(57)【要約】【課題】有向グラフを含んだ予測用データのノードおよびリンクのうちの少なくとも一方の観測回数を早期に増加させることができるようにした予測用データ生成装置、および予測用データを用いる車両用制御装置を提供する。【解決手段】ＣＰＵ５２は、車両１０内の機器に関する複数種類のデータを含む車両データ群を、予め定められた複数のカテゴリのデータに分類し、各カテゴリ毎に、同時期に取得されたデータによって有向グラフのノードを定義するとともに、ノード間の遷移によって有向グラフのリンクを定義する。同時期に取得される車両データ群が更新される都度、更新された車両データ群に基づき、カテゴリ毎に、ノードを特定し、既知のノードである場合には、その観測回数をインクリメントする。【選択図】図１
2018090085.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両内の機器に関するデータを含んだ複数種類のデータであるデータ群のうちの同時期に取得された前記データ群に基づき有向グラフのノードが定義され、前記ノードの遷移によって前記有向グラフのリンクが定義され、前記ノードの遷移を予測する遷移予測処理の入力となる予測用データを生成する予測用データ生成装置において、
処理回路と、記憶装置と、を備え、
前記処理回路は、
予め定められた複数のカテゴリのそれぞれについて、前記データ群のうち当該カテゴリに属する複数種類のデータであるデータ部分群によって前記有向グラフのノードである前記カテゴリ毎のノードを定義し、互いに異なる一対の前記ノードの一方から他方への遷移によって前記有向グラフのリンクであるカテゴリ毎のリンクを定義し、前記カテゴリ毎のノードと、前記カテゴリ毎のリンクと、前記カテゴリ毎のノードの観測回数および前記カテゴリ毎のリンクの観測回数の少なくとも一方とを、前記予測用データとし、時間の経過に伴って前記データ群が更新されるのに応じて前記予測用データを逐次更新して前記記憶装置に記憶する記憶更新処理を実行し、
前記記憶更新処理は、前記カテゴリ毎のノードが既知であることを条件に当該ノードの観測回数を増加させる処理と、前記カテゴリ毎のリンクが既知であることを条件に当該リンクの観測回数を増加させる処理との少なくとも一方の処理を含む予測用データ生成装置。
【請求項２】
前記記憶更新処理は、
前記データ群を逐次取得するデータ群取得処理と、
前記逐次取得されたデータ群を、前記複数のカテゴリに分類して前記カテゴリ毎のノードを特定する特定処理と、
前記特定処理によって特定された前記ノードが前記記憶装置に未だ記憶されていないことを条件に、新規のノードとして前記記憶装置に記憶するノード登録処理と、
前記特定処理によって特定された前記カテゴリ毎のノードへの遷移が前記記憶装置に未だ記憶されていないことを条件に、新規のリンクとして前記記憶装置に記憶するリンク登録処理と、
前記特定処理によって特定されたノードが前記記憶装置にすでに記憶されていることを条件に前記ノードの観測回数を増加させる処理、および１つ前の前記ノードから前記特定された前記ノードへの遷移が前記記憶装置にすでに記憶されていることを条件に前記リンクの観測回数を増加させる処理の少なくとも一方と、を含む請求項１記載の予測用データ生成装置。
【請求項３】
前記データ群には、住宅内の複数種類のデータが含まれる請求項２記載の予測用データ生成装置。
【請求項４】
前記車両は、第１制御装置および第２制御装置を備え、
前記複数のカテゴリは、前記第１制御装置が扱う前記データ部分群によって形成される第１カテゴリと、前記第２制御装置が扱う前記データ部分群によって形成されて前記第１カテゴリとは相違する第２カテゴリと、を含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置。
【請求項５】
前記記憶更新処理は、前記カテゴリ毎のノードとは別に、前記複数のカテゴリのそれぞれのノードの組み合わせによって前記有向グラフのノードであるカテゴリ間のノードを定義し、前記カテゴリ毎のリンクとは別に、互いに異なる一対の前記カテゴリ間のノードの一方から他方への遷移によって前記有向グラフのリンクであるカテゴリ間のリンクを定義し、前記カテゴリ間のノードと、前記カテゴリ間のリンクと、前記カテゴリ間のノードの観測回数および前記カテゴリ間のリンクの観測回数の少なくとも一方とを、前記記憶装置に記憶して逐次更新する前記予測用データに含める請求項１〜４のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置を備え、
前記処理回路は、前記遷移予測処理と、前記遷移予測処理の予測に基づき前記機器を制御するためのコマンドを生成するコマンド生成処理と、を実行し、
前記遷移予測処理は、前記記憶装置に記憶されている前記ノードのうちの前記車両の現在のノードに対応するノードを始点ノードとし、前記記憶装置に記憶されている前記リンクによって定義される１または複数回の遷移によって到達する候補ノードの中から特定のノードを前記車両の将来の状態を特定する予測ノードとするものであり、前記候補ノードのうちの前記観測回数が多いものを少ないものよりも前記予測ノードとして優先的に選択する処理と、前記始点ノードから前記候補ノードまでをつなぐ各リンクの観測回数が多い場合に少ない場合よりも当該候補ノードを前記予測ノードとして優先的に選択する処理との少なくとも一方の処理を含む車両用制御装置。
【請求項７】
前記記憶装置には、前記記憶更新処理によらず、前記有向グラフの所定のノードを固定ノードとし、当該固定ノードに、前記車両の予め定められた機器を制御する所定の処理を対応付けた対応付け情報が予め記憶されており、
前記処理回路は、現在のノードが前記固定ノードに対応することを条件に、前記遷移予測処理に基づくことなく、前記対応付け情報に基づき前記所定の処理を実行する固定コマンド処理を実行する請求項６記載の車両用制御装置。
【請求項８】
前記処理回路は、前記固定コマンド処理の実行に先立ち、前記固定コマンド処理の実行の可否をユーザに問い合わせる問い合わせ処理を実行し、前記問い合わせに対して前記ユーザが許可応答をする場合に、前記固定コマンド処理を実行する請求項７記載の車両用制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有向グラフを含んだ予測用データを生成する予測用データ生成装置、および予測用データを用いる車両用制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば下記特許文献１には、有向グラフを用いて車両状態の推移を予測する遷移予測システムが記載されている。ここで、有向グラフは、車両内の機器に関するデータを含む複数種類のデータである車両データ群が逐次取得されることにより生成される時系列データのうち、同時期に取得された車両データ群に基づきノードが定義され、ノードの遷移によってリンクが定義されたデータである。このシステムは、ノードとともにノードの観測回数を記憶し、また、リンクとともにリンクの観測回数を記憶する。そして、たとえば観測回数が多いノードは少ないノードよりも出現確率が高いとして、車両状態の遷移をノードの遷移として予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１４１２７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上記システムにおいて、新たに登録されうるノードの数は、ノードを定義する車両データの数が多くなるにつれて多くなる。そして、登録されうるノードの数が多いと、ノードの観測回数やリンクの観測回数がある程度多くなるまでに長時間を要する。ここで、観測回数は、ノードの遷移の予測処理の精度を確保する上ではある程度多いことが望まれるため、上記システムでは、ある程度の精度を有した予測が行えるようになるまでの時間が長期化するおそれがある。
【０００５】
本発明は、そうした実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、有向グラフを含んだ予測用データのノードおよびリンクのうちの少なくとも一方の観測回数を早期に増加させることができるようにした予測用データ生成装置、および予測用データを用いる車両用制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、上記課題を解決するための手段およびその作用効果について記載する。
１．車両内の機器に関するデータを含んだ複数種類のデータであるデータ群のうちの同時期に取得された前記データ群に基づき有向グラフのノードが定義され、前記ノードの遷移によって前記有向グラフのリンクが定義され、前記ノードの遷移を予測する遷移予測処理の入力となる予測用データを生成する予測用データ生成装置において、処理回路と、記憶装置と、を備え、前記処理回路は、予め定められた複数のカテゴリのそれぞれについて、前記データ群のうち当該カテゴリに属する複数種類のデータであるデータ部分群の組み合わせによって前記有向グラフのノードである前記カテゴリ毎のノードを定義し、互いに異なる一対の前記ノードの一方から他方への遷移によって前記有向グラフのリンクであるカテゴリ毎のリンクを定義し、前記カテゴリ毎のノードと、前記カテゴリ毎のリンクと、前記カテゴリ毎のノードの観測回数および前記カテゴリ毎のリンクの観測回数の少なくとも一方とを、前記予測用データとし、時間の経過に伴って前記データ群が更新されるのに応じて前記予測用データを逐次更新して前記記憶装置に記憶する記憶更新処理を実行し、前記記憶更新処理は、前記カテゴリ毎のノードが既知であることを条件に当該ノードの観測回数を増加させる処理と、前記カテゴリ毎のリンクが既知であることを条件に当該リンクの観測回数を増加させる処理との少なくとも一方の処理を含む。
【０００７】
