(57)【要約】【課題】高い精度で目的地を予測できる目的地予測装置を提供する。【解決手段】走行履歴データベース４に車両の出発地点及び到着地点、運転開始日時及び運転終了日時を、車両の走行履歴として記憶しておき、休日検出部７４が記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて車両利用者の休日を検出し、周期性検出部７５が検出した休日の出現間隔に基づいて周期性の有無を検出し、周期性が有ると判断した場合に、当該周期性の固有周期を検出する。目的地予測部７６は、当該検出された固有周期と、車両の現在位置と、車両の運転開始日時に基づいて、車両の目的地を予測する。【選択図】図１
2013167466.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の現在位置を検出する自車位置検出手段と、
車両の運転開始及び運転終了を検出する運転開始終了検出手段と、
前記運転開始終了検出手段により検出された運転開始の日時及び運転終了の日時を検出する日時検出手段と、
前記自車位置検出手段により検出された現在位置に基づく車両の出発地点及び到着地点、前記日時検出手段により検出された運転開始日時及び運転終了日時を、車両の走行履歴として記憶する走行履歴記憶手段と、
前記走行履歴記憶手段に記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて、車両利用者の休日を検出する休日検出手段と、
前記休日検出手段によって検出された休日の出現間隔に基づいて休日が出現する周期性の有無を検出し、前記周期性が有ると判断した場合に、当該周期性の固有周期を検出する周期性検出手段と、
前記周期性検出手段によって検出された固有周期、前記車両の現在位置、及び、前記車両の運転開始日時に基づいて、車両の目的地を予測する目的地予測手段と
を備えることを特徴とする目的地予測装置。
【請求項２】
前記目的地予測手段は、
前記走行履歴記憶手段に記憶された走行履歴ごとに、前記周期性検出手段により検出された固有周期中の順番を割り当て、
前記自車位置検出手段により検出された車両の現在位置、前記日時検出手段により検出された運転開始日時、前記周期性検出手段により検出された固有周期中の順番と、前記走行履歴に含まれる車両の出発地点及び到着地点、前記運転開始日時、前記割り当てられた固有周期中の順番とを比較して、一致する走行履歴を抽出し、
前記抽出された走行履歴のうち、最多の到着地点を車両の目的であると予測すること
を特徴とする請求項１に記載の目的地予測装置。
【請求項３】
前記休日検出手段は、
車両利用者の自宅の位置を判定する自宅判定手段と、
車両利用者の勤務地の位置を判定する勤務地判定手段とを有し、
前記自宅判定手段によって判定された自宅の位置から前記勤務地判定手段によって判定された勤務地の位置に車両が訪問していない日を、休日と判定すること
を特徴とする請求項１又は請求項２に記載の目的地予測装置。
【請求項４】
前記自宅判定手段は、前記走行履歴記憶手段に記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて、車両の滞在時間が最長又は車両の訪問回数が最多の地点を自宅の位置であると判定することを特徴とする請求項３に記載の目的地予測装置。
【請求項５】
前記勤務地判定手段は、前記走行履歴記憶手段に記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて、前記自宅の位置を除いた車両の滞在時間が最長又は車両の訪問回数が最多の地点を勤務地の位置であると判定することを特徴とする請求項３に記載の目的地予測装置。
【請求項６】
前記周期性検出手段は、前記休日検出手段によって検出された休日の出現間隔を算出し、複数の休日の出現間隔が一致している場合に前記周期性が有ると判定し、当該休日の出現間隔を、前記固有周期であると判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の目的地予測装置。
【請求項７】
前記周期性検出手段は、前記休日検出手段によって検出された休日の出現間隔を算出し、複数の休日の出現間隔の標準偏差が所定値よりも小さい場合に前記周期性が有ると判定し、当該複数の休日の出現間隔の平均値を、前記固有周期であると判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の目的地予測装置。
【請求項８】
前記周期性検出手段は、前記休日検出手段によって検出された複数の休日の出現間隔の標準偏差が第１所定値よりも小さくない場合に、複数の休日を所定の出現間隔ごとに分割し、それぞれの休日の出現間隔の標準偏差及び全体の出現間隔の標準偏差が第２所定値よりも小さい場合に前記周期性が有ると判定し、前記全体の出現間隔を、前記固有周期であると判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の目的地予測装置。
【請求項９】
