(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの利用感覚に合った経路を提供する。【解決手段】目的地に対して有料経路情報と非有料経路情報を探索し、前記有料経路情報と前記非有料経路情報と関連付けた学習データを記憶する。目的地までの経路案内において前記有料経路情報を使用したケースに該当する学習データのそれぞれを統計処理の対象とし、前記有料経路情報の走行時間と前記非有料経路情報の走行時間との経路時間差と、前記有料経路情報の有料料金とに基づいて、単位経路時間差あたりの有料料金をコスト基準として算出する。探索された有料経路情報および非有料経路情報に関する経路時間差と有料料金との関係が、前記コスト基準を満足する場合、前記有料経路情報を優先的に提案する。【選択図】図１
2010101826.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
有料道および非有料道に関する情報を含む地図情報を記憶する地図情報記憶手段と、
前記地図情報記憶手段の地図情報を参照し、目的地までの経路情報として、前記有料道を利用した経路、当該経路に関する走行時間および有料料金を含む有料経路情報と、前記非有料道を利用した経路および当該経路に関する走行時間を含む非有料経路情報とをそれぞれ探索する経路探索手段と、
前記経路探索手段によって目的地に対して探索された前記経路情報を、経路案内用の候補としてユーザに提案する経路提案手段と、
前記経路探索手段によって探索された前記有料経路情報と前記非有料経路情報と関連付けた学習データを記憶する学習データ記憶手段と、
目的地までの経路案内において前記有料経路情報を使用したケースに該当する学習データのそれぞれを前記探索情報記憶手段から抽出するとともに、抽出された学習データのそれぞれを統計処理の対象として、前記有料経路情報の走行時間と前記非有料経路情報の走行時間との経路時間差と、前記有料経路情報の有料料金とに基づいて、単位経路時間差あたりの有料料金をコスト基準として算出する基準算出手段とを有し、
前記経路提示手段は、目的地に対して探索された前記有料経路情報および前記非有料経路情報に関する前記経路時間差と前記有料料金との関係が、前記基準算出手段によって算出された前記コスト基準を満足する場合、前記有料経路情報を優先的に提案することを特徴とするナビゲーションシステム。
【請求項２】
前記経路探索手段は、前記有料経路情報および前記非有料経路情報において、前記経路に関する走行時間として、目的地へと到達するために必要な走行時間の予測値を探索することを特徴とする請求項１に記載されたナビゲーションシステム。
【請求項３】
前記基準算出手段は、抽出された学習データのそれぞれを対象とした統計処理において、有料道の利用頻度に基づいて区分けされる複数の範囲に応じて前記コスト基準を算出することを特徴とする請求項１に記載されたナビゲーションシステム。
【請求項４】
前記学習データ記憶手段は、前記学習データとして、有料道の利用に影響を与える調整パラメータをさらに関連付けて記憶しており、
前記基準算出手段は、前記調整パラメータを考慮して、前記コスト基準を補正することを特徴とする請求項１に記載されたナビゲーションシステム。
【請求項５】
目的地までの経路情報として、有料道を利用した経路、当該経路に関する走行時間および有料料金を含む有料経路情報と、非有料道を利用する経路および当該経路に関する走行時間を含む非有料経路情報とをそれぞれ探索する第１のステップと、
目的地までの経路案内において前記有料経路情報を使用したケースを対象として統計処理を行うことにより、前記有料経路情報の走行時間と前記非有料経路情報の走行時間との経路時間差と、前記有料経路情報の有料料金とに基づいて、単位経路時間差あたりの有料料金をコスト基準として算出する第２のステップと、
目的地に対して探索された前記有料経路情報および前記非有料経路情報に関する前記経路時間差と前記有料料金との関係が、前記コスト基準を満足する場合、ユーザに前記有料経路情報を優先的に提案する第３のステップと
を有することを特徴とするナビゲーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ナビゲーションシステムおよびナビゲーション方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、周辺の地理的な情報や、目的地までの経路案内を行うナビゲーションシステムが知られている。この類のナビゲーションシステムでは、目的地を設定した際に、有料道を利用する経路にするか、あるいは有料道を利用しない経路にするかをユーザに選択させることが一般となっている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、利用者の有料道利用の嗜好を反映させた経路探索ができる機能を備えたナビゲーションシステムが開示されている。このナビゲーションシステムでは、有料道を利用した経路と一般道を利用した経路とを探索し、両者の走行時間差と有料道利用時の料金とに基づいて、単位走行時間差あたりの料金を算出する。算出された料金は投資費用として記憶され、新たに算出された単位走行時間差あたりの料金が投資費用を上回った場合に投資費用が更新される。そして、次回以降の経路探索では、投資費用を超えない範囲で有料道を利用する経路が優先的に提案される。
