(57)【要約】【課題】利用者にとって煩わしさを低減した情報の提供を行うことができるナビゲーション装置および情報提供方法を提供する。【解決手段】車両の走行地点にかかる情報提供を受けた過去の履歴と情報提供を受けてからの経過時間等から記憶定着度推定部３６が記憶定着度を推定し、提示情報選択部３７ではさらに提示部８を用いてドライバに質問を行い自由発話形式で回答させたり、選択肢数が２〜３択の質問を行って回答させることによりドライバがすでに知っている情報を高精度に推定して、記憶の定着度が高くドライバにとってすでに知っていると考えられる事柄については、提示する情報の量を少なくして、情報提示の際にドライバが煩わしいと感じることを低減する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行地点において情報提供を受けた過去の履歴と、前記情報提供を受けてからの経過時間とから利用者に案内すべき情報に対する記憶定着度を推定する記憶定着度推定手段と、
利用者に情報提供を行う情報提供手段とを備え、
該情報提供手段は、前記記憶定着度推定手段によって推定された記憶定着度に応じた情報提供を行うことを特徴とするナビゲーション装置。
【請求項２】
さらに利用者個別の記憶定着特性を判断する定着特性判断手段を備え、
前記情報提供手段は、前記記憶定着度と記憶定着特性にもとづいて情報提供を行うことを特徴とする請求項１に記載のナビゲーション装置。
【請求項３】
前記定着特性判断手段は、利用者に対する質問形式の対話と、その回答にもとづいて記憶定着特性を判断することを特徴とする請求項２に記載のナビゲーション装置。
【請求項４】
前記定着特性判断手段は、知識レベルの異なる質問形式の対話と、その回答にもとづいて記憶定着特性を判断することを特徴とする請求項３に記載のナビゲーション装置。
【請求項５】
前記知識レベルは、年齢、性別、学歴、運転歴、家族構成、利用者に対する質問形式の対話に対する回答、および記憶定着度の推定結果の少なくともいずれか１つにもとづいて変化させることを特徴とする請求項４に記載のナビゲーション装置。
【請求項６】
前記知識レベルの異なる質問は、運転負荷に応じて選択することを特徴とする請求項４または５に記載のナビゲーション装置。
【請求項７】
前記記憶定着度推定手段による記憶定着度の推定は、さらに年齢、性別、趣味・嗜好、学歴および運転歴に関する個人情報の少なくともいずれか１つを加味して推定することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載のナビゲーション装置。
【請求項８】
車両の走行地点において情報提供を受けた過去の履歴と、前記情報提供を受けてからの経過時間とから利用者の案内すべき情報に対する記憶定着度を推定し、記憶定着度に応じて情報提供を行うことを特徴とする情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者に効率よく情報提供を行うことができるナビゲーション装置および情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両のドライバに対して、曲がるべき交差点をわかりやすく伝えることができるようにした車両用ナビゲーション装置として、例えば特開２００６−０２３１５８号公報に記載されたものがある。
この車両用ナビゲーション装置は、案内交差点Ｘについて、「案内交差点Ｘとその手前の交差点Ｙとの距離が所定距離より短い」という条件と、「案内交差点Ｘへの進入可能車線、および手前交差点Ｙにおける進入可能車線が、案内経路によって制限される」という条件が共に満たされる場合、自車両がその手前の交差点Ｙに近づいたときに画像表示と音声表示とによって案内を行うものである。
【０００３】
この画像表示は、案内交差点Ｘ、手前交差点Ｙ、案内経路に沿った案内交差点Ｘおよび手前交差点Ｙへの進入道路、案内交差点Ｘおよび手前交差点Ｙへの進入可能車線の指定線、およびこの２つの交差点の強調表示を同時に画像表示するものである。
また音声表示とは、その案内交差点への進入可能車線の指定、およびその手前交差点への進入可能車線の指定を案内するものである。
【特許文献１】特開２００６−０２３１５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、交差点案内を分かりやすく音声で提示する場合であっても、例えば自宅周辺や通勤道路など、ドライバにして見れば記憶に定着している場所（土地）に対しても、不慣れな道を走行している場合と同じ音声案内を受けることを煩わしいと感じることがある。
【０００５】
