(57)【要約】情報システムは、１組の運転状態パラメーターと運転履歴とに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンとを備え、このシミュレーションエンジンは、予測エンジンが仮定シナリオのアクションを予測するようにする。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１組の運転状態パラメーターと運転履歴とに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、
少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の前記運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンであって、前記予測エンジンが前記仮定シナリオの前記アクションを予測するようにする、シミュレーションエンジンと、
を備える、
情報システム。
【請求項２】
車両の前記運転履歴又は該車両の運転者のアクションを収集し、前記予測エンジンのための予測モデルを生成するための運転履歴モジュールと、
前記運転履歴と無関係の値を有する前記運転状態パラメーターを求めるための少なくとも１つのセンサーであって、前記シミュレーションエンジンは前記運転状態パラメーターの前記値を変更する、少なくとも１つのセンサーと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記運転状態パラメーターを用いるシステムモジュールを更に備え、前記シミュレーションエンジンは、前記システムモジュールによって用いられる前記運転状態パラメーターを変更することなく、前記予測エンジンによって用いられる前記運転状態パラメーターのコピーのみを変更する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記運転状態パラメーターは車両の現在のロケーションであり、前記システムモジュールは前記車両のナビゲーションシステムであり、前記シミュレーションエンジンは、前記ナビゲーションシステムにおいて用いられる前記車両の前記現在のロケーションを変更することなく、前記予測エンジンによって用いられるような前記車両の前記現在のロケーションを変更する、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記運転状態パラメーターは、現在の時刻又はカレンダーの日付であり、前記システムモジュールは前記車両のクロック又はカレンダーシステムであり、前記シミュレーションエンジンは、前記クロック又は前記カレンダーシステムによって用いられる前記現在の時刻又は前記カレンダーの日付を変更することなく、前記予測エンジンのための前記現在の時刻又は前記カレンダーの日付を変更する、
請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記シミュレーションエンジンは、前記運転履歴を変更することなく前記予測モデルを変更する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記１組の運転状態パラメーターは、外部センサーから受信した外部パラメーターを含み、前記シミュレーションエンジンは、前記外部パラメーターの受信した値を変更する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
現在の予測において用いられる前記１組の運転状態パラメーターをレンダリングするための出力インターフェースと、
前記組内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更するための入力インターフェースと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
内部測定値を求めるための１組の内部センサーと、
１組の外部センサーの外部測定値を受信するための受信機と、
前記内部測定値及び前記外部測定値に基づいて前記１組の運転状態パラメーターを求めるためのプロセッサと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
１組の仮定シナリオについて予測された１組のアクションの分析を実行し、該分析に基づいて運転状態パラメーターのサブセットを求めるための分析モジュールと、
前記サブセット内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更するためのインターフェースと、
前記運転状態パラメーターの前記変更された値を用いて前記１組の運転状態パラメーターを求めるためのプロセッサと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記出力インターフェースは、複数のアクション及び複数の対応する仮定シナリオを同時に表示する、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記シミュレーションエンジンは、前記１組の運転状態パラメーターを初期化し、前記運転履歴に基づいて前記１組の運転状態パラメーターを変更し、変更される運転状態パラメーターのサブセットをレンダリングし、該レンダリングに応答して、運転状態パラメーターの変更されたサブセットを受信し、前記運転状態パラメーターの変更されたサブセットを前記１組の運転状態パラメーターと統合することによって、前記運転状態パラメーターをシミュレートする、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
車両の予測エンジンを用いる方法であって、該予測エンジンは、１組の運転状態パラメーター及び運転履歴に基づいてアクションを予測し、該方法は、
少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の前記運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせを変更することによって仮定シナリオを作成することと、
前記仮定シナリオを前記予測エンジンに提供して、前記予測エンジンが前記仮定シナリオの前記アクションを予測するようにすることと、
を含み、該方法のステップはプロセッサによって実行される、
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、車載情報システムに関し、より詳細には、車両の仮定的な運転条件のためのアクション予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
車載情報システム（ＩＶＩＳ：ｉｎ−ｖｅｈｉｃｌｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）は、運転者が車両を操作するのに役立つことができる。例えば、ＩＶＩＳは、運転者に、残りの燃料、タイヤ圧、又は目的地への最良ルートに関して通知することができる。同様に、ＩＶＩＳは、運転者が電話をかけ、音楽を選択し、インターネットを用いてアプリケーションをダウンロードするのを支援することができる。運転者を支援するために、ＩＶＩＳは、車両内の運転者又は乗員と通信するためのインターフェースを必要とする。
【０００３】