【特許文献１】特開２００１−０２１３７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、通常ならば有料道を使わないシーンであるが例外的に有料道を利用したといったようなケースでは、単位走行時間あたりの料金がユーザの平均的な値よりも高くなってしまう虞がある。この場合、特許文献１に開示された手法によれば、投資費用が高い料金で更新されてしまうため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する有料道利用経路が、ユーザによる有料道の利用感覚と合わなくなってしまうという可能性がある。
【０００５】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの利用感覚に合った経路を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
かかる課題を解決するために、本発明は、目的地に対して探索された有料経路情報および非有料経路情報に関する経路時間差と有料料金との関係が、ユーザの履歴から統計的に算出されたコスト基準を満足する場合、ユーザに有料経路情報を優先的に提案する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、コスト基準がユーザの履歴をもとに統計的に処理される。これにより、コスト基準がユーザの利用傾向から著しくずれるといった事態が抑制される。そのため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する経路を、ユーザによる利用感覚と合ったものとすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、本発明の実施形態にかかるナビゲーションシステムを模式的に示す構成図である。このナビゲーションシステムは、車両に搭載されており、車両周辺の地理的な情報や、目的地へと至る経路を案内するための情報を提供するカーナビゲーションシステムである。ナビゲーションシステムは、制御装置１０を主体に構成されており、制御装置１０には、車速センサ１１、ＧＰＳユニット１２、ジャイロセンサ１３、入力装置１４、地図データ記憶装置１５、学習データ記憶装置１６、モニタ１７およびスピーカ１８が接続されている。
【０００９】
制御装置１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏインターフェースを主体に構成されたマイクロコンピュータで構成されている。制御装置１０は、ＲＯＭに格納された制御プログラムに従い、ナビゲーションに関する各種の処理を行う。具体的には、制御装置１０は、車速センサ１１、ＧＰＳユニット１２およびジャイロセンサ１３といった各種センサから出力される情報に基づいて、自律航法を用いて自車両の位置を検出する。制御装置１０は、検出された自車両の位置と、地図データ記憶装置１５に記憶されている地図情報とをマッチングさせ、自車両周辺の道路情報を取得し、これをユーザ（典型的には、ドライバ）に提示する。また、制御装置１０は、目的地へと至る一連の経路を探索し、この探索結果に基づいて、自車両を誘導する。
【００１０】
本実施形態との関係において、制御装置１０によって実行される処理は、提案処理と、学習処理とに大別される。ここで、経路提案処理は、経路案内に使用するための経路情報を探索し、これをユーザに提案する処理である。一方、学習処理は、ユーザにマッチした経路情報を提案するために、必要な学習データの収集を行う処理である。
【００１１】
提案処理において、制御装置１０は、地図データ記憶装置１５の地図情報を参照し、出発地（例えば、現在地）から目的地までの経路情報として、有料道利用経路と、一般道利用経路とをそれぞれ探索する。ここで、有料道利用経路は、出発地から目的地までの経路の間に有料道を利用する一連の経路の情報（有料経路情報）である。また、有料道利用経路は、さらに、この経路に関する予測走行時間（目的地へと到達するために必要な走行時間の予測値）および有料料金といった付帯的な情報も含んでいる。これに対して、一般道利用経路は、出発地から目的地までの経路の間に、非有料道を利用する、すなわち、有料道を利用しない一連の経路の情報（非有料経路情報）であり、さらに、この経路に関する予測走行時間といった付帯的な情報も含んでいる。一方、学習処理において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として探索された有料道利用経路と一般道利用経路とを関連付けた学習データを学習データ記憶装置１６に記憶する。
