(57)【要約】【課題】搭乗者の体調悪化を低減、防止する方法を提供する。【解決手段】本発明は、移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得部１１と、経路情報と特徴情報とにより得られる経路上における移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力部１２と、を備える出力装置１０を提供する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得部と、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする出力装置。
【請求項２】
請求項１に記載の出力装置において、
前記出力部は、前記報知情報として、前記予測の結果を出力する出力装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の出力装置において、
前記経路情報と前記特徴情報とに基づき前記搭乗者の体調変化を予測する予測手段をさらに有する出力装置。
【請求項４】
請求項３に記載の出力装置において、
前記予測手段は、さらに当日の前記搭乗者の体調を示す情報に基づき、前記搭乗者の体調変化を予測する出力装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の出力装置において、
前記予測手段は、さらに前記経路の渋滞情報に基づき、前記搭乗者の体調変化を予測する出力装置。
【請求項６】
請求項３から５のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記予測手段は、さらに前記搭乗者の座席位置に基づき、前記搭乗者の体調変化を予測する出力装置。
【請求項７】
請求項３から６のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記予測手段は、さらに前記搭乗者の年齢に基づき、前記搭乗者の体調変化を予測する出力装置。
【請求項８】
請求項３から７のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記予測手段は、複数の前記搭乗者各々の体調変化を予測する出力装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記予測手段は、前記経路を移動中に、所定のタイミングで、前記搭乗者の体調変化を予測し直す出力装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記出力部は、前記報知情報として、前記搭乗者の体調変化の予測に基づき生成された前記搭乗者の推奨行動を示す推奨スケジュールを出力する出力装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の出力装置において、
前記搭乗者の体調変化の予測、及び、前記搭乗者が移動中に行うタスクを示す情報に基づき前記推奨スケジュールを生成するスケジュール生成手段をさらに有する出力装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の出力装置において、
前記推奨スケジュールでは、前記タスクを行う時間帯及び休憩する時間帯、又は、前記タスクを行う箇所及び休憩する箇所が定められる出力装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記搭乗者の体調変化の予測に基づき、動画表示装置の動作を制御する動画制御手段をさらに有する出力装置。
【請求項１４】
請求項１から１３のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記搭乗者の体調変化の予測に基づき、音声出力装置の動作を制御する音声制御手段をさらに有する出力装置。
【請求項１５】
請求項１から１４のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記搭乗者の体調変化の予測に基づき、空調設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御する温度制御手段をさらに有する出力装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の出力装置において、
前記温度制御手段は、体調悪化を起こす可能性がある時間帯又は箇所において、車内温度が基準値以下になるように、空調設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御する出力装置。
【請求項１７】
請求項１から１５のいずれか１項に記載の出力装置において、
前記搭乗者の体調変化の予測に基づき、換気設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御する換気制御手段をさらに有する出力装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載の出力装置において、
前記換気制御手段は、体調悪化を起こす可能性がある時間帯又は箇所において、換気設備を動作させる制御、及び、窓を開放する制御の少なくとも一方を行う出力装置。
【請求項１９】
コンピュータが、
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得工程と、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力工程と、
を実行する出力方法。
【請求項２０】
コンピュータを、
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得手段、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、出力装置、出力方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両の搭乗者の体調を検出し、搭乗者の体調に応じた自動運転制御を行う自動運転車両が開示されている。特許文献２には、車両の搭乗者の車酔い状態を検出し、搭乗者の車酔い状態に応じた自動運転制御を行う自動運転車両が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２０２７１号公報