最近まで、ＩＶＩＳによって実行されるアクションは決定論的であった。ＩＶＩＳは、運転者のアクション又は道路条件の変化に対し、ＩＶＩＳの設計者によって予め定められたとおりに反応していた。したがって、現在の情報の交換を簡素化するためのＩＶＩＳの通信インターフェースが設計された。例えば、ＩＶＩＳは、残りの燃料の現在のレベルが低いことを示すためにライトをオンにすることができる。同様に、ＩＶＩＳは、ナビゲーションシステムに、車両の現在選択されている目的地及び現在のロケーションに基づいて最良の道路を選択するように命令することができる。したがって、車両に統合されたモジュール又は運転者から現在の情報を受信するために、様々なＩＶＩＳの通信インターフェースが設計された。例えば、現在の情報は現在のロケーション、現在の時刻、現在のトラフィック条件及び現在の目的地を含むことができる。
【０００４】
ＩＶＩＳに予測モジュールを導入することによって、ＩＶＩＳは、確率論的に作動して、運転者のとり得るアクション及び／又は生じ得る要求を予測することを可能にする。例えば、特許文献１は、目的地を予測し、車両位置データを受信する方法を記載している。車両位置データは現在のトリップ（ｔｒｉｐ：小旅行、移動）を含み、その車両の目的地を予測するために、現在のトリップが以前のトリップと比較される。目的地までの経路も提案することができる。同様に、特許文献２は、トリップの目的地を予測するナビゲーションデバイス及び方法を記載している。特許文献３は、車両ナビゲーションシステムが車両の目的地を入手するのを助けるための予測目的地エントリーシステムを記載している。
【０００５】
これらの方法は、過去の情報及び現在の情報に基づいて可能性のある目的地を予測する。例えば、車両の動作履歴に基づいて過去の情報が収集され、車両のモジュールによって現在の情報が決定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許第７，２３３，８６１号
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１１／０２３８２８９号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１３／０１６６０９６号
【発明の概要】
【０００７】
本発明の実施形態は、運転者と車載情報システム（ＩＶＩＳ）との間で仮定的な未来イベントを決定するように通信するためのシステムを提供する。
【０００８】
例えば、自動車販売店において、予測エンジンの有用性により、潜在的な購買者が、現在の条件及び過去の条件の組み合わせに基づいて、かつデモンストレーション中に選択される仮定条件に基づいて予測を見ることが可能になる。仮定条件は、より自然な形で変動することができ、これにより、より説得力のあるデモンストレーションが可能になる。例えば、現在の条件は、平日に行ったトリップの履歴を含むことができ、潜在的な購買者は、時刻又は曜日を変更して、これらの仮定条件の予測と、自身の独自の経験とを比較することができる。
【０００９】
同様に、仮定シナリオを提供することにより、トリップ計画を支援することができる。システムにより、ユーザーが１組の関係する仮定シナリオを構築することが可能になる場合、各シナリオの予測を生成し、調査及び計画のために用いることができる。
【００１０】
したがって、様々な実施形態は、ＩＶＩＳの予測エンジンと組み合わせて、様々な仮定状況においてＩＶＩＳの動作をシミュレートすることができるシミュレーションメカニズムが必要とされているという認識に基づく。
【００１１】
幾つかの実施形態は、予測エンジンが、車両又はユーザーの運転履歴及び運転履歴と無関係のパラメーターに基づいて求められ、車両のモジュールによって求められたパラメーターを含む運転の状態の様々なパラメーターに基づいて予測を行うという認識に基づく。例えば、無関係のパラメーターは、車両の現在のロケーション、時刻、曜日タイプ、例えば、平日、週末又は祝日、季節を含むことができる。本発明の様々な実施形態は、予測エンジンによって予測を作成するのに用いられる運転状態パラメーターを変更するか又はオーバーライドすることによって、ユーザーのための様々な仮定シナリオを生成することができるという認識に基づく。
【００１２】
例えば、１つの実施形態は、運転状態パラメーターに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、予測エンジンが仮定シナリオのためのアクションを予測するように、少なくとも１つの運転状態パラメーターを変更して仮定シナリオを作成するためのシミュレーションエンジンとを備える車載情報システムを開示する。
【００１３】
運転状態パラメーターは、車両の運転履歴と、運転履歴と無関係のパラメーターとに基づいて、予測エンジンによって求められるパラメーターを含むことができる。このため、幾つかの実施形態において、車載情報システムは、運転と無関係のパラメーターを求めるための少なくとも１つのシステムモジュールを備える。１つの実施形態において、シミュレーションエンジンは、１つ又は幾つかの運転と無関係のパラメーターを変更する。
【００１４】
様々な実施形態において、パラメーターは、シミュレーションエンジンに加えて、車載情報システムの様々なモジュールによって用いられる。例えば、現在の時刻等のパラメーターは、予測エンジンによってアクションを予測するのに用いることができ、車両内に設置されるクロックによって時刻を表示するために用いることができる。シミュレーションエンジンは、車載情報システムの他のモジュールによって用いられるパラメーターを変更することなく、予測エンジンによって受信されるパラメーターを変更する。幾つかの実施形態では、車載情報システムは、変更されるパラメーターの値を提供するためのユーザーインターフェースを備える。
【００１５】
したがって、１つの実施形態は、情報システムを開示する。情報システムは、１組の運転状態パラメーターと運転履歴とに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンとを備える。このシミュレーションエンジンは、予測エンジンが仮定シナリオのアクションを予測するようにする。
【００１６】
別の実施形態は、車両の予測エンジンを用いる方法を開示する。予測エンジンは、１組の運転状態パラメーター及び運転履歴に基づいてアクションを予測する。本方法は、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせを変更することによって仮定シナリオを作成することと、仮定シナリオを予測エンジンに提供して、予測エンジンが仮定シナリオのアクションを予測するようにすることとを含む。本方法のステップはプロセッサによって実行される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の様々な実施形態による仮定運転シナリオを確立するための車両の情報システムの例の概略図である。
【図２】本発明の幾つかの実施形態による実際のシナリオ及び／又は仮定シナリオのアクションを予測するシステムのブロック図である。
【図３Ａ】１つの実施形態による仮定運転状態のためのアクションを予測する方法のブロック図である。
【図３Ｂ】本発明の幾つかの実施形態による、仮定運転状態を指定するユーザーと、情報システムとの間のインタラクション方法のブロック図である。
【図４】本発明の１つの実施形態による、変更される運転状態パラメーターを選択するシステムのブロック図である。
【図５Ａ】本発明の幾つかの実施形態による、自動車ショールームとの関連で用いられるデモンストレーションシステムのブロック図である。
