(57)【要約】【課題】同乗者を考慮した最適な制御パラメータを決定することが可能な情報処理方法及び情報処理装置を提供する。【解決手段】車両の室内を撮像するカメラが出力する車内の撮像画像、及び車両の室内の音声を取得するマイクが出力する車内の音声情報の少なくも一方を取得し、取得した情報に基づいて、車内に存在する人物の間の関係性を推定し、車内の人数と車内の人物間の関係性が関連付けられた車内の人員構成を推定し、車両の走行状態を検出するセンサから車両の走行に関する制御パラメータを取得し、車内の人員構成と制御パラメータが関連付けられた車両の走行履歴を記憶装置に蓄積させ、蓄積された走行履歴を分析することで車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コントローラと記憶装置を用いた情報処理方法であって、
車両の室内を撮像するカメラから出力される車内の撮像画像、及び前記車両の室内の音声を取得するマイクから出力される車内の音声情報の少なくも一方を取得し、
取得した情報に基づいて、前記車内に存在する人物の間の関係性を推定し、
前記車内の人数と前記車内の人物間の関係性が関連付けられた車内の人員構成を推定し、
前記車両の走行状態を検出するセンサから前記車両の走行に関する制御パラメータを取得し、
前記車内の人員構成と前記制御パラメータが関連付けられた車両の走行履歴を前記記憶装置に蓄積させ、
蓄積された前記走行履歴を分析することで前記車内の人員構成ごとに最適な前記制御パラメータを特定する情報処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理方法であって、
前記車内の人員構成は、前記車内の人数と、前記車内の人物の性別及び年齢と、前記車内の人物間の関係性と、前記車内の人物間の親密度を含み、
前記車内の撮像画像に基づいて、前記車内の人数と、前記車内の人物の性別及び年齢を推定し、
前記車内の音声情報に基づいて、前記車内の人物間の関係性及び前記車内の人物間の親密度を推定する情報処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理方法であって、
前記センサから前記車両の走行位置を取得し、
前記制御パラメータは、舵角センサの検出結果と、アクセル開度センサの検出結果と、ブレーキ開度センサの検出結果と、ソナー装置の検出結果と、レーダー装置の検出結果と、速度センサの検出結果と、加速度センサの検出結果と、先行車両との車間距離と、走行特性モードのうち少なくとも１つの情報を含み、
前記走行履歴は、前記車内の人員構成、前記制御パラメータ、及び前記走行位置を含む情報処理方法。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか一項に記載の情報処理方法であって、
前記車内の人物が所有する端末装置に基づいて、前記車内の人物間の関係性を推定する情報処理方法。
【請求項５】
請求項１〜４の何れか一項に記載の情報処理方法であって、
前記カメラから出力される現在の車内の撮像画像、及び前記マイクから出力される現在の車内の音声情報の少なくも一方を取得し、
取得した情報に基づいて、現在の前記車内の人物間の関係性を推定し、
現在の前記車内の人数と現在の前記車内の人物間の関係性が関連付けられた現在の車内の人員構成を推定し、
車内の人員構成ごとに特定された最適な制御パラメータの中から、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを選択し、
選択した最適な制御パラメータを出力する情報処理方法。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理方法であって、
前記現在の車内の人員構成は、前記現在の車内の人数と、現在の前記車内の人物の性別及び年齢と、現在の前記車内の人物間の関係性と、現在の前記車内の人物間の親密度を含み、
前記現在の車内の人物間の関係性と、前記現在の車内の人物間の親密度のうち少なくとも一方に基づいて、前記現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを選択する情報処理方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の情報処理方法であって、
前記現在の車内の撮像画像又は前記現在の車内の音声情報から、過去に前記車両に乗車経験がある人物を検出した場合、過去に推定した前記車内の人物間の関係性から現在の車内の人物間の関係性を推定する情報処理方法。
【請求項８】
請求項５〜７の何れか一項に記載の情報処理方法であって、
前記車内に存在する人物の選択に応じて、前記最適な制御パラメータを出力するか否かを切り替える情報処理方法。
【請求項９】
請求項５〜８の何れか一項に記載の情報処理方法であって、
前記現在の車内の人員構成が予め定めた所定の人員構成に該当する場合、前記最適な制御パラメータを変更する情報処理方法。
【請求項１０】
情報処理を実行するコントローラと、
記憶装置を備え、
前記コントローラは、
車両の室内を撮像するカメラが出力する車内の撮像画像、又は前記車両の室内の音声を取得するマイクが出力する車内の音声情報の少なくも一方を取得し、
取得した情報に基づいて、前記車内に存在する人物の間の関係性を推定し、
前記車内の人数と前記関係性を関連付けた車内の人員構成を推定し、
前記車両の走行状態を検出するセンサから前記車両の走行制御に関する制御パラメータを取得し、
前記車内の人員構成と前記制御パラメータを関連付けた走行履歴を前記記憶装置に蓄積させ、
蓄積された前記走行履歴を分析することで前記車内の人員構成ごとに最適な前記制御パラメータを特定する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理方法及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両制御によって運転支援を行う運転支援システムにおいて、車両制御を実行すべき地点を学習地点として取得し、車両が学習地点を再度走行した際に車両制御を行う構成において、評価対象区間内の学習地点で車両制御が行われた回数である制御回数を評価対象区間内で車両制御を実行すべきであった地点の数である要制御地点で除した学習率を表示部に表示する方法が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２１０３２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、運転者のみ乗車している場合に行われる運転と、運転者の他に同乗者がいる場合に行われる運転とでは異なる場合がある。特に、複数の同乗者がいる場合や同乗者が低年齢の子供又は高齢者の場合には、同乗者の人数や年齢等に応じて最適な運転特性が異なるケースが増えてくる。従来技術では、同乗者について考慮されず、運転者自身の運転特性に適した運転支援が行われる。そのため、同乗者を考慮した最適な車両の制御パラメータを決定できない、という問題がある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、同乗者を考慮した最適な制御パラメータを決定することが可能な情報処理方法及び情報処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両の室内を撮像するカメラから出力される車内の撮像画像、及び車両の室内の音声を取得するマイクから出力される車内の音声情報の少なくも一方を取得し、取得した情報に基づいて、車内に存在する人物の間の関係性を推定し、車内の人数と車内の人物間の関係性が関連付けられた車内の人員構成を推定し、車両の走行状態を検出するセンサから車両の走行に関する制御パラメータを取得し、車内の人員構成と制御パラメータが関連付けられた車両の走行履歴を記憶装置に蓄積させ、蓄積された走行履歴を分析することで車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定することで、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、同乗者を考慮した最適な制御パラメータを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１実施形態において、運転知識抽出システムのブロック構成図を示す図である。