そこで本発明はこのような問題点に鑑み、利用者にとって煩わしさを低減した情報の提供を行うことができるナビゲーション装置および情報提供方法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、車両の走行地点において情報提供を受けた過去の履歴と、情報提供を受けてからの経過時間とから利用者の案内すべき情報に対する記憶定着度を推定し、推定された記憶定着度に応じた情報提供を行うものとした。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、利用者が記憶していると考えられる既知の情報を省略して提供することができ、利用者にとって煩わしいと感じることを低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１に、ナビゲーション装置の全体構成を示す。
ナビゲーション装置１は、利用者として例えば車両のドライバに対して、自車両の位置などに応じた経路誘導や、周囲の店舗情報などを提供するものである。
ナビゲーション装置１は、ＦＭ多重放送等で道路の渋滞や各種情報を提供するためのＶＩＣＳ情報データからなるＶＩＣＳ情報データベース（ＶＩＣＳ情報ＤＢ）２と、各種情報にアクセスし、詳細情報の取得が可能なインターネットまたはそのための情報データベース（以下、インターネット３と呼ぶ）と、ドライバに有益な情報を運転時にも提供可能な情報提供サービスおよびそのための情報データベース（以下、情報センタ４と呼ぶ）と、衛星からのＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）情報を受信して、自車の位置が地図上のどこにあるかを認識するＧＰＳ信号受信部５と、経路誘導等に使用される道路やドライバに提示する店舗情報等が記録された地図データベース（地図ＤＢ）６とを備える。
【０００９】
またナビゲーション装置１は、自車の周囲の車外状況を視覚情報として取得するための車外用カメラ１０と、自車の周囲の車外状況を聴覚情報として取得するための車外用マイク１１と、例えば車速やエンジン回転数、シフトポジション、ステアリング角度、アクセルペダル開度、ブレーキペダル操作、ウインカーなどの車両データを取得するＣＡＮ信号取得部１２と、ドライバや車内の他の乗員および状態を視覚情報として取得するための車内用カメラ１３と、ドライバやその他車内の乗員および状態を聴覚情報として取得するための車内用マイク１４と、ドライバの血圧、心拍、脈拍、皮膚電位、皮膚表面温度、脳波、脳血流などを測定しドライバの生体情報を取得するための生体センサ１５と、ドライバの性別や年齢、運転歴、学歴（教養度）、家族構成、趣味・嗜好などの個人情報、個人プロファイルを取得するための個人情報データベース（個人情報ＤＢ）１６とを備える。
生体センサ１５は、車両側でドライバに接触するステアリングやシートベルト、シート表面・座面などに組み込まれ、心拍、脈拍、呼吸、血圧、体温などを取得する。また赤外線を使ったカメラで顔表面温度を計測したり脳血流を計測してもよい。
【００１０】
さらにナビゲーション装置１は、ＧＰＳ信号受信部５と地図データベース６の情報から自車位置を判定するための自車位置判定部２０と、地図データベース６およびＶＩＣＳ情報データベース２から道路に関する情報を取得するための道路情報取得部２１と、車外用カメラ１０の映像を解析して画像認識するための映像解析認識部２２と、車外用マイク１１の音情報を解析して音源位置や種類などを認識するための音源解析認識部２３と、車内用カメラ１３の映像を解析して画像認識するための映像解析認識部２４と、車内用マイク１４の音声および音情報を解析して、内容を理解・認識するための音声解析認識部２５とを備える。
【００１１】
またナビゲーション装置１は、ＶＩＣＳ情報データベース２、インターネット３、情報センタ４、地図データベース６などから各種情報を取得し、取得した情報などを選択しやすくするために整理する各種情報取得部３０と、自車位置判定部２０、道路情報取得部２１、映像解析認識部２２および音源解析認識部２３からの情報をもとに、自車両の周囲環境を判定する周囲環境判定部３１と、ＣＡＮ信号取得部１２で取得された情報にもとづいて自車の状態を判定する自車状態判定部３２とを備える。
各種情報取得部３０には、車両内にあるカーナビゲーション端末から携帯電話等を介して地図データベース６、ＶＩＣＳ情報データベース２、インターネット３、情報センタ４などへ、アクセスして情報を取得することが可能となっている。
【００１２】
さらにナビゲーション装置１は、生体センサ１５、映像解析認識部２４、音声解析認識部２５からの信号にもとづいてドライバの状態を推定するドライバ状態判定部３３と、音声解析認識部２５から対話形式の質問に対する回答を取得し、正解、不正解を判定する回答判定部３４と、周囲環境判定部３１、自車状態判定部３２、ドライバ状態判定部３３からの信号をもとに、ドライバが感じている運転負荷を推定する運転負荷推定部３５と、情報提示回数（頻度）と情報を取得してから現在までに経過した時間などから、ドライバが今まで提示された情報やこれから提供する情報に対して記憶がどの程度定着しているかなどを推定する記憶定着度推定部３６と、後述する提示情報選択部３７とを備える。
