(57)【要約】【課題】おおよその道順を指定するだけで目的地まで誘導する。【解決手段】人間の発する音声をマイク２３を介して入力し、その音声に含まれる経路説明情報を音声認識部４３で音声認識するとともに、その経路説明情報に含まれる距離語などの経路関連語どうしの関連関係を制御部４４が解析する。入力者別に記憶された各距離語の距離対応値を曖昧距離語一般データベース４５Ａから取得して、上記経路説明情報の解析結果に反映させ、実際の地図データＭＤ上の道路の配置と照合することで、制御部４４が目的地のおおよその地図データＭＤ上の位置を推定し設定できる。【選択図】図２
2010145262.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在地から目的地までの経路を探索する経路探索手段と、
音声情報を入力する音声入力手段と、
前記音声情報から所定の経路を説明する情報（以下、経路説明情報と称する）を認識する認識手段と、
前記経路説明情報から前記所定の経路に関連する１つ以上の経路関連語を抽出して当該経路関連語の相互の関連関係を解析する解析手段と、
前記経路関連語の相互の関連関係に基づいて所定の目的地を推定する目的地推定手段と、
前記経路探索手段に対し、前記所定の目的地までの経路の探索を行うように制御する探索制御手段と、
前記経路探索手段により探索された前記所定の目的地までの経路に従って車両を誘導する誘導手段と、
を有することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
請求項１に記載のナビゲーション装置において、
前記経路関連語は、少なくとも、場所を表す場所語、距離を表す距離語、及び方向を表す方向語を含むことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項３】
請求項２に記載のナビゲーション装置において、
前記距離語とそれに対応する距離対応値とを関連付けて記憶する距離語記憶手段を有し、
前記目的地推定手段は、前記解析手段により前記経路説明情報から抽出される前記距離語に対応する前記距離対応値を、前記距離語記憶手段から取得して換算し、前記所定の目的地を推定することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項４】
請求項３に記載のナビゲーション装置において、
前記経路説明情報を入力した入力者を特定する入力者特定手段を有し、
前記距離語記憶手段は、前記距離対応値を前記入力者別に記憶し、
前記目的地推定手段は、前記距離対応値を、前記距離語記憶手段から前記入力者別に取得することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載のナビゲーション装置において、
前記距離対応値は、所定の有効幅を有する範囲値で設定されることを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項６】
請求項４又は請求項５に記載のナビゲーション装置において、
前記車両の移動距離を検出する移動距離検出手段と、
前記移動距離検出手段により前記距離語に相当する前記車両の移動距離を検出して前記入力者別に蓄積し、当該蓄積した移動距離の集合に基づいて当該入力者別の当該距離語に対応する前記距離対応値を算出して前記距離語記憶手段に記憶する対応値学習手段とを有することを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれかに記載のナビゲーション装置において、
前記車両の運転者を特定する運転者特定手段を有し、
前記誘導手段は、
音声を発音可能な音声出力手段を有し、
前記運転者特定手段により特定された前記車両の前記運転者と同一の入力者に対応する前記距離対応値を、前記距離語記憶手段から取得し、前記音声出力手段により当該距離対応値を音声で発音して誘導することを特徴とするナビゲーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、現在地から目的地までの経路を探索するナビゲーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の車両には、現在地から設定された目的地までの経路を誘導するナビゲーション装置が搭載されている。従来のナビゲーション装置には、目的地や経由地を厳密に指定しなくとも誘導経路を探索できるものが存在している。具体的には、例えば音声認識等により目的地や経由地を「○○付近」や「××街道沿い」などのように曖昧な条件で指定した場合でも、予めその条件に適合するよう設定された複数の候補地から自車位置に最も近い等の他条件に適合する候補地を目的地や経由地として選択し、それら選択された目的地や経由地に基づいて誘導経路を探索する技術が存在している。
【特許文献１】特開２００２−２６７４７２号公報（段落番号００２４、図６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述した従来のナビゲーション装置では、目的地そのものを厳密に指定しなくとも、誘導経路を探索できる。しかし、基準となる道路名、施設名、及び地域名等は正確に指定する必要があった。したがって、それら名称すらも分からずおおよその道順等だけを指定できる場合には、目的地まで誘導することはできなかった。
【０００４】
