(57)【要約】【課題】ユーザが車両を利用する頻度に応じて、適切なタイミングで予定の報知を行うことができる車載情報機器を提供する。【解決手段】本発明の車載情報機器１は、現在日時を取得し、ユーザが車両２に乗って所定の場所に所定の予定日時に行く予定を記憶部１１の予定データベース１１２に記憶している。制御部１０は、現在日時と予定日時との間の期間と、ユーザが車両を利用する頻度を算出し、算出した期間と頻度とに基づいて、予定を報知するか否かを判定し、報知すると判定されたときユーザに対して所定の場所に行く予定を報知する。【選択図】図１
2012037451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在日時を取得する現在日時取得手段と、
ユーザが車両に乗って所定の場所に所定の予定日時に行く予定を記憶する予定記憶手段と、
前記現在日時と前記予定日時との間の期間を算出する期間算出手段と、
前記ユーザが前記車両を利用する頻度を算出する頻度算出手段と、
前記ユーザに対して前記所定の場所に行く予定を報知する報知手段と、
前記期間と前記頻度とに基づいて、前記報知手段により前記所定の場所に行く予定を報知するか否かを判定する報知判定手段と、
を備えることを特徴とする車載情報機器。
【請求項２】
請求項１に記載の車載情報機器において、
前記ユーザが前記車両に乗車したときの現在日時を乗車履歴として記憶する乗車履歴記憶手段をさらに備え、
前記頻度算出手段は、前記乗車履歴に基づいて前記ユーザが前記車両を利用する頻度を算出することを特徴とする車載情報機器。
【請求項３】
請求項１から２のいずれか一項に記載の車載情報機器において、
同一の所定の場所について前記予定記憶手段に前記予定が２以上記憶されているとき、当該２以上の予定の予定日時に基づいて当該所定の場所に行く周期を算出する周期算出手段をさらに備え、
前記報知判定手段は、前記期間と前記周期とに基づいて、前記報知手段により前記所定の場所に行く予定を報知するか否かを判定することを特徴とする車載情報機器。
【請求項４】
請求項３に記載の車載情報機器において、
前記周期に基づいて、次に前記所定の場所に行く予定日時を推定する予定日時推定手段をさらに備え、
前記報知手段は、前記予定日時推定手段により推定された予定日時を前記ユーザに報知することを特徴とする車載情報機器。
【請求項５】
現在日時を取得する現在日時取得手段と、
ユーザが車両に乗って所定の場所に所定の予定日時に行く予定を記憶する予定記憶手段と、
前記現在日時と前記予定日時との間の期間を算出する期間算出手段と、
同一の所定の場所について前記予定記憶手段に前記予定が２以上記憶されているとき、当該２以上の予定の予定日時に基づいて当該所定の場所に行く周期を算出する周期算出手段と、
前記ユーザに対して前記所定の場所に行く予定を報知する報知手段と、
前記期間と前記周期とに基づいて、前記報知手段により前記所定の場所に行く予定を報知するか否かを判定する報知判定手段と、
を備えることを特徴とする車載情報機器。
【請求項６】
請求項５に記載の車載情報機器において、
前記周期に基づいて、次に前記所定の場所に行く予定日時を推定する予定日時推定手段をさらに備え、
前記報知手段は、前記予定日時推定手段により推定された予定日時を前記ユーザに報知することを特徴とする車載情報機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載情報機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、地名情報と日時情報とを含むイベントの情報を取得し、そのイベントの当日にイベントについてユーザに報知するナビゲーション装置が知られている。（たとえば、特許文献１）
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２７１３３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