【００１３】
またさらにナビゲーション装置１は、提示情報選択部３７で選択された提供情報の提示部８として、提供情報を音声情報として提示するため、例えばＴＴＳ（Ｔｅｘｔ  ｔｏ  Ｓｐｅｅｃｈ）等の合成音声生成部とアンプ等の増幅器とスピーカーとからなる音声情報提示部４０と、提供情報を視覚情報として提示するため、カーナビゲーション等の液晶ディスプレイ画面や、車両情報等を提示するための液晶画面などからなる視覚情報提示部４１と、提供情報を触覚情報として提示するため、アクセルおよびブレーキペダル、ステアリングホイール、シフトノブ、シートベルト、シートなどのドライバが接触している部位を振動させることにより情報提示を行う触覚情報提示部４２とを備える。
【００１４】
提示情報選択部３７は、各種情報取得部３０からの情報より現在の走行地点においてドライバに提供すべき情報として、運転に必要あるいは有益な情報をその優先度から選択するとともに、提示部を利用した質問形式の対話からドライバ個人の記憶定着特性を判断する機能も備えて、この記憶定着特性と運転負荷推定部３５および記憶定着度推定部３６からの情報とに基づいて、上記のドライバに提供すべき情報について、その内容量や提示頻度などの情報量を決定する。そして、この決定した情報量で提示部８により情報提供する。
上述の自車位置判定部２０、映像解析認識部２２、音源解析認識部２３、映像解析認識部２４、音声解析認識部２５、周囲環境判定部３１、自車状態判定部３２、ドライバ状態判定部３３、回答判定部３４、運転負荷推定部３５、記憶定着度推定部３６、提示情報選択部３７はその一部または全部をＣＰＵとして構成し、それぞれＣＰＵの機能部分として構成することができる。
【００１５】
次にナビゲーション装置１が情報提供を行う際の動作の概略について説明する。
図２は、ナビゲーション装置による音声の提示例を示す。
ナビゲーション装置による交差点部での経路誘導は、従来と同様に、自車の位置と交差点までの距離を計算し、ある決められた距離になった場合に自動的に進むべき方向を音声およびナビゲーション装置の液晶画面にてドライバに提示する。
図２の例では、自車両Ｘが案内すべき交差点である戸田交差点に近づくにつれて音声提示Ａ１の「１ｋｍ先、戸田交差点を左折です」、音声提示Ａ２の「５００ｍ先、戸田交差点を左折です」、音声提示Ａ３の「３００ｍ先、交差点を左折です」、音声提示Ａ４の「左折です」の４段階の音声提示が行われる。
【００１６】
ナビゲーション装置１は、さらに、案内すべき交差点までの距離が約２ｋｍ先になった時点で、「次に左折する交差点名はなんですか？」といった対話形式で自由回答を求める音声提示Ｓ１を行う。
ナビゲーション装置１は、音声提示Ｓ１に対するドライバの回答が正解の場合は、道路および経路をよく知っていると判断し、戸田交差点の直前において音声提示Ａ４の「左折です」のみを提示する。
一方、ドライバの回答が不正解の場合は、音声提示Ａ２の「５００ｍ先、戸田交差点を左折です」、音声提示Ａ３の「３００ｍ先、交差点を左折です」、音声提示Ａ４の「左折です」の３段階、もしくは、音声提示Ａ３の「３００ｍ先、交差点を左折です」、音声提示Ａ４の「左折です」の２段階で提示する。
このように、ドライバが現在走行中の道路を知っているかどうかを判断して音声提示の内容や提示数を変更することにより、ドライバが感じる音声情報提供の煩わしさを低減することができる。
【００１７】
次にナビゲーション装置１が情報提供を行う際の動作の詳細について説明する。
図３、図４に、ナビゲーション装置１における処理の流れを示す。
なお具体例として、図２に示すように自車両Ｘが戸田交差点近傍に位置し、ナビゲーション装置１が戸田交差点に関する情報提示を行う場合について説明する。
ステップ１００において、自車状態判定部３２が自車両が走行状態であるかどうかを判断する。
これは、ＣＡＮ信号取得部１２で取得された情報を用いて、車速が１ｋｍ／ｈ以上、サイドブレーキが作動していないなどの情報から判定する。
または、車内用カメラ１３を使ってドライバの顔画像から、運転以外の動作をしていないことを確認してもよい。その他にも、シフトポジションやアクセルペダル開度など、自車が走行中であることがわかる信号を使って走行中であるかどうかを判定してもよい。
【００１８】
自車状態判定部３２によって、自車両が走行中でないと判定された場合にはステップ１０９へ進み、自車両が走行中であると判定された場合にはステップ１０１へ進む。