【図２】図２は、車内人員構成推定処理を説明するための図である。
【図３】図３は、車載装置が車両の走行履歴情報をデータセンタに送信するまでのフローチャートである。
【図４】図４は、人員構成ごとに最適な制御パラメータ特定する処理を説明するためのフローチャートである。
【図５Ａ】図５Ａは、車両に乗車してから車内の人員構成に最適な制御パラメータが提供されるまでの処理を説明するためのフローチャートである。
【図５Ｂ】図５Ｂは、車両に乗車してから車内の人員構成に最適な制御パラメータが提供されるまでの処理を説明するための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、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１０】
本実施形態では、本発明に係る情報処理装置を、車両に搭載された車載装置１００と、データセンタ２００と協動する情報提供処理システムに適用した場合を例にして説明する。
【００１１】
図１は、情報提供システム１のブロック構成を示す図である。本実施形態の情報提供システム１は、車載装置１００と、データセンタ２００を備える。情報提供システム１、車載装置１００、及びこれらが備える各装置は、ＣＰＵなどの演算処理装置を備え、演算処理を実行するコンピュータである。
【００１２】
まず、車載装置１００について説明する。本実施形態の車載装置１００は、車載カメラ１１０、車載マイク１２０、車載操作機器群１３０、車載センサ群１４０、車載ディスプレイ１５０、車載通信装置１６０、及び車載制御装置１７０を備えている。車載装置１００を構成する各装置は、相互に情報の授受を行うためにＣＡＮ（Controller Area Network）その他の車載ＬＡＮによって接続されている。
【００１３】
車載カメラ１１０は、車両の室内に設けられ、室内の様子を撮像する。車載カメラ１１０は、撮像画像を車載制御装置１７０に出力する。車載カメラ１１０の設置位置及び車載カメラ１１０の数は、特に限定されない。例えば、車載カメラ１１０は、インストルメンタルパネルに設けられ、前方座席に着座する人物を撮像する。また、例えば、車載カメラ１１０は、ルームミラーの近傍に設けられ、後方座席に着座する人物を撮像する。
【００１４】
車載マイク１２０は、車両の室内に設けられ、車内に発生した音声を収集する。車載マイク１２０は、収集した音声をデジタル信号に変換し、音声情報として車載制御装置１７０に出力する。車載マイク１２０の設置位置及び車載マイク１２０の数は、特に限定されない。例えば、車載マイク１２０は、座席ごとに座席の所定位置に設けられ、車内での会話を収集する。
【００１５】
車載操作機器群１３０は、運転者が操作可能な操作機器で構成されている。車載操作機器群１３０には、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、左右のウィンカーランプ（方向指示器）を点滅させるターンシグナルスイッチ、ハザードランプを点滅させるハザードスイッチ、ワイパーを操作するためのワイパースイッチ、車両の走行経路を設定するためのナビゲーション装置を少なくとも含む。なお、ターンシグナルスイッチは、ヘッドランプ（ヘッドライトとも言う）を操作するための機能も兼ね備えている。車載操作機器群１３０は、運転者が操作した操作情報を車載制御装置１７０に出力する。
【００１６】
また、車両の走行特性モードを変更できる車両の場合、車載操作機器群１３０には、車両の走行特性モードを設定するための機器（例えば、スイッチ）も含まれる。車両の走行特性モードとしては、ノーマルモード、スノーモード、スポーツモード、低燃費モード（エコモード）が一例として挙げられる。運転者が走行特性モードを設定すると、車両の走行に関する制御パラメータは、設定された走行特性モードに対応した走行シーンに適した値に設定される。なお、車両の走行に関する制御パラメータの詳細については後述する。
【００１７】
例えば、スノーモードは、雪路や凍結路を含む路面摩擦係数が所定値以下の走行路の走行に対応した走行特性モードである。スノーモードに設定されると、変速比がノーマルモードに比べて高速側に設定され、車両は駆動力が小さくなるように走行することができる。また、例えば、スポーツモードは、上り坂や下り坂での走行に対応した走行特性モードである。スポーツモードに設定されると、エンジン回転速度がノーマルモードに比べて高速側に設定され、車両は上り坂でも急加速が可能になる。
【００１８】
車載センサ群１４０は、車両の走行状態を検出するセンサ及び機器等で構成されている。車載センサ群１４０は、状態検出装置１４１、位置検出装置１４２、及び対象物検出装置１４３が含まれる。車載センサ群１４０は、各センサ又は各装置で検出された検出結果を車載制御装置１７０に出力する。
【００１９】
状態検出装置１４１は、車両の状態を検出する装置である。状態検出装置１４１には、舵角センサ、アクセル開度センサ、ブレーキ開度センサ、速度センサ、加速度センサ、及び姿勢センサが少なくとも含まれる。舵角センサは、操舵角、操舵速度、操舵加速度を検出し、アクセル開度センサは、アクセル開度を検出し、ブレーキ開度センサは、ブレーキ開度を検出する。また、速度センサは、車両の移動速度を検出し、加速度センサは、車両の前後方向の加速度、及び車両の横方向（左右方向）の加速度の少なくとも一方を検出する。姿勢センサは、車両のピッチ角、車両のヨー角、車両のロール角、サスペンションストローク量等の車両の姿勢に関する情報を検出する。
【００２０】
また、車両の走行特性モードを変更できる車両の場合、状態検出装置１４１は、運転者により車載操作機器群１３０を介して設定された車両の走行特性モードの種類を検出する。
【００２１】
位置検出装置１４２は、車両が走行している位置を検出する装置である。位置検出装置１４２には、ＧＰＳ（Global Positioning System）を備える装置が少なくとも含まれる。位置検出装置１４２は、上述したナビゲーション装置が備える、地図情報及び道路情報を参照し、車両が現在走行している位置を検出する。地図情報は、地点と、道路、構造物、施設などが対応づけられた情報である。道路情報は、位置情報と道路の曲率、傾斜などの情報が対応づけられた情報である。
【００２２】
対象物検出装置１４３は、車両の周囲の状況を検出する装置である。対象物検出装置１４３には、カメラ等の撮像装置、ソナー装置、レーダー装置が少なくとも含まれる。撮像装置は、車両の周囲に存在する障害物を含む対象物の存在、その存在位置及び自車両と対象物までの距離を検出する。対象物には、歩行者、二輪車、四輪車（他車両）等の移動物体や、標識などの静止物、路面に表示された停止線又は車線境界線等の二次元の標識が含まれる。ソナー装置、レーダー装置も同様の機能を備えている。レーダー装置としては、ミリ波レーダー、レーザーレーダー、超音波レーダー等が一例として挙げられる。本実施形態では、対象物検出装置１４３は、自車両の走行している位置と先行車両が走行している位置から、自車両と先行車両の間の距離（先行車両との車間距離）を測定する。
【００２３】
車載ディスプレイ１５０は、車両の室内に設けられ、車載操作機器群１３０からの操作情報に応じて、例えば、ナビゲーションシステムにおけるルート案内用の画面等の映像を表示する。
【００２４】
