(57)【要約】【課題】より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能な走行パターン予測装置及び走行パターン予測方法を提供する。【解決手段】類似度算出部３１が、ＧＰＳ２２及びセンサ類２４が異なる時間に取得した自車両の走行パターン同士の類似度Ｋを算出し、行動判定部３４が、類似度算出部３１が算出した類似度Ｋに基づいて自車両の走行パターンを予測するため、例えば、必ずしも同じ曜日等に走行パターンのデータを蓄積する必要がなく、異なる曜日等に取得した自車両の走行パターン同士の類似度Ｋから、走行パターンを予測することが可能であるため、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の走行パターンを取得する走行パターン取得手段と、
前記走行パターン取得手段が異なる時間に取得した前記自車両の前記走行パターン同士の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段が算出した前記類似度に基づいて、前記自車両の前記走行パターンを予測する予測手段と、
を備えた走行パターン予測装置。
【請求項２】
前記類似度算出手段は、前記予測手段が前記自車両の前記走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、前記１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに前記走行パターン取得手段が取得した前記走行パターンと、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに前記走行パターン取得手段が取得した前記走行パターンとの類似度を算出する、請求項１に記載の走行パターン予測装置。
【請求項３】
前記類似度算出手段が算出した前記類似度に基づいて、前記走行パターンの指標を算出する指標算出手段と、
前記予測手段が前記走行パターンを予測するための閾値を設定する閾値設定手段と、
をさらに備え、
前記予測手段は、前記指標算出手段が算出した前記指標が、前記閾値設定手段が設定した前記閾値を超えているか否かによって前記走行パターンを予測する、請求項２に記載の走行パターン予測装置。
【請求項４】
前記指標算出手段は、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかの前記走行パターンの類似度と前記走行パターンの頻度との積を、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかごとに加算した値に基づいて、前記走行パターンの指標を算出する、請求項３に記載の走行パターン予測装置。
【請求項５】
前記閾値設定手段は、前記走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは第１の閾値を設定し、前記走行パターンの頻度が前記所定回数以上となった後は、前記第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定する、請求項３又は４に記載の走行パターン予測装置。
【請求項６】
前記走行パターンは、前記自車両の出発地と目的地との組、前記自車両の経路及び前記自車両の停車時間のいずれかである、請求項１〜５のいずれか１項に記載の走行パターン予測装置。
【請求項７】
自車両の走行パターンを取得する工程と、
異なる時間に取得した前記自車両の前記走行パターン同士の類似度を算出する工程と、
算出した前記類似度に基づいて、前記自車両の前記走行パターンを予測する工程と、
を含む走行パターン予測方法。
【請求項８】
前記類似度を算出する工程は、前記自車両の前記走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、前記１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した前記走行パターンと、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した前記走行パターンとの類似度を算出する、請求項７に記載の走行パターン予測方法。
【請求項９】
算出した前記類似度に基づいて、前記走行パターンの指標を算出する工程と、
前記走行パターンを予測するための閾値を設定する工程と、
をさらに含み、
前記走行パターンを予測する工程は、算出した前記指標が設定した前記閾値を超えているか否かによって前記走行パターンを予測する、請求項８に記載の走行パターン予測方法。
【請求項１０】
前記走行パターンの指標を算出する工程は、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかの前記走行パターンの類似度と前記走行パターンの頻度との積を、前記１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかごとに加算した値に基づいて、前記走行パターンの指標を算出する、請求項９に記載の走行パターン予測方法。
【請求項１１】
