JP2022061873A - 車両用エージェント装置、車両用エージェントシステム、及び車両用エージェントプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能な車両用エージェント装置、車両用エージェントシステム、及び車両用エージェントプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】車載器から撮影画像及び車両情報を受信し（１５０）、撮影画像から乗員を識別し（１５２）、識別した乗員の属性を特定し（１５４）、特定した属性に対応する車両の機能を検索して車両の機能を案内する動画を説明情報として車載器に送信する（１５６～１６２）。【選択図】図６

Description

本発明は、装置の説明や操作の説明等を行うエージェント装置、車両用エージェントシステム、及び車両用エージェントプログラムに関する。

特許文献１は、各種車載ユニットの操作に関係のある情報を提供する車両用エージェント処理装置が開示されている。詳細には、車両エージェント処理装置は、無線通信部で受信した信号として、肉声を含む音声情報が与えられたときは音声認識を行った後で、電子メールの場合はそのままで、それぞれ構文解析部を行って意味解釈し、自動車内の各種車載ユニットの操作に関係のある情報を取捨選択して優先的に要約し、これを音声合成してスピーカから出力する。また、各種車載ユニットの操作が必要と推定される場合は、その旨をエージェント処理部で自動的に判断し、その車載ユニットの操作案内情報を付加して音声案内する。

特開２００１－１４１５００号公報

特許文献１の車両用エージェント処理装置では、車載ユニットの操作案内情報を音声案内できるが、車両に装備された機能を乗員に案内するような場合を考えると、乗員を区別することなく、一律同じ音声案内が行われ、乗員によっては不要な案内を行う可能性があるため、改善の余地がある。

そこで、本発明は、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能な車両用エージェント装置、車両用エージェントシステム、及び車両用エージェントプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の車両用エージェント装置は、車両に乗車した乗員を識別する識別部と、前記識別部によって識別した前記乗員の属性を特定する特定部と、前記車両が有する機能のうち、前記特定部が特定した前記属性に対応する前記機能を案内する動画像の案内情報を車両に搭載された車載器に出力する制御を行う制御部と、を含む。

請求項１に記載の発明によれば、識別部では、車両に乗車した乗員が識別され、特定部では、識別部によって識別した乗員の属性が特定される。属性の一例としては、乗員の運転技術、運転傾向、機能認知度、車両の機能の利用有無等が挙げられる。

そして、制御部では、車両が有する機能のうち、特定部が特定した属性に対応する機能を案内する動画像の案内情報を車両に搭載された車載器に出力する制御が行われる。これにより、乗員の属性に応じた機能の説明を案内するので、車両の機能を案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能となる。

なお、前記制御部は、予め定めた条件に応じた再生時間に前記案内情報を調整する処理を更に行って車載器に出力してもよい。これにより、予め定めた条件に応じて再生時間を調整した動画像で機能が案内されるので、乗員の状況に応じた再生時間で機能の説明を視聴することが可能となる。

また、前記再生時間の調整は、再生速度及び再生するコンテンツ数の少なくとも一方を調整してもよい。このように再生速度及びコンテンツ数の少なくとも一方を調整することで、再生時間を調整することができる。

また、前記車載器は、前記車両の状況が、予め定めた状運転に影響しない況の場合に、前記動画像で前記機能の説明を案内してもよい。これにより、運転に影響しない状況の場合に、動画像で機能が案内されるので、機能の案内を動画像で視聴する際の安全を確保することが可能となる。

また、前記制御部は、前記属性に対応した前記機能のうち、予め定めた利用頻度以下の前記機能、または利用していない期間が予め定めた期間以上の前記機能の前記案内情報を出力してもよい。これにより、あまり利用せずに忘れている機能を乗員に案内することが可能となる。

また、前記制御部は、前記識別部によって識別した乗員が乗車した車種履歴を前記属性として特定し、前記識別部が識別した乗員の前記車種履歴から、現在乗車中の車両の前記機能のうち、過去の車両を含めて利用したことがない前記機能の前記案内情報を出力してもよい。これにより、乗員が過去に利用した車種履歴を含めて知らない機能を乗員に案内することが可能となる。

