JP2010101826A - Navigation system and navigation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ナビゲーションシステムおよびナビゲーション方法に関する。 The present invention relates to a navigation system and a navigation method.
従来より、周辺の地理的な情報や、目的地までの経路案内を行うナビゲーションシステムが知られている。この類のナビゲーションシステムでは、目的地を設定した際に、有料道を利用する経路にするか、あるいは有料道を利用しない経路にするかをユーザに選択させることが一般となっている。 2. Description of the Related Art Conventionally, there are known navigation systems that perform geographical information on the surroundings and route guidance to a destination. In this type of navigation system, when a destination is set, it is common for the user to select a route that uses a toll road or a route that does not use a toll road.
例えば、特許文献１には、利用者の有料道利用の嗜好を反映させた経路探索ができる機能を備えたナビゲーションシステムが開示されている。このナビゲーションシステムでは、有料道を利用した経路と一般道を利用した経路とを探索し、両者の走行時間差と有料道利用時の料金とに基づいて、単位走行時間差あたりの料金を算出する。算出された料金は投資費用として記憶され、新たに算出された単位走行時間差あたりの料金が投資費用を上回った場合に投資費用が更新される。そして、次回以降の経路探索では、投資費用を超えない範囲で有料道を利用する経路が優先的に提案される。
ところで、通常ならば有料道を使わないシーンであるが例外的に有料道を利用したといったようなケースでは、単位走行時間あたりの料金がユーザの平均的な値よりも高くなってしまう虞がある。この場合、特許文献１に開示された手法によれば、投資費用が高い料金で更新されてしまうため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する有料道利用経路が、ユーザによる有料道の利用感覚と合わなくなってしまうという可能性がある。 By the way, in a case where the toll road is not used normally, but the toll road is used exceptionally, the charge per unit driving time may be higher than the average value of the user. . In this case, according to the method disclosed in Patent Document 1, since the investment cost is updated at a high fee, the toll road usage route proposed by the navigation system after that matches the sense of use of the toll road by the user. There is a possibility that it will disappear.
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの利用感覚に合った経路を提案することである。 This invention is made | formed in view of this situation, The objective is to propose the path | route suitable for a user's sense of use.
かかる課題を解決するために、本発明は、目的地に対して探索された有料経路情報および非有料経路情報に関する経路時間差と有料料金との関係が、ユーザの履歴から統計的に算出されたコスト基準を満足する場合、ユーザに有料経路情報を優先的に提案する。 In order to solve such a problem, the present invention provides a cost in which the relationship between the route time difference and the toll fee regarding the toll route information and non-toll route information searched for the destination is statistically calculated from the user's history. When the standard is satisfied, the pay route information is preferentially proposed to the user.
本発明によれば、コスト基準がユーザの履歴をもとに統計的に処理される。これにより、コスト基準がユーザの利用傾向から著しくずれるといった事態が抑制される。そのため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する経路を、ユーザによる利用感覚と合ったものとすることができる。 According to the present invention, the cost criterion is statistically processed based on the user's history. As a result, a situation in which the cost standard deviates significantly from the user's usage tendency is suppressed. Therefore, the route proposed by the navigation system thereafter can be matched with the user's sense of use.