【図５Ｂ】本発明の１つの実施形態による、自動車ショールームとの関連でも用いられるユーザーインターフェースの図である。
【図６】本発明の１つの実施形態による、新たなロケーションへのトリップを検討する方法の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は、仮定運転シナリオを確立するために運転者とインタラクトし、そのシナリオについてユーザーアクション及び／又は運転の予測を生成する、車両１０２の情報システム１０６の例を示す。システムは、システムのユーザーに予測を通信する機能も有する。
【００１９】
システムは、システムの動作を制御するためのプロセッサ、例えば中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）を備える。システムは、永続ストレージデバイス１１４とインタラクトする。永続ストレージデバイス１１４は、システムのオペレーティングシステム（ＯＳ：ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）に関係するソフトウェアと、ＣＰＵによって実行され、システムのユーザーに特定の機能を提供することができるアプリケーションプログラムと、ユーザーアクション及び運転アクションを予測することに関係するソフトウェアとを備える。システムは、入出力インターフェースを備える、車のヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ：ｈｕｍａｎ−ｍａｃｈｉｎｅ−ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０４を更に備える。例えば、ＨＭＩは、タッチスクリーン、ボタン、キーボード、又は発話入力デバイス等の１つ又は複数の入力デバイス、及び、オーディオフィードバックのためのスクリーン又はスピーカー等の１つ又は複数の出力デバイスに接続することができる。
【００２０】
１つの実施形態において、システムの永続ストレージは、システムの運転履歴１１０を記憶するのに専用の１つ又は複数のストレージエリアを含む。運転履歴は、車両の運転及び／又は車両の運転者に関する現在の情報及び過去の情報を含むことができる。例えば、運転履歴は、車両の状態、車両の以前の及び／又は現在のロケーション及び／又は目的地、車両を取り囲むエリアの状態、並びに、過去の特定の時点におけるより大きなワールドの状態を含むことができる。代替の実施形態では、運転履歴は外部メモリデバイス又はサーバに記憶される。
【００２１】
システムは、車両及びその周囲の現在の状態を定期的に検出するセンサーを更に備えることができる。センサーは、車両に設置される内部センサー１２０とすることができる。内部センサー１２０は、クロック、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、並びに、着座状態、ドア位置、照明ステータス及び／又はＨＭＩの状態を検出するセンサー等の、車の様々な物理的及び電気的コンポーネントの状態を検出するセンサーのうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。システムは、車両の占有者のユーザー状態を検出するセンサー、例えば、頭部位置、視線方向又は心拍数等の物理的状態を検出するセンサーを更に備えることができる。
【００２２】
システムは、車両内に配置されないが、外部環境に関する情報を供給する外部センサー１３０に動作可能に接続することができる。これらの外部センサーは、ネットワークを介してプロセッサと通信することができる。例えば、そのような外部センサー１３０は、トラフィック、天気又は道路状態に関する情報を供給するセンサーを含むことができる。幾つかの実施形態は、ネットワークにおいて利用可能な外部サービスによって提供される外部状態情報を用いることができる。幾つかの実施形態では、内部センサー及び／又は外部センサーはリアルタイムであり、すなわち、センサーは、ワールドの状態に関する即時の情報を提供する。他の実施形態では、センサーは、バッチモードで作動する、すなわち、情報が過去の状態に関して提供される、外部センサーデータ源を含むことができる。そのような過去の情報は運転履歴に統合される。
【００２３】
システム１０６は、運転の現在の状態及び運転履歴に基づいて、ユーザー及び／又は車両が次に何を行うかを予測するための予測エンジン１４０も備える。運転の現在の状態は、１組の運転状態パラメーターによって表すことができ、それによって、予測エンジンは、運転状態パラメーター及び運転履歴の組に基づいてアクションを予測する。アクションは、ユーザーアクション又は車両アクションのうちの１つ又はそれらの組み合わせを含むことができる。例えば、アクションは、ユーザーのために電話をかけること、又は最も近いコーヒーショップまで運転することであり得る。
【００２４】
システム１０６は仮定シナリオを作成するためのシミュレーションエンジン１５０も備え、それによって、予測エンジン１４０は、実際のシナリオの予測とは対照的に、仮定シナリオのアクションを予測する。幾つかの実施形態では、シミュレーションエンジンは、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを作成する。このようにして、仮定シナリオは、予測エンジン及び実際の運転状態パラメーター及び運転履歴を変更することなく作成することができる。
【００２５】
例えば、幾つかの実施形態では、システム１６０は、運転状態パラメーターを用いるシステムモジュールを備えることもできる。それらの実施形態では、シミュレーションエンジンは、システムモジュールによって用いられる運転状態パラメーターを変更することなく、予測エンジンによって用いられる運転状態パラメーターのコピーのみを変更する。
【００２６】
一例では、運転状態パラメーターは車両の現在のロケーションであり、システムモジュールは車両のナビゲーションシステムである。この例において、シミュレーションエンジンは、ナビゲーションシステムにおいて用いられる車両の現在のロケーションを変更することなく、予測エンジンによって用いられるような車両の現在のロケーションを変更する。
【００２７】
別の例では、運転状態パラメーターは、現在の時刻又はカレンダーの日付であり、システムモジュールは車両のクロック又はカレンダーシステムである。この例において、シミュレーションエンジンは、クロック又はカレンダーシステムによって用いられる現在の時刻又はカレンダーの日付を変更することなく、予測エンジンのための現在の時刻又はカレンダーの日付を変更する。この例において、運転状態パラメーターは、運転履歴と無関係の値を有し、シミュレーションエンジンはその運転状態パラメーターの値を変更することに留意されたい。
【００２８】
図２は、本発明の幾つかの実施形態による実際のシナリオ及び／又は仮定シナリオのためのアクションを予測するシステムのブロック図を示す。システムは、内部センサー２１０及び／又は外部センサー２２０からの測定値を収集し、特定の時点において、測定値を処理して１組の運転状態パラメーターを求める（２３０）。そのような処理は、センサー測定値の直接使用、ダウンサンプリング、時間にわたる平均測定値、粗い符号化、及び他の形態の統計及び／又は算術分析を含み、その結果、車の状態の尺度が導出される。処理は、運転履歴を用いることもできる。このため、１組の運転状態パラメーターは、車両の瞬間状態、又は瞬間状態と状態履歴の或る部分との双方の表現のいずれかを表すことができる。