【特許文献２】特開２０１２−５９２７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１及び２に記載の技術は、搭乗者の体調に応じて自動運転を制御することで、搭乗者の体調悪化（車酔い）を低減、防止するものである。しかし、自動運転の制御のみでは搭乗者の体調悪化を十分に低減、防止できない場合がある。本発明は、搭乗者の体調悪化を低減、防止する方法を提供することを１つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の本発明は、
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得部と、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする出力装置である。
【０００６】
請求項１９に記載の本発明は、
コンピュータが、
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得工程と、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力工程と、
を実行する出力方法である。
【０００７】
請求項２０に記載の本発明は、
コンピュータを、
移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する取得手段、
前記経路情報と前記特徴情報とにより得られる前記経路上における前記移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する出力手段、
として機能させるプログラムである。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】出力装置のハードウエア構成を例示する図である。
【図２】出力装置の機能ブロック図の一例である。
【図３】出力装置の機能ブロック図の一例である。
【図４】出力装置により生成される情報の一例を模式的に示す図である。
【図５】出力装置により生成される情報の一例を模式的に示す図である。
【図６】出力装置により出力される情報の一例を模式的に示す図である。
【図７】出力装置により出力される情報の一例を模式的に示す図である。
【図８】出力装置により出力される情報の一例を模式的に示す図である。
【図９】出力装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１０】出力装置の機能ブロック図の一例である。
【図１１】出力装置により出力される情報の一例を模式的に示す図である。
【図１２】出力装置の機能ブロック図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１０】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の出力装置の概要を説明する。出力装置は、移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報とを取得する。そして、出力装置は、経路情報と特徴情報とにより得られる経路上における移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する。
【００１１】
このような本実施形態の出力装置によれば、ユーザは、出力装置から出力された報知情報に基づき、自身の体調が悪化しないように車内での自身の行動を管理することができる。結果、搭乗者の体調悪化が低減、防止される。
【００１２】
次に、本実施形態の出力装置の構成を詳細に説明する。出力装置は、移動体（例：自動車（自動運転機能を有してもよいし、有さなくてもよい））に設置される移動体搭載装置であってもよいし（例えば、カーナビゲーションシステム）、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話、ノートＰＣ（personal computer）等の携帯装置であってもよいし、据置型のＰＣであってもよい。出力装置は、移動体に搭載されたＥＣＵ（electronic control unit）と有線及び／又は無線で接続し、通信してもよい。ＥＣＵは、移動体に搭載された各種システムを制御する。
【００１３】
まず、出力装置のハードウエア構成の一例を説明する。出力装置が備える機能は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
【００１４】
図１は、出力装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、出力装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。なお、周辺回路４Ａを有さなくてもよい。
【００１５】
バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit） やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク等）、外部装置、外部サーバ、外部センサー等から情報を取得するためのインターフェイスや、情報出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
【００１６】
次に、出力装置の機能構成を説明する。図２に、本実施形態の出力装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、出力装置１０は、取得部１１と、出力部１２とを有する。図３に、本実施形態の出力装置１０の機能ブロック図の他の一例を示す。図示するように、出力装置１０は、取得部１１及び出力部１２に加えて、予測部１３を有してもよい。
【００１７】