図１は、本発明の実施形態にかかるナビゲーションシステムを模式的に示す構成図である。このナビゲーションシステムは、車両に搭載されており、車両周辺の地理的な情報や、目的地へと至る経路を案内するための情報を提供するカーナビゲーションシステムである。ナビゲーションシステムは、制御装置１０を主体に構成されており、制御装置１０には、車速センサ１１、ＧＰＳユニット１２、ジャイロセンサ１３、入力装置１４、地図データ記憶装置１５、学習データ記憶装置１６、モニタ１７およびスピーカ１８が接続されている。
FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing a navigation system according to an embodiment of the present invention. This navigation system is mounted on a vehicle and is a car navigation system that provides geographical information around the vehicle and information for guiding a route to a destination. The navigation system is mainly configured by a
制御装置１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータで構成されている。制御装置１０は、ＲＯＭに格納された制御プログラムに従い、ナビゲーションに関する各種の処理を行う。具体的には、制御装置１０は、車速センサ１１、ＧＰＳユニット１２およびジャイロセンサ１３といった各種センサから出力される情報に基づいて、自律航法を用いて自車両の位置を検出する。制御装置１０は、検出された自車両の位置と、地図データ記憶装置１５に記憶されている地図情報とをマッチングさせ、自車両周辺の道路情報を取得し、これをユーザ（典型的には、ドライバ）に提示する。また、制御装置１０は、目的地へと至る一連の経路を探索し、この探索結果に基づいて、自車両を誘導する。
The
本実施形態との関係において、制御装置１０によって実行される処理は、提案処理と、学習処理とに大別される。ここで、経路提案処理は、経路案内に使用するための経路情報を探索し、これをユーザに提案する処理である。一方、学習処理は、ユーザにマッチした経路情報を提案するために、必要な学習データの収集を行う処理である。
In relation to the present embodiment, the process executed by the
提案処理において、制御装置１０は、地図データ記憶装置１５の地図情報を参照し、出発地（例えば、現在地）から目的地までの経路情報として、有料道利用経路と、一般道利用経路とをそれぞれ探索する。ここで、有料道利用経路は、出発地から目的地までの経路の間に有料道を利用する一連の経路の情報（有料経路情報）である。また、有料道利用経路は、さらに、この経路に関する予測走行時間（目的地へと到達するために必要な走行時間の予測値）および有料料金といった付帯的な情報も含んでいる。これに対して、一般道利用経路は、出発地から目的地までの経路の間に、非有料道を利用する、すなわち、有料道を利用しない一連の経路の情報（非有料経路情報）であり、さらに、この経路に関する予測走行時間といった付帯的な情報も含んでいる。一方、学習処理において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として探索された有料道利用経路と一般道利用経路とを関連付けた学習データを学習データ記憶装置１６に記憶する。
In the proposal process, the
また、制御装置１０は、提案処理において、目的地までの経路案内において有料道利用経路を使用したケースに該当する学習データのそれぞれを学習データ記憶装置１６から抽出する。そして、制御装置１０は、抽出された学習データのそれぞれを統計処理の対象として、コスト基準を算出する。このコスト基準は、有料道利用時の予測走行時間と一般道利用時の予測走行時間との時間差（以下「経路時間差」という）と、有料道利用時の有料料金とに基づいて算出される、単位経路時間差あたりの有料料金を示している。
Moreover, the
制御装置１０は、探索された経路情報を、経路案内用の候補としてユーザに提案する。ここで、本実施形態において、制御装置１０は、現在の目的地に対して探索された経路情報に関する経路時間差と有料道利用時の有料料金との関係が、コスト基準を満足するか否かを判断する。そして、制御装置１０は、上記の関係がコスト基準を満足する場合には、ユーザに対して有料道利用経路を優先的に提案する。一方、制御装置１０は、上記の関係がコスト基準を満足しない場合には、ユーザに対して一般道利用経路を優先的に提案する。そして、制御装置１０は、有料道利用経路または一般道利用経路のうち、ユーザによって選択された経路情報にしたがって、目的地までの経路案内を行う。
The
車速センサ１１は、車両の速度を検出するセンサである。ＧＰＳユニット１２は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＰＳ信号を受信して自車両の現在位置を検出する。ジャイロセンサ１３は、自車両の進行方向を検出する。各種センサ１１〜１３によって検出された検出結果は、制御装置１０に入力される。
The
入力装置１４は、インストルメントパネル、若しくは、ステアリングハンドルに設置されている。入力装置１４としては、スイッチ類を備える操作パネル、リモコン、モニタ１７に設置されたタッチパネルなどを用いることができる。入力装置１４は、乗員に操作されることによって、目的地の設定や、経路の選択を指示する信号を制御装置１０に出力する。
The
地図データ記憶装置１５は、例えば、ハードディスク装置から構成されており、地図情報を記憶している。地図情報は、道路および交差点に位置情報が関連付けられた道路情報を主体に構成されており、この道路情報は、特定地点を表すノードに関するノードデータと、ノード間の接続を表す道路リンクに関する道路データとで構成される。地図情報によって示される個々の道路は、交差・分岐・合流等の地点に対応する複数のノードによって分割されており、それぞれのノード間を道路リンクで接続することにより、一連の道路軌跡が構成される。
The map