本発明が解決しようとする課題には、上記した問題が一例として挙げられる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、現在地から目的地までの経路を探索する経路探索手段と、音声情報を入力する音声入力手段と、前記音声情報から所定の経路を説明する情報（以下、経路説明情報と称する）を認識する認識手段と、前記経路説明情報から前記所定の経路に関連する１つ以上の経路関連語を抽出して当該経路関連語の相互の関連関係を解析する解析手段と、前記経路関連語の相互の関連関係に基づいて所定の目的地を推定する目的地推定手段と、前記経路探索手段に対し、前記所定の目的地までの経路の探索を行うように制御する探索制御手段と、前記経路探索手段により探索された前記所定の目的地までの経路に従って車両を誘導する誘導手段と、を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、本発明の一実施の形態を図面を参照しつつ説明する。
図１は、本実施形態としてのナビゲーション装置１００の電気的なハードウェア構成例を示すブロック図である。
このナビゲーション装置１００は、記憶装置１８、演算装置２０、表示制御回路１４及びインターフェイス６がバス１２に接続されている。このナビゲーション装置１００には、ディスプレイ１５が接続されている。このナビゲーション装置１００には、インターフェイス６を介して、各種センサ２２、スピーカ１９、タッチパネル２１、及びマイク２３が接続されている。これらディスプレイ１５、スピーカ１９、タッチパネル２１、マイク２３、及び各種センサ２２は、ナビゲーション装置１００の一部として構成されていてもよい。
【０００７】
演算装置２０は、所定のプログラムの動作によって、記憶装置１８、インターフェイス６及び表示制御回路１４との間でデータの交換が可能な構成となっている。
【０００８】
各種センサ２２としては、加速度センサ５、ジャイロセンサ２、車速パルス検出器３、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）４及び地磁気センサ１１のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせを例示することができる。本実施形態では、各種センサ２２の出力を総称する場合、これを「センサデータ」とも呼んでいる。
【０００９】
加速度センサ５は、例えば車両の加速度及び傾斜角の少なくとも一方を検出する機能を有する。ジャイロセンサ２は、例えば車両の進行方向の検出を行う機能を有する。このジャイロセンサ２は、車両の方向変化に伴う角速度データを出力する角速度センサの一種である。このジャイロセンサ２は、上記加速度センサ５の代わりに、上記傾斜角を計測しても良い。
【００１０】
車速パルス検出器３は、例えば車両の移動量や加速度を検出する機能を有する。この車速パルス検出器３は、車両が移動中であるかあるいは停止中であるかを検出し、その検出状態を出力する。この車速パルス検出器３は、車両が移動中である場合にはこの車両の走行速度及び移動距離に関する走行状態データを出力する機能を有する。
【００１１】
ＧＰＳ４は、複数のＧＰＳ衛星からの電波を受信して演算を行い、測位を行う機能を有する。このＧＰＳ４は、例えば緯度、経度、高度及び進行方位のいずれか又はこれらいずれかの組み合わせの測位データを生成する。
【００１２】
具体的には、このＧＰＳ４は、例えば同時に観測した４機の衛星までの疑似距離を測定し、これら４機の衛星までの疑似距離の差に基づいて、現在地の測位を行う機能を有する。地磁気センサ１１は、地磁気に基づいて車両の絶対方位を表す角度を検出する方位検出装置の一種である。このような角度としては、例えば方位角を挙げることができる。
【００１３】
記憶装置１８は、ＲＯＭ８、ＲＡＭ９及び記録媒体１６を有する。ＲＯＭ８は、後述する各種の処理プログラムやその他必要な情報が予め書き込まれた情報記憶媒体である。ＲＡＭ９は、上記各種のプログラムを実行する上で必要な情報の書き込み及び読み出しが行われる情報記憶媒体である。記憶媒体１６は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクなどの情報記憶媒体である。この記憶媒体１６は、地図データを不揮発的に記憶可能である。
【００１４】
演算装置２０は、ＣＰＵ７及びグラフィックコントローラ１３を有する。ＣＰＵ７は、上記各種のプログラムにしたがって各種の演算、制御を行う機能を有する。グラフィックコントローラ１３は、ＣＰＵ７の制御によってビデオＲＡＭ（図示せず）などから画像データを取得し、この画像データに基づく画像を表示制御回路１４によってディスプレイ１５に表示させる機能を有する。このグラフィックコントローラ１３はまた、ＣＰＵ７の制御によって、例えば上記地図データに基づく電子地図をディスプレイ１５に表示させたり、その電子地図上に自らの車両の位置（現在地）を表すマークを重ね合わせて表示させる機能を有する。
【００１５】
またスピーカ１９は、音出力手段の一例であり、ＣＰＵ７の制御によって音を出力する機能を有する。
【００１６】
タッチパネル２１は、例えばディスプレイ１５の表示領域の表面に沿って設けられた透明なスイッチである。このタッチパネル２１は、例えばディスプレイ１５の表示領域の表示物に応じて運転者や同乗者などによる接触があった場合、その接触箇所のスイッチがオンされたことを認識することができる構成となっている。
【００１７】
マイク２３は、音入力手段の一例であり、運転者や同乗者が発した会話音声などの音声情報を入力する機能を有する。
【００１８】
図２は、図１に示すナビゲーション装置１００において動作するナビゲーションプログラムのソフトウェア構成例を示すブロック図である。