前記周期性検出手段は、前記所定の出現間隔を、偶数番目の休日の出現間隔と奇数番目休日の出現間隔とし、前記偶数番目の休日の出現間隔の第１標準偏差と、前記奇数番目の休日の出現間隔の第２標準偏差と、全体の出現間隔の第３標準偏差とが、それぞれ第２所定値よりも小さい場合に前記周期性が有ると判定することを特徴とする請求項８に記載の目的地予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の目的地を予測する目的地予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の目的地を予測する目的地予測装置としては、例えば、下記の特許文献１に記載されたものが知られている。この特許文献１に記載されたナビゲーション装置は、走行履歴データを記憶しておき、ユーザの目的地設定操作を受け付けることなく、自発的に目的地を推定し、推定した目的地への到着予想時刻をユーザに通知している。ナビゲーション装置は、現在の曜日、時間帯、天候等の情報と、予め記憶しておいた走行履歴データの曜日、時間帯、天候等とを比較することにより、目的地を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２１４９３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したナビゲーション装置は、曜日の一致度合いに基づいて目的地を推定している。しかし、例えば４日に亘って勤務しその後に２日に亘って休日があるような７曜日制でない勤務シフトの場合には、勤務日と休日とが曜日によって特定できない。したがって、曜日と勤務日及び休日とが対応しない勤務シフトの場合には、高い精度で目的地を推定することができない可能性がある。
【０００５】
そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、高い精度で目的地を予測できる目的地予測装置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】
【０００６】
本発明は、車両の出発地点及び到着地点、運転開始日時及び運転終了日時を、車両の走行履歴として記憶しておき、記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて車両利用者の休日を検出し、検出した休日の出現間隔に基づいて周期性の有無を検出し、周期性が有ると判断した場合に、当該周期性の固有周期を検出する。本発明は、当該検出された固有周期と、車両の現在位置と、車両の運転開始日時に基づいて、車両の目的地を予測する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、固有周期と、車両の現在位置と、車両の運転開始日時に基づいて、車両の目的地を予測するので、曜日を使用せずに、高い精度で目的地を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置の構成を示すブロックズである。
【図２】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置に記憶される走行履歴データベースを示す図である。
【図３】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置によって周期性の有無を判定し、固有周期を算出する処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置によって固有周期を求めることができる生活パターンを示す図である。
【図５】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置によって固有周期を求めることができる他の生活パターンを示す図である。
【図６】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置によって固有周期を求めることができる他の生活パターンを示す図である。
【図７】７日制ではない勤務日と休日とのパターンを示す図である。
【図８】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置に記憶される走行履歴データベースであって、固有周期を追加した状態を示す図である。
【図９】本発明の実施形態として示すナビゲーション装置によって目的地を予測する処理手順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】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
本発明に係る目的地予測装置は、例えばナビゲーション装置に適用される。このナビゲーション装置は、車両利用者が運転を開始するときに、車両の目的地を予測して提示する。
【００１１】
［ナビゲーション装置の全体構成］
このナビゲーション装置は、例えば図１に示すように構成される。ナビゲーション装置は、コントローラ７に、ＧＰＳ（Global Positioning System）信号受信機１、イグニッション（ＩＧＮ）キーセンサ２、ＶＩＣＳ（登録商標）（Vehicle Information and Communication System）受信機３が接続されている。
