(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の経路探索アルゴリズムを利用可能な経路探索装置であって、
実際に走行した経路と走行時の状況とを取得し蓄積する走行経路・状況蓄積手段と、
前記走行経路・状況蓄積手段に蓄積された走行経路について、その出発地点から目的地点へ到達するための経路を、前記複数の経路探索アルゴリズムによって探索し、探索経路と実際の走行経路との一致率である経路一致率を、前記走行経路を走行した際の状況、および、経路探索アルゴリズムごとに算出する経路一致率算出手段と、
ユーザによって予め入力される経路探索に関するアンケートの結果に基づいて、複数の状況における経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を算出するユーザ嗜好度算出手段と、
前記経路一致率算出手段と前記ユーザ嗜好度算出手段とによって算出された同一状況における経路探索アルゴリズムごとの経路一致率とユーザの嗜好度とを総合して、その状況における各経路探索アルゴリズムの評価を行うアルゴリズム評価手段と、
今回の経路探索時の状況と同一または類似の状況において、前記アルゴリズム評価手段での評価が最も高い経路探索アルゴリズムを、今回の経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとして選択するアルゴリズム選択手段と、
前記アルゴリズム選択手段によって選択された経路探索アルゴリズムを用いて、目的地までの経路探索を行う経路探索手段と、
を備えたことを特徴とする経路探索装置。
【請求項２】
前記経路一致率算出手段は、経路探索アルゴリズムごとの経路一致率を得点として算出し、
前記ユーザ嗜好度算出手段は、経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を、経路探索アルゴリズムごとに付与される得点として算出し、
前記アルゴリズム評価手段は、前記経路一致率算出手段および前記ユーザ嗜好度算出手段それぞれによって算出された同一状況における経路探索アルゴリズムごとの得点を取得し、取得された得点の経路探索アルゴリズムごとの和に基づいて各経路探索アルゴリズムを評価する
ことを特徴とする請求項１に記載の経路探索装置。
【請求項３】
前記経路一致率算出手段によって算出された経路探索アルゴリズムごとの経路一致率を
、その走行経路を走行した時の状況と対応させて記憶する経路一致率記憶手段をさらに備え、
前記アルゴリズム評価手段は、経路探索アルゴリズムの評価に用いる経路一致率を前記経路一致率記憶手段から取得するものであって、
前記走行経路・状況蓄積手段によって走行経路および状況が新たに取得され蓄積されると、その走行経路についての経路探索アルゴリズムごとの経路一致率が前記経路一致率算出手段によって算出され、
該算出された経路一致率に基づいて、前記経路一致率記憶手段に記憶されている、今回の走行経路が取得された時の状況と同一の状況および類似の状況における経路探索アルゴリズムごとの経路一致率が更新される
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の経路探索装置。
【請求項４】
前記経路探索手段による今回の経路探索に用いた経路探索アルゴリズムと、該経路探索アルゴリズムを選択した理由とを表示する表示手段をさらに備え、
今回の経路探索実行時の状況と走行時の状況が一致する走行経路が前記走行経路・状況蓄積手段に蓄積されている場合、その走行経路についての情報を、今回の経路探索に用いた経路探索アルゴリズムによって探索した過去の経路の例として前記表示手段に前記理由と共に表示する
請求項１から３のいずれか一項に記載の経路探索装置。
【請求項５】
今回の経路探索実行時の状況と走行時の状況が一致する走行経路が前記走行経路・状況蓄積手段に複数蓄積されている場合に、該複数の走行経路についてのユーザの印象度を推定する印象度推定手段をさらに備え、
前記印象度推定手段によって推定された印象度が最も高い走行経路についての情報を前記表示手段に表示する
請求項４に記載の経路探索装置。
【請求項６】
走行経路・状況蓄積手段と、経路一致率算出手段と、ユーザ嗜好度算出手段と、アルゴリズム評価手段と、アルゴリズム選択手段と、経路探索手段と、を有し、複数の経路探索アルゴリズムを用いて経路の探索を実行する経路探索装置が行う経路探索方法であって、
前記走行経路・状況蓄積手段が、実際に走行した経路と走行時の状況とを取得し蓄積する走行経路・状況蓄積工程を実行し、
前記経路一致率算出手段が、蓄積された走行経路について、その出発地点から目的地点へ到達するための経路を、複数の経路探索アルゴリズムによって探索し、探索経路と実際の走行経路との一致率である経路一致率を、前記走行経路を走行した際の状況、および、経路探索アルゴリズムごとに算出する経路一致率算出工程を実行し、
前記ユーザ嗜好度算出手段が、ユーザによって予め入力される経路探索に関するアンケートの結果に基づいて、複数の状況における経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を算出するユーザ嗜好度算出工程を実行し、
前記アルゴリズム評価手段が、同一状況における経路探索アルゴリズムごとの経路一致率とユーザの嗜好度とを総合して、その状況における各経路探索アルゴリズムの評価を行うアルゴリズム評価工程を実行し、
前記アルゴリズム選択手段が、今回の経路探索時の状況と同一または類似の状況において、前記アルゴリズム評価工程での評価が最も高い経路探索アルゴリズムを、今回の経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとして選択するアルゴリズム選択工程を実行し、
前記経路探索手段が、前記アルゴリズム選択工程で選択された経路探索アルゴリズムを用いて、目的地までの経路探索を行う経路探索工程を実行する
ことを特徴とする経路探索方法。
【請求項７】
前記経路一致率算出工程では、経路探索アルゴリズムごとの経路一致率が得点として算
出され、
前記ユーザ嗜好度算出工程では、経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度が、経路探索アルゴリズムごとに付与される得点として算出され、
前記アルゴリズム評価工程では、前記経路一致率算出工程および前記ユーザ嗜好度算出工程のそれぞれにおいて算出された経路探索アルゴリズムごとの得点を取得し、取得された得点の経路探索アルゴリズムごとの和に基づいて各経路探索アルゴリズムを評価する
ことを特徴とする請求項６に記載の経路探索方法。
【請求項８】
経路一致率記憶手段をさらに含む経路探索装置が行う経路探索方法であって、
前記経路一致率記憶手段が、前記経路一致率算出工程によって算出された経路探索アルゴリズムごとの経路一致率を、その走行経路を走行した時の状況と対応させて記憶する経路一致率記憶工程をさらに実行し、
前記アルゴリズム評価工程では、経路探索アルゴリズムの評価に用いる経路一致率を前記経路一致率工程で記憶された経路一致率から取得するものであって、
走行経路・状況蓄積工程において走行経路および状況が新たに取得され蓄積されると、
前記経路一致率算出工程において、その走行経路についての経路探索アルゴリズムごとの経路一致率が算出され、
該算出された経路一致率に基づいて、前記経路一致率記憶工程で記憶された、今回の走行経路が取得された時の状況と同一の状況および類似の状況における経路探索アルゴリズムごとの経路一致率が更新される
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の経路探索方法。
【請求項９】
表示手段をさらに含む経路探索装置が行う経路探索方法であって、