【００１２】
また、制御装置１０は、提案処理において、目的地までの経路案内において有料道利用経路を使用したケースに該当する学習データのそれぞれを学習データ記憶装置１６から抽出する。そして、制御装置１０は、抽出された学習データのそれぞれを統計処理の対象として、コスト基準を算出する。このコスト基準は、有料道利用時の予測走行時間と一般道利用時の予測走行時間との時間差（以下「経路時間差」という）と、有料道利用時の有料料金とに基づいて算出される、単位経路時間差あたりの有料料金を示している。
【００１３】
制御装置１０は、探索された経路情報を、経路案内用の候補としてユーザに提案する。ここで、本実施形態において、制御装置１０は、現在の目的地に対して探索された経路情報に関する経路時間差と有料道利用時の有料料金との関係が、コスト基準を満足するか否かを判断する。そして、制御装置１０は、上記の関係がコスト基準を満足する場合には、ユーザに対して有料道利用経路を優先的に提案する。一方、制御装置１０は、上記の関係がコスト基準を満足しない場合には、ユーザに対して一般道利用経路を優先的に提案する。そして、制御装置１０は、有料道利用経路または一般道利用経路のうち、ユーザによって選択された経路情報にしたがって、目的地までの経路案内を行う。
【００１４】
車速センサ１１は、車両の速度を検出するセンサである。ＧＰＳユニット１２は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からのＧＰＳ信号を受信して自車両の現在位置を検出する。ジャイロセンサ１３は、自車両の進行方向を検出する。各種センサ１１〜１３によって検出された検出結果は、制御装置１０に入力される。
【００１５】
入力装置１４は、インストルメントパネル、若しくは、ステアリングハンドルに設置されている。入力装置１４としては、スイッチ類を備える操作パネル、リモコン、モニタ１７に設置されたタッチパネルなどを用いることができる。入力装置１４は、乗員に操作されることによって、目的地の設定や、経路の選択を指示する信号を制御装置１０に出力する。
【００１６】
地図データ記憶装置１５は、例えば、ハードディスク装置から構成されており、地図情報を記憶している。地図情報は、道路および交差点に位置情報が関連付けられた道路情報を主体に構成されており、この道路情報は、特定地点を表すノードに関するノードデータと、ノード間の接続を表す道路リンクに関する道路データとで構成される。地図情報によって示される個々の道路は、交差・分岐・合流等の地点に対応する複数のノードによって分割されており、それぞれのノード間を道路リンクで接続することにより、一連の道路軌跡が構成される。
【００１７】
ノードデータは、個々のノード毎に、そのノードを識別する識別番号（ノードＩＤ）、緯度および経度を用いたノード座標、このノードに接続する道路リンクの固有番号（リンクＩＤ）、交差点種類（一時停止規制の有無等）、信号機の設置位置、停止線の位置、交差点の環境条件などが関連付けている。これに対して、道路データは、個々の道路リンク毎に、その道路リンクを識別する固有番号（リンクＩＤ）、道路リンクに該当する道路の長さ、道路リンクに該当する道路の幅、道路リンクに該当する道路の勾配、道路リンクに該当する道路の路面状態、道路リンクに該当する道路の曲率半径、道路種別（高速道、有料道、一般道（非有料道））などが関連付けられている。また、これらのデータに付帯する付帯データとして、高速道および有料道に関する各区間に関する有料料金に関する情報も含んでいる。
【００１８】
なお、地図情報は、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納されて、制御装置１０によって読み取り可能な状態であってもよい。また、制御装置１０は、地図データ記憶装置１５から地図情報を読み込む以外にも、図示しない通信装置を利用して、道路側に設けられた道路側インフラと路車間通信を行うことにより、地図情報を取得してもよい。
【００１９】
学習データ記憶装置１６は、例えば、ハードディスク装置から構成されており、走行履歴として種々の情報が記述されたコストテーブルによって構成されるデータベースである。個々のコストテーブルは、コスト基準を算出するための学習用データであり、基本情報と、付帯情報とを含んでいる。
【００２０】
図２は、コストテーブルの説明図である。基本情報には、目的地までの経路情報、すなわち、有料道利用経路と一般道利用経路と関連付けて記述されている。また、この経路情報の提案により、有料道利用経路を使用した場合には、経路時間差と、有料道利用時の有料料金とも併せて記述される。
