(57)【要約】方法が車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させる。車両に関連付けられる現在の状態を表す入力ベクトルに基づいて、先行する状態を表す予測モデルを用いて次の状態を達成する動作の確率が予測される。その後、車両ナビゲーションシステムとのやりとりの複雑さを最小化する最も高い確率を有する動作のサブセットが車両内に表示される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両内の車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させるための方法であって、
前記車両に関連付けられる現在の状態を表す入力ベクトルに基づいて、先行する状態を表す予測モデルを用いて次の状態を達成する動作の確率を予測するステップと、
前記車両内で、前記車両ナビゲーションシステムとのやりとりの複雑さを最小化する最も高い確率を有する動作のサブセットを表示するステップと、を含む、
車両内の車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させるための方法。
【請求項２】
前記表示することは、前記車両ナビゲーションシステムのメイン表示デバイス、補助表示デバイス、又はその両方において行われる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力ベクトルは定期的に取り込まれ、前記表示することは定期的に更新される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記現在の状態は、前記車両の外部及び内部の状態に関連付けられる情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記外部状態は場所情報、時刻情報、交通情報及び外部環境情報を含み、前記内部状態は車両動作測定情報値、内部環境及び運転者情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記外部情報は外部データベースとのワイヤレス通信を介して取り込まれる、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記情報を同期させることと、
前記同期させることの後に前記入力ベクトルを抽出することと、を更に含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記予測モデルは、前記先行する状態を用いて、前記現在の状態を、実行されることになる次の状態に関連付ける、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記入力ベクトルはＮ次元のｘ＝［ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ］Ｔであり、Ｔは転置演算子であり、前記動作は単一次元のスカラー、ブール、多項式であるか、又は有限次元Ｐのベクトルｙ＝［ｙ１，ｙ２，．．．，ｙＰ］Ｔであり、このベクトルの関連付けられる対（ｘ，ｙ）を形成する変数ｙｊ、ｊ＝１，．．．，Ｐは、それらのタイプのうちのいずれかとすることができ、全データセットはＭ個のそのような対（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ））、ｋ＝１，．．．，Ｍからなり、転置演算子はＴによって示される、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
幾つかの動作は導出入力特徴を用いて前記入力ベクトルに直接関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記動作の前記確率は、前記現在の状態と前記先行する状態との間の時間差に基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測は、先行する状態の系列のうちの高度予測サブシーケンスに基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記予測することは、互いに排他的な動作を考慮する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
トレーニングベクトルを用いてトレーニング段階中に前記先行する状態を学習することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記学習することは、ロジスティック回帰、決定木、ナイーブベイズネットワーク、又はサポートベクトルマシンを使用する、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記動作を階層的に編成するとともに表示することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記学習することは定期的に実行される、