【００２９】
システムは、運転中にユーザーによって行われるアクションに関する情報を記録する（２２５）モジュールも備える。これらのアクションは、ユーザーがインタラクトする任意のＨＭＩ、及び／又はユーザーの物理的状態を検出するセンサーによって検出することができる。
【００３０】
幾つかの実施形態は、車両の運転履歴又は車両の運転者のアクション２２５を収集し（２４０）、予測エンジンのための予測モデル２７５を作成する（２７０）ための運転履歴モジュールを備える。例えば、特定の時間について計算された運転状態パラメーターの各記録は、運転履歴として記録され（２４０）、このため、過去の様々な時点における運転状態及びユーザーアクションの履歴を含む。記憶される運転履歴は、全ての過去の時間記録の完全な表現、又は対象となる時点において特定のタイプのデータのみが記憶されるスパースな履歴を含むことができる。対象となるユーザーアクションも運転履歴に記憶することができる。
【００３１】
幾つかの実施形態は、運転履歴を分析して、長い持続時間の運転アクションを明らかにする。例えば、車両が特定のロケーションに到達すると、このアクションを判断し、結果としてその目的地に到達したトリップの間の全ての運転状態についての時間記録に加えることができる。
【００３２】
幾つかの実施形態において、運転履歴は、運転状態パラメーターの特定の組み合わせを、対象となるユーザーアクション及び運転アクションに関連付ける予測モデル２７５を構築する（２７０）のに用いられる。１つの実施形態において、予測モデルは、機械学習技法等の統計分析方法を用いて構築される。幾つかの実施形態は、運転状態パラメーターの特定の組み合わせ間の、対象となるユーザーアクション及び運転アクションとの関連付けに基づく規則も含むことができる。
【００３３】
予測モデルは、定期的に、又は必要に応じて構築することができる。予測モデルは、車両内のシステムによってローカルに構築することもできるし、外部システム又はサービスによって外部に構築することもできる。
【００３４】
予測エンジンは、現在の運転状態パラメーター及び運転履歴を所与として、いずれのユーザーアクション及び運転条件が生じる可能性が高いのかを予測するために、予測モデルにおける関連付けを用いる。１つの実施形態は、アクション２６５の予測を生成する（２６０）ために機械学習技法を用いるが、任意の他の形態の予測技法を用いることができる。
【００３５】
様々な実施形態のシミュレーションエンジンは、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせを変更すること（２５０）によって、仮定シナリオを作成する。例えば、運転履歴の変更を用いて、異なるユーザーについて１つのシナリオをシミュレートすることができる。運転状態パラメーターの変更は、同じユーザーについて異なるシナリオをシミュレートすることができる。運転状態パラメーター及び運転履歴の変更の組み合わせにより、異なるユーザーについて異なるシナリオをシミュレートすることができる。
【００３６】
さらに、そのような変更は、システムの実際の状態を変更することなく、仮定シナリオを作成することを可能にする。例えば、シミュレーションエンジンは、予測エンジンによって用いられる運転状態パラメーターのコピーのみを変更することができる。同様に、シミュレーションエンジンは、運転履歴を変更することなく予測モデルを変更することができる。
【００３７】
図３Ａは、１つの実施形態による、仮定運転状態のためのアクションを予測する方法のブロック図を示す。仮定運転状態３１０は、１組の運転状態パラメーター３２０を含むことができ、この組は更に、センサーの測定値及び／又は他のパラメーター値の組を含むことができる。例えば、特定のセンサーについて１組の値が与えられる場合、運転状態パラメーターの少なくとも一部がこの１組のセンサー値から計算される。１組の運転状態パラメーターが与えられる場合、この組を直接用いることができる。初期仮定運転状態は、記録された履歴における特定の時点から選択された１組の記録された値とすることができる。
【００３８】
運転状態パラメーターの部分組がユーザーに表示される（３２５）。表示は、実際の又は仮想のメーター表示を用いることによるか、センサー値若しくはパラメーター値を示すことによるか、オーディオフィードバックを用いて、１組の運転状態パラメーターに関する何らかのものを通信することによるか、又はユーザーに現在の１組の値のステータスについて通知する任意の形態の出力によって達成することができる。ユーザーは、仮定運転状態を変えるか、又は１組の運転状態パラメーターを直接変更することによって、運転状態パラメーターの値を変更することができる（３３０）。
【００３９】
予測エンジン１４０を用いて、指定された仮定運転状態のためのユーザーアクションの予測を生成する。これは、現在の運転状態を予測するのと同様の方式であるが、現在の状態パラメーターの代わりに指定され計算された運転状態パラメーターを用いて行われる。
【００４０】
生成された予測は、ディスプレイ又は他の出力デバイスによってユーザーに通信される（３４０）。１つの実施形態では、生成された予測は、ランク付けされたリスト及び／又はマップ上のアイコンとして示される。
【００４１】
１つの実施形態において、ＨＭＩは、特定のセンサー又は運転状態パラメーターの値を変更するための制御部を備える。ユーザーによってこれらの制御部を操作することによって、結果として１つ又は複数のセンサー又はパラメーターの値（複数の場合もある）を変更することができる。パラメーターの値又はセンサーの値が変更されると、新たな仮定運転状態が作成され、結果として新たな予測値が得られ、これをユーザーに表示することができる。
【００４２】
幾つかの実施形態は、ユーザーが１つの仮定運転状態と別の仮定運転状態との間の差を見るための様々なアフォーダンス（ａｆｆｏｒｄａｎｃｅ）を含む。例えば、２つの異なる仮定値を示すために、センサーメーター上に様々なグラフィカルマーキングを重ねることができる。１つの実施形態は、この表示技法を、記録された値と変更された値との間の差を示すのにも用いる。
【００４３】
幾つかの実施形態は、ユーザーが、１つの仮定運転状態について生成された予測と、別の仮定運転状態について生成された予測との間の差を見ることも可能にする。例えば、２つの運転状態の予測を隣同士に示すことができ、それによって、ユーザーは、差異についてそれらの予測を視覚的に調べることができる。幾つかの実施形態では２組以上の予測を、差異のみが強調された状態で重ねることができる。２つの同様の組間で差異を表示するための様々なグラフィカル技法が実施形態によって用いられる。
【００４４】
１つの実施形態はまた、トリップに対応する仮定運転状態及び予測のシーケンスを示す更新表示も含む。トリップの間の車両のロケーションをマップ表示上に示すことができる。ロケーション、運転パラメーター、及び予測は、シーケンス内の状態ごとに更新される。状態間の変化の制御は、或るアクティベーションイベントに応答して自動的に行うこともできるし、ユーザーによって完全に制御することもできるし、それらの何らかの組み合わせとすることもできる。
【００４５】