また、前記制御部は、前記識別部によって識別した乗員が乗車した車種履歴を前記属性として特定し、前記識別部が識別した乗員の前記車種履歴から、過去の操作方法と異なる操作方法の前記機能の前記案内情報を出力してもよい。これにより、過去に乗車した車両の操作方法とは、異なる操作方法の機能を乗員に提案することが可能となる。

また、発話内容の意図を理解する意図理解部と、前記意図理解部によって理解した発話内容に対する回答情報を生成する生成部と、を更に含む形態としてもよい。これにより、対話により、乗員と対話することが可能となる。

なお、上記車両用エージェント装置と、車両に設けられ、前記識別部が識別するための情報を取得し、前記制御部より出力された前記案内情報を受信して再生する車載器と、を含む車両用エージェントシステムとしてもよい。

また、コンピュータを、上記車両用エージェント装置として機能させるための車両用エージェントプログラムとしてもよい。

以上説明したように本発明によれば、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能な車両用エージェント装置、車両用エージェントシステム、及び車両用エージェントプログラムを提供できる。

本実施形態に係る車両用エージェントシステムの概略構成を示す図である。 本実施形態の車両のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本実施形態のエージェントサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 車載器及びエージェントサーバの機能構成を示す機能ブロック図である。 本実施形態に係る車両用エージェントシステムにおいて、乗員が車両に乗車した際に車載器で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る車両用エージェントシステムにおいて、車載器から撮影画像及び車両情報が送信された場合にエージェントサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る車両用エージェントシステムにおいて、車載器を介して乗員がエージェントサーバと対話する際の車載器で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る車両用エージェントシステムにおいて、車載器を介して乗員がエージェントサーバと対話する際のエージェントサーバで行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態の一例を詳細に説明する。本実施形態では、車両の機能に関する情報を乗員に提供する車両用エージェントシステムを一例として説明する。図１は、本実施形態に係る車両用エージェントシステムの概略構成を示す図である。

車両用エージェントシステム１０は、図１に示すように、複数の車両１４と、車両用エージェント装置の一例としてのエージェントサーバ１２と、を含むサーバネットワークシステムとして構成されている。

各車両１４には車載器１６が搭載され、通信ネットワーク１８を介してエージェントサーバ１２と車載器１６と間の通信が行われる。

次に、車両１４のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施形態の車両のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図２に示すように、車両１４は、車載器１６と、複数のＥＣＵ２０と、マイク２２と、スピーカ２４と、モニタ２６と、カメラ２８とを含んで構成されている。

車載器１６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）１６Ｂ、ＲＡＭ（Random Access Memory）１６Ｃ、車内通信Ｉ／Ｆ（Inter Face）１６Ｄ、無線通信Ｉ／Ｆ１６Ｅ、及び入出力Ｉ／Ｆ１６Ｆを含んで構成されている。ＣＰＵ１６Ａ、ＲＯＭ１６Ｂ、ＲＡＭ１６Ｃ、車内通信Ｉ／Ｆ１６Ｄ、無線通信Ｉ／Ｆ１６Ｅ、及び入出力Ｉ／Ｆ１６Ｆは、内部バス１６Ｇを介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１６Ａは、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１６Ａは、ＲＯＭ１６Ｂからプログラムを読み出し、ＲＡＭ１６Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。

ＲＯＭ１６Ｂは、各種プログラム及び各種データを記憶している。本実施形態のＲＯＭ１６Ｂには、車載器１６を制御するための制御プログラムが記憶されている。

ＲＡＭ１６Ｃは、上述したように、ＣＰＵ１６Ａによる各種プログラムの実行時の作業領域としてプログラム又はデータを一時的に記憶する。

車内通信Ｉ／Ｆ１６Ｄは、ＥＣＵ２０と接続するためのインタフェースである。当該インタフェースは、ＣＡＮプロトコルによる通信規格が用いられる。車内通信Ｉ／Ｆ１６Ｄは、外部バス１６Ｈに対して接続されている。ＥＣＵ２０は、車両１４の機能毎に複数設けられている。本実施形態のＥＣＵ２０としては、車両制御ＥＣＵ、エンジンＥＣＵ、ブレーキＥＣＵ、ボデーＥＣＵ、マルチメディアＥＣＵ等が例示される。