ノードデータは、個々のノード毎に、そのノードを識別する識別番号（ノードＩＤ）、緯度および経度を用いたノード座標、このノードに接続する道路リンクの固有番号（リンクＩＤ）、交差点種類（一時停止規制の有無等）、信号機の設置位置、停止線の位置、交差点の環境条件などが関連付けている。これに対して、道路データは、個々の道路リンク毎に、その道路リンクを識別する固有番号（リンクＩＤ）、道路リンクに該当する道路の長さ、道路リンクに該当する道路の幅、道路リンクに該当する道路の勾配、道路リンクに該当する道路の路面状態、道路リンクに該当する道路の曲率半径、道路種別（高速道、有料道、一般道（非有料道））などが関連付けられている。また、これらのデータに付帯する付帯データとして、高速道および有料道に関する各区間に関する有料料金に関する情報も含んでいる。 The node data includes, for each node, an identification number (node ID) for identifying the node, node coordinates using latitude and longitude, a unique number (link ID) of a road link connected to this node, an intersection type (temporary) The presence / absence of stop regulation, etc.), traffic signal installation position, stop line position, intersection environmental conditions, etc. On the other hand, road data includes, for each road link, a unique number (link ID) for identifying the road link, the length of the road corresponding to the road link, the width of the road corresponding to the road link, and the road link. The road slope corresponding to the road, the road surface condition corresponding to the road link, the curvature radius of the road corresponding to the road link, the road type (highway, toll road, general road (non-paid road)), etc. are associated. . In addition, as supplementary data attached to these data, information on a toll charge relating to each section relating to a highway and a toll road is also included.
なお、地図情報は、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納されて、制御装置１０によって読み取り可能な状態であってもよい。また、制御装置１０は、地図データ記憶装置１５から地図情報を読み込む以外にも、図示しない通信装置を利用して、道路側に設けられた道路側インフラと路車間通信を行うことにより、地図情報を取得してもよい。
Note that the map information may be stored in a recording medium such as a DVD or CD-ROM and readable by the
学習データ記憶装置１６は、例えば、ハードディスク装置から構成されており、走行履歴として種々の情報が記述されたコストテーブルによって構成されるデータベースである。個々のコストテーブルは、コスト基準を算出するための学習用データであり、基本情報と、付帯情報とを含んでいる。
The learning
図２は、コストテーブルの説明図である。基本情報には、目的地までの経路情報、すなわち、有料道利用経路と一般道利用経路と関連付けて記述されている。また、この経路情報の提案により、有料道利用経路を使用した場合には、経路時間差と、有料道利用時の有料料金とも併せて記述される。 FIG. 2 is an explanatory diagram of a cost table. The basic information is described in association with route information to the destination, that is, a toll road use route and a general road use route. In addition, when the toll road use route is used due to the proposal of the route information, the route time difference and the toll fee when using the toll road are described together.
これに対して、付帯情報には、基本情報に付帯する情報が記述されており、具体的には、有料道の利用に影響を与える調整パラメータが記述されている。調整パラメータは、以下に示すように、有料道利用経路に関するパラメータ、経路情報を探索した際の時刻パラメータ、目的地に関するパラメータ、およびドライバおよび同乗者に関するパラメータが含まれる。 On the other hand, in the incidental information, information incidental to the basic information is described, and specifically, an adjustment parameter that affects the use of the toll road is described. As shown below, the adjustment parameters include parameters related to toll road use routes, time parameters when searching for route information, parameters related to destinations, and parameters related to drivers and passengers.
