(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両各部に取り付けたセンサと、
このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性があるか否かについて１次判断を行う１次判断手段と、
この１次判断手段により特定状況である可能性があると判断された場合に、その判断結果の確認を求める質問を出力する質問出力手段と、
この質問出力手段による質問に対する回答を取得する入力手段と、
この入力手段で取得した回答と、前記１次判断手段による１次判断の結果とから特定状況であるか否かの最終判断を行う最終判断手段と、
を具備することを特徴とする車両状況把握装置。
【請求項２】
前記１次判断手段は、特定状況として渋滞中か否かについて１次判断を行い、
前記質問出力手段は、渋滞中か否かの確認を求める質問を出力し、
前記最終判断手段は、前記取得した回答と、前記１次判断の結果とから渋滞中か否かの最終判断を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状況把握装置。
【請求項３】
前記１次判断手段は、特定状況として渋滞が解消したか否かについて１次判断を行い、
前記質問出力手段は、渋滞が解消したか否かの確認を求める質問を出力し、
前記最終判断手段は、前記取得した回答と、前記１次判断の結果とから渋滞が解消したか否かの最終判断を行う、
ことを特徴とする請求項１に記載の車両状況把握装置。
【請求項４】
前記請求項１、請求項２、又は請求項３に記載した車両状況把握装置と、
前記車両状況把握装置で最終判断した特定状況に対応する処理を行う処理手段と、
を具備したことを特徴とする車両制御装置。
【請求項５】
前記請求項２、又は請求項３に記載した車両状況把握装置と、
前記車両状況把握装置で渋滞か否かを最終判断した結果に基づいて、自動変速機のシフトアップ規制を行う手段と、
を具備したことを特徴とする車両制御装置。
【請求項６】
車両各部に取り付けたセンサと、
このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性があるか否かについて１次判断を行う１次判断手段と、
この１次判断手段により特定状況である可能性があると判断された場合に、その判断結果の確認を求める質問を出力する質問出力手段と、
この質問出力手段による質問に対する回答を取得する入力手段と、
この入力手段で取得した回答と、前記１次判断手段による１次判断の結果とから特定状況であるか否かの最終判断を行う最終判断手段と、
前記最終判断手段により最終判断した特定状況に対応する処理を行う処理手段と、
擬人化されたエージェントを車両内に出現させるエージェント出現手段と、
前記質問出力手段による質問の出力および、前記処理手段による特定状況に対応する処理を、前記エージェント出現手段により出現されるエージェントに行わせるエージェント制御手段と、
を具備することを特徴とするエージェント装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両状況把握装置、エージェント装置、車両制御装置に係り、詳細には、車両自体の、車両外部、および車両内部の状況や環境の把握、確定に関する。
【０００２】
【従来の技術】
車両に各種のセンサを取り付け、このセンサからの出力信号に基づいて、車両自体の状況や車両外部の状況を把握することが従来から行われている。
例えば、車両の姿勢角と、道路勾配データとを比較することにより、例えば、高架道路と、該道路に平行な道路のいずれを走行しているかを自動的に検出するナビゲーション装置が特開平９−１５９４７３号公報で提案されている。
また、車両に取り付けられたセンサにより、路面が凍結しているのか、積雪しているのか、等を自動的に検出するシステムが特開平９−１４９５７号公報で提案されている。
さらに、高速のランプウェイに入ったかどうかの把握や、渋滞かどうかの把握等各種状況を把握することが行われている。
これらの車両に関する各種状況を把握することは、正確に走行経路を案内したり、車両を適格に制御したり、車両を安全に走行させたり、快適な車両走行とするために重要なことである。このため、従来から車両状況把握装置により各種の状況をより正確に把握するために、高精度のセンサを使用したり、センサ数を増加したり、複数のセンサ出力や条件を組み合わせることで総合的に状況を把握したりしている。
また、これらの状況を車両環境として検出し、その検出結果に基づいて車両を制御することも行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、既存のセンサを使用して検出（把握）する場合、特定状況であること（高架道路を走行していること、路面が凍結していること等）を正確に把握することは困難であった。
このため、複数のセンサや精度の高いセンサを使用し、種々の条件の組み合わせからより正確な状況を把握するようにしているが、その場合であっても、特定状況である可能性があることを検出しているにすぎなかった。
特に、高速のランプウェイに入ったかどうかの把握や、渋滞かどうかの判断等については、現在の技術では高い信頼性を持って判断することが困難なものがある。
そして、これらの状況をより正確に（高い可能性をもって）把握するために、複数のセンサや、精度の高いセンサを使用すると、装置構成が複雑で、高価になるという問題があった。
また、複数の検出データに基づいて高度なアルゴリズムを使用して、より高い可能性で特定状況を把握しようとすると、その処理に時間がかかり対応が遅れるという問題がある。これに対し、処理を高速にすることで対応の遅れを解消使用とすると、さらに処理装置を含めた構成が高価になるという問題もある。
また、これらの状況を車両環境として検出、確定して車両を制御する場合にも、その確定した検出結果の精度を高めるために、同様な問題が生じていた。
【０００４】
そこで本発明は、車両自体の状況や車両外部の状況を、簡単な構成でより正確に判断することが可能な車両状況把握装置を提供することを第１の目的とする。
また、本発明は、車両環境に基づいて簡単な構成でより的確に車両制御を行うことが可能な車両制御装置を提供することを第２の目的とする。
【０００５】
ところで、本出願人は、現在未公知であるが、車両の過去の状態などの履歴・運転者の状態に応じて、擬人化されたエージェントを車両内に出現させて、運転者や同乗者とのコミュニケーションを行うと共に、コミュニケーションの結果として各種制御を行うエージェント装置について出願している。
このようなエージェント装置においても、車両内でエージェントが運転者等とコミュニケーションを行うための重要な要素として、車両に関する状況をより正確に把握することが必要になる。
そこで、本発明は、車両自体の状況や車両外部の状況を、簡単な構成でより正確に把握し、把握した状況に応じてコミュニケーションを行うことが可能なエージェント装置を提供することを第４の目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載した発明では、車両各部に取り付けたセンサと、このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性があるか否かについて１次判断を行う１次判断手段と、この１次判断手段により特定状況である可能性があると判断された場合に、その判断結果の確認を求める質問を出力する質問出力手段と、この質問出力手段による質問に対する回答を取得する入力手段と、この入力手段で取得した回答と、前記１次判断手段による１次判断の結果とから特定状況であるか否かの最終判断を行う最終判断手段と、を具備することを特徴とする車両状況把握装置を提供することで前記第１の目的を達成する。
請求項２記載の発明では、前記１次判断手段は、特定状況として渋滞中か否かについて１次判断を行い、前記質問出力手段は、渋滞中か否かの確認を求める質問を出力し、前記最終判断手段は、前記取得した回答と、前記１次判断の結果とから渋滞中か否かの最終判断を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の車両状況把握装置を提供する。
請求項３記載の発明では、前記１次判断手段は、特定状況として渋滞が解消したか否かについて１次判断を行い、前記質問出力手段は、渋滞が解消したか否かの確認を求める質問を出力し、前記最終判断手段は、前記取得した回答と、前記１次判断の結果とから渋滞が解消したか否かの最終判断を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の車両状況把握装置を提供する。
請求項４記載の発明では、前記請求項１、請求項２、又は請求項３に記載した車両状況把握装置と、前記車両状況把握装置で最終判断した特定状況に対応する処理を行う処理手段と、を具備したことを特徴とする車両制御装置を提供することで前記第２の目的を達成する。
請求項５記載の発明では、前記請求項２、又は請求項３に記載した車両状況把握装置と、前記車両状況把握装置で渋滞か否かを最終判断した結果に基づいて、自動変速機のシフトアップ規制を行う手段と、を具備したことを特徴とする車両制御装置を提供する。
請求項６記載の発明では、車両各部に取り付けたセンサと、このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性があるか否かについて１次判断を行う１次判断手段と、この１次判断手段により特定状況である可能性があると判断された場合に、その判断結果の確認を求める質問を出力する質問出力手段と、この質問出力手段による質問に対する回答を取得する入力手段と、この入力手段で取得した回答と、前記１次判断手段による１次判断の結果とから特定状況であるか否かの最終判断を行う最終判断手段と、前記最終判断手段により最終判断した特定状況に対応する処理を行う処理手段と、擬人化されたエージェントを車両内に出現させるエージェント出現手段と、前記質問出力手段による質問の出力および、前記処理手段による特定状況に対応する処理を、前記エージェント出現手段により出現されるエージェントに行わせるエージェント制御手段と、を具備することを特徴とするエージェント装置を提供することで前記第４の目的を達成する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の車両状況把握装置及びエージェント装置における好適な実施の形態について、エージェント装置を例に図１から図１４を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態のエージェント装置では、システムがセンサ等により状況を判断した際に確からしさが多少低くて判断しづらい場合であっても、エージェントがユーザに質問し、ユーザに答えてもらい判断の補助をするものである。
すなわち、車両に取り付けたセンサからの信号に基づいて、特定状況の可能性があるか否かに付いて初期判断（第１次判断）を行う（可能性判断手段）。特定状況の可能性がある場合には、エージェントが音声によりその確認を求める質問をする（質問出力手段）。例えば、センサの信号に基づいて、渋滞している可能性等の各種可能性を判断し、その可能性に対応して、エージェントが音声により「渋滞していますか？」等の質問をする。
そして、質問に対するユーザの応答を取得（入力操作の内容取得や、音声認識結果の取得）する（入力手段）ことで、特定状況であるか否かの最終判断を行う（状況把握手段）。
そして特定状況についての最終判断又はユーザの応答に基づいて、対応する各種処理を行う（処理手段）。例えば、特定状況；雪道の最終判断に対して雪道用のシフトアップに変更処理、特定状況；渋滞中の最終判断に対してシフトアップ規制処理等が行われる。
このように、既存のセンサでは検出困難な特定の状況であっても、簡単な構成でより確実に判断、把握することができる。
【０００８】
