(57)【要約】【課題】運転者がこれから走行する経路又は現在走行中の経路に慣れているかを判断できる車載インタフェース装置を提供する。【解決手段】車載インタフェース装置１００は、車両を運転する運転者からの入力を受ける入力部１０１と、入力部１０１で受け付けた入力に基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断部１０２とを備える。例えば、判断部１０２は、入力部１０１に対して運転者から目的地が設定された場合、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断してもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両を運転する運転者からの入力を受ける入力部と、
前記入力部で受け付けた前記入力に基づいて、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断部とを備える
車載インタフェース装置。
【請求項２】
前記判断部は、
前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定された場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断し、
前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定されない場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する
請求項１記載の車載インタフェース装置。
【請求項３】
前記車載インタフェース装置は、さらに、
走行履歴を保存する走行履歴データベースを備え、
前記判断部は、
前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれない場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断する
請求項１記載の車載インタフェース装置。
【請求項４】
前記判断部は、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれる場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する
請求項３記載の車載インタフェース装置。
【請求項５】
前記走行履歴は、目的地毎の走行回数を含み、
前記判断部は、
前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれ、かつ、当該目的地までの走行回数が予め定められた第１閾値未満の場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断し、
前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれ、かつ、当該目的地までの走行回数が前記第１閾値以上の場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する
請求項３記載の車載インタフェース装置。
【請求項６】
前記判断部は、
走行中に前記運転者が前記入力部に入力した入力回数が予め定められた第２閾値以上の場合、前記運転者が走行中の経路に慣れていないと判断し、
前記入力回数が前記第２閾値未満の場合、前記運転者が走行中の経路に慣れていると判断する
請求項１記載の車載インタフェース装置。
【請求項７】
前記車載インタフェース装置は、さらに、
前記車両の運転の少なくとも一部を自動的に行う運転支援を行う運転支援部を備え、
前記入力回数は、走行中に前記運転者が前記入力部に、前記運転支援の内容を変更するための入力を行った回数である
請求項６記載の車載インタフェース装置。
【請求項８】
前記車載インタフェース装置は、さらに、
前記車両の運転の少なくとも一部を自動的に行う運転支援を行う運転支援部と、
前記判断部の判断結果に応じて前記運転支援を制御する制御部を備える
請求項１〜６のいずれか１項に記載の車載インタフェース装置。
【請求項９】
前記運転支援部は、
前記運転者による前記車両の運転内容、及び、前記運転者による前記運転支援の内容の変更、の少なくとも一方を学習し、
前記学習内容に基づき、前記運転者の望む運転内容を予測し、
予測した運転内容に基づく前記運転支援を行う運転予測を行い、
前記制御部は、前記判断部により、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合に比べ、前記運転予測に割り当てる資源に対する前記学習に割り当てる資源の割合を大きくする
請求項８記載の車載インタフェース装置。
【請求項１０】
前記運転支援部は、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、前記運転予測を行わず、予め定められた運転支援を行う
請求項９記載の車載インタフェース装置。
【請求項１１】
前記運転支援部は、
前記運転者により前記車両の運転内容、及び、前記運転者による前記運転支援の内容の変更、の少なくとも一方を学習し、
前記学習内容に基づき前記運転支援を行い、
前記制御部は、前記判断部により、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合と、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合とで、前記運転支援部が異なる学習データベースを用いるように前記運転支援部を制御する