取得部１１は、移動体の経路を示す経路情報と、当該経路の特徴を示す特徴情報とを取得する。
【００１８】
経路情報は、出発地と目的地とに基づきコンピュータにより算出された「出発地から目的地に到達するまでの移動経路」を示す。出力装置１０が当該移動経路を探索する経路探索機能を有してもよい。そして、取得部１１は、出力装置１０にて算出された移動経路を示す経路情報を取得してもよい。その他、取得部１１は、出力装置１０と物理的及び／又は論理的に分かれた外部装置にて生成された経路情報を、当該外部装置から取得してもよい。この場合、出力装置１０と当該外部装置とは、有線及び／又は無線で通信可能に構成される。
【００１９】
特徴情報は、搭乗者の体調悪化、より具体的には車酔いを引き起こし得る経路の特徴を示す。
【００２０】
例えば、特徴情報は、移動体の経路上の各地点において、走行中の移動体にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測を示してもよい。移動体にかかる加速度は、移動体の加速等に起因した移動体の進行方向の加速度、移動体の減速等に起因した移動体の進行方向と逆向きの加速度、移動体の右折等に起因した移動体の進行方向に向かって右方向にかかる加速度、移動体の左折等に起因した移動体の進行方向に向かって左方向にかかる加速度、道路の凹凸等に起因した移動体の上下方向にかかる加速度等がある。不規則な加速度が搭乗者に繰り返しかかることで、搭乗者の体調悪化（例：車酔い）が引き起こされ得る。
【００２１】
その他、特徴情報は、経路に含まれる曲線（例：カーブ、右左折ポイント等）の曲率を示してもよい。当該曲率の大きさと、走行中の移動体にかかる加速度とは因果関係を有する。
【００２２】
次に、取得部１１が移動体の経路の特徴情報を取得する手段を説明する。例えば、出力装置１０は、道路上の各地点における特徴（例：走行中の移動体にかかる加速度の予測、曲率等）を示す地図データを保持しておいてもよい。そして、取得部１１は、当該地図データから、移動体の経路の特徴（特徴情報）を取得してもよい。その他、出力装置１０と物理的及び／又は論理的に分かれた外部装置が当該地図データを保持しておいてもよい。そして、取得部１１は、移動体の経路の特徴情報を当該外部装置に要求し、当該外部装置から移動体の経路の特徴情報を取得してもよい。この場合、出力装置１０と当該外部装置とは、有線及び／又は無線で通信可能に構成される。
【００２３】
道路上の各地点でかかる加速度の予測は、例えば、複数の移動体各々に設置された加速度センサーで収集された各地点での加速度の測定値を統計処理して得られたものであってもよい。また、道路上の各地点の曲率は、道路の形状等に基づき算出されたものであってもよい。
【００２４】
予測部１３は、経路情報と特徴情報とに基づき搭乗者の体調変化を予測する。具体的には、予測部１３は、搭乗者が車酔いを起こす恐れがあるか否かを予測する。以下、予測処理の一例を説明するが、その他の方法で予測してもよい。
【００２５】
「予測処理１」
例えば、予測部１３は、経路情報及び特徴情報に基づき、移動体の経路を移動中に移動体及び搭乗者にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測のタイムスケジュールを算出してもよい。図４に一例を示す。図４のタイムスケジュールによれば、出発から１２分１９秒後に右方向Ｘ１Ｇの加速度がかかり、出発から１３分０１秒後に左方向Ｘ２Ｇの加速度がかかる。また、出発から１４分１０秒後には前方向Ｘ４Ｇの加速度がかかり、出発から１４分３０秒後には後方向Ｘ５Ｇの加速度がかかる。以降も、不規則に断続的に様々な方向の加速度がかかることが分かる。
【００２６】
上述のような加速度の予測のタイムスケジュールを得た後、予測部１３は、当該加速度の予測のタイムスケジュールの中に、予め定められた「車酔いを引き起こす条件」に合致する箇所が存在するか検索してもよい。
【００２７】
車酔いを引き起こす条件は設計的事項であるが、加速度の大きさ、加速度の向き、加速度がかかる時間間隔、継続時間等を用いて定義することができる。例えば、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以上の加速度が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」や、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以上かつ前に起きた加速度と異なる方向の加速度が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」等であってもよいし、その他であってもよい。また、予め複数の被験者から加速度の大きさ、加速度の向き、加速度がかかる時間間隔、継続時間等毎における車酔いに関するデータ（酔い具合等）を収集しておき、このデータを基に生成された車酔いを引き起こす条件を用いてもよい。
【００２８】
そして、予測部１３は、車酔いを引き起こす条件に合致する時間帯を、搭乗者が車酔いを起こす恐れがある時間帯として予測し、車酔いを引き起こす条件に合致しない時間帯を、搭乗者が車酔いを起こす恐れがない時間帯として予測してもよい。
【００２９】
「予測処理２」
例えば、予測部１３は、経路情報及び特徴情報に基づき、曲率が基準値以下の箇所を通過するタイムスケジュールを算出してもよい。図５に一例を示す。図５のタイムスケジュールによれば、出発から１２分１９秒後にＲ＝Ｙ１の曲率箇所を通過し、出発から１３分０１秒後にＲ＝Ｙ２の曲率箇所を通過し、出発から１４分００秒後にＲ＝Ｙ３の曲率箇所を通過することが分かる。
【００３０】
上述のような曲率箇所通過のタイムスケジュールを得た後、予測部１３は、当該曲率箇所通過のタイムスケジュールの中に、予め定められた「車酔いを引き起こす条件」に合致する箇所が存在するか検索してもよい。
【００３１】