なお、本実施形態におけるエージェントは、擬人化されたエージェントであり、その画像（平面的画像、ホログラフィ等の立体的画像等）が画像表示装置によって車両内に出現される。このエージェントの処理としては、車両自体、搭乗者、対向車等を含む車両の状況判断と学習（状況の学習だけでなく運転者の応答や反応等も含む）をし、各時点での車両状況とそれまでの学習結果に基づいて、エージェントが運転者や車両に対して様々なバリエーションをもった対応（行為＝行動と音声）をする。これにより運転者は、複数のエージェントを車両内に自由に呼びだしてつき合う（コミュニケーションする）ことが可能になり、車両内での環境を快適にすることができる。
ここで、本実施形態において擬人化されたエージェントとは、特定の人間、生物、漫画のキャラクター等との同一性があり、その同一性のある生物が、同一性・連続性を保つようなある傾向の出力（動作、音声により応答）を行うものである。また、同一性・連続性は特有の個性を持つ人格として表現され、電子機器内の一種の疑似生命体としてもとらえることができる。車両内に出現させる本実施形態のエージェントは、人間と同様に判断する疑似人格化（仮想人格化）された主体である。従って、同一の車両状況であっても、過去の学習内容に応じてコミュニケーションの内容は異なる。ときには、車両の相応には関係ない範囲での判断ミスも有り、この判断ミスによる不要な（ドジな）応答をすることもある。そして運転者の応答により、判断ミスか否かを判定し、学習する。
【０００９】
（２）実施形態の詳細
図１は、本実施形態におけるエージェント装置の構成を示すブロック図である。
本実施形態では、エージェントによるコミュニケーション機能全体を制御する全体処理部１を備えている。この全体処理部１は、設定した目的地までの経路を探索して音声や画像表示によって経路案内等をするナビゲーション処理部１０、エージェント処理部１１、ナビゲーション処理部１０とエージェント処理部１１に対するＩ／Ｆ部１２、エージェント画像や地図画像等の画像出力や入力画像を処理する画像処理部１３、エージェントの音声や経路案内用の音声等の音声を出力したり、入力される音声を音声認識辞書を使用して認識したりする音声制御部１４、及び車両や運転者に関する各種状況の検出データを処理する状況情報処理部１５を有している。
【００１０】
エージェント処理部１１は、所定容姿のエージェントを車両内に出現させる。また、車両の状況や運転者による過去の応対等を学習して適切な会話や制御を行うようになっている。そして本実施形態のエージェント装置では、車両の状況や車内、車外の状況が特定の状況にある可能性を判断し、エージェントが特定状況か否かを問う質問（以下、特定状況質問という）をし、この特定状況質問に対する運転者や同乗者による回答から特定状況か否かを最終的に判断し、判断結果に対応した処理を行うようになっている。
【００１１】
ナビゲーション処理部１０とエージェント処理部１１は、データ処理及び各部の動作の制御を行うＣＰＵ（中央処理装置）と、このＣＰＵにデータバスや制御バス等のバスラインで接続されたＲＯＭ、ＲＡＭ、タイマ等を備えている。両処理部１０、１１はネットワーク接続されており、互いの処理データを取得することができるようになっている。例えば、エージェント処理部１１は、前記位置検出装置２１による検出結果からナビゲーション処理部１０で特定した車両の現在位置のデータや、ナビゲーション処理部１０で探索した目的地までの走行経路や、ナビゲーションデータ記憶装置に格納されたナビゲーション用のデータ等を取得できるようになっている。
ＲＯＭはＣＰＵで制御を行うための各種データやプログラムが予め格納されたリードオンリーメモリであり、ＲＡＭはＣＰＵがワーキングメモリとして使用するランダムアクセスメモリである。
【００１２】
本実施形態のナビゲーション処理部１０とエージェント処理部１１は、ＣＰＵがＲＯＭに格納された各種プログラムを読み込んで各種処理を実行するようになっている。なお、ＣＰＵは、記憶媒体駆動装置２３にセットされた外部の記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込んで、エージェントデータ記憶装置２９やナビゲーションデータ記憶装置３０、図示しないハードディスク等のその他の記憶装置に格納（インストール）し、この記憶装置から必要なプログラム等をＲＡＭに読み込んで（ロードして）実行するようにしてもよい。また、必要なプログラム等を記録媒体駆動装置２３からＲＡＭに直接読み込んで実行するようにしてもよい。
【００１３】
ナビゲーション処理部１０には、現在位置検出装置２１とナビゲーションデータ記憶装置３０が接続され、エージェント処理部１１にはエージェントデータ記憶装置２９が接続されている。
Ｉ／Ｆ部１２には入力装置２２と記憶媒体駆動装置２３と通信制御装置２４と、その他の装置（窓開閉装置、エアコン風量調節装置、オーディオ音量調節装置、ヘッドランプオン・オフ装置、ワイパー駆動制御装置等）が接続されている。
画像処理部１３には表示装置２７と撮像装置２８が接続されている。
音声制御部１４は、音声合成部１４１と音声認識装置１４２を備えており、音声合成部１４１には音声出力装置２５が接続され、音声認識部１４２にはマイク２６が接続されている。
状況情報処理部１５には状況センサ部４０が接続されている。
【００１４】
現在位置検出装置２１は、車両の絶対位置（緯度、経度による）を検出するためのものであり、人工衛星を利用して車両の位置を測定するＧＰＳ（Global Positioning System)受信装置２１１と、方位センサ２１２と、舵角センサ２１３と、距離センサ２１４と、路上に配置されたビーコンからの位置情報を受信するビーコン受信装置２１５等が使用される。
ＧＰＳ受信装置２１１とビーコン受信装置２１５は単独で位置測定が可能であるが、ＧＰＳ受信装置２１１やビーコン受信装置２１５による受信が不可能な場所では、方位センサ２１２と距離センサ２１４の双方を用いた推測航法によって現在位置を検出するようになっている。なお、より正確な現在位置を検出するために、所定の基地局から送信される測位誤差に対する補正信号を受信し、現在位置を補正するＤ−ＧＰＳ（ディファレンシャルＧＰＳ）を使用するようにしてもよい。
方位センサ２１２は、例えば、地磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、車両の回転角速度を検出しその角速度を積分して車両の方位を求めるガスレートジャイロや光ファイバジャイロ等のジャイロ、左右の車輪センサを配置しその出力パルス差（移動距離の差）により車両の旋回を検出することで方位の変位量を算出するようにした車輪センサ、等が使用される。
舵角センサ２１３は、ステアリングの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転抵抗ボリューム等を用いてステアリングの角度αを検出する。
距離センサ２１４は、例えば、車輪の回転数を検出して計数し、または加速度を検出して２回積分するもの等の各種の方法が使用される。
【００１５】
入力装置２２は、エージェントの名前の読みを入力したり、その他、エージェント処理を行う上で使用されるユーザ情報（年齢、性別、趣味、性格など）を入力するためのものである。なお、これらユーザに関する情報は、入力装置２２からユーザが入力する場合に限らず、ユーザとのコミュニケーションが無い時間が一定時間以上経過した場合等に、未入力の項目について例えば、プロ野球が好きか否か、好きな球団名等に関する各種問い合わせをエージェントがユーザに行い、ユーザの回答内容から取得するようにしてもよい。
入力装置２２は、本実施形態によるエージェントの特定状況質問や、その他全ての問い合わせ等に対して運転者が応答するための１つの手段でもある。
入力装置２２は、ナビゲーション処理における走行開始時の現在地（出発地点）や目的地（到達地点）、情報提供局へ渋滞情報等の情報の請求を発信したい車両の所定の走行環境（発信条件）、車内で使用される携帯電話のタイプ（型式）などを入力するためのものでもある。
【００１６】
入力装置２２には、タッチパネル（スイッチとして機能）、キーボード、マウス、ライトペン、ジョイスティック、赤外線等によるリモコン、音声認識装置などの各種の装置が使用可能である。また、赤外線等を利用したリモコンと、リモコンから送信される各種信号を受信する受信部を備えてもよい。リモコンには、画面上に表示されたカーソルの移動操作等を行うジョイスティックの他、メニュー指定キー（ボタン）、テンキー等の各種キーが配置される。
【００１７】
記憶媒体駆動装置２３は、ナビゲーション処理部１０やエージェント処理部１１が各種処理を行うためのコンピュータプログラムを外部の記憶媒体から読み込むのに使用される駆動装置である。記憶媒体に記録されているコンピュータプログラムには、各種のプログラムやデータ等が含まれる。
ここで、記憶媒体とは、コンピュータプログラムが記録される記憶媒体をいい、具体的には、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、メモリチップやＩＣカード等の半導体記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、ＰＤ（相変化書換型光ディスク）、ＤＶＤ（ディジタル・ビデオ・ディスク）等の光学的に情報が読み取られる記憶媒体、紙カードや紙テープ、文字認識装置を使用してプログラムを読み込むための印刷物等の用紙（および、紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記憶媒体、その他各種方法でコンピュータプログラムが記録される記憶媒体が含まれる。
【００１８】
記憶媒体駆動装置２３は、これらの各種記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、記憶媒体がフロッピーディスクやＩＣカード等のように書き込み可能な記憶媒体である場合には、ナビゲーション処理部１０やエージェント処理部１１のＲＡＭや記憶装置２９、３０のデータ等をその記憶媒体に書き込むことが可能である。
例えば、ＩＣカードにエージェント機能に関する学習内容（学習項目データ、応答データ）や、ユーザ情報等を記憶させ、他の車両を運転する場合でもこの記憶させたＩＣカードを使用することで、自分の好みに合わせて命名され、過去の応対の状況に応じて学習された同一のエージェントとコミュニケーションすることが可能になる。これにより、車両毎のエージェントではなく、運転者に固有な名前と、学習内容のエージェントを車両内に出現させることが可能になる。
【００１９】
通信制御装置２４は、各種無線通信機器からなる携帯電話が接続されるようになっている。通信制御装置２４は、電話回線による通話の他、道路の混雑状況や交通規制等の交通情報に関するデータなどを提供する情報提供局との通信や、車内での通信カラオケのために使用するカラオケデータを提供する情報提供局との通信を行うことができるようになっている。
また、通信制御装置２４を介して、エージェント機能に関する学習データやユーザ情報等を送受信することも可能である。
また通信制御装置２４は、ＡＴＩＳセンターから送信される渋滞等の各種情報を受信したり、また、道路周辺に配置されたビーコンから送信される渋滞等のＶＩＣＳ情報をビーコンレシーバーで受信したりすることができるようになっている。
【００２０】
音声出力装置２５は、車内に配置された複数のスピーカで構成され、音声制御部１４の音声合成部１４１により合成された音声が出力される。例えば、例えば、音声による経路案内を行う場合の案内音声や、エージェントによる特定状況質問等の音声やエージェントの動作に伴う音等が音声合成部１４１で合成され、音声出力装置２５から出力されるようになっている。この音声出力装置２５は、全部又は一部をオーディオ用のスピーカと兼用するようにしてもよい。なお、音声制御部１４は、運転者のチューニング指示の入力に応じて、音声出力装置２５から出力する音声の音色やアクセント等を制御することが可能である。