また、車載ディスプレイ１５０には、データセンタ２００から車載通信装置１６０及び車載制御装置１７０を介して現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを案内する情報（以下、制御パラメータ案内情報という）が入力される。車載ディスプレイ１５０は、制御パラメータ案内情報を車内の人物に提示する。なお、データセンタ２００から送信される制御パラメータ案内情報の詳細については後述する。
【００２５】
車載通信装置１６０は、電話回線網やインターネット回線網などを介して、データセンタ２００のサーバ通信装置２１０と通信可能な装置である。車載通信装置１６０には、後述する、車内の人員構成の情報及び車両の走行履歴の情報（以下、車両の走行履歴情報という）が入力され、車載通信装置１６０は、これらの情報を、サーバ通信装置２１０に送信する。車載通信装置１６０は、これらの情報をプローブ情報に含めることができ、プローブ情報としてこれらの情報をサーバ通信装置２１０に送信してもよい。また、車載通信装置１６０は、サーバ通信装置２１０から制御パラメータ案内情報を受信し、受信した制御パラメータ案内情報を、車載制御装置１７０に出力する。なお、車内の人員構成の情報及び車両の走行履歴情報の詳細については後述する。
【００２６】
また、車載通信装置１６０には、車内の人員構成の情報と、車両の走行履歴情報は、非同期タイミングで入力される。後述する車載制御装置１７０は、車両が発進してから所定の時間が経過したタイミングにおいて、車内の人員構成の情報を、車載通信装置１６０に対して出力する。一方、車載制御装置１７０は、イグニッションがオフになったタイミングにおいて、車両の走行履歴情報を、車載通信装置１６０に対して出力する。つまり、車載通信装置１６０は、データセンタ２００のサーバ通信装置２１０に対して、車両の走行履歴情報を送信するよりも先に、車内の人員構成の情報を送信する。
【００２７】
車載制御装置１７０は、車内の人員構成を推定して車両の走行履歴情報を生成するための装置である。具体的に、車載制御装置１７０は、走行履歴生成処理を実行させるプログラムが格納されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行することで、走行履歴生成処理を実行する動作回路としてのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備えるコンピュータである。
【００２８】
具体的に、本実施形態の車載制御装置１７０は、以下の処理を実行することで、車両の走行履歴情報を生成する。車載制御装置１７０は、車内の人物の特徴を推定する車内人物特徴推定処理と、車内の人物の間の関係性を推定する車内人物関係性処理と、車内の人員構成を推定する車内人員構成推定処理と、車両の走行に関する制御パラメータを取得する制御パラメータ取得処理と、これらの処理結果に基づいて車両の走行履歴情報を生成する走行履歴生成処理と、を実行する。
【００２９】
車載制御装置１７０は、上記各機能を実現するために、又は各処理を実行するためのソフトウェアと、上述したハードウェアの協働により各機能を実行する。
【００３０】
まず、車内人物特徴推定処理について説明する。車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０の撮像画像に基づいて、車内に存在する人物の特徴を推定する。車内の人物の特徴には、性別及び年齢が含まれる。例えば、車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０の撮像画像に対して画像処理を実行することで、撮像画像に写る人物の複数の特徴点（目、鼻、口、髪の毛等）を抽出する。そして、車載制御装置１７０は、抽出した車内の人物の特徴点を、予め定められた特徴パターンであって、性別を判別するための特徴パターンに照合することで、車内の人物の性別を推定することができる。同様に、車載制御装置１７０は、車内の人物の特徴点を、予め定められた特徴パターンであって、年齢を推定するための特徴パターンに照合することで、車内の人物の年齢を推定することができる。
【００３１】
車載制御装置１７０が推定する年齢の精度は、特に限定されない。車載制御装置１７０は、画像処理の能力や車載カメラ１１０の撮像精度に応じて、推定する年齢の精度を適宜変更することができる。例えば、車載制御装置１７０は、１０歳〜１９歳の範囲を「１０代」、２０歳〜２９歳の範囲を「２０代」と、１０歳単位でカテゴライズされた特徴パターンを予め記憶装置に格納しておくことで、車内の人物の年代を推定することができる。なお、車内人物特徴推定処理は、上述した方法に限られず、車載制御装置１７０は、本願出願時に知られた車内人物特徴推定処理を適宜に用いることができる。
【００３２】
次に、車内人物関係性推定処理について説明する。車載制御装置１７０は、車載マイク１２０の音声情報に基づいて、車内に存在する人物の間の関係性を推定する。車内の人物間の関係性とは、運転者を基準とした関係性であって、運転者と同乗者との関係性のことである。
【００３３】
車載制御装置１７０は、まず、音声情報から車内での会話のみを抽出する。そして、車載制御装置１７０は、会話内容から特定のキーワードを検出するたびに、キーワードの検出回数をカウントアップする。特定のキーワードとは、人物間の関係性に対応付けられたキーワードである。車載制御装置１７０は、特定のキーワードをＲＯＭ等の記憶装置に予め格納しておく。
【００３４】
人物間の関係性を推定するためのキーワードについて説明する。例えば、上述した記憶装置には、会話内容を「家族関係」、「仕事関係」、「友人関係」、「その他の関係」に分類すための特定のキーワードが格納されている。「家族関係」に対応付けられたキーワードとしては、家族の称呼（例えば、「お父さん」、「お母さん」、「お兄ちゃん」、「お姉ちゃん」、「おじいちゃん」、「おばあちゃん」など）が一例として挙げられる。また、「仕事関係」に対応付けられたキーワードとしては、役職名（例えば、「社長」、「部長」、「課長」など）、企業名（例えば、「○○株式会社」など）、ビジネス用語（例えば、「契約」、「取引」、「打ち合わせ」、「約束」、「納期」など）が一例として挙げられる。また、「友人関係」に対応づけられたキーワードとしては、テレビ番組名、楽曲名、スポーツ用語、飲食店名が一例として挙げられる。また、「その他の関係」に対応付けられたキーワードについては、車両の乗員やシステム側で特定のキーワードが適宜設定される。
【００３５】
車載制御装置１７０は、特定のキーワードの検出回数が所定の回数を超えると、検出されたキーワードに対応する関係性を、車内の人物間の関係性と推定する。所定の回数は、特に限定されないが、実験的に求められた値であることが好ましい。なお、検出されたキーワードから車内の人物間の関係性を特定する方法は、特に限定されない。車載制御装置１７０は、特定のキーワードが複数の関係性にまたがって複数検出された場合、検出回数が最初に所定の回数を超えたキーワードに対応する関係性を、車内の人物間の関係性と推定してもよい。また、車載制御装置１７０は、検出されたキーワードの種類が最も多い関係性、又は検出されたキーワードの総数が最も多い関係性に対応する関係性を、車内の人物間の関係性と推定してもよい。
【００３６】
次に、車載制御装置１７０は、車内の人物間の親密度を推定する。車載制御装置１７０は、会話内容から車内の人物間の関係性を推定すると、車内の人物間の親密度を推定する。車内の人物間の親密度とは、運転者を基準とした親密度であって、運転者と同乗者との親密度（運転者と同乗者の仲の良さ）のことである。
【００３７】
車載制御装置１７０は、車内での会話内容から、特定の人物の発言（発言が始まってから発言が終了するまで）を抽出する。そして、車載制御装置１７０は、抽出した発言の中での言葉遣いから、車内の人物間の親密度を推定する。例えば、車載制御装置１７０は、予め定められた言葉遣いの特徴パターンであって、人物間の親密度を判別できる言葉遣いの特徴パターンを、ＲＯＭ等の記憶装置に格納しておく。そして、車載制御装置１７０は、特定の人物の発言を言葉遣いの特徴パターンに照合することで、車内の人物間の親密度を推定することができる。