図３Ｂは、本発明の幾つかの実施形態による、仮定運転状態を指定するユーザーと情報システム１０６との間のインタラクション方法のブロック図を示す。仮定運転状態は、特定の運転状態パラメーター組に初期化される（３５０）。幾つかの実施形態において、現在の運転状態パラメーターを用いて仮定運転状態を初期化することができる（３５５）。幾つかの実施形態において、仮定運転状態は、以前に生成された仮定運転状態に初期化することができる。幾つかの実施形態において、仮定運転状態は、以前に記録された運転状態に初期化することができる。
【００４６】
幾つかの実施形態において、ユーザーは、運転パラメーターのための幾つかの値、例えば、曜日が火曜日であること、及び時刻が午後７時であることを指定することができる（３５５）。幾つかの運転状態パラメーターが初期化され、幾つかが未指定であるとき、他のパラメーターを運転履歴における同様の条件から埋めることができる（３７０）。１つの実施形態において、指定されたパラメーターは、類似性メトリックを用いて指定されたパラメーターに最も適合する１つ又は複数のトリップを運転履歴から見つける検索３６０のための基礎として用いることができる。多くの類似性メトリックはこの目的で用いることができる。トリップは、例えば時間又は場所において関係する仮定運転状態のシーケンスである。
【００４７】
運転状態パラメーターが完全に埋まった後、運転状態の精緻化のために、パラメーターのサブセットをユーザーに示す（３７５）ことができる。ユーザーは、例えば、車両内の運転者又は乗員とすることができる。
【００４８】
１つの実施形態において、システム１０６は、特定の運転状態パラメーターの値を変更する（３８０）ための制御部を有する入力インターフェースを備える。ユーザーによるこれらの制御部の操作の結果として、１つ又は複数のパラメーターの値（複数の場合もある）を変更することができる。システムの幾つかの使用において、パラメーター変更によって、新たな１組の指定されたパラメーターに最も類似した新たな運転状態又はトリップを見つけるための運転履歴の新たな検索が実行されるようにする（３８５）ことができる。
【００４９】
更に、運転状態パラメーターが埋められた後、ユーザーがトリップを指定した場合、システムは、トリップの全ての運転状態を通じて指定されたパラメーターを伝搬する（３９０）ことができる。
【００５０】
図４は、本発明の１つの実施形態に従って変更される運転状態パラメーターを選択するためのシステムのブロック図を示す。この実施形態は、異なるパラメーターの変更によって、予測されるアクションに対し異なる度合いの影響が生じ得るという認識に基づいている。また、幾つかの使用の場合、変更することができるパラメーターの組を制限することが望ましい。
【００５１】
したがって、本発明の幾つかの実施形態では、情報システム１０６は、１組の仮定シナリオ４４０について予測された（１４０）１組のアクション４５０の分析を実行し、この分析に基づいて運転状態パラメーターのサブセット４１５を求めるための分析モジュール４１０を含む。また、この実施形態は、サブセット内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更する（４２０）ためのインターフェースと、運転状態パラメーターの変更された値を用いて１組の仮定シナリオ４４０を求めるためのプロセッサとを含む。
【００５２】
例えば、インターフェースは、変更される運転状態パラメーターのサブセットをレンダリングするための出力インターフェースと、サブセット内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更するための入力インターフェースとを備えることができる。幾つかの実施形態において、出力インターフェースは、複数のアクション及び複数の対応する仮定シナリオを同時に表示する。また、プロセッサは、変更されたパラメーター４２５を、現在の運転状態の他のパラメーター４３０と組み合わせることによって、運転状態パラメーターの複数の組をシミュレートする（４３５）ことができる。
【００５３】
例えば、任意の所与の時点において、予測エンジン１４０は、車両及び運転者の状態を記述する運転状態パラメーターの入力特徴ベクトルを処理し、運転者が次に行うことができる最も可能性の高いアクションのリストを、それらが発生するそれぞれの確率と共に出力する。所与の状況における予測エンジンの動作をデモンストレーションするとき、入力ベクトルの個々の成分のいずれが、変更された場合に、予測に最も影響を与えるかを知ることが望ましい。このために、幾つかの実施形態の分析モジュール４１０は、それらの現在の値における全ての他の特徴を保持しながら、単一の可変の入力特徴を変更することの影響の尺度を決定する。
【００５４】
幾つかの影響尺度が可能である。影響尺度のうちの幾つかは、検討中の入力特徴における仮の変更の前後の予測されるアクションの確率分布を比較することによって計算される。Ｐｉが、現在の入力ベクトルが変更なしで予測に用いられたときのアクションＡｉの予測確率であるものとする。この場合、値Ｐｉは、全てのアクションの領域にわたる確率質量関数を形成する。同様に、Ｑｉが、検討中の入力特徴が適切な方式で変更されたときのアクションＡｉの予測確率であるものとする。（ブール特徴の場合、変更は論理状態の逆となり、連続特徴の場合、変更はその許容可能な極値のうちの１つに値を設定することであり得る。）以下に記載される影響尺度は、２つの確率質量関数Ｐ及びＱを比較する。
【００５５】
１つの可能な尺度は、２つの確率質量関数ＰとＱとの間のカルバック−ライブラー（ＫＬ：Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ）ダイバージェンスであり、以下のように定義される。
【００５６】
【数１】
2016534325.tif 000003
【００５７】
２つの分布がより大きく異なると、それらの間のＫＬダイバージェンスはより大きくなる。一方、２つの分布間の差異、したがって２つの分布間のＫＬダイバージェンスは、人間の運転者が見ることになる推奨されるアクションの変化には直接関係しない。その理由は、運転者がこれらの分布を直接見るのではなく、推奨されるアクションの相対的順位のみを見るためである。この理由から、順位の変化に基づく影響の尺度がより適切であろう。
【００５８】
順位に基づく１つのそのような尺度は、２つのソートされたリスト間のケンドールのタウによる距離である。τ１（ｉ）を、特徴変更前のアクションＡｉの順位とする。すなわち、τ１（ｉ）は、確率Ｐｉの降順に従ってソートされたアクションリスト内のアクションＡｉの位置を含む。同様に、τ２（ｉ）を、特徴変更後の同じ（降順の）順位の予測確率Ｑｉに従う順位とする。このとき、２つの順位付けτ１（ｉ）及びτ２（ｉ）間のケンドールのタウによる距離は、２つの順位付けにおける相対的位置が異なるアクション対の数に比例する。
【００５９】
【数２】
2016534325.tif 000004
【００６０】
一方、この尺度は、運転者によって見られることすらありそうにないリストの最下部を含む、ソートされたリスト内の全ての場所における順位の変化に敏感である。リストの最上部における変化は最も重要であり、運転者によって視認可能であるため、距離は、運転者が上位ｋ個の推薦のみを見る場合、双方の順位における上位ｋ項目のみに影響を与える変化のみをカウントするように変更することができる。この結果、アクションが視認可能なリストからドロップするか、又は視認可能なリストに入るか、又は２つのアクションが視認可能なリスト上でそれらの相対的位置を変更するとき、距離の増大が記録されることになる。このとき、変更された距離尺度は、
【数３】
2016534325.tif 000005
である。
【００６１】