【００２１】
これに対して、付帯情報には、基本情報に付帯する情報が記述されており、具体的には、有料道の利用に影響を与える調整パラメータが記述されている。調整パラメータは、以下に示すように、有料道利用経路に関するパラメータ、経路情報を探索した際の時刻パラメータ、目的地に関するパラメータ、およびドライバおよび同乗者に関するパラメータが含まれる。
【００２２】
（１）有料道利用経路に関するパラメータ
・有料道の利用頻度に基づいて区分けされる範囲種別（なお、範囲種別の詳細については後述する）、有料道を利用する区間距離（例えば、０〜１５ｋｍ、１５〜２５ｋｍ、２５〜５０ｋｍ、５０〜８０ｋｍ、８０ｋｍ以上）など
（２）時刻パラメータ
・曜日（各曜日、あるいは、平日または休日）、出発時刻（例えば、０：００〜５：５９、６：００〜１１：５９、１２：００〜１７：５９、１８：００〜２３：５９）など
（３）目的地に関するパラメータ
・目的地、ジャンル（観光地、商業地など）、目的地までの距離、行程（自宅を基準とする往路、復路またはその他）など
（４）ドライバ・同乗者に関するパラメータ
・ドライバ種別、同乗者数
モニタ１７は、制御装置１０に制御されることにより、自車両周辺の地図情報や、ナビゲーションに必要な経路情報などを表示する。モニタ１７としては、液晶ディスプレイなどを用いることができる。また、スピーカ１８は、制御装置１０から出力される信号に応じて、ナビゲーションに必要な音声アナウンスなどを出力する。
【００２３】
つぎに、制御装置１０による具体的な処理をフローチャートにしたがって説明する。図３は、制御装置１０による経路情報の提案処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、所定周期で呼び出され、制御装置１０によって実行される。
【００２４】
まず、ステップ１（Ｓ１）において、制御装置１０は、乗員の操作によって入力装置１４から出力される目的地情報にしたがって目的地の設定がなされたか否かが判断される。このステップ１において肯定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなされた場合には、ステップ２（Ｓ２）に進む。一方、ステップ１において否定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなされていない場合には、本ルーチンを抜ける。
【００２５】
ステップ２において、制御装置１０は、設定された目的地へと至る一連の経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ探索する。上述したように、有料道利用経路は、目的地までの間に有料道を利用する一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間および有料料金の情報とを含む。また、一般道利用経路は、目的地までの経路の間に有料道を利用しない一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間の情報とを含む。
【００２６】
ステップ３（Ｓ３）において、制御装置１０は、探索された経路情報を参照し、一般道利用時の予測走行時間から有料道利用時の予測走行時間を減算することにより、経路時間差を算出する。
【００２７】
ステップ４（Ｓ４）において、制御装置１０は、コスト基準を演算する。図４は、ステップ４におけるコスト基準の演算ルーチンを示す説明図である。まず、ステップ１０（Ｓ１０）において、制御装置１０は、現在運転しているドライバの推定が可能か否かを判断する。例えば、制御装置１０は、目的地の設定の際にドライバ情報の入力を促し、これに対応して入力装置１４から出力されるドライバ情報にしたがってドライバを推定する。なお、ドライバの推定は、ドライバ毎の車両用の鍵や、車室内カメラによって推定してもよい。
【００２８】
このステップ１０において肯定判定された場合、すなわち、ドライバの推定が可能である場合には、ステップ１２（Ｓ１２）に進む。一方、ステップ１０において否定判定された場合、すなわち、ドライバの推定ができない場合には、ステップ１３（Ｓ１３）に進む。
【００２９】
ステップ１２において、制御装置１０は、推定されたドライバに対応するコストテーブルを学習データ記憶装置１６から抽出する。一方、ステップ１３において、制御装置１０は、平均化したコストテーブルを抽出する。例えば、制御装置１０は、ドライバーの種別に関わりなく所定数のコストテーブルを学習データ記憶装置１６から抽出する。
【００３０】
