として、評価項目ＩＴ
eva1およびＩＴeva2を例示する。評価項目ＩＴeva1およ
びＩＴeva2には、目的地情報Ｉdes に関連してイタリア
料理とタイ料理とが準備され、入力ノードＩＮ31および
ＩＮ32に割り当てられる。The input nodes IN31 to IN3p are assigned evaluation items ITeva1 to ITevap for evaluating the destination. In the present embodiment, p = 2 and the evaluation item IT
eva1 and ITeva2 are exemplified. Italian and Thai dishes are prepared for the evaluation items ITeva1 and ITeva2 in association with the destination information Ides, and are assigned to the input nodes IN31 and IN32.

【００９７】また、出力ノードＯＮ31〜ＯＮ3pは、入力
ノードＩＮ31〜ＩＮ3pの項目ＩＴeva1〜ＩＴevapの評価
値Ｖeva1〜Ｖevapが割り当てられる。評価値Ｖeva1〜Ｖ
evapは、より具体的には、項目ＩＴeva1〜ＩＴevapをユ
ーザが好きか嫌いかを示す。The output nodes ON31 to ON3p are assigned evaluation values Veva1 to Vevap of items ITeva1 to ITevap of the input nodes IN31 to IN3p. Evaluation value Veva1-V
More specifically, evap indicates whether the user likes or dislikes items ITeva1 to ITevap.

【００９８】ｐ＝２の場合における評価値Ｖeva1および
Ｖeva2を例示する。ユーザがイタリア料理が好きであ
り、タイ料理が嫌いであると仮定し、さらに、好きを示
す評価値Ｖeva には「１」が付与され、また、嫌いの場
合には「０」が付与されると、予め規定されていると仮
定する。この仮定下では、評価値Ｖeva1およびＶeva2は
「１」および「０」である。The evaluation values Veva1 and Veva2 when p = 2 are exemplified. It is assumed that the user likes Italian food and dislikes Thai food, and further, "1" is given to the evaluation value Veva indicating the like, and "0" is given if he dislikes it. It is assumed that this is defined in advance. Under this assumption, the evaluation values Veva1 and Veva2 are “1” and “0”.

【００９９】以上の入力ノードＩＮ31と出力ノードＯＮ
31との間には、リンクＬ31が張られる。それ以降の入力
ノードＩＮ3pと出力ノードＯＮ3pとの間まで、リンクＬ
3pが張られる。したがって、図１０の第３のグラフＧＲ
3 には、リンクＬ31ならびにＬ32により、入力ノードＩ
Ｎ31および出力ノードＯＮ31、ならびに入力ノードＩＮ
32および出力ノードＯＮ32とが関連づけられる。The above input node IN31 and output node ON
A link L31 is established between the link L31 and the link L31. Link L between the input node IN3p and the output node ON3p thereafter.
3p is stretched. Therefore, the third graph GR in FIG.
3 are connected to input node I by links L31 and L32.
N31, output node ON31, and input node IN
32 and the output node ON32 are associated with each other.

【０１００】次に、第３のグラフＧＲ3 と、知識データ
Ｄkn3 との関係を説明する。まず、図６（ａ）に示すよ
うに、知識データＤkn3 は、第３のグラフＧＲ3 におい
て、１本のリンクＬ3 と、それに結合された入力ノード
ＩＮ3 および出力ノードＯＮ3 の組み合わせとから構成
される。上記知識データＤkn3 の構成に従うと、図１０
の第３のグラフＧＲ3 は、リンクＬ3 と同数の２個の知
識データＤkn31〜Ｄkn32から構成される。Next, the relationship between the third graph GR3 and the knowledge data Dkn3 will be described. First, as shown in FIG. 6A, in the third graph GR3, the knowledge data Dkn3 includes one link L3 and a combination of the input node IN3 and the output node ON3 coupled thereto. According to the configuration of the knowledge data Dkn3, FIG.
The third graph GR3 is composed of the same number of two pieces of knowledge data Dkn31 to Dkn32 as the link L3.

【０１０１】以上の知識データＤkn3 もまた、ＣＰＵ１
により、上記ＩＦ ＴＨＥＮルールに従って解釈され
る。つまり、「条件が入力ノードＩＮ3 の知識要素ＮＥ
in3 であるならば、結果は出力ノードＯＮ3 の知識要素
ＮＥout3である」と、ＣＰＵ１は解釈する。ここで、入
力ノードＩＮ3 の知識要素ＮＥin3 とは、当該入力ノー
ドＩＮ3 に割り当てられた評価項目ＩＴeva を意味す
る。また、出力ノードＯＮ3 の知識要素ＮＥout3とは、
当該出力ノードＯＮ3 に割り当てられた評価値Ｖeva を
意味する。The above knowledge data Dkn3 is also stored in the CPU 1
Is interpreted in accordance with the IF THEN rule. In other words, "the condition is the knowledge element NE of the input node IN3.
If it is in3, the result is the knowledge element NEout3 of the output node ON3. " Here, the knowledge element NEin3 of the input node IN3 means the evaluation item ITeva assigned to the input node IN3. The knowledge element NEout3 of the output node ON3 is
This means the evaluation value Veva assigned to the output node ON3.

【０１０２】次に、図１０（ｂ）を参照して、知識デー
タＤkn3 の解釈例について説明する。例えば、知識デー
タＤkn31は、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従うと、評価項目
が「イタリア料理」であるならば、評価値は「１」であ
る、ということが表現される。知識データＤkn32もま
た、知識データＤkn31と同様に解釈される。Next, an example of interpretation of the knowledge data Dkn3 will be described with reference to FIG. For example, according to the IF THEN rule, the knowledge data Dkn31 indicates that if the evaluation item is "Italian cuisine", the evaluation value is "1". The knowledge data Dkn32 is also interpreted similarly to the knowledge data Dkn31.

【０１０３】なお、以上の説明では、知識データベース
ＤＢknは、第１のグラフＧＲ1 〜第３のグラフＧＲ3 か
ら構成されていたが、これら３つのグラフＧＲをひとま
とめにしたものが第１の記憶装置４に格納されていても
よい。In the above description, the knowledge database DBkn is composed of the first graph GR1 to the third graph GR3, but the three graphs GR are grouped together in the first storage device 4. May be stored.

【０１０４】また、第１のグラフＧＲ1 は、第２のグラ
フＧＲ2 と同様の中間ノードＭＮ1を含んでいてもよ
く、第２のグラフＧＲ2 は、第１のグラフＧＲ1 のよう
に中間ノードＭＮ2 を含んでいなくてもよい。The first graph GR1 may include an intermediate node MN1 similar to the second graph GR2, and the second graph GR2 includes an intermediate node MN2 as in the first graph GR1. You don't have to.

【０１０５】ここで、再度、図３を参照する。第２の記
憶装置５は、地図データベースＤＢcartを格納してお
り、少なくとも読み出しが可能な第１の記憶媒体を有す
る。第１の記憶媒体は、典型的には、ＤＶＤ−ＲＯＭ、
ＣＤ−ＲＯＭまたはハードディスクである。Here, FIG. 3 is referred to again. The second storage device 5 stores a map database DBcart and has at least a readable first storage medium. The first storage medium is typically a DVD-ROM,
It is a CD-ROM or a hard disk.

【０１０６】入力装置６は、ナビゲーション装置Ａnavi
の本体上に配置されたキー、ボタンまたはタッチパネ
ル、リモートコントローラ、マウス、キーボードもしく
は音声入力装置から構成される。なお、入力装置６は、
これらの内、２つ以上のものから構成されてもよい。以
上の入力装置６は、ユーザによる操作に起因して、各種
情報を生成して、ＣＰＵ１に送信する。なお、入力装置
６の生成情報については、後のナビゲーション装置Ａna
viの処理手順の説明において適時説明する。The input device 6 is a navigation device Anavi
, A key, a button, or a touch panel, a remote controller, a mouse, a keyboard, or a voice input device arranged on the main body. In addition, the input device 6
Two or more of these may be used. The input device 6 generates various information and transmits the generated information to the CPU 1 due to an operation by the user. Note that the information generated by the input device 6 is described later in the navigation device Ana.
This will be described as needed in the description of the processing procedure of vi.

【０１０７】出力装置７は、図１の出力部Ｐout に相当
しており、ディスプレイおよび／またはスピーカから構
成される。出力装置７の代表的な機能は、ＣＰＵ１によ
り生成された案内情報Ｄrgを基礎として、ユーザを誘導
・案内するための画像および／または音声を当該ユーザ
に向けて出力することである。他の機能説明について
は、後の処理手順の説明において適時説明する。The output device 7 corresponds to the output section Pout in FIG. 1, and is composed of a display and / or a speaker. A typical function of the output device 7 is to output an image and / or a voice for guiding and guiding the user to the user based on the guide information Drg generated by the CPU 1. Other functions will be described as appropriate in the following description of the processing procedure.

【０１０８】ロケータ８は、請求項における情報生成部
の一例であり、典型的には、ＧＰＳ(Global Positionin
g System) に代表される測位システムの受信機、または
それとＤＧＰＳ(Differential-GPS)の受信機との組み合
わせとから構成される。また、ナビゲーション装置Ａna
viが車両用である場合には、ロケータ８として、車速セ
ンサおよび方位センサも含まれる。以上のロケータ８
は、ユーザの現在位置を検出して、その検出結果を基に
現在位置情報Ｄcp（図１参照）を生成する。現在位置情
報Ｉcpは、典型的には、緯度ＭＴおよび経度ＬＴからな
る座標値で構成されており、ＣＰＵ１に送信される。The locator 8 is an example of an information generating unit in the claims, and is typically a GPS (Global Positioning Unit).
g System) or a combination of a positioning system receiver and a DGPS (Differential-GPS) receiver. In addition, the navigation device Ana
If vi is for a vehicle, locator 8 also includes a vehicle speed sensor and a direction sensor. Locator 8 above
Detects the current position of the user and generates current position information Dcp (see FIG. 1) based on the detection result. The current position information Icp is typically constituted by coordinate values including a latitude MT and a longitude LT, and is transmitted to the CPU 1.

【０１０９】計時ユニット９は、請求項における情報生
成部の他の一例であり、少なくとも、現在の曜日および
現在時刻を計時して、その検出結果、つまり、図１の日
時情報Ｄdtを生成する。計時ユニット９は、生成した日
時情報ＤdtをＣＰＵ１に送信する。なお、計時ユニット
９は、現在の曜日および現在時刻以外にも、現在の年月
日を計時して、当該現在の年月日をさらに含む日時情報
Ｄdtを生成して送信してもよい。The clocking unit 9 is another example of the information generating unit in claims, and measures at least the current day of the week and the current time, and generates the detection result, that is, the date and time information Ddt of FIG. The clocking unit 9 transmits the generated date and time information Ddt to the CPU 1. The clock unit 9 may measure the current date in addition to the current day of the week and the current time, and generate and transmit date and time information Ddt further including the current date.

【０１１０】通信装置１０は、典型的には、移動電話お
よび／またはＶＩＣＳ(Vehicle Information and Commu
nication System)の受信機から構成される。かかる通信
装置１０は、ナビゲーション装置Ａnaviの遠隔に設置さ
れたサーバ（典型的にはＷｅｂサーバ）からの情報Ｉse
rver、および／または路面に配置されたビーコンからの
情報Ｉvicsを受信する。情報Ｉserverは、天気予報等の
ように、Ｗｅｂサーバから取得可能な情報であり、情報
Ｉvicsは、典型的には、渋滞や交通事故がどこで発生し
ているかを示す情報である。Communication device 10 is typically a mobile phone and / or VICS (Vehicle Information and Commu
Communication System). Such a communication device 10 is provided with information Ise from a server (typically a Web server) installed remotely of the navigation device Anavi.
Receive information Ivics from rver and / or beacons placed on the road surface. The information Iserver is information that can be obtained from a Web server, such as a weather forecast, and the information Ivics is information typically indicating where a traffic jam or a traffic accident has occurred.

【０１１１】次に、上記構成のナビゲーション装置Ａna
viの動作を説明する。ナビゲーション装置Ａnaviに電源
が投入されると、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２に記述されたプ
ログラムの実行を開始する。ここで、図１１および図１
２は、プログラムに記述された処理手順を示すフローチ
ャートである。Next, the navigation device Ana having the above-described structure is used.
The operation of vi will be described. When the power is turned on to the navigation device Anavi, the CPU 1 starts executing the program described in the ROM 2. Here, FIG. 11 and FIG.
2 is a flowchart showing a processing procedure described in the program.