前記表示手段が、前記経路探索工程における今回の経路探索に用いた経路探索アルゴリズムと、該経路探索アルゴリズムを選択した理由とを表示する表示工程をさらに実行し、
今回の経路探索実行時の状況と走行時の状況が一致する走行経路が蓄積されている場合、その走行経路についての情報を、今回の経路探索アルゴリズムを用いて探索した過去の経路の例として前記表示工程において前記理由と共に表示する
請求項６から８のいずれか一項に記載の経路探索方法。
【請求項１０】
印象度推定手段をさらに含む経路探索装置が行う経路探索方法であって、
前記印象度推定手段が、今回の経路探索実行時の状況と走行時の状況が一致する走行経路が複数蓄積されている場合に、該複数の走行経路についてのユーザの印象度を推定する印象度推定工程をさらに実行し、
前記印象度推定工程において推定された印象度が最も高い走行経路についての情報を前記表示工程において表示する
請求項９に記載の経路探索方法。
【請求項１１】
複数の経路探索アルゴリズムを利用可能な経路探索装置であって、
実際に走行した経路と走行時の状況とを取得し蓄積する走行経路・状況蓄積手段と、
前記走行経路・状況蓄積手段に蓄積された走行経路について、その出発地点から目的地点へ到達するための経路を、前記複数の経路探索アルゴリズムによって探索し、探索経路と実際の走行経路との一致率である経路一致率を、経路探索アルゴリズムごとに得点として算出する経路一致率算出手段と、
ユーザによって予め入力される経路探索に関するアンケートの結果に基づいて、複数の状況における経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を、当該経路探索アルゴリズムごとに付与される得点として算出するユーザ嗜好度算出手段と、
前記経路一致率算出手段と前記ユーザ嗜好度算出手段とによって算出された同一状況における経路探索アルゴリズムごとの得点を取得し、取得された得点の経路探索アルゴリズムごとの和に基づいて、その状況における各経路探索アルゴリズムの評価を行うアルゴリ
ズム評価手段と、
今回の経路探索時の状況と同一または類似の状況において、前記アルゴリズム評価手段での評価が最も高い経路探索アルゴリズムを、今回の経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとして選択するアルゴリズム選択手段と、
前記アルゴリズム選択手段によって選択された経路探索アルゴリズムを用いて、目的地までの経路探索を行う経路探索手段と、
を備えたことを特徴とする経路探索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目的地までの経路を探索する経路探索技術に関し、特に、利用者の嗜好に合致する経路探索アルゴリズムを用いて経路探索を行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、不案内な道路での運転をスムーズに行えるようにするための経路探索装置（ナビゲーション装置）が広く利用されている。経路探索においては、例えば、走行経路最短、走行時間最短、有料道路優先、有料道路は利用しないなど複数の経路探索アルゴリズムが存在する。そこで、あらかじめ経路探索アルゴリズムをユーザに指定させた上で経路探索を行ったり、複数のアルゴリズムを用いて経路探索を行い複数の経路をユーザに提示したりする手法などがとられている。さらに、経路探索の際に、よりユーザの嗜好に合致した経路探索が行えるようにするための様々な手法が提案されている。
【０００３】
特許文献１では、ユーザの嗜好性によって優先され得る走行経路に関するパラメータであるルート特徴量を、探索経路と実際の走行経路とでそれぞれ求め、それぞれのルート特徴量を比較した結果からユーザの嗜好性を推定し、推定されたユーザの嗜好性に合致する探索経路を演算する手法が提案されている。
【０００４】
特許文献２では、重み係数が乗じられる複数種類のコストパラメータの総コストを算出するコスト評価関数を用いて経路を探索するナビゲーションシステムにおいて、短期的に変化する状況情報（例えば、休日か平日かの情報や時間帯）を検出し、検出された状況情報に基づいてコストパラメータの重み係数を決定する手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１７７８０４号公報
【特許文献２】特開２００７−１０５７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
経路探索についてのユーザの嗜好は常に一定というわけではなく、状況によって変化する。例えば、出発地点と目的地点とが同一であっても、ある状況下においては走行距離が最短距離となる走行経路が選択され、別の状況下においては幹線道路を優先した走行経路が選択されるといった場合がある。
【０００７】
本発明はこのような実情を鑑みてなされたものであって、経路探索装置によって走行経路を探索する際に、状況に応じて、ユーザの嗜好により合致した走行経路を探索することが可能な技術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】
【０００８】
本発明に係る経路探索装置は、
複数の経路探索アルゴリズムを利用可能な経路探索装置であって、
実際に走行した経路と走行時の状況とを取得し蓄積する走行経路・状況蓄積手段と、
前記走行経路・状況蓄積手段に蓄積された走行経路について、その出発地点から目的地点へ到達するための経路を、前記複数の経路探索アルゴリズムによって探索し、探索経路と実際の走行経路との一致率である経路一致率を経路探索アルゴリズムごとに算出する経路一致率算出手段と、
ユーザによって予め入力される経路探索に関するアンケートの結果に基づいて、複数の状況における経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を算出するユーザ嗜好度算出手段と、
前記経路一致率算出手段と前記ユーザ嗜好度算出手段とによって算出された同一状況における経路探索アルゴリズムごとの経路一致率とユーザの嗜好度とを総合して、その状況おける各経路探索アルゴリズムの評価を行うアルゴリズム評価手段と、
今回の経路探索時の状況と同一または類似の状況において、前記アルゴリズム評価手段での評価が最も高い経路探索アルゴリズムを、今回の経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとして選択するアルゴリズム選択手段と、
前記アルゴリズム選択手段によって選択された経路探索アルゴリズムを用いて、目的地までの経路探索を行う経路探索手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、「走行時の状況」或いは「経路探索時の状況」における「状況」とは、ユーザが走行経路を選択する場合に影響を与える状況のことである。具体的には、「行動目的」（例えば、仕事・学業、帰宅、食事等）、「行動背景」（例えば、急いでいるか否か、走行している場所が未知か既知か、同乗者は誰か等）、「場所（現在地・目的地）の種類」（例えば、自宅、知人宅、会社、学校等）等を例示することができる。本発明においては、これらのような状況を示す複数の項目及び各項目における具体的な内容が予め定められている。そして、項目ごとの具体的な内容が特定されることで、状況が特定される。
【００１０】
本発明において、経路一致率算出手段によって算出されるアルゴリズムごとの経路一致率は、実際に走行経路を走行した時の状況におけるユーザのアルゴリズムについての嗜好を示している。また、本発明では、ユーザ嗜好度算出手段によって、ユーザによって予め入力された経路探索に関するアンケートの結果からも、複数の状況に応じたユーザのアルゴリズムについての嗜好度が算出される。
【００１１】