ステップ１０９では自車両が停車中であるから、ナビゲーション装置１は、ドライバに情報を提供する際に、自動車の運転時であればドライバにとって負担となる可能性が高い情報を提供したり、負担となる可能性の高い情報提供方法を用いる。
例えば運転操作に必要な情報以外の情報で、ドライバの思考に高負荷となる音声情報提供であったり、対話形式の情報提供方法などがある。
ステップ１０９での情報提供の後、ステップ１００へ戻る。
【００１９】
ステップ１０１において運転負荷推定部３５は、周辺環境判定部３１、自車状態判定部３２、ドライバ状態判定部３３からの情報を使い、ドライバの身体的な負荷および精神的な負荷を推定する。
具体的には、周辺環境判定部３１から、周囲に他の車両が少ない、交差点がない、カーブになっていない、道幅が広い、見通しのわるいところがない、などの情報を得た場合には運転負荷推定部３５は運転負荷が低いと推定する。
その逆に、周囲に他の車両が多いとか、混雑、交差点、急カーブ、道幅が狭い、見通しが悪いなどの情報を得た場合には運転負荷が高いと推定する。
【００２０】
また運転負荷推定部３５は、自車状態判定部３２から、車速が低く加減速が少ない、各種操作が行われていないなどの情報を得た場合には運転負荷が低いと推定する。
その逆に、車速が高く加減速が多い、各種操作が行われている場合は運転負荷が高いと推定する。
さらに運転負荷推定部３５は、映像解析認識部２４や音声解析認識部２５からのドライバの表情や音声の抑揚に関する情報、あるいは生体センサ１５からの生体情報にもとづいてドライバ状態判定部３３で判断されたドライバ状態より運転負荷を推定する。
【００２１】
次にステップ１０２において提示情報選択部３７は、各種情報取得部３０からの情報より現在の運転に必要な情報、有益な情報を取得し、その優先度を判定して、提示する情報を１つ選択する。（ここでは、図２の戸田交差点に関する情報が選択されるものとする）
すなわち、各種情報取得部に取得された情報から、現在の自車位置情報（緯度、経度）を手がかりに検索し、その後、現在時間、ドライバの趣味・嗜好、年齢、職業、家族構成、最近の情報検索履歴、最近の車で移動した履歴などを使って、ドライバのヒット度を数値化して値の高い順番に並べる。
一方、運転状況に応じて情報の有益度が変化するため、それらについてもヒット度同様に数値化し、高い順番に並べる。
【００２２】
次にステップ１０３において提示情報選択部３７は、選択した情報を提示すべきかどうかを、その情報の優先度より判断する。
優先度は例えば有益度×ヒット度で算出することができる。
なお、さらに危険度や情報新鮮度などを加味して優先度を算出してもよい。
情報提示をする場合にはステップ１０４へ進み、情報提示を行わない場合にはステップ１００へ戻る。
【００２３】
ステップ１０４では記憶定着度推定部３６は、その提示する情報に対するドライバの記憶定着度を推定する。
記憶定着度は、現在までに同じ情報を提示した回数と、提示されてからの時間経過にもとづいて基本値を算出することが可能である。
忘却曲線の数理モデルとしては、1950年ロンドンが提案したものがある。
R(t)＝(R0(μR0-λ))/(μR0-λe-(R0-λ)t)
R(t)：ｔ秒後の保持量、R0：記憶する全量、μ：回復速度、λ：忘却速度
これは、エビングハウス氏の研究成果を定式化したもので、保持される記憶の量は、時間経過に伴い対数的に減少する。
【００２４】
エビングハウス氏の無意味音節の記憶実験では、記憶して２０分後には４２％を忘却し、１時間後には５６％を忘却。１日後には７４％を忘却し、１週間後（７日間後）には７７％を忘却。そして１ヶ月後（３０日間後）には７９％を忘却した。しかし、何度か同じ情報を繰り返し記憶（学習）することにより、記憶の急激な低下がやわらぎ、最終的には知識として定着するということがわかっていて、学習曲線と言われている。記憶の内容や再認のタイミングなどにも依存するが、だいたい５回〜１０回程度の繰り返しで記憶が定着する。上記の保持率を用いれば、例えば８０％以上を一年程度保持できる状態を“記憶定着”とすれば、そのような状態になるまで、適度なタイミングで再認を何回か繰り返す。そうすると、繰り返した回数によってμが減少およびλが上昇することで忘却曲線の低下が緩やかになり、記憶として定着すると言われている。
【００２５】
また、記憶能力は人間の年齢や個人の資質、モチベーションなどによって変化することが知られている。そのため、個人情報データベース１６の、年齢や性別、趣味・嗜好、学歴、運転歴などを上記の基本値に加味して記憶定着度を推定することもできる。これは、簡易的に重み関数として、例えば年齢が３０歳までの重み関数＝Age関数＝１、３１−４５歳のAge関数＝０．９、４６−５５歳のAge関数＝０．７５、５５−６５歳のAge関数＝０．５、６５歳以上のAge関数＝０．３とする。