【００１２】
ＧＰＳ信号受信機１は、ＧＰＳ信号を受信して車両の現在位置情報を生成すると共に、現在日時情報を取得する。コントローラ７は、ＧＰＳ信号受信機１から、現在位置情報及び現在日時情報が供給される。これによりＧＰＳ信号受信機１及びコントローラ７は、自車位置検出手段、日時検出手段として機能する。
【００１３】
イグニッションキーセンサ２は、車両利用者によって操作されるイグニッションキーの状態を検出する。コントローラ７は、イグニッションキーセンサ２から、イグニッションキーのオンオフ情報が供給される。コントローラ７は、イグニッションキーのオンオフ情報に基づいてイグニッションキーの状態を検出する。コントローラ７は、イグニッションキーの状態がオンにされた場合には車両の運転開始を検出する。コントローラ７は、イグニッションキーの状態がオフにされた場合には車両の運転終了を検出する。このように、イグニッションキーセンサ２及びコントローラ７は、運転開始終了検出手段として機能する。
【００１４】
ＶＩＣＳ受信機３は、ＶＩＣＳセンターから受信した渋滞情報を含む道路交通情報を受信する。コントローラ７は、ＶＩＣＳ受信機３から、車両が走行している周辺の渋滞情報が供給される。
【００１５】
また、コントローラ７には、走行履歴データベース４、地図データベース５、施設情報データベース６が接続されている。走行履歴データベース４、地図データベース５、施設情報データベース６は、ハードディスク装置やＣＤ等の記憶媒体に記憶された情報からなる。
【００１６】
走行履歴データベース４には、車両の走行履歴データが記憶されている。走行履歴データベース４には、図２に示すような複数種類の情報が対応づけられて記憶されている。走行履歴データベース４には、運転開始の年月日及び出発時刻、出発地（運転開始地）、到着地（運転終了地）が対応づけられている。また、出発地及び到着地には、施設情報、緯度経度情報が対応づけられている。走行履歴データベース４は、車両が走行するごとに、コントローラ７の制御に従って、当該年月日、出発時刻、出発地、到着地、施設情報、緯度経度情報が蓄積される。これにより、走行履歴データベース４は、走行履歴記憶手段として機能する。
【００１７】
地図データベース５は、地図データが記憶されている。この地図データには、道路リンク情報、道路ノード情報、地名情報、緯度経度情報等が含まれている。
【００１８】
施設情報データベース６は、地図に含まれる施設の名称を示す施設情報が記憶されている。
【００１９】
更に、コントローラ７には、ディスプレイ８、操作スイッチ９が接続されている。ディスプレイ８は、コントローラ７の制御に従って、各種情報を表示する。なお、ナビゲーション装置は、情報提示のため、スピーカ等も備えていてもよい。コントローラ７は、情報の提示タイミングに応じて、スピーカ等を駆動する。
【００２０】
操作スイッチ９は、リモートコントローラ、車両利用者周辺に設けられた各種の機械式スイッチ、ディスプレイ８に内蔵されたタッチパネル、音声入力装置等により構成される。この操作スイッチ９に対する操作は、コントローラ７によって読み取られる。
【００２１】
コントローラ７は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等のコンピュータによって構成されている。コントローラ７は、例えばＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムに従って処理をすることによって、各種の機能を実現する。図１におけるコントローラ７は、機能的な構成として、同一地点判定部７１、自宅判定部７２、勤務地判定部７３、休日検出部７４、周期性検出部７５、目的地予測部７６、経路算出部７７を含む。
【００２２】
同一地点判定部７１は、走行履歴データベース４に記憶されている走行履歴におけるＧＰＳ信号受信機１によって取得された出発地、到着地の緯度経度情報から、同一地点を判定する。同一地点判定部７１は、所定の緯度経度の範囲に属する出発地、到着地を同一地点と判定してもよい。なお、この同一地点判定部７１による同一地点判定処理については、後述する。
【００２３】
自宅判定部（自宅判定手段）７２は、走行履歴データベース４に記憶されている走行履歴情報に基づいて自宅を判定する。自宅判定部７２は、自宅の緯度経度情報である自宅情報を生成する。
【００２４】
勤務地判定部（勤務検出手段）７３は、走行履歴データベース４に記憶されている走行履歴情報に基づいて勤務地を判定する。勤務地判定部７３は、勤務地の緯度経度情報である勤務地情報を生成する。
【００２５】
休日検出部（休日検出手段）７４は、自宅判定部７２によって生成された自宅情報、勤務地判定部７３によって生成された勤務地情報と、走行履歴データベース４に記憶されている走行履歴情報とに基づいて、休日を検出する。なお、この休日検出部７４による休日検出処理については、後述する。
【００２６】
