JP7203226B2 - 情報処理装置および運転者特定装置 - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態に係る情報処理システム1の一例を示す図である。情報処理システム1は、車両を運転しているユーザを特定するためのシステムである。図1に示すように、情報処理システム1は、複数のユーザのそれぞれによって利用される複数の端末10a,10b,10cと、車両20に搭載された車載装置21と、車両20を運転しているユーザを特定するサーバ装置30と、これらを通信可能に接続する無線通信網又は有線通信網を含む通信網2とを備えている。
次に、情報処理システム1の動作について説明する。なお、以下の説明において、サーバ装置30を処理の主体として記載する場合には、具体的にはプロセッサ3001、メモリ3002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることで、プロセッサ3001が演算を行い、通信装置3004による通信や、メモリ3002及びストレージ3003におけるデータの読み出し及び/又は書き込みを制御することにより、処理が実行されることを意味する。端末10、車載装置21についても同様である。
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の2つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。
[変形例1]
本発明は、サーバ装置30によって生成された学習モデルとしても観念し得る。
上記実施形態においては、乗車ユーザ特定部31は、端末10の位置と車載装置21(つまり車両20)の位置とに基づいて、車両20に乗車しているユーザ群(乗車ユーザ)を特定していた。ただし、乗車ユーザの特定方法は実施形態の例に限定されない。乗車ユーザ特定部31は、これらの位置の代わりに、例えば端末10によって検出された音声や振動、加速度等の何らかの物理量と、車載装置21によって検出された音声や振動、加速度等の何らかの物理量とを比較して乗車ユーザを特定してもよい。車両20が走行しているときのその車両20の内外における騒音乃至周囲の環境音は、その車両20に乗車しているユーザの端末10によって検出可能であるとともに、その車両20の車載装置21によって検出可能であり、さらにこれらの検出結果はほぼ同じ時系列の変位となる。また、車両20が走行しているときのその車両20に発生する振動や加速度は、その車両20に乗車しているユーザの端末10によって検出可能であるとともに、その車両20の車載装置21によって検出可能であり、さらにこれらの検出結果はほぼ同じ時系列の変位となる。従って、乗車ユーザ特定部31は、各々のユーザが携帯する端末10によって検出されたデータと、一の車両20によって検出されたデータとを比較して、両者が合致する場合にその車両20に乗車しているユーザ群を特定することが可能となる。
1人の運転ユーザの運転の特徴量は、常に同じではなく、何らかの条件に応じて変化し得ると考えられる。例えば1人の運転ユーザの運転の特徴量は、運転ユーザとその運転ユーザと車両20に乗車している他のユーザとの組み合わせに応じて変化し得る。一例をあげると、運転ユーザが高齢のユーザや幼児のユーザ或いは交際相手のユーザと乗車している場合には、車両の運転が丁寧又は穏やかになることがあると考えられるし、一方、運転ユーザが同性で同年代のユーザと乗車している場合には、上記に比べて車両の運転が荒くなることがあると考えられる。そこで、学習モデル生成部332は、運転ユーザ推定部331により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、乗車ユーザ特定部31により特定されたユーザ群に含まれるユーザの識別情報とを教師データとして、学習モデルを生成するようにしてもよい。この場合、ユーザが車両20を運転するときに、自身の端末10を操作して自身が運転ユーザであることを自身のユーザIDを明示してサーバ装置30に通知する。サーバ装置30の学習モデル生成部332は、その車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量及び乗車ユーザ特定部31により特定された乗車ユーザのユーザIDを説明変数とし、通知されたユーザのユーザIDを目的変数として、学習モデルを生成する。運転ユーザを特定する場合には、運転ユーザ特定部333は、車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量及び乗車ユーザ特定部31により特定された乗車ユーザのユーザIDを学習モデルに入力して、運転ユーザのユーザIDを得る。
また、例えば1人の運転ユーザの運転の特徴量は、運転対象となる車両20の属性に応じて変化し得る。一例をあげると、運転対象となる車両20がファミリーカータイプである場合には、車両の運転が丁寧又は穏やかになることがあると考えられるし、一方、運転対象となる車両20がスポーツカータイプである場合には、上記に比べて車両の運転が荒くなることがあると考えられる。そこで、学習モデル生成部332は、運転ユーザ推定部331により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、一の車両20の属性とを教師データとして、学習モデルを生成するようにしてもよい。この場合、ユーザが車両20を運転するときに、自身の端末10を操作して自身が運転ユーザであることを自身のユーザIDを明示してサーバ装置30に通知する。また、車載装置21は、車両20の属性を特定するための情報(車両ID等)をサーバ装置30に通知する。サーバ装置30の学習モデル生成部332は、その車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量及び通知された車両の属性と説明変数とし、通知されたユーザのユーザIDを目的変数として、学習モデルを生成する。運転ユーザを特定する場合には、運転ユーザ特定部333は、車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量と、車載装置21から通知された車両の属性を学習モデルに入力して、運転ユーザのユーザIDを得る。
また、例えば1人の運転ユーザの運転の特徴量は、運転がなされるときの環境(例えば天候、時間帯、道路の種別等)に応じて変化し得る。一例をあげると、天候が悪い場合には、車両の運転が丁寧又は穏やかになることがあると考えられるし、一方、天候が良い場合には、上記に比べて車両の運転が荒くなることがあると考えられる。また、夜間は、車両の運転が丁寧又は穏やかになることがあると考えられるし、一方、昼間は、上記に比べて車両の運転が荒くなることがあると考えられる。また、非舗装道路では、車両の運転が丁寧又は穏やかになることがあると考えられるし、一方、舗装道路では、上記に比べて車両の運転が荒くなることがあると考えられる。そこで、学習モデル生成部332は、運転ユーザ推定部331により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、一の車両が運転されたときの環境とを教師データとして、学習モデルを生成するようにしてもよい。この場合、ユーザが車両20を運転するときに、自身の端末10を操作して自身が運転ユーザであることを自身のユーザIDを明示してサーバ装置30に通知する。サーバ装置30の学習モデル生成部332は、その車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量と、運転がなされるときの環境(例えば天候、時間帯、道路の種別等)を説明変数とし、通知されたユーザのユーザIDを目的変数として、学習モデルを生成する。天候や道路の種別は、端末10又は車載装置21の位置に応じて特定し得る。また、時間帯は、サーバ装置30のタイマ等によって特定し得る。運転ユーザを特定する場合には、運転ユーザ特定部33は、車両20の車載装置21から取得したセンサの検出結果に基づいて運転の特徴量を取得し、その特徴量及び運転の環境を学習モデルに入力して、運転ユーザのユーザIDを得る。