音声出力装置２５は、音声制御部１４の音声認識部１４２で認識した音声についての認識内向をユーザに確認（コールバック）するために合成された音声も出力するようになっている。
【００２１】
マイク２６は、音声制御部１４の音声認識部１４２における音声認識の対象となる音声を入力する音声入力手段として機能する。マイク２６には、例えば、ナビゲーション処理における目的地等の入力音声や、エージェントとの運転者の会話等（特定状況質問に対するユーザの回答や、コールバックに対すユーザの応答等を含む）が入力される。
このマイク２６は、通信カラオケ等のカラオケを行う際のマイクと兼用するようにしてもよく、また、運転者の音声を的確に収集するために指向性のある専用のマイクを使用するようにしてもよい。
音声出力装置２５とマイク２６とでハンズフリーユニットを形成させて、携帯電話を介さずに、電話通信における通話を行えるようにしてもよい。
【００２２】
表示装置２７には、ナビゲーション処理部１０の処理による経路案内用の道路地図や各種画像情報が表示されたり、エージェント処理部１１によるエージェントの容姿や、その容姿のエージェントによる各種行動（動画）が表示されたりするようになっている。また、撮像装置２８で撮像された車両内外の画像も画像処理部１３で処理された後に表示されるようになっている。
表示装置２７は、液晶表示装置、ＣＲＴ等の各種表示装置が使用される。
なお、この表示装置２７は、例えばタッチパネル等の、前記入力装置２２としての機能を兼ね備えたものとすることができる。
【００２３】
撮像装置２８は、画像を撮像するためのＣＣＤ（電荷結合素子）を備えたカメラで構成されており、運転者を撮像する車内カメラの他、車両前方、後方、右側方、左側方を撮像する各車外カメラが配置されている。撮像装置２８の各カメラにより撮像された画像は、画像処理部１３に供給され、画像認識等の処理が行われ、各認識結果をエージェント処理部１１によるプログラム番号の決定にも使用するようになっている。
撮像装置２８で撮像された画像は、車両内外の状況が特定状況にある可能性があるか否かを判断する可能性判断に使用することができ、この場合には、状況を検出するセンサとしても機能することになる。
【００２４】
エージェントデータ記憶装置２９は、本実施形態によるエージェント機能を実現するために必要な各種データやプログラムが格納される記憶装置である。このエージェントデータ記憶装置２９には、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、磁気テープ、ＩＣカード、光カード、ＤＶＤ等の各種記憶媒体と、その駆動装置が使用される。
この場合、例えば、学習項目データ２９２、応答データ２９３、及びユーザ情報２９７を持ち運びが容易なＩＣカードやフロッピーディスクで構成し、その他のデータをハードディスクで構成するというように、複数種類の異なる記憶媒体と駆動装置で構成し、駆動装置としてそれらの駆動装置を用いるようにしてもよい。
【００２５】
エージェントデータ記憶装置２９には、エージェントプログラム２９０、プログラム選択テーブル２９１、学習項目データ２９２、応答データ２９３、エージェントの容姿や行動を静止画像や動画像で画像表示するための画像データ２９４、エージェントが特定状況質問をするために必要な音声合成用の特定状況質問データ２９６、運転者を特定するためのユーザ情報２９７、その他エージェントのための処理に必要な各種のデータが格納されている。
【００２６】
画像データ２９４には、各エージェントの容姿と、各容姿のエージェントが様々な表情や動作を表すための各種画像データが格納されている。ユーザは、これら各エージェントを選択し、自由に名前を付ける（設定する）ことができるようになっている。
格納される容姿としては、人間（男性、女性）的な容姿である必要はなく、例えば、ひよこや犬、猫、カエル、ネズミ等の動物自体の容姿や人間的に図案化（イラスト化）した動物の容姿であってもよく、更にロボット的な容姿や、特定のキャラクタの容姿等であっても良く、これら各容姿に対応して名前を付けることが可能である。
またエージェントの年齢としても一定である必要がなく、エージェントの学習機能として、最初は子供の容姿とし、時間の経過と共に成長していき容姿が変化していく（大人の容姿に変化し、更に老人の容姿に変化していく）ようにしてもよい。画像データ２９４には、これら各種エージェントの容姿の画像が格納されており、運転者の好みによって入力装置２２等から選択することができるようになっている。
【００２７】
特定状況質問データ２９６には、車両が特定状況にある可能性があると判断された場合、可能性ありと判断された特定状況に対応する特定状況質問を音声合成部１４１で合成するためのデータが、各特定状況に対応して格納されている。
特定状況質問データ２９６は、エージェントの特定状況質問に対して、ユーザが肯定語、又は否定語により回答することができる形式の質問がデータ化されている。例えば、特定状況として、雪道を走行している可能性が判断された場合、エージェントが「雪道ですか？」と特定状況質問をするためのデータが格納されている。この特定状況質問に対してユーザは、Ｙｅｓ、はい、そうです、ＯＫ、そうだよ、ピンポン等の肯定語、又はＮｏ、いいえ、ちがうよ、ブッブー、違います等の否定語を発することで音声による回答とすることができる。
【００２８】
ユーザ情報２９７には、ユーザの氏名、住所、生年月日、性別、性格、趣味、好きなスポーツ、好きなチーム、好きな食べ物、宗教、ユーザの身長、体重、運転席（シート）の固定位置（前後位置、背もたれの角度）、ルームミラーの角度、視線の高さ、顔写真をデジタル化したデータ、音声の特徴パラメータ等の各種情報が各ユーザ毎に格納されている。
ユーザ情報は、エージェントがユーザと取るコミュニケーションの内容を判断する場合に使用される他、ユーザの体重等の後者のデータ群は運転者を特定するためにも使用される。
【００２９】
エージェントプログラム２９０には、エージェント機能を実現するためのエージェント処理プログラムや、エージェントと運転者とがコミュニケーションする場合の細かな行動を表示装置２７に画像表示すると共にその行動に対応した会話を音声合成部１４１で合成して音声出力装置２５から出力するためのコミュニケーションプログラムがプログラム番号順に格納されている。
エージェントプログラム２９０には、各プログラム番号の音声に対して複数種類の音声データが格納されており、運転者は前記エージェントの容姿の選択と併せて音声を入力装置２２等から選択することができるようになっている。エージェントの音声としては、男性の音声、女性の音声、子供の音声、機械的な音声、動物的な音声、特定の声優や俳優の音声、特定のキャラクタの音声等があり、これらの中から適宜運転者が選択する。この音声と前記容姿の選択は、適時変更することが可能である。
なお、特定状況質問についてはエージェント処理部１１によるコミュニケーションとは独立させることができるようにするために、特定状況質問に関するデータについては、特定状況質問２９６に格納されている。
【００３０】
プログラム選択テーブル２９１は、エージェントプログラム２９０に格納されているコミュニケーションプログラムを選択するためのテーブルである。
このプログラム選択テーブル２９１からコミュニケーションプログラムを選択する選択条件には、状態センサ４０や現在位置検出装置２１、撮像装置２８により検出される車両や運転者の各種状況から決定される項目（時間、起動場所、冷却水温、シフトポジション位置、アクセル開度等）と、学習項目データ２９２や応答データ２９３に格納されている学習内容から決定される項目（今日のＩＧ  ＯＮ回数、前回終了時からの経過時間、通算起動回数等）とがある。
【００３１】
学習項目データ２９２及び応答データ２９３は、運転者の運転操作や応答によってエージェントが学習した結果を格納するデータである。従って、学習項目データ２９２と応答データ２９３は、各運転者毎にそのデータが格納・更新（学習）されるようになっている。
応答データ２９３には、エージェントの行為に対するユーザの応答の履歴が、各コミュニケーションプログラム番号毎に格納される。
【００３２】
学習項目データ２９２には、プログラム選択テーブル２９１の選択条件を決定する通算起動回数、前回終了日時、今日のイグニッションＯＮ回数、前５回の給油時残量等が格納され、選択条件により選択されたプログラムを起動するか否か（お休みするか否か）を決定するためのお休み回数／日時、デフォルト値、その他のデータが格納される。
【００３３】
エージェント処理部１１は、これら学習項目データ２９２、応答データ２９３、及び状況センサ部４０で検出される車両の各種状況に対応するプログラム番号をプログラム選択テーブル２９１から選択し、そのプログラム番号に対応するエージェントプログラム２９０を選択して実行することで、エージェントと運転者等とのコミュニケーションが行われるよようになっている。
例えば、エンジンの冷却水温度が低い場合には、エンジンの調子に合わせてエージェントが「眠そうに…」行動する。眠そうな表現として、瞼が下がった表情の画像にしたり、あくびや伸びをした後に所定の行動（お辞儀等）をしたり、最初に目をこすったり、動きや発声を通常よりもゆっくりさせたりすることで表すことができる。これらの眠そうな表現は、常に同一にするのではなく、行動回数等を学習することで適宜表現を変更する。例えば、３回に１回は目をこすり（Ａ行動）、１０回に１回はあくびをするようにし（Ｂ行動）、それ以外では瞼を下がった表情（Ｃ行動）にする。これらの変化は、行動Ｂや行動Ｃの付加プログラムを行動Ａの基本プログラムに組み合わせることで実現される。そして、どの行動を組み合わせるかについては、基本となる行動Ａのプログラム実行回数を学習項目として計数しておき、回数に応じて付加プログラムを組み合わせるようにする。
また、急ブレーキが踏まれたことを条件として、エージェントが「しりもち」をついたり、「たたら」を踏んだりする行動をとったり、驚き声をだすようなプログラムも規定されている。エージェントによる各行動の選択は急ブレーキに対する学習によって変化するようにし、例えば、最初の急ブレーキから３回目までは「しりもち」をつき、４回目から１０回目までは「たたら」を踏み、１０回目以降は「片足を一歩前にだすだけで踏ん張る」行動を取るようにし、エージェントが急ブレーキに対して段階的に慣れるようにする。そして、最後の急ブレーキから１週間の間隔があいた場合には、１段階後退するようにする。
【００３４】
図２は、ナビゲーションデータ記憶装置３０（図１）に格納されるデータファイルの内容を表したものである。
図２に示されるように、ナビゲーションデータ記憶装置３０には経路案内等で使用される各種データファイルとして、通信地域データファイル３０１、描画地図データファイル３０２、交差点データファイル３０３、ノードデータファイル３０４、道路データファイル３０５、探索データファイル３０６、写真データファイル３０７が格納されるようになっている。
このナビゲーションデータ記憶装置４は、例えば、フロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、磁気テープ、ＩＣカード、光カード等の各種記憶媒体と、その駆動装置が使用される。
なお、ナビゲーションデータ記憶装置４は、複数種類の異なる記憶媒体と駆動装置で構成するようにしてもよい。例えば、検索データファイル４６を読み書き可能な記憶媒体（例えば、フラッシュメモリ等）で、その他のファイルをＣＤ−ＲＯＭで構成し、駆動装置としてそれらの駆動装置を用いるようにする。
【００３５】