請求項８記載の車載インタフェース装置。
【請求項１２】
前記車載インタフェース装置は、さらに、
前記判断部による、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かの判断結果を表示する表示部を備える
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の車載インタフェース装置。
【請求項１３】
車載インタフェース装置における判断方法であって、
車両を運転する運転者からの入力を受ける入力ステップと、
前記入力ステップで受け付けた前記入力に基づいて、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断ステップとを含む
判断方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の判断方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、車載インタフェース装置及び判断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビゲーション装置等の車載インタフェース装置において、ドライバの運転操作を支援する技術が知られている。例えば、特許文献１には、緊張状態を示す生体データに対応する走行データでドライバモデルを作成することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２６４８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このような車載インタフェース装置では、運転者がこれから走行する経路又は現在走行中の経路に慣れているかを判断し、判断結果に応じた動作を行うことで、より有効なサービスを実現できる可能性がある。
【０００５】
そこで、本開示は、運転者がこれから走行する経路又は現在走行中の経路に慣れているかを判断できる車載インタフェース装置又は判断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る車載インタフェース装置は、車両を運転する運転者からの入力を受ける入力部と、前記入力部で受け付けた前記入力に基づいて、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本開示は、運転者がこれから走行する経路又は現在走行中の経路に慣れているかを判断できる車載インタフェース装置又は判断方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１に係る車載インタフェース装置の使用例を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る車載インタフェース装置のブロック図である。
【図３】実施の形態１に係る車載インタフェース装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１に係る車載インタフェース装置による判断処理のフローチャートである。
【図５】実施の形態２に係る車載インタフェース装置のブロック図である。
【図６】実施の形態２に係る車載インタフェース装置による判断処理のフローチャートである。
【図７】実施の形態２に係る介入操作を説明するための図である。
【図８】実施の形態３に係る車載インタフェース装置のブロック図である。
【図９】実施の形態３に係る車載インタフェース装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態３に係る車載インタフェース装置による判断処理のフローチャートである。
【図１１】実施の形態３の変形例に係る車載インタフェース装置による判断処理のフローチャートである。
【図１２】実施の形態３の変形例に係る走行履歴の一例を示す図である。
【図１３】実施の形態４に係る車載インタフェース装置のブロック図である。
【図１４】実施の形態４に係る車載インタフェース装置の動作を示すフローチャートである。
【図１５】実施の形態４に係る学習処理のフローチャートである。
【図１６】実施の形態４に係る運転支援処理のフローチャートである。
【図１７】実施の形態４に係る判断結果に基づく制御処理のフローチャートである。
【図１８】実施の形態４に係る、運転予測に割り当てられる計算資源に応じた運転支援処理のフローチャートである。
【図１９】実施の形態５に係る判断結果に基づく制御処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本開示の一態様に係る車載インタフェース装置は、車両を運転する運転者からの入力を受ける入力部と、前記入力部で受け付けた前記入力に基づいて、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断部とを備える。
【００１０】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者からの入力に基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００１１】
