(57)【要約】【課題】車両制御として、乗員の意図に即したかたちでシートアレンジやドアの開放を自動実行することのできる車両制御装置を提供する。【解決手段】この装置は、乗員の数、乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素として乗員の乗車状況を検知する乗車状況検知部１１１と、ある乗車状況において乗員により実行されたシートアレンジ及びドアの開放操作と当該乗車状況とを互いに関連付けして乗員の習慣として学習する習慣学習部１４０とを備える。そして、乗車状況検知部１１１により検知された乗車状況が習慣学習部１４０により乗員の習慣と関連付けられている乗車状況と一致するときには、当該学習された乗車状況に関連付けされているシートアレンジ及びドアの開放操作を車両制御として車両制御部１７０を通じて自動実行する。【選択図】図１
2017202767.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員の数、乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素として乗員の乗車状況を検知する乗車状況検知部と、
ある乗車状況において乗員により実行されたシートアレンジ及びドアの開放操作の少なくとも一方と当該乗車状況とを互いに関連付けして乗員の習慣として学習する習慣学習部と、
前記乗車状況検知部により検知された乗車状況が前記習慣学習部により学習された乗員の習慣と関連付けられている乗車状況と一致するときには、当該学習された乗車状況に関連付けされているシートアレンジ及びドアの開放操作の少なくとも一方を車両制御として自動実行する車両制御部とを備える
車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、乗員の乗車時にシートアレンジやドアの開放を車両制御として自動実行する車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の車両制御装置として、例えば特許文献１に記載の装置が知られている。この装置では、乗員の乗車を予測又は検知し且つ乗員が新規に積載される荷物を所持しているとき、例えば車両に現に積載されている荷物や積載が予定されている荷物についての荷物の種類、形状、積載条件等といった荷物の情報から新規に積載される荷物の積載場所を判定する。そして、その判定した積載場所の近傍に位置するドアの開放、また必要であればシートアレンジを車両制御として自動実行する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−００１７２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車両に積載される荷物の条件が同一であったとしても、乗員の座席配置が異なるときには乗員にとって所望とされるドアの開放態様やシートアレンジ態様も異なる。そのため、上記文献に記載の装置のように、荷物の情報に基づきドアの開放やシートアレンジを一律に自動実行するとなると、こうした車両制御が乗員の意図に即さない状況にもなりかねない。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、車両制御として、乗員の意図に即したかたちでシートアレンジやドアの開放を自動実行することのできる車両制御装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する車両制御装置は、乗員の数、乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素として乗員の乗車状況を検知する乗車状況検知部と、ある乗車状況において乗員により実行されたシートアレンジ及びドアの開放操作の少なくとも一方と当該乗車状況とを互いに関連付けして乗員の習慣として学習する習慣学習部と、前記乗車状況検知部により検知された乗車状況が前記習慣学習部により学習された乗員の習慣と関連付けられている乗車状況と一致するときには、当該学習された乗車状況に関連付けされているシートアレンジ及びドアの開放操作の少なくとも一方を車両制御として自動実行する車両制御部とを備える。
【０００７】