通信地域データファイル３０１には、通信制御装置２４に接続される携帯電話や、接続せずに車内で使用される携帯電話が、車両位置において通信できる地域を表示装置２７に表示したり、その通信できる地域を経路探索の際に使用するための通信地域データが、携帯電話のタイプ別に格納されている。この携帯電話のタイプ別の各通信地域データには、検索しやすいように番号が付されて管理され、その通信可能な地域は、閉曲線で囲まれる内側により表現できるので、その閉曲線を短い線分に分割してその屈曲点の位置データによって特定する。なお、通信地域データは、通信可能地を大小各種の四角形エリアに分割し、対角関係にある２点の座標データによりデータ化するようにしてもよい。
通信地域データファイル３０１に格納される内容は、携帯電話の使用可能な地域の拡大や縮小に伴って、更新できるのが望ましく、このために、携帯電話と通信制御装置２４を使用することにより、情報提供局との間で通信を行なって、通信地域データファイル３０１の内容を最新のデータと更新できるように構成されている。なお、通信地域データファイル３０１をフロッピーディスク、ＩＣカード等で構成し、最新のデータと書換えを行うようにしても良い。
描画地図データファイル３０２には、表示装置２７に描画される描画地図データが格納されている。この描画地図データは、階層化された地図、例えば最上位層から日本、関東地方、東京、神田といった階層ごとの地図データが格納されている。各階層の地図データは、それぞれ地図コードが付されている。
【００３６】
交差点データファイル３０３には、各交差点を特定する交差点番号、交差点名、交差点の座標（緯度と経度）、その交差点が始点や終点になっている道路の番号、および信号の有無などが交差点データとして格納されている。
ノードデータファイル３０４には、各道路における各地点の座標を指定する緯度、経度などの情報からなるノードデータが格納されている。すなわち、このノードデータは、道路上の一地点に関するデータであり、ノード間を接続するものをアークと呼ぶと、複数のノード列のそれぞれの間をアークで接続することによって道路が表現される。
道路データファイル３０５には、各道路を特定する道路番号、始点や終点となる交差点番号、同じ始点や終点を持つ道路の番号、道路の太さ、進入禁止等の禁止情報、後述の写真データの写真番号などが格納されている。
交差点データファイル３０３、ノードデータファイル３０４、道路データファイル３０５にそれぞれ格納された交差点データ、ノードデータ、道路データからなる道路網データは、経路探索に使用される。
【００３７】
探索データファイル３０６には、経路探索により生成された経路を構成する交差点列データ、ノード列データなどが格納されている。交差点列データは、交差点名、交差点番号、その交差点の特徴的風景を写した写真番号、曲がり角、距離等の情報からなる。また、ノード列データは、そのノードの位置を表す東経、北緯などの情報からなる。
写真データファイル３０７には、各交差点や直進中に見える特徴的な風景等を撮影した写真が、その写真番号と対応してディジタル、アナログ、またはネガフィルムの形式で格納されている。
【００３８】
図３は、状況センサ部４０を構成する各種センサを表したものである。
図３に示すように状況センサ部４０は、イグニッションセンサ４０１、車速センサ４０２、アクセルセンサ４０３、ブレーキセンサ４０４、サイドブレーキ検出センサ４０５、シフト位置検出センサ４０６、ウィンカー検出センサ４０７、ワイパー検出センサ４０８、ライト検出センサ４０９、シートベルト検出センサ４１０、ドア開閉検出センサ４１１、同乗者検出センサ４１２、室内温度検出センサ４１３、室外温度検出センサ４１４、燃料検出センサ４１５、水温検出センサ４１６、ＡＢＳ検出センサ４１７、エアコンセンサ４１８、体重センサ４１９、前車間距離センサ４２０、後車間距離センサ４２１、体温センサ４２２、心拍数センサ４２３、発汗センサ４２４、脳波センサ４２５、アイトレーサー４２６、赤外線センサ４２７、傾斜センサ４２８、車輪速センサ４２９、その他のセンサ（タイヤの空気圧低下検出センサ、ベルト類のゆるみ検出センサ、窓の開閉状態センサ、クラクションセンサ、室内湿度センサ、室外湿度センサ、油温検出センサ、油圧検出センサ、操舵角センサ等）４３０等の車両状況や運転者状況、車内状況等を検出する各種センサを備えている。
これら各種センサは、それぞれのセンシング目的に応じた所定の位置に配置されている。
なお、これらの各センサは独立したセンサとして存在しない場合には、他のセンサ検出信号から間接的にセンシングする場合を含む。例えば、タイヤの空気圧低下検出センサは、車速センサの信号の変動により間接的に空気圧の低下を検出する。
【００３９】
イグニッションセンサ４０１は、イグニッションのＯＮとＯＦＦを検出する。
車速センサ４０２は、例えば、スピードメータケーブルの回転角速度又は回転数を検出して車速を算出するもの等、従来より公知の車速センサを特に制限なく用いることができる。
アクセルセンサ４０３は、アクセルペダルの踏み込み量を検出する。
ブレーキセンサ４０４は、ブレーキの踏み込み量を検出したり、踏み込み力や踏む込む速度等から急ブレーキがかけられたか否かを検出する。
サイドブレーキ検出センサ４０５は、サイドブレーキがかけられているか否かを検出する。
シフト位置検出センサ４０６は、シフトレバー位置を検出する。
ウィンカー検出センサ４０７は、ウィンカの点滅させている方向を検出する。
ワイパー検出センサ４０８は、ワイパーの駆動状態（速度等）を検出する。
ライト検出センサ４０９は、ヘッドランプ、テールランプ、フォグランプ、ルームランプ等の各ランプの点灯状態を検出する。
シートベルト検出センサ４１０は、運転者、及び同乗者（補助席、後部座席）がシートベルトを着用しているか否かを検出する。着用していない場合には適宜（嫌われない程度に学習しながら）エージェントが現れ、警告、注意、コメント等（学習により程度を変更する）を行う。
【００４０】
ドア開閉検出センサ４１１は、ドアの開閉状態を検出し、いわゆる半ドアの状態が検出された場合にはエージェントがその旨を知らせるようになっている。ドア開閉検出センサ４１１は、運転席ドア、助手席ドア、後部運転席側ドア、後部助手席側ドア、ハッチバック車のハッチ、ワゴン車の後部ドア等、車種に応じた各ドア毎の開閉を検出できるようになっている。また、車両後部のトランク、車両前部のボンネット、サンルーフ等の開閉部にも開閉状態を検出するドア開閉検出センサ４１１を配置するようにしてもよい。
同乗者検出センサ４１２は、助手席や後部座席に同乗者が乗っているか否かを検出するセンサで、撮像装置２８で撮像された車内の画像から検出し、または、補助席等に配置された圧力センサや、体重計により検出する。
室内温度検出センサ４１３は室内の気温を検出し、室外温度検出センサ４１４は車両外の気温を検出する。
燃料検出センサ４１５は、ガソリン、軽油等の燃料の残量を検出する。給油時直前における過去５回分の検出値が学習項目データ２９２に格納され、その平均値になった場合にエージェントが給油時期であることを知らせる。
【００４１】
水温検出センサ４１６は、冷却水の温度を検出する。イグニッションＯＮ直後において、この検出温度が低い場合には、エージェントが眠そうな行為をする場合が多い。逆に水温が高すぎる場合にはオーバーヒートする前に、エージェントが「だるそう」な行動と共にその旨を知らせる。
ＡＢＳ検出センサ４１７は、急ブレーキによるタイヤのロックを防止し操縦性と車両安定性を確保するＡＢＳが作動したか否かを検出する。
エアコンセンサ４１８は、エアコンの操作状態を検出する。例えば、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、設定温度、風量等が検出される。
体重センサ４１９は、運転者の体重を検出するセンサである。この体重から、または、体重と撮像装置２８の画像から運転者を特定し、その運転者との関係で学習したエージェントを出現させるようにする。すなわち、特定した運転者に対してエージェントが学習した、学習項目データ２９２と応答データ２９３を使用することで、その運転者専用のエージェントを出現させるようにする。
前車間距離センサ４２０は車両前方の他車両や障害物との距離を検出し、後車間距離センサ４２１は後方の他車両や障害物との距離を検出する。
【００４２】
体温センサ４２２、心拍数センサ４２３、発汗センサ４２４は、それぞれ運転者の体温、心拍数、発汗状態を検出するセンサで、例えば、ハンドル表面に各センサを配置し運転者の手の状態から検出する。または、体温センサ４２２として、赤外線検出素子を使用したサーモグラフィーにより運転者の各部の温度分布を検出するようにしても良い。
脳波センサ４２５は、運転者の脳波を検出するセンサで、例えばα波やβ波等を検出して運転者の覚醒状態等を調べる。
アイトレーサー４２６は、ユーザの視線の動きを検出し、通常運転中、車外の目的物を捜している、車内目的物をさがしている、覚醒状態等を判断する。
赤外線センサ４２７は、ユーザの手の動きや顔の動きを検出する。
【００４３】
傾斜センサ４２８は、車両全体の姿勢角度を検出するセンサで、車両の進行方向の姿勢角度を検出する進行方向傾斜センサと、進行方向と直交方向の姿勢角度を検出する直交方向傾斜センサとを備えており、両センサは別々に傾斜角度を検出するようになっている。進行方向傾斜センサで検出される姿勢角は、上り坂を走行中である可能性判断や、下り坂を走行中である可能性判断等に使用される。
【００４４】
車輪速センサ４２９は、４個の車輪のそれぞれに取り付けられており、各車輪の車輪速度（回転速度）を個別に検出するようになっている。
車輪速センサ４２９は、一定ピッチの歯を有して車輪と共に回転し、一定ピッチの歯が配設されたロータと、静止位置取り付けられた電磁ピックアップとを備えている。電磁ピックアップは、ロータの歯と対向配置されており、歯の通過を電磁的に検知するようになっており、このピックアップで検知される出力電圧の変化の時間間隔や、単位時間の変化数から車輪の回転速度が検出される。
なお、車輪速センサ４２９としては、電磁ピックアップ以外に、磁気抵抗素子ピックアップ等を使用することで車輪速を検出するようにしてもよい。
また、車輪速センサ４２９の検知信号から車速を算出するようにしてもよく、この場合の車輪速センサは車速センサ４０２として機能する。
【００４５】
次に、以上のように構成された本実施形態の動作について説明する。
図４は本実施形態のエージェントによる処理のメイン動作を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、イグニッションがＯＮされたことがイグニッションセンサ４０１で検出されると、まず最初に初期設定を行う（ステップ１１）。初期設定としては、ＲＡＭのクリア、各処理用のワークエリアをＲＡＭに設定、プログラム選択テーブル２９１のＲＡＭへのロード、フラグの０設定、等の処理が行われる。なお、本実施形態のエージェント処理では、その処理の開始をイグニッションＯＮとしたが、例えばドア開閉検出センサ４１１によりいずれかのドアの開閉が検出された場合に処理を開始するようにしてもよい。
【００４６】
次に、エージェント処理部１１は、主としてユーザ情報２９７に格納された各種データに基づいて運転者の特定を行う（ステップ１２）。すなわち、エージェント処理部１１は、運転者から先に挨拶がかけられたときにはその声を分析して運転者を特定したり、撮像した画像を分析することで運転者を特定したり、状況センサ部４０の体重センサで検出した体重から運転者を特定したり、設定されたシート位置やルームミラーの角度から運転者を特定したりする。
なお、特定した運転者については、後述のエージェントの処理とは別個に、「○○さんですか？」等の問い合わせをする特別のコミュニケーションプログラムが起動され、運転者の確認が行われる。
【００４７】
運転者が特定されると、次にエージェント処理部１１は、車両の現在の状況を推定したり把握したりするためのデータを収集する（ステップ１３）。
すなわち、エージェント処理部１１は、状況センサ部４０の各センサから状況情報処理部１５に供給される検出値や、撮像装置２８で撮像した画像の処理結果や、現在位置検出装置２１で検出した車両の現在位置等のデータを取得して、ＲＡＭの所定エリアに格納する。例えば、水温検出センサで検出された冷却水の温度がｔ１である場合、エージェント処理部１１は、この温度ｔ１をＲＡＭに格納する。