前記走行パターンを予測するための閾値を設定する工程は、前記走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは第１の閾値を設定し、前記走行パターンの頻度が前記所定回数以上となった後は、前記第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定する、請求項９又は１０に記載の走行パターン予測方法。
【請求項１２】
前記走行パターンは、前記自車両の出発地と目的地との組、前記自車両の経路及び前記自車両の停車時間のいずれかである、請求項７〜１１のいずれか１項に記載の走行パターン予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行パターン予測装置及び走行パターン予測方法に関し、特には、取得した自車両の走行パターンに基づいて自車両の走行パターンを予測する走行パターン予測装置及び走行パターン予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ナビゲーション装置等で、自車両の走行パターンを予測し、運転者の操作なしに目的地の設定と目的地までの経路を獲得することにより、特に、自宅から会社やデパートまでの経路のような運転者が頻繁に走行する経路について、運転者がその経路を走行する度に目的地を設定しなくてはならないといった煩わしさを低減させる技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、出発地と出発時刻（曜日＋時間）と目的地、およびその間の走行経路からなる過去の走行パターンデータを記憶しておき、今回の走行を開始する場合に、現在位置検出部で検出した出発地と、時計で得た出発時刻に基づいて、過去の走行パターンデータから自動的に目的地を類推し、同時に類推した目的地までの走行経路を獲得するナビゲーション装置が提案されている。
【０００４】
このナビゲーション装置では、例えば、月曜日の午前８時１０分に自宅を出発する場合、走行パターンデータを検索し、過去月曜日の８時台に自宅を出発した目的地として記憶されている会社、病院、銀行のうち、最も頻度が高い会社を目的地として類推する。類推した目的地が運転者の意図と合致していれば、ナビゲーション装置は、自宅からその目的地までの過去の走行経路を走行パターンデータより獲得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２９４４７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術では、過去の走行パターンを曜日ごとに蓄積し、曜日ごとに蓄積された走行パターンから当該曜日における走行パターンを類推する構成であるため、当該曜日における走行パターンデータがある程度蓄積するまでは、走行パターンを予測する精度が低く、予測精度が高まるまでに時間を要するという欠点がある。すなわち、上記の技術では、高い信頼度で走行パターンを予測しようとすると、長い学習期間が必要である。
【０００７】
本発明は、このような実情に鑑みなされたものであり、その目的は、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能な走行パターン予測装置及び走行パターン予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、自車両の走行パターンを取得する走行パターン取得手段と、走行パターン取得手段が異なる時間に取得した自車両の走行パターン同士の類似度を算出する類似度算出手段と、類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、自車両の走行パターンを予測する予測手段と、を備えた走行パターン予測装置である。
【０００９】
この構成によれば、類似度算出手段が、走行パターン取得手段が異なる時間に取得した自車両の走行パターン同士の類似度を算出し、予測手段が、類似度算出手段が算出した類似度に基づいて自車両の走行パターンを予測するため、例えば、必ずしも同じ曜日等に走行パターンのデータを蓄積する必要がなく、異なる曜日等に取得した自車両の走行パターン同士の類似度から、走行パターンを予測することが可能であるため、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。
【００１０】
この場合、類似度算出手段は、予測手段が自車両の走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、当該１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに走行パターン取得手段が取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに走行パターン取得手段が取得した走行パターンとの類似度を算出することが好適である。
【００１１】