同様に、運転歴が１年未満は０．５、１−３年は０．８、３年以上は１とする。学歴で大学院卒＝１、大学卒＝０．９、高卒＝０．８、中卒＝０．７としたり、趣味・嗜好が記憶に有効な将棋や碁の場合は１で、運動ばかりでは０．８といったような補正係数を設けるとよい。これ以外にも、記憶と相関のある特性があれば、それを関数として追加すればよい。
【００２６】
次に、ステップ１０５において提示情報選択部３７は、提示を行う情報の記憶定着度が第２の所定値以上であるかどうかを判断する。
この場合の記憶定着度は、先ほどの記憶保持率を使ってもよい。その場合は、例えば記憶定着度の所定値＝記憶保持率０．８以上としてもよい。
記憶定着度が第２の所定値以上であると判断される場合にはステップ１１０へ進み、第２の所定値未満であると判断される場合にはステップ１０６へ進む。
【００２７】
さて、人の記憶定着特性は、複数回の対話結果によって、記憶定着しやすい人、しにくい人が弁別できるため、個人毎に記憶定着特性を推定し、それに応じた情報提供を行うことが可能となる。
そこで、ステップ１１０あるいは後述のステップ１０７からそれぞれ分岐する流れでは、知識レベルの異なる質問形式により個人ごとの記憶定着特性を判断して提示情報の量（情報提示の頻度、提示自体の有無）を選択する。
知識レベルは、一般的に長期記憶された量で定量化できる。上、中、下の３段階や、１〜５の５段階に分け、それらは記憶定着数で定義される。例えば、記憶定着数が５０個以下の場合は下、５１−２００個は中、２０１個以上は上とする。
また、知識レベルは、記憶定着度推定部３６を介した利用者の年齢、性別、趣味、嗜好、学歴、運転歴、家族構成、あるいは記憶定着度の推定結果や、後述する利用者に対する質問形式の対話における回答に応じても異らせることができる。段落［００２５］で説明した通り、各変数に対する重み関数を追加すればよい。
【００２８】
ステップ１１０において提示情報選択部３７は、運転負荷推定部３５で推定された運転負荷が第１の所定値未満であるかどうかを判断する。
運転負荷が第１の所定値未満である場合には、情報提供時に運転者にとって多少の負担は大丈夫であると判断してステップ１１１へ進む。
一方、運転負荷が第１の所定値以上である場合には、ステップ１１５へ進む。
【００２９】
運転負荷が第１の所定値未満である場合、ステップ１１１において提示情報選択部３７は、音声情報提示部４０または視覚情報提示部４１を併用して知識レベルが高い質問形式で自由発話形式の質問を行う。
具体的には、図２に示したように、ドライバに対し「次に左折する交差点名はなんですか？」といった質問Ｓ１を行い、ドライバからの自由発話による回答を待つ。
ステップ１１２において、質問に対する回答を車内用マイク１４、音声解析認識部２５で取得し、回答判定部３４において質問に対する回答が正解であるかどうかを判定する。
回答が正解の場合は、提示情報選択部３７は、ドライバは道路および経路をよく知っているとの判断を行い、ステップ１１３において提示する情報量を通常の２０％と決定し、情報提示を行う。
【００３０】
具体的には、図２に示すように、ドライバが「次に左折する交差点名はなんですか？」といった質問Ｓ１に対して「戸田交差点」といった回答Ｄ１を行い、回答判断部３４が質問に対する回答が正解であると判断した場合、提示情報選択部３７は、提示情報Ａ４の「左折です」のみを運転者に提示する。
なお、提示する情報の量が通常の場合とは、ナビゲーション装置１がドライバにある情報提示を行う場合、当該情報に関してナビゲーション装置１が保有し、および取得可能であり、提示すべきであると考えられるすべての情報を指す。
例えば、図２に示す戸田交差点に関し、ドライバに通常の場合に提示すべきであると考えられる情報として、提示情報Ａ１〜Ａ４がある。
【００３１】
一方、回答が不正解の場合にはステップ１１４において、提示する情報の量を６０％と決定し、情報提示を行う。
具体的には、質問に対する回答が不正解の場合、図２に示すように、「３００ｍ先、交差点を左折です」という提示情報Ａ３、「左折です」という提示情報Ａ４の２段階の情報提示を行う。
ステップ１１３または、ステップ１１４での情報提示が終了すると、ステップ１００へ戻り、上述の処理を繰り返す。
【００３２】
ステップ１１０において運転負荷が第１の所定値未満でないと判断されると、ステップ１１５において提示情報選択部３７は、運転負荷が第２の所定値以上であるかどうかを判断する。
運転負荷が第２の所定値以上である場合には、ステップ１１６へ進み、第２の所定値未満である場合には、ステップ１２０へ進む。
ステップ１１６において提示情報選択部３７は、混雑した道路を運転している場合等で運転負荷が高いため、情報提供時にドライバに対し質問形式で選択肢が２択の質問を行う。