そして、両算出手段によって算出された同一状況におけるアルゴリズムごとの経路一致率とユーザの嗜好度とを総合して、アルゴリズム評価手段によって、その状況での各経路探索アルゴリズムの評価が行われる。経路探索時には、その時の状況と同一または類似の状況において評価が最も高い経路探索アルゴリズムが、今回の経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとして選択される。
【００１２】
つまり、本発明では、走行履歴と、ユーザ自身が入力したアンケート結果とのそれぞれに基づき、状況に応じたユーザの経路探索アルゴリズムについての嗜好が求められる。そして、求められたユーザの嗜好を総合して各アルゴリズムが評価され、経路探索時には、その時の状況又はその時の状況に類似する状況において最も評価の高いアルゴリズムを用いて経路探索が行われる。
【００１３】
従って、本発明によれば、ユーザの嗜好により合致した走行経路を自動的に探索することができる。これにより、ユーザが以前に走行したことがない場所を走行する際にも、その時の状況に応じて、ユーザの嗜好にマッチした走行経路を探索し提示することが可能となる。
【００１４】
本発明においては、経路一致率算出手段は、アルゴリズムごとの経路一致率を得点として算出してもよい。また、ユーザ嗜好度算出手段に、アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を、アルゴリズムごとに付与される得点として算出してもよい。この場合、アルゴリズム評価手段は、経路一致率算出手段およびユーザ嗜好度算出手段それぞれによって算出された経路探索アルゴリズムごとの得点を取得し、取得された得点のアルゴリズムごとの和に基づいて各経路探索アルゴリズムを評価する。
【００１５】
このように、経路一致率算出手段によって算出される経路一致率とユーザ嗜好度算出手段によって算出されるユーザの嗜好度とを得点化することで、両者を総合して各アルゴリズムを評価することが可能となる。
【００１６】
本発明に係る経路探索装置は、経路一致率算出手段によって算出された経路探索アルゴリズムごとの経路一致率を、その走行経路を走行した時の状況と対応させて記憶する経路一致率記憶手段をさらに備えてもよい。この場合、アルゴリズム評価手段は、経路探索アルゴリズムの評価に用いる経路一致率を経路一致率記憶手段から取得する。
【００１７】
走行経路・状況蓄積手段によって走行経路および状況が新たに取得され蓄積されると、その走行経路についてのアルゴリズムごとの経路一致率が経路一致率算出手段によって算出される。このとき、新たに算出された経路一致率に基づいて、経路一致率記憶手段に記憶されている、今回の走行経路が取得された時の状況と同一の状況および類似の状況におけるアルゴリズムごとの経路一致率を更新してもよい。
【００１８】
このように、経路一致率記憶手段に記憶されている経路一致率を更新することで、該経路一致率とユーザの嗜好との関連性を常に高く維持することができる。また、上記によれば、経路一致率を更新する際には、今回の走行経路が取得された時の状況と同一状況のみならず、それと類似の状況におけるアルゴリズムごとの経路一致率も更新される。これにより、ある状況で一の走行経路が取得されることで、複数の状況におけるアルゴリズムごとの経路一致率を更新することができる。
【００１９】
本発明に係る経路探索装置は、経路探索手段による今回の経路探索に用いたアルゴリズムと、該アルゴリズムを選択した理由とを表示する表示手段をさらに備えてもよい。このとき、今回の経路探索実行時の状況と状況が一致する走行経路が走行経路・状況蓄積手段に蓄積されている場合、その走行経路についての情報を、今回の経路探索に用いたアルゴリズムによって探索した過去の経路の例として表示手段に前記理由と共に表示してもよい。
【００２０】
また、本発明に係る経路探索装置は、今回の経路探索実行時の状況と走行時の状況が一致する走行経路が走行経路・状況蓄積手段に複数蓄積されている場合に、該複数の走行経路についてのユーザの印象度を推定する印象度推定手段をさらに備えてもよい。この場合、印象度推定手段によって推定された印象度が最も高い走行経路についての情報を表示手段に表示するのが好適である。
【００２１】
表示手段に上記のような表示をすることで、今回の経路探索に用いたアルゴリズムの選択理由をユーザが理解し易くなる。
【００２２】
なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を有する経路探索装置として捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む経路探索方法、または、かかる方法を実現するプログラムとして捉えることもできる。上記手段および処理の各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、ユーザの嗜好により合致した走行経路を探索することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】実施例に係るカーナビゲーション装置の機能構成を示す概略図である。
【図２】状況推定部によって推定される状況の階層モデルを示す図である。
【図３】走行履歴テーブルの構成を示す図である。
【図４】実際の走行経路と探索経路とを示す図である。
【図５】経路一致率テーブルの構成を示す図である。
【図６】経路一致率テーブルの更新方法について説明するための図である。
【図７】経路一致率学習部における経路一致率学習処理のフローを示すフローチャートである。
【図８】嗜好度テーブルの構成を示す図である。
【図９】ユーザ嗜好度学習部におけるユーザ嗜好度学習処理のフローを示すフローチャートである。
【図１０】評価テーブルの構成を示す図である。
【図１１】アルゴリズム評価部におけるアルゴリズム評価処理のフローを示すフローチャートである。
【図１２】探索結果表示部に表示される「案内文」の文例を示す図である。
【図１３】経路探索処理のフローの一部を示すフローチャートである。
【図１４】経路探索処理のフローの一部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】
【００２５】
以下、本発明の具体的な実施形態について図面に基づいて説明する。本実施例に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置等は、特に記載がない限りは発明の技術的範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００２６】
＜実施例１＞
ここでは、本発明に係る経路探索装置をカーナビゲーション装置に適用した場合を例に挙げて説明する。本実施例に係るカーナビゲーション装置は、経路探索を行う際に、複数の経路探索アルゴリズムから、状況に応じてユーザの嗜好に合致したアルゴリズムを自動的に選択し、経路探索を実行する。
【００２７】
なお、経路探索に用いる経路探索アルゴリズムとしては、最短距離（距離優先）、最短時間（時間優先）、有料道路優先、右折回避、信号回避、幹線道路優先、景観優先、走り易さ優先等を例示することができる。これらはあくまでも例示であり、任意のどのようなアルゴリズムを用いてもよい。
【００２８】
図１は、本実施例に係るカーナビゲーション装置の機能構成を示す概略図である。本実施例に係るカーナビゲーション装置は、主な機能部として、状況推定部３、学習部５、アルゴリズム選択部１０、及び経路探索部１１を備えている。状況推定部３は、走行時のユーザの状況を推定する。学習部５は、ユーザの経路探索についての嗜好を学習する。アルゴリズム選択部１０は、状況推定部３によって推定された状況と学習部５によって学習されたユーザの嗜好に基づいて、経路探索に用いるアルゴリズムを選択する。経路探索部１１は、アルゴリズム選択部１０によって選択されたアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。以下、各機能部の機能の詳細について説明する。