請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両ナビゲーションシステムに関し、より詳細には、車両ナビゲーションシステム内のユーザーインターフェースを適応させることに関する。
【背景技術】
【０００２】
ナビゲーションシステムは、自動車、トラック、バス及び他の車両内に組み込むことができる。ナビゲーションシステムは運転者及び車両の任意の他の乗員に、現在の場所から行先までの最適なルートを教えることができる。行先は通常、移動を開始する前に指定される。必要とされる操縦、例えば、方向転換及び車線変更等についての音声による指示メッセージが通常、妥当な時間に与えられ、これは、交通標識を特定し、ルートを覚えておく必要性を最小化することによって運転者の認知的負荷及び注意力散漫を著しく低減することができる。この能力において、車両ナビゲーションシステムは、事故の危険性を著しく低減することができる安全装置としての役割も果たす。
【０００３】
数多くの車両ナビゲーションシステムが、対象地点についての情報を要求すること、熱に関する環境を調整すること、エンタテイメントデバイスを動作させること、電話をかけること、種々の方法、例えば、ズームイン及びズームアウトによって地図のようなグラフィカル出力をカスタマイズすること、２Ｄ地図と３Ｄ地図とを切り替えること、地図の向きを進行方向と、又はコンパス方向と合わせること等の更なる動作を提供する。意図した行先を変更することもできる。これらの更なる動作は全て、通常、車両を運転しながら、車両ナビゲーションシステムとやりとりすることを要求する。これらのやりとりは、事故の危険性を数桁高める可能性がある。
【０００４】
非常に長い１つのやりとりは、異なる行先を設定することである。これは、複数の構成要素、例えば、国、州、市、通り、番地等を指定することを要求し、それぞれが、キーパッドにおいてキーを何度も押下する必要があるか、又はユーザーインターフェースにおいて何度もタッチする必要がある。通常、これらのインターフェースは相対的に小さく、運転者が向ける主な視線から外れて位置する。結果として、そのようなシステムは大きな安全上の問題となる可能性があり、運転中に注意力散漫及び事故の危険性を低減するという本来の目的のうちの１つを台無しにする。
【０００５】
車両ナビゲーションシステムの製造業者は、最も頻繁に使用される動作が最少数のやりとりで指定できるように、一連のメニューを用いて利用可能な動作を注意深く編成することによって、この問題に対処している。
【０００６】
例えば、幾つかの車両ナビゲーションシステムは、最上位メニュー上に専用のＨＯＭＥアイテムを有する。ＨＯＭＥアイテムは、例えば、運転者の自宅又は職場の住所にプリセットすることができる。同様に、プリセットされたＣＡＬＬ  ＨＯＭＥアイテムは、最も頻繁にかけられる電話番号に電話をかけることができる。
【０００７】
利用可能なメニューシーケンスをそのように注意深く設計することによって、やりとりを完了するために必要とされるキー押下回数を著しく少なくすることができるが、それらの設計は、異なる運転者の場合に個々の動作の相対的な使用頻度が著しくばらつくことを考慮しないだけでなく、例えば、場所、時刻、エンジンの状態及び内部環境条件等によって示されるような、車両及び運転者の現在のコンテキストに特有の設計になっていない。多くの状況において、数多くの利用可能な動作が適用できないか、又は見込みが小さく、例えば、車両が自宅場所にあるとき、ＨＯＭＥアイテムが使用されることになる見込みは小さく、このボタンの最上位の配置は、何らかの他の動作にために使用した方が良い可能性がある。車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースのパーソナライゼーションは、ユーザー体験を最適化し、事故の危険性を最小化するために取り得る１つの手法である。
【０００８】
特許文献１においてＭｕｚｉｎａ他は、車両速度に基づいて地図詳細度を自動調整し、それにより、運転者が地図をズームイン及びズームアウトする回数を最小化するための方法を記述している。
【０００９】
特許文献２においてＬｉｕ他は、例えば、レンタカー代理店において、移動に先立って車両ナビゲーションデバイスのユーザーインターフェースをパーソナライズするためのシステムを記述している。そのパーソナライゼーションは、特定の移動の場合に不要であるインターフェース要素を削除することによって役に立つことができる。所定の行先地点が、途中での注意力散漫を解消する可能性がある。
【００１０】