この構成によれば、類似度算出手段は、予測手段が自車両の走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、当該１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに走行パターン取得手段が取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに走行パターン取得手段が取得した走行パターンとの類似度を算出するため、走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯における同じ曜日等のデータが蓄積されなくとも、当該曜日と異なる曜日に取得した走行パターンとの類似度から、当該一日の当該時間帯における走行パターンを予測することができ、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。
【００１２】
この場合、類似度算出手段が算出した類似度に基づいて、走行パターンの指標を算出する指標算出手段と、予測手段が走行パターンを予測するための閾値を設定する閾値設定手段とをさらに備え、予測手段は、指標算出手段が算出した指標が、閾値設定手段が設定した閾値を超えているか否かによって走行パターンを予測することが好適である。
【００１３】
この構成によれば、予測手段は、指標算出手段が類似度に基づいて算出した指標が、閾値設定手段が設定した閾値を超えているか否かによって走行パターンを予測するため、類似度に応じて少ない学習期間で精度良く走行パターンを予測可能となる。
【００１４】
この場合、指標算出手段は、１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかの走行パターンの類似度と走行パターンの頻度との積を、１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかごとに加算した値に基づいて、走行パターンの指標を算出することが好適である。
【００１５】
この構成によれば、指標算出手段は、１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかの走行パターンの類似度と走行パターンの頻度との積を、１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかごとに加算した値に基づいて、走行パターンの指標を算出するため、異なる曜日等における走行パターンの類似度と頻度とに応じて走行パターンの指標を妥当な値に算出することが可能となる。
【００１６】
一方、閾値設定手段は、走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは第１の閾値を設定し、走行パターンの頻度が所定回数以上となった後は、第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定することが好適である。
【００１７】
この構成では、閾値設定手段は、走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは第１の閾値を設定し、走行パターンの頻度が所定回数以上となった後は、第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定するため、頻度が所定回数以上と頻繁に行なわれる例えば通勤等の週５日行われるような走行パターンについて、休暇、出張等の原因から指標が下がり１曜日だけ通勤と走行パターンを予測するための閾値を超えることができなくなるといった事態を防ぐことが可能となる。
【００１８】
さらに、走行パターンは、自車両の出発地と目的地との組、自車両の経路及び自車両の停車時間のいずれかであるものとできる。
【００１９】
この構成では、自車両の出発地と目的地との組、自車両の経路及び自車両の停車時間のいずれかを予測することが可能となる。
【００２０】
一方、本発明は、自車両の走行パターンを取得する工程と、異なる時間に取得した自車両の走行パターン同士の類似度を算出する工程と、算出した類似度に基づいて、自車両の走行パターンを予測する工程とを含む走行パターン予測方法である。
【００２１】
この場合、類似度を算出する工程は、自車両の走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、当該１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した走行パターンとの類似度を算出することが好適である。
【００２２】
この場合、算出した類似度に基づいて、走行パターンの指標を算出する工程と、走行パターンを予測するための閾値を設定する工程とをさらに含み、走行パターンを予測する工程は、算出した指標が設定した閾値を超えているか否かによって走行パターンを予測することが好適である。
【００２３】
この場合、走行パターンの指標を算出する工程は、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかの走行パターンの類似度と走行パターンの頻度との積を、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかごとに加算した値に基づいて、走行パターンの指標を算出することが好適である。