【００３８】
人物間の親密度を推定するための言葉遣いの特徴パターンについて説明する。例えば、上述した記憶装置には、親密度を「高い」、「普通」、「低い」の３パターンに分類するための言葉遣いの特徴パターンが記憶されている。運転者と同乗者の仲が良ければ良いほど、高い親密度として推定される。言葉遣いの特徴パターンとしては、敬語（尊敬語、謙譲語、丁寧語）を用いた言葉遣い、相手を呼び時の言葉遣い（例えば、名前のみで呼ぶ、名字のみで呼ぶ、名字に役職を付けて呼ぶなど）が一例として挙げられる。
【００３９】
車載制御装置１７０は、特定の人物の発言と言葉遣い特徴パターンのパターンマッチングを行い、マッチングした割合が高い親密度を、車内の人物間の親密度と推定する。なお、会話内容から親密度を推定する方法は、上述した方法に限られず、車載制御装置１７０は、本願出願時に知られた親密度の推定方法を適宜に用いることができる。
【００４０】
次に、車内人員構成推定処理について説明する。車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０の撮像画像と、車内人物特徴推定処理の処理結果と、車内人物関係性推定処理の処理結果に基づいて、車内の人員構成を推定する。例えば、車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０の撮像画像から、車内の人数を検出する。そして、車載制御装置１７０は、検出した車内の人数と、車内人物特徴推定処理の処理結果（性別及び年齢）と、車内人物関係性処理の処理結果（車内の人物間の関係性、車内の人物間の親密度）とが関連付けられた車内の人員構成を推定する。
【００４１】
図２（Ａ）、（Ｂ）を参照しながら、車内人員構成推定処理の処理結果の一例について説明する。図２（Ａ）、（Ｂ）は、車内人員構成推定処理を説明するための図である。図２（Ａ）は、運転者を含めた４名が乗車している場合の車載制御装置１７０の処理結果を示している。この例において、車載制御装置１７０は、まず、車載カメラ１１０の撮像画像から車内の人数が４名であることを検出する。次に、車載制御装置１７０は、上述した車内人物特徴推定処理を、４名それぞれに対して実行することで、図２（Ａ）に示すように、「２０代男性：１名、３０代女性：１名、５０代男性：１名、６０代男性：１名の計４名」と、車内の人物の特徴を推定する。さらに、車載制御装置１７０は、上述した車内人物関係性推定処理により、車内での会話内容から、車内の人物間の関係性を家族関係と推定するとともに、各人物の言葉遣いから、車内の人物間の親密度を高いと推定する。最後に、車載制御装置１７０は、検出結果及び推定結果を関連付けることで、「２０代男性：１名、３０代女性：１名、５０代男性：１名、６０代男性：１名の計４名、これらの人物の関係性は家族関係であって、親密度は高い」と、車内の人員構成を推定する。
【００４２】
また、図２（Ｂ）は、運転者を含めた２名が乗車している場合の車載制御装置１７０の処理結果を示している。この例においても、車載制御装置１７０は、車内の人数を２名であることを検出し、次に、上述した車内人物特徴推定処理を、検出した２名に対して実行することで、図２（Ｂ）に示すように、「３０代男性：１名、３０代男性：１名の計２名」と、車内の人物の特徴を推定する。そして、車載制御装置１７０は、上述した車内人物関係性推定処理により、車内の人物間の関係性を仕事関係と推定するとともに、各人物の言葉遣いから、車内の人物間の親密度は低いと推定する。最後に、車載制御装置１７０は、検出結果及び推定結果を関連付けることで、「３０代男性：１名、３０代男性：１名の計４名、これらの人物の関係性は仕事関係であって、親密度は低い」と、車内の人員構成を推定する。
【００４３】
車載制御装置１７０は、車内の人員構成を推定すると、車載通信装置１６０を介して、車内の人員構成の情報をデータセンタ２００のサーバ通信装置２１０へ送信する。なお、車載制御装置１７０は、車内の人員構成の情報に、車載カメラ１１０の撮像画像そのものや、車載マイク１２０の音声情報そのものを含めることもできる。これにより、後述するデータセンタ２００のサーバ処理装置２３０は、撮像画像から、又は音声情報の声紋データから、同乗者が過去に乗車履歴のある人物か否かを判定することができる。
【００４４】
再び、図１に戻り、車載制御装置１７０の制御パラメータ取得処理について説明する。車載制御装置１７０は、車載センサ群１４０から車両の走行に関する制御パラメータを取得する。本実施形態における制御パラメータとは、車載センサ群１４０により検出された車両の走行状態を示す制御パラメータである。制御パラメータには、舵角センサの検出結果（操舵角など）、アクセル開度センサの検出結果（アクセル開度）、ブレーキ開度センサの検出結果（ブレーキ開度）、ソナー装置の検出結果（車両の周囲の対象物との間の距離）、レーダー装置の検出結果（車両の周囲の対象物との間の距離）、先行車両との車間距離、走行特性モードの種類が少なくとも含まれる。なお、車載制御装置１７０は、走行特性モードの種類については、車載操作機器群１３０から入力される操作情報に基づいて、運転者により設定された走行特性モードの種類を特定してもよい。
【００４５】
次に、走行履歴生成処理について説明する。車載制御装置１７０は、上述した各処理の結果に基づいて、車両の制御パラメータに関する走行履歴を、車両の走行履歴情報として生成する。まず、車載制御装置１７０は、車載センサ群１４０に含まれる位置検出装置１４２から、車両の走行位置を取得する。次に、車載制御装置１７０は、推定した車内の人員構成と、特定した車両の制御パラメータと、車両の走行位置とを関連付けた情報を、車両の走行履歴情報とする。車載制御装置１７０は、車載通信装置１６０を介して、車両の走行履歴情報をデータセンタ２００のサーバ通信装置２１０へ送信する。
【００４６】
次に、データセンタ２００について説明する。データセンタ２００は、各種のコンピュータやデータ通信などの装置が設置されている施設である。データセンタ２００は、図１に示すように、サーバ通信装置２１０、データベース２２０、及びサーバ処理装置２３０を備える。
【００４７】
サーバ通信装置２１０は、電話回線網又はインターネット回線網などを介して、車載装置１００の車載通信装置１６０と通信可能となっている。サーバ通信装置２１０は、複数の車両のそれぞれに搭載された複数の車載通信装置１６０と通信し、各車両から、車内の人員構成の情報及び車両の走行履歴情報を受信する。サーバ通信装置２１０は、各車両から受信した車内の人員構成の情報及び車両の走行履歴情報をサーバ処理装置２３０に出力する。
【００４８】
データベース２２０は、複数の車両から取得した車両の走行履歴を格納しているデータベースである。データベース２２０には、サーバ通信装置２１０からサーバ処理装置２３０を介して、逐次、車両の走行履歴情報が入力されるため、車両の走行履歴情報は、時間の経過とともにデータベース２２０に蓄積されていく。
【００４９】
サーバ処理装置２３０は、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定するためのプログラムを格納したＲＯＭと、このＲＯＭに格納されたプログラムを実行するＣＰＵと、アクセス可能な記憶装置として機能するＲＡＭとから構成される。サーバ処理装置２３０は、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵにより実行することにより、車載装置１００から送信された車両の走行履歴情報を格納する走行履歴格納処理と、車内の人員構成ごとに運転者の運転特性を分析する運転特性分析処理と、車載装置１００が搭載された車両内の人員構成に基づいて、制御パラメータ案内情報を車載装置１００に提供する情報提供処理と、を実行する。