車酔いを引き起こす条件は設計的事項であるが、曲率の値、曲率箇所通過の時間間隔、継続時間等を用いて定義することができる。例えば、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以下の曲率箇所の通過が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」等であってもよいし、その他であってもよい。また、予め複数の被験者から曲率の値、曲率箇所通過の時間間隔、継続時間等毎における車酔いに関するデータ（酔い具合等）を収集しておき、このデータを基に生成された車酔いを引き起こす条件を用いてもよい。
【００３２】
そして、予測部１３は、車酔いを引き起こす条件に合致する時間帯を、搭乗者が車酔いを起こす恐れがある時間帯として予測し、車酔いを引き起こす条件に合致しない時間帯を、搭乗者が車酔いを起こす恐れがない時間帯として予測してもよい。
【００３３】
また、予測部１３は、時間方向を考慮したＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）などの深層学習を用いて搭乗者が車酔いを起こすおそれがない時間帯を予測してもよい。
【００３４】
また、上記予測は車酔いを起こす恐れのある時間帯と起こす恐れのない時間帯とに分けて予測を行ったが、３以上の時間帯に分けてもよい。すなわち、車酔いの度合いに応じて時間帯を分けてもよい。例えば、車酔いに関するデータを基に、強い車酔いを引き起こす条件及び弱い車酔いを引き起こす条件を生成し、強い車酔いを引き起こす条件に合致する時間帯を強い車酔いを引き起こす恐れのある時間帯、弱い車酔いを引き起こす条件に合致する時間帯を弱い車酔いを引き起こす恐れのある時間帯、どちらの条件にも合致しない時間帯を車酔いを引き起こす恐れのない時間帯、として予測してもよい。
【００３５】
また、過去に予測した搭乗者が車酔いを起こす恐れがある時間帯と車酔いを起こすおそれがない時間帯との履歴情報を用いて、３以上の時間帯、例えば、車酔いを起こす時間帯、車酔いを起こしやすい時間帯、車酔いを起こしにくい時間帯、車酔いを越さない時間帯を予測してもよい。
【００３６】
図２及び図３に戻り、出力部１２は、経路情報と特徴情報とにより得られる経路上における移動体の搭乗者の体調変化の予測に基づき、報知情報を出力する。出力部１２は、報知情報として、経路上における移動体の搭乗者の体調変化の予測の結果を出力してもよい。
【００３７】
例えば、出力部１２は、ディスプレイに、報知情報を表示してもよい。図６に、出力部１２により出力される情報の一例を模式的に示す。図示する情報は地図を含み、当該地図上に、移動体の出発地点（例：現在地点）Ａから目的地Ｂまでの経路Ｒを示している。また、搭乗者が体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所Ｐを強調表示している。
【００３８】
図７に、出力部１２により出力される情報の他の一例を模式的に示す。図示する情報は、搭乗者が体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所Ｐの入口に到達するまでの時間、及び、当該箇所Ｐの出口に到達するまでの時間の目安を示している。
【００３９】
図８に、出力部１２により出力される情報の他の一例を模式的に示す。図示する情報は、搭乗者が体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所Ｐの入口に到達する時刻、及び、当該箇所Ｐの出口に到達する時刻の目安を示している。
【００４０】
その他、出力部１２は、スピーカを介して、報知情報を出力してもよい。例えば、「○○交差点から目的地に到着するまでの間、車酔いする可能性があります。お気を付け下さい。」等を音声で出力してもよい。
【００４１】
また、予測部１３は、過去の走行履歴から車酔いを引き起こす条件を予測してもよい。例えば、各経路での実走行車両（手動運転車）からプローブデータ（速度、３軸の加速度、3軸の角速度情報などの走行情報）を取得しておく。このプローブデータを統計処理（平均処理・中央値処理等）することで各経路における車酔いを引き起こす条件を予測する。
また、車両の搭乗者が過去にその経路を走行した時の履歴情報を用いて車酔いを引き起こす条件を予測してもよい。
【００４２】
また、道路形状、車線数及び歩行者数等の道路特徴情報、車種等の移動体の種類情報、天候情報、自動運転車両の走行モード情報、等から一または複数の情報を上記走行履歴として、車酔いを引き起こす条件を予測してもよい。
【００４３】
次に、図９のフローチャートを用いて、出力装置１０の処理の流れの一例を示す。
【００４４】
Ｓ１０では、取得部１１が各種情報を収集する。具体的には、取得部１１は、移動体の経路を示す経路情報と当該経路の特徴を示す特徴情報と、を取得する。
【００４５】
Ｓ１１では、予測部１３は、Ｓ１０で取得された経路情報と特徴情報とに基づき、搭乗者の体調変化を予測する。
【００４６】
Ｓ１２では、出力部１２は、Ｓ１１での予測に基づき、搭乗者に対し報知する報知情報を生成し、出力する。
【００４７】
以上説明した本実施形態の出力装置１０によれば、ユーザは、出力装置から出力された報知情報に基づき、目的地までの経路を移動中に自身の体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所や時間帯を把握することができる。このため、ユーザは、報知情報に基づき、自身の体調悪化を起こさないための適切な対応を取ることができる。例えば、ユーザは、体調悪化を起こす可能性がない箇所や時間帯で読書等の所望の作業を行い、体調悪化を起こす可能性がある箇所や時間帯では休憩、仮眠、景色を見る等の体調悪化を起こしにくい行動をとることができる。結果、効果的に、体調悪化を低減、防止することができる。
【００４８】
＜第２の実施形態＞
本実施形態の出力装置１０は、さらなる付加情報に基づき、移動体の経路上における移動体の搭乗者の体調変化を予測する点で、第１の実施形態と異なる。本実施形態によれば、より高精度に予測することができる。
【００４９】
出力装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【００５０】