乗員が乗車する際、乗車の時刻が異なるときには、例えば乗車の用途等に応じて車内での乗員の座席配置も異なることが多い。また、乗員の数や組み合わせが異なるときにも、乗員同士の関係性等に応じて車内での乗員の座席配置が異なることが多い。そして、こうした車内での乗員の座席配置ごとに、乗員にとって所望とされるシートポジションや荷物の積載場所は異なるのが普通である。この点上記構成では、ある乗車状況において乗員によりシートアレンジやドアの開放操作が実行されたときには、当該操作がそのときの乗車状況において所望とされるシートポジションに向けたシートアレンジ、あるいは所望とされる荷物の積載に必要とされるドアの開放操作である可能性が高いとして、そのときのシートアレンジやドアの開放操作を当該乗車状況に関連付けしつつ乗員の習慣として学習する。その後、検知された乗車状況が乗員の習慣として学習されている乗車状況と一致したときには、当該乗車状況に関連付けされているシートアレンジやドアの開放操作が乗員によって実行される可能性が高いとしてそれら操作を先回りして自動実行する。これにより、乗員の意図に即したかたちでシートアレンジやドアの開放操作が自動的に行われる蓋然性が高められるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】車両制御装置の一実施の形態の概略構成を示すブロック図。
【図２】習慣学習データベースに登録されるデータ内容の一例を示す図。
【図３】同実施の形態の装置が実行する車両制御の処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、車両制御装置の一実施の形態について図面を参照して説明する。
本実施の形態の車両制御装置は、乗員の乗車前に、乗員の数、乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素とする乗員の乗車状況、及び乗員の所持する荷物の種類、個数、大きさを要素とする荷物の状況を検知し、これら検知した状況に応じてシートアレンジ及びドアの開放を車両制御として実行するものである。そして、この装置では、検知された乗員の乗車状況及び荷物の状況が乗員の習慣として未登録であるときには、乗員の乗車後に手動で操作されるシートアレンジ及び乗車前のドアの開放操作と当該状況とを互いに関連付けして習慣学習データベースに記憶する。一方、検知された乗員の乗車状況及び荷物の状況が乗員の習慣として習慣学習データベースに登録済みであるときには、当該状況に関連付けされたシートアレンジ及びドアの開放操作を乗員の乗車に先立って自動実行する。
【００１０】
はじめに、本実施の形態の装置の構成について図面を参照して説明する。
図１に示すように、車両１００は、当該車両１００の周囲を撮影する車外カメラ１１０を有している。車外カメラ１１０は、例えば３６０度の画角を有する全方位カメラからなり、車両の前方、後方、及び側方を撮影範囲としている。そして、車外カメラ１１０により撮影された車両周囲の画像は乗車状況検知部１１１に送られ、乗車前における乗員の乗車状況の検知処理に用いられる。この検知処理ではまず、乗車状況検知部１１１は、車両周囲の画像を解析することにより当該画像から乗員の輪郭を抽出する。そして、乗車状況検知部１１１は、乗員の顔部分の画像領域から得られる顔の特徴量を、過去の乗車時に予め登録された乗員の顔の特徴量と比較することにより、車両１００に乗車したことのある乗員を特定する。また、乗車状況検知部１１１は、こうして特定した乗員の人数を車両１００に乗車する可能性の高い乗員としてその人数や組み合わせを特定する。なお、乗車状況検知部１１１は、乗員の乗車時にナビゲーションシステム等の車載装置を通じて乗車の時刻及び乗車の場所に関する情報を、乗員の乗車状況を構成する要素として併せて取得する。
【００１１】
また、車外カメラ１１０により撮影された車両周囲の画像は荷物状況検知部１１２にも送られ、乗車前の時点での乗員の所持する荷物の状況の検知処理に用いられる。この検知処理ではまず、荷物状況検知部１１２は、車両周囲の画像を解析することにより当該画像から乗員の輪郭を抽出する。そして、乗員の腕先の画像領域から得られる画像の特徴量を、荷物の種類ごとに予め登録された画像の特徴量と比較することにより、乗員が所持している荷物の種類を特定する。また、荷物状況検知部１１２は、こうして種類を特定した荷物の画像領域の大きさや数に応じて乗員が所持している荷物の大きさや個数を併せて特定する。なお、荷物状況検知部１１２は、荷物の個数が複数であるときには、各荷物ごとにその種類や大きさを個別に特定する。
【００１２】