【００５０】
まず、走行履歴格納処理について説明する。サーバ処理装置２３０は、サーバ通信装置２１０から入力される車両の走行履歴情報を、データベース２２０に格納する。また、サーバ処理装置２３０は、車両の走行履歴情報に含まれる人員構成に基づいて、性別ごと、年齢ごと、人数ごと、車内の人物間の関係性、車内の人物間の親密度ごとに、データベース２２０に蓄積された走行履歴情報を並べ替える等の統計処理を実行することができる。また、サーバ処理装置２３０は、車両の走行履歴情報に含まれる車両の走行位置に基づいて、走行位置ごと（例えば、交差点、高速道路、一般道路など）にデータベース２２０に蓄積された走行履歴情報をグループ化する等の統計処理も実行することができる。
【００５１】
次に、運転特性分析処理について説明する。サーバ処理装置２３０は、データベース２２０に蓄積された走行履歴情報を分析することで、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する。サーバ処理装置２３０は、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する前に、制御パラメータに基づいて、車内の人員構成ごとの運転特性について分析する。
【００５２】
運転特性の一例について説明する。運転特性には、走行位置に起因する運転特性、他車両に起因する運転特性、道路状態に起因する運転特性が含まれる。走行位置に起因する運転特性としては、トンネル走行時の速度変化、交差点右左折時の速度変化が一例として挙げられる。また、他車両に起因する運転特性としては、先行車両に対する追従性（先行車両との車間距離）が一例として挙げられる。また、道路状態に起因する運転特性としては、勾配道路（坂道）での速度変化、車幅変更による速度変化が一例として挙げられる。
【００５３】
まず、サーバ処理装置２３０は、車両の走行履歴情報に対してクラスタリング処理を実行し、車両の走行位置ごとに走行履歴情報をグループ化する。例えば、サーバ処理装置２３０は、交差点周辺における走行履歴情報、勾配のある坂道における走行履歴情報など、走行位置ごとに走行履歴情報をグループ化する。これにより、特定の場所に関して、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定することができる。なお、どのようにグループ化するかは、特に限定されず、道路の種別（高速道路、一般道路など）でグループ化してもよいし、特定の場所（交差点など）とそれ以外でグループ化してもよい。
【００５４】
次に、サーバ処理装置２３０は、グループ化された走行履歴情報に対して、クラスタリング処理を実行し、車内の人員構成の情報を構成するパラメータごとに（人数ごと、性別ごと、年齢ごと、人物間の関係性ごと、人物間の親密度ごと）、さらにグループ化する。そして、サーバ処理装置２３０は、グループ化されたそれぞれについて、統計処理を実行して、運転特性の傾向を分析する。サーバ処理装置２３０は、特定の運転特性に応じた、車内の人物の人数、性別、年齢、人物間の関係性、及び人物間の親密度の組み合わせを、特徴量として算出する。サーバ処理装置２３０は、運転特性ごとに上述した処理を繰り返すことで、運転特性ごとの特徴量を算出する。
【００５５】
そして、サーバ処理装置２３０は、各運転特性に対応する制御パラメータを特定することで、運転特性と制御パラメータを関連付ける。
【００５６】
また、サーバ処理装置２３０は、所定の周期毎に、すなわち、最新の車両の走行履歴情報がデータベース２２０に蓄積されていくたびに、上述した分析処理を繰り返す。これにより、車両の人員構成と制御パラメータとの関係性を学習することができる。そして、サーバ処理装置２３０は、各周期における分析結果の分布が所定の範囲内に収まると、制御パラメータの傾向の変動が収束したと判断して、人数、性別、年齢、人物間の関係性、人物間の親密度の組み合わせに応じて、最適な制御パラメータを特定する。なお、車両の走行履歴情報の分析方法は上述した方法に限定されず、サーバ処理装置２３０は、本願出願時における分析方法の技術を適宜に用いることができる。
【００５７】
サーバ処理装置２３０は、車両の走行履歴情報の分析が終了すると、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータ、各運転特性における特徴量（人数、性別、年齢、人物間の関係性、及び人物間の親密度の組み合わせ）のそれぞれを、データベース２２０に格納する。
【００５８】
次に、情報提供処理について説明する。まず、サーバ処理装置２３０は、車載装置１００から送信された情報から、現在の車内に過去に乗車した経験がある人物が存在するか否かを判定する。サーバ処理装置２３０は、車内の人員構成のうち車載カメラ１１０の撮像画像及び車載マイク１２０の音声情報の少なくとも一方から、乗車経験者が存在するか否かを判定し、運転者を除く乗車経験者が同乗者として１人でも含まれている場合、データベース２２０から、当該乗車経験者が含まれる車内の人員構成を抽出する。そして、サーバ処理装置２３０は、抽出した人員構成に対応する制御パラメータのうち車載装置１００への送信履歴がある制御パラメータを抽出する。サーバ処理装置２３０は、抽出した制御パラメータを最適な制御パラメータとして特定し、制御パラメータ案内情報とする。
【００５９】
次に、現在の車内には乗車経験者が存在しない場合について説明する。この場合、サーバ処理装置２３０は、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを特定し、制御パラメータ案内情報とする。例えば、サーバ処理装置２３０は、車載装置１００から、現在の車内の人員構成の情報が入力されると、データベース２２０に格納された車両の走行履歴情報の分析結果を参照する。そして、サーバ処理装置２３０は、分析結果の中に、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータが含まれている場合、当該制御パラメータを最適な制御パラメータとして特定する。
【００６０】
反対に、サーバ処理装置２３０は、車用の走行履歴情報の分析結果には、最適な制御パラメータが含まれていない場合、現在の車内の人員構成に類似する車内の人員構成について、最適な制御パラメータが存在するか否かを判定する。サーバ処理装置２３０は、現在の車内の人物間の関係性と、現在の車内の人物間の親密度の少なくとも一方に基づいて、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを特定し、制御パラメータ案内情報とする。
【００６１】
例えば、現在の車内の人員構成が、図２（Ａ）に示す例のように、「２０代男性：１名、３０代女性：１名、５０代男性：１名、６０代男性：１名の計４名、これらの人物の関係性は家族関係であって、親密度は高い」とする。サーバ処理装置２３０は、この人員構成に対応する最適な制御パラメータがデータベース２２０に存在しない場合、車内の人物間の関係性及び車内の人物間の親密度のうち何れか一方を変更して、現在の車内の人員構成に類似する人員構成を生成する。そして、サーバ処理装置２３０は、生成した類似の人員構成に最適な制御パラメータが存在するか否かを判定する。上述した例の場合、例えば、サーバ処理装置２３０は、親密度を「高い」から「普通」に変更して、「２０代男性：１名、３０代女性：１名、５０代男性：１名、６０代男性：１名の計４名、これらの人物の関係性は家族関係であって、親密度は普通」を、現在の車内の人員構成に類似する人員構成とする。そして、サーバ処理装置２３０は、分析結果の中に、現在の車内の人員構成に類似する人員構成に最適な制御パラメータが含まれている場合、当該制御パラメータを最適な制御パラメータとして特定する。