【０１１２】図１１において、まず、現在位置の検出が
行われる（ステップＳ１１０１）。ステップＳ１１０１
では、ＣＰＵ１は、ロケータ８の現在位置情報Ｉcpを受
信する。その後、ＣＰＵ１は、受信情報Ｉcpをデコード
してユーザの現在位置を認識する。In FIG. 11, first, the current position is detected (step S1101). Step S1101
Then, the CPU 1 receives the current position information Icp of the locator 8. Thereafter, the CPU 1 decodes the received information Icp to recognize the current position of the user.

【０１１３】次に、地図の表示が行われる（ステップＳ
１１０２）。ステップＳ１１０２では、ＣＰＵ１は、第
２の記憶装置５に対して、ステップＳ１１０１で認識し
た位置周辺の地図データＤcartを読み出すためのコマン
ドＲＣcart1 を送信する。コマンドＲＣcart1 の受信に
応答して、第２の記憶装置５は、指定された地図データ
Ｄcartを第２の記憶媒体から読み出して、ＲＡＭ３に転
送する。ＣＰＵ１は、ＲＡＭ３上の地図データＤcartに
対して所定の処理を行って、ユーザの現在位置およびそ
の周辺地図の両方を出力装置７に表示させる。Next, a map is displayed (step S).
1102). In step S1102, the CPU 1 transmits, to the second storage device 5, a command RCcart1 for reading the map data Dcart around the position recognized in step S1101. In response to receiving the command RCcart1, the second storage device 5 reads the designated map data Dcart from the second storage medium and transfers it to the RAM 3. The CPU 1 performs a predetermined process on the map data Dcart on the RAM 3 to display both the current position of the user and the map around the user on the output device 7.

【０１１４】ここで、ステップＳ１１０３で参照される
フラグＦautoについて説明する。フラグＦautoは、予め
準備されているレジスタ（図示せず）に格納されてお
り、目的地の自動設定を行うか否かを示す。本実施形態
では、フラグＦautoは、その値が「１」の場合には、目
的地の自動設定を行うことを意味し、そうでない場合に
は、目的地の自動設定を行わないことを意味する。Here, the flag Fauto referred to in step S1103 will be described. The flag Fauto is stored in a register (not shown) prepared in advance, and indicates whether to automatically set a destination. In the present embodiment, when the value of the flag Fauto is “1”, it means that the destination is automatically set, and when not, it means that the destination is not automatically set. .

【０１１５】ＣＰＵ１は、ステップＳ１１０２の次に、
以上のフラグＦautoを参照して、目的地の自動設定を行
うか否かを判断する（ステップＳ１１０３）。つまり、
フラグＦautoの値が「１」と判定した場合、ＣＰＵ１
は、続いて説明する目的地の自動選択を行う（ステップ
Ｓ１１０４）。一方、それが「０」の場合、ＣＰＵ１
は、後で説明するステップＳ１１１１に進む（図１１お
よび図１２の○で囲んだＡを参照）。[0115] After step S1102, the CPU 1 executes
With reference to the flag Fauto, it is determined whether or not the destination is automatically set (step S1103). That is,
If the value of the flag Fauto is determined to be “1”, the CPU 1
Performs automatic selection of a destination described below (step S1104). On the other hand, if it is “0”, the CPU 1
Proceeds to step S1111 described later (see A surrounded by a circle in FIGS. 11 and 12).

【０１１６】ここで、図１３および図１４は、目的地の
自動選択（ステップＳ１１０４）の詳細な処理手順を示
しており、当該処理手順が、図１の推論部Ｐinf の処理
に相当する。図１３において、まず、入力情報Ｄinの取
得が行われる（ステップＳ１２０１）。より具体的に
は、ＣＰＵ１は、ロケータ８の現在位置情報Ｉcpを、入
力情報Ｄinの一部として受信する。なお、ＣＰＵ１は、
ステップＳ１１０１で既に得ている現在位置情報Ｉcpを
本ステップＳ１２０１で援用しても良い。さらに、ＣＰ
Ｕ１は、計時ユニット９の日時情報Ｄdtを入力情報Ｄin
の一部として受信する。さらに、ＣＰＵ１は、今回の入
力情報Ｄinをデコードして、本日の曜日および現在時刻
の組み合わせと、ユーザの現在位置とを認識する（ステ
ップＳ１２０１）。なお、入力情報Ｄinが現在の年月日
を含む場合には、ＣＰＵ１は、当該年月日も認識する。Here, FIGS. 13 and 14 show the detailed processing procedure of the automatic selection of the destination (step S1104), and this processing procedure corresponds to the processing of the inference unit Pinf in FIG. In FIG. 13, first, input information Din is obtained (step S1201). More specifically, CPU 1 receives current position information Icp of locator 8 as a part of input information Din. Note that the CPU 1
The current position information Icp already obtained in step S1101 may be used in step S1201. Furthermore, CP
U1 inputs the date and time information Ddt of the clock unit 9 to the input information Din.
Received as part of Further, the CPU 1 decodes the current input information Din, and recognizes the combination of the current day of the week and the current time, and the current position of the user (step S1201). When the input information Din includes the current date, the CPU 1 also recognizes the date.

【０１１７】その後、知識データベースＤＢknの読み出
しが行われる（ステップＳ１２０２）。ステップＳ１２
０２において、ＣＰＵ１は、第１の記憶装置４に、知識
データベースＤＢknを読み出すためのコマンドＲＣknを
送信する。コマンドＲＣknの受信に応答して、第１の記
憶装置４は、知識データベースＤＢknをＲＡＭ３に転送
する。Thereafter, the knowledge database DBkn is read (step S1202). Step S12
In 02, the CPU 1 transmits a command RCkn for reading the knowledge database DBkn to the first storage device 4. In response to receiving the command RCkn, the first storage device 4 transfers the knowledge database DBkn to the RAM 3.

【０１１８】次に、ＣＰＵ１は、入力ノードＩＮ11〜Ｉ
Ｎ1kのクラスＣＬ中に、ステップＳ１２０１で認識した
曜日および現在時刻の組み合わせに一致するものを選択
できるか否かを判断する。さらに、ＣＰＵ１は、ステッ
プＳ１２０２で認識した現在位置に一致するものを選択
できるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。Next, the CPU 1 sets the input nodes IN11 to IN11 to I
It is determined whether or not a class that matches the combination of the day of the week and the current time recognized in step S1201 can be selected from the class CL of N1k. Further, the CPU 1 determines whether or not the one that matches the current position recognized in step S1202 can be selected (step S1203).

【０１１９】ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０３で１個の
クラスＣＬも選択できないと判断した場合には、図１３
および図１４の自動選択から抜けて、図１２のステップ
Ｓ１１１０（○で囲んだＡを参照）に進む。If the CPU 1 determines in step S1203 that no class CL can be selected, the process proceeds to step S1203.
Then, the process exits from the automatic selection in FIG. 14 and proceeds to step S1110 in FIG.

【０１２０】一方、ステップＳ１２０３で１つまたは複
数のクラスＣＬを選択できた場合には、ＣＰＵ１は、知
識データＤknの中から、選択された各クラスＣＬの入力
ノードＩＮ1 を含む知識データＤkn1 を選択する。そし
て、ＣＰＵ１は、選択した知識データＤkn1 から、ネッ
トワーク状の第１のグラフＧＲ1 上で、出力ノードＯＮ
1 にたどり着くまでＩＦ ＴＨＥＮルールに従う解釈を
行い続ける。出力ノードＯＮ1 にたどり着いたとき、Ｃ
ＰＵ１は、それに割り当てられた項目ＩＴapを得る（ス
テップＳ１２０４）。なお、ステップＳ１２０４におい
て、出力ノードＯＮ1 にたどり着くまでに、ＩＦ ＴＨ
ＥＮルールに従う解釈が無限ループに陥らないように、
ＩＦ ＴＨＥＮルールに従う解釈を一定回数以下に制限
しておくことが好ましい。On the other hand, if one or more classes CL can be selected in step S1203, CPU 1 selects knowledge data Dkn1 including input node IN1 of each selected class CL from knowledge data Dkn. I do. Then, the CPU 1 outputs the output node ON from the selected knowledge data Dkn1 on the network-like first graph GR1.
Continue interpreting according to the IF THEN rules until you reach 1. When it reaches output node ON1, C
PU1 obtains the item ITap assigned to it (step S1204). In step S1204, IF TH is reached before reaching output node ON1.
To prevent the interpretation according to the EN rule from falling into an infinite loop,
It is preferable to limit the interpretation according to the IF THEN rule to a certain number or less.

【０１２１】次に、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０４で
得られたのは１つの項目ＩＴapであるか否かを判断する
（ステップＳ１２０５）。１つの項目ＩＴapだけである
場合、ＣＰＵ１は、当該項目ＩＴapに割り当てられたも
のを、行動目的の推論結果であるとみなし、行動目的情
報Ｉapとして得る（ステップＳ１２０７）。その後、Ｃ
ＰＵ１は、図１４のステップＳ１２０８に進む（○で囲
まれたＤを参照）。Next, the CPU 1 determines whether or not one item ITap is obtained in step S1204 (step S1205). When there is only one item ITap, the CPU 1 regards the item assigned to the item ITap as the inference result of the action purpose, and obtains the action purpose information Iap (step S1207). Then, C
The PU1 proceeds to step S1208 in FIG. 14 (see D surrounded by a circle).

【０１２２】一方、ＣＰＵ１は、複数の項目ＩＴapを得
た場合、当該複数の項目ＩＴapを基礎として多数決をと
って、１つの項目ＩＴapに絞り込むことができるか否か
を判断する（ステップＳ１２０６）。多数決の結果、１
つに絞り込めた場合、１つに特定された項目ＩＴapに割
り当てられたものを、行動目的の推論結果であるとみな
し、当該項目ＩＴapを行動目的情報Ｉapとして得る（ス
テップＳ１２０７）使用する。ＣＰＵ１は、図１４のス
テップＳ１２０８に進む（○で囲まれたＤを参照）。On the other hand, when a plurality of items ITap are obtained, the CPU 1 makes a majority decision based on the plurality of items ITap and determines whether it is possible to narrow down to one item ITap (step S1206). As a result of majority vote, 1
If the items ITap are narrowed down, the item assigned to one item ITap is regarded as the inference result of the action purpose, and the item ITap is obtained as the action purpose information Iap (step S1207). The CPU 1 proceeds to step S1208 in FIG. 14 (see D surrounded by a circle).

【０１２３】一方、多数決によって１つに絞り込めなか
った場合、ＣＰＵ１は、図１４の目的地の自動選択を抜
けて、ステップＳ１１１０（図１２の○で囲んだＡを参
照）に進む。なお、以上のステップＳ１２０１〜Ｓ１２
０７は、図１の行動目的の推論に相当する。On the other hand, if the number cannot be narrowed down to one by majority rule, the CPU 1 exits the automatic selection of destination in FIG. 14 and proceeds to step S1110 (see A surrounded by a circle in FIG. 12). The above steps S1201 to S12
07 corresponds to the inference of the action purpose in FIG.

【０１２４】ＣＰＵ１は、図１３および図１４の○で囲
んだＤで示すように、ステップＳ１２０７からＳ１２０
８に進む。ここでは、ＣＰＵ１は、第２のグラフＧＲ2
を参照して、入力ノードＩＮ21〜ＩＮ2jの中から、推論
した１つまたは複数の行動目的（つまり、行動目的情報
Ｉap）が割り当てられているものを選択する（図１４の
ステップＳ１２０８）。その後、ＣＰＵ１は、選択した
各入力ノードＩＮ2 を含む知識データＤkn2 を参照す
る。そして、ＣＰＵ１は、参照中の知識データＤkn2 か
ら、ネットワーク状の第２のグラフＧＲ2 を、ＩＦ Ｔ
ＨＥＮルールに従って、出力ノードＯＮ2にたどり着く
まで解釈する（図７〜図９参照）。その結果、ＣＰＵ１
は、出力ノードＯＮ2 に割り当てられたいくつかの目的
地情報Ｉdes を得ることができる（ステップＳ１２０
９）。なお、ステップＳ１２０９において、出力ノード
ＯＮ2にたどり着くまでに、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従
う解釈が無限ループに陥らないように、ＩＦ ＴＨＥＮ
ルールに従う解釈を一定回数以下に制限しておくことが
好ましい。The CPU 1 executes steps S1207 to S120, as indicated by a circle D in FIGS.
Proceed to 8. Here, the CPU 1 determines that the second graph GR2
, And selects one or a plurality of inferred action goals (that is, action goal information Iap) from the input nodes IN21 to IN2j (step S1208 in FIG. 14). Thereafter, the CPU 1 refers to the knowledge data Dkn2 including each selected input node IN2. Then, the CPU 1 converts the network-like second graph GR2 from the knowledge data Dkn2 being referred to
According to the HEN rule, interpretation is performed until the output node ON2 is reached (see FIGS. 7 to 9). As a result, CPU1
Can obtain some destination information Ides assigned to the output node ON2 (step S120).
9). In step S1209, the IF THEN rule is set so that the interpretation according to the IF THEN rule does not fall into an infinite loop before reaching the output node ON2.
It is preferable to limit the interpretation according to the rule to a certain number or less.