【００２９】
［嗜好学習処理］
学習部４は、走行履歴に基づいてユーザの嗜好を学習する経路一致率学習部５と、ユーザが自ら入力するアンケート結果に基づいてユーザの嗜好を学習するユーザ嗜好度学習部６とを備えている。
【００３０】
（経路一致率学習処理）
経路一致率学習部５は、走行経路・状況蓄積部５１、走行履歴テーブル５２、経路一致率算出部５３、及び経路一致率テーブル５４を備えている。走行経路・状況蓄積部５１は、ＧＰＳ装置１から取得される位置データと、リンク情報を含む地図データ２とをマッチ
ングして、実際に走行した走行経路（走行リンク）を求める。さらに、走行経路・状況蓄積部５１は、状況推定部３によって推定された走行時の状況を取得する。そして、走行経路と走行時の状況とを対応させて、走行履歴テーブル５２に格納する。また、本実施例では、運転時にユーザの識別が行なわれ、走行経路の履歴データがユーザごとに記憶される。
【００３１】
ここで、状況推定部３によって推定される状況の階層モデルについて図２に基づいて説明する。図２に示すように、本実施例では、状況を示す項目として、Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類の三項目が定められている。さらに、各項目における複数の具体的な内容が図２に示すように予め定められている。状況推定部３は、ＧＰＳ装置１から取得される位置データ、地図データ２、さらに走行時の時期及び時間帯、車両のシートにかかる荷重等の各種情報に基づいて項目ごとの具体的な内容を特定し、それによって状況を特定する。該状況推定部３による状況の推定方法としては周知のどのような方法を適用してもよい。また、状況を示す項目は、上記「行動目的」、「行動背景」、「場所の種類」に限られるものではなく、ユーザが走行経路を選択する場合に影響を与えるものであれば、どのようなものであってもよい。
【００３２】
走行履歴テーブル５２の具体的な構成を図３に示す。図３（Ａ）に示すように、走行履歴テーブル５２は、ユーザＩＤ５２０２とＯＤ（Ｏｒｉｇｉｎ／Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ：始点／終点）−ＩＤ５２０３、経路ＩＤ５２０４ごとに経路セットＩＤ５２０１を設け、走行時の状況のＩＤ（状況ＩＤ）５２０５を記憶する。
【００３３】
走行履歴テーブル５２を補助するためのその他のテーブルとして、経路テーブル（図３（Ｂ））、ＯＤテーブル（図３（Ｃ））、およびＰＯＩ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）テーブル（図３（Ｄ））、状況テーブル（図３（Ｅ））を利用する。
【００３４】
経路テーブルは、経路ＩＤ５２１１とＯＤ−ＩＤ５２１２とリンク列５２１３を記憶する。リンク列５２１３は、その経路を構成するリンクのＩＤを経路の順に並べたものである。図から分かるように、始点と終点が同じであっても経路が異なる場合には、その経路は異なる経路ＩＤを有するレコードとして保存される。ＯＤテーブルはＯＤデータを記憶するものであり、ＯＤ−ＩＤ５２２１と始点５２２２と終点５２２３を記憶する。始点５２２２と終点５２２３には、その位置がＰＯＩ−ＩＤとして格納される。ＰＯＩテーブルはＰＯＩデータを記憶するものであり、ＰＯＩ−ＩＤ５２３１、緯度５２３２、経度５２３３、および場所５２３４を記憶する。状況テーブルは、状況データを記憶するものであり、状況ＩＤ５２４１と状況階層５２４２を記憶する。状況階層５２４２には、状況を示す上記各項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）についての特定された内容が格納される。
【００３５】
経路一致率算出部５３は、ユーザが実際に走行した経路（経路テーブルに格納されている経路）と各経路探索アルゴリズムによる経路探索結果がどの程度一致するか算出し、経路一致率テーブル５４に格納する。
【００３６】
ここで、経路一致率算出部５３での経路一致率の算出方法について説明する。経路一致率算出部５３は、経路探索部５３１と一致率算出部５３２とを備えている。経路探索部５３１は、走行履歴テーブル５２に格納されている各走行経路について、その始点（出発点）から終点（目的地）までへの経路を、予め定められた経路探索アルゴリズムによって探索する。図４は、実際の走行経路と探索経路との一例を示す図である。
【００３７】
一致率算出部５３２は、ユーザが実際に走行した経路と、ある経路探索アルゴリズムで探索を行った経路との一致率を算出する。経路一致率は、ユーザの実際の走行経路と、あ
る経路探索アルゴリズムによる探索経路とがどの程度一致するかを表す数値である。図４の場合、実際の走行経路のリンク列を１，２，３，４，５とし、探索経路のリンク列を１，６，７，４，５として、経路一致率が算出される。
【００３８】
経路一致率は、例えば、（一致するリンクの数）／（実際の走行経路のリンクの数）として求めて良いし、（一致するリンクの合計距離）／（実際の走行経路の合計距離）として求めても良い。また、（一致するノードの数）／（実際の走行経路のノードの数）として求めて良いし、道路の種類が異なるリンクを接続するノードのみに注目し、（一致するノードの数）／（実際の走行経路のノードの数）としても良い。
【００３９】
経路一致率の算出は、各走行経路について、予め定められた全ての経路探索アルゴリズムで行われる。そして、各アルゴリズムについての経路一致率が、その走行経路を走行した時の状況と対応と共に、得点として経路一致率テーブル５４に格納される。
【００４０】
経路一致率テーブル５４の具体的な構成を図５に示す。図５（Ａ）に示すように、経路一致率テーブル５４は、各状況ＩＤ５４０１に対応する、各アルゴリズムについての得点（一致率）５４０２、及びその順位５４０３を記憶する。順位５４０３は、その状況における得点の高い順に付されている。
【００４１】
経路一致率テーブル５４を補助するためのその他のテーブルとして、状況テーブル（図５（Ｂ））を利用する。状況テーブルは、状況ＩＤ５４０４と状況階層５４０５を記憶するものである。状況階層５４０５には、状況を示す上記各項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）についての特定された内容が格納されている。
【００４２】
(経路一致率の更新処理)
経路一致率算出部５３によって、ある走行経路についてのアルゴリズムごとの経路一致率が算出され、算出された経路一致率がその走行経路を走行した時の状況と共に経路一致率テーブル５４に格納される際には、経路一致率テーブル５４にすでに格納されている同一状況および類似状況のテーブルが更新される。
【００４３】
図５（Ａ）に示すように、経路一致率テーブル５４には、状況ごとのテーブルが格納されている。テーブルの更新は、経路一致率算出部５３によって新たに算出された経路一致率（得点）を、既存のテーブルの得点に加算することで行なってもよい。このとき、得点順位が上位のアルゴリズムについてのみ得点を加算するようにしてもよい。また、得点順位に応じた係数をその得点に乗算して、加算するようにしてもよい。
【００４４】
経路一致率テーブル５４の具体的な更新方法の一例について、図６に基づいて説明する。図６（ａ）は、経路一致率算出部５３によって新たに算出された経路一致率（得点）を示すテーブルである。ここでは、状況ＩＤ「Ｃ１」で表される状況における各アルゴリズムの得点が新たに算出されたものとする。以下、図６（ａ）を新規テーブルと称する。図６（ｂ−１），（ｂ−２）は、すでに経路一致率テーブル５４に格納されているテーブル（既存のテーブル）であって、新規テーブル（ａ）と状況が同一のテーブルを示している。