収集する他のデータとしては、マイク２６からの入力に基づいて音声認識部１４２で音声認識した運転者の要求、例えば、「○○○番に電話をしてくれ。」や「この辺のレストランを表示してくれ。」や「ＣＤをかけてくれ。」等の要求も現在の状況としてデータが収集される。この場合、認識した音声に含まれるワード「ＣＤ」「かけて」等がプログラム選択テーブル２９１の選択条件になる。
さらにエージェント処理部１１は、現在状況として、エージェントデータ記憶装置２９の学習項目データ２９２と応答データ２９３をチェックすることで、エージェントがこれまでに学習してきた状態（学習データ）の収集を行う。
【００４８】
エージェント処理部１１は、現在の状況に関するデータの収集を行うと、収集したデータに応じたエージェントの処理を行う（ステップ１４）。
ここでのエージェントの処理としては、エージェントによる判断、行為（行動＋発声）、制御、学習、検査等の各種処理、例えば、後述する雑音除去処理等も含まれるが、把握した現在の状況によっては何も動作しない場合も含まれる。
【００４９】
次に、エージェント処理部１１は、メイン動作の処理を終了するか否かを判断し（ステップ１５）、終了しない場合には（ステップ１５；Ｎ）、ステップ１３に戻って処理を繰り返す。
一方を終了する場合、すなわち、イグニッションがＯＦＦされたことがイグニッションセンサで検出され（ステップ１３）、室内灯の消灯等の終了処理（ステップ１４）が完了した後（ステップ１５；Ｙ）、メイン処理の動作を終了する。
【００５０】
次に、ステップ１４における、収集データに応じたエージェントの処理のうち、可能性に基づく車両状況把握処理について説明する。
図５及び図６は可能性に基づく車両状況把握処理の概念を説明するためのもので、図５は車両の状況や車両外の状況が特定状況にある可能性を判断する可能性判断タスクを表すフローチャートで、図６は可能性に対する行動タスク（判断処理に基づくエージェントの行動（特定状況質問を含む）を管理するタスク）を表すフローチャートである。
この可能性に基づく車両状況把握処理では、既存のセンサだけでは検出困難な特定の状況について、その可能性があると判断された場合に、特定の状況であるか否かをエージェントが質問し、ユーザからの応答を取得する。そして取得したユーザからの応答に基づいて特定の状況であるか否かを最終判断し、特定状況であると最終判断した場合には、その特定状況に応じた処理をエージェントが行うものである。
【００５１】
図５に示されるように、エージェント処理部１１は、ステップ１３で収集したデータにより車両の状態、車両内の状態、車両外の状態等の各種状態をチェックすることで、現在特定の状況である可能性があるか否かを判断する（ステップ１７）。ここで特定の状況としては、例えば、上り坂、下り坂を走行中である場合、雪道を走行中である場合、渋滞中である場合、車両が特定の道路を走行している場合、その他各種の状態が該当する。
【００５２】
エージェント処理部１１は、各種の特定状況にある可能性を判断した結果、エージェントがユーザに質問（特定状況質問）をする必要があるか否かを判断する（ステップ１８）。すなわち、特定状況である可能性がある場合には、質問をする必要があると判断し（ステップ１８；Ｙ）、エージェント行動管理タスクに対して質問の指示を出して（ステップ１９）処理を終了する。一方、特定状況にある可能性が無い場合（ステップ１８；Ｎ）には、質問の指示を出さずに処理を終了する。
【００５３】
エージェント行動管理タスクにおいて、エージェント処理部１１は図６に示すように、ステップ１９における質問の指示が出されたか否かを確認する（ステップ２０）。
質問指示が出されている場合（ステップ２０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、エージェントに質問をさせる（ステップ２２）。すなわち、エージェント処理部１１は、ステップ１７で判断した特定状況に対応する特定状況質問のデータを特定状況質問データ２９６から読み出し、音声合成部１４１において特定状況質問を音声合成し、ユーザに対するエージェントの質問として音声出力部２５から出力する。
なお、特定状況質問を音声出力装置２５から出力する際に、エージェント処理部は、表示部２７に表示されているエージェントが特定状況質問に対応した行為をするように、画像処理部１３を制御する。
【００５４】
次に、エージェント処理部１１は、特定状況質問に対するユーザからの回答に付いて確認する（ステップ２４）。すなわち、マイク２６から入力されるユーザの音声を音声認識部１４２で認識し、その認識結果が肯定語か否定語か、それ以外かをエージェント処理部１１が確認する。なお、ユーザが音声以外に、リモコン操作や、表示装置２７表面のタッチパネルの操作入力より、入力装置２２から回答を入力した場合には、エージェント処理部１１は、その入力内容を確認する。
ユーザの回答が「はい」等の肯定語である場合、エージェント処理部１１は、最終的に特定状況であると判断し、その特定状況に対応する処理１を行い（ステップ２６）、処理を終了する。
ユーザの回答が「いいえ」等の否定語である場合、エージェント処理部１１は、特定状況ではないと最終的に判断し、その特定状況ではないことを前提とした処理２を必要に応じて行い（ステップ２７）、処理を終了する。
【００５５】
またユーザの回答が「わからない」等の判断不能回答である場合や無回答である場合、及び、ステップ２０において質問指示が出されていない場合、エージェント処理部１１は、特定状況以外の全ての状況に対応するエージェントの処理ｎを行い（ステップ２９）、終了する。特定状況以外の状況に対応する処理ｎとしては、特定状況を除いた全ての状況に応じて、エージェントがユーザとの間で行うコミュニケーションのための処理であり、朝の挨拶や、ガソリン残量が少なくなった場合の給油の提案（「おなかがすいちゃった。給油してネ！」等のお願い会話）、ユーザの「疲れたな」等のつぶやきを音声認識した場合の「少し休憩しませんか？  このあたりでは、喫茶○○や、コンビニ××で休憩できますよ。」等の提案、その他各種コミュニケーションのための処理がある。
【００５６】
このように、エージェント処理部１１による、可能性に基づく車両状況把握処理によれば、特定状況質問と、ユーザの回答と、回答の取得（音声認識）により、センサを構成していると解することができる。すなわち、通常のセンサの場合、ある検出対象物から特定の物理量を検出し、その検出値、又は検出物理量に対応した値がセンサ出力として把握されるのに対して、本実施形態では、特定状況が検出対象物に相当し、ユーザの回答が物理量に相当し、この回答を音声認識（入力装置２２の入力操作の場合には操作内容の把握）することで、特定状況か否かが把握される。この場合、特定状況質問は、通常のセンサにおける測定条件や、測定環境にセンサを配置することに相当する。
このように、通常のセンサにおける物理量と同様にしてユーザの回答内容を得ることによって、本実施形態では、雪道か否か、渋滞か否か等の通常のセンサでは極めて把握困難な状況であっても、既存のセンサを用いた簡単構成によって容易にかつ正確に把握することができる。
【００５７】
次に、特定状況の可能性に対する行動管理タスクの具体的処理内容について、各特定状況毎に説明する。
【００６３】
図９は、特定状況が「上り坂を走行中」である場合の処理を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、車両が現在上り坂（道路、駐車場等を含む）を走行中である可能性があるか否かについて、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステップ４０）。上り坂を走行中である可能性については、次のようにして判断される。すなわち、傾斜センサ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角度が所定のしきい値以上である場合や、アクセル開度に対する車速変化が所定のしきい値以下である場合（アクセルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車速センサ４０２で検出される車速の変化から判断）、その他の場合に上り坂を走行中の可能性があると判断する。
【００６４】
上り坂を走行中であると判断した場合（ステップ４０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質問データに基づいて「上り坂ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ４２）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８に示すようにエージェントを出現させる（表示する）。この場合、図８の吹き出し部分は、「上り坂ですか？」となるように、音声が音声出力装置２５から出力される。
図８は、表示装置２７の表示状態及び、音声出力装置２５から出力される音声（吹き出し部分）を表したものである。
【００６５】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かを監視する（ステップ４４）。すなわち、マイク２６からユーザの回答が入力されたか、又は、入力装置２２からユーザの回答を示す操作がされたか否かを監視している。
そして、特定状況質問に対する回答が入力された場合（ステップ４４；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ４６）。
【００６６】
ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ４６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が現在坂道（上り）を走行中である状況を最終的に把握し、図示しないＡ／Ｔ  ＥＣＵ（自動変速機構制御部）に対してシフトダウンを要求する。シフトダウンの要求に応じて、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、自動変速機構による変速段位置をシフトダウンし（ステップ４８）、メインルーチンにリターンする。
このように、最終的に上り坂であるとエージェント処理部１１によって把握された場合にシフトダウンすることで、ユーザは坂道を比較的スムーズに上ることができる。
【００６７】
図１０は、特定状況が「下り坂を走行中」である場合の処理を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、車両が現在下り坂（道路、駐車場等を含む）を走行中である可能性があるか否かについて、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステップ５０）。下り坂を走行中である可能性については、次のようにして判断される。すなわち、傾斜センサ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角度が所定のしきい値（上り坂の場合のしきい値とは異なる値である。以下同じ。）以下である場合や、アクセル開度に対する車速変化が所定のしきい値以上である場合（アクセルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車速センサ４０２で検出される車速の変化から判断）、その他の場合に下り坂を走行中の可能性があると判断する。
【００６８】
