(57)【要約】【課題】車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる空調操作提案方法及び空調操作提案システムを提供する。【解決手段】空調操作提案システム１００は、各車両３における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報と、各車両３の外部の情報を示す外部情報とを記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶されている操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と外部情報とに基づいて、外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成するコントローラとを備える。コントローラは、操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
独立して制御可能な空調装置が複数設置された車両における空調操作提案方法であって、
各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶装置に記憶し、
前記操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と前記外部情報とに基づいて、前記外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成し、前記操作モデルに対して前記空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とする空調操作提案方法。
【請求項２】
前記空調装置が設置されたエリア毎に予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とする請求項１に記載の空調操作提案方法。
【請求項３】
前記外部情報は、外気温、日射量、のうち１つ以上を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の空調操作提案方法。
【請求項４】
前記予測精度がもっとも高い操作モデルを前記ユーザに提案した際に、前記ユーザが前記予測精度がもっとも高い操作モデルと異なる操作をした場合、
前記予測精度がもっとも高い操作モデルと、前記異なる操作とに基づいて新たな操作モデルを生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の空調操作提案方法。
【請求項５】
前記車両に設置されたカメラで後部席を撮影し、
撮影した前記後部席のユーザの有無に基づいて、前記操作モデルを生成することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の空調操作提案方法。
【請求項６】
独立して制御可能な空調装置が複数設置された車両における空調操作提案システムであって、
各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶されている前記操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と前記外部情報とに基づいて、前記外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記操作モデルに対して前記空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とする空調操作提案システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調操作提案方法及び空調操作提案システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、ドライバが行ったエアコンの設定情報を記憶する運転支援システムが知られている（特許文献１）。特許文献１に記載された運転支援システムは、エアコンの設定情報とドライバの識別子とを用いて、ドライバが車両を変更しても変更前の操作に近い操作支援を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−７３５６５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、特許文献１の運転支援システムは、ドライバによるエアコンの操作状況に基づいた学習を行うという構成であるために、車室内を複数のエリア（運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア）毎に空調制御を行う場合、ドライバの操作状況のみを学習しても運転席エリア以外のエリアについては空調制御を最適化することは困難である。