【０１２５】次に、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０９で
得られたのは１つの目的地情報Ｉdes であるか否かを判
断する（ステップＳ１２１０）。ＣＰＵ１は、目的地情
報Ｉdes を１つしか得ていない場合には、当該目的地情
報Ｉdes に割り当てられた場所をユーザの目的地として
推論する（ステップＳ１２１１）。そして、ＣＰＵ１
は、図１４の自動選択から抜けて、図１１のステップＳ
１１０７（○で囲んだＢを参照）に戻る。Next, the CPU 1 determines whether or not one piece of destination information Ides obtained in step S1209 is obtained (step S1210). When only one piece of destination information Ides has been obtained, the CPU 1 infers the location assigned to the destination information Ides as the destination of the user (step S1211). And CPU1
Exits the automatic selection in FIG. 14 and returns to step S in FIG.
It returns to 1107 (refer to B enclosed in ○).

【０１２６】一方、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２１０で
複数の目的地情報Ｉdes を得ている場合には、第３のグ
ラフＧＲ3 の入力ノードＩＮ31〜ＩＮ3pの中から、当該
各目的地情報Ｉdes に関連するものを選択できるか否か
を判断する（ステップＳ１２１２）。ＣＰＵ１は、ステ
ップＳ１２１２で入力ノードＩＮ3 を選択できないと判
断した場合には、図１４の自動選択を抜けて、図１２の
ステップＳ１１１０に進む（図１２の○で囲んだＡを参
照）。On the other hand, if the CPU 1 has obtained a plurality of pieces of destination information Ides in step S1210, the CPU 1 selects one of the input nodes IN31 to IN3p of the third graph GR3 related to the respective pieces of destination information Ides. It is determined whether or not can be selected (step S1212). If it is determined in step S1212 that the input node IN3 cannot be selected, the CPU 1 exits the automatic selection in FIG. 14 and proceeds to step S1110 in FIG. 12 (see A surrounded by a circle in FIG. 12).

【０１２７】一方、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２１２で
入力ノードＩＮ3 が選択できた場合には、それぞれに対
応する出力ノードＯＮ3 に割り当てられた評価値Ｖeva
を参照して、複数の目的地情報Ｉdes の中から、最もユ
ーザの好みに合うものを選択し、つまり１つの目的地情
報Ｉdes を特定できるか否かを判断する（ステップＳ１
２１３）。On the other hand, if the input node IN3 can be selected in step S1212, the CPU 1 evaluates the evaluation value Veva assigned to the corresponding output node ON3.
, The destination information Ides that is most suitable for the user is selected, that is, it is determined whether or not one destination information Ides can be specified (step S1).
213).

【０１２８】ステップＳ１２１３の結果、１つの目的地
情報Ｉdes に特定できた場合、ＣＰＵ１は、当該目的地
情報Ｉdes に割り当てられた場所をユーザの目的地とし
て推論する（ステップＳ１２１１）。そして、ＣＰＵ１
は、図１４の自動選択を抜けて、図１１のステップＳ１
１０７（○で囲んだＢを参照）に戻る。逆に、１つの目
的地情報Ｉdes に絞り込めなかった場合、図１４の自動
選択から抜けて、図１２のステップＳ１１１０（図１２
の○で囲んだＡを参照）に進む。As a result of step S1213, when one piece of destination information Ides can be specified, the CPU 1 infers a place assigned to the destination information Ides as a destination of the user (step S1211). And CPU1
Exits the automatic selection in FIG. 14 and returns to step S1 in FIG.
It returns to 107 (refer to B enclosed in ○). Conversely, if it is not possible to narrow down to one piece of destination information Ides, the process exits the automatic selection in FIG. 14 and proceeds to step S1110 in FIG.
(Refer to A surrounded by a circle in (2)).

【０１２９】以上のステップＳ１２０８〜Ｓ１２１３
は、図１の目的地の推論に相当し、これらのステップに
より、ＣＰＵ１は、１つの目的地（つまり、目的地情報
Ｉdes）を推論する。The above steps S1208 to S1213
Corresponds to the inference of the destination in FIG. 1, and by these steps, the CPU 1 infers one destination (that is, destination information Ides).

【０１３０】次に、図１３および図１４の処理の具体例
を２つ説明する。第１の具体例においては、ステップＳ
１２０１で、現在位置情報Ｉcpのデコード結果として
「勤務先」が得られ、日時情報Ｄdtのデコード結果とし
て「月曜日および１９：００の組み合わせ」が得られた
と仮定する。Next, two specific examples of the processing in FIGS. 13 and 14 will be described. In the first specific example, step S
At 1201, it is assumed that “workplace” is obtained as a decoding result of the current position information Icp, and “combination of Monday and 19:00” is obtained as a decoding result of the date and time information Ddt.

【０１３１】以上の仮定下で、ステップＳ１２０２が行
われた後、ＣＰＵ１がステップＳ１２０３を実行した
時、入力ノードＩＮ14（クラスＣＬdt4 ）と、入力ノー
ドＩＮ15（クラスＣＬcp1 ）とが選択される。Under the above assumption, when the CPU 1 executes the step S1203 after the step S1202 is performed, the input node IN14 (class CLdt4) and the input node IN15 (class CLcp1) are selected.

【０１３２】その後、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０４
において、まず、知識データＤkn4を、ＩＦ ＴＨＥＮ
ルールに従って解釈して、行動目的の候補として、項目
ＩＴap2 を得る。同様に、知識データＤkn5 〜Ｄkn8 が
参照される。これによって、ＣＰＵ１は、行動目的の候
補として、項目ＩＴap4 、ＩＴap2 、ＩＴap3およびＩ
Ｔap5 を得る。Thereafter, the CPU 1 determines in step S1204
First, the knowledge data Dkn4 is stored in IF THEN
By interpreting according to the rules, the item ITap2 is obtained as a candidate for the action purpose. Similarly, knowledge data Dkn5 to Dkn8 are referred to. As a result, the CPU 1 sets the items ITap4, ITap2, ITap3 and
Get Tap5.

【０１３３】今回の処理では、複数の項目ＩＴapが選ば
れているので、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０６で、当
該複数の項目ＩＴapを基礎として多数決をとって、項目
ＩＴap2 （帰宅）を行動目的として推論する。In this processing, since a plurality of items ITap have been selected, the CPU 1 makes a majority decision based on the plurality of items ITap and infers the item ITap2 (return home) as an action purpose in step S1206. .

【０１３４】次に、ＣＰＵ１は、図１４のステップＳ１
２０９で、項目ＩＴap2 の入力ノードＩＮ22を含む知識
データＤkn22を参照する。さらに、ＣＰＵ１は、参照中
の知識データＤkn22から、ＩＦ ＴＨＥＮルールに従っ
て第２のグラフＧＲ2 （図７参照）を辿り、出力ノード
ＯＮ28にたどり着く。その結果、ＣＰＵ１は、目的地情
報Ｉdes8（自宅）を得る。Next, the CPU 1 proceeds to step S1 in FIG.
At 209, the knowledge data Dkn22 including the input node IN22 of the item ITap2 is referred to. Further, the CPU 1 follows the second graph GR2 (see FIG. 7) from the knowledge data Dkn22 being referred to according to the IF THEN rule, and reaches the output node ON28. As a result, the CPU 1 obtains the destination information Ides8 (home).

【０１３５】今回、ＣＰＵ１は、１セットの目的地情報
Ｉdes8しか得ていないので、ステップＳ１２１１におい
て、それに割り当てられた自宅を目的地として推論す
る。At this time, since only one set of destination information Ides8 has been obtained, the CPU 1 infers the home assigned to it as a destination in step S1211.

【０１３６】また、第２の具体例においては、ステップ
Ｓ１２０１で、現在位置情報Ｉcpのデコード結果として
「自宅」が得られ、日時情報Ｄdtのデコード結果として
「月曜日および１９：００の組み合わせ」が得られたと
仮定する。In the second specific example, in step S1201, "home" is obtained as a decoding result of the current position information Icp, and "combination of Monday and 19:00" is obtained as a decoding result of date and time information Ddt. Suppose that

【０１３７】以上の仮定下で、ステップＳ１２０２の
後、ＣＰＵ１がステップＳ１２０３を実行した時、入力
ノードＩＮ14（クラスＣＬdt4 ）と、入力ノードＩＮ16
（クラスＣＬcp2 ）とが選択される。その後、ＣＰＵ１
は、ステップＳ１２０４において、知識データＤkn14お
よびＤkn15を参照して、行動目的の候補として、項目Ｉ
Ｔap2 およびＩＴap4 を得る。同様に、知識データＤkn
19およびＤkn110を参照して、ＣＰＵ１は、行動目的の
候補として、項目ＩＴap1 およびＩＴap4 を得る。その
後、ＣＰＵ１は、ステップＳ１２０６で多数決をとり、
その結果、項目ＩＴap4 （夕食）が行動目的として推論
される。Under the above assumption, after the step S1202, when the CPU 1 executes the step S1203, the input node IN14 (class CLdt4) and the input node IN16
(Class CLcp2) is selected. After that, CPU1
In step S1204, referring to the knowledge data Dkn14 and Dkn15, an item I
Tap2 and ITap4 are obtained. Similarly, the knowledge data Dkn
Referring to 19 and Dkn110, CPU 1 obtains items ITap1 and ITap4 as candidates for the action purpose. Thereafter, the CPU 1 makes a majority decision in step S1206,
As a result, the item ITap4 (dinner) is inferred as the action purpose.

【０１３８】次に、ＣＰＵ１は、図１４のステップＳ１
２０８において、項目ＩＴap4 の入力ノードＩＮ24を含
む知識データＤkn2 を参照する。さらに、ＣＰＵ１が、
参照中の知識データＤkn24から、ＩＦ ＴＨＥＮルール
に従って第２のグラフＧＲ2（図７参照）を辿ると、中
間ノードＭＮ21およびＭＮ22を介して、出力ノードＯＮ
21〜ＯＮ27にたどり着く。その結果、ＣＰＵ１は、ステ
ップＳ１２０９において、目的地情報Ｉdes1〜Ｉdes7を
得る。Next, the CPU 1 proceeds to step S1 in FIG.
At 208, the knowledge data Dkn2 including the input node IN24 of the item ITap4 is referred to. Further, the CPU 1
When the second graph GR2 (see FIG. 7) is traced from the referencing knowledge data Dkn24 according to the IF THEN rule, the output node is turned on via the intermediate nodes MN21 and MN22.
We reach 21-ON27. As a result, the CPU 1 obtains the destination information Ides1 to Ides7 in step S1209.

【０１３９】今回、ＣＰＵ１は、複数セットの目的地情
報Ｉdes1〜Ｉdes7を得ているので、ステップＳ１２１３
において、第３のグラフＧＲ3 に設定された評価値Ｖev
a1およびＶeva2を参照して、ユーザの好みに合った目的
地情報Ｉdes2の場所を目的地として推論する。Since the CPU 1 has obtained a plurality of sets of destination information Ides1 to Ides7 this time, the CPU 1 proceeds to step S1213.
, The evaluation value Vev set in the third graph GR3
With reference to a1 and Veva2, the location of the destination information Ides2 that matches the user's preference is inferred as the destination.