【００２４】
一方、走行パターンを予測するための閾値を設定する工程は、走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは第１の閾値を設定し、走行パターンの頻度が所定回数以上となった後は、第１の閾値よりも低い第２の閾値を設定することが好適である。
【００２５】
さらに、走行パターンは、自車両の出発地と目的地との組、自車両の経路及び自車両の停車時間のいずれかとできる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の走行パターン予測装置及び走行パターン予測方法によれば、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るナビゲーション装置の動作を示すフロー図である。
【図３】行動パターンデータの一例を示す図である。
【図４】月曜日の出勤行動と火曜日の出勤行動との類似度を算出する手法を示す図である。
【図５】月曜日の出勤行動と水曜日の出勤行動との類似度を算出する手法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。
【００２９】
図１は、実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示すブロック図である。本実施形態では、本発明の走行パターン予測装置をナビゲーション装置として実現した例を示す。図１に示すように、本実施形態のナビゲーション装置１０では、ＧＰＳ２２、センサ類２４、行動パターンデータベース２６及び表示部４０がナビゲーション処理部３０に接続されている。
【００３０】
ＧＰＳ（Global  Positioning  System）２２は、複数のＧＰＳ衛生からの信号をＧＰＳ受信機で受信し、各々の信号の相違から自車両の位置を測位するためのものである。ＧＰＳ２２による測位により、自車両の出発地及び目的地、並びに経路を取得することが可能となる。
【００３１】
センサ類２４は、具体的には、車速センサ、加速度センサ、ヨーレートセンサ、ステアリングセンサ、ジャイロセンサ等のセンサであり、自車両の走行状態を検出するためのものである。ＧＰＳ２２及びセンサ類２４は、自車両の出発地と目的地との組（以下、ＯＤ（Origin-destination）と呼ぶことがある）、経路、停車時間等の自車両の走行パターンを取得するためのものであり、走行パターン取得手段として機能する。
【００３２】
行動パターンデータベース２６は、ＧＰＳ２２及びセンサ類２４により取得された自車両のＯＤ、経路及び停車時間等の走行パターンを、出発した時間帯、日、曜日、週、月、及び年等の項目ごとに整理して記録するためのものである。
【００３３】
ナビゲーション処理部３０は、類似度算出部３１、頻度取得部３２、指標算出部３３、行動判定部３４及び閾値設定部３５を有している。類似度算出部（類似度算出手段）３１は、後述する手法により、自車両の走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、当該１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかにＧＰＳ２２及びセンサ類２４が取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかにＧＰＳ２２及びセンサ類２４が取得した走行パターンとの類似度を算出するためのものである。
【００３４】
頻度取得部３２は、ＧＰＳ２２及びセンサ類２４が取得した種々の走行パターンが、日、曜日、週、月及び年ごとに行なわれた頻度を、行動パターンデータベース２６より取得するためのものである。
【００３５】
指標算出部（類似度算出手段）３３は、類似度算出部３１が算出した類似度に基づいて、走行パターンの指標を算出するためのものである。行動判定部（予測手段）３４は、指標算出部３３が算出した指標が、閾値設定部３５が設定した閾値を超えているか否かによって走行パターンを予測するためのものである。閾値設定部（閾値設定手段）３５は、行動判定部３４が走行パターンを予測するための閾値を設定するためのものである。
【００３６】
表示部４０は、具体的には液晶ディスプレイや音声スピーカであり、ナビゲーション処理部３０で予測した自車両の走行パターンに基づく経路案内を運転者に対して表示するためのものである。
【００３７】
以下、本実施形態のナビゲーション装置１０の動作について説明する。以下の例では、判定する走行パターンとして、月曜日〜金曜日の朝に自宅から勤務地に出勤する出勤行動か否かを判定する場合について説明する。図２は、実施形態に係るナビゲーション装置の動作を示すフロー図である。図２に示すように、自車両が午前８時頃に自宅から出発しようとする場合、ナビゲーション処理部３０の類似度算出部３１は、判定対象となる行動パターン（走行パターン）である通勤行動と、同一ＯＤ、同一出発時間帯の行動パターンに対し、以下の例では、曜日間での類似度を算出する（Ｓ１）。
【００３８】