シミュレーション中に特徴を変更する際に用いるためにユーザーに表示する特徴のサブセットを選択するために、様々な実施形態が様々な尺度、例えば、上記で記載した尺度のうちの１つを用いる。
【００６２】
１つの実施形態は、運転状態パラメーターのサブセットが変更されると判断する。サブセット内のパラメーターごとに、可能な値の範囲が生成される。全ての可能な値の外積を変更する（４２５）ことができる。パラメーター及び値のこれらのリストの各々は、運転状態の変動するパラメーターをリストによって示される値に設定することによって、現在の、記録された又は仮定の運転状態と組み合わせることができる。この結果、１組の仮定運転状態が得られる。仮定運転状態ごとに、予測エンジンを用いてその仮定状態のための予測を生成する。予測は、上記で記載したように、類似性メトリックと比較される。結果として低い類似性が得られるパラメーターが選択される。このプロセスは、反復的に繰り返すことができ、変更することができるパラメーターの区間を探索するために、初期運転状態、１組の候補パラメーター及び／又は各反復におけるパラメーターごとの可能な値の範囲が変更される。
【００６３】
別の実施形態は、トリップ（運転状態の関係するシーケンス）から開始し、トリップ全体にわたってパラメーターを変動させる。トリップ及び１つのパラメーター設定についての予測シーケンスは「仮定シナリオ」である。この実施形態において、単一の運転状態同士を比較することに加えて、類似性の尺度を用いて仮定シナリオが比較され、結果としてトリップにわたる最も低い類似度が得られるパラメーターが選択される。運転状態パラメーターの選択は前もって行うこともできるし、特定のトリップ又は運転状態での使用に必要とされるのに応じて行うこともできる。
【００６４】
本発明の１つの実施形態は、仮定運転シナリオがユーザーによって指定された後、運転状態パラメーターの自動選択を用いる。この実施形態において、これらのパラメーターは、シミュレーションのために制御部をユーザーに示すときに好ましい。
【００６５】
実施例
本発明の幾つかの実施形態は、ショールーム環境においてシミュレーションエンジンの有効性をデモンストレーションするのに用いられる。車のショールームの特徴のうちの１つは、現在運転されている車が存在せず、通例、車を見ている特定の顧客の習慣を記録する履歴が存在しないことに起因して、現在の運転状態が存在しないことである。この使用事例の場合、予測エンジンは、車のインフォテイメントシステムと異なる計算プラットフォーム上で実行することができ、デスクトップコンピュータ又はモバイルデバイスを含むことができる。
【００６６】
ショールームの実施例
図５Ａは、本発明の幾つかの実施形態において、例えば自動車ショールームとの関連で用いるためのデモンストレーションシステムのブロック図を示す。この記載は、この使用事例に固有の幾つかの特定の特徴を有する、この使用事例のための一実施形態を開示していることを理解されたい。本発明の全ての実施形態がこれらの特徴の全てを有するわけではない。
【００６７】
この実施形態において、シミュレーションは、運転履歴に存在する記録されたトリップに基づく。運転履歴は、１つ又は複数の車両における１人又は複数の運転者によって記録されたトリップを含むことができる。シナリオは、開始時点及び停止時点によって定義されるような特定の時間範囲に対応する１つ又は複数の運転状態のシーケンスである。そのような開始時点及び停止時点は、運転者が運転を開始し、目的地に到達した実際の時点に対応するように選択することもできるし、開始時点及び停止時点は、何らかの代替的な選択方法によって選択することもできる。
【００６８】
この実施形態において、「ユーザー又は使用特性に基づいてシナリオ／記録されたトリップを選択」とラベル付けされたブロック５１５は、ユーザー、例えば、顧客又は販売者が、運転者の年齢、性別、居住地域、タイプ等の顧客の幾つかの一般的な属性を指定することによって開始するインタラクションである。ユーザーがこれらの属性又は他の属性を指定するための単純なユーザーインターフェースアフォーダンスをユーザーに提供することができる。さらに、幾つかの運転パラメーター、例えば、時刻、曜日も指定することができる。
【００６９】
運転履歴５１０の探索は、指定されたものに類似したパラメーター５２０を有する１つ又は複数のトリップ（シナリオ）について実行される。これらのシナリオのうちの１つが初期仮定シナリオとなる。幾つかの実施形態において、ユーザーは、シナリオのリストから、検索に合致する１つのシナリオ５２５を選択することができる。
【００７０】
ユーザーがパラメーターを変更するときに結果として生じることになる予測の差異を増大させるために、変更するための運転状態パラメーター５３０の選択は、この時点において、選択された特定のシナリオに基づいてインターフェース５４０を通じて行うことができる。
【００７１】
シナリオにおける１つの運転状態は、初期仮定運転状態として選択される。これは第１の運転状態、最後の運転状態、又は何らかの興味深いものが生じた任意の状態として選択される。初期運転状態は、自動的に選択することもできるし、ユーザーによって選択することもできる。予測エンジン１４０は、仮定シナリオ５２５における幾つかの又は全ての運転状態の一連の予測を行うのに用いられる。これらの予測は、特定の仮定シナリオのための仮定シナリオ予測５３５である。
【００７２】
この実施形態は、仮定シナリオのための運転状態パラメーターをユーザーに表示するのに適した制御部を有するインターフェース５４０を更に含む。
【００７３】
表示されるパラメーターのうちの幾つかは、図４の方法に従って選択することができる。表示されるパラメーターのうちの幾つかは、ユーザーに対するそれらの意味についてユーザーインターフェース（ＵＩ：ｕｓｅｒ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）設計者によって選択することができる。値を表示及び／又は新たな値を選択するための多種のＵＩ制御部が存在する。任意の適切なＵＩ制御部を用いることができることを理解されたい。
【００７４】
ユーザーが、１つ又は複数の運転状態パラメーターのための新たな設定を選択するとき、インターフェースブロックは、選択又は変更された値５３０を記録する。変更された値は、シナリオ全体に拡張することができ、シナリオの記録された運転状態パラメーターと組み合わせて、新たな仮定シナリオを作成することができる。
【００７５】
この実施形態は、２つの関係する仮定運転状態間の差異をレンダリングすることができる。特に、運転パラメーターが互いに異なる２つの仮定シナリオにおける同じ時点において生じた状態を比較する。例えば、この実施形態は、双方のシナリオにおける特定のパラメーターのための値を示す制御部を含む。制御部は、ユーザーがパラメーターのための新たな値設定を選択し、これにより新たな仮定運転シナリオを作成することを更に可能にする。
【００７６】
インターフェース５４０は、２つの関係する運転状態について生成された予測のリストを見るための視覚化を更に含むことができる。予測の２つのリスト（関係する運転状態ごとに１つ）を別個に又は組み合わせてユーザーに表示することができる。他の実施形態では、３つ以上の関係する仮定運転状態及び予測を同時にユーザーに表示することができる。
【００７７】
図５Ｂは、自動車ショールームとの関連で用いるためのユーザーインターフェース５４５の図を示す。このＵＩは、選択された運転パラメーターを表示及び制御する機能、及び結果として得られる予測を見る機能を含む。