上記構成では、データ群の一部ずつが、カテゴリ毎のノードを定義する。そして、処理回路は、カテゴリ毎のノードと、カテゴリ毎のリンクと、ノードの観測回数およびリンクの観測回数の少なくとも一方とを、予測用データとして記憶装置に記憶する。この予測用データを構成する各カテゴリのノードの取りうる最大数やリンクの取りうる最大数は、各カテゴリに属するデータを全て一括して１つのノードを定義する場合と比較すると、小さくなる。このため、データ群が更新されるのに応じて、処理回路が予測用データを更新すると、各カテゴリに属するデータを全て一括して１つのノードを定義する場合と比較して、記憶装置に記憶される上記観測回数が早期に増加しやすい。
【０００８】
２．上記１記載の予測用データ生成装置において、前記記憶更新処理は、前記データ群を逐次取得するデータ群取得処理と、前記逐次取得されたデータ群を、前記複数のカテゴリに分類して前記カテゴリ毎のノードを特定する特定処理と、前記特定処理によって特定された前記ノードが前記記憶装置に未だ記憶されていないことを条件に、新規のノードとして前記記憶装置に記憶するノード登録処理と、前記特定処理によって特定された前記カテゴリ毎のノードへの遷移が前記記憶装置に未だ記憶されていないことを条件に、新規のリンクとして前記記憶装置に記憶するリンク登録処理と、前記特定処理によって特定されたノードが前記記憶装置にすでに記憶されていることを条件に前記ノードの観測回数を増加させる処理、および１つ前の前記ノードから前記特定された前記ノードへの遷移が前記記憶装置にすでに記憶されていることを条件に前記リンクの観測回数を増加させる処理の少なくとも一方と、を含む。
【０００９】
３．上記２記載の予測用データ生成装置において、前記データ群には、住宅内の複数種類のデータが含まれる。
上記構成では、車両関連のデータ群（車両データ群）のみならず、住宅関連のデータ群（住宅データ群）を扱うため、それらを一括してノードを定義する場合には、住宅データ群を含まない場合よりも、ノードの取りうる最大数が大きくなる。このため、ノードの観測回数やリンクの観測回数を早期に増加させるうえでは、カテゴリ毎のノードを定義するメリットが特に大きい。
【００１０】
なお、各カテゴリは、車両データ群のみによって定義されるものと住宅データ群のみによって定義されるものとのみからなってもよいが、車両データ群と住宅データ群との双方のデータによって定義されるノードを含むカテゴリを有することが望ましい。
【００１１】
４．上記１〜３のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置において、前記車両は、第１制御装置および第２制御装置を備え、前記複数のカテゴリは、前記第１制御装置が扱う前記データ部分群によって形成される第１カテゴリと、前記第２制御装置が扱う前記データ部分群によって形成されて前記第１カテゴリとは相違する第２カテゴリと、を含む。
【００１２】
上記構成では、第１制御装置と第２制御装置とのそれぞれが扱うデータ部分群が、それぞれ独自のカテゴリを構成するため、カテゴリ化を容易とすることができる。
５．上記１〜４のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置において、前記記憶更新処理は、前記カテゴリ毎のノードとは別に、前記複数のカテゴリのそれぞれのノードの組み合わせによって前記有向グラフのノードであるカテゴリ間のノードを定義し、前記カテゴリ毎のリンクとは別に、互いに異なる一対の前記カテゴリ間のノードの一方から他方への遷移によって前記有向グラフのリンクであるカテゴリ間のリンクを定義し、前記カテゴリ間のノードと、前記カテゴリ間のリンクと、前記カテゴリ間のノードの観測回数および前記カテゴリ間のリンクの観測回数の少なくとも一方とを、前記記憶装置に記憶して逐次更新する前記予測用データに含める。
【００１３】
カテゴリ毎のノードやカテゴリ毎のリンクによって予測用データを構成する場合、１つのカテゴリに属するデータと、同１つのカテゴリに属さず別のカテゴリに属するデータとが相関を有する場合、その相関に基づく予測を行うことが困難である。これは、カテゴリの設計によって回避できるものの、有益な相関を有するデータを同一のカテゴリにもれなく含める設計をするには、その設計工程の煩雑化を招く懸念がある。そこで上記構成では、カテゴリ毎のノードやリンクとは別に、カテゴリ間のノードやリンクを定義して、予測用データに含める。これにより、カテゴリ間のノードやリンクの観測回数の増加速度自体はカテゴリ毎のノードやリンクの観測回数の増加速度と比較して遅いものの、カテゴリ毎の予測用データによっては取りこぼすおそれのある予測をすることが可能となる。
【００１４】
６．上記１〜５のいずれか１項に記載の予測用データ生成装置を備え、前記処理回路は、前記遷移予測処理と、前記遷移予測処理の予測に基づき前記機器を制御するためのコマンドを生成するコマンド生成処理と、を実行し、前記遷移予測処理は、前記記憶装置に記憶されている前記ノードのうちの前記車両の現在のノードに対応するノードを始点ノードとし、前記記憶装置に記憶されている前記リンクによって定義される１または複数回の遷移によって到達する候補ノードの中から特定のノードを前記車両の将来の状態を特定する予測ノードとするものであり、前記候補ノードのうちの前記観測回数が多いものを少ないものよりも前記予測ノードとして優先的に選択する処理と、前記始点ノードから前記候補ノードまでをつなぐ各リンクの観測回数が多い場合に少ない場合よりも当該候補ノードを前記予測ノードとして優先的に選択する処理との少なくとも一方の処理を含む車両用制御装置。
【００１５】
上記構成では、カテゴリ毎のノードやリンクが定義された予測用データを用いて予測を行うことにより、早期に精度の良い予測が可能となり、またその予測を用いることで、早期に適切な機器の制御が可能となる。
【００１６】
７．上記６記載の車両用制御装置において、前記記憶装置には、前記記憶更新処理によらず、前記有向グラフの所定のノードを固定ノードとし、当該固定ノードに、前記車両の予め定められた機器を制御する所定の処理を対応付けた対応付け情報が予め記憶されており、前記処理回路は、現在のノードが前記固定ノードに対応することを条件に、前記遷移予測処理に基づくことなく、前記対応付け情報に基づき前記所定の処理を実行する固定コマンド処理を実行する。
【００１７】
上記構成では、現在のノードが固定ノードに対応することを条件に、遷移予測処理に基づくことなく所定の処理を実行するため、仮にユーザの誤操作に起因したノードを予測用データが含むとしても、遷移予測処理によって不適切な操作に対応するノードへの遷移が予測されてそれに基づきコマンド生成処理がなされることを抑制できる。
【００１８】
８．上記項７記載の車両用制御装置において、前記処理回路は、前記固定コマンド処理の実行に先立ち、前記固定コマンド処理の実行の可否をユーザに問い合わせる問い合わせ処理を実行し、前記問い合わせに対して前記ユーザが許可応答をする場合に、前記固定コマンド処理を実行する。
【００１９】
上記構成では、固定コマンド処理に先立って問い合わせ処理を実行することにより、固定コマンド処理が突然なされてユーザが意外に感じることを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態にかかる車両内の電子機器を示す図。
【図２】同実施形態にかかる予測用データの記憶更新処理の手順を示す流れ図。
【図３】同実施形態にかかる整列処理のなされた車両データ群を例示する図。
【図４】同実施形態にかかるカテゴリ毎のノードリストを示す図。
【図５】同実施形態にかかるカテゴリ毎のリンクリストを示す図。
【図６】同実施形態にかかる遷移予測処理およびコマンド生成処理の手順を示す流れ図。
【図７】第２の実施形態にかかる各ＥＣＵ内の処理を示すブロック図。
【図８】第３の実施形態にかかる車両および住宅を含むネットワークを示す図。
【図９】同実施形態にかかる予測用データの記憶更新処理の手順を示す流れ図。
【図１０】同実施形態にかかる遷移予測処理およびコマンド生成処理の手順を示す流れ図。
【図１１】第４の実施形態にかかる車両および住宅を含むネットワークを示す図。
【図１２】第５の実施形態にかかるカテゴリ間のノードリストおよびリンクリストを示す図。
【図１３】第６の実施形態にかかる車両および住宅を含むネットワークを示す図。
【図１４】第７の実施形態にかかる車両および住宅を含むネットワークを示す図。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、第８の実施形態において利用するデータを示す図。
【図１６】同実施形態にかかる遷移予測処理およびコマンド生成処理の手順を示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
＜第１の実施形態＞
以下、予測用データ生成装置および車両用制御装置にかかる第１の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２２】
図１に、車両１０のうち、特にネットワークＮＷによって接続された電子機器の一部を示す。
パワートレーン・シャーシ系２０は、駆動輪に動力を付与する車載主機や、変速装置、転舵輪を転舵させる転舵アクチュエータ、車輪に制動力を付与するブレーキアクチュエータや、それらの状態を検知する各種センサの一部等を備えている。電子制御装置（ＥＣＵ３０）は、パワートレーン・シャーシ系２０を制御対象とする。たとえば、ＥＣＵ３０は、車載主機の出力を制御したり、転舵アクチュエータを操作して転舵輪を転舵させる力を制御したり、変速装置による変速比を制御したりする。なお、ＥＣＵ３０は、ＣＰＵ３２、ＲＯＭ３４、および記憶装置３６を備えている。記憶装置３６は、電気的に書き換え可能であって且つ、給電の有無にかかわらずデータを保持する不揮発性の記憶装置である。
【００２３】
