(57)【要約】      （修正有）【課題】目的地および目的地までの経路の推定精度を向上させる抽出装置、充電制御システムおよび抽出方法を提供する。【解決手段】抽出装置１は、生成部と、抽出部と、削除部とを備える。生成部は、車両が走行を開始した地点であるスタート地点から駐車した地点であるゴール地点までの走行を一回のイベントとするイベント情報を生成し、記憶部３へ記憶させるＳ１。抽出部は、記憶部３に記憶されたイベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出するＳ２。削除部は、抽出部によって抽出された過去の行動パターンに関するイベント情報を記憶部３から削除するＳ３。【選択図】図１
2018169313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が走行を開始した地点であるスタート地点から駐車した地点であるゴール地点までの走行を一回のイベントとするイベント情報を生成し、記憶部へ記憶させる生成部と、
前記記憶部に記憶された前記イベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された前記過去の行動パターンに関する前記イベント情報を前記記憶部から削除する削除部と
を備えることを特徴とする抽出装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
過去に所定頻度以上発生していた前記イベントの発生頻度が所定の閾値以下となった場合に、前記イベントを前記過去の行動パターンとして抽出すること
を特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
【請求項３】
前記抽出部は、
所定期間における前記イベントの発生頻度を表すランキングを作成し、前記ランキングにおいて所定の閾値よりも下位の前記イベントを前記過去の行動パターンとして抽出すること
を特徴とする請求項１または２に記載の抽出装置。
【請求項４】
前記記憶部に記憶された前記イベント情報に基づいて前記車両の目的地および目的地までの経路を推定する推定部
をさらに備える
ことを特徴とする請求項１、２または３に記載の抽出装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記イベントが発生した時間帯および曜日を示す時間情報を含む前記イベント情報を生成し、
前記推定部は、
前記時間情報に基づいて前記目的地および目的地までの経路を推定すること
を特徴とする請求項４に記載の抽出装置。
【請求項６】
前記生成部は、
前記車両の乗員の組み合わせを示す組み合わせ情報を含む前記イベント情報を生成し、
前記推定部は、
前記組み合わせ情報に基づいて前記目的地および目的地までの経路を推定すること
を特徴とする請求項４または５に記載の抽出装置。
【請求項７】
請求項４、５または６に記載の抽出装置と、
前記車両を駆動させるバッテリの充電状態を検出し、該充電状態で前記車両が走行可能な距離を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記走行可能な距離が前記推定部によって推定された前記経路に満たない場合に、満たない分の電力を前記バッテリに充電させる充電制御部と
を備える充電制御システム。
【請求項８】
車両が走行を開始した地点であるスタート地点から駐車した地点であるゴール地点までの走行を一回のイベントとするイベント情報を生成し、記憶部へ記憶させる生成工程と、
前記記憶部に記憶された前記イベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記過去の行動パターンに関する前記イベント情報を前記記憶部から削除する削除工程と
を含むことを特徴とする抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、抽出装置、充電制御システムおよび抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の目的地や目的地までの経路などを推定する情報処理装置がある。かかる情報処理装置では、車両の走行履歴を記憶し、かかる走行履歴に基づいて目的地および目的地までの経路を推定する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−２１４２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術では、記憶した全ての走行履歴に基づいて目的地および目的地までの経路が推定されるため、かかる目的地および目的地まで経路の推定精度が低下するおそれがあった。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、目的地および目的地まで経路の推定精度を向上させることができる抽出装置、充電制御システムおよび抽出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】