特許文献３においてＥｖａｎ他は、タッチスクリーンとやりとりすることによって車両ナビゲーション及びインフォテイメントシステムのユーザーインターフェースをパーソナライズするための方法を記述している。しかしながら、パーソナライズするためのその一般的な手法は、余分な時間と、事前の計画とを必要とし、運転者特有であるだけであり、コンテキスト特有ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】米国特許第８，３８６，１７３号
【特許文献２】米国特許第６，３４９，２５７号
【特許文献３】米国特許第８，０７８，３５９号
【発明の概要】
【００１２】
本発明の実施形態は、車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを動的に適応させるための方法を提供する。その方法は、車両に関連付けられる現在の状態に従って運転者が利用可能な動作リストを変更することができる。車両の他の乗員もそのシステムを使用することはできるが、本発明は、車両運転者にとってのやりとりの複雑さ、例えば、キー押下又はタッチの時間及び／又は回数を最小化することに焦点を合わせる。
【００１３】
それゆえ、本方法は、例えば、動作の選択を完了するために必要なキー押下回数又はタッチ回数によって測定されるような、ユーザーによる車両ナビゲーションシステムとの過度に複雑なやりとりの問題に対処し、事故の危険性を著しく下げる。
【００１４】
本方法は、現在の状態において最も見込まれる動作が最少のキー押下回数又はタッチ回数で選択され得るように、ユーザーが選択したい可能性がある意図したタスクに対応する動作アイテムのメニューを生成する。そのメニューは、ナビゲーションシステムのメイン表示デバイス上に表示され、従来タイプの固定メニューに取って代わることができるか、又はより少数の選択可能動作を有する補助表示デバイス上に表示することができる。
【００１５】
本方法は、記録された情報と、車両に関連付けられる現在の状態とに基づいて、ユーザーが関連動作を選択する可能性が高い確率を評価することによって、適応メニューに含めるべき動作を決定する。
【００１６】
本方法は、車両ナビゲーションシステムと、エンジンと、ワイヤレス通信によってアクセス可能な外部データベースと、気温、湿度、雲量及び降雨又は降雪を知らせる他の公開気象サービスとから入手可能な状態情報（データ）、視界、交通パターン、緊急情報等を定期的に取り込む。データはデータベースにおいて編成され、定期的な間隔で現在の時点までに入手可能な全てのデータを用いて、ユーザーが動作を選択する必要がある時点で、現在の状態を関連付ける予測モデルが構成される。車両ナビゲーションシステムによって、表示すべき見込まれる動作が選択され、車両ナビゲーションシステムは、見込まれる動作を表示する表示デバイスを含む。現在の状態は、既知の次元の入力データのベクトルとして表される。見込まれる動作は、全ての起こり得る動作のサブセットである。
【００１７】
入力変数（状態）と出力変数（動作）との間の関係を確立するために、機械学習手順が用いられる。その関係は、（オフライン）トレーニング段階中に確立される。
【００１８】
ランタイム段階中に、現在の状態のベクトルが、トレーニング段階にベクトルが構成された方法と全く同じようにして定期的に構成され、予測モデルを用いて、やりとりの複雑さを最小化しながら、利用可能な各動作がユーザーによって選択されることになる確率を予測する。
【００１９】
選択の確率が利用可能な各動作に割り当てられた後に、ユーザーが意図した動作を選択するために必要なキー押下又はタッチの予想回数を最小化するようにメニューが構成される。このメニューは、車両に関連付けられる現在の状態に一致するように定期的に更新され、運転者／ユーザーの変化する要求及び意向に経時的に適応させることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の実施形態による、車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを動的に適応させるためのシステム及び方法のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
システム概説
図１に示されるように、本発明の実施形態は、車両ナビゲーションのユーザーインターフェースを動的に適応させるための方法を提供する。そのシステムは、ナビゲーションデータ１０１と、車両データ１０２と、環境データ１０３と、車両の状態に関連付けられる任意の他のデータとを取り込むことができる。一般的に、車両の状態は、車両の外部及び内部の状態と、その乗員とに関連付けられる任意の有意な情報を含む。車両データは、マイクロコントローラー及びデバイスがホストプロセッサを用いることなく車両内で互いに通信できるようにする、車両内のコントローラーエリアネットワーク（ＣＡＮ：ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）から得ることができる。