ステップ１４（Ｓ１４）において、制御装置１０は、現在探索されている有料道利用経路に関する範囲種別を判定する。具体的には、制御装置１０は、有料道利用経路において、自宅が出発地の場合には有料道を下りる地点、または、自宅が目的地の場合には有料道に乗る地点（以下「有料道参照地点」という）が、後述する学習処理において決定されるどの範囲種別（非利用範囲、条件付利用範囲、利用範囲）に属するかを特定する。そして、制御装置１０は、ステップ１２またはステップ１３において抽出されたコストテーブルの中から、本ステップにおいて判定された範囲種別が記述されたコステーブルを抽出する。
【００３１】
ステップ１５（Ｓ１５）において、制御装置１０は、ステップ１４において抽出されたコストテーブルの中から、経路情報を探索した現在の時刻情報（時刻、曜日）に対応するコストテーブルを抽出する。そして、制御装置１０は、抽出されたコストテーブルを統計処理の対象として、経路時間差と、有料道利用時の有料料金との平均値をそれぞれ算出する。そして、平均有料料金を平均経路時間差で除算することにより、単位経路時間差あたりの有料料金の基準、すなわち、コスト基準が算出される。この演算により、ユーザのコスト基準が、例えば、６０分の経路時間差に対して９００円の有料料金として演算される。このコスト基準は、ユーザの有料道利用傾向を示すものであり、かかる例では、ユーザが、６０分の時間短縮に対して９００円の有料料金を許容することを示している。
【００３２】
ステップ１６（Ｓ１６）において、制御装置１０は、ステップ１５において抽出されたコストテーブルに記述された種々の調整パラメータを参照し、統計処理が可能な程度にデータが存在するか否かを判断する。具体的には、制御装置１０は、図５に示すように、各パラメータの十分なデータ数があるか、そのパラメータに信頼性がある、すなわち、偏り無くデータが存在するかといったことを判断する。例えば、行程パラメータであるならば、往路に関して３０件、復路に関して４０件、その他に関して０件などのデータが存在する場合には、データが十分に存在すると判断する。一方、行程パラメータにおいて、往路に関して６０件、復路に関して３件、その他に関して０件などのデータが存在する場合には、データが不足すると判断する。そして、制御装置１０は、データ不足などで利用できない調整パラメータを排除し、残った調整パラメータの中でコスト基準、すなわち、有料道の利用に一番大きく影響を与える調整パラメータを選択することができるか否かを判断する。調整パラメータに関する影響度は、実験やシミュレーションを通じて予め設定することができる。このステップ１６において肯定判定された場合には、ステップ１７に進む。一方、ステップ１６において否定判定された場合には、ステップ１７の処理を行わず本ルーチンを抜ける。
【００３３】
ステップ１７において、制御装置１０は、調整パラメータに基づいて最終的なコスト基準を決定する。具体的には、制御装置１０は、コスト基準に一番大きく影響する調整パラメータを選択し、その影響を加味して、最終的なコスト基準を決定する。例えば、図５に示すように、一番影響度合いの強い調整パラメータとして、同乗者数に関するパラメータが選択されたケースを考える。同乗者が存在する場合には、通勤時などのシーンとは異なり、旅行などといったシーンが考えられ、有料道を利用する傾向が強くなる。そこで、同乗者の存在がある場合には、同乗者数に関するパラメータによって、コスト基準が、ステップ１５において算出された値よりも大きな値に補正される。例えば、コスト基準は、６０分の経路時間差に対して１２００円の有料料金として補正されるといった如くである。なお、各調整パラメータは、互いに関係性があるため、コスト基準を補正する際には、一つのみ選択すれば足り、これを複数選択する必要はない。
【００３４】
再び図３を参照するに、ステップ５（Ｓ５）において、制御装置１０は、ステップ２において探索された有料道利用経路が、コスト基準を満足するか否かを判断する。具体的には、制御装置１０は、ステップ２において探索された有料道利用経路の有料料金を、ステップ３において算出された経路時間差で減算することにより、現在探索された経路情報に関する単位時間差あたりの有料料金を算出する。例えば、図５に示すケースでは、有料道利用経路の予測走行時間および有料料金は８０分および５００円であり、一般道利用経路の予測走行時間は１００分である。このケースでは、単位時間差あたりの有料料金は、６０分の経路時間差に対して１０００円の有料料金として演算される。この場合、コスト基準よりも、現在の有料道利用経路の方が単位時間差あたりの有料料金が小さいので、コスト基準を満足すると判断される。一方、コスト基準よりも、現在の有料道利用経路の方が単位時間差あたりの有料料金が大きい場合には、コスト基準を満足しないと判断される。
【００３５】
このステップ５において肯定判定された場合、すなわち、有料道利用経路がコスト基準を満足する場合には、ステップ６（Ｓ６）に進む。一方、ステップ５において否定判定された場合、すなわち、有料道利用経路がコスト基準を満足しない場合には、ステップ７（Ｓ７）に進む。