具体的には、「次に左折する交差点は戸田交差点ですか？、田村交差点ですか？」といった２択の質問を行う。
【００３３】
この後ステップ１１７において回答判定部３４は、質問に対するドライバの回答が正解であるかどうかを判断する。
回答が正解である場合にはステップ１１８へ進み、不正解である場合にはステップ１１９へ進む。
ステップ１１８において提示情報選択部３７は、ドライバは道路および経路をよく知っているとの判断を行い、提示する情報の量を６０％と決定し、情報提示を行う。
具体的には、質問に対する回答が不正解の場合、図２に示すように、提示情報Ａ３、提示情報Ａ４の２段階の情報提示を行う。
【００３４】
回答が不正解の場合にはステップ１１９において提示情報選択部３７は、道路および経路をドライバは知らないものと判断し、提示する情報の量を１００％と決定し、情報提供を行う。
具体的には、図２に示すように、提示情報Ａ１〜Ａ４の４段階の情報提示を行う。
ステップ１１８または、ステップ１１９での情報提示が終了すると、ステップ１００へ戻り、上述の処理を繰り返す。
【００３５】
ステップ１１５において運転負荷が第２の所定値以上でないと判断されると、ステップ１２０において提示情報選択部３７は、運転負荷が中程度であるため、情報提供時にドライバに対し質問形式で選択肢が３択の質問を行う。
具体的には、「次に左折する交差点は戸田交差点ですか？、田村交差点ですか？、酒井前田交差点ですか？」といった３択の質問を行う。
ステップ１２１において回答判定部３４は、質問に対するドライバの回答が正解であるかどうかを判断する。
回答が正解である場合にはステップ１２２へ進み、不正解である場合にはステップ１２３へ進む。
【００３６】
ステップ１２２において提示情報選択部３７は、提示する情報の量を４０％と決定し、情報提示を行う。
具体的には、図２に示すように、提示情報Ａ３、Ａ４の２段階の情報提示を行う。
回答が不正解の場合にはステップ１２３において提示情報選択部３７は、提示する情報の量を８０％と決定し、情報提供を行う。
具体的には、図２に示すように、提示情報Ａ２〜Ａ４の３段階の情報提示を行う。
ステップ１２２または、ステップ１２３での情報提示が終了すると、ステップ１００へ戻り、上述の処理を繰り返す。
【００３７】
ステップ１０５において記憶定着度が第２の所定値以上でないと判断された場合には、ステップ１０６において提示情報選択部３７は、提示を行う情報の記憶定着度が第１の所定値未満であるかどうかを判断する。
第１の所定値未満である場合にはステップ１２４へ進み、そうでない場合にはステップ１０７へ進む。
ステップ１２４において提示情報選択部３７は、情報提供時にドライバに対し質問形式で選択肢が２択の質問を行う。
ステップ１２４における質問の後、上述のステップ１１７〜１１９の処理を行う。
【００３８】
一方、記憶定着度が第１の所定値未満でないと判断された場合、ステップ１０７において、運転負荷が第１の所定値未満であるかどうかを判断する。
運転負荷が第１の所定値未満である場合にはステップ１２５へ進み、そうでない場合にはステップ１０８へ進む。
ステップ１２５においては、運転負荷が低いと考えられるため、情報提供時にドライバに対し質問形式で選択肢が３択の質問を行う。
ステップ１２５における質問の後、上述のステップ１２１〜１２３の処理を行う。
ステップ１０８では、運転負荷が高いと考えられるため、情報提供時にドライバに対し質問形式で選択肢が２択の質問を行う。
ステップ１０８における質問の後、上述のステップ１１７〜１１９の処理を行う。
【００３９】
以上のように、提示する情報の記憶定着度が第２の所定値以上であるか、第１の所定値未満であるか、または第１の所定値以上第２の所定値未満であるかの３段階に分け、第２の所定値以上である場合には、運転負荷に応じて質問形式で自由発話形式、選択肢数が３択、選択肢数が２択の質問を行い、第１の所定値未満である場合には質問形式で選択肢が２択の質問を行い、第１の所定値以上第２の所定値未満である場合には運転負荷に応じて選択肢が２択または選択肢が３択の質問を行う。
【００４０】
提示情報選択部３７は、質問に対する回答が正解であるかどうかに応じて提示する情報の量を増減させる。
これにより、例えばナビゲーション装置１が交差点の道案内を行う場合、質問に対するドライバの回答よりドライバが現在走行中の道路をよく知っていると判断されるときには、ドライバに対して提示する情報を少なくすることにより、ドライバが道案内を煩わしく感じることをなくすことができる。
【００４１】
なお情報の提供時に、音声情報提示部４０による音声情報だけでは窓を開けて走行中でよく聞こえない場合や、耳が遠い場合などもあるため、前述のようにナビゲーション表示用の液晶ディスプレイなどの視覚情報提示部４１に音声情報と同じ内容で経路誘導情報を視覚的に提示するのが好ましい。さらには、触覚情報提示部４２によりアクセルやステアリング、シート部の振動による触覚情報提供で注意喚起をしてもよい。