本発明は、抽出装置において、生成部と、抽出部と、削除部とを備える。生成部は、車両が走行を開始した地点であるスタート地点から駐車した地点であるゴール地点までの走行を一回のイベントとするイベント情報を生成し、記憶部へ記憶させる。抽出部は、前記記憶部に記憶された前記イベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出する。削除部は、前記抽出部によって抽出された前記過去の行動パターンに関する前記イベント情報を前記記憶部から削除する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、目的地および目的地まで経路の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、抽出方法の概要を示す図である。
【図２】図２は、充電制御システムのブロック図である。
【図３Ａ】図３Ａは、抽出部による処理の具体例を示す図（その１）である。
【図３Ｂ】図３Ｂは、抽出部による処理の具体例を示す図（その２）である。
【図３Ｃ】図３Ｃは、抽出部による処理の具体例を示す図（その３）である。
【図４Ａ】図４Ａは、推定部による処理の具体例を示す図（その１）である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、推定部による処理の具体例を示す図（その２）である。
【図５】図５は、充電制御システムが実行する処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、実施形態に係る抽出装置、充電制御システムおよび抽出方法について詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１０】
まず、図１を用いて実施形態に係る抽出方法の概要について説明する。図１は、抽出方法の概要を示す図である。なお、かかる抽出方法は、図１に示す抽出装置１によって実行される。
【００１１】
図１に示すように、抽出装置１は、車両Ｃに搭載される。また、抽出装置１は、例えば、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、車両Ｃが走行を開始するスタート地点から車両Ｃが駐車する地点であるゴール地点までの走行を1回のイベントとするイベント情報を生成する（ステップＳ１）。
【００１２】
例えば、スタート地点は車両Ｃのイグニッション電源（以下、ＩＧ電源という）がオンになった地点に対応し、ゴール地点はかかるＩＧ電源がオフになった地点に対応する。
【００１３】
また、制御部２によって生成されたかかるイベント情報は、記憶部３へ記憶される。そして、記憶部３に記憶されたイベント情報は、車両Ｃの目的地および目的地までの経路の推定に用いることができる。
【００１４】
ここで、従来技術では、記憶部に記憶された全てのイベント情報に基づいて目的地および目的地までの経路の推定が行われていた。すなわち、従来技術では、現在頻繁に利用する目的地Ａに関するイベント情報に加え、過去に利用したことがあるが現在ほとんど利用していない目的地Ｂに関するイベント情報を考慮して目的地の推定が行われていた。
【００１５】
このため、従来技術では、例えば、車両ＣがルートＡを走行し、目的地Ａに向かっている場合であっても、目的地を目的地Ｂとして推定してしまうおそれがある。つまり、従来技術では、全てのイベント情報を記憶するため、優先度の高いイベント情報が優先度の低いイベント情報に埋もれてしまい、目的地および目的地までの経路の推定精度が低下してしまうおそれがあった。
【００１６】
そこで、実施形態に係る抽出方法では、過去の行動パターンに関するイベント情報を削除することで、目的地の推定精度を向上させることとした。換言すると、実施形態に係る抽出方法では、優先度の低いイベント情報を削除することで、目的地および目的地までの経路の推定精度を向上させることとした。
【００１７】
具体的には、実施形態に係る抽出方法では、記憶部３に記憶されたイベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出する（ステップＳ２）。かかる抽出方法では、例えば、過去にゴール地点として頻繁に利用されていた目的地Ｂが、現在ではほとんど利用されなくなった場合に、かかる目的地Ｂに関するイベントを過去の行動パターンとして抽出することができる。