ナビゲーションプログラムは、その機能として経路探索部４１、誘導部４２、音声認識部４３及び制御部４４を有し、上述した各機能や後述する各機能をナビゲーション装置１００において発揮させる。
【００１９】
経路探索部４１は経路探索手段に相当し、現在地から目的地までの経路を探索する機能を有する。この経路の探索は、設定された探索基準としてのコストを用いた演算により行われる。コストは道路リンク毎に走行のし易さを数値的に表したものであり、経路の探索は、目的地までの道路リンクの総コストが最小となる経路を推奨経路として演算する。つまり、コストが数値的に高い道路リンクは、経路として採用される可能性が低く、逆にコストが数値的に低い道路リンクは、経路として採用される可能性が高い。
【００２０】
音声認識部４３は、認識手段に相当し、マイク２３から入力された会話音声に含まれている所定の経路を説明する情報（以下、経路説明情報と称する）を認識して文字列データとして出力する。
【００２１】
制御部４４は解析手段、目的地推定手段、及び探索制御手段に相当し、上記音声認識部４３によって認識された経路説明情報から、後述するこの例の場所語、距離語、及び方向語等の経路関連語を抽出して解析するとともに、この経路説明情報に対応した距離語と場所語のそれぞれの対応値を曖昧距離語一般データベース４５Ａから取得して目的地を推定し、この推定した目的地までの経路の探索を行うように経路探索部４１を制御する。
【００２２】
誘導部４２は誘導手段に相当し、地図データＭＤに基づく地図上に、自分の車両の現在地から目的地までの初期の誘導経路を重ねてディスプレイ１５に表示させつつ誘導する。
【００２３】
図３は、経路説明情報とその解析結果の一例を示す図である。この例では、自車の乗員、つまり、運転者（若しくは同乗者がいた場合にはそれら同乗者のいずれかでもよい）が発音した会話音声が、マイク２３を介してナビゲーション装置１００に入力される。そしてその会話音声の内容うちで、所定の目的地までの道順である経路を説明する内容の部分が経路説明情報として上記音声認識部４３によって認識され、保持される。このときの会話音声の内容の認識は、ここで特に詳細に説明しないが、公知の音声認識による手法を用いればよく、最終的には上記ＣＰＵ７が扱うことの可能な文字列データに変換して出力する。
【００２４】
そして図３においては、「この道をずっとまっすぐ行くと、もうすぐコンビニが左手にあるのでそこを右に曲がるとすぐその店です」の文字列が、入力者の行こうとしている店舗を表す「その店」を目的地としてそこに到達するまでの経路を説明する経路説明情報の一例として示している。
【００２５】
そして、この例の上記制御部４４は、入力された経路説明情報の文字列データに含まれる語句のうちで、経路の説明に関連する経路関連語を抽出する。この例において、経路関連語としては、所定の場所を表す場所語、距離を表す距離語、及び方向を表す方向語の３つに分類される。図示する経路説明情報の例では、「この道」、「コンビニ」、「そこ」、及び「その店」が場所語として抽出され、「ずっと」、「もうすぐ」、及び「すぐ」が距離語として抽出され、「まっすぐ」、「左手」、及び「右」が方向語として抽出される。
【００２６】
次に制御部４４は、これら抽出された経路関連語の相互の関連関係を解析する。図示する経路説明情報の例では、「この道」を基点として、「まっすぐ」の方向で、「ずっと」の距離で移動した先から、そのまま「まっすぐ」の方向で、「もうすぐ」の距離で移動した先に、「左手」の側に「コンビニ」がある。ここで、「まっすぐ」の方向語が継続して関係し、「左手」の方向語は「この道」に関係する補助的な方向語として認識される。そして、「そこ」が「コンビニ」に対応する場所であり、その付近に存在するであろう交差点を「右」にまがって「すぐ」の距離で移動した先が、目的地である「その店」となる。このような語句の関連関係の解析は、特に詳述しない公知の文節解析の手法によって行えばよい。
【００２７】
本発明のナビゲーション装置１００においては、上記の例で示したように、人間の発する言葉である経路説明情報に含まれる経路関連語どうしの関連関係を解析し、実際の地図データＭＤ上の道路の配置と照合することで、目的地のおおよその地図データＭＤ上の位置を推定することができる。このとき、制御部４４は、経路説明情報の距離語に対応した距離対応値を曖昧距離語一般データベース４５Ａから取得する。
【００２８】
図４は、図２に示す曖昧距離語一般データベース４５Ａに記録保持される曖昧距離語一般テーブルの構成例を示す図である。
この図４に示す曖昧距離語一般テーブルにおいては、図示する例の「もうすぐ」、「しばらく」、「ちょっと」、「ずっと」等の距離語にそれぞれ対応する距離対応値が、予め固定的に定められたプリセット値として記録されている。また、これら距離対応値については、所定の有効幅を有する範囲値で設定される。
【００２９】
ナビゲーション装置１００は以上のような一構成例であり、次に図５を参照しつつ当該一構成例によるナビゲーション方法の一例について説明する。このナビゲーション方法は、ナビゲーションプログラムがＣＰＵ７において実行させる各ステップによって構成されており、次のような経路音声入力誘導処理を含んでいる。
【００３０】
図５は、経路音声入力誘導処理の手順例を示すフローチャートである。この経路音声入力誘導処理は、上記ナビゲーションプログラムがＣＰＵ７の制御によって動作することにより実現される手順を含んでいる。
【００３１】
まず、例えば運転者がナビゲーション装置１００に対して所定の操作を行う。この所定の操作は、例えば、目的地設定のための操作や経路探索を開始させるための操作である。この操作指令を受けると、ＣＰＵ７の制御によって制御部４４による処理が開始され、以下のように動作する。