周期性検出部（周期性検出手段）７５は、休日検出部７４によって検出された休日の出現間隔から、車両利用者の生活パターンの周期性の有無と、当該周期性についての固有周期を検出する。この固有周期は、車両利用者の休日と勤務日との繰り返しによって決定される生活パターンの固有の周期である。この生活パターンは、各種のパターンが含まれる。例えば、ある生活パターンは、月曜日〜金曜日が出勤日であり土曜日と日曜日とが休日という７日制があげられる。また、他の生活パターンは、特定の曜日（例えば水曜日と日曜日）が休日であり、他の曜日が勤務日である曜日制があげられる。更に他の生活パターンは、曜日には関係なく、３日連続で勤務した後に１日の休日が出現するものも含まれる。
【００２７】
目的地予測部（目的地予測手段）７６は、出発時（運転開始日時）の車両位置、出発時刻、休日検出部７４によって検出された固有周期と、走行履歴データベース４に記憶された走行履歴情報とに基づいて、目的地を予測する。出発時の車両位置は、イグニッションキーセンサ２によって検出されたイグニッションキーの状態から運転開始を判断した時の、ＧＰＳ信号受信機１から供給された現在位置情報である。
【００２８】
経路算出部７７は、現在位置から目的地予測部７６によって予測された目的地までの経路を算出する。経路算出部７７は、地図データベース５に記憶された地図データを参照して、現在位置から目的地までの推奨経路を演算する。また、経路算出部７７は、ＶＩＣＳ受信機３から供給された渋滞情報を参照して、渋滞がない道路リンクを走行するように推奨経路を変更してもよい。
【００２９】
また、コントローラ７は、地図データ、渋滞情報、経路算出部７７によって演算された推奨経路を表示する表示データを生成し、ディスプレイ８に供給する。また、コントローラ７は、目的地予測部７６によって予測した目的地をディスプレイ８に表示すると共に、予測した目的地を決定する返答入力ボタンを表示してもよい。コントローラ７は、操作スイッチ９に対する操作を受け付けて、予測した目的地を決定する返答を取得する。
【００３０】
［同一地点判定処理］
つぎに、上述したナビゲーション装置において、同一地点判定部７１による同一地点判定処理について説明する。
【００３１】
このナビゲーション装置において、ＧＰＳ信号受信機１によって精度の高い出発地、到着地の緯度経度情報を取得することができる。しかし、全くの同一地点に車両が到着した場合でも、多少の位置の誤差が生じる。このため、車両が同一位置に停車しても、ＧＰＳ信号受信機１によって取得した緯度経度情報の数値が異なることがある。
【００３２】
同一地点判定部７１は、無加工の緯度経度情報を使用して、車両の出発地、到着地を定義する設定となっていると、全くの同一地点に車両が位置しても、異なる地点として出発地及び到着地を定義してしまう。このような問題を回避して目的地予測精度の低下を抑制するため、同一地点判定部７１は、以下の同一地点判定処理を行って、同じ出発地、到着地であれば同じ地点であると定義する。
【００３３】
この同一地点判定処理は、ＧＰＳ信号受信機１によって取得された緯度経度情報に近い施設を施設情報データベース６から検索する。同一地点判定部７１は、緯度経度情報に最も近い施設を施設情報データベース６から抽出し、当該抽出した施設を車両が出発又は到着した地点の施設名として走行履歴データベース４に記憶する。但し、自宅のある住宅地のように、周囲に施設情報データベース６に登録された施設が無い場合には、地図データベース５に記憶された住所名のうち、緯度経度情報に最も近い住所名を、出発地又は到着地の地点名としてもよい。
【００３４】
これにより、同一地点判定部７１は、図２に示すように、同一地点と判定された出発地又は到着地を、住所名又は施設名として走行履歴データベース４に記憶できる。したがって、この同一地点判定処理によれば、車両が同じ位置に存在するにも拘わらず緯度経度情報が異なる場合であっても、当該出発地及び到着地を、同一の施設名又は住所名として記憶できる。これにより、ナビゲーション装置は、施設名又は住所名の出発地及び到着地を目的地の予測処理に使用でき、目的地予測精度の低下を抑制できる。
【００３５】
［休日検出処理］
つぎに、コントローラ７による休日検出処理について説明する。
【００３６】
この休日検出処理は、自宅判定部７２により自宅を判定する自宅判定処理、勤務地判定部７３により勤務地を判定する勤務地判定処理、休日検出部７４により休日を判定する休日判定処理を含む。
【００３７】
自宅判定処理は、走行履歴データベース４に記憶されている出発地点、到着地点、運転開始日時、運転終了日時に基づいて、走行履歴データベース４に記憶されている出発地及び到着地のうち、車両利用者の自宅と判断できる地点を判定する。自宅判定部７２は、滞在時間が最長且つ訪問回数が最多の地点を自宅と判定する。また、自宅判定部７２は、車両の滞在時間が最長、又は、車両の訪問回数が最多の地点を自宅の位置と判定してもよい。図２のような走行履歴データベース４の場合において、自宅判定部７２は、厚木市○×１−１が自宅地点と判断できる。
【００３８】
更に、コントローラ７は、経路探索を行う際に自宅を目的地として設定する際の手間を省くために登録された自宅地点を利用して自宅判定を行ってもよい。