ボディー系２２は、車載空調装置や、照明装置、ドアのロック装置、窓の自動開閉装置、インストルメントパネル、それらの状態を検知する各種センサの一部等を備えている。電子制御装置（ＥＣＵ４０）は、ボディー系２２を制御対象とする。たとえば、ＥＣＵ４０は、ユーザの指示に応じて車載空調装置を操作し、室内の温度を制御する。またたとえば、ＥＣＵ４０は、ユーザの指示に応じて照明装置の照度や照射方向等を制御する。さらにたとえば、ＥＣＵ４０は、ユーザの携帯する認証端末に基づき、正規のユーザであるか否かを判定し、正規のユーザであることを条件に、ロック装置を解除状態に切替制御する。なお、ＥＣＵ４０は、ＣＰＵ４２、ＲＯＭ４４、および記憶装置４６を備える。記憶装置４６は、電気的に書き換え可能であって且つ、給電の有無にかかわらずデータを保持する不揮発性の記憶装置である。
【００２４】
マルチメディア系６０は、音声を出力するスピーカ６１と、音による振動を電気信号に変換する音声感知装置６２と、たとえば液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置等の画像表示装置６３と、画像表示装置６３に重ねて配置されているタッチパネル６４と、たとえば固体撮像素子等を備えて室内の画像を感知する画像感知装置６５と、を備えている。また、マルチメディア系６０は、マルチメディア系６０の機器のスイッチであるＭ系スイッチ６６を備えている。
【００２５】
電子制御装置（ＥＣＵ５０）は、マルチメディア系６０を制御対象とする。ＥＣＵ５０は、ＣＰＵ５２、ＲＯＭ５４、記憶装置５６、およびハードディスク５８を備えている。記憶装置５６は、電気的に書き換え可能であって且つ、給電の有無にかかわらずデータを保持する不揮発性の記憶装置である。
【００２６】
ＥＣＵ３０，４０，５０は、互いにネットワークＮＷに接続されている。ネットワークＮＷには、ＥＣＵ３０，４０，５０に直接接続されていない車両１０の各種スイッチ（スイッチ群７０）や、ＥＣＵ３０，４０，５０に直接接続されていない車両１０の各種センサ（センサ群７２）が接続されている。
【００２７】
車両１０は、さらに、全地球測位システム（ＧＰＳ７４）を備えている。
ＥＣＵ５０は、たとえば、スピーカ６１を介して音声信号を出力することによって、ユーザに対する通知処理を実行したり、ユーザの指示に応じてスピーカ６１から音楽等を流す処理を実行する。また、ＥＣＵ５０は、タッチパネル６４の操作に応じて画像表示装置６３によって表示する画像を変更するとともに、タッチパネル６４上の指示位置に対するコマンドを変更し、変更したコマンドに応じた処理を実行する。たとえば、ＥＣＵ５０は、ＧＰＳ７４によって検知される車両１０の位置に基づき、ハードディスク５８に記憶された地図データから現在地付近の地図データを抽出し、画像表示装置６３に表示し、タッチパネル６４のスクロール操作に応じて表示する地図データの領域を変更する。
【００２８】
さらにＥＣＵ５０は、音声感知装置６２の出力信号に基づき、ユーザの音声信号をユーザによる指示（入力操作）として認知したり、画像感知装置６５の出力信号に基づき、ユーザの動作をユーザによる指示（入力操作）として認知したりする。
【００２９】
ＥＣＵ５０は、さらに、有向グラフを利用して将来の車両の状態を予測する遷移予測処理と、遷移予測処理に応じて車両１０内の各種機器を制御するコマンド生成処理とを実行する。以下、これについて詳述する。
【００３０】
図２に、遷移予測処理のための予測用データの記憶更新処理の手順を示す。図２に示す処理は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、以下では、先頭に「Ｓ」を付与した数字によってステップ番号を表現する。
【００３１】
図２に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず、ＥＣＵ５０が扱うデータを収集するとともに、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ３０，ＥＣＵ４０が扱うデータを取得することによって、車両内の機器に関する複数種類のデータである車両データ群を取得する（Ｓ１０）。たとえば、パワートレーン・シャーシ系２０のＥＣＵ３０が扱うデータとしては、車速や、アクセル操作量、ブレーキ操作量、外気温、シフトレバーの状態、変速装置の制御モードの切替スイッチの状態、ステアリングの回転角度（操舵角）、車両を走行可能な状態とするスイッチの状態、車載主機の冷却回路の冷媒の温度等に関するものがある。なお、走行可能な状態とするスイッチとは、車載主機がエンジンであれば、イグニッションスイッチに対応する。ＥＣＵ４０が扱うデータとしては、ウインカーレバースイッチの状態や、ライトのオン・オフスイッチの状態、窓の開閉スイッチの状態、窓の開口度の検出値、ドアのロック装置の状態、空調装置の状態、車両の外の照度を検知する照度センサの検出値、各座席の着座センサの検出値、トランクルームの積載重量の検出値等に関するものがある。ＥＣＵ５０が扱うデータとしては、ＧＰＳ７４による位置情報や、スピーカ６１の状態、音声感知装置６２のオン・オフ状態、画像表示装置の表示対象に関する情報、タッチパネル６４の操作状態、画像感知装置６５のオン・オフ状態、スイッチ群７０の操作状態、センサ群７２の検出値等に関するものがある。
【００３２】
次に、ＣＰＵ５２は、同時期に取得された車両データ群毎に、車両データ群を整列させる整列処理を実行する（Ｓ１２）。図３に、整列処理された車両データ群を示す。図３は、車両データ群が、Ａ１〜Ａｎまでの各種データから構成されていることを示している。図３に示すように、車両データ群は、時系列の順に従って、互いに異なる時刻Ｔ１，Ｔ２，…，Ｔｍのそれぞれで、グループ化されている。ただし、たとえば、時刻Ｔ１の車両データ群と時刻Ｔ２の車両データ群とで、車両データ群を構成する全てのデータが互いに異なるサンプリングタイミングにおいてサンプリングされたことを意味しない。たとえば、時刻Ｔ１と時刻Ｔ２との間の時間間隔よりもサンプリング周期が長いデータについては、時刻Ｔ１のデータと時刻Ｔ２のデータとが互いに同時期にサンプリングされたデータとなりうる。これに対し、時刻Ｔ１と時刻Ｔ２との間の時間間隔よりもサンプリング周期が短いデータについては、時刻Ｔ１のデータと時刻Ｔ２のデータとは、互いに異なるサンプリングタイミングにおいてサンプリングされたデータとなる。しかし、時刻Ｔ１の車両データ群を構成するデータは、時刻Ｔ１の時点において、最新のサンプリングタイミングにおいてサンプリングされたデータとなっている。ただし、車載機器の処理の遅延等に起因して実際には時刻Ｔ１の時点においてサンプリングされているにもかかわらず、時刻Ｔ２に割り振られるデータがあり得るが、これについては、時刻Ｔ２に割り振られたデータを、時刻Ｔ２の時点における最新のデータと見なす。この場合、時刻Ｔ２の車両データ群を構成するデータは、いずれも同時期にサンプリングされたデータと見なせる。なお、図３には、時刻Ｔ１〜Ｔｍの車両データ群が記載されているが、これは、図２のＳ１０の処理が、ｍ回の取得処理を行っていることに対応する。なお、たとえばＥＣＵ３０，４０は、自身が扱う時系列データにタイムスタンプを付与するなどして互いに異なる時刻にサンプリングされた時系列データをＥＣＵ５０に一括して送信してもよい。この場合、Ｓ１０の処理は、タイムスタンプを頼りに、時刻Ｔ１〜Ｔｍの車両データ群を特定する処理を含む。この特定する処理がなされる場合であっても、時刻Ｔｍの車両データ群は、時刻Ｔ１の車両データ群よりも後の時刻を取得タイミングとする車両データ群であると称する。
【００３３】
図２に戻り、ＣＰＵ５２は、同時期に取得された車両データ群を、予め定められた複数のカテゴリのそれぞれに分類してカテゴリ毎のノードを特定する（Ｓ１４）。ここでは、相関が大きいと考えられるデータ同士が同一のカテゴリに属する。また、同一のデータが２以上のカテゴリに属することもあり得る。ただし、カテゴリ同士で、それらを構成するデータの種類は一部異なっており、また、いずれのカテゴリのデータも、それら全てが他の１つのカテゴリに属するデータの一部であるということはない。各カテゴリに属するデータはいずれも複数種類のデータである車両データ部分群であり、同時期に取得された車両データ群のうち、特定のカテゴリに属する車両データ部分群は、そのカテゴリのノードを定める。すなわち、ノードの特定処理とは、ノードを定める各データの値を特定する処理である。
【００３４】
ここで、複数のカテゴリの中には、ユーザによる車両１０内の機器の操作に応じたデータを含むカテゴリが設けられている。ユーザによる車両１０内の機器の操作に応じたデータには、ユーザによる車両１０内の機器の操作状態を示すデータと、ユーザによる車両１０内の機器の操作に対応付けられる機器の状態を示すデータが含まれる。ここで、機器の操作状態を示すデータとは、アクセル操作量や、ブレーキ操作量、シフトレバーの状態、操舵角、車両を走行可能な状態とするスイッチの状態、ウィンカーレバースイッチの状態、窓の開閉スイッチの状態、Ｍ系スイッチ６６の状態、スイッチ群７０の状態に関するデータ等がある。また、ユーザによる機器の操作に対応付けられる機器の状態を示すデータには、窓の開口度の検出値、たとえばテレビ放送の画像であるか地図データの表示であるか等の画像表示装置６３に表示される画像の種類等がある。これに対し、機器の操作に応じたデータ以外のデータには、たとえば外気温や照度センサの検出値、冷却回路の冷媒の温度等が含まれる。
【００３５】
次に、ＣＰＵ５２は、特定処理によって特定したカテゴリ毎のノードの中に、未だ特定されたことのない新規なノードがあるか否かを判定する（Ｓ１６）。この処理は、図４に例示したカテゴリ毎のノードリストを参照し、各カテゴリに、同一のノードがすでに登録されているか否かを判定する処理となる。なお、図４に示すノードリストは、記憶装置５６に記憶されている。ちなみに、図４には、カテゴリＸ，Ｙ，Ｚの３個が例示されているが、これは紙面の都合であり、本実施形態において、カテゴリの数を３個とする意図はない。
【００３６】