また、車両１００は、当該車両の内部を撮影する車内カメラ１２０を有している。車内カメラ１２０は、例えば車室及び荷室をそれぞれ撮影範囲とする複数の車載カメラにより構成されている。そして、車内カメラ１２０によりされた車両内部の画像は乗車状況検知部１２１に送られ、乗車状況検知部１２１による乗車後の時点での乗員の乗車状況の検知処理に用いられる。この検知処理ではまず、乗車状況検知部１２１は、車両内部の画像を解析することにより当該画像から乗員の輪郭を抽出する。そして、乗車状況検知部１２１は、乗員の顔部分の画像領域から得られる顔の特徴量を、過去の乗車時に予め登録された乗員の顔の特徴量と比較することにより、車両の各座席に対する乗員の配席状況を特定する。
【００１３】
また、車内カメラ１２０により撮影された車両内部の画像は荷物状況検知部１２２にも送られる。そして、荷物状況検知部１２２は、乗車前後の各時点での車両内部の画像を解析し、それら解析結果を比較することにより車両内部に新たに積載された荷物の場所を特定する。
【００１４】
また、乗車状況検知部１１１，１２１及び荷物状況検知部１１２，１２２による検知結果は習慣判定部１３０に送られ、そのときの乗員の乗車状況及び荷物の状況が乗員の習慣として習慣学習データベースＤＢに事前に登録されているか否かが判定される。この判定ではまず、習慣判定部１３０は、乗車状況検知部１１１により乗車前の時点で検知された乗員の乗車状況、及び荷物状況検知部１１２により乗車前の時点で検知された荷物の状況を比較対象として、対応する状況を習慣学習データベースＤＢから割り出す。
【００１５】
図２は、こうした乗員の習慣の判定に際して習慣学習データベースＤＢに事前に登録されているデータ内容の一例を示している。同図に示す例では、事前に登録されているデータ内容には、乗員の乗車状況を構成する要素として、乗車の時刻、乗車の場所、乗員の識別番号、性別、座席設定が含まれている。なお、乗員の識別番号の種類の数とは乗員の数を示すものでもあり、乗員の識別番号の組み合わせとは乗員の組み合わせを示すものでもある。ここで、乗車の時刻は、例えば「朝」、「昼」、「晩」といった時間帯ごとに区分された情報で表される。また、乗車の場所は、乗車位置が所定の半径距離の範囲内にあるときには同一の位置データとして扱われる情報であり、例えば車両周囲の最寄りの施設に関する緯度・経度の情報で表される。また、乗員の識別番号は、乗員が初めて車両に乗車するときに乗員を識別するために付与される情報であり、乗員の顔の特徴量に関連付けされて管理される。また、座席設定は、車両の各座席に対する乗員ごとの配席状況を表す情報である。また、同図に示す例では、事前に登録されているデータの内容には、荷物の状況を構成する要素として、荷物の種類、荷物の個数、荷物の大きさ、荷物の場所が含まれている。ここで、荷物の種類は、荷物の積載場所に影響を与える情報であり、例えば紙袋、プラスチック袋、ダンボール箱等といった種類を含んでいる。また、荷物の個数は、乗車時に個人特定された各乗員が所持している荷物の総数を表す情報であり、車両に新規に積載される荷物の個数に相当する。また、荷物の大きさは、荷物の積載場所に影響を与える情報であり、荷物の積載スペースの広さに関連している。また、荷物の場所は、車両に新規に積載された荷物の場所を表す情報であり、例えば運転席、助手席、後部左席、後部右席、及び荷室といった各種の荷物の収容スペースを含んでいる。なお、荷物の個数が複数であるときには、各荷物ごとに個別の情報として荷物の種類、荷物の大きさ、荷物の場所に関する情報が登録される。なお、同図に示す例では、事前に登録されているデータの内容として、上述した乗員の乗車状況及び荷物の状況の他にも、発生回数、習慣性、学習画像データ、車両制御情報が含まれている。ここで、発生回数は、乗員の乗車状況及び荷物の状況を比較対象として現在の状況と事前に登録された状況とが一致した頻度を表す情報である。また、習慣性は、乗員の乗車状況及び荷物の状況が乗員の習慣として高い頻度で発生したことを前提として当該状況が乗員の習慣として登録されているか否かを表す情報であり、乗員の習慣の学習に学習画像データとして用いた車両周囲及び車両内部の画像データとともに管理される。また、車両制御情報は、乗員の乗車状況及び荷物の状況が習慣学習データベースＤＢに登録されたときに乗員により手動で操作されたシートアレンジ及びドアの開放操作に関する操作情報を表している。なお、シートアレンジに関する操作情報としてはシートのスライド位置、高さ位置、リクライニング位置に関する情報が含まれ、ドアの開放操作に関する操作情報としてはドアの開放位置に関する情報が含まれている。