図３は行動パターンデータの一例を示す図である。図３は、ＧＰＳ２２及びセンサ類２４が過去に取得し、行動パターンデータベース２６に記録された自車両の行動パターンを示す。以下の例では、ＯＤが「自宅」から「勤務地」であり、出発時刻８時頃の行動の発生状況が図３に示すようなものであったとする。
【００３９】
図３中、「出発時刻８時頃」とは、例えば自車両の出発時刻がＡＭ７：３０〜ＡＭ８：３０と１時間毎の時間帯、あるいはＡＭ７：００〜ＡＭ９：００と２時間毎の時間帯に該当する場合を指すものとする。また、図３中、丸印は行動パターンが通勤行動に一致した場合を示し、バツ印は行動パターンが通勤行動に一致しなかった場合を示す。行動パターンが通勤行動に一致した場合とは、例えば、ＯＤであれば、その差異が１０〜５０ｍ内にとどまり、経路であれば、その差異が７０％以内にとどまる場合とすることができる。
【００４０】
図３に示す場合、類似度算出部３１は、月曜日の出勤行動と火曜日の出勤行動との類似度を、通勤行動の発生パターンを基に以下のように計算する。図４は、月曜日の出勤行動と火曜日の出勤行動との類似度を算出する手法を示す図である。図４に示すように、月曜日の出勤行動と火曜日の出勤行動とは、第１週目は、月曜日は出勤行動がなされ、火曜日は出勤行動がなされておらず異なっている。第２週目は、月曜日は出勤行動がなされず、火曜日は出勤行動がなされており異なっている。第３週目は、月曜日は出勤行動がなされ、火曜日も出勤行動がなされており一致している。
【００４１】
この場合、出勤行動発生の一致状況（丸印とバツ印の一致状況）が過去３週で１回だけ同じであるため、類似度算出部３１は、月曜日の出勤行動と火曜日の出勤行動との類似度Ｋ（月，火）＝１／３＝３３％と算出する。
【００４２】
その他の場合も同様である。例えば、月曜日の出勤行動と水曜日の出勤行動とが図５に示すようになっているものとする。図５に示すように、月曜日の出勤行動と水曜日の出勤行動とは、第１週目は、月曜日は出勤行動がなされ、水曜日は出勤行動がなされておらず異なっている。第２週目は、月曜日は出勤行動がなされず、水曜日も出勤行動がなされておらず一致している。第３週目は、月曜日は出勤行動がなされ、水曜日も出勤行動がなされており一致している。
【００４３】
この場合、出勤行動発生の一致状況が過去３週で２回だけ同じであるため、類似度算出部３１は、月曜日の出勤行動と水曜日の出勤行動との類似度Ｋ（月，水）＝２／３＝６６％と算出する。同様にして、類似度算出部３１は、月曜日の出勤行動と月曜日の出勤行動との類似度Ｋ（月，月）から月曜日の出勤行動と日曜日の出勤行動との類似度Ｋ（月，日）までを算出する。なお、月曜日の出勤行動と月曜日の出勤行動との類似度Ｋ（月，月）のように対象曜日自身との類似度は、類似度Ｋ（月，月）は１００％、すなわち類似度Ｋ（月，月）＝１＝１００％として算出する。
【００４４】
指標算出部３３は、上記のように類似度算出部３１が算出した曜日間の類似度を基に通勤行動判定の指標を算出する（Ｓ２）。以下の例では、月曜日の出勤行動を例として、出勤行動判定の指標の算出方法を説明する。頻度取得部３２が、行動パターンデータベース２６から取得した通勤行動の発生頻度が、例えば、月曜日３回、火曜日２回、水曜日０回、木曜日１回、金曜日２回、土曜日１回、日曜日０回であったとする。また、類似度算出部３１が算出した出勤行動についての曜日間の類似度Ｋが、例えば、Ｋ（月，月）＝１００％、Ｋ（月，火）＝８０％、Ｋ（月，水）＝５０％、Ｋ（月，木）＝３０％、Ｋ（月，金）＝１０％、Ｋ（月，土）＝１００％、Ｋ（月，日）＝７０％であったとする。
【００４５】
上記の場合、指標算出部３３は、通勤行動判定を行なう指標Ｉを下式（１）のように、各曜日間の類似度Ｋと発生頻度との積を、曜日間ごとに加算した値として算出する。
【００４６】
Ｉ＝Ｋ（月，月）×３回＋Ｋ（月，火）×２回＋Ｋ（月，水）×０回＋Ｋ（月，木）×Ｋ（月，金）×２回＋Ｋ（月，土）×１＋Ｋ（月，日）×０回＝６．１      （１）
【００４７】
判定対象の行動パターンである通勤行動と、同一ＯＤの行動パターンが既に通勤行動として確定済みではないとき（Ｓ３）、すなわち、例えば、行動パターンデータベース２６に記憶された同一出発時間且つ同一ＯＤの行動パターンの頻度が１〜１０回の所定回数に満たないとき、あるいは行動判定部３４が通勤行動であると判定した回数が１〜１０回の所定回数に満たないときは、閾値設定部３５は高い閾値（第１の閾値）を設定し、行動判定部３４は、指標算出部３３が算出した指標Ｉが高い閾値を超えているか否かにより、通勤行動判定を行う（Ｓ４）。
【００４８】
例えば、閾値設定部が高い閾値として６を設定していた場合は、上式（１）のように指標算出部３３が指標Ｉ＝６．１を算出しているならば、自車両が月曜日の午前８時頃自宅から出発する行動パターンについては、行動判定部３４は通勤行動と判定する。
【００４９】
一方、判定対象の行動パターンである通勤行動と、同一ＯＤの行動パターンが既に通勤行動として確定済みであるとき（Ｓ３）、すなわち、例えば、行動パターンデータベース２６に記憶された同一出発時間且つ同一ＯＤの行動パターンの頻度が１〜１０回の所定回数以上であるとき、あるいは行動判定部３４が通勤行動であると判定した回数が１〜１０回の所定回数以上であるときは、閾値設定部３５は低い閾値（第２の閾値）を設定し、行動判定部３４は、指標算出部３３が算出した指標Ｉが低い閾値を超えているか否かにより、通勤行動判定を行う（Ｓ５）。