【００３２】
まず、ステップＳ５では、マイク２３を介して自車の乗員が発音した会話音声を入力する。
【００３３】
次のステップＳ１５では、上記ステップＳ５で入力された会話音声に含まれる内容のうち経路説明情報に相当する部分を公知の音声認識などの手法により認識し、文字列データとして取得する。
【００３４】
次のステップＳ２０では、上記ステップＳ１５で取得した経路説明情報の文字列データを解析して、上記図３の例で示したように各種の経路関連語の抽出とそれらの間の関連関係の解析を行う。
【００３５】
次にステップＳ３０では、上記ステップＳ２０で抽出した距離語に対応する距離対応値を、曖昧距離語一般データベース４５Ａ（図中ではＤＢと略記）を参照して取得し、次のステップＳ４０へ移る。
【００３６】
ステップＳ４０では、上記ステップＳ２０での経路説明情報の解析結果に対して、上記ステップＳ３０で取得された各距離語の距離対応値を換算し、また地図データＭＤ上の道路配置と照合することで、目的地の地図上の具体的な位置を推定する。
【００３７】
次のステップＳ４５では、上記ステップＳ４０で推定した目的地と経路説明情報が説明している経路とをディスプレイ１５上に表示して自車の乗員に提示する。
【００３８】
次のステップＳ５０では、タッチパネル２１を介した乗員からの操作入力に基づいて、上記ステップＳ４５で提示した目的地が正しく推定されているか否かを判定する。推定された目的地が間違っている旨の操作入力があった場合、ステップＳ５５でディスプレイ１５上にエラーを表示してこのフローを終了する。一方、推定された目的地が正しい旨の操作入力があった場合、ステップＳ７０へ移る。
【００３９】
ステップＳ７０では、経路説明情報で説明された経路をディスプレイ１５に表示し、つまり経路の案内を開始してこのフローを終了する。
【００４０】
上記実施形態におけるナビゲーション装置１００においては、現在地から目的地までの経路を探索する経路探索手段４１（経路探索部に相当）と、音声情報を入力する音声入力手段２３（マイクに相当）と、前記音声情報から所定の経路を説明する情報（以下、経路説明情報と称する）を認識する認識手段Ｓ１５と、前記経路説明情報から前記所定の経路に関連する１つ以上の経路関連語を抽出して当該経路関連語の相互の関連関係を解析する解析手段４４（制御部に相当）と、前記経路関連語の相互の関連関係に基づいて所定の目的地を推定する目的地推定手段４４（制御部に相当）と、前記経路探索手段に対し、前記所定の目的地までの経路の探索を行うように制御する探索制御手段と、前記経路探索手段により探索された前記所定の目的地までの経路にしたがって車両を誘導する誘導手段４２（誘導部に相当）と、を有する。
【００４１】
このようにすると、人間の発する言葉である経路説明情報に含まれる経路関連語どうしの関連関係を解析し、地図データＭＤ上における目的地のおおよその位置を推定することができる。そして、この推定した目的地までの経路を探索して表示し、誘導させることができる。また、入力者は自然な音声で発声するだけで容易に経路説明情報を入力することができる。例えば運転者自らが聞き込んだ目的地までの道筋を口頭で自分で入力したり、運転者以外で助手席に座っている他の乗員などが、紙の地図を参照して運転者に経路を案内する会話などを入力することができる。
【００４２】
上記実施形態におけるナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、前記経路関連語は、少なくとも、場所を表す場所語、距離を表す距離語、及び方向を表す方向語を含む。
【００４３】
このようにすると、経路説明情報が説明する所定の経路を、経路上に存在する場所に対応した誘導ポイントを表す場所語と、各誘導ポイント間の間隔距離を表す距離語と、ある誘導ポイントから次の誘導ポイントへ向かう際の方向を表す方向語とに分解して言い表すことができ、経路を高い精度で幾何的に解析することができる。
【００４４】
上記実施形態におけるナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、前記距離語とそれに対応する距離対応値とを関連付けて記憶する距離語記憶手段４５Ａ（曖昧距離語一般データベースに相当）を有し、前記目的地推定手段４４は、前記解析手段４４により前記経路説明情報から抽出される前記距離語に対応する前記距離対応値を前記距離語記憶手段４５Ａから取得して換算し、前記所定の目的地を推定する。
【００４５】
このようにすると、各距離語に対応する距離対応値を適宜に設定することができ、距離対応値を高い自由度で設定できる。また、上記実施形態では特に示していないが、場所語や方向語についても同様にデータベースを設けて対応する内容を関連付けて記録してもよい。
【００４６】
なお、本実施形態は、上記に限られず、種々の変形が可能である。以下、そのような変形例を順を追って説明する。
【００４７】
（１）曖昧距離語データベースを個人別に作成する場合
本変形例においては、曖昧距離語データベースを個人別に作成するとともに、案内時には音声入力者を特定し、その特定した人物に対応した距離対応値を用いて案内を行うようにする。また、個人別に作成した曖昧距離語データベースにおいて、車両走行時の距離の実測値に基づき、曖昧距離語に関する修正学習を適宜に行う。
【００４８】