例えば、前記判断部は、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定された場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断し、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定されない場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断してもよい。
【００１２】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、目的地が設定されたか否かに応じて、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００１３】
例えば、前記車載インタフェース装置は、さらに、走行履歴を保存する走行履歴データベースを備え、前記判断部は、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれない場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断してもよい。
【００１４】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、走行履歴に応じて、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００１５】
例えば、前記判断部は、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれる場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断してもよい。
【００１６】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、走行履歴に応じて、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００１７】
例えば、前記走行履歴は、目的地毎の走行回数を含み、前記判断部は、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれ、かつ、当該目的地までの走行回数が予め定められた第１閾値未満の場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断し、前記入力部に対して前記運転者から目的地が設定され、かつ、設定された前記目的地が前記走行履歴に含まれ、かつ、当該目的地までの走行回数が前記第１閾値以上の場合、前記運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断してもよい。
【００１８】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、走行回数に応じて、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００１９】
例えば、前記判断部は、走行中に前記運転者が前記入力部に入力した入力回数が予め定められた第２閾値以上の場合、前記運転者が走行中の経路に慣れていないと判断し、前記入力回数が前記第２閾値未満の場合、前記運転者が走行中の経路に慣れていると判断してもよい。
【００２０】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、走行中の入力回数に応じて、運転者が走行中の経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００２１】
例えば、前記車載インタフェース装置は、さらに、前記車両の運転の少なくとも一部を自動的に行う運転支援を行う運転支援部を備え、前記入力回数は、走行中に前記運転者が前記入力部に、前記運転支援の内容を変更するための入力を行った回数であってもよい。
【００２２】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転支援の内容の変更回数に応じて、運転者が走行中の経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００２３】
例えば、前記車載インタフェース装置は、さらに、前記車両の運転の少なくとも一部を自動的に行う運転支援を行う運転支援部と、前記判断部の判断結果に応じて前記運転支援を制御する制御部を備えてもよい。
【００２４】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者の慣れに応じて、運転支援を適切に制御できる。
【００２５】
例えば、前記運転支援部は、前記運転者による前記車両の運転内容、及び、前記運転者による前記運転支援の内容の変更、の少なくとも一方を学習し、前記学習内容に基づき、前記運転者の望む運転内容を予測し、予測した運転内容に基づく前記運転支援を行う運転予測を行い、前記制御部は、前記判断部により、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合に比べ、前記運転予測に割り当てる資源に対する前記学習に割り当てる資源の割合を大きくしてもよい。
【００２６】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者の慣れに応じて、運転予測と学習とに適切に資源を割り当てられる。