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる空調操作提案方法及び空調操作提案システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る空調操作提案方法は、各車両における各空調装置のユーザの操作を示す操作情報の中から操作の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報と、各車両の外部の情報を示す外部情報とに基づいて、外部情報に応じた空調操作を示す操作モデルを生成し、外部情報と操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る空調操作提案システムの全体構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態に係るデータセンタの構成を示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本発明の実施形態に係る操作モデルを説明する図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本発明の実施形態に係る操作モデルを説明する図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係るデータセンタの一動作例を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明する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、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００１０】
図１を参照して、本実施形態に係る空調操作提案システム１００の全体構成図について説明する。図１に示すように、空調操作提案システム１００は、データセンタ１と、ネットワーク２と、複数の車両３とを備える。複数の車両３は、ネットワーク２を介して、データセンタ１と双方向通信を行う。ネットワーク２は、各種情報を送受信可能な通信網である。例えば、ネットワーク２は、電気通信事業者により設置された専用線、公衆交換電話網、衛星通信回線、移動体通信回線等の各種通信回線で構成される。
【００１１】
次に、図２を参照して、車両３の構成について説明する。図２に示すように、車両３は、ＧＰＳ受信機１０と、運転席空調装置１１と、助手席空調装置１２と、後部席空調装置１３と、車速センサ１４と、外気温センサ１５と、内気温センサ１６と、日射量センサ１７と、カメラ１８と、ナビゲーション装置１９と、記憶装置２０と、車両コントローラ３０と、スピーカ４０と、ディスプレイ４１とを備える。
【００１２】
ＧＰＳ受信機１０は、人工衛星からの電波を受信することにより、車両３の現在地や日時を検知する。ＧＰＳ受信機１０は、検知した現在地や日時を記憶装置２０に出力する。
【００１３】
運転席空調装置１１は、運転席付近に設置される空調装置である。同様に、助手席空調装置１２は、助手席付近に設置される空調装置であり、後部席空調装置１３は、後部席に設置される空調装置である。このように本実施形態では、車室内の複数のエリア毎（運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア）に空調装置が設置される。また、各空調装置１１〜１３は、独立して制御可能である。また、後部席空調装置１３は、後部席毎に複数設置されてもよく、後部席の所定位置に１つ設置されてもよい。
【００１４】
各エリアのユーザは、そのエリアに設置された空調装置を操作して空調制御を行う。各ユーザが各空調装置１１〜１３に対して行う操作を、以下単に空調操作という。各ユーザが空調操作を行った場合、操作情報が記憶装置２０に出力される。操作情報とはユーザが行った空調操作を示す情報であり、オンオフ、温度、風向、風速などが含まれる。
【００１５】
車速センサ１４は、車両３の車速を検出し、検出した車速を記憶装置２０に出力する。
【００１６】
外気温センサ１５は、外部の気温である外気温を検出し、検出した外気温を記憶装置２０に出力する。内気温センサ１６は、車室内の気温である内気温を検出し、検出した内気温を記憶装置２０に出力する。
【００１７】
日射量センサ１７は、車両３への日射量を検出し、検出した日射量を記憶装置２０に出力する。
【００１８】
カメラ１８は、ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）やＣＭＯＳ（ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｍｅｔａｌ  ｏｘｉｄｅ  ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子を有したカメラであり、車両３の車室内を撮影する。カメラ１８は、撮影した画像を記憶装置２０に出力する。
【００１９】
ナビゲーション装置１９は、ユーザが設定した目的地までの走行経路を設定する。
【００２０】
記憶装置２０は、各種情報を記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。また、記憶装置２０には、車両３毎に異なる識別情報である車両識別情報が予め記憶されている。
【００２１】