【００３９】
勤務地判定処理は、走行履歴データベース４に記憶されている出発地点、到着地点、運転開始日時、運転終了日時に基づいて、走行履歴データベース４に記憶されている出発地及び到着地のうち、車両利用者の勤務地と判断できる地点を判定する。このとき、勤務地判定部７３は、走行履歴データベース４に記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて、自宅の位置を除いた車両の滞在時間が最長又は車両の訪問回数が最多の地点を勤務地の位置と判定する。図２のような走行履歴データベース４の場合において、自宅判定部７２は、自宅の次に滞在時間及び訪問回数が多い△□自動車がＢデパートやＡ遊園地よりも滞在時間及び訪問回数が多いので、△□自動車が勤務地と判断できる。
【００４０】
休日検出処理は、自宅判定処理により判定された自宅から、勤務地判定処理により判定された勤務地に訪問していない年月日を、休日と判定する。図２のような走行履歴データベース４の場合においては、２０１１年８月４日、２０１１年８月５日を休日と判定できる。
【００４１】
以上のように、コントローラ７は、自宅の施設名又は住所名と緯度経度情報とを含む自宅情報、勤務地の施設名又は住所名と緯度経度情報とを含む勤務地情報、休日の年月日を示す休日情報を検出できる。これらの自宅情報、勤務地情報、及び、休日情報は、走行履歴データベース４に記憶される。
【００４２】
［周期性検出処理］
つぎに、上述した休日検出処理によって検出された休日情報に基づいて車両利用者の生活パターンの周期性の有無を判定し、周期性が有る場合において固有周期を検出する周期性検出処理について、図３を参照して説明する。
【００４３】
先ずステップＳ１において、周期性検出部７５は、走行履歴データベース４に記憶された休日情報を参照して、休日の出現間隔を算出する。周期性検出部７５は、算出された複数の休日の出現間隔からなる休日間隔データ群をＴｎ（ｎ＝０，１，２，．．．）とおく。
【００４４】
次のステップＳ２において、周期性検出部７５は、休日間隔データ群Ｔｎの標準偏差σを算出する。
【００４５】
次のステップＳ３において、周期性検出部７５は、ステップＳ２にて算出された休日間隔データ群Ｔｎの標準偏差σの大きさ、すなわち休日間隔データ群Ｔｎのばらつきの程度の大きさに基づいて、周期性の有無判定を行う。休日間隔データ群Ｔｎの標準偏差σが所定の第１所定値より小さい場合には、休日間隔に周期性が有ると判定して、ステップＳ１０に処理を進める。一方、休日間隔データ群Ｔｎの標準偏差が所定の第１所定値よりも大きい場合には、休日間隔には周期性が無いと判定して、ステップＳ４に処理を進める。このステップＳ３において、第１所定値は、「１」とする。しかし、この第１所定値は、休日間隔データ群Ｔｎの平均値によって変化させてもよい。また、第１所定値は、休日間隔に全くばらつきが無く、複数の休日の出現間隔が一致している場合のみ、周期性が有ると判定するよう設定してもよい。
【００４６】
ステップＳ１０において、周期性検出部７５は、ステップＳ３にて休日間隔に周期性があると判定されたことから、休日間隔データ群の平均値Ｔａｖｅを算出する。
【００４７】
次のステップＳ１１において、周期性検出部７５は、ステップＳ１０にて算出した休日間隔データ群の平均値Ｔａｖｅを、車両利用者の生活パターンの固有周期に設定する。なお、周期性検出部７５は、実用上の観点より、休日間隔データ群Ｔｎの平均値を日単位に四捨五入することが望ましい。
【００４８】
ステップＳ３にて否定判定された後のステップＳ４以降は、車両利用者の生活パターンにおいて１周期中に別個に休日が２日出現するパターンであるかを判定する。
【００４９】
１周期中に休日が２日出現する場合として、例えば、勤務日が４日、休日が２日のような場合、休日の出現間隔は５日、１日、５日、１日、・・・となり、５日と１日とが交互に発生する。この場合に休日間隔データ群Ｔｎの標準偏差σを求めると、休日の出現間隔のバラツキが大きいために、周期性が有ると判定できない。
【００５０】
そこで、周期性検出部７５は、複数の休日の出現間隔の標準偏差が第１所定値よりも小さくない場合に、複数の休日を所定の出現間隔ごとに分割する。周期性検出部７５は、それぞれの休日の出現間隔の標準偏差及び全体の出現間隔の標準偏差が第２所定値よりも小さい場合に周期性が有ると判定する。これにより、周期性検出部７５は、複数の休日に亘る全体の休日の出現間隔を、生活パターンの固有周期であると判定する。
【００５１】
具体的には、周期性検出部７５は、休日を奇数番目と偶数番目とに分類し、偶数番目の休日間隔データ群をＴ２ｍ、奇数番目の休日間隔データ群をＴ２ｌ＋１とする。
【００５２】
周期性検出部７５は、ステップＳ４において、偶数番目の休日間隔Ｔ２ｍ（ｍ＝０，１，２，．．．）を求める。
【００５３】
周期性検出部７５は、ステップＳ５において、奇数番目の休日間隔Ｔ２ｌ＋１（ｌ＝０，１，２，．．．）を求める。
【００５４】
周期性検出部７５は、ステップＳ６において、ステップＳ４にて求めた偶数番目の休日間隔とステップＳ５にて求めた奇数番目の休日間隔とを加算して、全体の周期Ｔｋを求める。