【０１４０】以上の目的地の推論が終了した後、ＣＰＵ
１は、図１１のステップＳ１１０７（○で囲んだＢを参
照）に戻る。そして、ＣＰＵ１は、メッセージデータＤ
mes1を作成する。メッセージデータＤmes1は、画像デー
タおよび／または音声データで構成され、ステップＳ１
１０４で推論した目的地が、ユーザがこれから向かおう
としている場所であるか否かを問い合わせるためのデー
タである。After the above inference of the destination is completed, the CPU
1 returns to step S1107 in FIG. 11 (see B surrounded by ○). Then, the CPU 1 sends the message data D
Create mes1. The message data Dmes1 is composed of image data and / or audio data, and is stored in step S1.
This is data for inquiring whether or not the destination inferred in 104 is the place the user is going to go to.

【０１４１】そして、ＣＰＵ１は、作成したメッセージ
データＤmes1を出力装置７に転送し、これに応答して、
出力装置７は、画像および／または音声により、ユーザ
に対して、推論した目的地を、次のステップＳ１１０７
で使ってよいか否かを問い合わせる。同時に、出力装置
７は、画像および／または音声により、この問い合わせ
に対する回答の入力を促す（ステップＳ１１０５）。Then, the CPU 1 transfers the created message data Dmes1 to the output device 7, and in response,
The output device 7 transmits the inferred destination to the user by the image and / or the sound in the next step S1107.
Inquires whether or not it can be used. At the same time, the output device 7 prompts an input of a response to the inquiry using an image and / or a sound (step S1105).

【０１４２】ユーザは、上記問い合わせの回答を、入力
装置６を操作して入力する。入力装置６は、ユーザの入
力に応答して、推論した目的地に向かう旨または向かわ
ない旨を示す情報Ｉope1を生成して、ＣＰＵ１に送信す
る。The user operates the input device 6 to input the answer to the inquiry. The input device 6 generates information Iope1 indicating that the vehicle is heading for or not to the inferred destination in response to the user's input, and transmits the information Iope1 to the CPU 1.

【０１４３】ＣＰＵ１は、受信情報Ｉope1をデコードし
て、推論した目的地にユーザが向かうか否かを判断して
（ステップＳ１１０６）、当該情報Ｉope1が目的地に向
かわないことを示している場合には、ステップＳ１１１
０に進む（図１２の○で囲んだＡを参照）。The CPU 1 decodes the received information Iope1 and determines whether or not the user goes to the inferred destination (step S1106). If the information Iope1 indicates that the user does not go to the destination, Corresponds to step S111
Go to 0 (see A surrounded by a circle in FIG. 12).

【０１４４】一方、ＣＰＵ１は、受信情報Ｉope1が目的
地に向かうことを示している場合には、ダイクストラ法
に代表されるアルゴリズムに基づいて経路探索を行う
（ステップＳ１１０７）。ステップＳ１１０７において
は、経路探索のために出発地および目的地が必要とな
る。On the other hand, if the received information Iope1 indicates that the vehicle is heading for the destination, the CPU 1 performs a route search based on an algorithm represented by the Dijkstra method (step S1107). In step S1107, a departure place and a destination are required for a route search.

【０１４５】ＣＰＵ１は、ロケータ８からの現在位置情
報Ｉcpを出発地情報Ｉori として用いる。他にも、出発
地情報Ｉori としては、ステップＳ１１０１で既に得て
いる現在位置情報Ｉcpを本ステップＳ１１０７で援用す
ることができる。さらに、ユーザが入力装置６を操作し
て入力したものを出発地情報Ｉori として用いることも
できる。また、ＣＰＵ１がステップＳ１１０６からＳ１
１０７に進んだ場合には、目的地として使用されるの
は、ステップＳ１１０４で推論した目的地情報Ｉdes で
ある。The CPU 1 uses the current position information Icp from the locator 8 as starting point information Iori. In addition, as the departure place information Iori, the current position information Icp already obtained in step S1101 can be used in step S1107. Further, the information input by the user operating the input device 6 can be used as the departure place information Iori. Further, the CPU 1 determines from step S1106 to step S1.
When the process proceeds to step 107, the destination information Ides deduced in step S1104 is used as the destination.

【０１４６】さらに、ＣＰＵ１は、第２の記憶装置５に
対して、必要な範囲の地図データＤcartを読み出すため
のコマンドＲＣcart2 を送信する。ここで読み出される
のは、最適経路の探索に必要な範囲の地図データＤcart
であって、典型的には、出発地および目的地の双方を含
む長方形状の範囲を表すものを意味する。Further, the CPU 1 transmits to the second storage device 5 a command RCcart2 for reading out map data Dcart in a required range. What is read out here is the map data Dcart in the range necessary for searching for the optimal route.
, Which typically represents a rectangular range that includes both the origin and destination.

【０１４７】第２の記憶装置５は、コマンドＲＣcart2
の受信に応答して、指定された地図データＤcartを読み
出して、ＲＡＭ３に転送する。ＣＰＵ１は、地図データ
Ｄcartを構成する道路ネットワークデータを使って最適
経路を探索する。ここで、最適経路は、前述したよう
に、出発地から目的地までの距離または所要時間が最も
小さいものが典型的である。他にも、本実施形態では、
ナビゲーション装置Ａnaviには、ＶＩＣＳの受信機（通
信装置１０の一部）が実装されているので、交通事故等
の影響で不通になった区間、または渋滞をユーザが迂回
できるような経路も、最適経路に含まれる。さらに、Ｃ
ＰＵ１は、以上の最適経路を表す経路データＤopr を構
成する。The second storage device 5 stores the command RCcart2
, The designated map data Dcart is read out and transferred to the RAM 3. The CPU 1 searches for an optimum route using the road network data constituting the map data Dcart. Here, as described above, the optimal route typically has the shortest distance or the required time from the departure place to the destination. In addition, in this embodiment,
Since the navigation device Anavi is equipped with a VICS receiver (a part of the communication device 10), a section that has been disconnected due to a traffic accident or the like or a route that allows the user to bypass traffic congestion is also optimal. Included in the route. Further, C
PU1 constitutes route data Dopr representing the above-mentioned optimal route.

【０１４８】次に、ＣＰＵ１は、ユーザの誘導・案内を
行う（ステップＳ１１０８）。ステップＳ１１０８にお
いて、ＣＰＵ１は、ロケータ８からの現在位置情報Ｉcp
を受信する。他にも、出発地としては、ステップＳ１１
０１で既に得ている現在位置情報Ｉcpを本ステップＳ１
１０８で援用することができる。Next, the CPU 1 guides and guides the user (step S1108). In step S1108, the CPU 1 sets the current position information Icp from the locator 8 to
To receive. In addition, as a departure place, step S11
01, the current position information Icp already obtained in step S1
108.

【０１４９】また、ＣＰＵ１は、前述の第１〜第５の作
成処理を行って、自身が構成した経路データＤopr に基
づいて、ユーザを出発地から目的地まで案内するための
案内情報Ｄrgを作成する。The CPU 1 performs the above-described first to fifth creation processes to create guide information Drg for guiding the user from the departure point to the destination based on the route data Dopr configured by the CPU 1. I do.

【０１５０】次に、ＣＰＵ１は、作成した案内情報Ｄrg
を出力装置７に転送し、これに応答して、出力装置７
は、受信案内情報Ｄrgを構成する画像および／または音
声を出力し（図２参照）、これによって、ユーザを誘導
・案内する。Next, the CPU 1 creates the guide information Drg.
To the output device 7, and in response to this, the output device 7
Outputs an image and / or sound constituting the reception guide information Drg (see FIG. 2), thereby guiding and guiding the user.

【０１５１】ＣＰＵ１は、ユーザが目的地に到達するま
で（ステップＳ１１０９）、ステップＳ１１０８を繰り
返し実行し、ユーザが目的地に着くと、ステップＳ１１
０１に戻る。CPU 1 repeatedly executes step S 1108 until the user reaches the destination (step S 1109). When the user arrives at the destination, CPU 1 executes step S 11.
Return to 01.

【０１５２】以上のように、本実施形態に係るナビゲー
ション装置Ａnaviは、知識データベースＤＢknと、行動
目的および目的地の推論処理を実行する目的地の自動選
択（ステップＳ１１０４）とにより、ユーザが過去に訪
れたことのない場所が目的地として自動的に選択され、
ステップＳ１１０７の経路探索用に自動的に使用する。
これによって、従来の技術が抱えていた問題点を解消し
て、ユーザがより少ない操作で目的地を設定することが
できるナビゲーション装置Ａnaviを実現することが可能
になる。As described above, the navigation device Anavi according to the present embodiment allows the user to know the past by the knowledge database DBkn and the automatic selection of the destination for executing the inference process of the action purpose and the destination (step S1104). Locations you've never visited are automatically selected as destinations,
It is automatically used for the route search in step S1107.
As a result, it is possible to solve the problem of the related art and realize a navigation device Anavi in which a user can set a destination with fewer operations.

【０１５３】ところで、ステップＳ１１０３において、
フラグＦautoが「０」を示している場合、ＣＰＵ１は、
図１２のステップＳ１１１０に進む。なお、ＣＰＵ１
は、図１１、図１３および図１４に示すように、ステッ
プＳ１１０３以外のステップからもステップＳ１１１０
に進む場合もある。そして、ＣＰＵ１は、予め定められ
た時間、入力装置６から操作情報Ｉope2が到着するか否
かを判断する（ステップＳ１１１０）。ここで、操作情
報Ｉope2は、ユーザが入力装置６を操作することにより
生成され、少なくとも、目的地のマニュアル設定および
フラグ更新のいずれかをの実行をＣＰＵ１に指示できる
情報である。By the way, in step S1103,
When the flag Fauto indicates “0”, the CPU 1
The process proceeds to step S1110 in FIG. Note that the CPU 1
As shown in FIG. 11, FIG. 13 and FIG. 14, steps S1110 and S1110 are also executed from steps other than step S1103.
It may go to Then, the CPU 1 determines whether or not the operation information Iope2 arrives from the input device 6 for a predetermined time (step S1110). Here, the operation information Iope2 is generated by the user operating the input device 6, and is information that can instruct the CPU 1 to execute at least one of the manual setting of the destination and the update of the flag.

【０１５４】操作情報Ｉope2が到着しない場合、ＣＰＵ
１は、ユーザは本ステップＳ１１１０の後に続く処理を
行わないとみなして、ステップＳ１１０１に戻る。一
方、操作情報Ｉope2が到着した場合、ＣＰＵ１は、受信
操作情報Ｉope2をデコードして、目的地のマニュアル設
定が指示されているか否かを判断する（ステップＳ１１
１１１）。If the operation information Iope2 has not arrived, the CPU
No. 1 assumes that the user does not perform the processing following step S1110, and returns to step S1101. On the other hand, when the operation information Iope2 arrives, the CPU 1 decodes the reception operation information Iope2 and determines whether manual setting of the destination is instructed (step S11).
111).

【０１５５】操作情報Ｉope2が目的地のマニュアル設定
を示している場合、ＣＰＵ１は、ユーザに対して目的地
の入力を促すためのメッセージを画像または音声で表現
されたメッセージデータＤmes2を作成して、出力装置７
に転送する（ステップＳ１１１２）。これに応答して、
出力装置７は、受信メッセージデータＤmes2が表すメッ
セージを表示または音声出力する。When the operation information Iope2 indicates the manual setting of the destination, the CPU 1 creates message data Dmes2 in which a message for prompting the user to input the destination is expressed by an image or a voice. Output device 7
(Step S1112). In response,
The output device 7 displays or outputs a message represented by the received message data Dmes2.

【０１５６】ユーザは、出力装置７からのメッセージに
応答して、自身がこれから向かう目的地を、入力装置６
を操作して入力する。入力装置６は、ユーザの入力に応
答して、入力された目的地の位置を特定するための目的
地情報Ｉdes ’を作成して、ＣＰＵ１に送信する。ＣＰ
Ｕ１は、目的地情報Ｉdes ’を受信した後（ステップＳ
１１１２）、○で囲んだＢで示すように、ステップＳ１
１０７に進んで、上述した動作を行う（ステップＳ１１
０７〜Ｓ１１０９）。[0156] In response to the message from the output device 7, the user specifies the destination to which the user is heading from the input device 6.
To input. The input device 6 creates destination information Ides 'for specifying the position of the input destination in response to the input by the user, and transmits the destination information Ides' to the CPU 1. CP
U1 receives the destination information Ides' (step S1).
1112), as indicated by B surrounded by a circle, step S1
Proceeding to 107, the above-described operation is performed (step S11).
07 to S1109).

