JP3816068B2 - 情報提供方法および情報提供装置 - Google Patents
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Description
本発明の第1の実施形態で、蓄積されたユーザの行動パターンを基にして、当該ユーザの今後の行き先を予測し、予測した行き先に関する情報をユーザに提供するものである。
P(N34|R)=17/20
P(N18|R)=2/20
P(N17|R)=1/20
という事後確率で表されることになる。この確率の値が大きいノードほど、事象Rの後にその方向にユーザの車が向かう可能性が高いといえる。
P(N7)=P(N4|R)*P(N6|R∧N4)*P(N7|R∧N4∧N6)
P(N14)=P(N11|R)*P(N13|R∧N11)*P(N14|R∧N11∧N13)
で表現される。
また本実施形態において、ノードは、予め地図データを参照して決定しておけばよい。基本的には、ユーザの車の走行経路と地図データとを参照して、停車地(ランドマークやエリア)や交差点をノードとする。さらに、ユーザの車の走行経路の情報を用いて、ノードを追加したり、あるいは削除したりすることができる。
図10は本発明の第2の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態では、同一のカーナビであっても、運転者が異なったとき、運転者に応じた行動の予測を行い、情報を提供する。図10を図1と対比すると、カーナビ1Aが運転者判定手段25を備えている点が異なる。
図12は本発明の第3の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態では、ユーザの好みの場所に関する嗜好情報をカーナビに蓄積しておき、予測した行き先とともに、嗜好情報も加味して、ユーザに情報を提供する。ここでは、ユーザがカーナビに目的地設定した場所や、車のエンジンを切り所定時間以上停車した場所などを、ユーザの好みの場所として判断する。
P(N106)=0.6,P(N112)=0.4
とし、また閾値α=0.5とすると、第1の実施形態では、ノードN106方面にいく可能性が高いと判定する。
{P(N112)+P(famipla)}/2
のように、行動の予測と嗜好情報の両方を考慮した値を算出する式を定義し、計算すると、その値は0.52となり、閾値αを超える。このため、行動予測手段17Aはユーザの今後の行動の予測として、ノードN106方面とノードN112方面の2つを候補として出力する。
図15は本発明の第4の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態では、行動予測に加えて、スケジュール管理機能を併せて利用することによって、行動予測の精度を向上させる。図15を図1と対比すると、カーナビ1Cの行動予測手段17Bがユーザの行動を予測する際に、PDAなどのスケジュール管理機能を備えるスケジューラ41を参照する点が異なる。カーナビ1Cがスケジューラ41を参照する方法としては、PDAや携帯電話などのスケジュール機能を有する機器とケーブルや無線で通信する、SDカードなどのメモリカードを媒体にする、またはネットワーク上に存在するスケジュール情報を参照するなどの方法があるが、この限りではない。
P(N206)=0.4,P(N212)=0.4
と算出するものとする。そして、予測の確信度を示す閾値が0.7であり、いずれの確率P(N206),P(N212)も閾値を超えておらず、進行方向をいずれとも判断しかねる状態であるとする。
P(N206|スケジュール)=0.5
と定める。
図19は本発明の第5の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。本実施形態では、ユーザの行き先を予測するとともに、その行き先について、予想所要時間または到着予想時刻などの情報を提示する。図19を図1と対比すると、情報取得手段18がネットワーク3を介して取得した情報に基づいて、予測した行き先までの予想所要時間を算出する所要時間算出手段51を設けている点が異なる。
さらに、予想所要時間や到着予想時刻とユーザのスケジュールとを対比して、空き時間の有無や、予定に遅れる可能性の有無を判断し、空き時間があるときや予定に遅れる可能性があるとき、新たな情報を提供することも可能である。
図27は本発明の第6の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。図27を図1と対比すると、第5の実施形態で説明した所要時間算出手段51と、取得した商用情報について、所要時間算出手段51で得られた予想所要時間または到着予測時刻を参照して、フィルタリングをかけるフィルタリング手段61を備えている点が異なる。
図29は本発明の第7の実施形態に係るシステムの全体構成を示す図である。図29を図1と対比すると、移動履歴情報から、複数のノードを包含する「エリア」を生成するエリア化手段71を備えている点が異なる。