【００３６】
ステップ６において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として、有料道利用経路を優先的に提案する。一方、ステップ７において、制御装置１０は、目的地までの経路情報として、一般道利用経路を優先的に提案する。
【００３７】
つぎに、図６は、制御装置１０による学習処理の手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、例えば、イグニッションスイッチのオフといったようにシステムの終了時に呼び出され、制御装置１０によって実行される。
【００３８】
まず、ステップ２０（Ｓ２０）において、制御装置１０は、システムか起動して終了するまでの間の走行過程において目的地の設定があったか否かを判断する。このステップ２０において肯定判定された場合、すなわち、目的地の設定があった場合には、ステップ２１（Ｓ２１）に進む。一方、ステップ２０において否定判定された場合、すなわち、目的地の設定がなかった場合には、ステップ２２（Ｓ２２）に進む。
【００３９】
ステップ２１において、制御装置１０は、設定された目的地に関して探索された経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ取得する。
【００４０】
一方、ステップ２２において、制御装置１０は、走行過程の経路において有料道を利用したか否かを判定する。このステップ２２において肯定判定された場合には、ステップ２３（Ｓ２３）に進む。一方、ステップ２２において否定判定された場合には、本ルーチンを終了する。
【００４１】
ステップ２３において、制御装置１０は、目的地の推定が可能か否かを判定する。例えば、会社への通勤、自宅への帰宅といったように、ユーザが頻繁に目的地とする地点は、登録地としてメモリ内などに登録している可能性がある。そこで、このような登録地などと、現在値とを比較して目的地が推定可能か否かを判断し、推定可能な場合には目的地を推定する。ステップ２３において肯定判定された場合、すなわち、目的地の推定が可能な場合には、ステップ２４（Ｓ２４）に進む。一方、ステップ２３において否定判定された場合、すなわち、目的地の推定が不可能な場合には、本ルーチンを終了する。
【００４２】
ステップ２４において、制御装置１０は、ステップ２３において推定された目的地へと至る一連の経路情報として、有料道利用経路および一般道利用経路をそれぞれ探索する。有料道利用経路は、ユーザの走行過程に対応する有料道を利用した一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間および有料料金の情報とを含む。また、一般道利用経路は、目的地までの経路の間に有料道を利用しない一連の経路の情報と、この経路に関する予測走行時間の情報とを含む。
【００４３】
ステップ２５において、制御装置１０は、新規コストテーブルを新たに作成した上で、この新規コストテーブルの基本情報に、ステップ２１において取得された有料道利用経路と一般道利用経路、または、ステップ２４において推定された有料道利用経路と一般道利用経路を記憶する。また、走行過程においてユーザが有料道を利用している場合には、経路時間差と、有料道利用時の有料料金とも併せて記憶される。
【００４４】
ステップ２６において、制御装置１０は、新規コストテーブルの付帯情報に、調整パラメータの一種である範囲種別を記録する。この範囲種別を記録する前提として、制御装置１０は、学習データ記憶装置１６に記憶されているコストテーブルを参照し、以下の処理を行う。具体的には、制御装置１０は、出発地または目的地の一方が自宅に該当するコストテーブルを抽出する。そして、制御装置１０は、抽出されたコストテーブルのそれぞれに記述された基本情報を参照し、有料道利用経路に関する有料道参照地点を処理対象として、実際の経度案内において有料道を利用した割合を関連付ける。具体的には、有料道を利用する割合が低い範囲（例えば、有料道利用割合３０％未満）を非利用範囲、有料道を利用する割合が中程度の範囲（例えば、３０％以上７０％未満）を条件付利用範囲、有料道を利用する割合が高い範囲（例えば、７０％以上）を利用範囲とする。制御装置１０は、図７に示すように、その範囲種別毎にグルーピングを行っておく。このような処理を前提として、制御装置１０は、新規コストテーブルに記述された有料道利用経路の有料道参照地点が、グルーピングされたどの範囲種別に属するか特定し、これを新規コストテーブルの範囲種別として記録する。
【００４５】
ステップ２７（Ｓ２７）において、制御装置１０は、新規コストテーブルの付帯情報に、その他の調整パラメータを記述し、これを学習データ記憶装置１６に追加する。
【００４６】