【０１５７】以上のステップＳ１１１２およびＳ１１１
３により、ユーザが目的地を自分で設定できるので、ユ
ーザが目的地の自動選択を望まない場合、もしくは目的
地の自動選択において目的地が推論できなかった場合、
またはユーザの意向に沿わない目的地が推論された場合
においても、ステップＳ１１０７〜Ｓ１１０９が実行さ
れる。これによって、ユーザを出発地から目的地へと確
実に誘導・案内できるナビゲーション装置Ａnaviを提供
することが可能となる。The above steps S1112 and S111
3, the user can set the destination by himself, so if the user does not want the automatic selection of the destination, or if the destination cannot be inferred in the automatic selection of the destination,
Alternatively, steps S1107 to S1109 are executed even when a destination that does not meet the user's intention is inferred. This makes it possible to provide a navigation device Anavi that can reliably guide and guide a user from a departure place to a destination.

【０１５８】さて、ステップＳ１１１１において、デコ
ード結果がマニュアル設定を示していない場合、ＣＰＵ
１は、受信操作情報Ｉope2がフラグの更新を示している
か否かを判断する（ステップＳ１１１３）。If the decoding result does not indicate manual setting in step S1111, the CPU
1 judges whether the reception operation information Iope2 indicates the update of the flag (step S1113).

【０１５９】受信操作情報Ｉope2がフラグ更新を示して
いる場合、ＣＰＵ１は、前述のレジスタの値を、今まで
設定されていた値（「０」または「１」）から、他の値
（「１」または「０」）に書き換えて、フラグＦautoを
更新して（ステップＳ１１１４）、ステップＳ１１０１
に戻る。一方、そうでない場合、ＣＰＵ１は、以上の処
理の他に必要な処理を実行して（ステップＳ１１１
５）、ステップＳ１１０１に戻る。When the reception operation information Iope2 indicates that the flag is updated, the CPU 1 changes the value of the above-mentioned register from the value (“0” or “1”) set so far to another value (“1”). ”Or“ 0 ”) to update the flag Fauto (step S1114), and step S1101
Return to On the other hand, if not, the CPU 1 executes necessary processing in addition to the above processing (step S111).
5) Return to step S1101.

【０１６０】以上のフラグ更新（ステップＳ１１１４）
により、ユーザの好みに応じて、ナビゲーション装置Ａ
naviには、目的地を自動選択するか、マニュアル設定す
るかが設定されるので、よりユーザフレンドリなナビゲ
ーション装置Ａnaviを提供することが可能となる。Updating of the above flags (step S1114)
, The navigation device A according to the user's preference
In navi, whether the destination is automatically selected or manually set is set, so that a more user-friendly navigation device Anavi can be provided.

【０１６１】ところで、上記第１のグラフＧＲ1 〜第３
のグラフＧＲ3 には、ユーザ本人に深く関わる個人情報
Ｉper が記録されている。代表的には、第１のグラフＧ
Ｒ1および第２のグラフＧＲ2 に記録される勤務先、自
宅ならびに勤務先の位置が個人情報Ｉper に相当する。
他にも、ユーザの好みを示す評価値Ｖeva1およびＶeva2
も、個人情報Ｉper に相当する。The first graph GR1 to the third graph GR1
In the graph GR3, personal information Iper deeply related to the user himself is recorded. Typically, the first graph G
The work place, home, and work place recorded in R1 and the second graph GR2 correspond to the personal information Iper.
In addition, evaluation values Veva1 and Veva2 indicating user preferences
Also corresponds to the personal information Iper.

【０１６２】以上の個人情報Ｉper はユーザ毎で相違す
るため、ナビゲーション装置Ａnaviは、当該個人情報Ｉ
per を取得して、知識データＤknを作成できることが必
要である。そこで、ＲＯＭ２のプログラムには、図１５
に示す第１の作成処理のための手順が記述されており、
さらに、入力装置６には、第１の作成処理を起動するた
めの役割が割り当てられている。Since the personal information Iper described above differs for each user, the navigation device Anavi uses the personal information Iper.
It is necessary to obtain per and obtain knowledge data Dkn. Therefore, the program in the ROM 2 includes FIG.
Describes the procedure for the first creation process shown in
Further, the input device 6 is assigned a role for activating the first creation process.

【０１６３】ユーザは、個人情報Ｉper をナビゲーショ
ン装置Ａnaviに登録したい時、入力装置６を操作する。
入力装置６は、ユーザの操作に応答して、ＣＰＵ１に第
１の作成処理の実行を指示するための操作情報Ｉope3を
送信する。The user operates the input device 6 to register the personal information Iper in the navigation device Anavi.
The input device 6 transmits operation information Iope3 for instructing the CPU 1 to execute the first creation process in response to a user operation.

【０１６４】ＣＰＵ１は、操作情報Ｉope3の受信に応答
して、第１の作成処理の実行を開始する。図１５におい
て、ＣＰＵ１は、フォームデータＤform1 を作成する
（ステップＳ１５０１）。フォームデータＤform1 は、
予め定められた入力項目ＩＴinput1をユーザが入力でき
るように、画像データおよび／または音声データで構成
される。本実施形態では、入力項目ＩＴinput1の例とし
て、自宅、勤務先および営業先の住所、ならびに食事の
好みが準備される。The CPU 1 starts executing the first creation processing in response to the reception of the operation information Iope3. In FIG. 15, the CPU 1 creates form data Dform1 (step S1501). Form data Dform1 is
It is composed of image data and / or audio data so that the user can input a predetermined input item ITinput1. In the present embodiment, as an example of the input item ITinput1, home, work and business addresses, and meal preferences are prepared.

【０１６５】そして、ＣＰＵ１は、作成したフォームデ
ータＤform1 を出力装置７に転送し、これに応答して、
出力装置７は、受信フォームデータＤform1 を基礎とし
て、図１６（ａ）および／または同図（ｂ）に示すよう
な画像表示および／または音声出力を行って、ユーザに
対して、各入力項目ＩＴinput1を入力するように促す
（ステップＳ１５０２）。Then, the CPU 1 transfers the created form data Dform1 to the output device 7, and in response,
The output device 7 performs image display and / or audio output as shown in FIG. 16A and / or FIG. 16B on the basis of the received form data Dform1 to provide each input item ITinput1 to the user. (Step S1502).

【０１６６】ユーザは、上記ＣＰＵ１の要求を認識した
後、入力装置６を操作して、各入力項目ＩＴinput1を入
力する。入力装置６は、ユーザの入力に応答して、各入
力項目ＩＴinput1をＣＰＵ１に送信する。ＣＰＵ１は、
受信項目ＩＴinput1をデコードし、これによって、個人
情報Ｉper を作成する（ステップＳ１５０３）。After recognizing the request from the CPU 1, the user operates the input device 6 to input each input item ITinput1. The input device 6 transmits each input item ITinput1 to the CPU 1 in response to a user input. CPU1
The received item ITinput1 is decoded, thereby creating personal information Iper (step S1503).

【０１６７】さらに、ＣＰＵ１は、第１の記憶装置４
に、前述のコマンドＲＣknを送信し、これによって、Ｒ
ＡＭ３には、知識データベースＤＢknが格納される（ス
テップＳ１５０４）。次に、ＣＰＵ１は、ステップＳ１
５０３で取得した各入力項目ＩＴinput1と、知識データ
ベースＤＢknとを基礎として、新しい知識データＤknの
作成を行う（ステップＳ１５０５）。Further, the CPU 1 stores the first storage device 4
Transmits the above-mentioned command RCkn, thereby
The knowledge database DBkn is stored in AM3 (step S1504). Next, the CPU 1 proceeds to step S1
New knowledge data Dkn is created based on each input item ITinput1 acquired in 503 and the knowledge database DBkn (step S1505).

【０１６８】ここで、図１７を参照して、ステップＳ１
５０５をより詳細に説明する。ＣＰＵ１は、まず、取得
した入力項目ＩＴinput1を、前述の知識要素ＮＥin1 〜
ＮＥin3 のいずれかとして仮に設定する（ステップＳ１
７０１）。次に、ＣＰＵ１は、知識データベースＤＢkn
の中から、各入力項目ＩＴinput1と相関関係を有する知
識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 を検索する（ステップＳ１７
０２）。Here, referring to FIG. 17, step S1
505 will be described in more detail. First, the CPU 1 converts the acquired input item ITinput1 into the above-described knowledge elements NEin1 to NEin1.
NEin3 is temporarily set (step S1).
701). Next, the CPU 1 executes the knowledge database DBkn
Are searched for knowledge elements NEon1 to NEon3 having a correlation with each input item ITinput1 (step S17).
02).

【０１６９】ＣＰＵ１は、検索結果が得られた場合に
は、ステップＳ１７０１で設定した知識要素ＮＥin1 〜
ＮＥin3 のいずれかと、ステップＳ１７０２の検索で得
られたすべての知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3とをリンク
Ｌ1 〜Ｌ3 で接続する。これによって、ＣＰＵ１は、新
しい知識データＤkn1 〜Ｄkn3 を作成して、ＲＡＭ３に
読み出されている知識データベースＤＢknに追加する
（ステップＳ１７０３）。If the search result is obtained, the CPU 1 sets the knowledge elements NEin1 to NEin1 to NEin1 set in step S1701.
Any one of NEin3 and all the knowledge elements NEon1 to NEon3 obtained by the search in step S1702 are connected by links L1 to L3. Thus, the CPU 1 creates new knowledge data Dkn1 to Dkn3 and adds them to the knowledge database DBkn read in the RAM 3 (step S1703).

【０１７０】上記ステップＳ１７０３の次、またはステ
ップＳ１７０２で検索結果を得ることができなかった場
合には、ＣＰＵ１は、取得した入力項目ＩＴinput1を、
前述の知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 のいずれかとして仮
に設定する（ステップＳ１７０４）。次に、ＣＰＵ１
は、知識データベースＤＢknの中から、各入力項目ＩＴ
input1と相関関係を有する知識要素ＮＥin1 〜ＮＥin3
を検索する（ステップＳ１７０５）。After step S1703, or if no search result could be obtained in step S1702, the CPU 1 replaces the obtained input item ITinput1 with
It is temporarily set as one of the above-mentioned knowledge elements NEon1 to NEon3 (step S1704). Next, CPU1
Is the input item IT from the knowledge database DBkn
Knowledge elements NEin1 to NEin3 having a correlation with input1
Is retrieved (step S1705).

【０１７１】ＣＰＵ１は、検索結果が得られた場合に
は、ステップＳ１７０５の検索で得られたすべての知識
要素ＮＥin1 〜ＮＥin3と、ステップＳ１７０４で設定
した知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 のいずれかとをリンク
Ｌ1 〜Ｌ3 で接続する。これによっても、ＣＰＵ１は、
新しい知識データＤkn1 〜Ｄkn3 を作成して、ＲＡＭ３
に読み出されている知識データベースＤＢknに追加する
（ステップＳ１７０６）。When the search result is obtained, the CPU 1 links all the knowledge elements NEin1 to NEin3 obtained in the search in step S1705 and any of the knowledge elements NEon1 to NEon3 set in step S1704 to the links L1 to NEon3. Connect with L3. This also allows the CPU 1
New knowledge data Dkn1 to Dkn3 are created, and RAM3
Is added to the knowledge database DBkn that has been read (step S1706).

【０１７２】以上のステップＳ１７０６が終了すると、
ＣＰＵ１は、図１６の知識データＤknの作成処理を抜け
て、図１５のステップＳ１５０６に進む。ここで、ＣＰ
Ｕ１は、第１の記憶装置４に書き込むためのコマンドＷ
Ｃknを送信して、現在ＲＡＭ３に格納されている知識デ
ータベースＤＢknを当該第１の記憶装置４に転送する
（ステップＳ１５０６）。コマンドＷＣknおよび知識デ
ータベースＤＢknの受信に応答して、第１の記憶装置４
は、自身の記憶媒体に、更新された知識データベースＤ
Ｂknを書き込み、これによって、第１の作成処理は終了
する。When the above step S1706 ends,
The CPU 1 exits the creation processing of the knowledge data Dkn in FIG. 16 and proceeds to step S1506 in FIG. Where CP
U1 is a command W for writing to the first storage device 4.
By transmitting Ckn, the knowledge database DBkn currently stored in the RAM 3 is transferred to the first storage device 4 (step S1506). In response to receiving the command WCkn and the knowledge database DBkn, the first storage device 4
Is the updated knowledge database D in its own storage medium.
Bkn is written, whereby the first creation processing ends.