無線通信Ｉ／Ｆ１６Ｅは、エージェントサーバ１２と通信するための無線通信モジュールである。当該無線通信モジュールは、例えば、５Ｇ、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の通信規格が用いられる。無線通信Ｉ／Ｆ１６Ｅは、通信ネットワーク１８に対して接続されている。

入出力Ｉ／Ｆ１６Ｆは、車両１４に搭載されるマイク２２、スピーカ２４、モニタ２６、及びカメラ２８と通信するためのインタフェースである。

マイク２２は、車両１４のフロントピラーやダッシュボード等に設けられ、乗員が発した音声を集音する装置である。

スピーカ２４は、ドアトリム等に設けられ、音楽や、エージェントサーバ１２から受信した情報に基づく音声等を出力する。

モニタ２６は、センタコンソールやメータパネルに設けられ、各種情報を表示するための液晶モニタ等のモニタである。モニタ２６は、入力スイッチ等の操作部を含むタッチパネルとして設けてもよい。

カメラ２８は、例えば、ルームミラーの近傍等の車室内に設けられ、運転者等の乗員を撮影する。本実施形態では、乗員を特定するために乗員の顔を主に撮影する。

続いて、エージェントサーバ１２のハードウェア構成について説明する。図３は、本実施形態のエージェントサーバ１２のハードウェア構成を示すブロック図である。

図３に示すようにエージェントサーバ１２は、ＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ１２Ｂ、ＲＡＭ１２Ｃ、ストレージ１２Ｄ、及び通信Ｉ／Ｆ１２Ｅを含んで構成されている。ＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ１２Ｂ、ＲＡＭ１２Ｃ、ストレージ１２Ｄ及び通信Ｉ／Ｆ１２Ｅは、内部バス１２Ｇを介して相互に通信可能に接続されている。ＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ１２Ｂ、ＲＡＭ１２Ｃ及び通信Ｉ／Ｆ１２Ｅの機能は、上述した車載器１６のＣＰＵ１６Ａ、ＲＯＭ１６Ｂ、ＲＡＭ１６Ｃ及び無線通信Ｉ／Ｆ１６Ｅと同じである。

ストレージ１２Ｄは、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置により構成され、各種プログラム及び各種データを記憶している。

ＣＰＵ１２Ａは、ストレージ１２Ｄからプログラムを読み出し、ＲＡＭ１２Ｃを作業領域としてプログラムを実行する。

本実施形態のストレージ１２Ｄには、処理プログラム３０及びデータ群３２が記憶されている。処理プログラム３０は、エージェントサーバ１２が有する各機能を実現するためのプログラムである。

次に、車載器１６及びエージェントサーバ１２の各々の機能構成について説明する。図４は、車載器１６及びエージェントサーバ１２の機能構成を示す機能ブロック図である。

車載器１６は、ＣＰＵ１６ＡがＲＯＭ１６Ｂに格納されたプログラムをＲＡＭ１６Ｃに展開して実行することで、撮影制御部５０、車両情報取得部５２、音声入力処理部５４、出力処理部５６、及び通信部５８の機能を有する。

撮影制御部５０は、車室内に設けられたカメラ２８による撮影を制御し、乗員を識別するために乗員の顔等の撮影を行って撮影画像を表す画像情報を生成する。

車両情報取得部５２は、車載器１６が搭載された車両の各種情報を取得する。取得する車両の情報としては、例えば、車種を識別する情報や、車両を識別する情報、走行に関する情報、車両１４に搭載された各種センサの検出結果などが挙げられるが、本実施形態では、車種を識別する情報及び車両を識別する情報を少なくとも取得する。

音声入力処理部５４は、乗員の発話をマイク２２によって集音して、音声情報を生成する処理を行う。

出力処理部５６は、通信部５８を介してエージェントサーバ１２から受信した乗員の発話に対する回答情報や、エージェントサーバ１２から受信した情報を音声としてスピーカ２４から出力する処理や、モニタ２６に表示する処理等を行う。