【００１８】
そして、実施形態に係る抽出方法では、過去の行動パターンとして抽出したイベントに関するイベント情報を記憶部３から削除する（ステップＳ３）。すなわち、目的地Ｂに関するイベント情報を削除する。
【００１９】
このため、実施形態に係る抽出方法では、記憶部３から優先度の低い目的地Ｂおよび目的地Ｂまでの経路であるルートＢに関する履歴を削除することができる。換言すると、実施形態に係る抽出方法では、優先度の高いイベント情報を抽出して記憶部３に記憶させることができる。
【００２０】
これにより、実施形態に係る抽出方法では、優先度の高いイベント情報に基づいて車両Ｃの目的地および目的地までの経路を推定することができるようになる。このため、目的地および目的地までの経路の推定精度を向上させることができる。
【００２１】
また、実施形態に係る抽出方法では、優先度の低いイベント情報を削除することで、記憶部３に記憶するデータ量を抑えることができ、記憶部３の記憶容量を抑えることができる。これにより、記憶部３に、記憶容量の少ない安価な記憶媒体を用いることができる。
【００２２】
また、実施形態に係る抽出方法では、イベント情報を削除することで、少ないデータで目的地および目的地までの経路を推定することが可能となる。これにより、目的地および目的地までの経路の推定に際して推定精度を向上させつつ、計算量を抑えることができる。
【００２３】
なお、上記した抽出方法は、例えば、ハイブリッド車や電気自動車である車両Ｃのバッテリの充電制御システムに用いることで、車両Ｃの燃費を向上させることが可能である。
【００２４】
次に、図２を用いて実施形態に係る充電制御システム１００の構成例について説明する。図２は、充電制御システム１００のブロック図である。なお、図２には、イグニッションスイッチ（以下、ＩＧスイッチという）１０と、ナビゲーションユニット１１と、車内カメラ１２と、バッテリＢとを併せて示す。
【００２５】
ＩＧスイッチ１０は、エンジンやモータなどの電気系統の始動および停止を受け付けるスイッチである。ＩＧスイッチ１０がオンとなった場合に、ＩＧ電源を始動させ、例えば、充電制御システム１００を始動させる。また、ＩＧスイッチ１０がオフとなった場合に、かかるＩＧ電源を停止させることで、充電制御システム１００を停止させる。なお、充電制御システム１００をＩＧ電源以外の他の電源系統を用いて動作させることにしてもよい。
【００２６】
ナビゲーションユニット１１は、例えば、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）などを備え、車両Ｃの位置を示す位置情報を順次生成し、抽出装置１へ出力する。
【００２７】
車内カメラ１２は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）やＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などのイメージセンサを備えたカメラであり、車両Ｃの乗員を撮像するように車両Ｃの内部に設置される。車内カメラ１２によって撮像された撮像画像は、抽出装置１へ出力される。
【００２８】
バッテリＢは、例えば、二次電池であり、ハイブリッド自動車や電気自動車などの電動車両である車両Ｃを駆動させる電源である。かかるバッテリＢは、放電することで、車両Ｃを駆動させるモータ（図示略）を駆動させる。
【００２９】
また、バッテリＢは、かかるモータで発生した回生電力を蓄電することにより、充電することができる。なお、バッテリＢは、例えば、リチウムイオン二次電池やニッケル水素二次電池である。また、バッテリＢは、組電池であり、複数の電池ブロックが直列に接続されて構成される。かかる電池ブロックは、直列に接続された複数の電池セルを備える。なお、バッテリＢは、複数の電池ブロックが並列に接続されて構成されてもよい。
【００３０】
充電制御システム１００は、抽出装置１と、充電制御部２５と、算出部２６とを備える。また、抽出装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、生成部２１と、抽出部２２と、削除部２３と、推定部２４と、充電制御部２５と、算出部２６とを備える。
【００３１】
制御部２は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。
【００３２】
コンピュータのＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の生成部２１、抽出部２２、削除部２３、推定部２４、充電制御部２５および算出部２６として機能する。