図２に戻り、ＣＰＵ５２は、新規なノードがある場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、そのノードに新たなノードＩＤを付与して、記憶装置５６に記憶されている上記ノードリストのうち該当するカテゴリのノードリストに追加するとともに、そのノードの観測回数を「１」とする（Ｓ１８）。図４には、ノードＩＤを「記号」と記載している。新規なノードＩＤには、すでに登録されているノードのノードＩＤとは異なる記号が付与される。
【００３７】
ＣＰＵ５２は、Ｓ１８の処理が完了する場合や、Ｓ１６において否定判定する場合には、特定したノードに、すでにノードリストに記載されている既存のノードが存在するか否かを判定する（Ｓ２０）。そして、ＣＰＵ５２は、既存のノードが存在すると判定する場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ノードリストにおける該当するノードの観測回数を「１」だけインクリメントする（Ｓ２２）。
【００３８】
ＣＰＵ５２は、Ｓ２２の処理が完了する場合や、Ｓ２０において否定判定する場合、特定したノードへの遷移のうち新規の遷移があるか否かを、換言すれば新規のリンクがあるか否かを判定する（Ｓ２４）。この処理は、図５に例示したカテゴリ毎のリンクリストを参照し、各カテゴリに同一のリンクが既に登録されているか否かの判定となる。なお、図５に示すリンクリストは、記憶装置５６に記憶されている。図５に示すリンクリストの始点ノードＩＤは、該当するカテゴリのノードＩＤを示している。ＣＰＵ５２は、特定処理によって特定されたノードを終点ノードとし、終点ノードへの遷移元のノードを始点ノードとし、それら始点ノードおよび終点ノードの組が、リンクリストに登録されていない場合、新規のリンクと判定する。
【００３９】
図２に戻り、ＣＰＵ５２は、新規のリンクがあると判定する場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、そのリンクに新たなリンクＩＤを付与して、記憶装置５６に記憶されている上記リンクリストのうち該当するカテゴリのリンクリストに追加するとともに、そのリンクの観測回数を「１」とする（Ｓ２６）。新規なリンクＩＤには、すでに登録されているリンクのリンクＩＤとは異なる記号が付与される。
【００４０】
ちなみに、時系列的に前後するタイミングにおいて取得された車両データ群によって特定されるノードが互いに同一の場合、１つのノードから同一のノードに遷移したとして、これについても１つのリンクＩＤが付与される。以下、この種のリンクを自己閉路と称する。
【００４１】
ＣＰＵ５２は、Ｓ２６の処理が完了する場合や、Ｓ２４において否定判定する場合には、特定したリンクに、すでにリンクリストに登録されている既存のリンクが存在するか否かを判定する（Ｓ２８）。そして、ＣＰＵ５２は、既存のリンクが存在すると判定する場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、リンクリストにおける該当するリンクの観測回数を「１」だけインクリメントする（Ｓ３０）。
【００４２】
なお、ＣＰＵ５２は、Ｓ３０の処理が完了する場合や、Ｓ２８において否定判定する場合には、図２に示す一連の処理を一旦終了する。
図６に、上記ノードリストおよびリンクリストを含んだ予測用データを用いた遷移予測処理の手順を示す。図６に示す処理は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。
【００４３】
図６に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、まず、ノードリストのノードの観測回数やリンクリストのリンクの観測回数に閾値以上となるものがあって、且つそうなるものの数が所定数以上であるか否かを判定する（Ｓ４０）。この処理は、ノードリストおよびリンクリストを用いた予測を精度良く行うことができるか否かを判定するためのものである。
【００４４】
ＣＰＵ５２は、所定数以上であると判定する場合（Ｓ４０：ＹＥＳ）、車両データ群を取得する（Ｓ４２）。この処理は、図２のＳ１０の処理と同様に行えばよいが、特に、同時期に取得された車両データ群のうちの最新のものを１つ取得する処理とする。そして、ＣＰＵ５２は、車両データ群に基づき、各カテゴリのノードを特定する（Ｓ４４）。そしてＣＰＵ５２は、各カテゴリのノードリストに登録されているノードの中から、Ｓ４４において特定されたノードに対応するものを検索する（Ｓ４６）。なお、この処理において、対応するノードがない場合には、図６において破線にて示すように、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
【００４５】
ＣＰＵ５２は、対応するノードがある場合、当該ノードを始点とし、リンクリストによって規定されている遷移によって１つのノードから別のノードに遷移する過程が、所定回数となる経路を探索する（Ｓ４８）。ここで各遷移は、自己閉路を含まない。なお、所定回数の遷移が定義できない場合、図６に破線にて示すように、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
【００４６】
ＣＰＵ５２は、各カテゴリ毎に、始点ノードから所定回数遷移する経路を全て探索すると、各カテゴリについて、各カテゴリにおける所定回数の遷移によって到達するノードである候補ノードのうち、実際に生じる可能性の高いノードを選択して、実際に生じるノードとして予測する（Ｓ５０）。本実施形態では、複数のカテゴリのそれぞれについて、次の処理によって、１つのノードを選択する。すなわち、ＣＰＵ５２は、まず、所定回数の遷移のそれぞれを規定するリンクの観測回数の合計値が最大となるものを選択する。そして、次に、選択された遷移に対応する候補ノードの観測回数が閾値以上であるか否かを判定する。そしてＣＰＵ５２は、閾値以上であると判定する場合、そのノードを将来遷移する予測ノードとする。これに対し、ＣＰＵ５２は、閾値未満であると判定する場合、所定回数の遷移のそれぞれを規定するリンクの観測回数の合計値が２番目に大きいものを選択し、その候補ノードの観測回数が閾値以上であるか否かを判定する。そして、ＣＰＵ５２は、閾値以上となる場合には、そのノードを予測ノードとする。以下、こうした処理を、候補ノードの観測回数が閾値以上となるか、候補ノードがなくなるまで実行する。なお、ＣＰＵ５２は、全てのカテゴリについて予測ノードを特定できない場合、図６に破線にて示すように、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
【００４７】
ＣＰＵ５２は、少なくとも１つのカテゴリについて予測ノードがある場合、予測ノードに応じて、所定の機器を制御するためのコマンドを生成する処理を適宜実行する（Ｓ５２）。具体的には、本実施形態では、ＲＯＭ５４に、コマンド生成処理の対象となる機器のリストを予め記憶しておく。そして、ＣＰＵ５２は、リストに登録されている機器の現在の状態が予測ノードの状態と相違することを条件に、予測ノードによって表現される機器の状態に移行させる制御のためのコマンドを生成する。
【００４８】
本実施形態では、リストに登録する対象とする機器を、ユーザによって操作される機器とする。具体的には、リストに登録する対象とする機器には、たとえばスピーカ６１、音声感知装置６２、画像表示装置６３、タッチパネル６４、画像感知装置６５、空調装置、窓の自動開閉装置、照明装置、インストルメントパネル、ＥＣＵ３０，５０等が含まれる。なお、ＥＣＵ３０，５０については、特定の処理がコマンド生成処理の対象となることがリストに規定されている。ここで、ＥＣＵ３０の特定の処理には、たとえば変速装置の制御モードに関する処理が含まれ、ＥＣＵ５０の特定の処理には、音声認識エンジンに関する処理や、ジェスチャ認識エンジンに関する処理等が含まれる。このため、たとえば、ＥＣＵ３０の状態が予測ノードの状態と相違したとしても、その相違がコマンド生成処理の対象となるかは、その処理が特定の処理に対応することが条件となる。
【００４９】
ここで、コマンド生成処理を例示する。
たとえば、カテゴリの中に、後部座席および運転席の着座センサの検出値と、画像表示装置６３の状態と、ＣＰＵ５２によるオーディオ再生処理の有無の状態と、車載主機の冷却回路の冷媒の温度の検出値とを含んだ車両データ部分群によってノードが定義されるカテゴリがあるとする。そして、ユーザが、平日は朝、子供を後部座席に乗せ、Ｍ系スイッチ６６を操作して画像表示装置６３にテレビ放送の映像を表示させつつ、子供を幼稚園に送り、その後、Ｍ系スイッチ６６を操作してラジオを聴きつつ、通勤をする習慣があったとする。その場合、後部座席の着座センサと運転席の着座センサが着座を検知した状態となった後、画像表示装置６３がテレビ放送の映像を表示させる状態に遷移するノードが平日毎日観測されることとなる。このため、ユーザが後部座席に子供を乗せて自分が運転席に着座すると、ＣＰＵ５２は、画像表示装置６３がテレビ放送の映像を表示させる状態を示すノードを将来の状態を表現するノードとして予測する可能性が高くなる。そしてその場合、たとえ休日に画像表示装置６３に地図を表示させていたとしても、コマンド生成処理によって、ＥＣＵ５０は、画像表示装置６３やスピーカ６１を操作して、テレビ放送の表示状態に自動でモード切り替えをする。またこのケースでは、子供を幼稚園に送るときに極短時間、車両を停止させるにすぎないため、再度車両の運転を開始するときには、冷却回路の冷媒の温度がある程度高く、また、運転席のみ着座センサが着座を検知するノードとなる。そして、その場合には、テレビ放送を停止させ、スピーカ６１からラジオを流す状態に対応するノードへの遷移の観測回数が多くなる。ＣＰＵ５２では、これに基づき、ユーザが子供を車から降ろした後、再度、車両を走行可能な状態とする場合、画像表示装置６３にテレビ放送の映像を表示するモードを停止し、スピーカ６１からラジオ放送の音声データを流すモードに自動で切り替える。なお、こうした予測および自動制御は、カテゴリのデータとして冷媒の温度の検出値に代えて、車両１０の位置情報を用いる場合であっても実現しうる。