【００２２】
データ又は状態情報は、車両内のセンサー、ユーザー入力からローカルに取り込むこともできるし、データベースに接続されるインターネットのような、ネットワークへのワイヤレス接続を介して取り込むこともできる。データは履歴データ及びリアルタイムデータを含むことができる。
【００２３】
データが同期した（１１０）後に、特徴ベクトル１２１を定期的に抽出することができる（１２０）。各特徴ベクトルは、特定の時点における、上記で規定されたような、車両に関連付けられる状態に対応する。その後、特徴ベクトルは、履歴データベース１５１に記憶された特徴ベクトルから構成される予測モデルに入力され、オフラインプロセス中に同様に取り込まれ、処理される。
【００２４】
予測手順をユーザー／運転者の被観測挙動１５２に適用して、動作の確率１３１を求める。
【００２５】
事故の危険性を低減するために、システムとの最少のやりとり回数で運転者が最短時間で動作を選択できるように、１組の高確率動作１４１が表示される（１４０）。言い換えると、やりとりの複雑さが最小化される。
【００２６】
予測モデル
本発明の主要構成要素は、先行する状態を用いて、現在の状態を次の状態に関連付ける予測モデル１６０である。本明細書において、モデルの現在の状態は、車両の条件及び場所と、運転者条件と、気象及び交通状況等の外部要因とを含むことができる。そのモデルの出力は、データベース１５０内に記憶される先行する状態に基づいて、運転者が次に行うと予測されることである。
【００２７】
機械学習法を用いてこの予測問題を解くために、入手可能なデータを種々の機械学習手順によって使用することができるフォーマットに変換することが有用である。このフォーマットは、対（ｘ，ｙ）を含む。ただし、ｘ＝［ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ］Ｔは決まった次元Ｎの入力ベクトルであり、ｙは、単一次元（スカラー、ブール又は多項式）とすることができるか、又は有限次元Ｐのベクトル、ｙ＝［ｙ１，ｙ２，．．．，ｙＰ］Ｔとすることができる出力変数であり、このベクトルの成分変数ｙｊ、ｊ＝１，．．．，Ｐは、それらのタイプのうちのいずれかとすることができる。全データセットは、Ｍ個のそのような対（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ））からなり、ｋ＝１，．．．，Ｍである。転置演算子がＴによって示される。
【００２８】
１つの取り得る入力ベクトルｘは、現在の状態に関連付けられる最新の被測定データ、例えば、車両速度、場所、時刻、曜日、残りの燃料、バッテリ充電、温度のような内部及び外部環境条件、視界、時刻、曜日等を含む。
【００２９】
この入力は、取り込まれたデータのうちの１つ又は複数のみによって決まり、かつ任意の更なるユーザーのやりとり、例えば、給油所又は充電所の位置を特定する決定、又は車両内環境の調整を不要とする、ユーザー動作を直接予測するのに適している。
【００３０】
このようにして構成された入力ベクトルｘは、ユーザー動作に影響を及ぼす因果関係のうちの幾つかを特徴付ける可能性は高いが、他の動作の正確な予測には不十分な場合がある。例えば、運転者が休憩エリアを探していることを予測するには、運転者が最後に停車してから運転してきた時間を知る必要がある。この情報は、いかなる車両システムによっても直接測定することはできない。
【００３１】
運転プロセスの「記憶」としての役割を果たす他のそのような変数とともに、直接測定可能な情報から、対応する導出入力変数を構成することができる。そのような変数データ１０４は、導出入力特徴と呼ばれる場合もある。最近の停車についての記憶に関して、導出特徴を生成する幾つかの取り得る方法がある。
【００３２】
１つの特徴は、現在の時刻と直前の停車時刻との間の時間差である。別の方法は、１組のブールインジケーター特徴を生成することであり、その値は、直前の停車が指定されたしきい値未満、例えば、１つのインジケーター変数の場合に１時間未満、第２の変数の場合に２時間未満等の時間内に生じたときに真である。他のイベント、例えば、行先への予想到着に関連付けられる導出特徴を生成するために、同じ一般的手法に従うことができる。そのような導出特徴は、運転者が、駐車場を探し始めることになるか否か、地図においてズームインすることになるか否か等を予測する際に役に立つ可能性がある。
【００３３】
別の１組の非常に重要な導出変数は、ユーザー動作に直接対応するイベントに関連付けられる。そのような変数の一例は、動作ａｊが直前のＴ分内に生じたか否かである。そのような変数は、ユーザー動作が常に同じシーケンスにおいて生じる場合には特に、他のユーザー動作を十分に予測することができる。
【００３４】