所定の場所に行く予定に関してユーザに報知を行う車載情報機器において、ユーザが毎日のように車両を利用している場合は、当日に報知するだけでもユーザに予定を伝えることができる。しかし、ユーザは毎日車両を利用するとは限らないため、当日に報知を行うだけではユーザに予定を報知できないことがあった。本発明では、ユーザが車両を利用する頻度に応じて適切なタイミングで予定の報知を行うことができる車載情報機器の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の車載情報機器は、現在日時を取得する現在日時取得手段と、ユーザが車両に乗って所定の場所に所定の予定日時に行く予定を記憶する予定記憶手段と、現在日時と予定日時との間の期間を算出する期間算出手段と、ユーザが車両を利用する頻度を算出する頻度算出手段と、ユーザに対して所定の場所に行く予定を報知する報知手段と、算出した期間と頻度とに基づいて、報知手段により所定の場所に行く予定を報知するか否かを判定する報知判定手段とを備える。
本発明の別の一態様である車載情報機器は、現在日時を取得する現在日時取得手段と、
ユーザが車両に乗って所定の場所に所定の予定日時に行く予定を記憶する予定記憶手段と、現在日時と予定日時との間の期間を算出する期間算出手段と、同一の所定の場所について予定記憶手段に予定が２以上記憶されているとき、当該２以上の予定の予定日時に基づいて当該所定の場所に行く周期を算出する周期算出手段と、ユーザに対して所定の場所に行く予定を報知する報知手段と、算出した期間と周期とに基づいて、報知手段により所定の場所に行く予定を報知するか否かを判定する報知判定手段とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
ユーザが車両を利用する頻度に応じて適切なタイミングで予定の報知を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施形態である車載情報機器の構成の一例を説明するための図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態において、車載情報機器がユーザに対して予定を報知する処理に関するフローチャートの一例である。
【図３】本発明の第１の実施の形態において、予定を報知するか否かの判定に用いる表の一例である。
【図４】本発明の第１の実施の形態において、予定を報知するか否かを判定する処理に関するフローチャートの一例である。
【図５】本発明の第２の実施の形態において、車載情報機器がユーザに対して予定を報知する処理に関するフローチャートの一例である。
【図６】本発明の第２の実施の形態において、予定を報知するか否かの判定に用いる表の一例である。
【図７】本発明の第２の実施の形態において、予定を報知するか否かを判定する処理に関するフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
〔第１の実施の形態〕
本発明の一実施形態による車載情報機器の構成について、図１を用いて説明する。図１の車載情報機器１は、車両２に搭載されているナビゲーション装置であって、制御部１０、記憶部１１、表示モニタ１２、スピーカ１３、ＧＰＳ受信部１４、ジャイロセンサ１５、および入力装置１６を備える。車載情報機器１は、車両２の車両センサ類に有線または無線で接続されており、車両２の状態に関する様々な信号を受信することができる。
【０００９】
車両センサ類の一つであるイグニッションセンサ２１は、車両２のイグニッションスイッチがオンおよびオフのいずれであるかを検出し、その検出結果に基づいた信号を車載情報機器１に出力する。車載情報機器１は、イグニッションセンサ２１からの信号に基づいてイグニッションスイッチがオンになったことを検出し、ユーザが車両２の利用を開始したことを検出することができる。
【００１０】
図１の制御部１０は、車載情報機器１を動作させるための様々な処理や制御を実行するための部分であり、マイクロプロセッサ、各種周辺回路、ＲＡＭ、ＲＯＭなどによって構成される。制御部１０は、ユーザを識別するユーザ識別処理、ユーザに予定を報知する予定報知処理、予定報知処理によりユーザに報知を行うか否かを判定する報知判定処理を実行する。そのほかにも制御部１０は、出発地から目的地までの推奨経路を探索する経路探索処理や、推奨経路に基づいて車両２を案内する経路案内処理、車両２がいる道路を特定するマップマッチング処理などのナビゲーション装置としての処理を実行することができる。