なお、これらの調整パラメータを記憶する場合、制御装置１０は、種々の情報を特定するためにユーザに入力を促してもよい。また、制御装置１０は、調整パラメータについて推定することも可能である。例えば、時刻情報などは、ＧＰＳユニット１２の保持する時刻情報から特定してもよいし、目的地に関する情報は、地図データ記憶装置１５の地図情報から特定してもよい。また、行程については、自宅登録されている地点近傍（半径500ｍなど）からの出発地の場合には、往路と判定し、自宅登録されている地点を目的地にしている場合は復路と判定し、自宅以外からの出発地で自宅以外が目的地の場合はその他に判定とする。また、有料道利を利用する区間距離は、走行した有料道の利用距離を特定する。ドライバの特定は、個人毎の車両用の鍵や、車室内用カメラでの推定してもよい。また、同乗者の情報については、シートベルトセンサや、シートの圧力センサなどの情報を利用してもよい。
【００４７】
このように本実施形態において、制御装置１０は、目的地に対して探索された経路情報に関する経路時間差と有料料金との関係が、コスト基準を満足する場合、有料経路情報を優先的に提案する。かかる構成によれば、コスト基準がユーザの過去の走行履歴（具体的には、学習データ）をもとに統計的に処理されている。これにより、単位走行時間あたりの有料料金がユーザの平均的な値よりも高くなってしまった場合でも、コスト基準が著しくユーザの利用傾向からずれるといった事態が抑制される。そのため、それ以降にナビゲーションシステムが提案する有料道利用経路を、ユーザによる有料道の利用感覚と合ったものとすることができる。
【００４８】
また、本実施形態において、制御装置１０は、経路に関する走行時間として、目的地へと到達するために必要な走行時間の予測値（予測走行時間）を探索する。かかる構成によれば、実際の走行時間との比較ではなく、目的地設定をした時の予測走行時間の差を用いる。そのため、ユーザが短縮することができると見積もっていた時間をベースにコスト基準を算出することができる。これにより、ユーザのコスト感覚に合った経路の推奨が可能となる。
【００４９】
また、本実施形態において、制御装置１０は、抽出された学習データ（コストテーブル）のそれぞれを対象とした統計処理において、範囲種別、すなわち、有料道の利用頻度に基づいて区分けされる複数の範囲に応じてコスト基準を算出する。例えば、ユーザがその地理をよく知り得ている範囲の道路であれば、有料道を利用する前に抜け道を利用するなどの選択肢を持っていることがあり、旅行などで地理をよく知らない範囲とは異なる基準で、有料道利用と一般道利用との選択をしている可能性がある。本実施形態では、ユーザの走行履歴である学習データより、有料道の利用頻度に応じて範囲を区分けし、その範囲に応じてコスト基準が算出される。これにより、ユーザのコスト感覚に合った経路の推奨が可能となる。
【００５０】
また、本実施形態において、制御装置１０は、有料道の利用に影響を与える調整パラメータを考慮して、コスト基準を補正している。かかる構成によれば、出発する時間帯や、目的地のジャンルといったように、有料道を利用する要素を加味することで、コスト基準を適切に設定することができる。
【００５１】
なお、学習処理では、有料道を途中で降りてしまうようなケースであっても、明らかに異常な渋滞にはまっていない状態（事故影響の渋滞や渋滞予測データからも異常な渋滞の中を走行していない状態）ではない場合は、そこまでの料金と実走行の時間とを有料道利用として考慮してもよい。
【００５２】
また、本実施形態における地図データ記憶装置１５は、地図情報記憶手段として、学習データ記憶装置１６は、学習データ記憶手段としての機能を担っている。また、制御装置１０は、経路探索手段、経路提案手段および基準算出手段としての機能を担っている。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】ナビゲーションシステムを模式的に示す構成図
【図２】コストテーブルの説明図
【図３】制御装置１０による経路情報の提案処理の手順を示すフローチャート
【図４】ステップ４におけるコスト基準の演算ルーチンを示す説明図
【図５】コスト基準との比較を示す説明図
【図６】制御装置１０による学習処理の手順を示すフローチャート
【図７】範囲種別の説明図
【符号の説明】
【００５４】
１０…制御装置
１１…車速センサ
１２…ＧＰＳユニット
１３…ジャイロセンサ
１４…入力装置
１６…学習データ記憶装置
１７…モニタ
【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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【図６】
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【図７】
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