【００２７】
例えば、前記運転支援部は、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、前記運転予測を行わず、予め定められた運転支援を行ってもよい。
【００２８】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者が経路に慣れていない場合には、学習により多くの資源を割り当てることができる。
【００２９】
例えば、前記運転支援部は、前記運転者により前記車両の運転内容、及び、前記運転者による前記運転支援の内容の変更、の少なくとも一方を学習し、前記学習内容に基づき前記運転支援を行い、前記制御部は、前記判断部により、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合と、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合とで、前記運転支援部が異なる学習データベースを用いるように前記運転支援部を制御してもよい。
【００３０】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者の慣れに応じて異なる学習データベースを用いることで、運転者の慣れに応じた適切な運転支援を実現できる。
【００３１】
例えば、前記車載インタフェース装置は、さらに、前記判断部による、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かの判断結果を表示する表示部を備えてもよい。
【００３２】
これによれば、当該車載インタフェース装置は、運転者の慣れを運転者に通知できる。
【００３３】
また、本開示の一態様に係る判断方法は、車載インタフェース装置における判断方法であって、車両を運転する運転者からの入力を受ける入力ステップと、前記入力ステップで受け付けた前記入力に基づいて、前記運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する判断ステップとを含む。
【００３４】
これによれば、当該判断方法は、運転者からの入力に基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを適切に判断できる。
【００３５】
また、本開示の一態様に係るプログラムは、前記判断方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００３６】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００３７】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００３８】
（実施の形態１）
本実施の形態に係る車載インタフェース装置は、運転者の入力部への入力に応じて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する。具体的には、当該車載インタフェース装置は、目的地が設定された場合、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断する。
【００３９】
まず、本実施の形態に係る車載インタフェース装置の構成を説明する。図１は、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００の使用例を示す図である。図１に示すように車載インタフェース装置１００は、車載ＨＭＩ（ヒューマン・マシン・インタフェース）装置であり、例えば、車両（自動車）内に設置されているカーナビゲーション装置である。
【００４０】
なお、以下に示す車載インタフェース装置１００の機能の全て又は一部は、カーナビゲーション装置に接続された車両内の他の装置において実現されてもよいし、ネットワーク等を介して接続された車両外の装置において実現されてもよい。
【００４１】
図２は、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００のブロック図である。図２に示すように車載インタフェース装置１００は、入力部１０１と、判断部１０２とを備える。
【００４２】
入力部１０１は、例えば、タッチパネルであり、車両を運転する運転者からの入力を受ける。判断部１０２は、入力部１０１で受け付けた入力に基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する。なお、入力部１０１は、タッチパネルに限らず、任意の入力インタフェースであればよい。例えば、入力部１０１は、音声入力インタフェースであってもよい。
【００４３】
次に、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００の動作を説明する。図３は、車載インタフェース装置１００の概略動作を示すフローチャートである。まず、入力部１０１は、運転前又は運転中に運転者からの入力を受ける（Ｓ１０１）。次に、判断部１０２は、入力部１０１で受け付けた入力に基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する（Ｓ１０２）。
【００４４】