【００３３】
また、制御部２の生成部２１、抽出部２２、削除部２３、推定部２４、充電制御部２５および算出部２６の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等のハードウェアで構成することもできる。
【００３４】
また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、イベント履歴情報３１や各種プログラムの情報を記憶することができる。なお、充電制御システム１００は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。
【００３５】
制御部２の生成部２１は、上記したイベント情報を生成し、かかるイベント情報を記憶部３に記憶させる。記憶部３に記憶されたイベント情報の履歴がイベント履歴情報３１となる。具体的には、生成部２１は、例えば、車両Ｃのスタート地点（ＩＧスイッチ１０がオンとなった地点）からゴール地点（ＩＧスイッチ１０が再びオフになった地点）までの車両Ｃの走行経路をナビゲーションユニット１１から取得する。
【００３６】
そして、生成部２１は、スタート地点、ゴール地点および走行経路を一つのイベントとしたイベント情報を生成する。このとき、生成部２１は、駐車時間、すなわち、ＩＧスイッチ１０がオフである時間が短い（例えば、１０分以内）場合に、かかる期間を駐車したとは判定せず、イベントが継続しているものとして判定することができる。
【００３７】
換言すると、生成部２１は、例えば、車両Ｃがコンビニやガソリンスタンド等に立ち寄った場合に、かかるコンビニやガソリンスタンド等を経由地として判定する。その後、生成部２１は、車両Ｃが長時間駐車した位置をゴール地点とすることができる。
【００３８】
これにより、生成部２１は、イベントの終点を正確に判定することができる。なお、生成部２１は、駐車時間の長さにかかわらず、ＩＧスイッチ１０がオフとなった時点の現在地をゴール地点とするイベント情報を生成するようにしてもよい。
【００３９】
また、生成部２１は、例えば、イベント情報にかかるイベントが発生した時刻（日付、曜日などを含む）を示す時間情報や、車両Ｃの乗員の組み合わせを示す組み合わせ情報をイベント情報に対応付けることができる。
【００４０】
具体的には、生成部２１は、例えば、ナビゲーションユニット１１など他の機器から入力される時刻等をイベント情報に対応付けることで、時間情報を生成することができる。
【００４１】
また、生成部２１は、例えば、車内カメラ１２から入力される撮像画像を解析することで、車両Ｃの乗員を特定し、上記した組み合わせ情報を生成することができる。なお、生成部２１は、例えば、各乗員の指紋認証など生体認証や、スマートフォンなどの乗員が所有する端末装置と通信し、かかる端末装置を認証することで、各乗員を特定することにしてもよい。
【００４２】
さらに、生成部２１は、時間情報や組み合わせ情報に限られず、天気情報や渋滞情報等をイベント情報に対応付けることもできる。なお、かかる渋滞情報は、例えば、ＶＩＣＳ(Vehicle  Information  and  Communication  System；登録商標)や、車車間通信を用いて取得することが可能である。
【００４３】
すなわち、生成部２１は、車両Ｃの実際の走行経路のみならず、時間情報、組み合わせ情報、天気情報、渋滞情報を対応付けたイベント情報を生成することができる。
【００４４】
抽出部２２は、イベント情報の履歴、すなわち、記憶部３に記憶されたイベント履歴情報３１に基づいて過去の行動パターンを抽出する。そして、抽出部２２は、例えば、イベント履歴情報３１の中から、過去の行動パターンに関するイベント情報について過去の行動パターンであることを示す過去フラグを立てる。なお、抽出部２２による処理の詳細については、図３Ａ〜３Ｃを用いて後述する。
【００４５】
削除部２３は、抽出部２２によって過去の行動パターンとして抽出されたイベント情報を記憶部３のイベント履歴情報３１から削除する。具体的には、削除部２３は、イベント履歴情報３１を参照して、上記した過去フラグが立っているイベント情報を削除する。
【００４６】
これにより、イベント履歴情報３１から過去の行動パターンに関するイベント情報が削除されるため、記憶部３には現在において優先度の高いイベント情報が記憶されることとなる。
【００４７】
ここで、図３Ａ〜３Ｃを用いて抽出部２２による処理の具体例について説明する。図３Ａ〜３Ｃは、抽出部２２による処理の具体例を示す図である。
【００４８】