【００４５】
ここで、新規テーブル（ａ）における高得点アルゴリズム（得点順位が１〜３位のアルゴリズム）は「信号回避優先」，「最短距離」，「右折回避優先」である。そこで、これらのアルゴリズムの得点に基づいて既存のテーブルの得点を更新する。
【００４６】
このとき、既存のテーブルが（ｂ−１）だったとすると、更新前の高得点アルゴリズムは新規テーブル（ａ）と一致している。この場合、（ｂ−１）における更新後の得点は以
下のように算出される。
信号回避優先：７０（更新前）＋（８０（新規）×１．５）＝１９０
最短距離：６０（更新前）＋７０（新規）＝１３０
右折回避優先：４０（更新前）＋５０（新規）＝９０
つまり、得点順位１位の「信号回避優先」については、新規テーブル（ａ）の得点（８０ポイント） に係数１．５を乗算した得点（１２０ポイント）が加算され、「最短距離
」および「右折回避優先」については新規テーブル（ａ）の得点がそのまま加算される。
【００４７】
既存のテーブルおよび新規テーブルの両者において得点の高いアルゴリズムは、比較的高い確率でユーザの嗜好度が高いと考えられる。そのため、既存のテーブル（ｂ−１）を上記のように更新することで、ユーザの嗜好度が高いアルゴリズムの得点をより高くする。これにより、該テーブルにおいてアルゴリズムに付与された得点とユーザの嗜好との関連性をより高めることができる。
【００４８】
一方、既存のテーブルが（ｂ−２）だった場合は、更新前の高得点アルゴリズムが新規テーブル（ａ）と一致していない。この場合、（ｂ−２）における更新後の得点は以下のように算出される。
信号回避優先：２０（更新前）＋（８０（新規）×０．５）＝６０
最短距離：６０（更新前）＋（７０（新規）×０．５）＝９５
右折回避優先：５０（更新前）＋（５０（新規）×０．５）＝７５
つまり、各アルゴリズムについて、新規テーブル（ａ）の得点に係数０．５を乗算した得点が加算される。
【００４９】
新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点順位が、既存のテーブルにおけるものとは異なる場合、その得点順位とユーザの嗜好との関連性が比較的低い可能性がある。そのため、既存のテーブル（ｂ−２）を上記のように更新することで、新規テーブル（ａ）の得点の影響度合いを小さくする。この場合も、該テーブルにおいてアルゴリズムに付与された得点とユーザの嗜好との関連性をより高めることができる。
【００５０】
また、テーブルの更新は、経路一致率算出部５３によって新たに算出された経路一致率に対応した状況（つまり、新規テーブルの状況）と状況が同一の既存のテーブルのみならず、それに類似した状況の既存のテーブルについても行なうのが好適である。
【００５１】
例えば、状況を示す上記三項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）のうち「行動目的」または「場所の種類」が新規テーブルの状況とは異なってはいるが、その「行動目的」または「場所の種類」が新規テーブルの状況におけるものと関連性がある状況のテーブルがすでに格納されている場合、該テーブルを更新する。このとき、上記のような得点順位に応じた係数のみならず、「行動目的」または「場所の種類」の関連度に応じた係数（例えば、関連度が５０％であれば０．５とする）を、新規テーブルの得点に乗算して、既存のテーブルの得点に加算してもよい。
【００５２】
また、「行動背景」の一つの内容として、特に背景を限定しない標準状態を設しておく。この場合、「行動目的」および／または「場所の種類」が新規テーブルの状況におけるものと同一であって、「行動背景」が標準状態である状況のテーブルがすでに格納されているときは、該テーブルを更新する。このとき、「行動背景」が標準状態である状況のテーブルへの得点の反映率を予め定めておき、上記のような得点順位に応じた係数のみならず、その反映率に応じた係数（例えば、反映率が５０％であれば０．５とする）を、新規テーブルの得点に乗算して、既存のテーブルの得点に加算してもよい。
【００５３】
さらに、「行動目的」および「場所の種類」が新規テーブルの状況とは異なってはいる
が、その「行動目的」が新規テーブルの状況におけるものと関連性があり、且つ「行動背景」が標準状態である状況のテーブルがすでに格納されている場合、該テーブルを更新する。このとき、上記のような得点順位に応じた係数のみならず、「行動目的」の関連度に応じた係数、および「行動背景」が標準状態である状況のテーブルへの得点の反映率に応じた係数を、新規テーブルの得点に乗算して、既存のテーブルの得点に加算してもよい。
【００５４】
図７は、経路一致率学習部５における経路一致率学習処理のフローを示すフローチャートである。本フローでは、先ずステップＳ１０１において、経路探索部５３１が、走行履歴テーブル５２に格納されている経路について、その始点と終点とを経路探索の目的地の条件として入力する。そして、ステップＳ１０２で予め定められた経路探索アルゴリズムのうちの１つを選び、ステップＳ１０３でそのアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【００５５】
ステップＳ１０４において、一致率算出部５３２は、ユーザが実際に走行した経路探索との経路一致率を算出する。次に、ステップＳ１０５において、全てのアルゴリズムの経路一致率を算出したか否かを判別し、経路一致率を算出していないアルゴリズムがあればステップＳ１０２に戻る。
【００５６】
全てのアルゴリズムで経路一致率の算出が完了している場合、次に、ステップＳ１０６において、今回経路一致率の算出が行なわれた走行経路を走行した時の状況（即ち、新規テーブルの状況）と状況が同一の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在するか否かを判別する。該テーブルが存在しない場合、ステップＳ１０９において、新規テーブルがそのまま経路一致率テーブル５４に格納される。
【００５７】
新規テーブルと状況が同一の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在する場合、ステップＳ１０７において、新規テーブルと該既存のテーブルとにおけるアルゴリズムの得点順位を比較する。そして、ステップＳ１０８において、得点順位の比較結果に基づいて、新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点に対し、上述したような係数の乗算を行う。さらに、その得点を該既存のテーブルにおける各アルゴリズムの得点に加算することで、該テーブルを更新する。これにより、ステップＳ１０９において、該更新されたテーブルが経路一致率テーブル５４に格納される。
【００５８】
ステップ１１０からＳ１２５においては、新規テーブルの状況と類似した状況の既存のテーブルの更新が行なわれる。ステップＳ１１０においては、「場所の種類」が新規テーブルのものと関連性がある状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在するか否かを判別する。該テーブルが存在しない場合、次にステップＳ１１４の処理が実行される。
【００５９】
「場所の種類」が新規テーブルのものと関連性がある状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在する場合、ステップＳ１１１において、新規テーブルと該既存のテーブルとにおけるアルゴリズムの得点順位を比較する。そして、ステップＳ１１２において、得点順位の比較結果及び「場所の種類」の関連度に基づいて、新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点に対し、上述したような係数の乗算を行なう。さらに、その得点を該既存のテーブルにおける各アルゴリズムの得点に加算することで、該テーブルを更新する。これにより、ステップＳ１１３において、該更新されたテーブルが経路一致率テーブル５４に格納される。