【００５０】
また、たとえば、カテゴリの中に、運転席および助手席の着座センサの検出値と、外気温センサの検出値と、空調装置の設定温度とを含んだ車両データ部分群によってノードが定義されるカテゴリがあるとする。そして、真夏の炎天下、外気温センサの検出値が同一の温度であっても、運転席のみ着座センサによって着座が検知される場合と、助手席の着座センサも着座を検知する場合とで空調装置の温度設定が異なるとする。その場合、外気温の検出値が非常に高い場合に対応するノードとして、運転席の着座のみが検知される場合と、助手席の着座をも検知される場合とで、空調装置の温度設定が異なるノードへの遷移が互いに観測回数が多いリンクとなる。このため、ユーザが１人で車に乗って出かけた後、助手席に人を乗せると、ＣＰＵ５２は、空調装置の温度設定が現在の設定とは異なる設定となるノードを、将来の状態を表現するノードとして予測する可能性が高くなる。そしてその予測がなされる場合、ＣＰＵ５２は、ユーザによる温度変更操作がなされる以前に、コマンド生成処理によって、温度設定を変更するコマンドを生成して、ネットワークＮＷを介してボディー系２２のＥＣＵ４０に出力する。これにより、ボディー系２２のＥＣＵ３０では、空調装置を操作して、設定温度を変更する。
【００５１】
またたとえば、カテゴリの中に、変速装置の制御モードの切替スイッチの状態と、ナビゲーションシステムの利用状態とを含んだ車両データ部分群によってノードが定義されるカテゴリがあるとする。この場合、ＣＰＵ５２は、ユーザの習慣に応じて、同一の車速における主機の回転速度をノーマルモードよりも高くするスポーツモードとノーマルモードとのいずれか一方から他方への切り替えを自動で実行し得る。すなわち、たとえばユーザが平日の通勤時には、ノーマルモードを採用し、休日には、ナビゲーションシステムによって遠方の目的地を設定し、スポーツモードを採用して車両を運転するとする。その場合、ナビゲーションシステムによって遠くの位置が目的地と設定されると、ノーマルモードが設定されているノードからスポーツモードが設定されているノードへの遷移の観測回数が多くなる。そして、これにより、ＣＰＵ５２は、遠くの位置が目的地と設定されており、ノーマルモードが設定されている状態を表現するノードを特定すると、スポーツモードの設定とするコマンドを生成して、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ３０に出力する。また、ＣＰＵ５２は、インストルメントパネルにスポーツモードであることを表示するコマンドを生成し、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ４０に出力する。なお、こうした予測および自動制御は、カテゴリのデータとして変速装置の制御モードの切替スイッチの状態に代えて、インストルメントパネルの状態を用いる場合であっても実現しうる。
【００５２】
ＣＰＵ５２は、コマンド生成処理を完了する場合や、適切なコマンドを生成できない場合、さらには、Ｓ４０において否定判定する場合には、図６に示す一連の処理を一旦終了する。
【００５３】
ここで本実施形態の作用を説明する。
ＣＰＵ５２は、同時期に取得される車両データ群のうち、複数のカテゴリのそれぞれに属するデータを抽出して、カテゴリ毎のノードを特定する特定処理を実行する。そして、特定されたノードが既存のノードである場合、そのノードの観測回数をインクリメントする。また、ノードの遷移が観測され、その遷移が既知のリンクである場合、リンクの観測回数を増加させる。ここで、車両データ群がとりうるすべての可能性を考慮した場合に、とりうるノードの種類と、リンクの種類とは、ノードを構成するデータの数が大きいほど多くなる。このため、カテゴリ毎にノードを定義しない場合と比較すると、カテゴリ毎にノードを定義する場合には、早期に観測回数が大きくなるノードが多数出現する。このため、ＣＰＵ５２は、早期にＳ４０の処理において肯定判定するようになり、ひいては、有向グラフを含んだ予測用データを用いたノードの遷移の精度の良い予測を早期に行うことができる。
【００５４】
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００５５】
図７に、本実施形態にかかる車両１０内の機器を、その処理の一部のブロック図とともに示す。なお、図７において、図１に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
【００５６】
本実施形態では、パワートレーン・シャーシ系２０のＥＣＵ３０が扱うデータで、１つのカテゴリを構成し、ＥＣＵ３０内において、そのカテゴリのノードリストおよびリンクリストを生成する。すなわち、記号化処理部Ｍ３０は、ＲＯＭ３４に記憶されたプログラムをＣＰＵ３２が実行することにより実現されるものであり、図２の処理に準じた処理を実行する。具体的には、Ｓ１０の処理では、ＥＣＵ３０が扱うデータ群を取得し、Ｓ１４の処理では、取得したデータ群によって表現されるノードを特定する。そして、特定したノードについて、ノードの登録処理や観測回数のインクリメント、特定したノードへの遷移に基づくリンクの登録処理や観測回数のインクリメントを行う。そして、ＥＣＵ３０に対応するカテゴリのノードリストおよびリンクリストは、ＥＣＵ３０の記憶装置３６に記憶されるとともに、ＥＣＵ５０内の記憶装置５６に記憶される。すなわち、ＣＰＵ３２は、所定のタイミングで、ノードリストおよびリンクリストに関し、新たに更新した差分データを、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ５０に出力する。
【００５７】
また、本実施形態では、ボディー系２２のＥＣＵ４０が扱うデータで、１つのカテゴリを構成し、ＥＣＵ４０内において、そのカテゴリのノードリストおよびリンクリストを生成する。すなわち、記号化処理部Ｍ３０は、ＲＯＭ４４に記憶されたプログラムをＣＰＵ４２が実行することにより実現されるものであり、図２の処理に準じた処理を実行する。なお、最終的に、ＥＣＵ４０に対応するカテゴリのノードリストおよびリンクリストは、ＥＣＵ４０の記憶装置４６およびＥＣＵ５０内の記憶装置５６に記憶される。すなわち、ＣＰＵ４２は、所定のタイミングで、ノードリストおよびリンクリストに関し、新たに更新した差分データを、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ５０に出力する。
【００５８】
また、本実施形態では、マルチメディア系６０のＥＣＵ５０が扱うデータで、１つのカテゴリを構成し、ＥＣＵ５０内において、そのカテゴリのノードリストおよびリンクリストを生成する。すなわち、記号化処理部Ｍ３０は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより実現されるものであり、図２の処理に準じた処理を実行する。データ更新処理部Ｍ３２は、ＥＣＵ３０，４０から送信されてきた上記差分データに基づき、記憶装置５６に記憶されているＥＣＵ３０のカテゴリのノードリストおよびリンクリストと、ＥＣＵ４０のカテゴリのノードリストおよびリンクリストとを更新する。なお、データ更新処理部Ｍ３２は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより実現されるものである。また、遷移予測処理部Ｍ３４は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより実現されるものであり、図６のＳ４０〜Ｓ５０の処理を実行する。また、コマンド生成処理部Ｍ３６は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより実現されるものであり、図６のＳ５２の処理を実行する。
【００５９】
本実施形態によれば、ＥＣＵ３０，４０，５０のそれぞれが扱うデータ毎にカテゴリを構成することにより、カテゴリ化を容易に行うことができる。また本実施形態によれば、各ＥＣＵ３０，４０，５０において、カテゴリ毎のノードリストおよびリンクリストの更新データを生成するために、ＣＰＵ５２の演算負荷を低減することができる。また、本実施形態によれば、ＥＣＵ３０，４０が所定のタイミングで各自のノードリストおよびリンクリストの差分データを送信するため、ＥＣＵ３０，４０が所定のタイミングで各自が扱うデータである車両データ部分群をＥＣＵ５０に送信する場合と比較すると、ネットワークＮＷのデータ量を低減できる。
【００６０】
＜第３の実施形態＞
以下、第３の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００６１】
図８に、本実施形態にかかるシステム構成を示す。
本実施形態では、車両１０は、図１と同様の構成に加えて、公衆回線網ＰＬを介して車外のＥＣＵ１００と通信可能となっており、また、住宅９０の家庭内通信ハブ９２とも通信可能となっている。
【００６２】
家庭内通信ハブ９２は、住宅９０に設置された様々な機器（住宅系８０）と通信可能となっている。また、家庭内通信ハブ９２は、住宅９０内の住人の所持する、多機能携帯電話等の携帯通信端末９４と通信可能となっている。
【００６３】
住宅系８０は、住宅９０の施錠の状態等を監視する家庭用警備システム８１や、自家発電や、系統電源からの電力の供給制御、湯を沸かして蓄える制御を実行する、自家発電・給電・給湯装置８２、掃除ロボット、装着型ロボット、会話型ロボット等の家庭内ロボット８３、冷暖房設備８４を含む。また住宅系８０は、オーディオビジュアル機器８５、パーソナルコンピュータ８６、照明器具８７を含む。
【００６４】
ＥＣＵ１００は、公衆回線網ＰＬを介して車両１０のみならず、家庭内通信ハブ９２や携帯通信端末９４と通信可能となっている。ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ１０２、ＲＯＭ１０４、および記憶装置１０６を備えている。ここで、記憶装置１０６は、電気的に書き換え可能な不揮発性の記憶装置である。