（１）有料道利用経路に関するパラメータ
・有料道の利用頻度に基づいて区分けされる範囲種別（なお、範囲種別の詳細については後述する）、有料道を利用する区間距離（例えば、０〜１５ｋｍ、１５〜２５ｋｍ、２５〜５０ｋｍ、５０〜８０ｋｍ、８０ｋｍ以上）など
（２）時刻パラメータ
・曜日（各曜日、あるいは、平日または休日）、出発時刻（例えば、０：００〜５：５９、６：００〜１１：５９、１２：００〜１７：５９、１８：００〜２３：５９）など
（３）目的地に関するパラメータ
・目的地、ジャンル（観光地、商業地など）、目的地までの距離、行程（自宅を基準とする往路、復路またはその他）など
（４）ドライバ・同乗者に関するパラメータ
・ドライバ種別、同乗者数
モニタ１７は、制御装置１０に制御されることにより、自車両周辺の地図情報や、ナビゲーションに必要な経路情報などを表示する。モニタ１７としては、液晶ディスプレイなどを用いることができる。また、スピーカ１８は、制御装置１０から出力される信号に応じて、ナビゲーションに必要な音声アナウンスなどを出力する。
(1) Parameters related to toll road use route / range types classified based on toll road use frequency (details of range types will be described later), section distance using toll road (for example, 0 to 15 km, (2) Time parameters, day of the week (each day of the week, weekday or holiday), departure time (for example, 0: 00 to 5: 59, 6:00) -11: 59, 12: 00-17: 59, 18: 00-23: 59), etc. (3) Parameters and destinations related to destinations, genres (tourist destinations, commercial areas, etc.), distances to destinations, distance (4) Driver / passenger parameters / driver types, number of passengers The
つぎに、制御装置１０による具体的な処理をフローチャートにしたがって説明する。図３は、制御装置１０による経路情報の提案処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、所定周期で呼び出され、制御装置１０によって実行される。
Next, specific processing by the
まず、ステップ１（Ｓ１）において、制御装置１０は、乗員の操作によって入力装置１４から出力される目的地情報にしたがって目的地の設定がなされたか否かが判断される。このステップ１において肯定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなされた場合には、ステップ２（Ｓ２）に進む。一方、ステップ１において否定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなされていない場合には、本ルーチンを抜ける。
First, in step 1 (S1), the
ステップ２において、制御装置１０は、設定された目的地へと至る一連の経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ探索する。上述したように、有料道利用経路は、目的地までの間に有料道を利用する一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間および有料料金の情報とを含む。また、一般道利用経路は、目的地までの経路の間に有料道を利用しない一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間の情報とを含む。
In step 2, the
ステップ３（Ｓ３）において、制御装置１０は、探索された経路情報を参照し、一般道利用時の予測走行時間から有料道利用時の予測走行時間を減算することにより、経路時間差を算出する。
In step 3 (S3), the
ステップ４（Ｓ４）において、制御装置１０は、コスト基準を演算する。図４は、ステップ４におけるコスト基準の演算ルーチンを示す説明図である。まず、ステップ１０（Ｓ１０）において、制御装置１０は、現在運転しているドライバの推定が可能か否かを判断する。例えば、制御装置１０は、目的地の設定の際にドライバ情報の入力を促し、これに対応して入力装置１４から出力されるドライバ情報にしたがってドライバを推定する。なお、ドライバの推定は、ドライバ毎の車両用の鍵や、車室内カメラによって推定してもよい。
In step 4 (S4), the
このステップ１０において肯定判定された場合、すなわち、ドライバの推定が可能である場合には、ステップ１２（Ｓ１２）に進む。一方、ステップ１０において否定判定された場合、すなわち、ドライバの推定ができない場合には、ステップ１３（Ｓ１３）に進む。
If an affirmative determination is made in
ステップ１２において、制御装置１０は、推定されたドライバに対応するコストテーブルを学習データ記憶装置１６から抽出する。一方、ステップ１３において、制御装置１０は、平均化したコストテーブルを抽出する。例えば、制御装置１０は、ドライバーの種別に関わりなく所定数のコストテーブルを学習データ記憶装置１６から抽出する。
In