また、提供情報選択部３７では選択された情報を提示するタイミングを最適化するため、例えば経路誘導の場合は、現在の自車位置と交差点の距離で判定したり、店舗情報の場合は、自車位置と店舗までの距離、現在時間と営業時間や混雑時間の情報などを利用してタイミングを決定すればよい。
【００４２】
次に、ナビゲーション装置１が道路情報を提示する場合に提示される情報の具体的例について、図５を参照して説明する。
ここでは、自車両Ｘ１が走行している道路が駐車禁止となっていて、その先の左折道路が車両進入禁止となっている。
前述のフローチャートのステップ１１１において質問形式で自由発話形式の場合、ナビゲーション装置１はドライバに対して音声提示Ｓ２の「この道路の交通規制は何ですか？」と質問を行う。
【００４３】
自由回答形式の質問に対してドライバが回答Ｄ２の「駐車禁止」と答え、回答が正解の場合は、この道路をよく知っていると判断し、ステップ１１３へ進んで、通常であれば提示を行う予定であった「進入禁止」道路などの各種道路情報の提供は行わない。
しかし、回答が不正解の場合は、この道路をあまりよく知らないと判断し、ステップ１１４において「この先、左折で進入できない道路があります」などの情報提供が行われる。
【００４４】
フローチャートのステップ１２０やステップ１２５において質問形式で選択肢数が３択である場合は、「この道路の交通規制は、駐車禁止、駐停車禁止、５０ｋｍ／ｈ制限のどれですか？」と質問を行う。
３択形式の質問の回答が正解の場合は、この道路をまあまあ知っていると判断し、ステップ１２２へ進んで、通常であれば情報提供を行う予定であった「進入禁止」の提供は行わない。その後の道路情報については、重要度を推定してその高いと判断されたものだけを提示する。例えば、時間制限で直進できない十字路などの情報を提示する。
しかし、回答が不正解の場合は、この道路をよく知らないと判断し、ステップ１２３において「この先、左折で進入できない道路があります」などの情報提供を行う。
【００４５】
フローチャートのステップ１１６、ステップ１２４、ステップ１０８において質問形式で選択肢数が２択である場合は、「この道路の交通規制は、駐車禁止ですか？」との質問を行う。
２択形式の質問への回答が正解の場合は、この道路を多少は知っていると判断し、ステップ１１８において、通常であれば情報提供を行う予定であった「進入禁止」に関する情報の提供については「この先に道路規制あり」と概要のみの情報提供を行う。これは知らない人だけが気にすればよい情報となっている。
しかし、回答が不正解の場合は、この道路を全く知らないと判断し、ステップ１１９において、「この先、左折で進入できない道路があります」との情報提供を行い、さらに事細かな規制情報や注意情報（交通事故関連など）を提供する。
【００４６】
次に、ナビゲーション装置１が自車両の周囲情報を提示する場合に、提示される情報の具体的例について、図６を参照して説明する。
ここでは、ナビゲーション装置１が自車両Ｘ２の周辺の情報を提供する際に自車両周辺のお店についてドライバが知っているかどうかを判断するため、自車の周辺にある店舗として例えば自動車用品を販売しているＡ自動車用品店について質問したものである。
なおこのＡ自動車用品店の情報入手先としては、利用者であるドライバが週末に自動車用品店に出かける趣味がある、または自動車好きという個人情報データベース１６からの情報も各種情報取得部３０へ取り込んで利用することができる。
【００４７】
フローチャートのステップ１１１において質問形式で自由発話形式の場合、ナビゲーション装置１はドライバに対して音声提示Ｓ３の「この近くの自動車用品店は何ですか？」と質問を行う。
自由回答形式の質問に対してドライバが「Ａ自動車用品店」と答え、回答が正解の場合は、この周辺の店舗のことをよく知っていると判断し、ステップ１１３において提示する情報の量を２０％に減らし、通常であれば提示を行う予定であった「Ａスーパー」や「Ａレストラン」などは情報提供しない。
しかし、回答が不正解の場合は、この周辺の店舗のことをあまりよく知らないと判断し、ステップ１１４において「近くにＡスーパーもあります」等、Ａ自動車用品店の周辺にあり、かつ有名な店舗の情報のみ情報提供を行う。
【００４８】
フローチャートのステップ１２０やステップ１２５において質問形式で選択肢数が３択である場合は、「この近くにある自動車用品店は、Ａ自動車用品店、Ｂ自動車用品店、Ｃ自動車用品店のどれですか？」と質問を行う。