車両コントローラ３０は、記憶装置２０に記憶されている各種情報を処理する回路であり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。また、車両コントローラ３０は、ネットワーク２を介して、データセンタ１と通信する機能を有する。車両コントローラ３０は、ユーザ毎に異なる識別情報であるユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、例えばユーザの顔情報である。車両コントローラ３０は、カメラ１８が撮影したユーザの顔画像に対し所定の処理を行い、ユーザを識別する。なお、ユーザ識別情報は顔情報に限らず、目の光彩、音声、指紋などの人体固有の情報をユーザ識別情報としてもよい。また、車両コントローラ３０は、各ユーザの座席情報を認識する。具体的には、車両コントローラ３０は、カメラ１８が撮影した車室内の画像に対し所定の処理を行い、各ユーザが座っている座席情報を取得する。また、車両コントローラ３０は、ユーザ識別情報や各ユーザの座席情報を記憶装置２０に登録する。
【００２２】
スピーカ４０は、音声で各種情報をユーザに案内する装置である。ディスプレイ４１は、ナビゲーション装置１９やインストルメントパネルに搭載され、各種情報を表示する。
【００２３】
次に、図３を参照して、データセンタ１の構成について説明する。図３に示すように、データセンタ１は、記憶装置６０と、コントローラ６１とを備える。
【００２４】
記憶装置６０は、複数の車両３から各種情報を収集して記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。
【００２５】
コントローラ６１は、記憶装置６０に記憶されている各種情報を処理する回路であり、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。
【００２６】
本実施形態において、コントローラ６１は、記憶装置６０に記憶されている各種情報を用いて統計分析を行い、各ユーザの操作モデルを生成する。コントローラ６１は、生成した操作モデルの中から、快適性を追求している操作モデルを決定する。以下、操作モデルの生成方法について詳細に説明する。
【００２７】
まず最初にコントローラ６１は、記憶装置６０に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、座席毎のユーザの操作頻度を抽出する。操作頻度とは、所定の走行時間における、各ユーザが各空調装置１１〜１３を操作した回数を示す操作情報である。例えば、運転席にいるユーザの場合、操作頻度は運転席空調装置１１を操作した回数となる。なお、各ユーザの走行時間は、走行履歴から求めることができる。なお、以下において、ユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを含めた情報を、単にユーザ情報とよぶ場合がある。
【００２８】
次に、コントローラ６１は、全体のユーザ情報の中から座席毎に操作頻度が高い上位１０％のユーザを抽出する。操作頻度が高いユーザを抽出する理由は、操作頻度が高いユーザほど、快適性を追求していると考えられるからである。なお、１０％の数値は、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。
【００２９】
次に、コントローラ６１は、座席毎に操作頻度が高い上位１０％のユーザの操作情報を用いて、座席毎に各ユーザの操作モデルを生成する。図４Ａ及び図４Ｂを用いて操作モデルについて説明する。図４Ａ及び図４Ｂに示すユーザＸ，Ｙは、操作頻度が高い上位１０％に属するユーザであり、運転席にいるユーザである。なお、助手席及び後部席のユーザにおいても、操作モデルの生成方法は同じである。図４Ａに示すように、コントローラ６１は、ユーザＸの操作情報と、車両３の外部の情報を示す外部情報とを用いて操作モデルＸを生成する。図４Ａに示す例では、コントローラ６１は、外部情報として、外気温及び日射量を用いる。また、コントローラ６１は、操作情報としてユーザＸが設定した空調温度を用いる。このとき、コントローラ６１は、ユーザＸの操作情報と外部情報のうち、無作為に抽出した８０％の情報を用いて操作モデルを生成する。残りの２０％は、後述する予測精度に使用される。
【００３０】
コントローラ６１は、外部情報と操作情報を用いて、様々な外部条件に応じた操作モデルを生成する。例えば、図４Ａに示す操作モデルＸのケースＡとは、外気温が２６度、日射量が１．０のとき、ユーザＸは、空調温度を２５度に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースＢは、外気温が２６度、日射量が１．１のとき、ユーザＸは、空調温度を２４度に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースＣは、外気温が２７度、日射量が１．０のとき、ユーザＸは、空調温度を２６度に設定する、ということを示す操作モデルである。なお、図４Ａに示す日射量の数値は、指標化した数値であり、数値が大きいほど日射量が多いことを示す。
【００３１】
コントローラ６１は、図４Ｂに示すように、ユーザＹについても同様に、操作モデルＹを生成する。操作モデルＹのケースＡ〜Ｃについては、操作モデルＸと数値が異なるのみであるため説明を省略する。
【００３２】