【００１１】
図１の記憶部１１は、ハードディスクなどを含む記憶媒体の集まりである。記憶部１１には、ユーザの識別に用いるユーザデータベース１１１、ユーザの予定を記憶する予定データベース１１２、ユーザによる車両２の乗車履歴を記憶する乗車履歴データベース１１３が記憶されている。また、記憶部１１には、予定の報知等に用いる画像データや音声データなどの各種データが記憶されており、経路探索処理などに用いる地図データなども記憶されている。
【００１２】
ユーザデータベース１１１は、ユーザの識別に用いるデータであるユーザデータを記憶するデータベースである。制御部１０は、ユーザ識別処理において、ユーザデータベース１１１に記憶しているユーザデータに基づいてユーザの識別を行う。ユーザ識別処理は、たとえばパスワード入力による方式や、ユーザの指紋や顔の画像認識などの周知な方法でよく、ユーザデータベース１１１には認証用のパスワードや指紋や顔の画像情報が記憶されている。
【００１３】
予定データベース１１２は、ユーザデータベース１１１にユーザデータが記憶されている各ユーザの予定を、予定データとして記憶するデータベースである。予定データは、ユーザが入力装置１６を介して入力してもよいし、車載情報機器１の外部にある携帯端末やＩＣカードなどから読み込んでもよい。予定データベース１１２に記憶されている予定データは、予定を行うユーザを識別するユーザ情報、予定を行う予定日時、および予定が行われる予定場所の情報を含む。
【００１４】
乗車履歴データベース１１３は、ユーザデータベース１１１にユーザデータが記憶されている各ユーザの車両２の利用状況を乗車履歴として記憶するデータベースである。乗車履歴データベース１１３が記憶する乗車履歴は、各ユーザが車両２に乗車したときに記憶されるものであって、ユーザを識別するためのユーザ情報と、ユーザが車両２に乗車したときの現在日時とを含む。
【００１５】
記憶部１１に記憶される地図データは、道路地図に関する情報を記憶したものである。地図データには、地図上の地点を表すノードに関するノードデータや、ノードが表す地点と地点の間を繋ぐ道路を表すリンクに関するリンクデータ、道路地図上にある各種施設に関する施設データなどが含まれる。ノードデータには、位置情報や地点名称に関する情報などが含まれる。リンクデータには、リンクが表す道路の長さであるリンク長や、道路種別、車両の通行が許可されている方向などの情報が含まれる。これらのデータに基づいて経路探索処理や、マップマッチング処理、経路案内処理などが実行される。
【００１６】
図１の表示モニタ１２は、制御部１０で実行される各処理のために様々な文字や画像、映像などを表示するための装置であり、液晶ディスプレイ等が用いられる。制御部１０が実行する予定報知処理では、表示モニタ１２に所定の文字や画像、映像を表示することによりユーザに予定を報知する。
【００１７】
図１のスピーカ１３は、制御部１０で実行される各処理のために様々な音声を出力する。スピーカ１３は、制御部１０の制御により、予定報知処理では予定の内容を音声で出力する。
【００１８】
図１のＧＰＳ受信部１４は、ＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して制御部１０へ出力する。ＧＰＳ信号には、車両２の現在位置と現在日時を特定するための情報として、そのＧＰＳ信号を送信したＧＰＳ衛星の位置と送信時刻が含まれている。したがって、制御部１０は、所定数以上のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号により、これらの情報に基づいて車両２の現在位置および現在日時を算出することができる。制御部１０は、ＧＰＳ信号に基づいて算出された車両２の現在位置の時間変化を算出し、車両２の現在位置の時間変化に基づいて、車両２が走行している方向と走行した距離を特定することができる。
【００１９】
制御部１０は、記憶部１１に記憶されている地図データや上記のようにして算出した車両２の現在位置が変化した軌跡などに基づいて、車両２がどの道路の上に存在するかを特定する。このような処理をマップマッチング処理という。
【００２０】