図６は、本変形例のナビゲーション装置１００において動作するナビゲーションプログラムのソフトウェア構成例を示すブロック図である。音声認識部４３は、経路説明情報を認識して文字列データとして出力する機能に加え、その音声を発したのが運転者又は同乗者のうちの誰であるかを特定する機能を有する。すなわち音声認識部４３は公知の声紋認識などの手法により、上記経路説明情報の会話音声を発した個人を当該経路説明情報の入力者として特定する。
【００４９】
また、制御部４４は、上記経路説明情報から場所語、距離語、及び方向語等の経路関連語を抽出して解析するとともに、この経路説明情報の入力者に対応した距離語と場所語のそれぞれの対応値を曖昧距離語個人別データベース４５Ｂから取得し、目的地を推定する。すなわち、上記経路関連語のうちの距離語については、各距離語がどの程度の距離に対応するかが入力者の個人差で大きく異なる場合が多い。そこで、制御部４４は、経路説明情報の入力者に対応した距離語の距離対応値を曖昧距離語個人別データベース４５Ｂから取得する。なお、経路説明情報の入力者が未登録等により特定できなかった場合には、上記実施形態と同様の曖昧距離語一般データベース４５Ａより距離対応値を取得する。
【００５０】
図７は、本変形例における経路説明情報とその解析結果の一例を示す図である。図７においては、「この道をずっとまっすぐ行くと、もうすぐコンビニが左手にあるのでそこを右に曲がるとすぐ俺んち」の文字列が、入力者の自宅に相当する「俺んち」を目的地としてそこに到達するまでの経路を説明する経路説明情報の一例として示している。なお、この例においては特定した入力者は示していない。
【００５１】
そして、本変形例の上記制御部４４では、図示する例では、「この道」、「コンビニ」、「そこ」、及び「俺んち」が場所語として抽出され、「ずっと」、「もうすぐ」、及び「すぐ」が距離語として抽出され、「まっすぐ」、「左手」、及び「右」が方向語として抽出される。また制御部４４は、これら抽出された経路関連語の相互の関連関係を解析し、上記の実施形態と同様、「この道」を基点として、「まっすぐ」の方向で、「ずっと」の距離で移動した先から「もうすぐ」の距離で移動した先に、「左手」の側に「そこ」に対応する場所である「コンビニ」にああり、その付近に存在するであろう交差点を「右」にまがって「すぐ」の距離で移動した先が、目的地である「俺んち」と解析する。
【００５２】
図８は、図６に示した曖昧距離語個人別データベース４５Ｂに記録保持される曖昧距離語個人別テーブルの構成例を示す図である。
この図８に示す曖昧距離語テーブルにおいては、図示する例の「もうすぐ」、「しばらく」、「ちょっと」、「ずっと」等の距離語にそれぞれ対応する距離対応値が、入力者別に記録されている。これら距離対応値については、入力者の実際の距離感に対応した所定の有効幅を有する範囲値で設定される。つまり、後述するように、入力者別で各距離語に対応して検出された自車の移動距離の実測値をサンプル（図中のかっこ内の数値）として多く蓄積し、それらサンプルに基づいて統計的に意味のある範囲値で設定される。
【００５３】
本変形例のナビゲーション装置１００による、ナビゲーション方法の一例について次に図９〜図１２により説明する。このナビゲーション方法は、上記の実施形態と同様、ナビゲーションプログラムがＣＰＵ７において実行させる各ステップによって構成されており、以下の経路音声入力誘導処理及び経路関連語学習処理を含んでいる。
【００５４】
図９は、本変形例における経路音声入力誘導処理の手順例を示すフローチャートである。
【００５５】
本変形例では、上記図５と同様、ステップＳ５でマイク２３を介して自車の乗員が発音した会話音声を入力した語、ステップＳ１０に移る。
【００５６】
ステップＳ１０では、上記ステップＳ５で入力された会話音声のデータに基づいて、公知の声紋認識などの手法により入力者、つまり会話音声を発した個人を特定する。
【００５７】
そして、次のステップＳ１５では、上記図５と同様、ステップＳ５で入力された会話音声に含まれる内容のうち経路説明情報に相当する部分を文字列データとして取得する。その後、次のステップＳ２０では、上記図５と同様、ステップＳ１５で取得した経路説明情報の文字列データを解析して、上記図７の例で示したように各種の経路関連語の抽出とそれらの間の関連関係の解析を行う。
【００５８】
その後、次のステップＳ２５で、上記ステップＳ１０で特定した入力者がそれまでに曖昧距離語個人別データベース４５Ｂに登録されていない新規の入力者であるか否かを判定する。新規の入力者でない場合、すなわち既に当該入力者に対応した各距離語の距離対応値が曖昧距離語個人別データベース４５Ｂに記録されているものとみなされ、次のステップＳ３５へ移る。
【００５９】
ステップＳ３５では、上記ステップＳ２０で抽出した各距離語に対応する距離対応値を、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂ（図中ではＤＢと略記）を参照し、入力者に対応するものを取得して、次のステップＳ４０へ移る。
【００６０】
一方、上記ステップＳ２５の判定において、入力者が曖昧距離語個人別データベース４５Ｂにまだ登録されていない新規の入力者である場合、上記図５と同様のステップＳ３０へ移り、上記ステップＳ２０で抽出した距離語に対応する距離対応値を曖昧距離語一般データベース４５Ａを参照して取得し、ステップＳ４０へ移る。ステップＳ４０以降は、上記図５と同様なので、説明を省略する。
【００６１】
図１０は、経路関連語学習処理の手順例を示すフローチャートである。この経路関連語学習処理は、上記経路音声入力誘導処理により既に経路説明情報が解析され、それに基づいて推定された目的地へ向かう誘導経路に自車が案内されている際にＣＰＵ７の制御によって制御部４４による処理が開始される。