【００６５】
ＥＣＵ１００は、車両データ群と住宅系８０のデータ群とに基づき、ノードリストおよびリンクリストを含んだ予測用データを生成し、それに基づき遷移予測処理およびコマンド生成処理を実行する。
【００６６】
図９に、遷移予測処理のための予測用データの記憶更新処理の手順を示す。図９に示す処理は、ＲＯＭ１０４に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図９において、図２に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一の符号を付してその説明を省略する。
【００６７】
図９に示す一連の処理において、ＣＰＵ１０２は、まず、車両１０が出力する車両データ群と家庭内通信ハブ９２が出力する住宅系８０のデータ群である住宅データ群を取得する（Ｓ１０ａ）。住宅データ群は、住宅系８０の機器に関する複数種類のデータである。そして、ＣＰＵ１０２は、図２のＳ１２の処理と同様にして、それら車両データ群および住宅データ群のうちの同時期に取得されたものを一括して整列させる処理を実行する（Ｓ１２ａ）。そして、ＣＰＵ１０２は、取得され整列されたデータ群に対し、図２のＳ１４〜Ｓ３０の処理と同様の処理を実行する。
【００６８】
図１０に、図９の処理によって生成された予測用データを用いた遷移予測処理の手順を示す。図１０に示す処理は、ＲＯＭ１０４に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１０において、図６に示した処理に対応する処理については、便宜上、同一のステップ番号を付してその説明を省略する。
【００６９】
図１０に示す一連の処理において、ＣＰＵ１０２は、Ｓ４０の処理が完了する場合、車両データ群および住宅データ群を取得する（Ｓ４２ａ）。そして、ＣＰＵ１０２は、図６のＳ４４〜Ｓ５０の処理と同様の処理を実行した後、適宜、ユーザに問い合わせる処理を実行してコマンド生成処理を実行する（Ｓ５２ａ）。以下、問い合わせ処理を実行する場合のコマンド生成処理を例示する。
【００７０】
ここでは、住宅系８０の冷暖房設備８４のデータと車両１０内の空調装置のデータとを同一のカテゴリとすることを例示する。その場合、たとえば冬季において、住宅系８０において暖房をオフ状態に切り替えるデータを有したノードから、車両１０の空調装置において暖房がオン操作されるノードへの遷移の観測回数が多くなる。これにより、ＣＰＵ１０２は、住宅系８０において暖房をオフ状態に切り替えるデータを有したノードを検知すると、車両１０に対し、空調装置の暖房をオン状態とするコマンドを生成して、家庭内通信ハブ９２を介して車両１０に出力することができる。
【００７１】
ここで、実際に機器を制御するコマンドを出力するに先立って、ＣＰＵ１０２は、携帯通信端末９４に、実際に制御を実行するかを問い合わせる信号を送信する。この場合、ＣＰＵ１０２は、ユーザにより携帯通信端末９４が用いられて問い合わせに対する許可応答がなされることを条件に、実際に機器を制御するコマンドを出力する。
【００７２】
＜第４の実施形態＞
以下、第４の実施形態について、第３の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００７３】
図１１に、本実施形態にかかる車両１０、および住宅９０を、その処理の一部のブロック図とともに示す。なお、図１１において、図８に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
【００７４】
本実施形態では、車両データ群と住宅データ群とが混ざったカテゴリを設けない。車両１０において、記号化処理部Ｍ３０は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムをＣＰＵ５２が実行することにより実現され、図２の処理を実行する。そして、記憶装置５６に記憶されたノードリストおよびリンクリストに関する、所定期間の間に更新された差分データが車両１０から公衆回線網ＰＬを介してＥＣＵ１００に出力される。ＥＣＵ１００内のデータ更新処理部Ｍ３２は、車両１０から送信された差分データに基づき、記憶装置１０６に記憶されている車両１０に関するカテゴリのノードデータおよびリンクデータを更新する。一方、ＥＣＵ１００内の記号化処理部Ｍ３０は、住宅データ群のみからノードを定義し、ノードリストおよびリンクリストを生成して、記憶装置１０６に記憶する。
【００７５】
遷移予測処理部Ｍ３４は、ＲＯＭ１０４に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０２が実行することにより実現されるものであり、記憶装置１０６に記憶されたノードリストおよびリンクリストに基づき、車両１０に属するカテゴリと、住宅９０に属するカテゴリのそれぞれ毎に、ノードの遷移を予測する処理を行う。コマンド生成処理部Ｍ３６は、ＲＯＭ１０４に記憶されたプログラムをＣＰＵ１０２が実行することにより実現されるものであり、予測されたノードに基づき、住宅系８０内の機器や車両１０の機器に対するコマンドを生成し、住宅系８０や車両１０に出力する。
【００７６】
＜第５の実施形態＞
以下、第５の実施形態について、第４の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００７７】
上記第４の実施形態のように、車両データ群と住宅データ群とが混ざったカテゴリを設けない場合、混ざったカテゴリを設ける場合と比較してカテゴリの設計を簡易に行うことができる反面、住宅データ群から定まるノードと車両データ群から定まるノードとのいずれか一方から他方への遷移を予測することができない。そこで本実施形態では、各カテゴリのノードＩＤの集合によって、カテゴリ間のノードを定義し、カテゴリ間のノードの遷移をカテゴリ間のリンクによって定義する。
【００７８】
図１２に、カテゴリ間のノードリストとカテゴリ間のリンクリストとを示す。これらは、記憶装置１０６内に記憶されている。図１２に示すように、カテゴリ間のノードリストは、各カテゴリＸ，Ｙ，Ｚ，…毎のノードＩＤの組み合わせによって、カテゴリ間のノードが定義され、また、カテゴリ間のノードの観測回数を有したデータである。また、カテゴリ間のリンクリストは、カテゴリ間のノードであって時系列的に前後して出現した一対のノードの一方から他方への遷移を定義するとともに、それらリンクの観測回数を有したデータである。カテゴリ間のノードリストやカテゴリ間のリンクリストは、カテゴリ毎のノードリストやカテゴリ毎のリンクリストの生成処理と同様の処理によって、ＣＰＵ１０２によって生成される。
【００７９】
カテゴリ間のノードの観測回数やカテゴリ間のリンクの観測回数は、カテゴリ毎のノードの観測回数やカテゴリ毎のリンクの観測回数と比較すると、増加速度が低い。このため、カテゴリ間のノードリストおよびカテゴリ間のリンクリストを用いた遷移予測処理が実行可能となるのは、カテゴリ毎のノードリストおよびカテゴリ毎のリンクリストを用いた遷移予測処理が実行可能となるタイミングよりも遅くなる可能性がある。しかし、カテゴリ間のノードリストやカテゴリ間のリンクリストを生成することにより、それらにおける観測回数が増加したときには、カテゴリ毎のノードリストおよびカテゴリ毎のリンクリストのみからはできなかった予測が可能となる。
【００８０】
＜第６の実施形態＞
以下、第６の実施形態について、第３の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００８１】
図１３に、本実施形態にかかる車両１０、および住宅９０を、その処理の一部のブロック図とともに示す。なお、図１３において、図８に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
【００８２】
本実施形態では、ＥＣＵ１００を住宅９０が有することとし、ＥＣＵ１００は、家庭内通信ハブ９２を介して公衆回線網ＰＬ等と通信する点が、上記第３の実施形態と相違する。
【００８３】
＜第７の実施形態＞
以下、第７の実施形態について、第４の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００８４】
図１４に、本実施形態にかかる車両１０、および住宅９０を、その処理の一部のブロック図とともに示す。なお、図１４において、図１１に示した部材に対応する部材については、便宜上、同一の符号を付している。
【００８５】
本実施形態では、ＥＣＵ１００を住宅９０が有することとし、ＥＣＵ１００は、家庭内通信ハブ９２を介して公衆回線網ＰＬ等と通信する点が、上記第４の実施形態と相違する。
【００８６】
＜第８の実施形態＞
以下、第８の実施形態について、第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００８７】
上記第１の実施形態では、ノードリストおよびリンクリストは、車両データ群を逐次取得していくなかで生成されるものであった。これに対し、本実施形態では、そのように事後的に生成されるノードリストおよびリンクリスト以外に、予め設定したノードリストである固定ノードリストと予め設定したリンクリストである固定リンクリストとを、予め記憶装置５６に記憶しておく。
【００８８】
図１５（ａ）に、固定ノードリストを示し、図１５（ｂ）に、固定リンクリストを示す。図示されるように、固定ノードリストは、固定ノードＩＤと、固定ノードＩＤによって特定されるノードを定義する、車両データの組み合わせおよびそれら車両データの値を示す。一方、固定リンクリストは、始点ノードＩＤとして、１つの固定ノードＩＤが指定されるとともに、発行コマンドパラメータが設定されたデータである。
【００８９】
本実施形態では、固定ノードＩＤによって特定されるノードを定義する、車両データの種類の数は、各カテゴリのノードを定義する車両データの種類の数と一致せず、各カテゴリのノードを定義する車両データの種類の数よりも少ない。これは、発行コマンドパラメータにて特定される処理を実行したい状態を特定するうえで必要なデータの種類の数よりも、カテゴリ毎のノードを定義するデータの種類の数の方が多いためである。