【００５０】
例えば、閾値設定部が高い閾値として４を設定していた場合は、上式（１）のように指標算出部３３が指標Ｉ＝６．１を算出しているならば、自車両が月曜日の午前８時頃自宅から出発する行動パターンについては、行動判定部３４は通勤行動と判定する。
【００５１】
以上のように、行動判定部３４が、自車両が月曜日の午前８時頃自宅から出発する行動パターンについて通勤行動と判定した場合は、運転者による入力が特に無くとも、表示部４０は自宅から勤務地までの経路案内及び当該経路の交通状況を提示し、運転者の運転を支援する。行動パターンデータベース２６は、例えば月ごとの限定された期間ごとにデータを更新し、類似度算出部３１は種々の時間帯における様々な行動パターンの類似度Ｋを算出し、頻度取得部３２は当該行動パターンの頻度を取得し、指標算出部３３は各々の行動パターンの指標Ｉを算出する。
【００５２】
本実施形態によれば、類似度算出部３１が、ＧＰＳ２２及びセンサ類２４が異なる時間に取得した自車両の走行パターン同士の類似度Ｋを算出し、行動判定部３４が、類似度算出部３１が算出した類似度Ｋに基づいて自車両の走行パターンを予測するため、例えば、必ずしも同じ曜日等に走行パターンのデータを蓄積する必要がなく、異なる曜日等に取得した自車両の走行パターン同士の類似度Ｋから、走行パターンを予測することが可能であるため、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。
【００５３】
特に本実施形態によれば、類似度算出部３１は、行動判定部３４が自車両の走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯において、当該１日と同じ曜日にＧＰＳ２２及びセンサ類２４が取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる曜日にＧＰＳ２２及びセンサ類２４が取得した走行パターンとの類似度Ｋを算出するため、走行パターンを予測する１日における時間帯と同じ時間帯における同じ曜日のデータが蓄積されなくとも、当該曜日と異なる曜日に取得した走行パターンとの類似度Ｋから、当該一日の当該時間帯における走行パターンを予測することができ、より短い学習期間でありながら高い精度で走行パターンを予測可能となる。
【００５４】
また、本実施形態によれば、行動判定部３４は、指標算出部３３が類似度Ｋに基づいて算出した指標Ｉが、閾値設定部３５が設定した閾値を超えているか否かによって走行パターンを予測するため、類似度Ｋに応じて少ない学習期間で精度良く走行パターンを予測可能となる。
【００５５】
加えて、本実施形態によれば、指標算出部３３は、行動判定部３４が自車両の走行パターンを予測する１日とそれぞれ異なる曜日の走行パターンの類似度Ｋと走行パターンの頻度との積を、当該１日とそれぞれ異なる曜日ごとに加算した値に基づいて、走行パターンの指標Ｉを算出するため、異なる曜日等における走行パターンの類似度Ｋと頻度とに応じて走行パターンの指標Ｉを妥当な値に算出することが可能となる。
【００５６】
さらに、本実施形態によれば、閾値設定部３５は、走行パターンの頻度が所定回数以上となるまでは高い閾値を設定し、走行パターンの頻度が所定回数以上となった後は、低い閾値を設定するため、頻度が所定回数以上と頻繁に行なわれる例えば通勤行動等の月曜日から金曜日まで週５日行われるような走行パターンについて、休暇、出張等の原因から指標Ｉが下がり、週の１曜日だけ通勤行動と走行パターンを予測するための閾値を超えることができなくなるといった事態を防ぐことが可能となる。
【００５７】
また、本実施形態によれば、自車両のＯＤ、自車両の経路及び自車両の停車時間のいずれかを予測することが可能となる。
【００５８】
尚、本発明は、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、上記実施形態では、午前８時頃の曜日間における通勤行動の類似度を算出したが、本発明においては、同一時間帯における異なる日、週、月、年間の行動パターンの類似度を算出するものとできる。あるいは、本発明においては、自車両の走行パターンを予測する１日における天気や季節と同じ天気や季節において、当該１日と同じ日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した走行パターンと、当該１日とそれぞれ異なる日、曜日、週、月及び年のいずれかに取得した走行パターンとの類似度を算出するようにしても良い。
【符号の説明】
【００５９】
１０…ナビゲーション装置、２２…ＧＰＳ、２４…センサ類、２６…行動パターンデータベース、３０…ナビゲーション処理部、３１…類似度算出部、３２…頻度取得部、３３…指標算出部、３４…行動判定部、３５…閾値設定部、４０…表示部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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