出力装置１０の機能ブロック図の一例は、図３で示される。図示するように、出力装置１０は、取得部１１と、出力部１２と、予測部１３とを有する。
【００５１】
取得部１１は、移動体の経路上における移動体の搭乗者の体調変化を予測するための付加情報をさらに取得する。取得部１１の他の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００５２】
付加情報は、（１）当日の搭乗者の体調を示す情報、（２）移動体の経路の渋滞情報、（３）搭乗者の座席位置、及び、（４）搭乗者の年齢、の中の少なくとも１つを含む。
【００５３】
搭乗者の体調を示す情報は、移動体での移動中に搭乗者に起こり得る体調悪化（例：車酔い）に影響し得る体調を示す。例えば、睡眠不足か否か、肉体疲労があるか否か、精神的に落ち込んでいるか否か、空腹又は満腹か否か、等を含んでもよいし、その他を含んでもよい。取得部１１は、例えば、ユーザから搭乗者の体調を示す入力を受付けてもよい。
【００５４】
移動体の経路の渋滞情報は、移動体の経路上に渋滞箇所があるか否かを示す。取得部１１は、あらゆる技術を介して、当該渋滞情報を取得することができる。
【００５５】
搭乗者の座席位置は、移動体の中で搭乗者が位置する座席位置を示す。取得部１１は、例えば、ユーザから搭乗者の座席位置を示す入力を受付けてもよい。
【００５６】
また、取得部１１は、例えば、ユーザから搭乗者の年齢の入力を受付けてもよい。
【００５７】
予測部１３は、経路情報及び特徴情報に加えて、付加情報に基づき、搭乗者の体調変化を予測する。具体的には、予測部１３は、搭乗者が車酔いを起こす恐れがあるか否かを予測する。
【００５８】
「予測処理３」
予測処理３は、第１の実施形態で説明した予測処理１及び２を改良した処理である。例えば、予測処理１及び２で説明した「車酔いを引き起こす条件」は、搭乗者の体調、座席位置、年齢の中の少なくとも１つに応じて複数パターン用意されてもよい。そして、予測部１３は、搭乗者の体調、座席位置、年齢等に対応した「車酔いを引き起こす条件」に基づき、搭乗者の体調変化を予測してもよい。
【００５９】
例えば、車酔いを引き起こす条件が、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以上の加速度が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」である場合、体調悪化を引き起こしやすい体調（例：睡眠不足である、肉体疲労がある、精神的に落ち込んでいる、空腹又は満腹である）、座席位置、年齢に対応したものほど、第１の時間が長くてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすい体調、座席位置、年齢に対応したものほど、加速度の基準値が小さくてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすい体調、座席値、年齢に対応したものほど、基準時間が短くてもよい。
【００６０】
また、車酔いを引き起こす条件が、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以下の曲率箇所の通過が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」である場合、体調悪化を引き起こしやすい体調、座席位置、年齢に対応したものほど、第１の時間が長くてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすい体調、座席位置、年齢に対応したものほど、曲率の基準値が大きくてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすい体調、座席位置、年齢に対応したものほど、基準時間が短くてもよい。
【００６１】
「予測処理４」
予測処理４は、第１の実施形態で説明した予測処理１を改良した処理である。予測処理１で説明した「道路上の各地点における特徴（走行中の移動体にかかる加速度の予測）を示す地図データ」は、渋滞が発生している時と、渋滞が発生していない時の２パターン用意されていてもよい。そして、取得部１１は、渋滞発生時に、移動体の経路上の各地点において走行中の移動体にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測、及び、渋滞未発生時に、移動体の経路上の各地点において走行中の移動体にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測の両方を示す特徴情報を取得してもよい。
【００６２】
予測部１３は、渋滞発生箇所においては渋滞発生時の特徴情報を用い、渋滞未発生箇所においては渋滞未発生時の特徴情報を用いて、予測処理１と同様の処理により、搭乗者の体調変化を予測することができる。
【００６３】
「予測処理５」
予測処理５は、第１の実施形態で説明した予測処理１を改良した処理である。より具体的には、予測処理５は、予測処理３と４とを組み合わせた処理である。予測処理１で説明した「道路上の各地点における特徴（走行中の移動体にかかる加速度の予測）を示す地図データ」は、渋滞が発生している時と、渋滞が発生していない時の２パターン用意されていてもよい。そして、取得部１１は、渋滞発生時に、移動体の経路上の各地点において、走行中の移動体にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測、及び、渋滞未発生時に、移動体の経路上の各地点において、走行中の移動体にかかる加速度（加速度の向き及び大きさ等）の予測の両方を示す特徴情報を取得してもよい。
【００６４】
予測部１３は、渋滞発生箇所においては渋滞発生時の特徴情報を用い、渋滞未発生箇所においては渋滞未発生時の特徴情報を用いて、予測処理３と同様の処理により、搭乗者の体調変化を予測することができる。すなわち、予測部１３は、搭乗者の体調、座席位置、年齢等に対応した「車酔いを引き起こす条件」に基づき、搭乗者の体調変化を予測する。
【００６５】
出力部１２の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００６６】