図１のジャイロセンサ１５は、車両２の向きの変化に応じた角速度を検出するためのセンサである。このジャイロセンサ１５により検出された角速度に基づいて、車両２の向きが求められ、車両２が走行している方向を特定できる。
【００２１】
車両２がトンネル内を走行しているときや、高架下にあるサービスエリア内にあるときなど、ＧＰＳ受信部１４がＧＰＳ信号を受信できない場合がある。制御部１０は、ジャイロセンサ１５により検出される角速度、車両２の車両センサ類の一つである車速センサ（不図示）からハーネス等を介して送信される車両２の走行速度、および記憶部１１に記憶される地図データに基づいて、車両２の現在位置および走行している方向に関する情報を特定することもできる。このようにして特定された車両２の現在位置の軌跡に基づいてもマップマッチング処理を実行することができる。ＧＰＳ信号に基づいたマップマッチング処理と、角速度や走行速度等に基づいたマップマッチング処理とは併用することができる。
【００２２】
図１の入力装置１６は、車載情報機器１を動作させるためにユーザから入力される各種操作を検出するための装置であり、各種の入力スイッチ類を有している。ユーザは、入力装置１６を操作することにより、たとえば、車載情報機器１に予定を入力することや、表示モニタ１２に表示された地図を任意の方向にスクロールしたりすることができる。入力装置１６は、操作パネルやリモコンなどによって実現することができる。あるいは、入力装置１６を表示モニタ１２と一体化されたタッチパネルとしてもよい。
【００２３】
車載情報機器１は、上記の構成を用いてユーザに対して予定データベース１１２に記憶された予定の報知を行う。第１の実施の形態において、車載情報機器１がユーザに対して予定の報知を行う手順について、図２のフローチャートを用いて説明する。図２のフローチャートは、車両２のイグニッションスイッチがオンになったことが検出されたとき実行を開始する処理であって、制御部１０で実行される。
【００２４】
図２のステップＳ１０１では、車載情報機器１の制御部１０は、ユーザ識別処理を実行し、予定を報知する対象であるユーザを識別する。報知する対象であるユーザが識別されたら、図２の処理はステップＳ１０２に進む。
【００２５】
図２のステップＳ１０２では、制御部１０は、現在日時を取得する。現在日時は、たとえばＧＰＳ信号などに基づいて算出したものを取得すればよい。現在日時が取得されたら、図２の処理はステップＳ１０３に進む。
【００２６】
図２のステップＳ１０３では、制御部１０は、ステップＳ１０２で取得した現在日時と、ステップＳ１０１で識別したユーザに関する情報とを乗車履歴として記憶部１１の乗車履歴データベース１１３へ記憶する。乗車履歴データベース１１３へ乗車履歴が記憶されたら、図２の処理はステップＳ１０４に進む。
【００２７】
図２のステップＳ１０４では、制御部１０は、ステップＳ１０１で識別したユーザに関する予定を、予定データベース１１２から取得する。制御部１０がステップＳ１０１で識別したユーザに関する予定を取得したら、図２の処理はステップＳ１０５に進む。
【００２８】
図２のステップＳ１０５では、制御部１０は、ステップＳ１０４で取得した各予定について、図２のステップＳ１０６からステップＳ１０７までの処理を実行する。ステップＳ１０６からステップＳ１０７までの処理は、ステップＳ１０４で取得した各予定について、１回ずつ処理される。
【００２９】
図２のステップＳ１０６では、制御部１０は、ステップＳ１０４で取得した予定のうち処理中の予定について、報知判定処理を実行する。図２の処理は、報知判定処理の結果、予定を報知することになった場合はステップＳ１０７に進み、報知しないことになった場合は次の予定に対する処理を開始するためステップＳ１０５に戻る。
【００３０】
図２のステップＳ１０７では、制御部１０は、ステップＳ１０４で取得した予定のうち処理中の予定について予定報知処理を実行する。すなわち、当該処理中の予定の予定日時や予定に関する予定場所などを表示モニタ１２やスピーカ１３を介して出力する。図２の処理は、当該処理中の予定について予定報知処理を実行したら次の予定に対する処理を開始するためステップＳ１０５に戻る。なお、ステップＳ１０４で取得した予定をすべて実行した場合は、ステップＳ１０５に戻る代わりに図２の処理を終了する。
【００３１】