通信部５８は、エージェントサーバ１２と通信を確立して、情報の授受を行う。例えば、カメラ２８によって撮影された撮影画像を表す画像情報や、車両情報、音声入力処理部５４によって生成された音声情報をエージェントサーバ１２へ送信すると共に、エージェントサーバ１２から各種情報を受信する処理を行う。

一方、エージェントサーバ１２は、ＣＰＵ１２ＡがＲＯＭ１２Ｂに格納されたプログラムをＲＡＭ１２Ｃに展開して実行することで、複数の機能を有する。当該複数の機能としては、制御部７０、生成部の一例としての対話制御部６０、意図理解部６２、識別部の一例としての個人認識部６４、特定部の一例としての属性特定部６６、ＤＢ（データベース）６８、及び通信部７２の機能を有する。

対話制御部６０は、車載器１６から受信した音声情報をテキスト情報に変換して意図理解部６２に出力する。また、対話制御部６０は、意図理解部６２の意図理解に基づいて、回答情報を生成する処理を行う。回答情報の生成は、例えば、意図理解結果に対応する回答を予め記憶しておき、対応する回答を抽出して回答情報を生成する。

意図理解部６２は、乗員の発話の意図を理解するために、変換されたテキスト情報に基づいて、テキスト情報が示す意図理解を行う。意図理解は、周知の種々の技術を適用して、乗員の発話の意図を理解するため、詳細な説明は省略する。

個人認識部６４は、車載器１６から受信した乗員の撮影画像に基づいて、ＤＢ６８に予め登録された利用者の中から乗員を認識する処理を行う。

属性特定部６６は、ＤＢ６８に格納された情報に基づいて、個人認識部６４が認識した乗員の運転技術、運転傾向、機能認知度、車両の機能の利用有無等の属性を特定する。

ＤＢ６８は、ストレージ１２Ｄ内の領域に設けられた記憶領域であり、ＤＢ６８には、テキスト情報を意図理解するための情報や、個人を識別するための情報、属性を特定するための情報、車両毎の機能を案内する情報等の各種情報が格納される。なお、車両毎の機能を案内する情報は、機能自体に関する情報、及び当該機能を使用するための操作方法に関する情報の少なくとも一方の情報を含むようにしてもよい。

制御部７０は、通信部７２を介して行う情報の送受信を制御する。例えば、制御部７０は、個人認識部６４によって識別されて属性特定部６６によって特定された乗員の属性に対応する車両の機能を案内する情報（文字情報や動画像等）をＤＢ６８から抽出し、抽出した中から乗員が乗車する車両の情報を車載器１６に送信することで、車両の機能を案内する情報を案内情報として出力する処理を行う。なお、乗員の属性に対応する機能を案内する情報をＤＢ６８から抽出する際に、属性に対応した前記機能のうち、予め定めた利用頻度以下の機能、または利用していない期間が予め定めた期間以上の機能を案内する情報を抽出してもよい。或いは、車種履歴を属性として特定し、乗員の車種履歴から、現在乗車中の車両の機能のうち、過去の車両を含めて利用したことがない機能を抽出してもよい。或いは、乗員が乗車した車種履歴を属性として特定し、乗員の前記車種履歴から、過去の操作方法と異なる操作方法の機能を抽出してもよい。また、車両の機能を案内する情報としては、機能自体に関する情報を抽出してもよいし、車両の機能を使用するための操作方法に関する情報を案内情報として抽出してもよいし、車両の機能自体に関する情報と、当該機能を使用するための操作方法に関する情報とを抽出してもよい。

また、制御部７０は、車両の機能を案内する動画像を出力する際に、予め定めた条件（例えば、曜日、時間帯、及び車両の停止予測時間の少なくとも１つの時間に関連する関連情報等の条件）に従って動画像の再生時間を調整する処理を行う。再生時間の調整は、再生速度及びコンテンツ数の少なくとも一方を調整することで再生時間の調整を行う。