【０１７３】なお、以上の第１の作成処理では、個人情
報Ｉper の新規登録について説明した。しかし、個人情
報Ｉper は時間経過により変わる場合があるので、上記
第１の作成処理は、知識データベースＤＢkn内に既に登
録されている知識データＤknを変更する場合に応用して
もよい。In the above-described first creation processing, the new registration of the personal information Iper has been described. However, since the personal information Iper may change over time, the first creation process may be applied to a case where the knowledge data Dkn already registered in the knowledge database DBkn is changed.

【０１７４】また、上記第２のグラフＧＲ2 には、各種
地点が目的地情報Ｉdes としてが記録されている。しか
しながら、レストラン等は営業を新しく開始する場合が
あるので、ナビゲーション装置Ａnaviは、目的地情報Ｉ
des を含む知識データＤkn2を追加できることが好まし
い。そこで、ＲＯＭ２のプログラムには、図１８に示す
第２の作成処理のための手順が記述されており、さら
に、入力装置６には、第２の作成処理を起動するための
役割が割り当てられている。Further, various points are recorded as the destination information Ides in the second graph GR2. However, a restaurant or the like may start a new business.
It is preferable that knowledge data Dkn2 including des can be added. Therefore, the procedure for the second creation processing shown in FIG. 18 is described in the program of the ROM 2, and the input device 6 is assigned a role for starting the second creation processing. I have.

【０１７５】ユーザは、目的地情報Ｉdes をナビゲーシ
ョン装置Ａnaviに登録したい時、入力装置６を操作す
る。入力装置６は、ユーザの操作に応答して、ＣＰＵ１
に第２の作成処理の実行を指示するための操作情報Ｉop
e4を送信する。When the user wants to register the destination information Ides in the navigation device Anavi, he operates the input device 6. The input device 6 responds to a user operation by
Information Iop for instructing the user to execute the second creation processing
Send e4.

【０１７６】ＣＰＵ１は、操作情報Ｉope4の受信に応答
して、第２の作成処理の実行を開始する。図１８におい
て、ＣＰＵ１は、フォームデータＤform2 を作成する
（ステップＳ１８０１）。フォームデータＤform2 は、
予め定められた入力項目ＩＴinput2をユーザが入力でき
るように、画像データおよび／または音声データで構成
される。本実施形態では、入力項目ＩＴinput2として
は、少なくとも、目的地情報Ｉdes を作成するために必
要となる店名およびその位置が準備される。[0176] In response to receiving the operation information Iope4, the CPU 1 starts executing the second creation processing. In FIG. 18, the CPU 1 creates form data Dform2 (step S1801). Form data Dform2 is
It is composed of image data and / or audio data so that a user can input a predetermined input item ITinput2. In the present embodiment, at least a store name and its position required for creating the destination information Ides are prepared as the input item ITinput2.

【０１７７】そして、ＣＰＵ１は、作成したフォームデ
ータＤform2 を出力装置７に転送し、これに応答して、
出力装置７は、受信フォームデータＤform2 を基礎とし
て、画像表示および／または音声出力を行って、ユーザ
に対して、各入力項目ＩＴinput2を入力するように促す
（ステップＳ１８０２）。Then, the CPU 1 transfers the created form data Dform2 to the output device 7, and in response,
The output device 7 performs image display and / or audio output based on the received form data Dform2 to urge the user to input each input item ITinput2 (step S1802).

【０１７８】ユーザは、上記ＣＰＵ１の要求を認識した
後、入力装置６を操作して、各入力項目ＩＴinput2を入
力する。入力装置６は、ユーザの入力に応答して、各入
力項目ＩＴinput2（つまり、店名およびその位置）を、
ＣＰＵ１に送信する。これによって、ＣＰＵ１は、ユー
ザが入力した各入力項目ＩＴinput2を取得する（ステッ
プＳ１８０３）。After recognizing the request from the CPU 1, the user operates the input device 6 to input each input item ITinput2. The input device 6 responds to the user's input by inputting each input item ITinput2 (that is, the store name and its position)
Send to CPU1. As a result, the CPU 1 acquires each input item ITinput2 input by the user (step S1803).

【０１７９】さらに、ＣＰＵ１は、第１の記憶装置４
に、前述のコマンドＲＣknを送信し、これによって、Ｒ
ＡＭ３には、知識データベースＤＢknが格納される（ス
テップＳ１８０４）。次に、ＣＰＵ１は、ステップＳ１
８０３で取得した各入力項目ＩＴinput2と、知識データ
ベースＤＢknとを基礎として、新しい知識データＤknの
作成を行う（ステップＳ１８０５）。Further, the CPU 1 stores the first storage device 4
Transmits the above-mentioned command RCkn, thereby
The knowledge database DBkn is stored in AM3 (step S1804). Next, the CPU 1 proceeds to step S1
New knowledge data Dkn is created based on each input item ITinput2 acquired in 803 and the knowledge database DBkn (step S1805).

【０１８０】ここで、図１９を参照して、ステップＳ１
８０５をより詳細に説明する。ＣＰＵ１は、まず、取得
した入力項目ＩＴinput2を、前述の知識要素ＮＥin1 〜
ＮＥin3 のいずれかとして仮に設定する（ステップＳ１
９０１）。次に、ＣＰＵ１は、知識データベースＤＢkn
の中から、各入力項目ＩＴinput2と相関関係を有する知
識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 を検索する（ステップＳ１９
０２）。Here, referring to FIG. 19, step S1
805 will be described in more detail. The CPU 1 first converts the acquired input item ITinput2 into the above-described knowledge elements NEin1 to NEin1.
NEin3 is temporarily set (step S1).
901). Next, the CPU 1 executes the knowledge database DBkn
Are searched for knowledge elements NEon1 to NEon3 having a correlation with each input item ITinput2 (step S19).
02).

【０１８１】ＣＰＵ１は、検索結果が得られた場合に
は、ステップＳ１９０１で設定した知識要素ＮＥin1 〜
ＮＥin3 のいずれかと、ステップＳ１９０２の検索で得
られたすべての知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3とをリンク
Ｌ1 〜Ｌ3 で接続する。これによって、ＣＰＵ１は、新
しい知識データＤkn1 〜Ｄkn3 を作成して、ＲＡＭ３に
読み出されている知識データベースＤＢknに追加する
（ステップＳ１９０３）。When the search result is obtained, the CPU 1 sets the knowledge elements NEin1 to NEin1 to NEin1 set in step S1901.
Any one of NEin3 and all the knowledge elements NEon1 to NEon3 obtained by the search in step S1902 are connected by links L1 to L3. As a result, the CPU 1 creates new knowledge data Dkn1 to Dkn3 and adds them to the knowledge database DBkn read in the RAM 3 (step S1903).

【０１８２】上記ステップＳ１９０３の次、またはステ
ップＳ１９０２で検索結果を得ることができなかった場
合には、ＣＰＵ１は、取得した入力項目ＩＴinput2を、
前述の知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 のいずれかとして仮
に設定する（ステップＳ１９０４）。次に、ＣＰＵ１
は、知識データベースＤＢknの中から、各入力項目ＩＴ
input2と相関関係を有する知識要素ＮＥin1 〜ＮＥin3
を検索する（ステップＳ１９０５）。After the above-mentioned step S1903, or when the search result could not be obtained in step S1902, the CPU 1 replaces the obtained input item ITinput2 with
It is temporarily set as any of the above-mentioned knowledge elements NEon1 to NEon3 (step S1904). Next, CPU1
Is the input item IT from the knowledge database DBkn
Knowledge elements NEin1 to NEin3 having a correlation with input2
Is retrieved (step S1905).

【０１８３】ＣＰＵ１は、検索結果が得られた場合に
は、ステップＳ１９０５の検索で得られたすべての知識
要素ＮＥin1 〜ＮＥin3と、ステップＳ１９０４で設定
した知識要素ＮＥon1 〜ＮＥon3 のいずれかとをリンク
Ｌ1 〜Ｌ3 で接続する。これによっても、ＣＰＵ１は、
新しい知識データＤkn1 〜Ｄkn3 を作成して、ＲＡＭ３
に読み出されている知識データベースＤＢknに追加する
（ステップＳ１９０６）。When the search result is obtained, the CPU 1 links all the knowledge elements NEin1 to NEin3 obtained by the search in step S1905 and any of the knowledge elements NEon1 to NEon3 set in step S1904 to the links L1 to NEon3. Connect with L3. This also allows the CPU 1
New knowledge data Dkn1 to Dkn3 are created, and RAM3
Is added to the knowledge database DBkn that has been read (step S1906).

【０１８４】以上のステップＳ１９０６が終了すると、
ＣＰＵ１は、図１９の知識データＤknの作成処理を抜け
て、図１８のステップＳ１８０６に進む。ここで、ＣＰ
Ｕ１は、第１の記憶装置４に書き込むためのコマンドＷ
Ｃknを送信して、現在ＲＡＭ３に格納されている知識デ
ータベースＤＢknを当該第１の記憶装置４に転送する
（ステップＳ１８０６）。コマンドＷＣknおよび知識デ
ータベースＤＢknの受信に応答して、第１の記憶装置４
は、自身の記憶媒体に、更新された知識データベースＤ
Ｂknを書き込み、これによって、第２の作成処理は終了
する。When the above step S1906 ends,
The CPU 1 exits the creation processing of the knowledge data Dkn in FIG. 19 and proceeds to step S1806 in FIG. Where CP
U1 is a command W for writing to the first storage device 4.
By transmitting Ckn, the knowledge database DBkn currently stored in the RAM 3 is transferred to the first storage device 4 (step S1806). In response to receiving the command WCkn and the knowledge database DBkn, the first storage device 4
Is the updated knowledge database D in its own storage medium.
Bkn is written, whereby the second creation processing ends.

【０１８５】なお、以上の第２の作成処理では、目的地
情報Ｉdes の新規登録について説明した。しかし、上記
第２の作成処理は、知識データベースＤＢkn内に既に登
録されている知識データＤknを更新する場合にも簡単に
応用できる。In the above-described second creation processing, the new registration of the destination information Ides has been described. However, the second creation processing can be easily applied to updating the knowledge data Dkn already registered in the knowledge database DBkn.

【０１８６】また、以上の第２の作成処理では、目的地
情報Ｉdes について言及したが、同様の処理を行うこと
により、行動目的情報Ｉapの新規登録や更新も行うこと
ができる。Further, in the above-described second creation processing, the destination information Ides has been referred to, but by performing the same processing, new registration or updating of the action goal information Iap can be performed.

【０１８７】また、以上の第２の作成処理では、ＣＰＵ
１は、ユーザにより入力された目的地情報Ｉdes を基礎
として知識データＤknを作成していた。しかし、ナビゲ
ーション装置Ａnaviは、ユーザを目的地まで案内し、当
該目的地に到着したときに、ユーザの行動軌跡を取得す
ることができる。ユーザの行動軌跡を取得することによ
り、ナビゲーション装置Ａnaviは、目的地情報Ｉdes
や、途中に立ち寄った場所を知ることができるので、そ
の時点で得られた目的地情報Ｉdes や立ち寄った場所を
各入力項目ＩＴinput2として、図１８のステップＳ１８
０４以降の処理を行ってもよい。In the above-described second creation processing, the CPU
No. 1 has created knowledge data Dkn based on destination information Ides input by the user. However, the navigation device Anavi can guide the user to the destination, and when the user arrives at the destination, can acquire the action trajectory of the user. By acquiring the user's action trajectory, the navigation device Anavi can display the destination information Ides.
In addition, since it is possible to know the place where the user has stopped, the destination information Ides obtained at that time and the place where the user dropped in are set as the respective input items ITinput2, and step S18 in FIG.
The processing after step 04 may be performed.