ステップ１４（Ｓ１４）において、制御装置１０は、現在探索されている有料道利用経路に関する範囲種別を判定する。具体的には、制御装置１０は、有料道利用経路において、自宅が出発地の場合には有料道を下りる地点、または、自宅が目的地の場合には有料道に乗る地点（以下「有料道参照地点」という）が、後述する学習処理において決定されるどの範囲種別（非利用範囲、条件付利用範囲、利用範囲）に属するかを特定する。そして、制御装置１０は、ステップ１２またはステップ１３において抽出されたコストテーブルの中から、本ステップにおいて判定された範囲種別が記述されたコステーブルを抽出する。
In step 14 (S14), the
ステップ１５（Ｓ１５）において、制御装置１０は、ステップ１４において抽出されたコストテーブルの中から、経路情報を探索した現在の時刻情報（時刻、曜日）に対応するコストテーブルを抽出する。そして、制御装置１０は、抽出されたコストテーブルを統計処理の対象として、経路時間差と、有料道利用時の有料料金との平均値をそれぞれ算出する。そして、平均有料料金を平均経路時間差で除算することにより、単位経路時間差あたりの有料料金の基準、すなわち、コスト基準が算出される。この演算により、ユーザのコスト基準が、例えば、６０分の経路時間差に対して９００円の有料料金として演算される。このコスト基準は、ユーザの有料道利用傾向を示すものであり、かかる例では、ユーザが、６０分の時間短縮に対して９００円の有料料金を許容することを示している。
In step 15 (S15), the
ステップ１６（Ｓ１６）において、制御装置１０は、ステップ１５において抽出されたコストテーブルに記述された種々の調整パラメータを参照し、統計処理が可能な程度にデータが存在するか否かを判断する。具体的には、制御装置１０は、図５に示すように、各パラメータの十分なデータ数があるか、そのパラメータに信頼性がある、すなわち、偏り無くデータが存在するかといったことを判断する。例えば、行程パラメータであるならば、往路に関して３０件、復路に関して４０件、その他に関して０件などのデータが存在する場合には、データが十分に存在すると判断する。一方、行程パラメータにおいて、往路に関して６０件、復路に関して３件、その他に関して０件などのデータが存在する場合には、データが不足すると判断する。そして、制御装置１０は、データ不足などで利用できない調整パラメータを排除し、残った調整パラメータの中でコスト基準、すなわち、有料道の利用に一番大きく影響を与える調整パラメータを選択することができるか否かを判断する。調整パラメータに関する影響度は、実験やシミュレーションを通じて予め設定することができる。このステップ１６において肯定判定された場合には、ステップ１７に進む。一方、ステップ１６において否定判定された場合には、ステップ１７の処理を行わず本ルーチンを抜ける。
In step 16 (S16), the
ステップ１７において、制御装置１０は、調整パラメータに基づいて最終的なコスト基準を決定する。具体的には、制御装置１０は、コスト基準に一番大きく影響する調整パラメータを選択し、その影響を加味して、最終的なコスト基準を決定する。例えば、図５に示すように、一番影響度合いの強い調整パラメータとして、同乗者数に関するパラメータが選択されたケースを考える。同乗者が存在する場合には、通勤時などのシーンとは異なり、旅行などといったシーンが考えられ、有料道を利用する傾向が強くなる。そこで、同乗者の存在がある場合には、同乗者数に関するパラメータによって、コスト基準が、ステップ１５において算出された値よりも大きな値に補正される。例えば、コスト基準は、６０分の経路時間差に対して１２００円の有料料金として補正されるといった如くである。なお、各調整パラメータは、互いに関係性があるため、コスト基準を補正する際には、一つのみ選択すれば足り、これを複数選択する必要はない。
In
再び図３を参照するに、ステップ５（Ｓ５）において、制御装置１０は、ステップ２において探索された有料道利用経路が、コスト基準を満足するか否かを判断する。具体的には、制御装置１０は、ステップ２において探索された有料道利用経路の有料料金を、ステップ３において算出された経路時間差で減算することにより、現在探索された経路情報に関する単位時間差あたりの有料料金を算出する。例えば、図５に示すケースでは、有料道利用経路の予測走行時間および有料料金は８０分および５００円であり、一般道利用経路の予測走行時間は１００分である。このケースでは、単位時間差あたりの有料料金は、６０分の経路時間差に対して１０００円の有料料金として演算される。この場合、コスト基準よりも、現在の有料道利用経路の方が単位時間差あたりの有料料金が小さいので、コスト基準を満足すると判断される。一方、コスト基準よりも、現在の有料道利用経路の方が単位時間差あたりの有料料金が大きい場合には、コスト基準を満足しないと判断される。
Referring to FIG. 3 again, in step 5 (S5), the
このステップ５において肯定判定された場合、すなわち、有料道利用経路がコスト基準を満足する場合には、ステップ６（Ｓ６）に進む。一方、ステップ５において否定判定された場合、すなわち、有料道利用経路がコスト基準を満足しない場合には、ステップ７（Ｓ７）に進む。 If an affirmative determination is made in step 5, that is, if the toll road use route satisfies the cost criteria, the process proceeds to step 6 (S6). On the other hand, if a negative determination is made in step 5, that is, if the toll road use route does not satisfy the cost criteria, the process proceeds to step 7 (S7).