【００６２】
図１１は、距離語「もうすぐ」のサンプルの分布と距離対応値との関係の一例を示す図である。図１２は、距離語「もうすぐ」、距離語「しばらく」、及び距離語「ずっと」の各距離対応値の比較関係の一例を示す図である。
【００６３】
まず、ステップＳ１０５では、自車が次に誘導されるポイント、つまり次に向かうべき場所語に対応する場所に到達したか否かを判定する。この誘導ポイントに到達するまでループ待機し、誘導ポイントに到達した場合、次のステップＳ１１０へ移る。
【００６４】
ステップＳ１１０では、到達した誘導ポイントまでの移動距離を、距離語の距離対応値のサンプルとして実測し検出する。なお、到達した誘導ポイントの正式な名称（交差点名など）やその付近にある特徴的な施設などの名称を場所語の対応内容のサンプルとして検出してもよい。
【００６５】
次のステップＳ１１５では、自車が目的地に到達したか否かを判定する。目的地に到達するまでステップＳ１０５へ戻って同様の手順を繰り返し、目的地に到達した場合、次のステップＳ１２０へ移る。
【００６６】
ステップＳ１２０では、上記ステップＳ１１０で検出した距離の実測値を、そのときの距離語に対応した距離対応値のサンプルとして、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂに入力者毎に記録し、蓄積する。
【００６７】
次のステップＳ１２５では、上記ステップＳ１２０で新たに蓄積された距離対応値のサンプルの集合を用いて、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂにおける距離語と距離対応値との相関を更新する。そしてこのフローを終了する。
【００６８】
このステップＳ１２５における距離語と距離対応値との相関更新については、図１１に示すように、サンプルの集合における分布に基づいて統計的に意味のある範囲値で距離対応値を算出すればよく、例えばサンプルの分布の中央値と同じ中央値で全分布範囲の７割に相当する有効幅の範囲値で算出するなどの方法がある。このような距離対応値の算出を行う場合には、統計上で意味のある結果が得られるほどのサンプルの数を集めてから算出するようにするとよい。
【００６９】
以上のようにして、本変形例の経路関連語学習処理では、経路説明情報に含まれる距離語の距離対応値を、入力者による実際の移動距離のサンプルの集合から算出して学習することができ、このようにして算出された範囲値の距離対応値は、入力者の距離語に対する距離感を反映した有効距離範囲とみなすことができる。そして、図１２に示すように各距離語にそれぞれ対応する距離対応値を、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂの曖昧距離語テーブルに入力者別で対応付けて記録することで、広い距離範囲を多様な距離語で示すことができる。
【００７０】
本変形例のナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、前記経路説明情報を入力した入力者を特定する入力者特定手段Ｓ１０を有し、前記距離語記憶手段４５Ｂは、前記距離対応値を前記入力者別に記憶し、前記目的地推定手段４４は、前記距離対応値を、前記距離語記憶手段４５Ｂから前記入力者別に取得する。
【００７１】
このようにすると、経路説明情報に含まれる距離語の距離対応値を、当該距離語に対して入力者が持つ独自の距離感を反映した値に設定することができる。なお、方向語をデータベースに記録する場合でも、入力者が持つ独自の方向感を反映した対応値を方向語に関連付けて記録させてもよい。
【００７２】
本変形例におけるナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、前記距離対応値は、所定の有効幅を有する範囲値で設定される。
【００７３】
このようにすると、曖昧に表現された所定の距離語に対する入力者の距離感を厳密な一つの値ではなく有効幅を有する範囲で解釈できるため、有効性を維持しつつ高い自由度で経路を解析できる。
【００７４】
本変形例におけるナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、車両の移動距離を検出する移動距離検出手段３（車速パルス検出器に相当）と、前記移動距離検出手段３により前記距離語に相当する前記車両の移動距離を検出して前記入力者別に蓄積し、当該蓄積した移動距離の集合に基づいて当該入力者別の当該距離語に対応する前記距離対応値を算出して前記距離語記憶手段に記憶する対応値学習手段Ｓ１０５〜Ｓ１２５とを有する。
【００７５】
このようにすると、経路説明情報に含まれる距離語に対応した距離対応値を、入力者の感覚に一層適した値に修正するよう学習することができる。また、その際、入力者による実際の移動距離のサンプルの集合を用いて学習を行うので、入力者が具体的な数値でわざわざ手入力などにより設定する必要がない。そして、このようにして算出された範囲値の距離対応値は、入力者の距離語に対する自然な距離感を反映した値とみなすことができる。
【００７６】
なお、上記実施形態では、経路説明情報に基づいて推定された目的地に向かう誘導経路上において、各距離語に対応する移動距離の実測値のサンプルを追加して距離対応値を補正するように学習した。しかし、これに限られず、例えばある特定の一つの距離語に対して移動距離の実測値をサンプルとして追加して学習させたり、又はナビゲーション装置１００が提示した距離対応値に対して入力者が成否を判定するといった対話型の形態で学習させるようにしてもよい。または、前述の曖昧距離語一般データベース４５Ａに予め標準値として設定されたプリセット値に対し、移動距離の実測値との誤差を反映した補正によって学習させるようにしてもよい。