【００６２】
また、車載装置１００から送信された車内の人物間の関係性及び車内の人物間の親密度のうち何れか一方が、何らかの原因で欠落している場合、サーバ処理装置２３０は、上述した処理により、欠落したパラメータについて補完することができる。これにより、現在の車内の人物間の関係性及び現在の車内の人物間の親密度のうち何れか一方の情報が欠落した場合や、推定精度が低い場合であっても、車両の現在の人員構成に最適な制御パラメータを特定することができる。
【００６３】
サーバ処理装置２３０は、上述した各処理により得られた制御パラメータ案内情報を、サーバ通信装置２１０を介して車載装置１００に送信する。車載装置１００は、受信した制御パラメータ案内情報を車載ディスプレイ１５０に表示することで、車内の人物に対して、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータの情報、又は過去に提供した最適な制御パラメータの情報を提示することができる。
【００６４】
なお、制御パラメータ案内情報の提示方法は、特に限定されない。提示方法としては、「車速を○○ｋｍ／ｈまで落としてください」と、運転者に対する具体的な運転支援として提示する方法が一例として挙げられる。また、提示方法としては、「車速を○○ｋｍ／ｈまで落とすことが推奨されています。車速を推奨速度まで落としますか。」と、運転者に制御パラメータの変更を促す方法が一例として挙げられる。この例の場合、運転者が車載操作機器群１３０を介して制御パラメータの変更を選択すると、車載制御装置１７０は、最適な制御パラメータへと自動的に変更するように、車載操作機器群１３０に含まれる各駆動装置を制御してもよい。
【００６５】
次に、図３を参照しながら、車載装置１００が車両の走行履歴情報をデータセンタ２００に送信するまでの動作について説明する。図３は、車載装置１００が車両の走行履歴情報をデータセンタ２００に送信するまでのフローチャートである。図３に示すフローチャートの処理は、各車両に搭載された車載装置１００によりそれぞれ実行される。また、車載装置１００は、所定の周期ごとに、図３に示すフローチャートの動作を繰り返し実行する。
【００６６】
まず、ステップＳ１０１では、車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０から車内の撮像画像を取得し、車載マイク１２０から音声情報を取得する。車載カメラ１１０が車載装置１００に複数設けられている場合、車載制御装置１７０は、各車載カメラ１１０から撮像画像を取得する。また、車載マイク１２０が座席ごとに複数設けられている場合、車載制御装置１７０は、各車載マイク１２０から音声情報を取得する。
【００６７】
ステップＳ１０２では、車載制御装置１７０は、ステップＳ１０１にて取得した車内の撮像画像に基づいて、車内に存在する人物の特徴を推定する。車内の人物の特徴には、車内の人物の性別及び車内の人物の年齢が含まれる。車載制御装置１７０は、車内に複数の人物が存在する場合、一人ずつ特徴を推定する。また、このステップにおいて、車載制御装置１７０は、撮像画像から車内に存在する人物を検出し、車内の人数を算出する。
【００６８】
ステップＳ１０３では、車載制御装置１７０は、ステップＳ１０１にて取得した車内の音声情報に基づいて、車内に存在する人物間の関係性を推定する。また、このステップにおいて、車載制御装置１７０は、ステップＳ１０１にて取得した車内の音声情報に基づいて、車内に存在する人物間の親密度を推定する。なお、会話が多い方が車内の人物間の関係性及び親密度の推定精度が比較的上がりやすいため、ステップＳ１０２から所定の経過時間が経過してから、車載制御装置１７０がこのステップの処理を実行するのが好ましい。
【００６９】
ステップＳ１０４では、車載制御装置１７０は、車内の人員構成を推定する。車内の人員構成には、ステップＳ１０２にて算出した車内の人数と、同ステップにて、推定した車内の人物の特徴と、ステップＳ１０３にて推定した車内の人物間の関係性及び車内の人物間の親密度が関連付づけられている（図２（Ａ）（Ｂ）参照）。
【００７０】
ステップＳ１０５では、車載制御装置１７０は、車両の走行に関する制御パラメータを取得する。車載制御装置１７０は、車載センサ群１４０からの検出結果に基づいて、制御パラメータを取得する。また、このステップにおいて、車載制御装置１７０は、これまで走行してきた車両の走行経路に基づいて、例えば、ナビゲーション装置から車両の位置情報を取得する。
【００７１】
ステップＳ１０６では、車載制御装置１７０は、車両の走行履歴情報を生成する。車載制御装置１７０は、ステップＳ１０４にて推定した車内の人員構成と、ステップＳ１０５で特定した車両の制御パラメータと、同ステップにおいて取得した車両の走行位置を関連付けて、車両の走行履歴情報とする。これにより、車内の人員構成と、その人員構成における制御パラメータが対応づけられる。
【００７２】
ステップＳ１０７では、車載制御装置１７０は、ステップＳ１０６にて生成した車両の走行履歴情報を、データセンタ２００に送信する。ステップＳ１０７が終了すると、車載装置１００が車両の走行履歴情報をデータセンタ２００に送信するまでの処理は終了する。
【００７３】
次に、図４を参照しながら、人員構成ごとに最適な制御パラメータ特定する動作について説明する。図４は、人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する処理を説明するためのフローチャートである。図４に示すフローチャートの処理は、データセンタ２００のサーバ処理装置２３０により実行される。
【００７４】
ステップＳ２０１では、サーバ処理装置２３０は、車載装置１００から送信される車両の走行履歴情報を収集し、データベース２２０に蓄積させる。
【００７５】
ステップＳ２０２では、サーバ処理装置２３０は、ステップＳ２０１にてデータベース２２０に蓄積された、各車両の各走行位置に対する車両の走行履歴情報から、人員構成ごとに運転者の運転特性について分析する。例えば、サーバ処理装置２３０は、特定の走行位置に対する車両の走行履歴情報に対して、クラスタリング処理を実行し、車内の人員構成の情報を構成するパラメータごとに（人数ごと、性別ごと、年齢ごと、車内の人物間の関係性、車内の人物間の親密度）グループ化する。そして、サーバ処理装置２３０は、グループ化されたそれぞれに対して、運転特性の傾向を分析し、一の運転特性に応じた人数、性別、年齢、人物間の関係性、及び人物間の親密度の組み合わせで表せる、一の運転特性に対する特徴量を算出する。サーバ処理装置２３０は、運転特性ごとに上述した処理を実行することで、各運転特性に対する特徴量を算出する。サーバ処理装置２３０は、各運転特性に対応する制御パラメータを特定することで、運転特性と制御パラメータを関連付ける。
【００７６】
ステップＳ２０３では、サーバ処理装置２３０は、ステップＳ２０２にて得られた分析結果に基づいて、人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する。
【００７７】
ステップＳ２０４では、サーバ処理装置２３０は、ステップ２０２にて得られた分析結果、及びステップＳ２０３にて特定された人員構成ごとに最適な制御パラメータを、データベース２２０に格納する。ステップＳ２０４が終了すると、サーバ処理装置２３０が人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する処理は終了する。
【００７８】
次に、図５Ａ、図５Ｂを参照しながら、車両に乗車してから車内の人員構成に最適な制御パラメータが提供されるまでの処理について説明する。図５Ａ、図５Ｂは、車両に乗車してから車内の人員構成に最適な制御パラメータを提供するまでの処理を説明するためのフローチャートである。図５Ａに示すステップＳ３０１〜Ｓ３０６、及びステップＳ３０８の処理と、図５Ｂに示すステップＳ３１３〜Ｓ３１５の処理は、特定の車両に搭載された車載装置１００により実行される。また、図５Ｂに示すステップＳ３０７、及びステップＳ３０９〜Ｓ３１２の処理は、データセンタ２００のサーバ処理装置２３０により実行される。