【０１８８】なお、以上の説明では、ナビゲーション装
置Ａnaviに経路探索ユニットＵorsを組み込んだ場合に
ついて説明したが、以下の態様で経路探索ユニットＵor
s を使ってもよい。つまり、経路探索ユニットＵors 自
体はインターネット上のＷＷＷサーバにインプリメント
される。ナビゲーション装置Ａnaviは、通信装置１６を
構成する移動電話を通じて、ＷＷＷサーバにアクセスし
て、ロケータ８からの現在位置情報Ｉcpおよび計時ユニ
ット９からの日時情報Ｄdtを当該ＷＷＷサーバに送信す
る。ＷＷＷサーバは、受信した現在位置情報Ｉcpおよび
日時情報Ｄdtに応答して、ユーザの行動目的および目的
地を推論した後に、当該ユーザの最適経路を示す経路デ
ータＤopr を生成する。生成された経路データＤopr は
ナビゲーション装置Ａnaviに送信される。In the above description, the case where the route search unit Uors is incorporated in the navigation device Anavi has been described.
You may use s. That is, the route search unit Uors itself is implemented in a WWW server on the Internet. The navigation device Anavi accesses the WWW server via the mobile phone constituting the communication device 16 and transmits the current position information Icp from the locator 8 and the date and time information Ddt from the clock unit 9 to the WWW server. In response to the received current position information Icp and date / time information Ddt, the WWW server infers the action purpose and destination of the user, and then generates route data Dopr indicating the optimal route of the user. The generated route data Dopr is transmitted to the navigation device Anavi.

【０１８９】また、以上の説明において、上記第１のグ
ラフＧＲ1 および第２のグラフＧＲ2 のリンクＬ1 およ
びＬ2 に確信度Ｆcon1およびＦcon2を付与して、行動目
的および目的地の推論を行ってもよい。In the above description, the intent of the action purpose and the destination may be performed by giving the confidences Fcon1 and Fcon2 to the links L1 and L2 of the first graph GR1 and the second graph GR2. .

【０１９０】確信度Ｆcon1は、相関関係を有する入力ノ
ードＩＮ1 および出力ノードＯＮ1が、どの程度の強さ
でリンクＬ1 で接続されているかを示す指標である。言
い換えれば、入力情報Ｄinと項目ＩＴap（行動目的）の
相関関係の強さを示す指標が確信度Ｆcon1である。ま
た、後で詳細に説明するが、確信度Ｆcon1は固定値では
なく、ユーザの行動に応じて変化する変数である。The certainty factor Fcon1 is an index indicating how strongly the input node IN1 and the output node ON1 having a correlation are connected by the link L1. In other words, an index indicating the strength of the correlation between the input information Din and the item ITap (the purpose of action) is the certainty factor Fcon1. As will be described later in detail, the certainty factor Fcon1 is not a fixed value but a variable that changes according to the user's action.

【０１９１】また、確信度Ｆcon2は、相関関係を有する
入力ノードＩＮ2 および出力ノードＯＮ2 が、どの程度
の強さでリンクＬ2 で接続されているかを示す指標であ
る。他にも、確信度Ｆcon2は、相関関係を有する入力ノ
ードＩＮ2 および中間ノードＭＮ2 または中間ノードＭ
Ｎ2 および出力ノードＯＮ2 がどの程度の強さでリンク
Ｌ2 で接続されているかを示す。つまり、項目ＩＴap
（行動目的）と目的地情報Ｉdesとの相関関係、項目Ｉ
Ｔap（行動目的）と中間項目ＩＴimとの相関関係、また
は中間項目ＩＴimと目的地情報Ｉdes との相関関係の強
さを示す指標が確信度Ｆcon2である。確信度Ｆcon2もま
た、確信度Ｆcon1と同様に、ユーザの行動に応じて変化
する。The certainty factor Fcon2 is an index indicating how strong the input node IN2 and the output node ON2 having a correlation are connected by the link L2. In addition, the certainty factor Fcon2 is determined based on the correlation between the input node IN2 and the intermediate node MN2 or the intermediate node MN2.
Shows how strong N2 and output node ON2 are connected by link L2. That is, the item ITap
Correlation between (action purpose) and destination information Ides, item I
An index indicating the degree of correlation between Tap (behavioral purpose) and the intermediate item ITim or the degree of correlation between the intermediate item ITim and the destination information Ides is the certainty factor Fcon2. The certainty factor Fcon2 also changes according to the user's action, similarly to the certainty factor Fcon1.

【０１９２】また、以上の説明では、目的地情報Ｉdes
は、イタリア料理店等の店舗について準備されていた。
しかし、第２のグラフＧＲ2 は、遊技施設、公共施設お
よび商業施設に代表される施設についての目的地情報Ｉ
des を含んでいてもよい。In the above description, the destination information Ides
Was prepared for stores such as Italian restaurants.
However, the second graph GR2 shows destination information I on facilities represented by amusement facilities, public facilities and commercial facilities.
May contain des.

【０１９３】また、以上の説明では、評価値Ｖeva は
「１」または「０」であるとして説明したが、それらの
中間値「０．５」を導入して、評価項目ＩＴeva につい
て、ユーザが好きでもなく嫌いでもないことを表現して
もよい。In the above description, the evaluation value Veva is “1” or “0”. However, by introducing the intermediate value “0.5”, the user likes the evaluation item ITeva. You may express that you do not dislike it.

【０１９４】また、以上の説明では、知識データＤknは
ＩＦ ＴＨＥＮルールに従って表現されていたが、他に
も、プロダクションルール、フレーム、スクリプト等に
従って表現してもよい。In the above description, the knowledge data Dkn is represented in accordance with the IF THEN rule, but may be represented in accordance with a production rule, a frame, a script, or the like.

【０１９５】また、以上の説明では、入力情報Ｄinの種
類として、日時情報Ｄdtと現在位置情報Ｉcpの２種類の
場合を説明したが、入力情報Ｄinの種類は１つであって
もいいし、３つ以上であってもよい。他の入力情報Ｄin
の種類としては、ガソリンの残量に代表される車両から
得ることが可能な情報がある。In the above description, two types of input information Din have been described, that is, date and time information Ddt and current position information Icp. However, one type of input information Din may be used. There may be three or more. Other input information Din
Is information that can be obtained from a vehicle represented by the remaining amount of gasoline.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】経路探索ユニットＵors の機能的な構成を示す
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a route search unit Uors.

【図２】出力部Ｐout の表示例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a display example of an output unit Pout.

【図３】ナビゲーション装置Ａnaviのハードウェア構成
を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing a hardware configuration of the navigation device Anavi.

【図４】第１のグラフＧＲ1 の模式的な構造を示す図で
ある。FIG. 4 is a diagram showing a schematic structure of a first graph GR1.

【図５】本日の曜日／現在時刻のクラス分けを示す図で
ある。FIG. 5 is a diagram showing classification of a day of the week / current time of the day.

【図６】知識データＤkn1 を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining knowledge data Dkn1.

【図７】第２のグラフＧＲ2 の模式的な構造を示す図で
ある。FIG. 7 is a diagram showing a schematic structure of a second graph GR2.

【図８】目的地情報Ｉdes を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining destination information Ides.

【図９】知識データＤkn2 の解釈例を説明するための図
である。FIG. 9 is a diagram for explaining an example of interpretation of knowledge data Dkn2.

【図１０】第３のグラフＧＲ3 を模式的な構造を示す図
である。FIG. 10 is a diagram showing a schematic structure of a third graph GR3.

【図１１】ＣＰＵ１の主要な処理手順を示すフローチャ
ートの前半部分である。FIG. 11 is a first half of a flowchart showing a main processing procedure of the CPU 1;

【図１２】ＣＰＵ１の主要な処理手順を示すフローチャ
ートの後半部分である。FIG. 12 is a latter half of a flowchart showing a main processing procedure of the CPU 1;

【図１３】ステップＳ１１０４の詳細な処理手順を示す
フローチャートの前半部分である。FIG. 13 is a first half of a flowchart showing a detailed processing procedure of step S1104.

【図１４】ステップＳ１１０４の詳細な処理手順を示す
フローチャートの後半部分である。FIG. 14 is a second half of a flowchart showing a detailed processing procedure of step S1104.

【図１５】第１の作成処理の処理手順を示すフローチャ
ートである。FIG. 15 is a flowchart illustrating a processing procedure of a first creation processing;

【図１６】フォームデータＤform1 の出力例を示す図で
ある。FIG. 16 is a diagram showing an output example of form data Dform1.

【図１７】ステップＳ１５０５の詳細な処理手順を示す
フローチャートである。FIG. 17 is a flowchart illustrating a detailed processing procedure of step S1505.

【図１８】第２の作成処理の処理手順を示すフローチャ
ートである。FIG. 18 is a flowchart illustrating a processing procedure of a second creation processing.

【図１９】ステップＳ１８０５の詳細な処理手順を示す
フローチャートである。FIG. 19 is a flowchart illustrating a detailed processing procedure of step S1805.

【図２０】従来のナビゲーション装置Ａconvの主要な構
成を示すブロック図である。FIG. 20 is a block diagram showing a main configuration of a conventional navigation device Aconv.

【図２１】走行パターンデータＤpattを概念的に表した
図である。FIG. 21 is a diagram conceptually showing traveling pattern data Dpatt.

【図２２】ナビゲーション装置Ａconvの動作を示すフロ
ーチャートである。FIG. 22 is a flowchart showing the operation of the navigation device Aconv.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…第１の記憶部 ２…推論部 ３…第２の記憶部 ４…探索部 ５…案内情報作成部 ６…出力部 ７…ＣＰＵ ８…ＲＯＭ ９…ＲＡＭ １０…第１の記憶装置 １１…第２の記憶装置 １２…入力装置 １３…出力装置 １４…ロケータ １５…計時ユニット １６…通信装置 REFERENCE SIGNS LIST 1 first storage unit 2 inference unit 3 second storage unit 4 search unit 5 guide information creation unit 6 output unit 7 CPU 8 ROM 9 RAM 10 first storage device 11 Second storage device 12 input device 13 output device 14 locator 15 clock unit 16 communication device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山下 敦士 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 濱田 浩行 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 2C032 HB05 HC08 HD21 2F029 AA02 AB07 AB13 AC02 AC06 AC18 5H180 AA01 BB05 BB13 BB15 CC12 EE02 FF05 FF13 FF22 FF25 FF32 FF38  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Atsushi Yamashita 1006 Kazuma Kadoma, Kadoma City, Osaka Prefecture Inside Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. (72) Hiroyuki Hamada 1006 Kadoma Kadoma, Kadoma City, Osaka Prefecture Matsushita Electric Industrial F Terms (reference) 2C032 HB05 HC08 HD21 2F029 AA02 AB07 AB13 AC02 AC06 AC18 5H180 AA01 BB05 BB13 BB15 CC12 EE02 FF05 FF13 FF22 FF25 FF32 FF38