ステップ６において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として、有料道利用経路を優先的に提案する。一方、ステップ７において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として、一般道利用経路を優先的に提案する。
In
つぎに、図６は、制御装置１０による学習処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば、イグニッションスイッチのオフといったようにシステムの終了時に呼び出され、制御装置１０によって実行される。
Next, FIG. 6 is a flowchart showing a procedure of learning processing by the
まず、ステップ２０（Ｓ２０）において、制御装置１０は、システムか起動して終了するまでの間の走行過程において目的地の設定があったか否かを判断する。このステップ２０において肯定判定された場合、すなわち、目的地の設定があった場合には、ステップ２１（Ｓ２１）に進む。一方、ステップ２０において否定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなかった場合には、ステップ２２（Ｓ２２）に進む。
First, in step 20 (S20), the
ステップ２１において、制御装置１０は、設定された目的地に関して探索された経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ取得する。
In step 21, the
一方、ステップ２２において、制御装置１０は、走行過程の経路において有料道を利用したか否かを判定する。このステップ２２において肯定判定された場合には、ステップ２３（Ｓ２３）に進む。一方、ステップ２２において否定判定された場合には、本ルーチンを終了する。
On the other hand, in step 22, the
ステップ２３において、制御装置１０は、目的地の推定が可能か否かを判定する。例えば、会社への通勤、自宅への帰宅といったように、ユーザが頻繁に目的地とする地点は、登録地としてメモリ内などに登録している可能性がある。そこで、このような登録地などと、現在値とを比較して目的地が推定可能か否かを判断し、推定可能な場合には目的地を推定する。ステップ２３において肯定判定された場合、すなわち、目的地の推定が可能な場合には、ステップ２４（Ｓ２４）に進む。一方、ステップ２３において否定判定された場合、すなわち、目的地の推定が不可能な場合には、本ルーチンを終了する。
In step 23, the
ステップ２４において、制御装置１０は、ステップ２３において推定された目的地へと至る一連の経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ探索する。有料道利用経路は、ユーザの走行過程に対応する有料道を利用した一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間および有料料金の情報とを含む。また、一般道利用経路は、目的地までの経路の間に有料道を利用しない一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間の情報とを含む。
In step 24, the
ステップ２５において、制御装置１０は、新規コストテーブルを新たに作成した上で、この新規コストテーブルの基本情報に、ステップ２１において取得された有料道利用経路と一般道利用経路、または、ステップ２４において推定された有料道利用経路と一般道利用経路を記憶する。また、走行過程においてユーザが有料道を利用している場合には、経路時間差と、有料道利用時の有料料金とも併せて記憶される。
In step 25, the
ステップ２６において、制御装置１０は、新規コストテーブルの付帯情報に、調整パラメータの一種である範囲種別を記録する。この範囲種別を記録する前提として、制御装置１０は、学習データ記憶装置１６に記憶されているコストテーブルを参照し、以下の処理を行う。具体的には、制御装置１０は、出発地または目的地の一方が自宅に該当するコストテーブルを抽出する。そして、制御装置１０は、抽出されたコストテーブルのそれぞれに記述された基本情報を参照し、有料道利用経路に関する有料道参照地点を処理対象として、実際の経度案内において有料道を利用した割合を関連付ける。具体的には、有料道を利用する割合が低い範囲（例えば、有料道利用割合３０％未満）を非利用範囲、有料道を利用する割合が中程度の範囲（例えば、３０％以上７０％未満）を条件付利用範囲、有料道を利用する割合が高い範囲（例えば、７０％以上）を利用範囲とする。制御装置１０は、図７に示すように、その範囲種別毎にグルーピングを行っておく。このような処理を前提として、制御装置１０は、新規コストテーブルに記述された有料道利用経路の有料道参照地点が、グルーピングされたどの範囲種別に属するか特定し、これを新規コストテーブルの範囲種別として記録する。