通信部７２は、車載器１６と通信を確立して、情報の授受を行う。例えば、撮影画像を表す画像情報や、車両情報、音声情報を車載器１６から受信すると共に、エージェントサーバ１２から機器の説明情報等の各種情報を車載器１６に送信する処理を行う。

続いて、上述のように構成された本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０の各部で行われる具体的な処理について説明する。

まず、乗員が車両１４に乗車した際に車載器１６で行われる処理の流れの一例について説明する。図５は、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、乗員が車両１４に乗車した際に車載器１６で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図５の処理は、車両１４に乗員が乗車した際に開始する。例えば、イグニッションスイッチがオンされた場合に開始してもよいし、着座センサ等によって乗員の乗車を検知した場合に開始してもよい。

ステップ１００では、ＣＰＵ１６Ａが、カメラ２８によって乗員を撮影してステップ１０２へ移行する。すなわち、撮影制御部５０が、車室内に設けられたカメラ２８による撮影を制御して、乗員を識別するために乗員の顔等の撮影を行う。

ステップ１０２では、ＣＰＵ１６Ａが、車両情報を取得してステップ１０４へ移行する。すなわち、車両情報取得部５２は、車載器１６が搭載された車両の車種を識別する情報及び車両を識別する情報を少なくとも含む車両情報を取得する。

ステップ１０４では、ＣＰＵ１６Ａが、撮影画像及び車両情報をエージェントサーバ１２に送信してステップ１０６へ移行する。すなわち、通信部５８が、エージェントサーバ１２と通信を確立して、撮影画像及び車両情報をエージェントサーバ１２に送信する。

ステップ１０６では、ＣＰＵ１６Ａが、エージェントサーバ１２から機能の説明情報を受信したか否かを判定する。該判定は、後述するエージェントサーバ１２の処理により、エージェントサーバ１２が送信する機能の説明情報を受信したか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１０８へ移行し、否定された場合には一連の処理を終了する。

ステップ１０８では、ＣＰＵ１６Ａが、機能説明タイミングであるか否かを判定する。該判定は、例えば、停止している等の運転に影響しない予め定めた状況であるか否か等を判定する。該判定が肯定されるまで待機してステップ１１０へ移行する。

ステップ１１０では、ＣＰＵ１６Ａが、機能説明を案内して一連の処理を終了する。例えば、出力処理部５６が、通信部５８を介してエージェントサーバ１２から受信した機器の説明情報を音声としてスピーカ２４から出力する処理や、モニタ２６に表示する処理等を行う。本実施形態では、乗員の属性に対応する車両の機能を案内する情報に基づいて、機能説明が案内される。例えば、運転者の運転技術、運転傾向、機能認知度、機能の利用の有無、車歴等の乗員の属性に応じた車両の機能説明が提案される。これにより、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能となる。また、運転に支障がない状況等の機能説明タイミングで機能説明が行われるので、機能の案内を動画で視聴する際の安全を確保することが可能となる。

続いて、車載器１６から撮影画像及び車両情報が送信された場合にエージェントサーバ１２で行われる処理の流れの一例について説明する。図６は、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、車載器１６から撮影画像及び車両情報が送信された場合にエージェントサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図６の処理は、上述のステップ１０４により車載器１６から撮影画像及び車両情報がエージェントサーバ１２に送信された場合に開始する。

ステップ１５０では、ＣＰＵ１２Ａが、車載器１６から撮影画像及び車両情報を受信してステップ１５２へ移行する。すなわち、上述のステップ１０４において車載器１６から送信された撮影画像及び車両情報を受信する。

ステップ１５２では、ＣＰＵ１２Ａが、受信した撮影画像から乗員を識別してステップ１５４へ移行する。すなわち、個人認識部６４が、車載器１６から受信した乗員の撮影画像に基づいて、予め登録された利用者の中から乗員を認識する処理を行う。例えば、乗員の顔を撮影した画像と、乗員の情報（例えば、氏名、住所、年齢等の個人情報）とをエージェントサーバ１２に予め登録しておく。そして、受信した撮影画像を用いて登録情報を検索して対応する乗員を特定することにより対応する乗員を識別する。