【００７９】
ステップＳ３０１では、車載制御装置１７０は、車載カメラ１１０から、現在の車内の撮像画像を取得する。また、車載制御装置１７０は、車載マイク１２０から、現在の車内の音声情報を取得する。車載制御装置１７０は、例えば、一又は複数の人物が乗車したタイミング、又は車両が発進するタイミングにおいて、車載カメラ１１０から現在の車内の撮像画像を取得するとともに、車載マイク１２０から音声情報を取得し始める。なお、このステップは、図３のステップＳ１０１に対応する。
【００８０】
ステップＳ３０２では、車載制御装置１７０は、ステップＳ３０１にて取得した現在の車内の撮像画像に基づいて、現在の車内に存在する人物の特徴を推定する。なお、このステップは、図３のステップＳ１０２に対応する。
【００８１】
ステップＳ３０３では、車載制御装置１７０は、ステップＳ３０１にて取得した現在の車内の撮像画像及び音声情報の少なくとも一方から、過去に乗車経験がある人物が乗車しているか否かを判定する。現在の車内に過去に乗車経験がある人物が検出されなかった場合、ステップＳ３０４へ進み、過去に乗車経験がある人物が検出された場合、ステップＳ３０９へ進む。
【００８２】
ステップＳ３０４では、車載制御装置１７０は、ステップＳ３０１にて取得した現在の車内の音声情報に基づいて、現在の車内の人物間の関係性を推定する。また、このステップにおいて、車載制御装置１７０は、現在の車内の人物間の親密度を推定する。なお、このステップは、図３のステップＳ１０３に対応する。
【００８３】
ステップＳ３０５では、車載制御装置１７０は、現在の車内の人員構成を推定する。なお、このステップは、図４のステップＳ１０４に対応する。
【００８４】
ステップＳ３０６では、車載制御装置１７０は、ステップＳ３０５にて推定した現在の車内の人員構成の情報を、データセンタ２００に送信する。
【００８５】
ステップＳ３０３にて、過去に乗車経験がある人物が検出された場合、ステップＳ３０９へ進む。ステップＳ３０９では、車載制御装置１７０は、ステップＳ３０３にて検出された乗車経験がある人物の情報を、データセンタ２００に送信する。
【００８６】
ステップ３０６又はステップＳ３０９が終了すると、車載装置１００は、データセンタ２００からの応答が来るまで待機する。
【００８７】
ステップＳ３０６にて、車載装置１００から現在の車内の人員構成の情報がデータセンタ２００に送信されると、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７では、サーバ処理装置２３０は、サーバ通信装置２１０を介して、ステップＳ３０６にて車載装置１００から送信された現在の車内の人員構成の情報を受信する。
【００８８】
ステップＳ３０８では、サーバ処理装置２３０は、ステップＳ３０７にて受信した現在の車内の人員構成に対して、最適な制御パラメータをデータベース２２０から抽出する。サーバ処理装置２３０は、抽出した最適な制御パラメータを制御パラメータ案内情報とする。
【００８９】
ステップＳ３０９にて車載装置１００から乗車経験がある人物の情報がデータセンタ２００に送信されると、ステップＳ３１０に進む。ステップＳ３１０では、サーバ処理装置２３０は、サーバ通信装置２１０を介して、ステップＳ３０９にて車載装置１００から送信された乗車経験がある人物の情報を受信する。
【００９０】
ステップＳ３１０では、サーバ処理装置２３０は、データベース２２０から乗車経験がある人物が含まれる車内の人員構成の情報を抽出する。サーバ処理装置２３０は、抽出した車内の人員構成に対応する制御パラメータのうち車載装置１００への送信履歴がある制御パラメータを抽出する。サーバ処理装置２３０は、過去に提供した最適な制御パラメータを制御パラメータ案内情報とする。
【００９１】
ステップＳ３１２では、サーバ処理装置２３０は、ステップＳ３０８又はステップＳ３１１にて作成された制御パラメータ案内情報を車載装置１００へ送信する。
【００９２】
ステップＳ３１３では、車載制御装置１７０は、データセンタ２００から車載通信装置１６０を介して、制御パラメータ案内情報を受信する。
【００９３】
ステップＳ３１４では、車載制御装置１７０は、制御パラメータ案内情報を受信したことを車載ディスプレイ１５０に表示させ、車内の人物に制御パラメータ案内情報に含まれる制御パラメータを利用するか否かの選択を促す。例えば、車載制御装置１７０は、車載ディスプレイ１５０に制御パラメータ案内情報に含まれる各種の制御パラメータを表示させるとともに、利用するか否かの選択画面を表示させる。車内の人物が制御パラメータ案内情報を利用することを選択すると、ステップＳ３１４へ進み、車内の人物が制御パラメータ案内情報を利用しないことを選択すると、情報提供の処理は終了する。
【００９４】
ステップＳ３１５では、車載制御装置１７０は、ステップ３１３にて受信した制御パラメータ案内情報を出力する。車載制御装置１７０は、制御パラメータ案内情報に含まれる最適な制御パラメータを、車載操作機器群１３０に対して出力する。例えば、同乗者に高齢者が含まれる場合、車載制御装置１７０は、交差点を右左折する場面において、法定速度よりもさらに所定の速度だけ減速するように、ブレーキペダルを制御する。これにより、高齢者の同乗者に過度な負荷をかけない運転の実現が可能となる。また、同乗者だけでなく運転者に対しても本実施形態の情報提供システム１は、以下のような効果を奏する。例えば、同乗者が友人の場合、車載制御装置１７０は、山道を走行する場面において、ノーマルモードからスポーツモードに切り替えるように、車両の走行特性モードを変更する。これにより、運転者が運転を楽しめるような運転の実現が可能となる。
【００９５】
また、このステップにおいて、車載制御装置１７０は、過去に提供した最適な制御パラメータ案内情報を、車載操作機器群１３０に対して出力してもよい。ステップＳ３１５が終了すると、乗車してから車内の人員構成に最適な制御パラメータが提供されるまでの処理は終了する。
【００９６】
以上のように、本実施形態では、車載装置１００は、車両の室内を撮像する車載カメラ１１０から車内の撮像画像を取得し、車両の室内の音声を収集する車載マイク１２０から車内の音声情報を取得し、車内の音声情報に基づいて、車内に存在する人物の間の関係性を推定し、車内の人数と車内の人物間の関係性が関連付けられた車内の人員構成を推定し、車載センサ群１４０から車内の走行に関する制御パラメータを取得し、車内の人員構成と制御パラメータが関連付けられた車両の走行履歴情報をデータセンタ２００に送信する。データセンタ２００では、サーバ処理装置２３０は、車両の走行履歴情報をデータベース２２０に蓄積させ、蓄積された車両の走行履歴情報を分析することで車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータを特定する。これにより、同乗者を考慮した車両の最適な制御パラメータを決定することができる。
【００９７】
また、本実施形態では、車載装置１００は、車内の撮像画像に基づいて、車内の人数と、車内の人物の性別及び年齢を推定し、車内の音声情報に基づいて、車内の人物間の関係性及び車内の人物間の親密度を推定する。そして、車載装置１００は、推定したこれらの情報を車内の人員構成の情報とする。これにより、例えば、車載カメラ１１０が搭載されていない車両や、あるいは車載マイク１２０が搭載されていない車両であっても、車内の人員構成の概要については推定することができる。また、車載カメラ１１０及び車載マイク１２０のどちらも搭載されている車両では、車内の人員構成を精度よく推定することができる。
【００９８】