【００６０】
次に、ステップＳ１１４において、「行動目的」および／または「場所の種類」が新規テーブルの状況におけるものと同一であって、「行動背景」が標準状態である状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在するか否かを判別する。該テーブルが存在し
ない場合、次にステップＳ１１８の処理が実行される。
【００６１】
「行動目的」および／または「場所の種類」が新規テーブルの状況におけるものと同一であって、「行動背景」が標準状態である状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在する場合、ステップＳ１１５において、新規テーブルと該既存のテーブルとにおけるアルゴリズムの得点順位を比較する。そして、ステップＳ１１６において、得点順位の比較結果及び予め定められた「行動背景」が標準状態である状況のテーブルへの得点の反映率に基づいて、新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点に対し、上述したような係数の乗算を行なう。さらに、その得点を該既存のテーブルにおける各アルゴリズムの得点に加算することで、該テーブルを更新する。これにより、ステップＳ１１７において、該更新されたテーブルが経路一致率テーブル５４に格納される。
【００６２】
次に、ステップＳ１１８において、「行動目的」が新規テーブルのものと関連性がある状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在するか否かを判別する。該テーブルが存在しない場合、次にステップＳ１２２の処理が実行される。
【００６３】
「行動目的」が新規テーブルのものと関連性がある状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在する場合、ステップＳ１１９において、新規テーブルと該既存のテーブルとにおけるアルゴリズムの得点順位を比較する。そして、ステップＳ１２０において、得点順位の比較結果及び「行動目的」の関連度に基づいて、新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点に対し、上記のような係数の乗算を行なう。さらに、その得点を該既存のテーブルにおける各アルゴリズムの得点に加算することで、該テーブルを更新する。これにより、ステップＳ１２１において、該更新されたテーブルが経路一致率テーブル５４に格納される。
【００６４】
次に、ステップＳ１２２において、「行動目的」が新規テーブルの状況におけるものと関連性があり、且つ「行動背景」が標準状態である状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在するか否かを判別する。該テーブルが存在しない場合、本フローの実行は終了される。
【００６５】
「行動目的」が新規テーブルの状況におけるものと関連性があり、且つ「行動背景」が標準状態である状況の既存のテーブルが経路一致率テーブル５４に存在する場合、ステップＳ１２３において、新規テーブルと該既存のテーブルとにおけるアルゴリズムの得点順位を比較する。そして、ステップＳ１２４において、得点順位の比較結果、「行動目的」の関連度、及び予め定められた「行動背景」が標準状態である状況のテーブルへの得点の反映率に基づいて、新規テーブルにおけるアルゴリズムの得点に対し、上述したような係数の乗算を行なう。さらに、その得点を該既存のテーブルにおける各アルゴリズムの得点に加算することで、該テーブルを更新する。これにより、ステップＳ１２５において、該更新されたテーブルが経路一致率テーブル５４に格納される。
【００６６】
上記フローに示す経路一致率学習処理が、走行履歴テーブル５２に格納されている全経路について行なわれる。
【００６７】
（ユーザ嗜好度学習処理）
ユーザ嗜好度学習部６は、ユーザ嗜好度算出部６１及び嗜好度テーブル６２を備えている。ユーザ嗜好度算出部６１は、アンケート結果入力部９にユーザ自身によって予め入力されたアンケート結果を取得し、その結果に基づいて、状況に応じた経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を算出する。
【００６８】
アンケート結果入力部９には、ユーザに提示されたアンケートに対する結果が入力され
る。該アンケートは、複数の経路探索に関する質問、つまり、どのような背景で、どのような目的で、何処へ行く場合に、ユーザはどのような道を選ぶか、ということについての質問（例：朝、家族と温泉に出かけるときに、どういう道を選ぶか？）によって構成されている。アンケート結果入力部９には、各質問に対するユーザの回答（例：景色の良い道、とにかく早く目的地に到着したい、運転が楽な道、等）が入力される。
【００６９】
ユーザ嗜好度算出部６１は、このアンケートにおける各質問とそれに対する回答とに基づいて、状況に応じた経路探索アルゴリズムごとのユーザの嗜好度を算出し、嗜好度テーブル６２に格納する。
【００７０】
ここでの状況も、上記三項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）の内容それぞれが特定されることによって特定される。また、ユーザの嗜好度は、各アルゴリズムに付与される得点として算出される。ここで、アンケート結果からは、ある状況においてユーザが好む経路探索アルゴリズムが一つに定まる。従って、一の状況においては、一のアルゴリズムに１００ポイントが付与され、その他のアルゴリズムに付与される得点は零となる。
【００７１】
嗜好度テーブル６２の具体的な構成を図８に示す。図８（Ａ）に示すように、嗜好度テーブル６２は、各状況ＩＤ６２０１に対応する、各アルゴリズムについての得点（嗜好度）６２０２を記憶する。
【００７２】
嗜好度テーブル６２を補助するためのその他のテーブルとして、状況テーブル（図８（Ｂ））を利用する。該状況テーブルは、図５（Ｂ）に示した状況テーブルと同様のものであり、状況ＩＤ６２０３と状況階層６２０４を記憶するものである。
【００７３】
図９は、ユーザ嗜好度学習部６におけるユーザ嗜好度学習処理のフローを示すフローチャートである。本フローでは、先ずステップＳ２０１において、ユーザ嗜好度算出部６１が、アンケート結果入力部９にユーザ自身によって入力されたアンケート結果を取得する。そして、ステップＳ２０２において、該アンケート結果を解析して、状況ごとの経路探索アルゴリズムについてのユーザの嗜好度を、各アルゴリズムに付与される得点として算出する。次に、ステップＳ２０３において、算出されたアルゴリズムについてのユーザの嗜好度が、図８に示すようなテーブルとして、嗜好度テーブル６２に状況ごとに格納される。
【００７４】
（アルゴリズム評価処理）
アルゴリズム評価部７は、経路一致率学習部５およびユーザ嗜好度学習部６での学習結果を総合して、各状況におけるアルゴリズムの評価を行なう。具体的には、経路一致率テーブル５４および嗜好度テーブル６２のそれぞれから同一状況における経路探索アルゴリズムごとの得点を取得し、両者の和（総合得点）を算出する。そして、総合得点に基づいてアルゴリズムに順位付けをし、その評価結果を評価テーブル８に格納する。
【００７５】
評価テーブル８の具体的な構成を図１０に示す。図１０（Ａ）に示すように、評価テーブル８は、各状況ＩＤ８０１に対応する、各アルゴリズムについての総合得点８０２、及びその順位８０３を記憶する。順位８０３は、その状況における得点の高い順に付されている。