下り坂を走行中であると判断した場合（ステップ５０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質問データに基づいて「下り坂ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ５２）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が「上り坂ですか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００６９】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ５４）、回答が入力された場合（ステップ５４；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ５６）。
ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ５６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が現在坂道（下り）を走行中である状況を最終的に把握し、図示しないＡ／Ｔ  ＥＣＵに対してシフトダウンを要求する。シフトダウンの要求に応じて、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、自動変速機構による変速段位置をシフトダウンし（ステップ５８）、メインルーチンにリターンする。
このように、最終的に下りの坂道であるとエージェント処理部１１によって把握された場合にも上り坂の場合と同様にシフトダウンする。これにより、ユーザは下りの坂道において、エンジンブレーキを有効に利用することが可能になる。
【００７０】
図１１は、特定状況が「雪道を走行中」である場合の処理を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、車両が現在雪道を走行中である可能性があるか否かについて、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステップ６０）。雪道を走行中である可能性については、次のようにして判断される。すなわち、車輪速センサ４２９で検出される前輪の車輪速と後輪の車輪速との差（スリップ差）が所定のしきい値以上である場合や、室外温度検出センサ４１４により検出される外気温が所定のしきい値以下である場合、その他の場合に雪道を走行中である可能性があると判断する。
【００７１】
雪道を走行中であると判断した場合（ステップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、「雪道ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ６２）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が「雪道ですか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００７２】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ６４）、回答が入力された場合（ステップ６４；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ６６）。
【００７３】
ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ６６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の状況として現在雪道を走行中であることを最終的に把握し、図示しないＡ／Ｔ  ＥＣＵに対して、雪道用のシフトマップに変更するように要求する。シフトマップの変更要求に応じて、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、変速段を選択するマップを通常のシフトマップから雪道用のシフトマップに変更して（ステップ６８）、メインルーチンにリターンする。以後Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、変更した雪道用のシフトマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）を制御する。
【００７４】
図１２は、特定状況が「渋滞中」である場合の処理を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、現在走行中の道路が渋滞中である可能性があるか否かについて判断する（ステップ７０）。渋滞中である可能性については、次のようにして、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断される。すなわち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４により渋滞中を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、通信制御装置２４で渋滞中のＡＴＩＳ情報を受信した場合や、車両の挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シフトレバー位置のニュートラルへの移動、サイドブレーキのオン等の操作間隔が短くなりその平均値が所定のしきい値以下になった場合、所定時間での平均車速が所定のしきい値以下になっている場合等）、その他の場合に渋滞中である可能性があると判断する。
【００７５】
渋滞中の可能性があると判断した場合（ステップ７０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、「渋滞中ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ７２）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が「渋滞中ですか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００７６】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ７４）、回答が入力された場合（ステップ７４；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ７６）。
【００７７】
ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ７６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の状況として現在渋滞中であることを最終的に把握し、シフトアップ規制フラグをオンに設定する（ステップ７８）と共に、渋滞フラグをオンにして（ステップ８０）、メインルーチンにリターンする。
シフトアップ規制フラグをオンに設定することで、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、通常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップされるように自動変速機構を制御する。すなわち、各変速段においてシフトアップされる車速Ｖの値と、スロットル開度θの値を大きくする。
【００７８】
図１３は、特定状況が「渋滞の解消」である場合の処理を表したフローチャートである。
エージェント処理部１１は、現在渋滞中であるか否かについて渋滞フラグがオンに設定されているか否かにより確認する（ステップ９０）。渋滞フラグがオンに設定されている場合（ステップ９０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、渋滞解消の可能性について、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステップ９２）。渋滞が解消した可能性については、次のようにして判断される。すなわち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４により渋滞解消を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、通信制御装置２４で渋滞解消のＡＴＩＳ情報を受信した場合や、車両の挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シフトレバー位置のニュートラルへの移動、サイドブレーキのオン等の操作間隔が長くなりその平均値が所定のしきい値以上になった場合、所定時間での平均車速が所定のしきい値以上になっている場合等）、その他の場合に渋滞が解消された可能性があると判断する。
【００７９】
渋滞が解消された可能性があると判断した場合（ステップ７２；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、「渋滞が終了しましたか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ９４）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が「渋滞が終了しましたか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００８０】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ９６）、回答が入力された場合（ステップ９６；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ９８）。
【００８１】
ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ９８；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の状況として渋滞が終了したことを最終的に把握し、シフトアップ規制フラグをオフに設定する（ステップ１００）と共に、渋滞フラグをオフにして（ステップ１０２）、メインルーチンにリターンする。
シフトアップフ規制フラグをオフに戻すことで、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、通常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップしていた自動変速機構の制御を解除し、通常のシフトアップタイミングでシフトアップを行う。
【００８２】
図１４は、特定状況が「車両が特定の道路に存在すること」である場合の処理を表したフローチャートである。
ここで、特定の状況として特定の道路を把握するのは次の理由による。すなわち、測位誤差の範囲内に２本の道路が近接して並行して存在してる場合がある。このような場合、車両の現在位置をいずれの道路にマッチングすべきかを判断することができなくなる。
例えば、ある道路が途中から２方向に分岐している場合、分岐後の両道路がほぼ並行している場合には、分岐点を通過してもいずれの道路が選択されたかを直ちに把握（マップマッチング）することができず、しばらく走行を継続して両道路が離れた時点でマッチングが可能になる。このため、表示装置２７に表示される車両の現在位置マークを分岐点以降移動させることができなかったり、異なる側の道路にマッチングして表示してしまう可能性がある。このような状況は、一般道と、首都高速道路や高速道路との分岐点でも同様に起きうる。特に首都高速道路は、入り口が一般道中に存在し、かつ、その後の道路も一般道の上に道路が存在する場合が多いため、分岐点である入り口以降、かなりの距離を走行してもいずれの道路を走行しているか把握できない場合もある。
また、走行開始前に経路探索を行う場合に車両の現在位置を現在位置検出装置２１により確定する必要があるが、車両が存在する道路位置に並行する他の道路が存在する場合にも、走行開始地点を特定できなくことがある。
そこで、本実施形態では、車両が特定の道路に存在することを特定の状況として把握する。
【００８３】