次にコントローラ６１は、生成した操作モデルＸ，Ｙの予測精度を算出する。予測精度とは、ユーザＸ，Ｙが一貫した操作を行っているか否か、空調操作の一貫性を示す指標である。例えば、図４Ａに示すように外気温が２６度、日射量が１．０であれば、ユーザＸは空調温度を２５度に設定すると予測できる。予測精度の算出において、コントローラ６１は、操作モデルの生成に際に使用しなかった残りの２０％の操作情報と外部情報を用いて予測精度を算出する。具体的には、コントローラ６１は、残りの２０％の操作情報と外部情報を操作モデルにあてはめ、予測誤差を算出する。例えば、残りの２０％の中に、外気温が２６度、日射量が１．０のとき、ユーザＸが空調温度を２４度に設定した情報があれば、この情報は、予測誤差を示す情報となる。コントローラ６１は、残りの２０％の中に予測誤差を示す情報がいくつ存在するか算出する。そして、コントローラ６１は、残りの２０％の情報のうち、予測誤差を含まない情報の割合を算出する。この割合が予測精度となる。本実施形態において、図４Ａ及び図４Ｂに示すように、操作モデルＸの予測精度は８３％であり、操作モデルＹの予測精度は５１％であったとする。コントローラ６１は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両３に配信する操作モデルに決定する。ここでは２つの例であるが、操作モデルＸの予測精度は操作モデルＹの予測精度より高いため、コントローラ６１は、操作モデルＸを各車両３に配信する操作モデルに決定する。なお、コントローラ６１は、座席毎に配信する操作モデルを決定する。つまり、配信される操作モデルは、複数存在する。
【００３３】
次にコントローラ６１は、各車両３が走行している環境の外気温や日射量を取得し、取得した外気温や日射量に一致する操作モデルＸを各車両３に配信する。例えば、外気温が２６度、日射量が１．０であれば、コントローラ６１は、操作モデルＸのケースＡを配信する。配信された操作モデルＸは、スピーカ４０やディスプレイ４１を介して、ユーザに伝えられる。ユーザは操作モデルＸに従って操作を行うことにより、適切な空調制御を行うことができる。なお、ユーザは配信された操作モデルＸに従い、操作モデルＸと同じ操作を行う場合もあれば、配信された操作モデルＸに従わない場合もある。すなわち、ユーザが操作モデルＸと異なる操作をする場合がある。ユーザが操作モデルＸと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかの判断は、車両コントローラ３０が実施する。すなわち、車両コントローラ３０は、操作モデルＸを受信した後、ユーザの操作情報を取得し、ユーザが操作モデルＸと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかを判断する。ユーザが、操作モデルと異なる操作をした場合、車両コントローラ３０は、そのときのユーザの操作情報と、配信された操作モデルＸとに基づいて新たな操作モデルを生成する。例えば、車両コントローラ３０は、ニューラルネットワークを用いて新たな操作モデルを生成することができる。そして、同様の外部条件の場合は、新しい操作モデルを提案する。これにより、車両コントローラ３０は、ユーザの感性に適した操作モデルを提案できる。
【００３４】
次に、図５に示すフローチャートを参照して、車両３の一動作例について説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。
【００３５】
ステップＳ１０１において、記憶装置２０は、ユーザ識別情報と操作情報と座席情報と外部情報を記憶する。
【００３６】
ステップＳ１０３において、車両コントローラ３０は、記憶装置２０に記憶されている情報をデータセンタ１に送信する。
【００３７】
ステップＳ１０５において、イグニッションスイッチがオンの場合（ステップＳ１０５でＮｏ）、処理がステップＳ１０１に戻る。一方、イグニッションスイッチがオフの場合（ステップＳ１０５でＹｅｓ）、一連の処理は終了する。
【００３８】
次に、図６に示すフローチャートを参照して、データセンタ１の一動作例について説明する。
【００３９】
ステップＳ２０１において、記憶装置６０は、複数の車両３から各種情報を収集し記憶する。
【００４０】
ステップＳ２０３において、コントローラ６１は、記憶装置６０に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、座席毎に操作頻度が高い上位１０％のユーザを抽出する。
【００４１】
ステップＳ２０５において、コントローラ６１は、座席毎に操作頻度が高い上位１０％のユーザの操作情報を用いて、座席毎に各ユーザの操作モデルを生成する。
【００４２】
ステップＳ２０７において、コントローラ６１は、生成した操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出する。
【００４３】
ステップＳ２０９において、コントローラ６１は、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。
【００４４】
ステップＳ２１１において、コントローラ６１は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両３に配信する。
【００４５】
次に、図７に示すフローチャートを参照して、車両３の一動作例について説明する。このフローチャートは、車両３がデータセンタ１から操作モデルを受信した際に開始する。
【００４６】
ステップＳ３０１において、車両コントローラ３０は、空調装置の温度設定と、操作モデルの温度設定とを比較する。空調装置の温度設定が操作モデルの温度設定と同じ場合（ステップＳ３０１でＹｅｓ）、処理は繰り返し実行される。一方、空調装置の温度設定が操作モデルの温度設定と異なる同じ場合（ステップＳ３０１でＮｏ）、処理はステップＳ３０３に進む。
【００４７】