【００７６】
評価テーブル８を補助するためのその他のテーブルとして、状況テーブル（図１０（Ｂ））を利用する。該状況テーブルは、図５（Ｂ）に示した状況テーブルと同様のものであり、状況ＩＤ８０４と状況階層８０５を記憶するものである。
【００７７】
図１１は、アルゴリズム評価部７におけるアルゴリズム評価処理のフローを示すフローチャートである。本フローでは、先ずステップＳ３０１において、アルゴリズム評価部７が、経路一致率テーブル５４および嗜好度テーブル６２に格納されている同一状況における経路探索アルゴリズムごとの得点を入力する。そして、ステップＳ３０２において、両テーブルから入力された得点の和である総合得点をアルゴリズムごとに算出する。次に、ステップＳ３０３において、総合得点の高い順にアルゴリズムに順位付けをする。ステップＳ３０４では、図１０に示すようなテーブルとして、状況ごとに各アルゴリズムの総合得点と得点順位が評価テーブル８に格納される。
【００７８】
上記フローに示すアルゴリズム評価処理が、経路一致率テーブル５４および嗜好度テーブル６２に格納されている全ての状況について行なわれる。
【００７９】
［経路探索処理］
経路探索を行う際には、ユーザから出発地点（通常は現在地点）と目的地点とが与えられる。状況推定部３は、今回与えられた現在地及び目的地等の情報に基づいて、経路探索時の状況を推定する。アルゴリズム選択部１０は、状況推定部３によって推定された状況を取得し、評価テーブル８に格納された状況ごとのアルゴリズムの評価に基づいて、今回の経路探索時の状況において評価が最も高いアルゴリズムを選択する。ここで、今回の経路探索時の状況と同一の状況のテーブルが評価テーブル８に記憶されていない場合がある。この場合は、類似する状況のテーブルにおけるアルゴリズムの評価に基づいて、経路探索に用いるアルゴリズムを選択する。
【００８０】
経路探索部１１は、アルゴリズム選択部１０によって選択されたアルゴリズムを用いて、現在地から目的地までの経路探索を実行する。経路探索部１１による経路探索の結果は、探索結果表示部１３に表示され、ユーザに提示される。この時、今回の経路探索に用いたアルゴリズムと、該アルゴリズムを選択した理由とが、探索結果と共に「案内文」として探索結果表示部１３に表示される。「案内文」は、案内文作成部１２によって作成される。図１２に、「案内文」の文例を示す。
【００８１】
図１３および１４は、経路探索処理のフローを示すフローチャートである。本フローでは、先ず、ステップＳ４０１において、状況推定部３および経路探索部１１が、ユーザによって入力された目的地と、経路探索の起点となる現在地とを受け付ける。現在地はＧＰＳ装置１によって取得される。ステップＳ４０２においては、状況推定部３が、現在地・目的地及びその他の情報に基づいて現在のユーザの状況（経路探索時の状況）を推定する。これにより、現在の状況を示すＸ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類が特定される。
【００８２】
ステップＳ４０３においては、アルゴリズム選択部１０が、現在の状況と同一状況のテーブルが評価テーブル８に存在するか否かを判別する。同一状況のテーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４１０の処理が実行される。
【００８３】
同一状況のテーブルが評価テーブル８に存在する場合、次にステップＳ４０４において、該同一状況のテーブルで総合得点の順位が１位のアルゴリズムを、今回の経路探索に用いるアルゴリズムとして選択する。ステップＳ４０５では、経路探索部１１が、ステップＳ４０４で選択されたアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【００８４】
この場合、探索結果表示部１３に「案内文」を表示する際に、同一状況下で走行した過去の走行経路についての情報（走行日時、場所等）を、今回の経路探索に用いたアルゴリズムに対応する経路の一例として、合わせて表示する。ステップＳ４０６からＳ４０８では、案内文作成部１２によって、このような「案内文」を作成するための処理が行なわれ
る。
【００８５】
ステップＳ４０６では、現在の状況と同一状況下で走行した過去の走行経路を走行履歴テーブル５２から取得する。この時、取得される走行経路が複数の場合（現在の状況と同一状況下で走行した走行経路が複数存在する場合）、各走行経路についてのユーザの印象度を算出する。印象度は下記式１に基づいて算出する。
【数１】
0005655427.tif 000002
【００８６】
印象度は、出発地から目的地までの直線距離が長いほど、また、その走行経路を走行した時の日時（経路入力日時）から現在までの経過時間が短いほど高くなる。また、その走行経路を実際に走行した時には、その場所が未知の場所だった場合（つまり、その走行時以前には走行履歴が存在しない場所だった場合）、既知の場所だった場合に比べて、ユーザの印象度は高くなる可能性が高い。そのため、上記式１における「訪問履歴係数」は、未知の場所だった場合は２に設定され、既知だった場合は１に設定される。
【００８７】
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で算出された印象度が最も高い走行経路を、探索結果表示部１３に表示する走行経路の例として選択する。ステップＳ４０８では、図１２に示すような、現在の状況と同一状況のテーブルでの評価に基づいて選択したアルゴリズムを用いて経路探索を実行した場合の案内文である案内文Ａを作成する。
【００８８】
ステップＳ４０９では、探索結果表示部１３に、ステップＳ４０５での探索結果と、ステップＳ４０８で作成された案内文Ａとが表示される。
【００８９】
ステップＳ４１０では、現在の状況とは、状況を特定する三項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）のうち「場所の種類」が異なるが「行動目的」及び「行動背景」が一致するテーブルが、評価テーブル８に存在するか否かを判別する。「行動目的」及び「行動背景」が一致するテーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４１６の処理が実行される。
【００９０】
「行動目的」及び「行動背景」が一致するテーブルが評価テーブル８に存在する場合、次にステップＳ４１１において、それらのテーブルの中に、「場所の種類」が現在の状況のものと関連性がある状況のテーブル（以下、このような状況のテーブルを「場所関連テーブル」と称する）が存在するか否かが判別される。場所関連テーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４１７の処理が実行される。
【００９１】
場所関連テーブルが存在する場合、次にステップＳ４１２において、該場所関連テーブルで総合得点の順位が１位のアルゴリズムを、今回の経路探索に用いるアルゴリズムとして選択する。ステップＳ４１３では、経路探索部１１が、ステップＳ４１２で選択されたアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【００９２】
ステップＳ４１３では、図１２に示すような、場所関連テーブルでの評価に基づいて選択したアルゴリズムを用いて経路探索を実行した場合の案内文である案内文Ｂを作成する。次に、ステップＳ４１５において、探索結果表示部１３に、ステップＳ４１３での探索結果と、ステップＳ４１４で作成された案内文Ｂとが表示される。
【００９３】
ステップＳ４１６では、現在の状況とは、状況を特定する三項目（Ｘ：行動目的、Ｙ：行動背景、Ｚ：場所の種類）のうち「場所の種類」及び「行動背景」が異なるが「行動目的」が一致するテーブルが評価テーブル８に存在するか否かを判別する。「行動目的」が一致するテーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４２１の処理が実行される。