まずエージェント処理部１１は、現在位置検出装置２１で検出される車両の現在位置の誤差の範囲に、存在する可能性がある道路が２本以上あるか否かをナビゲーションデータ記憶装置３０の道路データファイル３０５から判断する（ステップ１１０）。
２本以上の道路が誤差範囲内にある場合（ステップ１１０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、いずれか１の道路場に車両が存在している可能性について、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステップ１１２）。
ここで「○○道路に存在している可能性」の判断は、次のようにして行われる。すなわち、○○道路が高速道路で、他方の道路が一般道の場合には、ブレーキの回数から判断する。例えば、ブレーキの回数が多い場合には一般道を走行中で、少ない場合には高速道路を走行中である可能性があると判断する。また、分岐点を通過後に、所定のしきい値以上の加速度で走行してる場合には、高速道路や首都高速道路を走行している可能性があると判断する。さらに、速度の変化等により一般道と高速道路等との可能性を判断するようにしてもよい。また、傾斜センサ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される、分岐点通過後の姿勢角度が所定のしきい値以上である場合には、一般道ではなく、高速道路や首都高速道路が選択された可能性があると判断する。
２本一般道路が並行して分岐している場合には、分岐点においけるウィンカーセンサ４０７の検出データや、操舵角センサで検出される操舵角データによりいずれかの道路の可能性を判断する。
【００８４】
○○道路を走行している可能性があると判断した場合（ステップ１１２；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、「○○道路を走行中ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ１１４）。
その際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が「○○道路を走行中ですか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００８５】
エージェント処理部１１は、エージェントによる特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ１１６）、回答が入力された場合（ステップ１１６；Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ１１８）。
【００８６】
ユーザによる回答が「はい」等の肯定語である場合、エージェント処理部１１は、車両が○○道路を走行していると最終的に把握し、○○道路にマップマッチングする（ステップ１２０）。
また、ユーザの回答が「いいえ」等の否定語である場合、エージェント処理部１１は、他方の道路を走行していると最終的に把握し、他方の道路にマップマッチングする（ステップ１２２）。
さらに、ユーザの回答が「わからない」等の判断不能回答である場合には、メインルーチンにリターンし、いずれの道路を走行しているかを判断できる位置まで走行した後にマップマッチングを行う。
【００８７】
次に、本発明の車両制御装置に対応する第２の実施形態について説明する。
この第２の実施形態では、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、他の部分については第１の実施形態と同様であるのでその説明を適宜省略する。例えば、本実施形態における車両制御装置の構成は図１に示したエージェント装置と基本的に同一であり、第１実施形態におけるエージェント処理部１１が特定状況である可能性について判断するのに対して、本実施形態のエージェント処理部１１では車両環境を推定する点で、その処理及びその処理のためのプログラムが異なっている。
【００８８】
この第２の実施形態の概要を説明すると、まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し（推定手段として機能）、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定した車両環境の有無について質問をする（質問手段として機能）。そして、エージェント処理部１１は、この推定環境質問に対するユーザからの応答に基づいて車両制御を実行する（実行手段として機能）。
例えば、推定手段により車両環境（車両の外部環境）が雪が降っている環境であると推定された場合、たとえそれが不確実な判断であったとしても、該推定された車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、該推定された車両環境の有無について、例えば「雪が降っていますか」との音声の出力により質問し、この推定環境質問に対するユーザの応答に基づいて車両制御（例えばＡＴ用の通常のシフトマップを雪道用のシフトマップに切り替える）を実行する。これにより、より的確な時期に（またはより早期に）車両制御を実行することができるようになる。
【００８９】
次に、第２の実施形態を詳細に説明する。
まず、エージェント処理部１１が、車両に取り付けられた一つ又は複数のセンサ（状況部センサ部４０の各センサ４１０〜４３０、現在位置検出装置２１の各センサ等２１１〜２１５、音声認識部１４２、撮像措置２８等）からの信号をエージェント処理部１１が取得し、その信号から環境推定実行プログラムに従って車両環境を推定する処理を行う（推定手段）。
【００９０】
ここで、エージェント処理部１１が推定する「車両環境」とは、車両外部の環境、車両内部の環境、道路状況を意味する。
そして、「車両外部の環境」とは車両外部のあらゆる環境を含む意であり、例えば、雪が降っている環境、その他、晴れ、曇り、雨が降っている環境、強風である環境等が該当する。また、「車両内部の環境」とは車両内部のあらゆる環境を含む意であり、例えば、ユーザの意志（車内が暑い、寒い、疲れた、休憩したい、日差しが強い、窓を開けたい等）が該当する。さらに、「道路状況」とは、特定位置（車両現在位置、通過予定位置等）が上り坂、下り坂である状況、その他、高架道路、地下駐車場、カーブ、交差点、高速道路入り口・出口、Ｐ・Ａ（パーキングエリア）、高速道路の合流点、ワインディング、未舗装道路等の悪路、凍結道路、降雪道路、降雨道路、渋滞等の道路に関連する各種状況が該当する。
また、車両環境を「推定する」とは、特定の車両外部の環境であることを確実に判断することではなく、特定の車両外部の環境であることを一定の確実性を持って判断することである。
【００９１】
エージェント処理部１１は、車両環境を推定すると、質問実行プログラムに従って、推定した車両環境に対応する質問用音声データをエージェントデータ記憶措置２９の質問データ２９６から読み出し、音声合成部１４１で音声を合成して音声出力措置２５から出力する（質問手段）。なお、推定した車両環境に対応する質問データの内容としては、音声合成された質問内容が、推定された車両環境の有無についてユーザから回答が得られるような内容になっている。例えば、第１の実施形態の場合と同様に、肯定語、否定語で回答が可能な形式で、推定した環境が○○である場合、環境推定質問としてエージェントが「○○ですか？」と音声により質問する。
【００９２】
そしてエージェント処理部１１は、車両制御プログラムに従って、環境推定質問に対するユーザからの応答に基づいて車両制御を行う（実行手段）。
ここで、エージェント処理部１１によって「車両制御」される対象は、エンジン、ＡＴ（自動変速機構）等の車両機械やナビゲーション装置、オーディオ、エアコン、ワイパー、車窓等の車両機器が該当する。なお、これらの各機器は、エージェント処理部１１が直接制御することなく、他の制御装置に対して制御の要求をし、要求を受けた制御装置が制御するようにしてもよい。例えば、第１の実施形態と同様に、エージェント処理部１１が、Ａ／Ｔ  ＥＣＵに対してシフトダウンを要求し、シフトダウン要求に応じて、Ａ／Ｔ  ＥＣＵがＡＴ（自動変速機構）による変速段位置を制御する。
【００９３】
次に第３実施形態について説明する。この第３実施形態では、第２実施形態と異なる部分を中心に説明する。
この第３実施形態では、第２実施形態と同様に、まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し（推定手段として機能）、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定した車両環境の有無について質問をする（質問手段として機能）。
そして、エージェント処理部１１は、この環境推定質問に対するユーザからの応答に基づいて、車両環境を確定する（確定手段として機能）。すなわち、エージェント処理部１１は、環境確定プログラムに従って、車両環境が、推定された車両環境、または、推定された車両環境以外の環境のいずれであるかを最終的に判断する。
そして、エージェント処理部１１は、確定した車両環境に基づいて車両制御を実行する（実行手段として機能）。
なお、第３実施形態における「車両環境」、車両環境を「推定する」、「車両制御」される対象については、第２実施形態と同一である。
【００９４】
このような第３実施形態によれば、例えば、推定手段により車両環境（車両の外部環境）が雪が降っている環境であると推定された場合、たとえその推定が不確実な判断であったとしても、推定された車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定された車両環境の有無について質問し（例えば、「雪が降っていますか」との音声の出力）、この質問に対する応答に基づいて車両環境を確定する。これにより、車両環境をより的確に判断することができる。
また、確定した車両環境（車両環境の最終判断結果）に基づいて車両制御を実行する。これにより、的確な時期に（またはより早期に）車両制御を実行することができる。
【００９５】
このような第２実施形態、第３実施形態における、具体的な処理動作について、車両環境が雪道である場合を例に説明する。なお、この場合の処理は、図１１を使用して説明した第１の実施形態における処理動作と多くの部分が共通するため、図１１を参照しながら、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。
エージェント処理部１１は、ステップ１３で収集したデータに基づいて、車両環境が雪道であるか否かを推定する（ステップ６０）。車両環境が雪道か否かについては、第１実施形態と同様に前輪の車輪速と後輪の車輪速との差（スリップ差）等から推定する。
車両環境が雪道と推定した場合（ステップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この車両環境（雪道）の有無についてユーザから回答が得られるように、対応する推定環境質問データ２９６を読み出し、「雪道ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ６２）。その際のエージェントの行為（表示装置２７での行為画像と、出力音声）は第１実施形態と同様である。
【００９６】
エージェント処理部１１は、推定環境質問をした後、ユーザから回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ６４）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ６６）。ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ６６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両環境が雪道であると確定し（又は確定することなく）、図示しないＡ／Ｔ  ＥＣＵに対して、雪道用のシフトマップに変更するように要求する。シフトマップの変更要求に応じて、Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、変速段を選択するマップを通常のシフトマップから雪道用のシフトマップに変更して（ステップ６８）、メインルーチンにリターンする。以後Ａ／Ｔ  ＥＣＵは、変更した雪道用のシフトマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）を制御する。