次に、図２のステップＳ１０６で実行される報知判定処理について説明する。ステップＳ１０６で実行される報知判定処理では、制御部１０は、ユーザが車両２を利用する頻度と、現在日時から予定日時までの期間とに基づいて、各予定を報知するか否かを判定する。第１の実施の形態では、制御部１０は、ユーザが車両２を利用する頻度として、当該ユーザがこれまでに車両２に乗車した頻度を、当該ユーザの乗車履歴に基づいて算出する。ここでは、たとえば週４回以上、週２・３回、週１回、月１・２回のうちのいずれかの頻度を車両２に乗車する頻度として算出する。
【００３２】
第１の実施の形態では、制御部１０は、ユーザが車両２を利用する頻度と、現在日時から予定日時までの期間とを算出したら、図３に示す報知判定表３００に従って、予定を報知するか否かを決定する。図３に示す報知判定表３００は、乗車履歴に基づいた車両２を利用する頻度を縦軸のキーとし、現在日時から予定日時までの期間を横軸のキーとする表である。報知判定表３００において、縦軸のキーと横軸のキーとに基づいて特定される各項目は、「報知する」および「報知しない」のいずれかとなっている。制御部１０は、算出したユーザが車両２を利用する頻度と、現在日時から予定日時までの期間とで特定された報知判定表３００の項目が「報知する」になっている場合に、予定報知処理により予定を報知する。報知判定表３００の項目が「報知しない」になっている場合には、他の処理により報知することになった場合を除いて報知を行わない。たとえば、乗車履歴データベース１１３にユーザが車両２に「月１・２回」乗車しており、現在日時が当該ユーザの予定の予定日時の「２週間間前」であった場合は、その予定については報知判定表３００に基づいて「報知する」と判定されるため、図２のステップＳ１０７において予定の報知が行われる。
【００３３】
以上で説明した第１の実施の形態における報知判定処理について、その処理に関するフローチャートの一例を図４に示す。図４のフローチャートは、図２のステップＳ１０６におけるサブルーチンであって、ステップＳ１０６において処理中の予定の予定データを引数として実行を開始し、その予定について報知するか否かを図２の処理に返す。
【００３４】
図４のステップＳ２０１では、制御部１０は、現在日時を取得する。図４の処理は、現在日時を取得したらステップＳ２０２に進む。
【００３５】
図４のステップＳ２０２では、制御部１０は、ステップＳ２０１で取得した現在日時と、引数として入力された予定データの予定日時との間の期間を算出する。図４の処理は、現在日時と予定日時との間の期間を算出したらステップＳ２０３に進む。
【００３６】
図４のステップＳ２０３では、制御部１０は、引数として入力された予定データに含まれるユーザ情報に基づいて乗車履歴データベース１１３を検索し、当該ユーザ情報に対応したユーザの乗車履歴を取得する。図４の処理は、当該ユーザに関する乗車履歴を取得したら、ステップＳ２０４に進む。
【００３７】
図４のステップＳ２０４では、制御部１０は、ステップＳ２０３で取得した乗車履歴に基づいて、予定データに含まれるユーザ情報に対応したユーザが車両２を利用する頻度、すなわち、当該ユーザが車両２に乗車した頻度を算出する。たとえば、当該ユーザがこれまでに車両２に乗車した合計回数と、当該ユーザが車両２に乗車した最も古い乗車履歴の日時と、最も新しい乗車履歴の日時を取得し、車両２に乗車した回数を最も新しい乗車履歴の日時と最も古い乗車履歴の日時との間の期間で割ることにより算出する。図４の処理は、ユーザが車両２を利用する頻度を算出したら、ステップＳ２０５に進む。
【００３８】
図４のステップＳ２０５では、制御部１０は、ステップＳ２０２で算出した期間と、ステップＳ２０４で算出したユーザが車両２を利用する頻度とに基づいて、引数として入力された予定を報知するか否かの判定結果を報知判定表３００に従って決定する。図４の処理は、予定を報知するか否かの判定結果を決定したら、その結果を図２の処理に返して終了する。
【００３９】
以上で説明したように、第１の実施の形態の車載情報機器１は、ユーザが車両２に乗車した頻度に基づいて、予定の当日以外の日時であっても予定の報知を行うことができる。
【００４０】
〔第２の実施の形態〕