ステップ１５４では、ＣＰＵ１２Ａが、識別した乗員の属性を特定してステップ１５６へ移行する。すなわち、属性特定部６６が、個人認識部６４が認識した乗員の運転技術、運転傾向、機能認知度、車両の機能の利用有無等の属性を特定する。例えば、ＤＢ６８に乗員の情報に対応付けて乗員の属性情報を記憶しておき、対応する属性情報を特定する。

ステップ１５６では、ＣＰＵ１２Ａが、特定した属性に対応する車両の機能を検索してステップ１５８へ移行する。すなわち、制御部７０が、個人認識部６４によって識別されて属性特定部６６によって特定された乗員の属性に対応する車両の機能を案内する情報（文字情報や動画像等）をＤＢ６８から抽出し、車両情報に基づいて抽出した中から乗員が乗車する車両に対応する情報を抽出する。なお、乗員の属性に対応する機能を案内する情報をＤＢ６８から抽出する際に、属性に対応した前記機能のうち、予め定めた利用頻度以下の機能、または利用していない期間が予め定めた期間以上の機能を案内する情報を抽出してもよい。或いは、車種履歴を属性として特定し、乗員の車種履歴から、現在乗車中の車両の機能のうち、過去の車両を含めて利用したことがない機能を抽出してもよい。或いは、乗員が乗車した車種履歴を属性として特定し、乗員の前記車種履歴から、過去の操作方法と異なる操作方法の機能を抽出してもよい。また、車両の機能を案内する情報としては、機能自体に関する情報を抽出してもよいし、車両の機能を使用するための操作方法に関する情報を案内情報として抽出してもよいし、車両の機能自体に関する情報と、当該機能を使用するための操作方法に関する情報とを抽出してもよい。

ステップ１５８では、ＣＰＵ１２Ａが、検索した機能があるか否かを判定する。該判定は、制御部７０が、乗員の属性に対応する車両の機能を案内する情報の抽出ができたか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ１６０へ移行し、否定された場合には一連の処理を終了する。

ステップ１６０では、ＣＰＵ１２Ａが、説明情報調整処理を行ってステップ１６２へ移行する。説明情報調整処理は、制御部７０が、予め定めた条件（例えば、曜日、時間帯、及び車両の停止予測時間の少なくとも１つの時間に関連する関連情報等の条件）に従って、車両の機能を案内する動画像の再生時間を調整する処理等を行う。例えば、月曜から金曜の平日は、再生時間が短くなるように調整し、土曜及び日曜等の休日は、デフォルトの再生時間にしてもよい。或いは、朝夕の時間帯は急いでいる可能性が高いので、再時間が短くなるように調整し、朝夕以外の時間帯は、予め定めたデフォルトの再生時間にしてもよい。また、取得した車両情報等から車両の停止時間（例えば、赤信号の停止時間等）がわかる場合には、停止時間に合わせた再生時間に調整してもよい。これにより、乗員の状況に応じた再生時間で機能の説明を視聴することが可能となる。なお、再生時間の調整は、再生速度を調整してもよいし、再生するコンテンツ数を調整してもよいし、再生速度及びコンテンツ数の双方を調整してもよい。

ステップ１６２では、ＣＰＵ１２Ａが、説明情報調整処理によって再生時間が調整された車両の機能を案内する動画を説明情報として撮影画像及び車両情報が送信された車載器１６に送信して一連の処理を終了する。これにより、車載器１６では、上述のステップ１０６の判定が肯定されて乗員の属性に対応する機能説明が乗員に案内される。乗員の属性に対応する機能説明が乗員に案内されるので、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能となる。

このように車載器１６及びエージェントサーバ１２が処理を行うことで、乗員の属性に合わせた車両の機能説明を案内することができる。従って、車両の機能を乗員に案内する際に、乗員毎に適切な案内が可能となる。

具体的には、乗員の属性として車両に搭載された機能をあまり利用していない機能認知度が低い乗員に対して、忘れられて利用されていない機能（例えば、オートクルーズコントロールやレーンキープアシスト等）の運転支援機能の使い方等の機能説明を案内することができる。また、乗員の属性として車歴が分かる場合には、乗り換える前の車種に対して操作方法が変更されて異なる操作方法になっている際に、乗り換え後の車種の操作方法を機能説明として案内することができる。また、乗員の属性として高齢者等の運転技術が低下傾向の乗員に対しては、アクセル誤踏み防止の機能の説明等を機能説明として案内することができる。