Claims (32)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 ユーザを出発地から目的地へと案内する
経路を探索するナビゲーション方法であって、 入力情報に応答して、予め記憶する知識データを使っ
て、ユーザの行動目的を推論し、さらに、推論した行動
目的に基づいて、ユーザの目的地を推論する推論ステッ
プと、 前記出発地から、前記推論ステップで推論された目的地
への経路を、予め記憶する道路ネットワークデータを使
って探索する探索ステップとを備え、 前記探索ステップで探索された経路を使って、ユーザの
案内が行われる、ナビゲーション方法。1. A navigation method for searching for a route that guides a user from a departure point to a destination, comprising: in response to input information, inferring a user's action purpose using knowledge data stored in advance; Further, based on the inferred action purpose, an inference step of inferring a destination of the user, and searching for a route from the departure point to the destination inferred in the inference step using road network data stored in advance. A navigation step, wherein a user is guided using the route searched in the search step. 【請求項２】 前記入力情報は、現在の曜日および現在
時刻の組み合わせを含む、請求項１に記載のナビゲーシ
ョン方法。2. The navigation method according to claim 1, wherein the input information includes a combination of a current day of the week and a current time. 【請求項３】 前記入力情報は、現在の年月日をさらに
含む、請求項２に記載のナビゲーション方法。3. The navigation method according to claim 2, wherein the input information further includes a current date. 【請求項４】 前記入力情報は、ユーザの現在位置を含
む、請求項１に記載のナビゲーション方法。4. The navigation method according to claim 1, wherein the input information includes a current position of the user. 【請求項５】 前記入力情報は、少なくとも、現在の曜
日および現在時刻の組み合わせ、およびユーザの現在位
置を含む、請求項１に記載のナビゲーション方法。5. The navigation method according to claim 1, wherein the input information includes at least a combination of a current day of the week and a current time, and a current position of the user. 【請求項６】 前記知識データは、ユーザの個人情報、
当該ユーザの行動目的の候補、および目的地の候補を基
礎として作成されている、請求項１に記載のナビゲーシ
ョン方法。6. The knowledge data includes user personal information,
The navigation method according to claim 1, wherein the navigation method is created based on the candidate of the action purpose of the user and the candidate of the destination. 【請求項７】 前記目的地の候補は、ユーザが過去に訪
れたことのない場所を含む、請求項６に記載のナビゲー
ション方法。7. The navigation method according to claim 6, wherein the destination candidates include places that the user has not visited in the past. 【請求項８】 前記目的地の候補はさらに、ユーザが過
去に訪れたことのある場所を含む、請求項７に記載のナ
ビゲーション方法。8. The navigation method according to claim 7, wherein the destination candidate further includes a place that the user has visited in the past. 【請求項９】 前記推論ステップで推論された目的地
を、前記探索ステップの経路探索に使ってよいか否かを
ユーザに問い合わせる問い合わせステップをさらに備
え、 前記問い合わせステップにおいて、ユーザが問い合わせ
らせた目的地でよいと応答した場合には、前記探索ステ
ップでは、当該推論ステップから得た目的地への経路が
探索される、請求項１に記載のナビゲーション方法。9. An inquiry step for inquiring the user whether or not the destination inferred in the inference step may be used for the route search in the search step, wherein the inquiry is made by the user in the inquiry step. 2. The navigation method according to claim 1, wherein, when responding that the destination is acceptable, the search step searches for a route to the destination obtained from the inference step. 3. 【請求項１０】 前記問い合わせステップにおいて、ユ
ーザが問い合わせられた目的地を使わないと応答した場
合には、前記探索ステップでは、当該ユーザにより指定
された目的地への経路が探索される、請求項９に記載の
ナビゲーション方法。10. A route to a destination specified by the user is searched in the searching step when the user replies not to use the queried destination in the querying step. 10. The navigation method according to item 9. 【請求項１１】 ユーザの個人情報を取得して、当該取
得した個人情報を基礎として知識データを作成する作成
ステップをさらに備える、請求項１に記載のナビゲーシ
ョン方法。11. The navigation method according to claim 1, further comprising a creating step of acquiring personal information of the user and creating knowledge data based on the acquired personal information. 【請求項１２】 ユーザが実際に訪れた目的地およびそ
れに関連する行動目的を取得して、当該取得した目的地
および行動目的を基礎として知識データを作成する作成
ステップをさらに備える、請求項１に記載のナビゲーシ
ョン方法。12. The method according to claim 1, further comprising the step of acquiring a destination actually visited by the user and an action purpose related thereto, and creating knowledge data based on the acquired destination and action goal. Navigation method described. 【請求項１３】 ユーザを出発地から目的地へと案内す
る経路を探索するナビゲーション装置であって、 知識データを格納する第１の記憶装置と、 道路ネットワークデータを格納する第２の記憶装置と、 予め定められた項目を含む情報を生成する情報生成部
と、 前記情報生成部からの入力情報に応答して、処理を開始
する演算処理部と、 出力装置とを備え、 前記演算処理部は、 前記情報生成部からの入力情報を基礎として、前記第１
の記憶装置に格納されている知識データを使って、ユー
ザの行動目的を推論し、さらに、推論した行動目的に基
づいて、ユーザの目的地を推論し、 前期出発地から、自身が推論した目的地への経路を、前
記第２の記憶装置に格納されている道路ネットワークデ
ータを使って探索し、 自身が探索した経路を使って、ユーザを目的地へと案内
するために必要な案内情報を作成し、 前記出力装置は、前記演算処理部で生成された案内情報
をユーザに向けて出力する、ナビゲーション装置。13. A navigation device for searching a route for guiding a user from a departure point to a destination, comprising: a first storage device for storing knowledge data; and a second storage device for storing road network data. An information generation unit that generates information including a predetermined item; an operation processing unit that starts processing in response to input information from the information generation unit; and an output device. Based on input information from the information generation unit,
Infer the user's action purpose using the knowledge data stored in the storage device, and infer the user's destination based on the inferred action purpose. A route to the ground is searched using the road network data stored in the second storage device, and guidance information necessary for guiding the user to the destination is provided using the route searched by the user. The navigation device, wherein the output device outputs the guide information generated by the arithmetic processing unit to a user. 【請求項１４】 前記情報生成部は、現在の曜日と現在
時刻とを少なくとも計時する計時部を含み、 前記計時部で計時された現在の曜日および現在時刻の組
み合わせは、前記演算処理部の入力情報の１項目であ
る、請求項１３に記載のナビゲーション装置。14. The information generation unit includes a clock unit that measures at least a current day of the week and a current time, and a combination of the current day of the week and the current time measured by the clock unit is input to the arithmetic processing unit. 14. The navigation device according to claim 13, which is one item of information. 【請求項１５】 前記計時部はさらに現在の年月日を計
時し、 前記計時部で計時された現在の年月日、現在の曜日およ
び現在時刻の組み合わせは、前記演算処理部の入力情報
の１項目である、請求項１４に記載のナビゲーション装
置。15. The clock section further measures the current date, and the combination of the current date, the current day of the week, and the current time measured by the clock section is used as input information of the arithmetic processing section. The navigation device according to claim 14, which is one item. 【請求項１６】 前記情報生成部は、ユーザの現在位置
を検出するロケータを含み、 前記ロケータで検出された現在位置は、前記演算処理部
の入力情報の１項目である、請求項１３に記載のナビゲ
ーション装置。16. The information generating unit according to claim 13, wherein the information generating unit includes a locator for detecting a current position of the user, and the current position detected by the locator is one item of input information of the arithmetic processing unit. Navigation device. 【請求項１７】 前記情報生成部は、 現在の曜日と現在時刻とを少なくとも計時する計時部
と、 ユーザの現在位置を検出するロケータとを含み、 前記演算処理部の入力情報は、前記計時部で計時された
現在の曜日および現在時刻の組み合わせと、前記ロケー
タで検出された現在位置とを含む、請求項１３に記載の
ナビゲーション装置。17. The information generating unit includes: a clock unit for clocking at least a current day of the week and a current time; and a locator for detecting a current position of a user. The navigation device according to claim 13, further comprising: a combination of a current day of the week and a current time measured by the locator, and a current position detected by the locator. 【請求項１８】 前記計時部はさらに現在の年月日を計
時し、 前記演算処理部の入力情報は、前記計時部で計時された
現在の年月日、現在の曜日および現在時刻の組み合わ
せ、ならびに前記ロケータで検出された現在位置を含
む、請求項１７に記載のナビゲーション装置。18. The clock section further measures the current date and time, and the input information of the arithmetic processing section includes a combination of the current date and time, the current day of the week and the current time measured by the clock section, The navigation device according to claim 17, further comprising a current position detected by the locator. 【請求項１９】 前記知識データは、ユーザの個人情
報、当該ユーザの行動目的、および目的地の候補を基礎
として作成されている、請求項１３に記載のナビゲーシ
ョン装置。19. The navigation device according to claim 13, wherein the knowledge data is created based on personal information of the user, an action purpose of the user, and a destination candidate. 【請求項２０】 前記目的地は、ユーザが過去に訪れた
ことのない場所を含む、請求項１９に記載のナビゲーシ
ョン装置。20. The navigation device according to claim 19, wherein the destination includes a place that the user has not visited in the past. 【請求項２１】 前記目的地はさらに、ユーザが過去に
訪れたことのある場所を含む、請求項２０に記載のナビ
ゲーション装置。21. The navigation device according to claim 20, wherein the destination further includes a place that the user has visited in the past. 【請求項２２】 前記演算処理部はさらに、 自身が推論した目的地を経路探索で使ってよいか否かを
ユーザに問い合わせ、 自身が推論した目的地を使ってよいとの回答をユーザか
ら得た場合に、当該推論した目的地への経路を探索す
る、請求項１３に記載のナビゲーション装置。22. The arithmetic processing unit further asks a user whether or not the destination inferred by the user may be used in the route search, and obtains from the user that the destination inferred by the user may be used. The navigation device according to claim 13, wherein in the case of the search, a route to the inferred destination is searched. 【請求項２３】 前記演算処理部は、自身が推論した目
的地を使わないとの回答を得た場合に、当該ユーザによ
り指定された目的地への経路を探索する、請求項２２に
記載のナビゲーション装置。23. The arithmetic processing unit according to claim 22, wherein the arithmetic processing unit searches for a route to the destination specified by the user when the arithmetic processing unit obtains a response not to use the destination inferred by itself. Navigation device. 【請求項２４】 前記演算処理部はさらに、ユーザの個
人情報を取得して、当該取得した個人情報を基礎として
知識データを作成する、請求項１３に記載のナビゲーシ
ョン装置。24. The navigation device according to claim 13, wherein the arithmetic processing unit further acquires personal information of the user and creates knowledge data based on the acquired personal information. 【請求項２５】 前記演算処理部はさらに、ユーザが実
際に訪れた目的地およびそれに関連する行動目的を取得
して、当該取得した目的地および行動目的を基礎として
知識データを作成する、請求項１３に記載のナビゲーシ
ョン装置。25. The arithmetic processing unit further acquires a destination actually visited by the user and an action purpose related thereto, and creates knowledge data based on the acquired destination and action goal. 14. The navigation device according to claim 13. 【請求項２６】 ユーザを出発地から目的地へと案内す
る経路を探索する処理手順をコンピュータ装置上で実行
するためのプログラムを記録した記録媒体であって、 入力情報に応答して、予め記憶する知識データを使っ
て、ユーザの行動目的を推論し、さらに、推論した行動
目的を基礎として、ユーザの目的地を推論する推論ステ
ップと、 前記出発地から、前記推論ステップで推論された目的地
への経路を、予め記憶する道路ネットワークデータを使
って探索する探索ステップと、 前記探索ステップが探索した経路を使って、ユーザを目
的地へと案内する案内ステップとを備える、プログラム
を記録した記録媒体。26. A recording medium recording a program for executing a processing procedure for searching a route for guiding a user from a departure place to a destination on a computer device, the program being stored in advance in response to input information. Inferring the user's behavioral purpose using the knowledge data to be performed, further inferring the user's destination based on the inferred behavioral purpose, and the destination inferred in the inference step from the departure point A search step of searching for a route to a destination using road network data stored in advance, and a guide step of guiding a user to a destination using the route searched by the search step. Medium. 【請求項２７】 前記入力情報は、現在の曜日および現
在時刻の組み合わせを含む、請求項２６に記載のプログ
ラムを記録した記録媒体。27. The recording medium according to claim 26, wherein the input information includes a combination of a current day of the week and a current time. 【請求項２８】 前記入力情報は、現在の年月日をさら
に含む、請求項２７に記載のナビゲーション方法。28. The navigation method according to claim 27, wherein the input information further includes a current date. 【請求項２９】 前記入力情報は、ユーザの現在位置を
含む、請求項２３に記載のプログラムを記録した記録媒
体。29. The recording medium according to claim 23, wherein the input information includes a current position of the user. 【請求項３０】 前記知識データは、ユーザの個人情
報、当該ユーザの行動目的、および目的地の候補を基礎
として作成されている、請求項２６に記載のプログラム
を記録した記録媒体。30. The recording medium according to claim 26, wherein the knowledge data is created on the basis of personal information of the user, an action purpose of the user, and a destination candidate. 【請求項３１】 前記目的地は、ユーザが過去に訪れた
ことのない場所を含む、請求項３０に記載の記録媒体。31. The recording medium according to claim 30, wherein the destination includes a place that the user has not visited in the past. 【請求項３２】 前記推論ステップで推論された目的地
を、前記探索ステップの経路探索に使ってよいか否かを
ユーザに問い合わせる問い合わせステップをさらに備
え、 前記問い合わせステップにおいて、前記推論ステップで
推論された目的地を使ってよいとの回答が得られた場
合、前記探索ステップにおいて、当該推論ステップで得
られた目的地への経路が探索される、請求項２６に記載
のプログラムを記録した記録媒体。32. The apparatus further comprises an inquiry step of inquiring a user whether or not the destination inferred in the inference step may be used for the route search in the search step, and in the inquiry step, the destination inferred in the inference step is included. 27. The recording medium according to claim 26, wherein when the answer indicating that the destination can be used is obtained, the search step searches for a route to the destination obtained in the inference step. .