本発明の第２の実施の形態について説明する。本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態と報知判定処理の方法が異なる。第２の実施の形態における報知判定処理では、車両を利用して所定の場所に行く周期に基づいて報知判定処理を行う。所定の場所に行く周期は、その逆数を取ることにより所定の場所に行く頻度に変換することができる。
【００４１】
第２の実施の形態における車載情報機器の構成は、第１の実施の形態と同じものが利用できるため、その説明を省略する。なお、第２の実施の形態においては、車載情報機器１の記憶部１１は、乗車履歴データベース１１３を記憶していなくてもよい。
【００４２】
第２の実施の形態において車載情報機器１がユーザに対して予定の報知を行う手順について、図５のフローチャートを用いて説明する。図５のフローチャートは、車両２のイグニッションスイッチがオンになったことが検出されたとき実行を開始する処理であって、制御部１０で実行される。
【００４３】
図５のステップＳ３０１では、車載情報機器１の制御部１０は、ユーザ識別処理を実行し、予定を報知する対象であるユーザを識別する。予定を報知する対象であるユーザを識別したら、図５の処理はステップＳ３０２に進む。
【００４４】
図５のステップＳ３０２では、制御部１０は、ステップＳ３０１で識別したユーザに関する予定を、予定データベース１１２から取得する。ステップＳ３０１で識別したユーザに関する予定を取得したら、図５の処理はステップＳ３０３に進む。
【００４５】
図５のステップＳ３０３では、制御部１０は、ステップＳ３０２で取得した各予定について、図５のステップＳ３０４からステップＳ３０５の処理を実行する。ステップＳ３０４からステップＳ３０５までの処理は、ステップＳ３０２で取得した各予定について、１回ずつ処理される。
【００４６】
図５のステップＳ３０４では、制御部１０は、ステップＳ３０２で取得した予定のうち処理中の予定について、報知判定処理を実行する。ステップＳ３０４で実行する報知判定処理は、第１の実施の形態の処理とは異なるものであり、その詳細については後述する。図５の処理は、報知判定処理の結果、予定を報知することになった場合はステップＳ３０５に進み、報知しないことになった場合は次の予定に対する処理を開始するためステップＳ３０３に戻る。
【００４７】
図５のステップＳ３０５では、制御部１０は、ステップＳ３０２で取得した予定のうち処理中の予定について予定報知処理を実行する。すなわち、当該処理中の予定の予定日時や当該処理中の予定に関する予定場所などを表示モニタ１２やスピーカ１３を介して出力する。図５の処理は、当該処理中の予定について予定報知処理を実行したら次の予定に対する処理を開始するためステップＳ３０３に戻る。なお、ステップＳ３０２で取得した予定をすべて実行した場合は、ステップＳ３０３に戻る代わりに図５の処理を終了する。
【００４８】
次に、図５のステップＳ３０４で実行される報知判定処理について説明する。図５のステップＳ３０４で実行される報知判定処理では、ステップＳ３０４で処理中の予定データに含まれる予定場所へユーザが車両２を利用して行く周期と、現在日時から予定日時までの期間とに基づいて、予定報知処理により報知を行うか否か判定する。
【００４９】
ユーザが車両２を利用して予定場所へ行く周期は、予定データベース１１２に記憶された予定データに基づいて算出される。制御部１０は、ステップＳ３０５で処理中の予定データに含まれる予定場所について、予定データベース１１２を検索する。検索の結果、当該予定場所に関する予定データが複数記憶されていた場合、当該予定場所に行った回数と、当該予定場所に行く予定データの中で最も古い予定日時と、最も新しい予定日時とを取得する。そして、最も新しい予定日時と最も古い予定日時との間の期間を当該予定場所に行った回数で割ることにより当該予定場所に行く周期を算出する。ここでは、たとえば、３〜６か月、１〜３か月、１週間〜１か月、１週間以下のうちのいずれかの周期を当該予定場所に行く周期として算出する。
【００５０】
第２の実施の形態では、制御部１０は、上記のように予定データに基づいて算出した周期と、現在日時と予定日時までの期間とに基づき、図６に示す報知判定表６００に従って、予定報知処理により報知を行うか否かを判定する。
【００５１】