【００１６】
そして、図１に示すように、習慣判定部１３０は、乗員の乗車前に乗車状況検知部１１１及び荷物状況検知部１１２から入力される情報を比較対象としつつ習慣学習データベースＤＢを参照して対応する状況を割り出す。そして、習慣判定部１３０は、こうして割り出した状況において習慣性が「なし」として設定されているときには、乗員によるシートアレンジ及びドアの開放操作が手動で実行されるまで待機する。
【００１７】
また、習慣判定部１３０は、シートアレンジ及びドアの開放が乗員により手動で実行されたとき、乗員の乗車前に乗車状況検知部１１１及び荷物状況検知部１１２から入力される情報に加え、乗員の乗車後に乗車状況検知部１２１及び荷物状況検知部１２２から入力される情報を比較対象として習慣学習データベースＤＢから対応する状況を割り出す。そして、習慣判定部１３０は、こうして割り出した状況における習慣性の登録の有無を判断するべく習慣学習部１４０に指令信号を出力する。
【００１８】
習慣学習部１４０は、習慣判定部１３０から指令信号が入力されたときには、乗員により手動で実行されたシートアレンジ及びドアの開放操作に関する操作情報を、そのときの状況に関連付けして車両制御情報として習慣学習データベースＤＢに記憶する。また、習慣学習部１４０は、上述のように習慣判定部１３０により割り出された状況についての発生回数を累積加算するとともに、当該累積加算された発生回数が所定の閾値に達したか否かを判定する。そして、習慣学習部１４０は、累積加算された発生回数が所定の閾値（図２に示した例では「３０」）に達したと判定したときには通知部１５０に駆動信号を出力し、スピーカー１５１による音声出力やディスプレイ１５２による画面出力を通じて当該状況を乗員の習慣として登録するか否かの判断を乗員に促す。また、習慣学習部１４０は、そのときの状況を乗員の習慣として登録する旨の操作が操作入力部１６０を通じてなされたときには、当該状況に対応する習慣性の情報を「なし」から「あり」に切り替える。一方、習慣学習部１４０は、そのときの状況を乗員の習慣として登録しない旨の操作が操作入力部１６０を通じてなされたときには、当該状況に対応する各種のデータを習慣学習データベースＤＢから削除する。なお、習慣学習部１４０には、習慣性の情報が「あり」として一旦登録されたとしても、その後の乗員による修正操作に基づき、登録情報を変更・削除できる機能を持たせるようにしてもよい。
【００１９】
また、習慣判定部１３０は、上述のように割り出した状況において習慣性が「あり」として設定されているときには、当該状況に対応する車両制御情報を習慣学習データベースＤＢから読み出して車両制御部１７０に出力する。
【００２０】
車両制御部１７０は、習慣判定部１３０から車両制御情報が入力されたときには、当該車両制御情報に基づきシートアレンジ機構１７１及びドア開閉機構１７２を駆動する。これにより、車両制御部１７０は、シートアレンジ機構１７１によるシートアレンジやドア開閉機構１７２によるドアの開放操作を乗員の乗車に先立って自動実行する。
【００２１】
なお、乗員の乗車前に取得可能な情報と乗員の乗車後に取得可能な情報とは互いに異なる。そのため、乗員の乗車前に取得可能な情報に基づいたときに同一の状況であるとしても、乗員の乗車後に取得可能な情報に基づいたときに互いに異なる状況となる可能性もある。これに対し、習慣判定部１３０は、上述した習慣性の有無の判定に際し、習慣学習データベースＤＢに登録されているデータ内容のうち、乗員の乗車前に取得可能な情報のみに基づいて対応する状況を割り出すようにしている。そのため、こうして割り出された状況が複数となり、それら複数の状況の何れについても習慣性が「あり」として設定される可能性もある。この場合、習慣判定部１３０は、習慣性が「あり」として設定された複数の状況の中から乗員に選択を促して車両制御部１７０による車両制御を行う一方で、選択されなかった残りの状況については習慣学習データベースＤＢからデータを削除するようにしてもよい。
【００２２】
次に、上記実施の形態の車両制御装置が実行する車両制御について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、車両制御装置は、図３に示す車両制御を所定の周期で実行する。
【００２３】