例えば、運転者によっては、行先が指定された直後にルート全体を確認することを好む場合があり、トレーニング中にそのようなシーケンスを学習することができるとき、行先を設定する動作が行われた直後に、ユーザーインターフェース上に、地図をルート全体にズームアウトする動作を表示することができる。
【００３５】
このようにして、別の適切な表現が、スカラー変数又はブールインジケーター変数とともに１組の導出特徴を増強する。この表現は予測精度を高める可能性が高い。しかしながら、１組の導出特徴は、予測手順に役に立つ可能性がある過去の情報のわずかな一部のみを表す。現在の状態と先行する状態との間の限られた違いに制限される場合であっても、入力ベクトルの次元数が非常に高くなるので、過去の全情報を学習手順に供給することは実用的ではない。これは、学習されたモデルの一般化能力を損なうことが知られている。
【００３６】
この問題に対処する１つの取り得る方法は、先行する状態の短いサブシーケンスが予測する必要がある出力変数を十分に予測するという特性を用いて、１組の時系列全体内の先行する状態の限られた数のこれらの短いサブシーケンスを探索することである。そのようなサブシーケンスはモチーフ又はシェイプレット（ｓｈａｐｅｌｅｔ）として知られており、効率的な計算手順によって、１組の時系列全体において発見することができる。
【００３７】
トレーニング段階中に、探索手順が１組の時系列全体を解析して、高度予測サブシーケンス（ＨＰＳ：ｈｉｇｈｌｙ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅｓ）を検出し、サブシーケンスごとのブールインジケーター変数ｘｉを構成する。そのようなＨＰＳのインジケーター変数によって増強された入力ベクトルが、別の取り得る入力表現を構成する。
【００３８】
どの種類の運転者動作がモデル化され、予測されるかに応じて、出力変数ｙを符号化するための幾つかの取り得る方法がある。選択された動作が互いに排他的であるとき、かつ運転者が動作ａ１を選択しているとき、これは、運転者が動作ａ２を選択することを望まないことを明確に意味する。変数ｙのために適した確率分布は多項式分布であり、すなわち、ｙ∈｛ａ１，ａ２，．．．，ａＬ｝である。そのような互いに排他的な動作に関する例は、温度が現在快適であるために、いかなる動作も選択しないこと並びに、車両環境システムの暖房機能及び冷房機能をオンにすることである。
【００３９】
利用可能な動作が互いに排他的でないとき、出力をＰ個のブール変数のベクトルｙ＝［ｙ１，ｙ２，．．．，ｙＰ］Ｔとして表す方が妥当な可能性がある。ただし、Ｐは動作の数に等しい。
【００４０】
選択された入力表現及び出力表現にかかわらず、本方法の次のステップは、データベース１５１内のＭ個のトレーニング例（ｘ（ｋ），ｙ（ｋ））、ｋ＝１，．．．，Ｍのデータセットから予測モデル１６０を学習することである。そのようなモデルを学習するための幾つかの方法は、ロジスティック回帰、決定木、ナイーブベイズネットワーク、サポートベクトルマシン等を含む。
【００４１】
モデルが学習され、入力ベクトルｘとともに提示された後に、そのモデルを用いて、特定の動作ａｊ、ｊ＝１，．．．，Ｐが選択されることになる確率ｐｊを推定する。
【００４２】
ユーザーインターフェースを動的に適応させるために、学習された予測モデルが定期的に、例えば、毎分処理されるか、又は入手可能な被測定データの要求に応じて処理される。入力ベクトルｘは、トレーニングデータセットを準備するときに入力ベクトルが構成された方法と全く同じように構成され、予測モデルを用いて、確率ｐｊを生成する。
【００４３】
その後、運転者が最も確率が高い動作の少数のサブセット、例えば、３つ又は４つを選択することになる推定確率ｐｊに従って、動作ａｊが降順にソートされる。
【００４４】
このリストは表示デバイス１４１、例えば、車両ナビゲーションシステムのメイン表示デバイス、若しくは補助表示デバイス、又はその両方に表示することができる（１４０）。運転者が選択したい動作が表示されたリスト上に存在しない場合に、リストを次に有望な１組の動作に進めるために、スクロールインターフェース１４２を用いることができる。
【００４５】
取り得る動作ａｊ、ｊ＝１，，．．．，Ｐの階層（木）が入手可能であるとき、意図した動作を選択するために必要とされるやりとりの複雑さを最小化するために、その木を用いて、短いリストを表示することができる。例えば、動作ａ１＝Ｍａｐ＿ｚｏｏｍ＿ｉｎ及びａ２＝Ｍａｐ＿ｚｏｏｍ＿ｏｕｔが同じ総合カテゴリｃ１＝Ｍａｐ＿ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎに属し、かつ、例えば、ユーザーがこれらの動作のうちの１つを実行したばかりであるために、両方が同様に見込まれる場合には、これは、ユーザーが現在のズームレベルに満足していないことを示唆する。ａ１及びａ２のための２つのスロットを用いる代わりに、ｃ１の総合選択を最上位に配置することができる。