さらには、経路説明情報に基づいて目的地に向かう誘導経路を推定する際において、経路説明情報に含まれる場所語の指す場所が地図データＭＤ上で明確に特定できる場合には、（実際に走行せずとも）現在地からその場所までの地図データＭＤ上の距離に基づき各距離語に対応する距離対応値を補正するようにしてもよい。具体的には、例えば、経路説明情報が「しばらく進んでエイエムマートの手前を右」のように、コンビニストアの名称まで具体的に含んでいるような場合が一例として挙げられる（その他、学校、公民館、駅、神社等、場所や建造物が地図データＭＤ上で具体的に特定できる場合も同様である。「○○公民館」のようにさらに具体的な名称まで含まれる場合にはより確実に特定できる）。この場合、先に示した図９のステップＳ４０で目的地を推定するとき、まずステップＳ３５で当該人物の曖昧距離語個人別データベース４５Ｂを参照して「しばらく」に該当する距離対応値を取得する。その後、ステップＳ４０において、地図データＭＤ上で、現在位置から「しばらく」の距離対応値だけ離れた位置付近でエイエムマートを探す。このとき、当該距離の付近ではエイエムマートが見つからなかったが現在位置から「しばらく」の距離対応値よりさらに少し離れた位置にエイエムマートが見つかったとする。この場合には、地図データＭＤ上における、現在位置から見つかったエイエムマートまでの距離を、当該人物の「しばらく」に対応したサンプルとして取得すればよい。これにより、当該人物の「しばらく」の距離対応値は、それ以前よりも若干増大方向に補正されることになる。
なお、上記の手法において、ステップＳ３５で「しばらく」に該当する距離対応値を取得後、ステップＳ４０において地図データＭＤ上で現在位置から「しばらく」の距離対応値だけ離れた位置付近でエイエムマートが見つかった場合でも、地図データＭＤ上における現在位置から当該見つかったエイエムマートまでの距離を、当該人物の「しばらく」に対応したサンプルとして取得してよい。この場合、当該人物の「しばらく」の距離対応値はそれ以前と変わらず補正されないまま更新されることになる。
【００７７】
また、このような学習結果を、入力者と同じ属性の人、例えば出身地、性別、年齢、車種、運転時の平均速度や平均加速度などが同じ人と共有するようにしてもよい。また、同じ入力者でも、一般道と高速道路のような経路の属性別に分けて学習するようにしてもよい。
【００７８】
（２）運転者の距離感覚に合わせて音声案内のタイミングを変える場合
本変形例においては、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂに蓄積された距離語と距離対応値との相関に基づき、図６に示した誘導部４２が、自車の進行状況を運転者に対応する距離語で発音して報知する。このような距離語を用いて運転者を案内するための、本変形例のナビゲーション装置１００の処理について図１３により説明する。
【００７９】
図１３は、音声案内処理の手順例を示すフローチャートである。図１４は、入力者Ａと入力者Ｂのそれぞれにおける各距離語の距離対応値の比較関係の一例を示す図である。本変形例の音声案内処理は、上記経路音声入力誘導処理により既に経路説明情報が解析され、それに基づいて推定された目的地へ向かう誘導経路に自車が案内されている際に、ＣＰＵ７の制御によって制御部４４による処理が開始される。
【００８０】
まず、ステップＳ２０５では、何らかの手段によって運転者の個人を特定する。この特定のための方法・手段については、特に詳細な説明は省略するが、例えばタッチパネル２１で個人を指定する入力操作であったり、又は指紋認識などの生体認証手段をハンドルなどに設けて認識してもよい。あるいは公知の画像認識による手法でもよい。
【００８１】
次のステップＳ２１５では、地図データＭＤを参照して、現在の誘導経路上に点在する各誘導ポイントの正式な名称やその付近にある特徴的な施設などの名称を場所名として取得する。また、各誘導ポイントどうしの間隔距離も地図データＭＤを参照して検出する。
【００８２】
次のステップＳ２２０では、曖昧距離語個人別データベース４５Ｂにおいて、ステップＳ２０５で特定した運転者と同一の入力者に関連付けられた、距離語及び距離対応値の相関を取得する。
【００８３】
次のステップＳ２２５では、自車が誘導経路上を走行している最中における適宜のタイミング、例えば次の誘導ポイントまでの到達距離が、上記ステップＳ２２０で取得された相関により距離語と対応付けられる距離対応値となったとき、次の誘導ポイントの場所名、及び、距離語を用いた次の誘導ポイントまでの到達距離を、音声にて報知する。なお、各誘導ポイントを通過した際のタイミングや３０秒毎のタイミングで報知を行うようにしてもよい。あるいは、例えば上記図１２における距離語「もうすぐ」の距離対応値の場合の１．８ｋｍや５ｋｍのように、各距離対応値の範囲値の末端に対応する距離に到達したタイミングで案内するようにしてもよい。このような次の誘導ポイントまでの到達距離は、上記ステップＳ２１５で取得した誘導ポイント間の間隔距離に対し、自車が前に通過した誘導ポイントからの移動距離を差し引くことで求められる。なお、例えば前述の図１２に示した例における４．５ｋｍの場合のように、対応する距離語が「もうすぐ」と「しばらく」の２つがある場合には、それぞれの距離対応値の算出要素であるサンプルの分布で中央値が４．５ｋｍに近い方を選択するなど、統計的に意味のある選択を行えばよい。