図６に示す報知判定表６００は、車両２を利用して予定場所に行く周期を縦軸のキーとし、現在日時から予定日時までの期間を横軸のキーとする表である。報知判定表６００において、縦軸のキーと横軸のキーとに基づいて特定される各項目は、「報知する」および「報知しない」のいずれかとなっている。制御部１０は、両軸のキーに基づいて特定された報知判定表６００の項目が「報知する」になっている場合に、予定報知処理により予定を報知する。報知判定表６００の項目が「報知しない」になっている場合には、他の処理により報知することになった場合を除いて報知を行わない。たとえば、ユーザが報知判定処理の処理対象である予定において行く予定になっている場所に２か月に１回の周期で行っており、当該場所に次に行く予定の１か月前のときは、報知判定表６００の「１〜３か月」の周期の行と「１か月前」の列との交わる項目「報知する」に基づいて、当該場所に次に行く予定を「報知する」と判定される。
【００５２】
以上で説明した第２の実施の形態における報知判定処理について、そのフローチャートの一例を図７に示す。図７のフローチャートは、図５のステップＳ３０４におけるサブルーチンであって、ステップＳ３０４において処理中の予定の予定データを引数として実行を開始し、その予定について報知するか否かを図５の処理に返す。
【００５３】
図７のステップＳ４０１では、制御部１０は、現在日時を算出する。図７の処理は、現在日時を算出したらステップＳ４０２に進む。
【００５４】
図７のステップＳ４０２では、制御部１０は、ステップＳ４０１で算出した現在日時と、引数として入力された予定データの予定日時との間の期間を算出する。図７の処理は、現在日時と予定日時との間の期間を算出したらステップＳ４０３に進む。
【００５５】
図７のステップＳ４０３では、制御部１０は、引数として入力された予定データに基づいて予定情報データベース１１２を検索し、引数として入力された予定データに対してユーザ情報および予定場所が同一である予定データを取得する。図７の処理は、引数として入力された予定データとユーザ情報と予定場所とが同一である予定データを取得したらステップＳ４０４に進む。
【００５６】
図７のステップＳ４０４では、制御部１０は、ステップＳ４０３で取得した予定データの数が２個以上あるか否かを判定する。図７の処理は、ステップＳ４０３で取得した予定データが２個以上ある場合はステップＳ４０５に進み、１個以下である場合はステップＳ４０７に進む。
【００５７】
図７のステップＳ４０５では、制御部１０は、ステップＳ４０３で取得した予定データに基づいて、引数として入力された予定データに含まれる予定場所へユーザが行く周期を算出する。図７の処理は、その周期を算出したらステップＳ４０６に進む。
【００５８】
図７のステップＳ４０６では、制御部１０は、ステップＳ４０２で算出した期間とステップＳ４０５で算出した周期とに基づいて、引数として入力された予定を報知するか否かの判定結果を報知判定表６００に従って決定する。図７の処理は、予定を報知するか否かの判定結果を決定したら、その結果を図５の処理に返して終了する。
【００５９】
図７のステップＳ４０７では、制御部１０は、ステップＳ４０２で算出した期間が「当日」である場合は判定結果を「報知する」に決定し、それ以外のときは「報知しない」に決定する。図７の処理は、これらの判定結果を図５の処理に返して終了する。
【００６０】
以上説明した各実施の形態によれば、次の作用効果を奏する。
【００６１】
本発明の第１の実施の形態における車載情報機器１は、ＧＰＳ信号に基づいて現在日時を取得することができる。車載情報機器１は、ユーザが車両２に乗って所定の場所に行く予定日時を含む予定を記憶部１１の予定データベース１１２に記憶している。車載情報機器１の制御部１０は、現在日時と予定日時との間の期間を算出し（図４のステップＳ２０２）、ユーザが車両２を利用する頻度を算出し（図４のステップＳ２０４）、算出した期間とユーザが車両２を利用する頻度とに基づいて予定を報知するか否かを判定し（図４のステップＳ２０５）、ユーザに対して所定の場所に行く予定を報知する（図２のステップＳ１０７）。これにより、ユーザが車両を利用する頻度に応じて適切なタイミングで予定の報知を行うことができる。
【００６２】