【００９４】
「行動目的」が一致するテーブルが評価テーブル８に存在する場合、次にステップＳ４１７において、それらのテーブルの中に、「行動背景」が標準状態である状況のテーブル（以下、このような状況のテーブルを「背景標準テーブル」と称する）が存在するか否かが判別される。背景標準テーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４２１の処理が実行される。
【００９５】
背景標準テーブルが存在する場合、次にステップＳ４１８において、該背景標準テーブルで総合得点の順位が１位のアルゴリズムを、今回の経路探索に用いるアルゴリズムとして選択する。ステップＳ４１９では、経路探索部１１が、ステップＳ４１８で選択されたアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【００９６】
ステップＳ４２０では、図１２に示すような、背景標準テーブルでの評価に基づいて選択したアルゴリズムを用いて経路探索を実行した場合の案内文である案内文Ｃを作成する。次に、ステップＳ４１５において、探索結果表示部１３に、ステップＳ４１９での探索結果と、ステップＳ４２０で作成された案内文Ｂとが表示される。
【００９７】
ステップＳ４２１では、「行動目的」が現在の状況のものと関連性があり且つ「行動背景」が標準状態である状況のテーブル（以下、このような状況のテーブルを「目的関連・背景標準テーブル」と称する）が存在するか否かが判別される。目的関連・背景標準テーブルが評価テーブル８に存在しない場合、次にステップＳ４２５の処理が実行される。
【００９８】
目的関連・背景標準テーブルが存在する場合、次にステップＳ４２２において、該目的関連・背景標準テーブルで総合得点の順位が１位のアルゴリズムを、今回の経路探索に用いるアルゴリズムとして選択する。ステップＳ４２３では、経路探索部１１が、ステップＳ４２２で選択されたアルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【００９９】
ステップＳ４２３では、図１２に示すような、目的関連・背景標準テーブルでの評価に基づいて選択したアルゴリズムを用いて経路探索を実行した場合の案内文である案内文Ｃを作成する。次に、ステップＳ４１５において、探索結果表示部１３に、ステップＳ４２３での探索結果と、ステップＳ４２４で作成された案内文Ｃとが表示される。
【０１００】
ステップＳ４２５においては、予め定められた若しくはユーザによって予め選択された標準アルゴリズムを、今回の経路探索に用いるアルゴリズムとして選択する。ステップＳ４２６では、経路探索部１１が標準アルゴリズムを用いて経路探索を実行する。
【０１０１】
ステップＳ４２３では、図１２に示すような、標準アルゴリズムを用いて経路探索を実行した場合の案内文である案内文Ｄを作成する。次に、ステップＳ４１５において、探索結果表示部１３に、ステップＳ４２６での探索結果と、ステップＳ４２７で作成された案内文Ｃとが表示される。
【０１０２】
［実施例の作用／効果］
経路一致率学習部５によって学習されるアルゴリズムごとの経路一致率は、実際に走行経路を走行した時の状況におけるユーザのアルゴリズムについての嗜好を示している。また、ユーザ嗜好度学習部６によって学習されるアルゴリズムについての嗜好度は、ユーザ
自身によって入力されたアンケート結果から導き出されたユーザのアルゴリズムについての嗜好を示している。本実施例においては、このような経路一致率と嗜好度とを得点化することで両者を総合してアルゴリズムを評価することができる。
【０１０３】
このように、走行履歴のみならず、アンケート結果も合わせてアルゴリズムを評価することで、例えば、ユーザがある状況の時に本来の嗜好とは異なる経路を選択して走行した場合であっても、その状況におけるアルゴリズムの評価が大きく変動することを抑制することができる。一方、ある状況におけるユーザの嗜好そのものが変化した場合、その嗜好の変化に応じて、その状況におけるアルゴリズムの評価が徐々に変化することになる。つまり、状況に応じたアルゴリズムの評価とユーザの嗜好との関連性をより高めることができる。
【０１０４】
そして、経路探索時には、その時の状況において総合評価の最も高いアルゴリズムを用いて経路探索が行われる。また、経路探索時の状況と同一の状況におけるアルゴリズムの評価が記憶されていない場合でも、その時の状況と類似する状況において総合評価の最も高いアルゴリズムを用いて経路探索が行われる。これにより、ユーザが以前に走行したことがない場所を走行する際にも、その時の状況に応じて、ユーザの嗜好にマッチした走行経路を探索し提示することが可能となる。
【０１０５】
また、本実施例によれば、ユーザの嗜好に合致するアルゴリズムを自動的に選択することができる。つまり、ユーザは、経路探索時に、どのアルゴリズムを用いるのかを明示的に指示する必要がない。従って、アルゴリズムの数を増加させても、ユーザのアルゴリズム選択の負担が増加することがない。そのため、選択肢となる経路探索アルゴリズムの数をより多くすることができ、その結果、ユーザの嗜好をより反映した経路探索を行うことが可能となる。
【０１０６】
また、経路一致率テーブル５４における経路一致率は、新たな走行経路が取得されるごとに更新される。これにより、アルゴリズムの評価とユーザの嗜好との関連性を常に高く維持することができる。また、経路一致率を更新する際には、今回の走行経路が取得された時の状況と同一状況のみならず、それと類似の状況におけるアルゴリズムごとの経路一致率も更新される。これにより、ある状況で一の走行経路が取得されることで、複数の状況における経路一致率を更新することができる。
【０１０７】
また、探索結果表示部１３に、探索結果のみならず、上記のような「案内文」を表示することで、今回の経路探索に用いたアルゴリズムの選択理由をユーザが理解し易くなる。
【０１０８】
なお、本実施例においては、状況推定部３によって走行時或いは経路探索時の状況を推定し特定したが、ユーザ自身によって各種情報が入力されるようにして、その入力された情報に基づいて状況を特定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
３・・・状況推定部
４・・・学習部
５・・・経路一致率学習部
５１・・走行経路・状況蓄積部
５２・・走行履歴テーブル
５３・・経路一致率算出部
５３１・・経路探索部
５３２・・一致率算出部
５４・・経路一致率テーブル
６・・・ユーザ嗜好度学習部
６１・・ユーザ嗜好度算出部
６２・・嗜好度テーブル
７・・・アルゴリズム評価部
８・・・評価テーブル
９・・・アンケート結果入力部
１０・・アルゴリズム選択部
１１・・経路探索部
１２・・案内文作成部
１３・・探索結果表示部
【図１】
0005655427.tif 000003
【図２】
0005655427.tif 000004
【図３】
0005655427.tif 000005
【図４】
0005655427.tif 000006
【図５】
0005655427.tif 000007
【図６】
0005655427.tif 000008
【図７】
0005655427.tif 000009
【図８】
0005655427.tif 000010
【図９】
0005655427.tif 000011
【図１０】
0005655427.tif 000012
【図１１】
0005655427.tif 000013
【図１２】
0005655427.tif 000014
【図１３】
0005655427.tif 000015
【図１４】
0005655427.tif 000016