Claims (5)
- 車の搭乗者に情報を提供する方法であって、
前記車に搭載された情報機器によって、前記車の位置情報を検出するステップと、
検出された位置情報から得た前記車の移動経路を、ノード間の遷移の形式で、移動情報履歴として蓄積するステップと、
所定のイベントの発生を検知したとき、前記車の現在までの移動経路と、蓄積された移動情報履歴とを参照して、前記車の行き先を予測するステップと、
予測された行き先に関する情報を、前記情報機器を介して、前記搭乗者に提供するステップとを備え、
前記予測ステップにおいて、
前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移と、前記車の出発から現在地までのノード系列とを参照して、前記車の行き先を予測するものであり、かつ、
前記車の現在のノードから過去にノードを順次遡ることによって参照ノード数を増加させ、前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移のデータ数が所定値を超えるという条件を満たす中で、最大長さのノード系列を、参照ノードとして用いて、前記車の行き先を予測する
ことを特徴とする情報提供方法。 - 請求項1において、
前記所定のイベントは、交差点の通過、または、ランドマーク若しくはエリアに対する出発若しくは到着である
ことを特徴とする情報提供方法。 - 移動中の人に情報を提供する方法であって、
前記人が携帯する情報機器によって、前記人の位置情報を検出するステップと、
検出された位置情報から得た前記人の移動経路を、ノード間の遷移の形式で、移動情報履歴として蓄積するステップと、
所定のイベントの発生を検知したとき、前記人の現在までの移動経路と、蓄積された移動情報履歴とを参照して、前記人の行き先を予測するステップと、
予測された行き先に関する情報を、前記情報機器を介して、前記人に提供するステップとを備え、
前記予測ステップにおいて、
前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移と、前記人の出発から現在地までのノード系列とを参照して、前記人の行き先を予測するものであり、かつ、
前記人の現在のノードから過去にノードを順次遡ることによって参照ノード数を増加させ、前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移のデータ数が所定値を超えるという条件を満たす中で、最大長さのノード系列を、参照ノードとして用いて、前記人の行き先を予測する
ことを特徴とする情報提供方法。 - 車に搭載され、前記車の搭乗者に情報を提供する装置であって、
前記車の位置情報を検出する手段と、
検出された位置情報から得た前記車の移動経路を、ノード間の遷移の形式で、移動情報履歴として蓄積する手段と、
所定のイベントの発生を検知したとき、前記車の現在までの移動経路と、蓄積された移動情報履歴とを参照して、前記車の行き先を予測する手段と、
予測された行き先に関する情報を、前記搭乗者に提供する手段とを備え、
前記予測手段は、
前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移と、前記車の出発から現在地までのノード系列とを参照して、前記車の行き先を予測するものであり、かつ、
前記車の現在のノードから過去にノードを順次遡ることによって参照ノード数を増加させ、前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移のデータ数が所定値を超えるという条件を満たす中で、最大長さのノード系列を、参照ノードとして用いて、前記車の行き先を予測する
ことを特徴とする情報提供装置。 - 人に携帯され、前記人に情報を提供する装置であって、
前記人の位置情報を検出する手段と、
検出された位置情報から得た前記人の移動経路を、ノード間の遷移の形式で、移動情報履歴として蓄積する手段と、
所定のイベントの発生を検知したとき、前記人の現在までの移動経路と、蓄積された移動情報履歴とを参照して、前記人の行き先を予測する手段と、
予測された行き先に関する情報を、前記人に提供する手段とを備え、
前記予測手段は、
前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移と、前記人の出発から現在地までのノード系列とを参照して、前記人の行き先を予測するものであり、かつ、
前記人の現在のノードから過去にノードを順次遡ることによって参照ノード数を増加させ、前記移動情報履歴として蓄積されているノード間の遷移のデータ数が所定値を超えるという条件を満たす中で、最大長さのノード系列を、参照ノードとして用いて、前記人の行き先を予測する
ことを特徴とする情報提供装置。
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