【００８４】
これにより、例えば図１４に示すように、同じ３ｋｍの距離に対しても運転者がＡさんである場合には対応する距離語が「もうすぐ」となり、運転者がＢさんである場合には対応する距離語が「しばらく」となって、それぞれ運転者の距離感に対応した距離語で次の誘導ポイントまでの距離を音声で報知することができる。報知音声の具体的な例としては、「もうすぐ○○市役所です」などとなる。また、次の誘導ポイントで道を右折することが分かっている場合には、「もうすぐ××交差点で右折です」などのように報知してもよい。
【００８５】
次に図１３に示すステップＳ２３０では、自車が次の誘導ポイントに到達したか否かを判定する。次の誘導ポイントに到達するまでステップＳ２２５に戻って同様の手順を繰り返し、次の誘導ポイントに到達した際には次のステップＳ２３５へ移る。
【００８６】
ステップＳ２３５では、目的地に到達したか否かを判定する。目的地に到達していない場合、すなわち上記ステップＳ２３０で到達したとみなされた誘導ポイントは最終的に向かう誘導ポイントである目的地ではなく、その手前の経路上に設定された他の誘導ポイントであるとみなされ、次のステップＳ２４０で次の誘導ポイントを変更し、ステップＳ２２５へ戻って同様の手順を繰り返す。一方、目的地に到達した場合、このフローを終了する。
【００８７】
本変形例におけるナビゲーション装置１００においては、上述した構成に加えてさらに、前記車両の運転者を特定する運転者特定手段Ｓ２０５を有し、前記誘導手段４２は、音声を発音可能な音声出力手段１９（スピーカに相当）を有し、前記運転者特定手段Ｓ２０５により特定された前記車両の前記運転者と同一の入力者に対応する前記距離対応値を前記距離語記憶手段４５Ｂから取得し、前記音声出力手段１９により前記距離対応値を音声で発音して誘導する。
【００８８】
このようにすると、運転者個人の感覚に適合した距離語で経路を音声案内することができる。
【００８９】
また、以上既に述べた以外にも、上記実施形態や各変形例による手法を適宜組み合わせて利用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】ナビゲーション装置の電気的なハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すナビゲーション装置において動作するナビゲーションプログラムのソフトウェア構成例を示すブロック図である。
【図３】経路説明情報とその解析結果の一例を示す図である。
【図４】曖昧距離語一般データベースに記録保持される曖昧距離語一般テーブルの構成例を示す図である。
【図５】経路音声入力誘導処理の手順例を示すフローチャートである。
【図６】ナビゲーション装置において動作するナビゲーションプログラムのソフトウェア構成例を示すブロック図である。
【図７】経路説明情報とその解析結果の一例を示す図である。
【図８】曖昧距離語個人別データベースに記録保持される曖昧距離語個人別テーブルの構成例を示す図である。
【図９】経路音声入力誘導処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１０】経路関連語学習処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１１】距離語「もうすぐ」のサンプルの分布と距離対応値との関係の一例を示す図である。
【図１２】距離語「もうすぐ」、距離語「しばらく」、及び距離語「ずっと」の各距離対応値の比較関係の一例を示す図である。
【図１３】音声案内処理の手順例を示すフローチャートである。
【図１４】入力者Ａと入力者Ｂのそれぞれにおける各距離語の距離対応値の比較関係の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９１】
１                ナビゲーションシステム
３                車速パルス検出器（移動距離検出手段に相当）
１９              スピーカ（音声出力手段に相当）
２３              マイク（音声入力手段に相当）
４１              経路探索部（経路探索手段に相当）
４２              誘導部（誘導手段に相当）
４３              音声認識部（認識手段に相当）
４４              制御部（解析手段、目的地推定手段、探索制御手段に相当）
４５Ａ            曖昧距離語一般データベース（距離語記憶手段に相当）
４５Ｂ            曖昧距離語個人別データベース（距離語記憶手段に相当）
１００            ナビゲーション装置
【図１】
2010145262.tif 000003
【図２】
2010145262.tif 000004
【図３】
2010145262.tif 000005
【図４】
2010145262.tif 000006
【図５】
2010145262.tif 000007
【図６】
2010145262.tif 000008
【図７】
2010145262.tif 000009
【図８】
2010145262.tif 000010
【図９】
2010145262.tif 000011
【図１０】
2010145262.tif 000012
【図１１】
2010145262.tif 000013
【図１２】
2010145262.tif 000014
【図１３】
2010145262.tif 000015
【図１４】
2010145262.tif 000016