In step 26, the
ステップ２７（Ｓ２７）において、制御装置１０は、新規コストテーブルの付帯情報に、その他の調整パラメータを記述し、これを学習データ記憶装置１６に追加する。
In step 27 (S27), the
なお、これらの調整パラメータを記憶する場合、制御装置１０は、種々の情報を特定するためにユーザに入力を促してもよい。また、制御装置１０は、調整パラメータについて推定することも可能である。例えば、時刻情報などは、ＧＰＳユニット１２の保持する時刻情報から特定してもよいし、目的地に関する情報は、地図データ記憶装置１５の地図情報から特定してもよい。また、行程については、自宅登録されている地点近傍（半径500ｍなど）からの出発地の場合には、往路と判定し、自宅登録されている地点を目的地にしている場合は復路と判定し、自宅以外からの出発地で自宅以外が目的地の場合はその他に判定とする。また、有料道利を利用する区間距離は、走行した有料道の利用距離を特定する。ドライバの特定は、個人毎の車両用の鍵や、車室内用カメラでの推定してもよい。また、同乗者の情報については、シートベルトセンサや、シートの圧力センサなどの情報を利用してもよい。
When storing these adjustment parameters, the
このように本実施形態において、制御装置１０は、目的地に対して探索された経路情報に関する経路時間差と有料料金との関係が、コスト基準を満足する場合、有料経路情報を優先的に提案する。かかる構成によれば、コスト基準がユーザの過去の走行履歴（具体的には、学習データ）をもとに統計的に処理されている。これにより、単位走行時間あたりの有料料金がユーザの平均的な値よりも高くなってしまった場合でも、コスト基準が著しくユーザの利用傾向からずれるといった事態が抑制される。そのため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する有料道利用経路を、ユーザによる有料道の利用感覚と合ったものとすることができる。
As described above, in the present embodiment, the
また、本実施形態において、制御装置１０は、経路に関する走行時間として、目的地へと到達するために必要な走行時間の予測値（予測走行時間）を探索する。かかる構成によれば、実際の走行時間との比較ではなく、目的地設定をした時の予測走行時間の差を用いる。そのため、ユーザが短縮することができると見積もっていた時間をベースにコスト基準を算出することができる。これにより、ユーザのコスト感覚に合った経路の推奨が可能となる。
Moreover, in this embodiment, the
また、本実施形態において、制御装置１０は、抽出された学習データ（コストテーブル）のそれぞれを対象とした統計処理において、範囲種別、すなわち、有料道の利用頻度に基づいて区分けされる複数の範囲に応じてコスト基準を算出する。例えば、ユーザがその地理をよく知り得ている範囲の道路であれば、有料道を利用する前に抜け道を利用するなどの選択肢を持っていることがあり、旅行などで地理をよく知らない範囲とは異なる基準で、有料道利用と一般道利用との選択をしている可能性がある。本実施形態では、ユーザの走行履歴である学習データより、有料道の利用頻度に応じて範囲を区分けし、その範囲に応じてコスト基準が算出される。これにより、ユーザのコスト感覚に合った経路の推奨が可能となる。
In the present embodiment, the
また、本実施形態において、制御装置１０は、有料道の利用に影響を与える調整パラメータを考慮して、コスト基準を補正している。かかる構成によれば、出発する時間帯や、目的地のジャンルといったように、有料道を利用する要素を加味することで、コスト基準を適切に設定することができる。
In the present embodiment, the
なお、学習処理では、有料道を途中で降りてしまうようなケースであっても、明らかに異常な渋滞にはまっていない状態（事故影響の渋滞や渋滞予測データからも異常な渋滞の中を走行していない状態）ではない場合は、そこまでの料金と実走行の時間とを有料道利用として考慮してもよい。 In the learning process, even if you get off the toll road halfway, you are clearly not caught in abnormal traffic (running through abnormal traffic from accident-affected traffic and traffic forecast data) If this is not the case, the toll and the actual driving time may be considered as toll road use.