以上説明した本実施形態の出力装置１０によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、本実施形態の出力装置１０によれば、移動体の経路上における移動体の搭乗者の体調変化をより高精度に予測することができる。
【００６７】
本実施形態の変形例を説明する。搭乗者が複数いる場合、取得部１１は、搭乗者ごとに、付加情報を取得してもよい。そして、予測部１３は、搭乗者ごとに、搭乗者の体調変化を予測してもよい。そして、予測部１３は、搭乗者ごとに、予測結果を出力してもよい。
【００６８】
変形例においても、同様な作用効果を実現できる。また、変形例によれば、複数の搭乗者各々に対して、報知情報を出力することができる。報知情報を各搭乗者に合わせたものにすることができるので、報知情報はより精度の高い有益な情報となる。
【００６９】
本実施形態の他の変形例を説明する。取得部１１は、経路を移動中に、経路情報、特徴情報及び付加情報の中の少なくとも１つを、新たに取得し直してもよい。例えば、移動体の現在地が経路情報で示される経路から外れ、新たな経路情報が生成された場合、取得部１１は新たな経路情報を取得してもよい。そして、取得部１１は、これに応じて新たな経路に関する特徴情報を取得してもよい。また、取得部１１は、搭乗者の体調の変化、座席位置の変更等があると、新たな体調や座席位置を示す付加情報を取得してよい。
【００７０】
そして、予測部１３は、取得部１１が、経路情報、特徴情報及び付加情報の中の少なくとも１つを新たに取得し直したタイミング（所定のタイミング）で、搭乗者の体調変化を予測し直してもよい。そして、出力部１２は、新たな予測結果に基づく報知情報を新たに出力してもよい。
【００７１】
また、予測部１３は、搭乗者の酔い易さ情報に基づいて搭乗者の体調変化を予測し直してもよい。酔い易さ情報の取得は、搭乗者のボタン入力、過去の走行経路とその経路における搭乗者の酔いの履歴情報、生体センサーの取得結果等に基づき取得してもよい。
【００７２】
当該変形例においても、同様な作用効果を実現できる。また、当該変形例によれば、状況の変化に応じて新たな報知情報を出力することができる。このため、報知情報は精度の高い有益な情報となる。
【００７３】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の出力装置１０は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、移動中の搭乗者の推奨行動を示す推奨スケジュールを出力する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。本実施形態によれば、搭乗者は、出力装置１０から出力された報知情報に基づき、自身の体調悪化を起こさないための適切な対応を把握することができる。
【００７４】
出力装置１０のハードウエア構成の一例は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【００７５】
出力装置１０の機能ブロック図の一例は、図１０で示される。図示するように、出力装置１０は、取得部１１と、出力部１２と、予測部１３、スケジュール生成部１４とを有する。
【００７６】
取得部１１は、搭乗者が移動中に行うタスクを示す情報（タスク情報）を取得する。取得部１１のその他の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。タスクは、読書、映画鑑賞、仕事、スマホ操作、調べもの等のように車酔いを起こしやすいタスクや、睡眠、音楽鑑賞、景色を楽しむ等のように車酔いを起こしにくいタスクを含むことができる。なお、タスク情報として示される複数のタスクは、予め、体調が悪化する可能性を上げるタスクとそうでないタスクとに分類されていてもよい。
【００７７】
ここで、取得部１１がタスク情報を取得する方法を例示する。
【００７８】
第１の例として、ユーザ入力により、タスク情報を取得する例が挙げられる。例えば、上記例示したようなタスクを選択可能にディスプレイに表示し、その中から選択するユーザ入力を受付けてもよい。
【００７９】
第２の例として、予めデフォルトとして設定されているタスクを取得する例が挙げられる。例えば、予め、ユーザが、移動中に行う可能性の高いタスクをデフォルトとして設定しておいてもよい。その他、過去にユーザ入力されたタスクの中の最も実施頻度の高いタスクをデフォルトとして設定してもよい。
【００８０】
その他、過去にセンサーで検出した移動中の搭乗者及び車内の状態に基づき、過去の移動中に搭乗者が行っていたタスクを推定し、その中の最も実施頻度の高いタスクをデフォルトとして設定してもよい。例えば、車内に設置されたカメラやＴＯＦ（time of flight）カメラにより生成された画像に基づき、搭乗者の情報（姿勢情報、搭乗者の視線の先、搭乗者が手に持っている物等）を取得してもよい。また、車内システム（ディスプレイ、スピーカ等）から、車内システムの状態（ＯＮ／ＯＦＦ状態）を示す情報を取得してもよい。そして、これらの情報に基づき、搭乗者が行っているタスクを推定してもよい。
【００８１】
例えば、予め、収集された情報で特定される搭乗者や車内の状態と、各状態の時に搭乗者が行うタスクとの相関を示す相関情報が出力装置１０に記憶されていてもよい。そして、出力装置１０は、当該相関情報と、検出した搭乗者や車内の状態とに基づき、搭乗者が行っているタスクを推定してもよい。
【００８２】
なお、相関情報は、搭乗者に固有のものであってもよい。例えば、過去の搭乗時に検出した搭乗者や車内の状態と、その時にユーザ入力により選択されたタスクとを収集し、収集した当該情報に基づき相関情報を生成することができる。その他、相関情報として、搭乗者の所有する端末装置やクラウド等に保存した搭乗者のスケジュール情報、これからの行き先情報等を用いてもよい。また、相関情報は、一般的なユーザに当てはまる汎用的なものであってもよい。当該相関情報は、例えば、複数のユーザに利用されている複数の出力装置１０から、過去の搭乗時に検出した搭乗者や車内の状態と、その時にユーザ入力により指定されたタスクとを収集し、収集した当該情報に基づき相関情報を生成することができる。