以下、判断部１０２の具体的な動作例を説明する。図４は、判断部１０２の動作例を示すフローチャートである。なお、以下の動作は、例えば、自動運転レベルがレベル１又は２の場合の動作である。ここで、自動運転レベルにレベル１〜４が存在し、レベルが高いほど、自動運転により自動制御される項目が増え、運転者が操作する項目が減る。また、図４に示す動作は、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを判断する動作である。なお、以下の動作を自動運転レベル０（自動運転なし）の場合に適用してもよい。
【００４５】
まず、判断部１０２は、入力部１０１に対して運転者から目的地が設定されたか否かを判断する（Ｓ１１１）。ここで、目的地とは、例えば、カーナビゲーション装置における経路案内のための目的地である。
【００４６】
目的地が設定された場合（Ｓ１１１でＹｅｓ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断する（Ｓ１１２）。一方、目的地が設定されない場合（Ｓ１１１でＮｏ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する。
【００４７】
ここで、一般に、運転者は、初めて行く場所等、その目的地への経路を十分に把握していない場合に、カーナビゲーション装置等に目的地を設定し、カーナビゲーション装置は経路案内を行う。一方で、運転者は、経路を十分に把握している場合には目的地を設定しない（経路案内が行われない）ことが多い。よって、上記のように、目的地が設定された場合に、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断することで、適切な判断を行える。
【００４８】
（実施の形態２）
本実施の形態では、判断部１０２の判断方法の別の例を説明する。
【００４９】
図５は、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００Ａのブロック図である。この車載インタフェース装置１００Ａは、図２に示す車載インタフェース装置１００に対して、さらに、運転支援部１０３を備える。運転支援部１０３は、車両の運転の少なくとも一部を自動的に行う運転支援を行う。例えば、この運転支援は、上記自動運転レベル１〜４のいずれかに相当する。なお、運転支援部１０３の詳細については、実施の形態４以降で説明する。
【００５０】
図６は、本実施の形態に係る判断部１０２の動作例を示すフローチャートである。なお、以下の動作は、例えば、自動運転レベルがレベル３又は４の場合であり、常に目的地が設定される場合の動作である。また、図６に示す動作は、運転者が走行中の経路に慣れているか否かを判断する動作である。
【００５１】
まず、判断部１０２は、走行中に運転者が入力部１０１に入力した入力回数（介入回数）が予め定められた閾値Ｎ２以上であるかを判定する（Ｓ１２１）。具体的には、入力回数とは、走行中に運転者が入力部１０１に、運転支援の内容を変更するための入力（介入操作）を行った回数である介入回数である。
【００５２】
例えば、運転支援中（自動運転中）において、図７に示すように、入力部１０１であるタッチパネル上に、運転支援として実行される動作１３１と、運転支援の内容を変更するためのメニュー１３２とが表示される。運転者は、これから実行される運転支援の内容に不服がある場合には、この運転支援の内容を変更するために、メニュー１３２のいずれかを選択する。これにより、運転者は、自分の好みにあうように自動運転を制御できる。
【００５３】
例えば、図７の例では、５秒後に車両の速度が上がることが示される。運転者は、これに不服がある場合には、速度を下げる、又は速度を一定にするためのメニュー１３２を選択する。なお、図７に示すように、この運転支援の内容、及びその変更とは、例えば、速度の増減、速度を一定にする、ブレーキをかける、及び車線変更等である。
【００５４】
また、運転支援部１０３は、運転者による運転支援の内容の変更を学習し、その後の運転支援においては学習結果に基づく運転支援を行う。
【００５５】
入力回数（介入回数）が閾値Ｎ２以上の場合（Ｓ１２１でＹｅｓ）、判断部１０２は、運転者が走行中の経路に慣れていないと判断する（Ｓ１２２）。一方、入力回数が閾値Ｎ２未満の場合（Ｓ１２１でＮｏ）、判断部１０２は、運転者が走行中の経路に慣れていると判断する（Ｓ１２３）。
【００５６】
ここで、運転者が走行中の経路に慣れている場合、つまり、当該経路を複数回走行している場合には、例えば、上記学習により、運転者の好みを反映した運転支援が行われる可能性が高い。これにより、運転者による運転支援の内容の変更は発生しにくい。よって、上記のように、入力回数（介入回数）が少ない場合（閾値Ｎ２未満の場合）に、運転者が走行中の経路に慣れていると判断することで、適切な判断を行うことができる。
【００５７】
なお、ここでは、入力回数が運転支援に対する運転者の介入回数である場合を例に説明を行ったが、これに限定されず、入力回数は運転者が入力部１０１に入力を行った回数であればよい。例えば、入力回数は、カーナビゲーション装置における経路案内中における、地図情報の拡大或いは縮小操作、又は、周辺施設の検索等の任意の操作の回数であってもよい。
【００５８】
（実施の形態３）
本実施の形態では、判断部１０２の判断方法の別の例を説明する。
【００５９】
図８は、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００Ｂのブロック図である。この車載インタフェース装置１００Ｂは、図５に示す車載インタフェース装置１００Ａに対して、さらに、走行履歴データベース１０４を備える。走行履歴データベース１０４は、走行履歴を保存する。走行履歴とは、例えば、過去に設定された目的地、又はお気に入りリストに登録されている目的地等である。