【００７８】
この実施形態におけるＵＩは、運転状態に対応する各記録された時点において、車両のロケーション５５５を示すマップ視覚化５５０を含む。トリップを短時間で見ることができるように、ＵＩに何らかのアニメーションを含めることが有用であるが必須ではない。
【００７９】
ＵＩは、幾つかの選択されたパラメーターの値を示すパラメーター設定及び制御視覚化セクション５６０も備える。図は、各制御部がパラメーターの幾つかの値、例えば、記録された実際の値及び現在のシミュレーションによる値をどのように示すことができるかを示す。曜日等の幾つかのパラメーターは、取り得る制限された可能な値を有する。これらのパラメーターは、制限された値を可能にする制御部によって最も良好に表される。時刻等の他のパラメーターは、（範囲内の）無制限の値を有し、設定が可能な範囲内で制約されていないように見える制御部によって最も良好に表される。
【００８０】
ＵＩは、シミュレートされている仮定シナリオのための予測の視覚化を更に含むことができる。ＵＩ５４５は、記録された実際のトリップの予測及び現在のシミュレーションによる仮定シナリオを表示する並列のリスト５７０を用いる。
【００８１】
トリップ選択例
図６は、運転者が、既存の記録された履歴を用いて、新たなロケーションへのトリップ、例えば、出張、休暇、又は新たな状況下での既知のロケーションへのトリップを検討している、この例の図を示す。
【００８２】
幾つかの実施形態では、ユーザーは車両の外側でサービスにアクセスすることができるため、予測エンジンは、デスクトップコンピュータ又はモバイルデバイスを含む、車載情報システムと異なる計算プラットフォーム上で実行することができる。異なる実施形態では、予測エンジンは、情報システム１０６上又はネットワークサービス上で実行することができ、ネットワーク接続を用いて、軽量ソフトウェアクライアントを用いて予測エンジンにアクセスすることができる。
【００８３】
ユーザーは、車内又は車外のいずれかのインターフェース６１０を用いて、ユーザーに既知のトリップパラメーター６４０、例えば、車が運転される曜日、時刻、そのロケーションの可能性の高い天気（平均気温又は直近の未来の日付の具体的な予報）を入力する。トリップパラメーター６４０の入力は、入力リスト、カレンダー、テキストボックス等の一般的なユーザーインターフェース要素によって実施することができる。
【００８４】
ガソリンタンクレベル、車内温度等の、前もって指定することができないパラメーターについては、運転履歴６３０を用いて、トリップパラメーターに類似した過去のトリップの運転履歴を検索することによって、代表的なトリップパラメーター６５０を求める（６２０）ことができる。幾つかの実施形態では、代表的なトリップパラメーター６５０の少なくとも一部を、履歴全体又は履歴の選択された部分からの、その運転者の既存の記録された運転履歴からの平均又はサンプリング等の統計関数を用いて計算することができる。履歴の選択された部分は、トリップパラメーターとの類似性を検索することによって見つかる１つ又は複数の過去のトリップとすることができる。
【００８５】
パラメーター６４０及び６５０は組み合わされ（６４５）、仮定シナリオ６６０を含む１つ又は複数の仮定運転状態が作成される。幾つかの実施形態は、２つ以上の仮定シナリオを同時に決定する。予測エンジン１４０は、仮定シナリオ６６０からアクション６７０の予測を生成する。予測は、予測に基づく調査及び計画のためにユーザーに提示される（６８０）。
【００８６】
例えば、予測エンジンの出力は、カーナビゲーションシステムの同等の機能に接続された推奨されるアクションのリストの形態をとることができる。例えば、推奨されるアクションが「燃料検索」である場合において、ユーザーが対応するリスト項目を選択したとき、ユーザーは、カーナビゲーションシステムが車内で用いられるときに出力されるものに類似した、最も近傍のガソリンスタンドのリストを見るはずである。
【００８７】
運転者の過去の運転の習慣が、午前８時〜午前９時にコーヒーショップに立ち寄る傾向等の規則性を含む場合において、時刻が朝に設定されているとき、予測エンジンは、コーヒーショップを訪れることを推奨する可能性が高い。その時点において、運転者は、対応するリスト項目を選択することによって推奨に従うことができ、ここで、検索は新たなロケーションの関心点（ＰＯＩ：ｐｏｉｎｔ−ｏｆ−ｉｎｔｅｒｅｎｓｔ）データベースに適用されている。結果は近傍のコーヒーショップのリストとすることができ、運転者は、それらのコーヒーショップが好都合な位置にあるか否か、好ましいコーヒーのブランドを置いているか否か、適切な座席配置、及びＷｉＦｉ、赤ちゃんのおむつ交換台等の関心のある様々なアメニティを有しているか否かを知ることができる。この情報を事前にチェックすることにより、運転者が新たなロケーションで実際に運転しているときの運転者の認知的負荷を低減し、事故の機会を低減する。
【００８８】
さらに、同じ例について、運転者は、特定されたコーヒーショップのうちの１つ又は複数をお気に入りのうちの１つとして保存することができる。これによって、予測エンジンが、訪問場所のジャンルを推奨する中間ステップを経るのと対照的に、そのようなお気に入りのロケーションを直接推奨する可能性がより高くなる。予測エンジンのためのシナリオのシミュレーションの他の使用が可能であり、本発明の様々な実施形態の範囲内にある。
【００８９】
本発明の上記で説明した実施形態は、任意の多数の方法で実施することができる。例えば、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを用いて実施することができる。ソフトウェアにおいて実施されるとき、ソフトウェアコードは、単一のコンピューターにおいて提供されるか、又は複数のコンピューター間で分散されるかに関わらず、任意の適切なプロセッサ又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは、集積回路コンポーネント内に１つ又は複数のプロセッサを有する集積回路として実装することができる。ただし、プロセッサは、任意の適切な形式の回路類を用いて実装することができる。
【００９０】
また、本明細書において概説した様々な方法又はプロセスは、様々なオペレーティングシステム又はプラットフォームのうちの任意の１つを用いる１つ又は複数のプロセッサ上で実行可能なソフトウェアとして符号化することができる。さらに、そのようなソフトウェアは、任意の数の適切なプログラミング言語及び／又はプログラミングツール若しくはスプリクト作成ツールを用いて書くことができ、また、フレームワーク又は仮想機械において実行される実行可能機械語コード又は中間コードとしてコンパイルすることもできる。通常、プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において所望に応じて組み合わせることも分散させることもできる。
【００９１】
本発明の実施形態は、例が提供された方法として実施することもできる。この方法の一部として実行される動作は、任意の適切な方法で順序付けすることができる。したがって、動作が示したものと異なる順序で実行される実施形態を構築することができ、これには、幾つかの動作が例示の実施形態では一連の動作として示されたとしても、これらの動作を同時に実行することを含めることもできる。
【図１】
2016534325.tif 000006
【図２】