続いて、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、車載器１６を介して乗員がエージェントサーバ１２と対話する際の車載器１６で行われる処理について説明する。図７は、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、車載器１６を介して乗員がエージェントサーバ１２と対話する際の車載器１６で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図７の処理は、例えば、車載器１６が予め定めた乗員の発話を検出した場合に開始する。

ステップ２００では、ＣＰＵ１６Ａが、発話情報をエージェントサーバ１２に送信してステップ２０２へ移行する。すなわち、音声入力処理部５４が、乗員の発話をマイク２２によって集音して、音声情報を生成して発話情報としてエージェントサーバ１２に送信する。

ステップ２０２では、ＣＰＵ１６Ａが、エージェントサーバ１２から回答情報を受信したか否かを判定する。該判定が肯定されるまで待機してステップ２０４へ移行する。

ステップ２０４では、ＣＰＵ１６Ａが、受信した回答が、認識不能を表す回答であるか否かを判定する。該判定が肯定された場合にはステップ２０６へ移行し、否定された場合にはステップ２０８へ移行する。

ステップ２０６では、ＣＰＵ１６Ａが、発話内容が認識不能である旨を出力してステップ２１０へ移行する。すなわち、出力処理部５６が、通信部５８を介してエージェントサーバ１２から受信した乗員の発話に対する回答情報として、発話内容が認識不能である旨を音声としてスピーカ２４から出力する。また、発話内容が認識不能である旨をモニタ２６に表示してもよい。

一方、ステップ２０８では、ＣＰＵ１６Ａが、回答を出力してステップ２１０へ移行する。すなわち、出力処理部５６が、通信部５８を介してエージェントサーバ１２から受信した乗員の発話に対する回答情報を音声としてスピーカ２４から出力する。また、回答情報をモニタ２６に表示してもよい。

ステップ２１０では、ＣＰＵ１６Ａが、続けて発話があるか否かを判定する。該判定は、音声入力処理部５４が、続けて乗員の発話をマイク２２によって集音して検出したか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ２００に戻って上述の処理を繰り返し、判定が肯定されたところで一連の処理を終了する。

次に、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、車載器１６を介して乗員がエージェントサーバ１２と対話する際のエージェントサーバ１２で行われる処理について説明する。図８は、本実施形態に係る車両用エージェントシステム１０において、車載器１６を介して乗員がエージェントサーバ１２と対話する際のエージェントサーバ１２で行われる処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図８の処理は、上述のステップ２００により車載器１６から発話情報がエージェントサーバ１２に送信された場合に開始する。

ステップ２５０では、ＣＰＵ１２Ａが、車載器１６から発話情報を受信してステップ２５２へ移行する。すなわち、制御部７０が、通信部７２を介して車載器１６から発話情報を受信する。

ステップ２５２では、ＣＰＵ１２Ａが、発話内容を解析してステップ２５４へ移行する。発話内容の解析は、対話制御部６０が、車載器１６から受信した音声情報をテキスト情報に変換し、意図理解部６２が、変換されたテキスト情報に基づいて、テキスト情報が示す意図理解を行う。テキスト情報の意図理解は周知の各種技術を用いて行うことができる。

ステップ２５４では、ＣＰＵ１２Ａが、発話内容を認識したか否かを判定する。該判定は、対話制御部６０が、意図理解を行った結果、発話内容を認識できたか否かを判定する。該判定が否定された場合にはステップ２５６へ移行し、肯定された場合にはステップ２５８へ移行する。

ステップ２５６では、ＣＰＵ１２Ａが、認識不能を回答として車載器１６に送信して一連の処理を終了する。すなわち、制御部７０が、発話情報を送信した車載器１６に対して、通信部７２を介して回答情報を送信する。これにより、上述のステップ２０２及びステップ２０４が肯定される。