なお、図３Ａ、３Ｂでは、横軸に時間の経過を示し、イベントの発生の有無を「イベント有り」、「イベント無し」で示している。図３Ａに示すように、抽出部２２は、例えば、あるイベントが頻繁に発生していた期間Ｔ１に引き続き期間Ｔ２のように、発生頻度が所定値以下に低下した場合、かかるイベントを過去の行動パターンであると判定する。
【００４９】
具体的には、抽出部２２は、例えば、期間Ｔ１において１ヵ月間に２０回以上発生していたイベントが、期間Ｔ２において1カ月間で２回以下となった場合に、かかるイベントを過去の行動パターンとして抽出することができる。
【００５０】
そして、抽出部２２は、期間Ｔ２が終了する時刻ｔ３において過去の行動パターンである期間Ｔ１のイベント情報に上記した過去フラグを立てる。これにより、削除部２３は、時刻ｔ３において期間Ｔ１の過去フラグが立っているイベント情報を削除することになる。
【００５１】
なお、抽出部２２は、例えば、上記の条件が成立した場合に、期間Ｔ１および期間Ｔ２の全てのイベント情報に過去フラグを立て、削除部２３は、かかる全てのイベント情報を削除することにしてもよい。すなわち、抽出部２２は、行動パターンの変化点を検出し、削除部２３は、かかる変化点より前のイベント情報を削除する。
【００５２】
さらに、抽出部２２は、所定期間を遡って一度も発生しなかったイベントに関するイベント情報に過去フラグを立てることもできる。図３Ｂに示す例では、期間Ｔ３において所定頻度以上発生していたイベントが、その後、期間Ｔ４において徐々に発生頻度が減少し、期間Ｔ５においては一度も発生しなかった場合を示している。
【００５３】
かかる場合に、抽出部２２は、例えば、時刻ｔ７において期間Ｔ３および期間Ｔ４のイベント情報の過去フラグを立てる。これにより、削除部２３は、時刻ｔ７においてかかるイベント情報を削除する。
【００５４】
このように、実施形態に係る抽出装置１は、所定期間におけるイベントの発生頻度の推移に基づいてイベント情報を削除することができる。つまり、実施形態に係る抽出装置１は、古いイベント情報から順に削除するのではなく、現在において優先度の低くなったイベント情報を選択的に削除することができる。
【００５５】
これにより、記憶部３には、現在において優先度の高いイベント情報が記憶されることとなり、後述する推定部２４による目的地およびかかる目的地までの経路の推定精度を向上させることができる。なお、抽出装置１は、過去のイベントの発生頻度によらず、所定期間に一度も発生しなかったイベントに関するイベント情報を削除することにしてもよい。
【００５６】
また、例えば、図３Ｃに示すように、抽出部２２は、例えば、所定期間（例えば、１か月間）における各イベントの発生回数を集計したランキングを作成し、かかるランキングに基づいて過去の行動パターンを抽出することができる。
【００５７】
具体的には、図３Ｃに示すように、抽出部２２は、例えば、ランキングにおいて閾値Ｔｈよりも下位のイベントに関するイベント情報を過去の行動パターンとして抽出し、かかるイベント情報に過去フラグを立てる。
【００５８】
かかるランキングの順位は、各イベント情報の現在の優先度に対応する。すなわち、ランキングの順位が高いほど、現在の優先度が高いことを意味する。このため、削除部２３は、かかる過去フラグに基づいてイベント情報を記憶部３から削除することで、優先度の低いイベント情報を選択的に削除することができる。
【００５９】
なお、ここでは、ランキングの順位について閾値Ｔｈを設ける場合について説明したが、発生回数について閾値を設けることにしてもよい。また、抽出部２２は、ランキングにおける順位の推移に基づいて過去の行動パターンを抽出することもできる。具体的には、抽出部２２は、例えば、順位が徐々に減少するイベントを過去の行動パターンとして抽出することができる。換言すると、抽出部２２は、優先度が徐々に低下するイベント情報を過去の行動パターンとして抽出することができる。
【００６０】
図２の説明に戻り、推定部２４について説明する。推定部２４は、イベント履歴情報３１に基づいて車両Ｃの目的地およびかかる目的地までの経路を推定し、推定結果である推定情報を充電制御部２５へ出力する。
【００６１】
ここで、図４Ａおよび図４Ｂを用いて推定部２４による処理の詳細について説明する。図４Ａおよび図４Ｂは、推定部２４による処理の具体例を示す図である。
【００６２】
図４Ａに示すように、推定部２４は、例えば、ＩＧスイッチ１０(図２参照)がオンになった時点で目的地候補の推定を開始する。かかる場合に、推定部２４は、イベント履歴情報３１を参照し、現在地をスタート地点としたイベント情報のうち、最も頻度が高いイベント情報のゴール地点を目的地候補として推定することができる。
【００６３】
そして、推定部２４は、イベント履歴情報３１に基づいてかかる目的地候補までの経路を推定する。また、図４Ａに示すように、推定部２４は、車両Ｃが実際に走行する経路に併せて目的地候補を更新することができる。