【００８３】
予測部１３は、経路情報及び特徴情報に加えて、タスク情報に基づき、搭乗者の体調変化を予測する。なお、予測部１３は、さらに付加情報に基づき、搭乗者の体調変化を予測してもよい。具体的には、予測部１３は、搭乗者が車酔いを起こす恐れがあるか否かを予測する。
【００８４】
「予測処理６」
予測処理６は、第１の実施形態で説明した予測処理１及び２、第２の実施形態で説明した予測処理３乃至５を改良した処理である。予測処理６では、「車酔いを引き起こす条件」は、搭乗者が移動中に行うタスクに応じて複数パターン用意されてもよい。そして、予測部１３は、搭乗者が移動中に行うタスクに対応した「車酔いを引き起こす条件」に基づき、搭乗者の体調変化を予測してもよい。
【００８５】
例えば、車酔いを引き起こす条件が、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以上の加速度が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」である場合、体調悪化を引き起こしやすいタスクに対応したものほど、第１の時間が長くてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすいタスクに対応したものほど、加速度の基準値が小さくてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすいタスクに対応したものほど、基準時間が短くてもよい。
【００８６】
また、車酔いを引き起こす条件が、「第１の時間（例：３分）よりも短い時間間隔で、基準値以下の曲率箇所の通過が連続する時間が基準時間（例：１０分）以上継続する」である場合、体調悪化を引き起こしにくいタスクに対応したものほど、第１の時間が短くてもよい。また、体調悪化を引き起こしにくいタスクに対応したものほど、曲率の基準値が大きくてもよい。また、体調悪化を引き起こしやすいタスクに対応したものほど、基準時間が長くてもよい。
【００８７】
スケジュール生成部１４は、予測部１３により予測された搭乗者の体調変化の予測（予測処理６で予測されたもの）、及び、搭乗者が移動中に行うタスクを示す情報に基づき、推奨スケジュールを生成する。例えば、スケジュール生成部１４は、体調悪化（例：車酔い）を起こす可能性がない箇所や時間帯にタスクを行い、体調悪化を起こす可能性がある箇所や時間帯では休憩することを示した推奨スケジュールを生成してもよい。
【００８８】
また、スケジュール生成部１４は、以下のような流れで推奨スケジュールを生成してもよい。
【００８９】
まず、取得部１１により取得されたタスク情報で示されるタスクが、体調が悪化する可能性を上げるタスクの場合、予測部１３は、上記手法で、当該タスクを実施した場合の体調変化を予測する。そして、スケジュール生成部１４は、予測部１３による予測の結果、体調が悪化する（例：車酔いする）可能性がないと予測された時間帯の内、所望の時間を確保でき、かつ一番早い時間帯を、当該タスクを実施する推奨時間帯として決定する。なお、体調が悪化する可能性がないと予測された時間帯で所望の時間を確保できない場合は、車酔いの可能性がないと予測された時間帯のすべて、及び、車酔いの可能性があると予測された時間帯の一部を、当該タスクを実施する推奨時間帯として決定してもよい。その他、体調が悪化する可能性がないと予測された時間帯で所望の時間を確保できない場合は、車酔いの可能性がないと予測された時間帯のすべてを、当該タスクを実施する推奨時間帯として決定してもよい。
【００９０】
その後、スケジュール生成部１４は、残りの時間帯に推奨する行動を決定する。例えば、スケジュール生成部１４は、休憩等のように、車酔いを起こしにくい行動を、残りの時間帯に推奨する行動として決定してもよい。その他、スケジュール生成部１４は、睡眠、音楽鑑賞、景色を楽しむ等のように車酔いを起こしにくいタスクを、残りの時間帯に推奨する行動として決定してもよい。
【００９１】
その他、以下のようにして、残りの時間帯に推奨する行動を決定してもよい。まず、予測部１３は、タスク情報で示されるタスクを実施すると決定された時間帯にはタスク情報で示されるタスクを実行し、残りの時間帯に他のタスクを行った場合の体調変化を予測してもよい。予測部１３は、残りの時間帯において体調が悪化する可能性がないと予測されるまで、残りの時間帯に行うタスクを変更しながら予測処理を繰り返してもよい。そして、予測部１３により、残りの時間帯において体調が悪化する可能性がないと予測されると、スケジュール生成部１４は、残りの時間帯に実施するタスクとして、そのタスクを決定してもよい。
【００９２】
なお、残りの時間帯に行うタスクの候補は、過去の移動中にセンサー等で検出された搭乗者が行っていたタスクであってもよい。そして、予測部１３は、タスクの候補の中のその時に行う可能性が高いタスクから順に選択して、上記予測処理の繰り返しを行ってもよい。各タスクをその時に行う可能性は、例えば、その時の月、曜日、時間帯、天気、気温等の環境情報に基づき予測してもよい。すなわち、過去に各タスクを実施した時の環境情報を収集しておき、環境情報の値と実施するタスクとの相関を求め、当該相関とその時の環境情報とに基づき予測することができる。
【００９３】
出力部１２は、報知情報として、スケジュール生成部１４により生成された推奨スケジュールを出力する。推奨スケジュールでは、タスク情報で示されるタスクの実施を推奨する時間帯、及び、残りの時間帯で実施することを推奨するタスク等が示される。なお、出力部１２は、推奨スケジュールに加えて、予測部１３により生成された搭乗者の体調変化の予測をさらに出力してもよい。
【００９４】
なお、出力部１２の推奨スケジュールの出力後に、出力装置１０は、ユーザによる推奨スケジュールの編集を受け付けてもよい。推奨スケジュールの編集は、例えば、タスクの内容の変更や時間をずらす等がある。また、この編集結果に基づき、編集後のスケジュールに対する体調変化の予測を再計算して出力してもよい。