【００５５】
次に、周期性検出部７５は、ステップＳ７において、ステップＳ４にて算出した偶数番目の休日間隔Ｔ２ｍの標準偏差σ１、ステップＳ５にて算出した奇数番目の休日間隔Ｔ２ｌ＋１の標準偏差σ２、ステップＳ６にて算出した全体の周期Ｔｋの標準偏差σ３を求める。
【００５６】
周期性検出部７５は、ステップＳ８において、ステップＳ７にて算出した標準偏差σ１，σ２，σ３がそれぞれ十分に小さい場合に、休日間隔データ群Ｔｎに周期性が有ると判定する。このとき、周期性検出部７５は、第２所定値と標準偏差σ１，σ２，σ３とを比較して、すべての標準偏差σ１，σ２，σ３が第２所定値よりも小さいか否かを判定する。すべての標準偏差σ１，σ２，σ３が第２所定値よりも小さい場合には、休日間隔データ群Ｔｎに周期性があると判定して、ステップＳ１２に処理を進める。一方、すべての標準偏差σ１，σ２，σ３が第２所定値よりも小さくない場合には、ステップＳ９に処理を進めて、休日間隔データ群Ｔｎには周期性がないと判定する。ここで、第２所定値は、第１所定値と同じ「１」であってもよい。また、第２所定値は、第１所定値のように、分割した休日間隔データ群の平均値によって変化させてもよい。
【００５７】
ステップＳ１２において、周期性検出部７５は、ステップＳ７にて算出した全体の周期Ｔｋの平均値Ｔａｖｅを算出する。
【００５８】
次のステップＳ１３において、周期性検出部７５は、ステップＳ１２にて算出した全体の周期Ｔｋの平均値Ｔａｖｅを、車両利用者の生活パターンの固有周期に設定する。なお、周期性検出部７５は、実用上の観点より、休日間隔データ群Ｔｎの平均値を日単位に四捨五入することが望ましい。
【００５９】
このようなコントローラ７は、例えば、勤務日が４日連続した後に、休日が２日連続する場合には、全体周期が６日であることがわかる。
【００６０】
なお、上述した周期性検出処理は、複数の休日間隔データ群Ｔｎを偶数と奇数との２つに分割したが、これに限るものではない。例えば、車両利用者の生活パターン中に休日が３日ある又は４日ある場合があるため、休日の出現間隔をさらに３分割又は４分割してもよい。これにより、周期性検出部７５は、それぞれの休日間隔データ群の標準偏差から周期性の有無を算出することができる。
【００６１】
例えば、図４に示すように勤務日が５日連続した後に、休日が１日出現する場合には、上述したステップＳ１乃至ステップＳ３の処理によって、全体周期が５日であることがわかる。
【００６２】
他の例としては、図５に示すように、勤務日が３日連続した後に、休日が２日連続する場合には、ステップＳ１乃至ステップＳ３の処理によって、標準偏差σが第１所定値よりも小さくなる。しかし、ステップＳ４乃至ステップＳ６の処理によって、休日の周期Ｔ１が「１」となり、勤務日の周期Ｔ２が「４」となり、全体の周期Ｔが「５」と算出できる。その後、ナビゲーション装置は、周期Ｔの標準偏差σ３、周期Ｔ１の標準偏差σ１、周期Ｔ２の標準偏差σ２がそれぞれ、第２所定値よりも小さい場合には、周期性があると判定できる。ナビゲーション装置は、生活パターンの固有周期を、（休日、平日）＝（２，３）と演算できる。
【００６３】
他の例としては、図６に示すように、勤務日が連続２日、休日が１日、勤務日が１日、休日が１日、勤務日が連続２日、・・・といった場合には、ステップＳ１乃至ステップＳ３の処理によって、標準偏差σが第１所定値よりも小さくなる。しかし、ステップＳ４乃至ステップＳ６の処理によって、休日の周期Ｔ１が「２」となり、休日の周期Ｔ２が「３」となり、全体の周期Ｔが「５」と算出できる。その後、ナビゲーション装置は、周期Ｔの標準偏差σ３、周期Ｔ１の標準偏差σ１、周期Ｔ２の標準偏差σ２がそれぞれ、第２所定値よりも小さい場合には、周期性があると判定できる。ナビゲーション装置は、生活パターンの固有周期を、（休日、平日、休日、平日）＝（１，１，１，２）と演算できる。
【００６４】
［目的地予測処理］
つぎに、上述した周期性検出処理によって検出された生活パターンの固有周期に基づいて車両の目的地を予測する処理について説明する。この目的地予測処理は、例えば図７に示すように、予測対象となる車両利用者の生活パターンは、６日制であって、４日連続した勤務日が出現した後に、２日連続して休日が出現するものとする。図７において、勤務日を丸印（○）で示し、休日を四角印（□）で示した。
【００６５】
この目的地予測処理は、目的地予測部７６によって、周期性検出部７５によって検出された固有周期Ｔａｖｅを、図２に示した車両利用者の走行履歴データに追加する。この走行履歴データは、図８に示すように、「１」〜「６」といった整数で固有周期Ｔａｖｅが登録される。この固有周期Ｔａｖｅは、各々の日が周期中の何日目であるかを示すものである。
【００６６】
予測対象のような７曜日制でない生活パターンでは、曜日を使って予測精度を向上させることができない。このため、曜日と同じ概念である周期中の何日目かを、走行履歴が発生した各々の日に割り当てる。目的地予測部７６は、固有周期Ｔａｖｅを、目的地を予測するパラメータとして利用することにより、目的地の予測精度を向上させる。
【００６７】