【００９０】
図１６に、本実施形態にかかる遷移予測処理およびコマンド生成処理の手順を示す。図１６に示す処理は、ＲＯＭ５４に記憶されたプログラムを、ＣＰＵ５２が所定周期で繰り返し実行することにより実現される。なお、図１６において、図６に示した処理に対応する処理については、便宜上同一のステップ番号を付してその説明を省略する。
【００９１】
図１６に示す一連の処理において、ＣＰＵ５２は、Ｓ４４の処理が完了する場合、Ｓ４４の処理によって特定された複数のカテゴリのノードのそれぞれについて、Ｓ６０〜Ｓ６４の処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ５２は、まず、カテゴリ毎のノードが、後述のノードＩＤ変換リストに登録されているか否かを判定する（Ｓ６０）。そして、ＣＰＵ５２は、登録されていないと判定する場合（Ｓ６０：ＮＯ）、固定ノードリストに規定された固定ノードの中に、Ｓ４０の処理によって特定されたカテゴリ毎のノードと部分一致するものがあるか否かを判定する（Ｓ６２）。ここで特定されたノードと固定ノードとの部分一致とは、たとえば固定ノードを定義するデータの種類がＮ種類であるとして、それらＮ種類のデータのそれぞれについては固定ノードを定義するデータの値と、特定されたノードを定義するデータの値とが一致することを意味する。
【００９２】
ＣＰＵ５２は、部分一致するものがないと判定する場合（Ｓ６２：ＮＯ）、Ｓ４６の処理に移行する一方、部分一致するものがあると判定する場合（Ｓ６２：ＹＥＳ）、特定されたノードのうち部分一致したノードを、図１５（ｃ）に示すノードＩＤ変換リストに登録する（Ｓ６４）。図１５（ｃ）に示すように、ノードＩＤ変換リストは、固定ノードＩＤにて定義される固定ノードと部分一致するカテゴリ毎のノードＩＤを示すものである。ここで、固定ノードに対応付けられた部分一致するカテゴリ毎のノードＩＤの数は複数であり得る。
【００９３】
図１６に戻り、ＣＰＵ５２は、Ｓ６４の処理を完了する場合や、Ｓ６０の処理において肯定判定する場合には、固定リンクリストのコマンドパラメータが、ユーザへの問い合わせを要求しているか否かを判定する（Ｓ６６）。そして、ＣＰＵ５２は、問い合わせを要求している場合（Ｓ６６：ＹＥＳ）、たとえばスピーカ６１から音声信号を出力してユーザに対して所定の処理を実行して良いか否かを問い合わせる（Ｓ６８）。そして、ＣＰＵ５２は、問い合わせにユーザが応答して許可を出した場合（Ｓ７０：ＹＥＳ）や、Ｓ６６において否定判定する場合には、コマンドリンクリストに基づくコマンドを生成する（Ｓ７２）。なお、ユーザの応答は、たとえば音声感知装置６２の出力信号に基づき確認することができる。
【００９４】
ＣＰＵ５２は、Ｓ７２の処理が完了する場合やＳ７０において否定判定する場合には、図１６に示す一連の処理を一旦終了する。
ここで本実施形態の作用を説明する。
【００９５】
たとえばユーザのシフトレバーの誤操作によって、ドライブレンジが選択されずローギアで車両が走行する現象が偶発的に連続すると、カテゴリ毎のリンクリストに従ってノードを予測する場合、車両１０にユーザが乗り込み車両を走行可能な状態とする時点で、Ｓ５２のコマンド生成処理にて変速装置をローギアとするおそれがある。これに対し、たとえば、変速装置がパーキングレンジであることと車両１０が走行可能な状態とされていることとによって固定ノードを定義し、固定リンクリストによって、この固定ノードを、「ユーザにドライブレンジにしますか？」と問い合わせた後に、許可を受けて変速装置をドライブレンジとするというコマンドパラメータに対応付けておく。これにより、車両１０が走行可能な状態に切り替えられると、スピーカ６１から「ユーザにドライブレンジにしますか？」という音声信号が出力されるため、ユーザの偶発的な挙動によって誤った予測がなされることを抑制できる。
【００９６】
またたとえば、着座センサが反応するレベルの重さの物を後部座席に載せた状態でユーザが運転席を降りて車両１０から離れるときには、いつも窓を閉めていた場合、後部座席に実際に人が座っている場合であっても、ユーザが運転席から降りることにより、窓を閉める状態が予測されうる。これに対し、たとえば、外気温が所定温度以上であることと、後部座席の着座センサが反応していることと、運転席の着座センサが反応してない状態で車両がロックされることとによって固定ノードを特定し、その場合のコマンドとして、窓を開けて警告を発するようにする。これにより、たとえば炎天下で後部座席に人が座っている状態で窓が全閉状態とされる事態が抑制される。
【００９７】
さらに、固定ノードによれば、通常では間に合わない指令に対応することも可能となる。すなわち、たとえば音声感知装置６２が「窓を閉めろ」という音声信号を感知し、これに基づきＣＰＵ５２がボディー系２２のＥＣＵ４０に指令を出してパワーウィンドウが操作され、窓が閉められているときに、ユーザが窓の開口度がちょうど良いと感じ「ストップ」という音声を発したとする。その場合、その単語をＣＰＵ５２が音声認識辞書に基づき認識し、それに基づき窓を閉める操作を停止するようにＥＣＵ４０に指令を出したのでは間に合わないおそれがある。ここで、たとえば、窓を閉める制御が実行されていることと、音声感知装置６２が音声を感知することとによって固定ノードを特定し、この固定ノードに、窓を閉めるのをやめるコマンドを対応付けておくなら、ユーザが「ストップ」という音声を発することに迅速に対応することができる。
【００９８】
＜対応関係＞
上記実施形態における事項と、上記「課題を解決するための手段」の欄に記載した事項との対応関係の一部を以下に記載する。以下では、「課題を解決するための手段」の欄に記載した解決手段の番号毎に、対応関係を示している。
【００９９】
［１］処理回路は、図１においては、ＣＰＵ５２およびＲＯＭ５４に対応し、図７に示す実施例においては、ＣＰＵ３２，４２，５２およびＲＯＭ３４，４４，５４に対応し、図８においては、ＣＰＵ１０２およびＲＯＭ１０４に対応し、図１１においては、ＣＰＵ５２，１０２およびＲＯＭ５４，１０４に対応する。記憶装置は、図１においては、記憶装置５６に対応し、図７においては、記憶装置３６，４６，５６に対応し、図８においては、記憶装置１０６に対応し、図１１においては、記憶装置５６，１０６に対応する。記憶更新処理は、図２においては、Ｓ１０〜Ｓ３０の処理に対応する。予測用データ生成装置は、図１においては、ＥＣＵ５０に対応し、図７においては、ＥＣＵ３０，４０，５０に対応し、図８においては、ＥＣＵ１００に対応し、図１１においては、ＥＣＵ５０，１００に対応する。［４］第１の制御装置および第２の制御装置は、ＥＣＵ３０，４０に対応し、記憶更新処理は、図７においては、データ更新処理部Ｍ３２の処理と、ＥＣＵ３０，４０，５０のそれぞれにおける記号化処理部Ｍ３０の処理とに対応する。［６］遷移予測処理は、Ｓ４２〜Ｓ５０の処理に対応する。［７］対応付け情報は、図１５（ａ）の固定リンクリストおよび図１５（ｂ）の固定ノードリストに対応し、固定コマンド処理は、Ｓ７２の処理に対応する。
【０１００】
＜その他の実施形態＞
なお、上記実施形態の各事項の少なくとも１つを、以下のように変更してもよい。
「ノード登録処理について」
上記実施形態では、取得したデータ群に基づき特定されたノードが未だ登録されていないものである場合には、逐次、ノードリストに登録したがこれに限らない。たとえば、当該ノードの継続時間が所定時間以上である場合に限って、ノードリストに登録してもよい。その場合、所定時間未満の場合には、破棄してもよいが、代わりに、サブリストに待機させ、その後、ノードの遷移元および遷移先の少なくとも一方が複数となる場合などに、ノードリストに登録してもよい。
【０１０１】
「遷移予測処理について」
現在のノードを始点ノードとし、始点ノードからの遷移先の別のノードを予測する遷移予測処理としては、上記実施形態において例示したものに限らない。たとえば、ノードの観測回数を参照することなく、始点ノードからリンクリストによって規定された遷移に従って、所定回数遷移して到達する候補ノードのうち、リンクの観測回数が最大となる候補ノードを遷移先として予測してもよい。このように、ノードの観測回数を利用しないのであれば、予測用データにノードの観測回数を含めなくてもよい。
【０１０２】
またたとえば、始点ノードからリンクリストによって規定された遷移に従って、１回から所定の複数回までのそれぞれの回数だけ遷移して到達する候補ノードのうち、１回当たりの遷移の観測回数の平均値が最大となる候補ノードを遷移先として予測してもよい。ここで、遷移の観測回数の平均値とは、始点ノードから候補ノードまでの遷移を定めたリンクのそれぞれの観測回数の合計を遷移回数で除算した値である。なお、たとえば平均値が同一の一対の候補ノードが生じた場合には、候補ノードの観測回数が多い方を遷移先の予測ノードとすればよい。
【０１０３】
遷移予測処理としては、リンクの観測回数を利用するものに限らない。たとえば、始点ノードからリンクリストによって規定された遷移に従って、１回から所定の複数回までの回数だけ遷移して到達するノードのうち、始点ノードの次のノードから終点ノードまでの各ノードの観測回数の平均値が最大となるものを、遷移先のノードとして予測してもよい。これは、観測回数が多いノードを通過する場合には少ないノードを通過する場合よりも生じやすいケースと見なす処理である。このように、リンクの観測回数を利用しないのであれば、予測用データにリンクの観測回数を含めなくてもよい。
【０１０４】
また、遷移予測処理としては、たとえば予めコマンド生成処理の対象となりうるノードであって現在のノードと相違するノードを候補ノードとする処理を含むものであってもよい。これはたとえば、リンクリストに規定した遷移を逆にたどって候補ノードから現在のノードにたどり着けないものと、途中に他の候補ノードとなるものとを排除した後、リンクの平均観測回数が最大となるものを特定することによって、予測ノードを定めることにより実現できる。