また、本実施形態における地図データ記憶装置１５は、地図情報記憶手段として、学習データ記憶装置１６は、学習データ記憶手段としての機能を担っている。また、制御装置１０は、経路探索手段、経路提案手段および基準算出手段としての機能を担っている。
Further, the map
１０…制御装置
１１…車速センサ
１２…ＧＰＳユニット
１３…ジャイロセンサ
１４…入力装置
１６…学習データ記憶装置
１７…モニタ
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記地図情報記憶手段の地図情報を参照し、目的地までの経路情報として、前記有料道を利用した経路、当該経路に関する走行時間および有料料金を含む有料経路情報と、前記非有料道を利用した経路および当該経路に関する走行時間を含む非有料経路情報とをそれぞれ探索する経路探索手段と、
前記経路探索手段によって目的地に対して探索された前記経路情報を、経路案内用の候補としてユーザに提案する経路提案手段と、
前記経路探索手段によって探索された前記有料経路情報と前記非有料経路情報と関連付けた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
目的地までの経路案内において前記有料経路情報を使用したケースに該当する学習データのそれぞれを前記探索情報記憶手段から抽出するとともに、抽出された学習データのそれぞれを統計処理の対象として、前記有料経路情報の走行時間と前記非有料経路情報の走行時間との経路時間差と、前記有料経路情報の有料料金とに基づいて、単位経路時間差あたりの有料料金をコスト基準として算出する基準算出手段とを有し、
前記経路提示手段は、目的地に対して探索された前記有料経路情報および前記非有料経路情報に関する前記経路時間差と前記有料料金との関係が、前記基準算出手段によって算出された前記コスト基準を満足する場合、前記有料経路情報を優先的に提案することを特徴とするナビゲーションシステム。 Map information storage means for storing map information including information on toll roads and non-toll roads;
With reference to the map information in the map information storage means, as route information to the destination, the route using the toll road, the toll route information including the travel time and toll fee related to the route, and the non-toll road are used. Route search means for respectively searching for a route and non-paid route information including travel time relating to the route;
Route proposal means for proposing the route information searched for the destination by the route search means to the user as a candidate for route guidance;
Learning data storage means for storing learning data associated with the paid route information and the non-paid route information searched by the route search means;
Each of the learning data corresponding to the case where the paid route information is used in route guidance to the destination is extracted from the search information storage means, and each of the extracted learning data is subjected to statistical processing, and the paid route Reference calculation means for calculating a toll fee per unit route time difference as a cost reference based on a route time difference between the travel time of the information and the travel time of the non-paid route information and the toll fee of the toll route information. And
The route presenting means satisfies the cost criterion calculated by the reference calculating means, with the relationship between the route time difference relating to the toll route information searched for the destination and the non-toll route information and the toll fee. In this case, a navigation system characterized in that the toll route information is preferentially proposed.
前記基準算出手段は、前記調整パラメータを考慮して、前記コスト基準を補正することを特徴とする請求項１に記載されたナビゲーションシステム。 The learning data storage means stores, as the learning data, an adjustment parameter that further affects the use of the toll road in association with each other,
The navigation system according to claim 1, wherein the reference calculating unit corrects the cost reference in consideration of the adjustment parameter.
目的地までの経路案内において前記有料経路情報を使用したケースを対象として統計処理を行うことにより、前記有料経路情報の走行時間と前記非有料経路情報の走行時間との経路時間差と、前記有料経路情報の有料料金とに基づいて、単位経路時間差あたりの有料料金をコスト基準として算出する第２のステップと、
目的地に対して探索された前記有料経路情報および前記非有料経路情報に関する前記経路時間差と前記有料料金との関係が、前記コスト基準を満足する場合、ユーザに前記有料経路情報を優先的に提案する第３のステップと
を有することを特徴とするナビゲーション方法。 As the route information to the destination, the route using the toll road, the toll route information including the travel time and the toll fee related to the route, the non-pay route information including the route to use the non-toll road and the travel time about the route, and A first step of searching for each of
By performing statistical processing for a case where the toll route information is used in route guidance to a destination, a difference in route time between a toll time of the toll route information and a toll time of the non-toll route information, and the toll route A second step of calculating, as a cost criterion, a charge per unit route time difference based on a charge of information;
When the relationship between the route time difference for the toll route information searched for the destination and the toll route information and the toll fee satisfies the cost criterion, the toll route information is preferentially proposed to the user. And a third step of performing a navigation method.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
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- 2008-10-27 JP JP2008275378A patent/JP2010101826A/en active Pending
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