【００９７】
このように、第２の実施形態及び第３の実施形態では、第１の実施形態における特定情報の可能性判断処理を、車両環境の推定処理に置き換えることが可能である。また第１の実施形態の特定状況質問を推定環境質問とし、その質問に対する回答（応答）から車両環境を確定し（第１実施形態における特定状況の最終把握に相当）、第１の実施形態と同様に車両制御を実行することができる。又は、車両環境を確定することなく質問に対する応答に基づいて、第１の実施形態と同様に車両制御を実行できる。
従って、図１１の処理を第２実施形態と第３実施形態に適用したのと同様に、第１の実施形態において説明した図７、図９、図１０、図１２、図１３、及び図１４の各処理についても第２実施形態、第３実施形態に適用することができる。
【００９８】
以上説明したように、第１、第２、第３実施形態によれば、車両の状況等をセンサ出力だけに基づいて把握、確定しようとする従来の方法に比べ、簡単な構成で確実かつ迅速に車両状況、車両環境等を把握、確定することが可能になる。
すなわち、従来の方法で例えば雪道の走行を把握、確定する場合には、前後車輪の車輪速の変化と車外の気温とから判断しても確実ではないため、さらに撮像装置で撮像した路面の色から雪道か否かを判断したりしている。このため、撮像センサを余分に配置する必要があり、構成が高価になると共に、たとえ撮像センサを配置したとしても、車線用の白線を撮像した場合には精度が低下する。白線を区別するために白線幅よりもはなれた位置に撮像センサを２つ配置することで解決できるが、構成が複雑になり高価にもなる。さらに、撮像センサを複数配置したとしても、雪自体が土で灰色になっている場合には精度が低下する。
このように、従来の方法では、高価なセンサを何種類も配置し、複雑高度なアルゴリズムに基づいて把握しようとしても、あくまでもそうである可能性を高めるための構成や処理であり、特定の事象や状況に対しては確実に把握することができないのが現状である。そして、従来の方法により複数の特定状況に対して高い可能性で判断しようとすると極めて複雑、高価なシステムになっている。
【００９９】
これに対して、各実施形態によればセンサは、特定状況か否かの可能性を判断し、車両環境を推定するためのものであるため、汎用的なセンサを使用することで十分であり、精度の高いセンサを複数使用する必要がないため、簡単な構成および判断アルゴリズムでよいため、安価なシステムとすることができる。
そして、特定状況か否かの最終判断や車両環境の確定を、ユーザの特定状況質問、推定環境質問に対する回答（人間による判断結果を示している）に基づいて行っているため、極めて精度の高い判断をすることができる。
【０１００】
以上本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態の構成に限定されるものではなく、各請求項に記載された発明の範囲において他の実施形態を採用し、また、変形することが可能である。
例えば、説明した各実施形態では、特定状況Ａの可能性が判断された場合にエージェントが「Ａですか？」というように、特定状況自体、推定した環境事態を直接問う形式の質問としたが、他の形式で質問をするようにしてもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車両が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定された場合、エージェント処理部１１は、分岐点前方に存在する目標物をナビゲーションデータ記憶装置３０の描画地図データから検索して、目標物の位置に応じて、エージェントが「道路の右前方に○△がありますか？」というように特定状況質問、推定環境質問をするようにしてもよい。
【０１０１】
実施形態では、ユーザによる回答が基本的に「はい」「いいえ」等の肯定語や否定語で回答できる特定語回答形式にしているが、本発明では、他の形式であってもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車両が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定された場合に「道路の左右どちらかに、何か目標物が見えませんか？」というように、肯定語等以外の任意回答を求める質問をするようにしてもよい。この質問に対して例えば、ユーザから「右側にマクドナルドがみえる」との回答があった場合、エージェント処理部１１は、描画地図データ３０２から分岐点通過後に右側にマクドナルドが存在する側の道路を走行中であると最終的に判断し、又は車両環境を確定する。
この任意回答形式の特定状況質問は、最初に特定語回答形式の質問をし、その回答が「わからない」等の判断不能回答であった場合に、エージェントが再度質問する場合等に有効である。
【０１０２】
また、説明した各実施形態では、特定状況である可能性や、車両環境についてエージェント処理部１１が判断又は推定する構成としたが、ナビゲーションに関連する判断や現在位置検出に関連する判断、例えば、ステップ３０、ステップ１１０、ステップ１１２の判断についてはナビゲーション処理部１０が判断するようにしてもよい。この場合、エージェント処理部１１は、ナビゲーション処理部１０による判断結果等の供給を受けて、エージェントによる特定状況質問、又は推定環境質問をさせるように処理する。
【０１０３】
また説明した各実施形態では、特定状況として、探索ルートを外れたか、渋滞中か、渋滞解消か、坂道か等についての具体的判断及び処理について図７〜図１４により説明したが、本発明では、特定状況としてこれらに限定されるものではなく、他の各種状況についても特定状況として、その可能性を判断し、特定状況質問を出し、その回答から最終把握を行うようにしてもよい。例えば、特定状況として、「路面がぬれている」、「砂利道を走行している」等の各種状況が存在する。
【０１０４】
また、説明した各実施形態では、特定状況を把握、又は車両制御をするエージェント装置を例に説明したが、本発明では他に、エージェントが車両内に出現しない車両状況把握装置、車両制御装置としてもよい。この場合にも特定状況質問、推定環境質問を音声合成部１４１で合成して音声出力装置２５から出力し、ユーザの回答をマイク２６で集音し音声認識部１４２で認識して最終的に特定状況か否かを把握する処理や車両環境を確定する処理は同じである。
なお、エージェントが出現しない車両状況把握装置、車両制御装置として構成した場合、エージェント処理部１１の動作として説明した各処理は車両状況把握装置、車両制御装置の制御部が代わりに行い、エージェントデータ記憶装置２９に変わるデータ記憶装置には車両状況把握用のプログラムや、特定状況質問データが格納される。
【０１０５】
また、各実施形態において、特定状況や車両環境に対応する処理内容や車両制御内容について説明したが、本発明では説明した処理内容、制御内容に限らず、同様の状況や環境に対応して従来から行われている他の処理や制御を行うようにしてもよい。
例えば、図９に従って説明した実施形態では上り坂であるとの特定状況最終把握、車両環境確定に対してエージェント処理部１１がシフトダウンする場合について説明したが、他の処理、制御内容として、坂道が終了するまでの間シフトアップするタイミングを遅らせるように制御してもよく、シフトダウンとシフトアップタイミングを遅らせることの両者を行うようにしてもよい。ここで、シフトアップタイミングは、各変速段においてシフトアップされる車速Ｖの値と、スロットル開度θの値を大きくすることで遅らせることができる。
また、予め坂道用のシフトマップを用意しておき、上り坂、下り坂が把握、確定された場合に、対応するシフトマップに切り換えるように制御してもよい。
【０１０６】
【発明の効果】
請求項１から請求項５に記載の発明によれば、特定の状況の可能性がある場合にその確認を求める質問をし、その質問に対するユーザの応答に基づいて特定の状況であるか否かを最終的に判断するようにしたので、既存のセンサでは、検出困難な特定の状況について、簡単な構成でより確実に判断することが可能になる。
請求項６に記載の発明によれば、車両環境を推定し、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定された車両環境の有無について質問をし、この質問に対する応答に基づいて車両制御を実行するようにしたので、車両環境に基づいて簡単な構成でより的確に車両制御を行うことができる。
請求項７に記載の発明によれば、車両環境を推定し、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定された車両環境の有無について質問をし、この質問に対する応答に基づいて車両環境を推定するようにしたので、簡単な構成で車両環境を確定することができる。
請求項８に記載の発明によれば、車両環境を推定し、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られるように、推定された車両環境の有無について質問をし、この質問に対する応答に基づいて車両環境を推定し、確定した車両環境に基づいて車両制御を実行するようにしたので、簡単な構成で車両環境を確定するとともに、より的確に車両制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施形態におけるエージェント装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同上、エージェント装置におけるナビゲーションデータ記憶装置のデータ構成を示す説明図である。
【図３】同上、エージェント装置におけるナビゲーションデータ記憶装置の状況センサ部の構成要素を示す説明図である。
【図４】同上、エージェント装置による処理のメイン動作を表したフローチャートである。
【図５】同上、エージェント装置による状態確認タスクの概念動作を示すフローチャートである。
【図６】同上、エージェント装置によるエージェント行動管理タスクの概念動作を表すフローチャートである。
【図７】同上、エージェント表示画面と特定状況質問を表す説明図である。
【図８】同上、特定状況が「上り坂を走行中」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【図９】同上、特定状況が「下り坂を走行中」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【図１０】同上、特定状況が「雪道を走行中」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【図１１】同上、特定状況が「渋滞中」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【図１２】同上、特定状況が「渋滞の解消」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【図１３】同上、特定状況が「車両が特定の道路に存在すること」である場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートである。
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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