本発明の第２の実施の形態における車載情報機器１は、ＧＰＳ信号に基づいて現在日時を取得することができる。車載情報機器１は、ユーザが車両２に乗って所定の場所に行く予定日時を含む予定を記憶部１１の予定データベース１１２に記憶している。車載情報機器１の制御部１０は、現在日時と予定日時との間の期間を算出し（図７のステップＳ４０２）、ユーザが車両２を利用して所定の場所に行く周期を算出し（図７のステップＳ４０５）、算出した期間と周期とに基づいて予定を報知するか否かを判定し（図７のステップＳ４０６）、ユーザに対して所定の場所に行く予定を報知する（図５のステップＳ３０５）。周期は頻度の逆数であるため、このようにしても、ユーザが車両を利用する頻度に基づいて適切なタイミングで予定の報知を行うことができる。
【００６３】
以上の各実施の形態は、以下のように変形して実施できる。
【００６４】
第２の実施の形態では、図７のステップＳ４０５で算出した周期に基づいて次に所定の場所に行く予定日時を推定し、ユーザに対してその場所に行く予定を報知することにしてもよい。たとえば、ユーザが１か月周期で所定の場所に行っていた場合、最後に所定の場所に行った予定の予定日時から１か月後にその場所に行くものと推定してもよい。このようにすることにより、ユーザが予定の入力を忘れていた場合についても予定の報知を行うことができる。
【００６５】
第２の実施の形態では、図７のステップＳ４０７において、ステップＳ４０２で算出した期間が「当日」の場合に判定結果を「報知する」に決定することにしたが、「当日」以外にも報知してもよい。たとえば、ステップＳ４０３で取得した予定データが１個である場合であっても、「１週間前」の場合に判定結果を「報知する」に決定することにしてもよい。
【００６６】
第１の実施の形態、第２の実施の形態、および各種の変形例は、任意に組み合わせて実施してもよい。たとえば、報知判定表３００および報知判定表６００のいずれかで報知するとなった予定に関しては報知することにしてもよい。また、判定表３００および判定表６００は一例であり、各項目の条件や項目数は任意に設定可能である。さらに、これらに例示した判定表を用いずに報知判定処理を行ってもよい。たとえば、車両２を利用する頻度や、現在日時から予定日時までの期間などをそれぞれ数値化し、これらの数値を所定の関数に代入して得られた計算結果に基づいて報知判定処理を行ってもよい。
【００６７】
第１の実施の形態では判定表３００の縦軸を、車両２を利用する頻度としたが、その逆数である車両２を利用する周期としてもよい。たとえば、「週１回」という頻度は、「１週間」の周期で車両２を利用していると言い換えることができる。同様に第２の実施の形態の判定表６００の縦軸は、予定場所へ車両２を利用して行く頻度としてもよい。たとえば、「１週間〜１か月」の周期で予定場所へ車両２を利用して行っていることは、「週１回〜月１回」の頻度で予定場所へ車両２を利用して行っていると言い換えることができる。
【００６８】
以上で説明した各実施の形態および各種の変形例において、報知した予定データについて、当該予定データの予定場所が表す場所を推奨経路の目的地に設定することができてもよい。
【００６９】
以上で説明した各実施の形態や各種の変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されない。
【符号の説明】
【００７０】
１  車載情報機器
２  車両
１０  制御部
１１  記憶部
１２  表示モニタ
１３  スピーカ
１４  ＧＰＳ受信部
１５  ジャイロセンサ
１６  入力装置
２１  イグニッションセンサ
１１１  ユーザデータベース
１１２  予定データベース
１１３  乗車履歴データベース
３００，６００  報知判定表
【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５】
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【図６】
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【図７】
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