図３に示すように、この車両制御ではまず、車外カメラ１１０を通じて車両周囲の画像を取得するとともに（ステップＳ１０）、当該画像に対する解析処理を実行する（ステップＳ１１）。この解析処理では、車両周囲の画像から過去に乗車したことのある人物を特定する（ステップＳ１２）。そして、こうして特定された乗員の人数やそれら乗員が所持している荷物の状況を併せて特定する（ステップＳ１３、ステップＳ１４）。また、上記解析処理に続いて、乗車の時刻や乗車の場所に関する情報をナビゲーションシステム等の車載装置から取得する（ステップＳ１５）。そして、先のステップＳ１２〜ステップＳ１５において取得した各種の情報に基づき、習慣学習データベースＤＢを参照して対応する状況を割り出す（ステップＳ１６）。また、車内カメラ１２０を通じて乗車前の車両内部の画像を取得する（ステップＳ１７）。そして、先のステップＳ１６において割り出した状況が乗員の習慣として登録されているときには（ステップＳ１８＝ＹＥＳ）、当該状況に関連付けられた車両制御情報を習慣学習データベースＤＢから読み出す。また、こうして読み出した車両制御情報を用いてシートアレンジやドアの開放操作を車両制御として自動実行した上で（ステップＳ１９）、図３に示す車両制御処理を終了する。一方、先のステップＳ１６において割り出した状況が乗員の習慣として登録されていないときには（ステップＳ１８＝ＮＯ）、シートアレンジ及びドアの開放操作が手動で実行されるまで待機する（ステップＳ２０）。そして、シートアレンジ及びドアの開放操作が手動で実行されたときには（ステップＳ２０＝ＹＥＳ）、車内カメラ１２０を通じて乗車後の車両内部の画像を取得する（ステップＳ２１）。また、こうして取得した車両内部の画像に対する解析処理を実行することにより、車両の各座席に対する乗員の配席状況を特定する（ステップＳ２２）。また、先のステップＳ１７において取得した乗車前の車両内部の画像と先のステップＳ２１において取得した乗車後の車両内部の画像とを比較することにより、車両１００に新規に積載された荷物の場所を併せて特定する（ステップＳ２２）。そして、学習処理として、これら特定した乗員の配席状況及び荷物の場所を比較対象として含めつつ習慣学習データベースＤＢを参照して対応する状況を割り出すとともに、当該割り出した状況についての習慣学習データベースＤＢにおける発生回数の値を累積加算する（ステップＳ２３）。なお、対応する状況が習慣学習データベースＤＢに登録されていないときには、そのときの乗員の乗車状況及び荷物の状況を習慣学習データベースＤＢに新規に追加する。また、先のステップＳ１０、ステップＳ１７、ステップＳ２１において取得した車両周辺及び車両内部の画像データを学習画像データとして習慣学習データベースＤＢに追加更新する（ステップＳ２３）。そして、先のステップＳ２３において累積加算した発生回数の値が所定の閾値以上であるときには（ステップＳ２４＝ＹＥＳ）、先のステップＳ２３において割り出した状況をシートアレンジ及びドアの開放操作に関する自動制御の対象とするか否かを乗員に提案する（ステップＳ２５）。そして、乗員への提案が受理されたときには（ステップＳ２６＝ＹＥＳ）、当該状態についての習慣性の情報を「なし」から「あり」に変更して乗員の習慣として登録した上で（ステップＳ２７）、図３に示す車両制御処理を終了する。一方、乗員への提案が受理されなかったときには（ステップＳ２６＝ＮＯ）、当該割り出した状態についての各種のデータを習慣学習データベースＤＢから削除した上で（ステップＳ２８）、図３に示す車両制御処理を終了する。また、先のステップＳ２３において累積加算した発生回数の値が所定の閾値未満であるときには（ステップＳ２４＝ＮＯ）、先のステップＳ２５〜ステップＳ２８の処理を経ることなく、図３に示す車両制御処理を終了する。