2016534325.tif 000007
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
2016534325.tif 000009
【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
2016534325.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成28年3月24日(2016.3.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
したがって、１つの実施形態は、情報システムを開示する。情報システムは、１組の運転状態パラメーターと運転履歴とに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンとを備える。シミュレートすることは、シミュレートされた運転状態パラメーターで、運転状態パラメーターの現在または過去の値をオーバーライドすることを含む。このシミュレーションエンジンは、予測エンジンが仮定シナリオのアクションを予測するようにする。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１組の運転状態パラメーターと運転履歴とに基づいてアクションを予測するための予測エンジンと、
少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の前記運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせをシミュレートすることによって仮定シナリオを生成するためのシミュレーションエンジンであって、前記シミュレートすることは、シミュレートされた運転状態パラメーターで、運転状態パラメーターの現在または過去の値をオーバーライドすることを含み、前記予測エンジンが前記仮定シナリオの前記アクションを予測するようにする、シミュレーションエンジンと、
を備える、
情報システム。
【請求項２】
車両の前記運転履歴又は該車両の運転者のアクションを収集し、前記予測エンジンのための予測モデルを生成するための運転履歴モジュールと、
前記運転履歴と無関係の値を有する前記運転状態パラメーターを求めるための少なくとも１つのセンサーであって、前記シミュレーションエンジンは前記運転状態パラメーターの前記値を変更する、少なくとも１つのセンサーと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記運転状態パラメーターを用いるシステムモジュールを更に備え、前記シミュレーションエンジンは、前記システムモジュールによって用いられる前記運転状態パラメーターを変更することなく、前記予測エンジンによって用いられる前記運転状態パラメーターのコピーのみを変更する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記運転状態パラメーターは車両の現在のロケーションであり、前記システムモジュールは前記車両のナビゲーションシステムであり、前記シミュレーションエンジンは、前記ナビゲーションシステムにおいて用いられる前記車両の前記現在のロケーションを変更することなく、前記予測エンジンによって用いられるような前記車両の前記現在のロケーションを変更する、
請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記運転状態パラメーターは、現在の時刻又はカレンダーの日付であり、前記システムモジュールは前記車両のクロック又はカレンダーシステムであり、前記シミュレーションエンジンは、前記クロック又は前記カレンダーシステムによって用いられる前記現在の時刻又は前記カレンダーの日付を変更することなく、前記予測エンジンのための前記現在の時刻又は前記カレンダーの日付を変更する、
請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記シミュレーションエンジンは、前記運転履歴を変更することなく前記予測モデルを変更する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項７】
前記１組の運転状態パラメーターは、外部センサーから受信した外部パラメーターを含み、前記シミュレーションエンジンは、前記外部パラメーターの受信した値を変更する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
現在の予測において用いられる前記１組の運転状態パラメーターをレンダリングするための出力インターフェースと、
前記組内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更するための入力インターフェースと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
内部測定値を求めるための１組の内部センサーと、
１組の外部センサーの外部測定値を受信するための受信機と、
前記内部測定値及び前記外部測定値に基づいて前記１組の運転状態パラメーターを求めるためのプロセッサと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
１組の仮定シナリオについて予測された１組のアクションの分析を実行し、該分析に基づいて運転状態パラメーターのサブセットを求めるための分析モジュールと、
前記サブセット内の少なくとも幾つかの運転状態パラメーターの値を変更するためのインターフェースと、
前記運転状態パラメーターの前記変更された値を用いて前記１組の運転状態パラメーターを求めるためのプロセッサと、
を更に備える、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記出力インターフェースは、複数のアクション及び複数の対応する仮定シナリオを同時に表示する、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記シミュレーションエンジンは、前記１組の運転状態パラメーターを初期化し、前記運転履歴に基づいて前記１組の運転状態パラメーターを変更し、変更される運転状態パラメーターのサブセットをレンダリングし、該レンダリングに応答して、運転状態パラメーターの変更されたサブセットを受信し、前記運転状態パラメーターの変更されたサブセットを前記１組の運転状態パラメーターと統合することによって、前記運転状態パラメーターをシミュレートする、
請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
車両の予測エンジンを用いる方法であって、該予測エンジンは、１組の運転状態パラメーター及び運転履歴に基づいてアクションを予測し、該方法は、
少なくとも１つの運転状態パラメーター及び少なくとも一部の前記運転履歴のうちの１つ又はそれらの組み合わせを変更することによって仮定シナリオを作成することと、
前記仮定シナリオを前記予測エンジンに提供して、前記予測エンジンが前記仮定シナリオの前記アクションを予測するようにすることと、
を含み、該方法のステップはプロセッサによって実行される、
方法。
【国際調査報告】
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2016534325.tif 000015
2016534325.tif 000016