【００６０】
図９は、車載インタフェース装置１００Ｂの概略動作を示すフローチャートである。まず、入力部１０１は、運転前又は運転中に運転者からの入力を受ける（Ｓ１３１）。次に、判断部１０２は、入力部１０１で受け付けた入力と、走行履歴データベースに格納されている走行履歴とに基づいて、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れているか否かを判断する（Ｓ１３２）。
【００６１】
以下、判断部１０２の具体的な動作例を説明する。図１０は、判断部１０２の動作例を示すフローチャートである。なお、以下の動作は、例えば、自動運転レベルがレベル３又は４の場合であり、常に目的地が設定される場合の動作である。また、図１０に示す動作は、運転者がこれから走行する経路に慣れているか否かを判断する動作である。
【００６２】
まず、判断部１０２は、入力部１０１に対して運転者から目的地が設定され、かつ、設定された目的地が走行履歴に含まれるかを判断する（Ｓ１４１）。ここで、目的地は、例えば、自動運転における目的地である。
【００６３】
目的地が走行履歴に含まれない場合（Ｓ１４１でＮｏ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断する（Ｓ１４２）。一方、目的地が走行履歴に含まれる場合（Ｓ１４１でＹｅｓ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する（Ｓ１４３）。
【００６４】
このように、走行履歴を用いることで、運転者が、これらか走行する経路を過去に走行しているかを判断できるので、適切な判断を行える。
【００６５】
なお、判断部１０２は、目的地が走行履歴に含まれるか否かではなく、走行回数が閾値以上であるか否かに基づき、判断を行ってもよい。図１１は、この場合の判断部１０２の動作例を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、判断部１０２は、入力部１０１に対して運転者から目的地が設定され、かつ、設定された目的地が走行履歴に含まれ、かつ、当該目的地までの走行回数が予め定められた閾値Ｎ１以上かを判断する（Ｓ１５１）。図１２は、この場合の走行履歴データベース１０４に格納されている走行履歴の一例を示す図である。図１２に示すように、走行履歴は、目的地毎の、当該目的地が設定された回数である走行回数を示す。
【００６７】
走行回数が閾値Ｎ１未満の場合（Ｓ１５１でＮｏ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていないと判断する（Ｓ１５２）。一方、走行回数が閾値Ｎ１以上の場合（Ｓ１５１でＹｅｓ）、判断部１０２は、運転者がこれから走行する経路に慣れていると判断する（Ｓ１５３）。
【００６８】
このように、走行回数を用いることで、運転者が、これらか走行する経路を過去に複数回走行しているかを判断できるので、適切な判断を行える。
【００６９】
（実施の形態４）
本実施の形態では、上記実施の形態１〜３のいずれかの手法により判断された運転者の経路に対する慣れ度合いに基づく制御について説明する。
【００７０】
図１３は、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００Ｃのブロック図である。図１３に示す車載インタフェース装置１００Ｃは、図８に示す車載インタフェース装置１００Ｂの構成に加え、制御部１０５及び表示部１０６を備える。
【００７１】
また、図１３に示すように、運転支援部１０３は、自車両情報取得部１１１と、周辺情報取得部１１２と、地図情報取得部１１３と、学習部１１４と、学習データベース１１５と、運転行動予測部１１６と、運転支援決定部１１７と、自車両制御部１１８とを備える。
【００７２】
自車両情報取得部１１１は、自車両の運転情報である自車両情報を取得する。自車両情報は、例えば、現在の車両の情報（速度及び進行方向等）、運転者による車両の運転内容、運転支援の内容、及び運転者による運転支援の内容を変更する操作内容の少なくとも一つを含む。
【００７３】
周辺情報取得部１１２は、自車両の周辺の情報である周辺情報を取得する。周辺情報は、例えば、自車両の周辺の道路、障害物、他の車両の情報等である。地図情報取得部１１３は、自車両の位置の周辺の地図情報を取得する。
【００７４】
学習部１１４は、自車両情報で示される、運転者による車両の運転内容、及び、運転者による運転支援の内容の変更、の少なくとも一方を学習する。具体的には、学習部１１４は、自車両情報、周辺情報、及び地図情報を用いて、周辺情報及び地図情報で示される環境に対応付けて、自車両情報で示される運転内容を学習する。学習データベース１１５は、学習部１１４による学習結果を格納する。
【００７５】
運転行動予測部１１６は、学習部１１４の学習内容に基づき、運転者の望む運転内容を予測する。具体的には、運転行動予測部１１６は、学習データベース１１５に格納されている学習結果に基づき、自車両情報取得部１１１で取得された現在の車両の情報（速度及び進行方向等）と、周辺情報取得部１１２で取得された現在の周辺情報と、地図情報取得部１１３で取得された現在位置の地図情報とを用いて、運転者の運転行動を予測する。運転行動予測部１１６は、現在の状況と同じ又は類似する状況において、運転者が過去にどのような運転、又は運転支援に対する指示を行ったかに基づき、運転者の望む運転内容を予測する。