一方、ステップ２５８では、ＣＰＵ１２Ａが、対応する回答情報を送信して一連の処理を終了する。すなわち、対話制御部６０が、意図理解部６２の意図理解に基づいて、回答情報を生成する。そして、制御部７０が、発話情報を送信した車載器１６に対して、通信部７２を介して回答情報を送信する。これにより、上述のステップ２０２が肯定されてステップ２０４が否定され、回答情報が乗員に通知される。

このように車載器１６及びエージェントサーバ１２が処理を行うことで、乗員とエージェントサーバ１２との間で対話を行うことができる。また、エージェントサーバ１２から車両の機能説明が案内された場合に、案内された機能を利用するか否かの指示や、対話により追加の説明等の指示を対話で行うことが可能となる。

なお、上記の実施形態では、エージェントサーバ１２と対話が可能な例を一例として説明したが、これに限るものではなく、対話の機能を省略した形態としてもよい。この場合は、例えば、対話制御部６０及び意図理解部６２の機能を省略して、図７、８の処理を省略して図５、６の処理のみを行う形態としてもよい。

また、上記の実施形態における車両用エージェントシステム１０の各部で行われる処理は、プログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、これに限るものではない。例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、及びＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等のハードウエアで行う処理としてもよい。或いは、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理としてもよい。また、ソフトウエアの処理とした場合には、プログラムを各種記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。

さらに、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。

１０ 車両用エージェントシステム
１２ エージェントサーバ
１４ 車両
１６ 車載器
１８ 通信ネットワーク
６０ 対話制御部（生成部）
６２ 意図理解部
６４ 個人認識部（識別部）
６６ 属性特定部（特定部）
６８ ＤＢ
７０ 制御部

Claims (10)

1. 車両に乗車した乗員を識別する識別部と、
   前記識別部によって識別した前記乗員の属性を特定する特定部と、
   前記車両が有する機能のうち、前記特定部が特定した前記属性に対応する前記機能を案内する動画像の案内情報を車両に搭載された車載器に出力する制御を行う制御部と、
   を含む車両用エージェント装置。
2. 前記制御部は、予め定めた条件に応じた再生時間に前記案内情報を調整する処理を更に行って車載器に出力する請求項１に記載の車両用エージェント装置。
3. 前記再生時間の調整は、再生速度及び再生するコンテンツ数の少なくとも一方を調整する請求項２に記載の車両用エージェント装置。
4. 前記車載器は、前記車両の状況が、予め定めた運転に影響しない状況の場合に、前記動画像で前記機能を案内する請求項１～３の何れか１項に記載の車両用エージェント装置。
5. 前記制御部は、前記属性に対応した前記機能のうち、予め定めた利用頻度以下の前記機能、または利用していない期間が予め定めた期間以上の前記機能の前記案内情報を出力する請求項１～４の何れか１項に記載の車両用エージェント装置。
6. 前記制御部は、前記識別部によって識別した乗員が乗車した車種履歴を前記属性として特定し、前記識別部が識別した乗員の前記車種履歴から、現在乗車中の車両の前記機能のうち、過去の車両を含めて利用したことがない前記機能の前記案内情報を出力する請求項１～５の何れか１項に記載の車両用エージェント装置。
7. 前記制御部は、前記識別部によって識別した乗員が乗車した車種履歴を前記属性として特定し、前記識別部が識別した乗員の前記車種履歴から、過去の操作方法と異なる操作方法の前記機能の前記案内情報を出力する請求項１～６の何れか１項に記載の車両用エージェント装置。
8. 発話内容の意図を理解する意図理解部と、前記意図理解部によって理解した発話内容に対する回答情報を生成する生成部と、を更に含む請求項１～７の何れか１項に記載の車両用エージェント装置。
9. 請求項１～８の何れか１項に記載の車両用エージェント装置と、
   車両に設けられ、前記識別部が識別するための情報を取得し、前記制御部より出力された前記案内情報を受信して再生する車載器と、
   を含む車両用エージェントシステム。
10. コンピュータを、請求項１～８の何れか１項に記載の車両用エージェント装置として機能させるための車両用エージェントプログラム。

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