ステップＳ３０３において、車両コントローラ３０は、操作モデルをユーザに提案する。
【００４８】
ステップＳ３０５において、車両コントローラ３０は、ユーザが操作モデルと同じ操作をしたか否かを判定する。ユーザが操作モデルと同じ操作をした場合（ステップＳ３０５でＹｅｓ）、処理は繰り返し実行される。一方、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合（ステップＳ３０５でＮｏ）、処理はステップＳ３０７に進む。
【００４９】
ステップＳ３０７において、車両コントローラ３０は、ユーザの操作と操作モデルとに基づいて新たな操作モデルを生成する。
【００５０】
以上説明したように、本実施形態に係る空調操作提案システム１００によれば、以下の作用効果が得られる。
【００５１】
コントローラ６１は、記憶装置６０に記憶されているユーザ識別情報と操作情報と座席情報とを用いて、操作頻度が高い上位１０％のユーザを抽出し、抽出したユーザの操作情報を用いて、各ユーザの操作モデルを生成する。コントローラ６１は、生成した操作モデルに対して空調操作の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。予測精度がもっとも高い操作モデルは、快適さを追求した操作を行っていると考えられる。よって、予測精度がもっとも高い操作モデルにしたがい、各ユーザが各空調装置１１〜１３を操作することにより各ユーザは車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。
【００５２】
また、コントローラ６１は、空調装置が設置されたエリア毎に予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。本実施形態は、車室内を幾つかのエリア（運転席エリア、助手席エリア、後部座席エリア）に区分して空調制御を行うものであり、コントローラ６１は、区分されたエリア毎に予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。エリア毎の予測精度がもっとも高い操作モデルにしたがい各ユーザが各空調装置１１〜１３を操作することにより、各ユーザは車室内の複数のエリア毎に適切な空調制御を行うことができる。
【００５３】
また、コントローラ６１は、車両３の外部情報として外気温や日射量を用いることで、走行環境に適した操作モデルを生成できる。
【００５４】
また、予測精度がもっとも高い操作モデルをユーザに提案した際に、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合、車両コントローラ３０は、そのときのユーザの操作と、操作モデルとに基づいて新たな操作モデルを生成する。これにより、車両コントローラ３０は、ユーザの感性に合致する操作モデルを生成できる。
【００５５】
上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００５６】
本実施形態において、コントローラ６１は、外気温、日射量、空調温度の３つのパラメータを用いて操作モデルを生成すると説明したが、パラメータはこれらに限られない。コントローラ６１は、パラメータとして、現在地、日時、車速、内気温、空調装置の風速、空調装置の風向を用いてもよい。パラメータが多いほど、コントローラ６１は、より詳細な操作モデルを生成できる。
【００５７】
さらにコントローラ６１は、パラメータとして、後部席のユーザの有無を用いてもよい。後部席のユーザの有無に応じて、運転席や助手席にいるユーザの空調操作が変わる可能性がある。このため、コントローラ６１は、後部席のユーザの有無を用いて操作モデルを生成することにより、より詳細な操作モデルを生成できる。なお、後部席のユーザの有無はカメラ１８の画像により判断すればよい。
【００５８】
また、コントローラ６１は、車両３の現在地の情報に基づいて公共サービスなどから気象情報を参照し、車両３の外気温や日射量を取得することができる。これにより、車両３に外気温センサ１５や日射量センサ１７が設置されていない場合であっても、コントローラ６１は、車両３の外気温や日射量を取得することができる。
【００５９】
なお、上述の実施形態の各機能は、１または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）や従来型の回路部品のような装置を含む。
【符号の説明】
【００６０】
１  データセンタ
２  ネットワーク
３  車両
１０  ＧＰＳ受信機
１１  運転席空調装置
１２  助手席空調装置
１３  後部席空調装置
１４  車速センサ
１５  外気温センサ
１６  内気温センサ
１７  日射量センサ
１８  カメラ
１９  ナビゲーション装置
２０、６０  記憶装置
３０  車両コントローラ
４０  スピーカ
４１  ディスプレイ
６１  コントローラ
１００  空調操作提案システム
【図１】
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【図２】
2018039282.tif 000004
【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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