【００７６】
運転支援決定部１１７は、運転行動予測部１１６の予測結果に基づいて運転支援の内容を決定する。自車両制御部１１８は、運転支援決定部１１７で決定された運転支援の内容と、自車両情報取得部１１１で取得された現在の車両の情報（速度及び進行方向等）と、周辺情報取得部１１２で取得された現在の周辺情報と、地図情報取得部１１３で取得された現在位置の地図情報とに基づき、自車両を制御する運転支援を行う。
【００７７】
このように、運転行動予測部１１６で予測された運転内容に基づき運転支援を行う運転予測が行われる。
【００７８】
制御部１０５は、判断部１０２による運転者の慣れ度合いの判断結果に応じて、運転支援部１０３が行う運転支援を制御する。
【００７９】
表示部１０６は、判断部１０２の判断結果、制御部１０５で制御された運転支援の機能、及び、運転支援部１０３で決定された運転支援の内容のうち少なくとも一つを表示する。
【００８０】
次に、本実施の形態に係る車載インタフェース装置１００Ｃの動作を説明する。図１４は、車載インタフェース装置１００Ｃの概略動作を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、図３に示す処理に対してステップＳ１０３が追加されている。なお、ここでは、図３に示す処理対してステップＳ１０３を追加する例を示すが、図９に示す処理に対してステップＳ１０３が追加されてもよい。
【００８１】
ステップＳ１０３において、制御部１０５は、判断部１０２の判断結果に応じて、運転支援部１０３が行う運転支援の機能を調整する。なお、この詳細については後述する。
【００８２】
次に、運転支援部１０３による学習処理について説明する。図１５は、運転支援部１０３による学習処理のフローチャートである。
【００８３】
まず、自車両情報取得部１１１は自車両情報を取得する（Ｓ１６１）。また、周辺情報取得部１１２は周辺情報を取得する（Ｓ１６２）。また、地図情報取得部１１３は地図情報を取得する（Ｓ１６３）。学習部１１４は、自車両情報、周辺情報、及び地図情報を用いて、周辺情報及び地図情報で示される環境に対応付けて、自車両情報で示される運転内容を学習する（Ｓ１６４）。次に、学習部１１４は、学習結果を学習データベース１１５に格納する（Ｓ１６５）。
【００８４】
以上の処理により、周辺情報及び地図情報で示される環境に対応付けて、運転者の運転の仕方、又は、運転支援に対する指示が学習される。なお、ここでは、自車両情報、周辺情報、及び地図情報を用いて、学習が行われる例を述べたが、自車両情報、周辺情報、及び地図情報のうち少なくとも一つを用いて学習が行われてもよい。
【００８５】
次に、運転支援部１０３による運転支援処理について説明する。図１６は、運転支援部１０３による運転支援処理のフローチャートである。
【００８６】
まず、自車両情報取得部１１１は自車両情報を取得する（Ｓ１７１）。例えば、この自車両情報は、現在の車両の情報（速度及び進行方向等）を示す。また、周辺情報取得部１１２は周辺情報を取得する（Ｓ１７２）。また、地図情報取得部１１３は地図情報を取得する（Ｓ１７３）。
【００８７】
次に、運転行動予測部１１６は、学習データベース１１５に格納されている学習結果に基づき、ステップＳ１７１〜Ｓ１７３で取得された現在の車両の情報（速度及び進行方向等）と、現在の周辺情報と、現在位置の地図情報とを用いて、運転者の運転行動を予測する（Ｓ１７４）。
【００８８】
次に、運転支援決定部１１７は、運転行動予測部１１６の予測結果に基づいて運転支援の内容を決定する（Ｓ１７５）。
【００８９】
次に、自車両制御部１１８は、運転支援決定部１１７で決定された運転支援の内容と、ステップＳ１７１〜Ｓ７３で取得された現在の車両の情報（速度及び進行方向等）と、現在の周辺情報と、現在位置の地図情報とに基づき、自車両を制御する運転支援を行う（Ｓ１７６）。
【００９０】
以上により、学習結果に基づき、運転者の好みを反映した運転支援が実行される。例えば、現在の状況と同様の状況において、過去に運転者が速度を上げている場合には、運転支援として速度を上げること決定される。なお、ここでは、自車両情報、周辺情報、及び地図情報を用いて、運転支援が行われる例を述べたが、自車両情報、周辺情報、及び地図情報のうち少なくとも一つを用いて運転支援が行われてもよい。
【００９１】
次に、運転者の慣れ度合いに基づく処理（図１４のＳ１０３）の詳細について説明する。図１７は、運転者の慣れ度合いに基づく処理のフローチャートである。
【００９２】
運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている場合（Ｓ１８１でＹｅｓ）、制御部１０５は、運転予測処理に割り当てる計算資源を大きくし、学習に割り当てる計算資源を小さくする（Ｓ１８２）。
【００９３】
一方、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていない場合（Ｓ１８１でＮｏ）、制御部１０５は、運転予測処理に割り当てる計算資源を小さく、学習に割り当てる計算資源を大きくする（Ｓ１８３）。
【００９４】
このように、制御部１０５は、判断部１０２により、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合に比べ、運転予測に割り当てる資源に対する前記学習に割り当てる資源の割合を大きくする。