このような目的地予測部７６による目的地予測処理は、図９に示すようになる。
【００６８】
先ずステップＳ２１において、周期性検出部７５によって検出された固有周期Ｔａｖｅに基づいて走行履歴データベース４に記憶されている各走行履歴に、図８のように固有周期Ｔａｖｅ中の順番情報を割り当てる。図９の走行履歴データでは、各年月日に２回の走行履歴が存在し、１周期が６日の固有周期Ｔａｖｅであるので、２つの走行履歴ごとに「１」〜「６」の順番情報を割り当てている。
【００６９】
次のステップＳ２１において、目的地予測部７６は、ＧＰＳ信号受信機１によって現在位置及び現在日時情報を取得する。目的地予測部７６は、当該取得した現在日時情報から現在の時間帯を算出する。目的地予測部７６は、今日が固有周期Ｔａｖｅ中の何日目かという順番情報を算出する。
【００７０】
例えば、目的地予測部７６は、図８の走行履歴データが取得されている状態で、△□自動車周囲の現在位置情報、現在日時情報が「２０１１年８月９日、１８時００分」を取得し、今日が固有周期Ｔａｖｅ中の「３日目」という順番情報を算出する。
【００７１】
次のステップＳ２３において、目的地予測部７６は、走行履歴データベース４に記憶された各走行履歴と、ステップＳ２１にて算出した検索条件としての現在位置、現在の時間帯、算出した順番情報とを比較する。目的地予測部７６は、各走行履歴の出発地及び到着地が、現在位置と同一であるかを比較する。目的地予測部７６は、各走行履歴の出発時間が、ステップＳ２１にて算出した現在の時間帯に含まれるかを比較する。目的地予測部７６は、当該走行履歴に対応した固有周期Ｔａｖｅが、ステップＳ２１にて算出した順番情報と一致するかを比較する。これにより、目的地予測部７６は、現在位置、現在日時、固有周期Ｔａｖｅ中の順番に該当する走行履歴を抽出する。
【００７２】
例えば、目的地予測部７６は、走行履歴データベース４に記憶された各走行履歴と、△□自動車周囲の現在位置情報、現在日時情報「２０１１年８月９日、１８時００分」の時間帯、固有周期Ｔａｖｅ中の「３日目」という順番情報とを比較する。
【００７３】
次のステップＳ２４において、目的地予測部７６は、ステップＳ２１にて算出した検索条件に一致した走行履歴を、当該走行履歴に対応づけられて走行履歴データベース４に登録された到着地点毎に集計する。
【００７４】
例えば、目的地予測部７６は、図８中の走行履歴のうち、年月日「２０１１年８月３日」、出発時刻「１８時００分」、固有周期「３」、出発地「△□自動車周囲」、到着地「厚木市○×１−１」を取得し、到着地点ごとの集計結果は「１」とする。
【００７５】
次のステップＳ２５において、目的地予測部７６は、ステップＳ２４にて集計された到着地のうち、最も集計結果が多い到着地を、訪問回数が最多である地点と判定し、当該地点を目的地と予測する。
【００７６】
例えば、目的地予測部７６は、図８中の走行履歴の場合、目的地を、「厚木市○×１−１」と予測する。
【００７７】
以上のように、このナビゲーション装置によれば、例えば４日連続で勤務日であった後に２日連続で休日となるような７曜日制でない生活パターンであっても、高い精度で目的地を予測することができる。
【００７８】
例えば、曜日をパラメータとして目的地を予測する場合、４日連続で勤務日であった後に２日連続で休日となるような７曜日制でない生活パターンであると、図７のカレンダー上の２９日は、以前の火曜日である１日、８日、１５日、２２日と同じく勤務日と予測してしまう。すると、２９日は休日であるにも関わらず勤務日である１日、８日、１５日、２２日の走行履歴に基づいて目的地が予測されてしまうため、目的地を勤務地と予測してしまう。
【００７９】
しかし、上述したナビゲーション装置によれば、実際の生活パターンに基づいて算出した固有周期中の何日目であるかという順番情報に基づいて目的地の予測を行う。このため、コントローラ７によれば、４日連続で勤務日であった後に２日連続で休日となるような７曜日制でない生活パターンであっても、高い精度で目的地の予測を行うことができる。
【００８０】
更に、このナビゲーション装置によれば、イグニッションキーセンサ２の検出結果におって車両利用者の運転開始を検出した場合に、自動的に予測した目的地に基づいて経路算出部７７によって経路を算出する。また、経路算出部７７は、予測した目的地への推奨経路上の渋滞情報をＶＩＣＳ受信機３から取得し、ディスプレイ８によって車両利用者に提示する。これによって、車両利用者が何の操作を行うことなく、運転に必要な渋滞情報を入手することができる。
【００８１】
［実施形態の効果］
以上のようなナビゲーション装置によれば、車両の出発地点及び到着地点、運転開始日時及び運転終了日時を、車両の走行履歴として記憶しておく。ナビゲーション装置は、記憶された出発地点、到着地点、運転開始日時及び運転終了日時に基づいて、車両利用者の休日を検出し、休日の出現間隔に基づいて休日が出現する周期性の有無を検出する。ナビゲーション装置は、周期性が有ると判断した場合に、当該周期性の固有周期Ｔａｖｅを検出する。このようなナビゲーション装置は、当該検出された固有周期Ｔａｖｅと、車両の現在位置と、車両の運転開始日時に基づいて、車両の目的地を予測できる。したがって、このナビゲーション装置によれば、曜日によって勤務日と休日が特定できなくても、曜日に代えて勤務日と休日との固有周期Ｔａｖｅを算出でき、高い精度で目的地を予測できる。