【００２４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）乗車状況検知部１１１は、乗員の識別番号の種類の数である乗員の数、乗員の識別番号の組み合わせである乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素として乗員の乗車状況を検知する。そして、習慣学習部１４０は、ある乗車状況において乗員によりシートアレンジやドアの開放操作が手動で実行されたときには、当該操作がそのときの乗車状況において所望とされるシートポジションに向けたシートアレンジ、あるいは所望とされる荷物の積載に必要とされるドアの開放操作である可能性が高いとする。そして、習慣学習部１４０は、そのときのシートアレンジやドアの開放操作を当該乗車状況に関連付けしつつ乗員の習慣として習慣学習データベースＤＢに記憶させる。その後、習慣判定部１３０は、乗車状況検知部１１１により検知された乗車状況が乗員の習慣として習慣学習データベースＤＢに記憶されている乗車状況と一致したときには、当該乗車状況に関連付けされているシートアレンジやドアの開放操作が乗員によって実行される可能性が高いとしてそれら操作を車両制御部１７０を通じて自動実行する。これにより、乗員の意図に即したかたちでシートアレンジやドアの開放操作が自動的に行われる蓋然性を高めることが可能となる。
【００２５】
（２）習慣判定部１３０は、乗車状況検知部１１１により乗車前の乗員の乗車状況を検知し、当該検知された乗車状況が乗員の習慣として習慣学習データベースＤＢに記憶されている乗車状況と一致したときに当該乗車状況に関連付けされているシートアレンジやドアの開放操作を自動実行するようにしている。これにより、乗員が乗車する前の時点からシートアレンジやドアの開放操作といった車両制御の実行を開始することが可能となる。そのため、例えば乗員が乗車した時点でシートアレンジを完了させたり乗員の手が荷物で塞がった状態であってもドアを自動で開放させたりする等、乗員にとっての車両制御の有用性を高めることが可能となる。
【００２６】
なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、習慣学習データベースＤＢに登録されている状況の発生回数が所定の閾値に達したときに、当該状況をシートアレンジ及びドア開放の自動制御の対象とすることについて乗員に提案するようにした。これに代えて、習慣学習データベースＤＢに登録されている状況の発生回数が所定の閾値に達した時点で、乗員に提案することなく当該状況をシートアレンジ及びドア開放の自動制御の対象として自動的に設定するようにしてもよい。
【００２７】
・上記実施の形態においては、乗車状況検知部１１１及び荷物状況検知部１１２により検知された状況が習慣学習データベースＤＢに乗員の習慣として登録されているときには、当該状況の発生回数の累積加算を行うことなく当該状況に応じたシートアレンジ及びドアの開放を車両制御として自動実行するようにした。これに代えて、上記検知された状況が乗員の習慣として登録されているか否かに関わらず、当該状況の発生回数を累積加算するようにしてもよい。この構成によれば、乗員の乗車前に取得した情報に基づき習慣学習データベースＤＢから複数の状況が割り出され、それら複数の状況の何れについても習慣性が「あり」として設定されているような状況であっても、それら状況のうち発生回数が最も大きい状況に対応するシートアレンジやドアの開放を車両制御として自動実行することなども可能となる。
【００２８】
・上記実施の形態においては、シートアレンジ及びドア開放の双方を車両制御の対象とするようにしたが、これらのうち何れか一方のみを車両制御の対象とするようにしてもよい。この場合、車両制御の対象がシートアレンジであれば、乗員の乗車後に取得可能な座席設定や荷物の場所に関する情報も比較対象として含めつつ習慣学習データベースＤＢを参照して対応する状況を割り出すようにしてもよい。
【００２９】
・上記実施の形態においては、乗員の乗車状況に加えて荷物の状況も併せて考慮しつつ習慣学習データベースＤＢを参照して対応する状況を割り出すようにした。これに代えて、乗員の乗車状況のみを考慮しつつ車両制御に先立つ状況の割り出しを行うようにしてもよい。またこの場合、乗員の乗車状況も、乗員の識別番号の種類の数である乗員の数、乗員の識別番号の組み合わせである乗員の組み合わせ、及び乗車の時刻を要素とするもので足りる。
【符号の説明】
【００３０】
１００…車両、１１０…車外カメラ、１１１…乗車状況検知部、１１２…荷物状況検知部、１２０…車内カメラ、１２１…乗車状況検知部、１２２…荷物状況検知部、１３０…習慣判定部、１４０…習慣学習部、１５０…通知部、１５１…スピーカー、１５２…ディスプレイ、１６０…操作入力部、１７０…車両制御部、１７１…シートアレンジ機構、１７２…ドア開閉機構、ＤＢ…習慣学習データベース。
【図１】
2017202767.tif 000003
【図２】
2017202767.tif 000004
【図３】
2017202767.tif 000005