【００６４】
具体的には、推定部２４は、車両Ｃが交差点Ｉを直進した場合、右折した場合および左折する場合で目的地候補の順位を更新することができる。すなわち、推定部２４は、車両Ｃの実際の走行経路にあわせて目的地を推定することで、精度よく目的地を推定することができる。
【００６５】
また、図４Ｂに示すように、推定部２４は、例えば、同じ目的地であっても、曜日や時間帯に応じて異なる経路を推定することができる。具体的には、推定部２４は、イベント履歴情報３１に基づいて火〜金曜日はルートＣを経由する目的地Ａまでの経路を推定し、月曜日はルートＤを経由する目的地Ａまでの経路を推定することができる。
【００６６】
すなわち、推定部２４は、曜日ごとの行動パターンを推定し、かかる行動パターンに応じて目的地までの経路を推定することができる。なお、ここでは、目的地が同じ場所である場合について説明したが、推定部２４は、曜日や時間帯に応じて異なる目的地を推定することもできる。また、ここでは、推定部２４が、曜日によって推定する経路を変更する場合について示したが、時間帯に応じて推定する目的地を変更することもできる。
【００６７】
ところで、車両Ｃの乗員によって目的地や走行経路が異なる。このため、推定部２４は、乗員の組み合わせに応じて異なる目的地および目的地までの経路を推定することもできる。具体的には、まず、推定部２４は、イベント履歴情報３１の中から車両Ｃの現在の乗員の組み合わせに最も合致するイベント情報を抽出する。
【００６８】
そして、推定部２４は、かかるイベント情報のうち、発生頻度が最も高いイベントのゴール地点を目的地として推定し、かかるゴール地点までの経路を推定することができる。
【００６９】
つまり、推定部２４は、車両Ｃの乗員の組み合わせに基づいて目的地および目的地までの経路を推定することにより、乗員の組み合わせに応じて適切な目的地および目的地までの経路の推定することができる。換言すると、より正確に目的地および目的地までの経路を推定することができる。なお、推定部２４は、上記の処理を適宜組み合わせることにより、より正確に目的地および目的地までの経路を推定することができる。
【００７０】
図２の説明に戻り、算出部２６について説明する。算出部２６は、バッテリＢの充電状態を示すＳＯＣ（State  of  Charge）値を検出し、かかるＳＯＣ値で車両Ｃが走行可能な距離を算出する。算出部２６によって算出された走行可能な距離に関する情報は、距離情報として充電制御部２５へ出力される。なお、ＳＯＣ値は、例えば、バッテリＢの充電率（％）であるが、バッテリＢの残留容量（Ａｈ）であってもよい。
【００７１】
充電制御部２５は、推定部２４から入力される推定情報および算出部２６によって算出される距離情報に基づいてバッテリＢの充電を行うか否かを判定する。
【００７２】
そして、充電制御部２５は、推定情報に含まれる目的地までの経路が距離情報に含まれる走行可能な距離に満たない場合、すなわち、バッテリＢの充電が必要な場合に、満たない分の電力をバッテリＢに充電させる。
【００７３】
換言すると、充電制御部２５は、推定部２４によって推定された目的地に車両Ｃが到達するまでに必要最低限の電力をバッテリＢに充電させる。これにより、必要以上にバッテリＢを充電することによる車両Ｃの燃費の低下や、放電・充電の繰り返しによるバッテリＢの劣化を抑えることができる。
【００７４】
なお、充電制御部２５は、例えば、推定部２４によって推定された目的地までの経路の高低差や、車両Ｃのエアコンの使用状況の有無によってバッテリＢに充電させる容量を調整することにしてもよい。
【００７５】
具体的には、充電制御部２５は、車両Ｃが登り坂を走行する場合に、平坦な道を走行する場合に比べてバッテリＢに充電させる容量を多くすることができる。一方、充電制御部２５は、車両Ｃが下り坂を多く走行する場合に、バッテリＢに充電させる容量を少なくさせることができる。
【００７６】
また、充電制御部２５は、車両Ｃのエアコンやオーディオなど、電力を消費する機器を使用している場合についても、バッテリＢに充電させる容量を多くすることができる。
【００７７】
さらに、充電制御部２５は、例えば、推定部２４によって推定された経路の渋滞情報に基づいてバッテリＢに充電させる容量を調整することもできる。例えば、充電制御部２５は、上記の経路が渋滞している場合に、渋滞していない場合に比べて充電させる容量を多くすることができる。
【００７８】
このように、充電制御部２５は、推定部２４によって推定された経路のみならず、考慮してバッテリＢに充電させる容量を調整することで、車両Ｃの燃費をより向上させることが可能となる。