【００４６】
トレーニング段階は、定期的な間隔で、又は要求に応じて実行することができる。予測モデルのこの種のトレーニングは、例えば、職場、住居、季節等の変化に起因して、好ましい動作が変化するときに現在の状態を保持する。
【図１】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年1月5日(2016.1.5)
【手続補正１】
【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】
車両内の車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させるための方法であって、
前記車両に関連付けられる現在の状態を表す入力ベクトルに基づいて、先行する状態を表す予測モデルを用いて次の状態を達成する動作の確率を予測するステップであって、前記入力ベクトルはＮ次元のｘ＝［ｘ１，ｘ２，．．．，ｘＮ］Ｔであり、Ｔは転置演算子であるものと、
前記車両内で、前記ユーザーインターフェースを適応するための前記ユーザーインターフェース上に、適応させるように前記ユーザーインターフェースを用いて、前記車両ナビゲーションシステムとのやりとりの複雑さを最小化する最も高い確率を有する動作のサブセットを表示するステップであって、前記動作は、Ｐ個のブール変数のベクトルｙ＝［ｙ１，ｙ２，．．．，ｙＰ］Ｔであるものと、
を含む、
車両内の車両ナビゲーションシステムのユーザーインターフェースを適応させるための方法。
【請求項２】
前記表示することは、前記車両ナビゲーションシステムのメイン表示デバイスにおいて行われる、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力ベクトルは定期的に取り込まれ、前記表示することは定期的に更新される、
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記現在の状態は、前記車両の外部状態及び内部状態に関連付けられる情報を含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記外部状態は場所情報、時刻情報、交通情報及び外部環境情報を含み、前記内部状態は車両動作測定情報値、内部環境及び運転者情報を含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記外部情報は外部データベースとのワイヤレス通信を介して取り込まれる、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記情報を同期させることと、
前記同期させることの後に前記入力ベクトルを抽出することと、を更に含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記予測モデルは、前記先行する状態を用いて、前記現在の状態を、実行されることになる次の状態に関連付ける、
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
幾つかの動作は導出入力特徴を用いて前記入力ベクトルに直接関連付けられる、
請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記動作の前記確率は、前記現在の状態と前記先行する状態との間の時間差に基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測は、先行する状態の系列のうちの高度予測サブシーケンスに基づく、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測することは、互いに排他的な動作を考慮する、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
トレーニングベクトルを用いてトレーニング段階中に前記先行する状態を学習することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記学習することは、ロジスティック回帰、決定木、ナイーブベイズネットワーク、又はサポートベクトルマシンを使用する、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記動作を木として階層的に編成するとともに表示することを更に含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記学習することは定期的に実行される、
請求項１３に記載の方法。
【国際調査報告】
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2016530496.tif 000005