【００９５】
ここで、運転者が経路に慣れている場合には、当該経路上の状況における学習が既に行われている可能性が高い。よって、このような場合に、学習の割り当てを小さくし、運転予測の割り当てを大きくすることで、学習結果に基づく運転支援をより高精度で行うことができる。一方、運転者が経路に慣れていない場合には、当該経路上の状況における学習が行われていない可能性が高い。よって、現在の学習結果が適切でない可能性が高いため運転予測の精度も低くなる可能性が高い。つまり、このような場合には、運転予測の割り当てを下げ、学習の割り当てを高くすることで、効率的な学習を行うことができる。
【００９６】
なお、ステップＳ１８２において、学習に割り当てる計算資源をゼロにしてもよい。つまり、学習処理を行わなくてもよい。同様に、ステップＳ１８３において、運転予測に割り当てる資源をゼロにしてもよい。つまり、運転予測を行わなくてもよい。
【００９７】
図１８は、運転予測に割り当てられる計算資源に応じた、運転支援処理のフローチャートである。図１８に示すように、運転予測に割り当てられる計算資源がゼロの場合（Ｓ１９１でＹｅｓ）、運転支援部１０３は、運転予測を行わず、安全運転の支援のみを行う（Ｓ１９２）。ここで、安全運転の支援とは、学習結果に基づく運転者の好みを反映した運転支援ではなく、予め定められた運転支援（例えば、緊急時の自動ブレーキ等）である。
【００９８】
一方、運転予測に割り当てられる計算資源がゼロでない場合（Ｓ１９１でＮｏ）、運転支援部１０３は、上述したような、学習結果に基づく運転者の好みを反映した運転支援を行う（Ｓ１９３）。
【００９９】
このように、運転支援部１０３は、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合、運転予測を行わず、予め定められた運転支援を行ってもよい。
【０１００】
（実施の形態５）
本実施の形態では、運転者の経路に対する慣れ度合いに基づく制御の別の方法について説明する。
【０１０１】
図１９は、本実施の形態に係る運転者の慣れ度合いに基づく処理のフローチャートである。
【０１０２】
運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている場合（Ｓ２０１でＹｅｓ）、制御部１０５は、運転支援部１０３が学習及び運転予測に使用する学習データベースを“慣れ”モードの学習データベースに切り替える（Ｓ２０２）。
【０１０３】
一方、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていない場合（Ｓ２０１でＮｏ）、制御部１０５は、運転支援部１０３が学習及び運転予測に使用する学習データベースを“不慣れ”モードの学習データベースに切り替える（Ｓ２０３）。
【０１０４】
このように、制御部１０５は、判断部１０２により、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れていないと判断された場合と、運転者がこれから走行する経路又は走行中の経路に慣れている判断された場合とで、運転支援部１０３が異なる学習データベースを用いるように運転支援部１０３を制御する。
【０１０５】
これにより、運転者が経路に慣れている場合と慣れていない場合とにそれぞれ適した運転支援を実現できる。
【０１０６】
以上、本開示の実施の形態に係る車載インタフェース装置について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
【０１０７】
また、上記実施の形態に係る車載インタフェース装置に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
【０１０８】
また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
【０１０９】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
【０１１０】
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
【０１１１】
また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【０１１２】
以上、一つまたは複数の態様に係る車載インタフェース装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
本開示は、車載インタフェース装置に適用でき、例えば、自動運転機能を有するカーナビゲーション装置等に適用できる。
【符号の説明】
【０１１４】
１００、１００Ａ、１００Ｂ、１００Ｃ  車載インタフェース装置
１０１  入力部
１０２  判断部
１０３  運転支援部
１０４  走行履歴データベース
１０５  制御部
１０６  表示部
１１１  自車両情報取得部
１１２  周辺情報取得部
１１３  地図情報取得部
１１４  学習部
１１５  学習データベース
１１６  運転行動予測部
１１７  運転支援決定部
１１８  自車両制御部
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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