上記実施形態で説明した学習モデルを生成するフェーズにおいて、運転ユーザ推定部331が運転ユーザを推定し(ステップS14)、学習モデル生成部332が推定されたユーザのユーザIDと当該ユーザによる運転の特徴量とを教師データとして、学習モデルを生成していた(ステップS15)。学習モデル生成部332は、教師データを用いていったん学習モデルを生成したのちにおいても、新たに教師データを得るたびに、過去に得ていた教師データと合わせて機械学習を行って、学習モデルをより精度の高いものへ更新するようにしてもよい。ただし、ユーザによる運転の特徴量は、そのときどきのユーザの心理や行動の変化又は運転環境の変化等によって大きく異なることがあり、教師データとして用いることが適切ではない場合がある。そこで、学習モデル生成部332は、或るユーザについて新たに得た運転の特徴量が、そのユーザについて過去に得ていた運転の特徴量と閾値以上の差異がある場合は、次のようにしてもよい。以下は、ステップS14において運転者Aが推定されるたびに、取得された運転の特徴量の推移の例を示す。
・1回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・2回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・3回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・4回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・5回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・6回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・7回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・8回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・9回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・10回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・1回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・2回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・3回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量α
・4回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・5回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・6回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・7回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・8回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・9回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
・10回目の運転においてステップS14により運転者Aと推定された場合の運転の特徴量β
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
Claims (7)
- 一の車両に乗車しているユーザ群を特定する乗車ユーザ特定部と、
前記一の車両に対する運転の特徴量を取得する取得部と、
前記一の車両の複数回の移動について前記乗車ユーザ特定部により特定されたユーザ群から、当該一の車両の複数回の移動について前記取得部により取得された特徴量が共通するときのユーザを、前記一の車両を運転する運転ユーザとして推定する運転ユーザ推定部と、
前記運転ユーザ推定部により特定されたユーザの識別情報と当該ユーザによる運転の特徴量とを教師データとして、学習モデルを生成する学習モデル生成部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記乗車ユーザ特定部は、各々のユーザが携帯する端末の位置と、前記一の車両の位置とを比較して、当該一の車両に乗車しているユーザ群を特定する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 - 前記乗車ユーザ特定部は、各々のユーザが携帯する端末によって検出されたデータと、前記一の車両によって検出されたデータとを比較して、当該一の車両に乗車しているユーザ群を特定する
ことを特徴とする請求項1記載の情報処理装置。 - 前記学習モデル生成部は、前記運転ユーザ推定部により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、前記乗車ユーザ特定部により特定されたユーザ群に含まれるユーザの識別情報とを教師データとして、学習モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習モデル生成部は、前記運転ユーザ推定部により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、前記一の車両の属性とを教師データとして、学習モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習モデル生成部は、前記運転ユーザ推定部により推定されたユーザの識別情報と、当該ユーザによる運転の特徴量と、前記一の車両が運転されたときの環境とを教師データとして、学習モデルを生成する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 一の車両に対する運転の特徴量を取得する特徴量取得部と、
請求項1~6のいずれか1項に記載の情報処理装置によって生成された学習モデルと、前記特徴量取得部により取得された特徴量とを用いて、前記一の車両を運転しているユーザを特定する運転ユーザ特定部と
を備えることを特徴とする運転者特定装置。
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