【００８２】
このナビゲーション装置によれば、目的地を予測するため、走行履歴ごとに、固有周期中の順番を割り当て、車両の現在位置、運転開始日時、固有周期中の順番と、走行履歴の車両の出発地点及び到着地点、運転開始日時、割り当てられた固有周期中の順番とを比較して、一致する走行履歴を抽出して、抽出された走行履歴のうち、最多の到着地点を車両の目的であると予測できる。したがって、このナビゲーション装置によれば、蓄積した走行履歴を固有周期Ｔａｖｅに対応づけて、運転を開始する現在の状況が固有周期中のどの順番かを判定でき、目的地を高い精度で予測できる。
【００８３】
これにより、このナビゲーション装置によれば、4日勤務2日休日制のような７曜日制でない勤務シフトであっても、曜日の代わりに固有周期を利用して目的地予測を行うことができる。
【００８４】
更に、このナビゲーション装置によれば、自宅及び勤務地の位置を判定し、自宅の位置から勤務地の位置に車両が訪問していない日を休日と判定するので、車両利用者が予め自宅及び勤務地を登録せずとも、周期性を利用して目的地を予測することができる。
【００８５】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、車両の滞在時間が最長又は車両の訪問回数が最多の地点を自宅の位置であると判定するので、正確に自宅を判定でき、車両利用者が予め自宅を登録せずとも、周期性を利用して目的地を予測することができる。
【００８６】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、自宅の位置を除いた車両の滞在時間が最長又は車両の訪問回数が最多の地点を勤務地の位置であると判定するので、正確に勤務地を判定でき、車両利用者が予め勤務地を登録せずとも、周期性を利用して目的地を予測することができる。
【００８７】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、複数の休日の出現間隔が一致している場合に周期性が有ると判定し、当該休日の出現間隔を、固有周期であると判定するので、高精度に固有周期を判定して、高精度に目的地を予測することができる。
【００８８】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、複数の休日の出現間隔の標準偏差が所定値よりも小さい場合に周期性が有ると判定し、当該複数の休日の出現間隔の平均値を固有周期であると判定するので、勤務シフトが稀にずれてしまうような場合があっても、高い精度で目的地を予測することができる。
【００８９】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、複数の休日を所定の出現間隔ごとに分割し、それぞれの休日の出現間隔の標準偏差及び全体の出現間隔の標準偏差が第２所定値よりも小さい場合に周期性が有ると判定し、全体の出現間隔を固有周期であると判定する。これにより、ナビゲーション装置は、勤務シフト中に休日が任意の日数あるために複数の休日の出現間隔の標準偏差が第１所定値よりも小さくない場合であっても、高い精度で固有周期を検出して、目的地を予測できる。
【００９０】
更にまた、このナビゲーション装置によれば、所定の出現間隔を、偶数番目の休日の出現間隔と奇数番目休日の出現間隔とし、偶数番目の休日の出現間隔の第１標準偏差と、奇数番目の休日の出現間隔の第２標準偏差と、全体の出現間隔の第３標準偏差とが、それぞれ第２所定値よりも小さい場合に周期性が有ると判定する。これにより、ナビゲーション装置は、勤務シフト中に休日が任意の２日あるために複数の休日の出現間隔の標準偏差が第１所定値よりも小さくない場合であっても、高い精度で固有周期を検出して、目的地を予測できる。
【００９１】
なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００９２】
１  ＧＰＳ信号受信機
２  イグニッションキーセンサ
３  ＶＩＣＳ受信機
４  走行履歴データベース
５  地図データベース
６  施設情報データベース
７  コントローラ
８  ディスプレイ
９  操作スイッチ
１１  ＧＰＳ信号受信機
７１  同一地点判定部
７２  自宅判定部
７３  勤務地判定部
７４  休日検出部
７５  周期性検出部
７６  目的地予測部
７７  経路算出部
【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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【図８】
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【図９】
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