【００９５】
図１１に、出力部１２により出力される情報の一例を模式的に示す。図示する情報は地図を含み、当該地図上に、移動体の出発地点（例：現在地点）Ａから目的地Ｂまでの経路Ｒを示している。また、搭乗者が体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所Ｐを強調表示している。さらに、搭乗者が体調悪化を起こす（例：車酔いする）可能性がある箇所Ｐの入口に到達するまでの時間、及び、当該箇所Ｐの出口に到達するまでの時間の目安を示している。
【００９６】
そして、地図の上方に、推奨スケジュールが示されている。具体的には、最初の１５分はタスクＸ（例：読書）を行い、その後の１３分は休憩することが示されている。
【００９７】
以上説明した本実施形態の出力装置１０によれば、第１及び第２の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、本実施形態の出力装置１０によれば、搭乗者は、出力装置１０から出力された報知情報に基づき、自身の体調悪化を起こさないための適切な対応を把握することができる。
【００９８】
＜第４の実施形態＞
本実施形態の出力装置１０は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、移動体のシステムを制御する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。本実施形態によれば、搭乗者が対象不良を起こさないように、移動体側を制御できる。移動体側の制御と、搭乗者の行動の制御との組み合わせにより、より効果的に、搭乗者の体調悪化を低減、防止できる。
【００９９】
出力装置１０のハードウエア構成の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１００】
出力装置１０の機能ブロック図の一例は、図１２で示される。図示するように、出力装置１０は、取得部１１と、出力部１２と、予測部１３、スケジュール生成部１４と、制御部１５とを有する。
【０１０１】
取得部１１、出力部１２、予測部１３及びスケジュール生成部１４の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１０２】
制御部１５は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、移動体のシステムを制御する。制御部１５は、動画制御手段、音声制御手段、温度制御手段及び換気制御手段の中の少なくとも１つを有する。
【０１０３】
動画制御手段は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、動画表示装置の動作を制御する。動画制御手段は、搭乗者が体調悪化（例：車酔い）を起こす可能性がない箇所や時間帯においては、動画表示を許可する。すなわち、当該時間帯に動画表示する入力があると、入力に従い動画をディスプレイに表示する。一方、動画制御手段は、搭乗者が体調悪化（例：車酔い）を起こす可能性がある箇所や時間帯においては、動画表示を許可しない。すなわち、当該時間帯に動画表示する入力があっても、動画をディスプレイに表示しない。
【０１０４】
音声制御手段は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、音声出力装置の動作を制御する。動画制御手段は、搭乗者が体調悪化（例：車酔い）を起こす可能性がある箇所や時間帯においては、リラックス効果のある音楽を再生してもよい。
【０１０５】
温度制御手段は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、空調設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御する。温度制御手段は、搭乗者が体調悪化（例：車酔い）を起こす可能性がある箇所や時間帯において、車内温度が基準値以下になるように、空調設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御してもよい。
【０１０６】
換気制御手段は、搭乗者の体調変化の予測に基づき、換気設備及びパワーウインドウの少なくとも一方を制御する。換気制御手段は、体調悪化を起こす可能性がある時間帯又は箇所において、換気設備を動作させる制御、及び、窓を開放する制御の少なくとも一方を行ってもよい。
【０１０７】
以上説明した本実施形態の出力装置１０によれば、第１乃至第３の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、本実施形態の出力装置１０によれば、搭乗者が体調悪化を起こさないように、移動体側を制御できる。移動体側の制御と、搭乗者の行動の制御との組み合わせにより、より効果的に、搭乗者の体調悪化を低減、防止できる。
【０１０８】
以上、図面を参照して実施形態及び実施例について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【符号の説明】
【０１０９】
１Ａ    プロセッサ
２Ａ    メモリ
３Ａ    入出力Ｉ／Ｆ
４Ａ    周辺回路
５Ａ    バス
１０    出力装置
１１    取得部
１２    出力部
１３    予測部
１４    スケジュール生成部
１５    制御部
【図１】
2019159360.tif 000003
【図２】
2019159360.tif 000004
【図３】
2019159360.tif 000005
【図４】
2019159360.tif 000006
【図５】
2019159360.tif 000007
【図６】
2019159360.tif 000008
【図７】
2019159360.tif 000009
【図８】
2019159360.tif 000010
【図９】
2019159360.tif 000011
【図１０】
2019159360.tif 000012
【図１１】
2019159360.tif 000013
【図１２】
2019159360.tif 000014