さらに、本実施形態では、車載制御装置１７０は位置検出装置１４２から車両の走行位置を取得する。また、車載制御装置１７０が車載センサ群１４０から取得する制御パラメータには、操舵角、アクセル開度、ブレーキ開度、ソナーセンサの検出結果、レーダーセンサの検出結果、車速、加速度、先行車両との車間距離、走行特性モードが含まれる。そして、車載制御装置１７０は、これらの車両の走行状態を示す制御パラメータと、車内の人員構成と、車両の走行位置が関連付いた情報を、車両の走行履歴情報とする。これにより、データセンタ２００では、様々な走行シーンにおける、車内の人員構成ごとに最適な制御パラメータをデータベース２２０に蓄積させることができる。
【００９９】
また、本実施形態では、車載装置１００は、車載カメラ１１０から現在の車内の撮像画像を取得し、車載マイク１２０から現在の車内の音声情報を取得し、現在の車内の音声情報に基づいて、現在の車内の人物間の関係性を推定し、現在の車内の人数と現在の車内の人物間の関係性が関連付けられた現在の車内の人員構成を推定し、現在の車内の人員構成の情報をデータセンタ２００に送信する。データセンタ２００では、サーバ処理装置２３０は、データベース２２０に蓄積された、車内の人員構成ごと特定された最適な制御パラメータの中から、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを選択して車載装置１００に送信する。車載装置１００では、車載制御装置１７０は、データセンタ２００から受信した現在の人員構成に最適な制御パラメータを各駆動装置に出力する。これにより、同乗者を考慮した最適な制御パラメータによる運転を行うことができる。
【０１００】
さらに、本実施形態では、サーバ処理装置２３０は、現在の車内の人物間の関係性と、現在の車内の人物間の親密度のうち少なくとも一方に基づいて、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータをデータベース２２０から抽出する。これにより、例えば、これらの情報のうち何れか一方が何らかの原因で欠落しとしても、現在の車内の人員構成に最適な制御パラメータを抽出することができる。
【０１０１】
また、本実施形態では、車載装置１００は、車載カメラ１１０が撮像した車内の撮像画像から、過去に乗車経験がある人物を検出した場合、乗車経験がある人物の情報をデータセンタ２００に送信する。データセンタ２００では、データベース２２０から、乗車経験がある人物を含む車内の人員構成の情報が抽出される。そして、サーバ処理装置２３０は、抽出した車内の人員構成に対応する最適な制御パラメータのうち、車載装置１００への送信履歴がある制御パラメータを最適な制御パラメータとして車載装置１００に送信する。車載装置１００では、車載制御装置１７０は、過去に提供された制御パラメータ案内情報を車載ディスプレイ１５０に表示させる。これにより、乗車経験ある同乗者に対しては、車内の人員構成の推定処理を省略することができ、乗車してからより時間をかけることなく最適な制御パラメータ案内情報を車内に提供することができる。
【０１０２】
また、本実施形態では、車載装置１００は、データセンタ２００から受信した最適な制御パラメータ案内情報を車内に提供するか否かの選択を車内の人物に促す。これにより、車内の人物は必要に応じてデータセンタ２００からの制御パラメータ案内情報を利用することができる。
【０１０３】
なお、以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記の実施形態において開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【０１０４】
例えば、上述の実施形態では、制御パラメータ案内情報の提示方法として、制御パラメータ案内情報を車載ディスプレイ１５０に表示させたり、運転者に最適な制御パラメータを利用するか否かの選択を促す選択画面を車載ディスプレイ１５０に表示させたりする構成を例に挙げて説明したが、制御パラメータ案内情報の提示方法はこれに限定されない。例えば、車両が自動的に運転する機能を備えている場合、車載装置１００は、データセンタ２００から受信した最適な制御パラメータを自動的な運転を行う各駆動装置に出力してもよい。これにより、車両は、特定の走行シーンにおける、特定の車内の人員構成に最適な運転を行うことができる。
【０１０５】
また、例えば、上述した実施形態では、車載マイク１２０からの音声情報に基づいて、車内の人物間の関係性を推定する構成を例に挙げて説明したが、車内の人物間の関係性の推定には、車内の人物が所有する端末装置を用いてもよい。端末装置としては、携帯電話、スマートフォン、ノートパソコン、タブレットパソコン等のインターネット接続可能な装置が一例として挙げられる。これらの端末装置は、所有者を特定することが可能なＩＤ情報を有している。端末装置は、インターネット接続によりデータセンタ２００と通信することができるため、サーバ処理装置２３０は、端末装置が有するＩＤ情報として登録されている個人情報から、車内の人物間の関係性を特定することができる。これにより、車内の人物間の関係性を推定する精度を向上させることができる。
【０１０６】
また、例えば、上述した実施形態において、サーバ処理装置２３０は、運転特性分析処理において、予め定められた所定の運転規定に基づいて最適な制御パラメータを変更してもよい。例えば、サーバ処理装置２３０は、特定の車内の人員構成での運転特性に、優良運転者の運転として認められない傾向があると判定すると、該当する車内の人員構成に最適な制御パラメータを変更することができる。これにより、模範にならない運転が行われるのを防ぐことができる。
【０１０７】
また、例えば、上述した実施形態では、車載マイク１２０の音声情報に基づいて、車内の人物の間の関係性及び車内の人物の間の親密度を推定したが、車載カメラ１１０の撮像画像に基づいて、当該関係性及び当該親密度を推定してもよい。例えば、車載制御装置１７０は、撮像画像に含まれる人物の表情から車内の人物間の関係性を推定してもよい。
【０１０８】
また、例えば、上述した実施形態では、車載装置１００側では、車内の人物間の関係性や親密度を推定したり、車内の人員構成を推定したりする構成を例に挙げて説明したが、車内の人物間の関係性や親密度を推定すること、車内の人員構成を推定することは、データセンタ２００であってもよい。例えば、車載装置１００は、車載カメラ１１０が撮像した車内の撮像画像及び車載マイク１２０が収集した車内の音声情報をデータセンタ２００に送信し、サーバ処理装置２３０側で、車内の人物間の関係性や親密度、及び車内の人員構成を推定してもよい。
【０１０９】
また、例えば、上述した実施形態では、本発明に係る情報処理装置を、情報提供システム１を構成する、車載制御装置１７０と、データベース２２０と、サーバ処理装置２３０の構成を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、データセンタ２００が備える、データベース２２０と、サーバ処理装置２３０を車載装置１００が備えていてもよい。
【０１１０】
また、例えば、上述した実施形態では、本発明に係るコントローラを、車載制御装置１７０とサーバ処理装置２３０の構成を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。
【符号の説明】
【０１１１】
１…情報提供システム
１００…車載装置
１１０…車載カメラ
１２０…車載マイク
１３０…車載操作機器群
１４０…車載センサ群
１５０…車載ディスプレイ
１６０…車載通信装置
２００…データセンタ
２１０…サーバ通信装置
２２０…データベース
２３０…サーバ処理装置
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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