【００７９】
次に、図５を用いて実施形態に係る充電制御システム１００が実行する処理手順について説明する。図５は、充電制御システム１００が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、かかる処理手順は、充電制御システム１００の制御部２によって繰り返し実行される。
【００８０】
図５に示すように、まず、制御部２の生成部２１は、イベント情報を生成する（ステップＳ１０１）、続いて、抽出部２２は、記憶部３に記憶されたイベント履歴情報３１に基づいて過去の行動パターンを抽出する（ステップＳ１０２）。
【００８１】
続いて、削除部２３は、過去の行動パターンに関するイベント情報を削除する（ステップＳ１０３）。なお、上記したステップＳ１０２およびステップＳ１０３は、必ずしも毎回行う必要はなく、所定周期（例えば、２週間おき）に行うことにしてもよい。
【００８２】
続いて、推定部２４は、イベント履歴情報３１に基づいて目的地および目的地までの経路を推定する（ステップＳ１０４）。その後、算出部２６は、バッテリＢの充電状態に基づいて走行可能な距離を算出する（ステップＳ１０５）。なお、制御部２は、ステップＳ１０４およびステップＳ１０５の処理を並列して随時行うことにしてもよい。
【００８３】
そして、充電制御部２５は、走行可能な距離が目的地までの経路より大きいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。かかる判定において、走行可能な距離が目的地までの経路に満たない場合（ステップＳ１０６、Ｎｏ）、充電制御部２５は、バッテリＢを充電して（ステップＳ１０７）、処理を終了する。
【００８４】
一方、走行可能な距離が目的地までの経路以上である場合（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、充電制御部２５は、バッテリＢの充電を行わず、そのまま処理を終了する。
【００８５】
上述したように、実施形態に係る抽出装置１は、生成部２１と、抽出部２２と、削除部２３とを備える。生成部２１は、車両Ｃが走行を開始した地点であるスタート地点から駐車した地点であるゴール地点までの走行を一回のイベントとするイベント情報を生成し、記憶部３へ記憶させる。抽出部２２は、記憶部３に記憶されたイベント情報の履歴に基づいて過去の行動パターンを抽出する。削除部２３は、抽出部２２によって抽出された過去の行動パターンに関する履歴を記憶部３から削除する。したがって、実施形態に係る抽出装置１によれば、目的地および目的地までの走行経路の推定精度を向上させることができる。
【００８６】
ところで、上述した実施形態では、抽出装置１が記憶部３を備える場合について説明したが、抽出装置１は外部の記憶装置（例えば、サーバなど）にイベント情報を記憶するようにしてもよい。
【００８７】
また、抽出装置１は、サーバにイベント情報を記憶しておき、車両Ｃの現在の乗員に対して優先度の高いイベント情報を抽出し、記憶部３に記憶することにしてもよい。かかる場合に、ユーザが車を買い替えた場合であっても、抽出装置１は、優先度の高いイベント情報に基づいて目的地および目的地までの経路を推定することができる。
【００８８】
また、上述した実施形態では、抽出装置１が推定した目的地および目的地までの経路に基づいてバッテリＢを制御する場合について説明したが、かかる目的地および目的地までの経路を他のサービスに使用することにしてもよい。例えば、抽出装置１が推定した目的地までの所要時間を算出し、かかる所要時間にあったコンテンツを車内に提供することもできる。
【００８９】
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な様態は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲および、その均等物によって定義される統括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変化が可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１      抽出装置
２１      生成部
２２      抽出部
２３      削除部
２４      推定部
２５      充電制御部
２６      算出部
３１      イベント履歴情報
Ｂ      バッテリ
Ｃ      車両
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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