【０１０５】
「コマンド生成処理について」
上記実施形態では、コマンド生成処理の対象となる機器を予め設定しておき、設定した機器の状態が現在の状態と予測ノードによって表現される状態とで異なることを条件に、予測ノードによって表現される状態に制御するためのコマンドを生成したが、これに限らない。たとえば、コマンド生成処理の対象にしはしない機器を予め設定しておき、設定されていない機器の現在の状態が予測ノードによって表現される状態とは異なることを条件に、予測ノードによって表現される状態に制御するためのコマンドを生成してもよい。なお、リストをＲＯＭ５４に記憶しておくことは必須ではなく、たとえば記憶装置５６に記憶してもよい。
【０１０６】
もっとも、たとえばノードを構成するデータにコマンド生成処理の対象としたくない機器のデータを含めないなら、コマンド生成処理の対象とする機器またはしない機器を予めリストに定めておかなくてもよい。
【０１０７】
コマンド生成処理としては、必ずしも、予測ノードと現在のノードとでユーザによる機器の操作状態が異なるものがある場合に、予測ノードによって規定される機器の操作状態への切り替えを行うためのコマンドを生成するものに限らない。たとえば、予測ノードと現在のノードとでユーザによる機器の操作状態が異なるものについて、ユーザが予測ノードが表現する機器の状態に操作することを支援するものであってもよい。これは、たとえば予測ノードがラジオ放送の再生処理をする状態を表現する一方、現在ラジオ放送の再生処理がなされていない場合に音声認識辞書内の単語または文のうちのラジオ放送の再生を指示する単語または文が音声感知装置６２が感知した音声データと一致すると判定する確率を高めることで実現できる。こうしたユーザの入力操作が何を意図するかの認識処理が入るものとしては、他にも画像感知装置６５の出力信号に基づくジェスチャ認識処理があり、これについても同様に行うことができる。
【０１０８】
コマンド生成処理としては、ユーザによる機器の操作に応じた状態が予測ノードが表現するものと現在のノードとで相違する場合に、予測ノードが表現する状態に制御するものに限らない。たとえば、外気温が所定以上であって、トランクルームに所定量以上の荷物が検知される場合に、冷却回路の冷媒の温度が過度に高くなるノードへの遷移が何度も観測されるなら、外気温が所定以上であって、トランクルームに所定量以上の荷物が検知される状態を示すノードとなることにより、冷媒の温度が過度に高くなると予測することができる。そしてその場合、その予測に基づきＥＣＵ３０により冷却回路の冷媒の循環制御のゲインを変更するなどしてもよい。こうした制御を実行するうえでは、カテゴリを構成するデータ部分群に、ユーザによる機器の操作に応じたデータが含まれていることは必須ではない。
【０１０９】
「予測用データ生成装置について」
予測用データ生成装置としては、上記各実施形態において例示したものに限らない。たとえば、ＥＣＵ３０が扱う車両データ部分群と、ＥＣＵ４０が扱う車両データ部分群と、ＥＣＵ５０が扱う車両データ部分群とを、それぞれ別のカテゴリに分類する場合において、ＥＣＵ３０，ＥＣＵ４０は、対応するカテゴリに属する車両データ部分群のうち同時期のデータをタイムスタンプを付与しつつ蓄積するのみとしてもよい。この場合、たとえば、走行可能な状態とするスイッチのオフ操作によって車両１０が走行不能な状態とされることにより、ネットワークＮＷを介してＥＣＵ３０，ＥＣＵ４０が蓄積したデータをＥＣＵ５０に送信すればよい。この場合、ＣＰＵ５２は、図２に示した処理に準じた処理によって、ＥＣＵ３０に対応するカテゴリやＥＣＵ４０に対応して且つ記憶装置５６に記憶されているカテゴリのノードリストおよびリンクリストを更新することができる。
【０１１０】
またたとえば、第１の実施形態に代えて、車両１０内のマルチメディア系のＥＣＵ５０によって予測用データ生成装置を構成する代わりに、図１に示したいずれのＥＣＵとも相違する、予測データを扱う専用のＥＣＵにて構成してもよい。
【０１１１】
「データ群について」
たとえば、車両１０が走行する道路情報等に関するデータや、時間帯に関するデータを、ノードを特定するためのデータ群に含めてもよい。
【０１１２】
「問い合わせ処理について」
上記実施形態では、音声信号による音声案内を用いて問い合わせ処理を実行したがこれに限らない。たとえば、ヘッドアップディスプレイによって、フロントガラスの前方に問い合わせ内容の視覚情報を虚像によって表示することによって実行してもよい。また、問い合わせ処理へのユーザの許可応答を、音声入力操作とすることは必須ではなく、たとえば、画像感知装置６５に対するジェスチャの入力操作としたり、タッチパネル６４に対する入力操作としてもよい。
【０１１３】
「車両用制御装置について」
図１４に示す構成を変更して、たとえば、車両１０内のＣＰＵ５２等によってコマンド生成処理部Ｍ３６の処理を実行するようにしてもよい。この場合、ＥＣＵ１００によるコマンド生成処理部Ｍ３６の処理は、住宅９０に関するものとすればよい。
【０１１４】
「処理回路について」
上記実施形態では、処理回路を構成するプログラム記憶装置として、ＲＯＭを例示し、ＲＯＭがいかなるタイプのものであるかについては触れていなかったが、たとえば書き換え不能なメモリであってもよく、またたとえば、電気的書き換え可能な不揮発性メモリであってもよい。
【０１１５】
処理回路としては、プログラムを記憶したＲＯＭ等のプログラム記憶装置とプログラムを実行するＣＰＵとを備えたソフトウェア処理回路に限らず、たとえばＡＳＩＣ等の、所定の処理を実行する専用のハードウェア回路であってもよい。さらに、ソフトウェア処理回路と専用のハードウェア回路との双方を備えて処理回路を構成してもよい。これは、たとえば、図２の処理を実行する専用のハードウェア回路と、図６の処理を実行する専用のソフトウェア処理回路とを備えることなどで実現できる。
【０１１６】
「記憶装置について」
予測用データの記憶装置としては、電気的に書き換え可能な不揮発性の記憶装置に限らない。たとえば、不揮発性メモリと揮発性のＲＡＭとの双方を備えた装置であってもよい。この場合、たとえば、データの更新処理の実行時には、ＲＡＭにデータを記憶し、ＥＣＵの主電源がオフ状態となる前にＲＡＭに記憶されているデータを不揮発性メモリに記憶するようにすればよい。また、記憶装置を、ＥＣＵの主電源がオフ状態となっても給電が維持されるバックアップ式のＲＡＭとしてもよい。ただし、その場合、たとえばバッテリの取り替えの期間に渡ってＲＡＭの給電を維持できる蓄電装置をさらに備えることが望ましい。
【０１１７】
「そのほか」
車両１０内の制御装置としては、図１に例示したものに限らない。たとえば、走行安全のための処理をする制御装置を別途備えてもよい。また、たとえばパワートレーン・シャーシ系２０のＥＣＵ３０を、パワートレーン系のＥＣＵと、操舵系のＥＣＵと、それら以外のＥＣＵとに分割してもよい。
【０１１８】
たとえば、図２のＳ１０の処理を、車両データ群を１度取得する処理とするなら、Ｓ１２の処理を削除してもよい。同様に、図１２のＳ１０ａの処理を、車両データ群および住宅データ群を１度取得する処理とするなら、Ｓ１２ａの処理を削除してもよい。
【０１１９】
たとえば図８に例示するように、車両１０や住宅９０の外のセンターのＥＣＵ１００が予測用データを生成する場合、住宅９０と住宅９０のユーザの車両１０とを対応付けるデータを利用してもよい。もっとも、たとえば車両１０の位置に関するデータを用いるなら、たとえセンターが複数の車両１０や複数の住宅９０のデータを扱って且つ、同一のユーザに関する車両１０および住宅９０を特定する情報を有していなくても、車両１０が夜間等に駐車している位置データに基づき、同一のユーザに関する車両１０および住宅９０の相関を把握できる。
【０１２０】
固定ノードリストや固定リンクリストに観測回数を設けてもよい。この場合、その固定ノードの出現頻度等に関する情報を得ることができる。
【符号の説明】
【０１２１】
１０…車両、２０…パワートレーン・シャーシ系、２２…ボディー系、３０…ＥＣＵ、３２…ＣＰＵ、３４…ＲＯＭ、３６…記憶装置、４０…ＥＣＵ、４２…ＣＰＵ、４４…ＲＯＭ、４６…記憶装置、５０…ＥＣＵ、５２…ＣＰＵ、５４…ＲＯＭ、５６…記憶装置、５８…ハードディスク、６０…マルチメディア系、６１…スピーカ、６２…音声感知装置、６３…画像表示装置、６４…タッチパネル、６５…画像感知装置、７０…スイッチ群、７２…センサ群、７４…ＧＰＳ、８０…住宅系、８１…家庭用警備システム、８２…給電・給湯装置、８３…家庭内ロボット、８４…冷暖房設備、８５…オーディオビジュアル機器、８６…パーソナルコンピュータ、８７…照明器具、９０…住宅、９２…家庭内通信ハブ、９４…携帯通信端末、１００…ＥＣＵ、１０２…ＣＰＵ、１０４…ＲＯＭ、１０６…記憶装置。
【図１】
2018090085.tif 000003
【図２】
2018090085.tif 000004
【図３】
2018090085.tif 000005
【図４】
2018090085.tif 000006
【図５】
2018090085.tif 000007
【図６】
2018090085.tif 000008
【図７】
2018090085.tif 000009
【図８】
2018090085.tif 000010
【図９】
2018090085.tif 000011
【図１０】
2018090085.tif 000012
【図１１】
2018090085.tif 000013
【図１２】
2018090085.tif 000014
【図１３】
2018090085.tif 000015
【図１４】
2018090085.tif 000016
【図１５】
2018090085.tif 000017
【図１６】
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