３択形式の質問への回答が正解の場合は、この周辺の店舗のことをまあまあ知っていると判断し、ステップ１２２において、通常であれば情報提供を行う予定であった「Ａスーパー」等の情報提供は行わない。どうしても知らせたい情報、例えば個人の趣味や特性、履歴などから推定した情報のみを提供する。
しかし、回答が不正解である場合には、この周辺の店舗のことを全く知らないと判断し、ステップ１２３において「Ａスーパー」や「Ａレストラン」などの詳細情報を提供する。
【００４９】
フローチャートのステップ１１６、ステップ１２４、ステップ１０８において質問形式で選択肢数が２択である場合は、「この近くにある自動車用品店はＡ自動車用品店ですか？」と質問する。
２択形式の質問への回答が正解の場合は、この道路をまあまあ知っていると判断し、図４のステップ１１８において「この近くに、類似のお店があります」という概要情報のみを提供する。よく知らない人でかつ興味を持っている人だけが気にして店舗を探すことになる。
しかし、回答が不正解の場合は、この周辺の店舗のことを全く知らないと判断し、ステップ１１９において「Ａスーパー」や「Ａレストラン」などの詳細情報を提供する。
【００５０】
なお本実施例においては、ステップ１０４が本発明における記憶定着度推定手段を構成し、ステップ１０１、１０７、１０８、１１０、１１１、１１５、１１６、１２０、１２４、１２５が本発明における定着特性判断手段を構成している。またステップ１００〜１０３、１０５、１０６、１０９、１１２、１１３、１１４、１１７、１１８、１１９、１２１、１２２、１２３が情報提供手段を構成している。
【００５１】
本実施例は以上のように構成され、車両の走行地点において情報提供を受けた過去の履歴と情報提供を受けてからの経過時間とから、案内すべき情報に対するドライバの記憶定着度を推定し、推定された記憶定着度に応じて提示する情報の量を変化させるものとしたので、ドライバが記憶していると考えられる既知の情報を省略して提供することができ、ドライバにとって煩わしいと感じることを低減することができる。
これによりまた、省かれた情報の代わりに他の有益な情報をドライバに提供できるようになるため、情報提供効率を向上させることができる。
【００５２】
さらに、上記記憶定着度に加えて、ドライバへの質問と回答による対話などを通して判別する個人別の記憶定着特性も加味して提示する情報の量を変化させるので、過去に提供された情報についての個人ごとの思い出し易さに対応させてきめ細かく既知情報と未知情報の判別ができる。
質問形式による記憶定着特性の判断を行う場合に、知識レベルの異なる複数選択肢の質問を行って回答させ、対話という違和感の少ない手段によってドライバが有する既知情報と未知情報を高精度に推定することができる。
【００５３】
とくに、知識レベルは、年齢、性別、学歴、趣味、嗜好、運転歴、家族構成、ドライバに対する質問形式の対話に対する回答、記憶定着度の推定結果などの情報の1つまたは組み合わせに基づいて変化させることにより、ドライバが有する既知情報と未知情報の識別精度が一層向上する。
さらに、知識レベルの異なる複数選択肢は運転負荷に応じて選択することにより、自動車の運転操作への影響を少なくすることができる。そして、同じ情報内容に対していろいろな表現形式で情報提供が行われるため、ドライバにとっては飽きが少なく、いつも新鮮に感じる情報提供を行うことができる。
【００５４】
なお、実施例では知識レベルの異なる質問として２択、３択の選択肢の質問を例示したが、選択肢数はこれらに限定されず、提示情報に応じて４択以上の選択肢を設定することができる。
また、利用者の記憶定着度および記憶定着特性に応じて提示する情報量の％量の数値も例示の値に限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】ナビゲーション装置の全体構成を示す図である。
【図２】情報提示の例を示す図である。
【図３】情報提示処理の流れを示す図である。
【図４】情報提示処理の流れを示す図である。
【図５】情報提示の例を示す図である。
【図６】情報提示の例を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１    ナビゲーション装置
２    ＶＩＣＳ情報データベース
３    インターネット
４    情報センタ
５    ＧＰＳ信号受信部
６    地図データベース
８    提示部
１０    車外用カメラ
１１    車外用マイク
１２    ＣＡＮ信号取得部
１３    車内用カメラ
１４    車内用マイク
１５    生体センサ
１６    個人情報データベース
２０    自車位置判定部
２１    道路情報取得部
２２、２４    映像解析認識部
２３    音源解析認識部
２５    音声解析認識部
３０    各種情報取得部
３１    周囲環境判定部
３２    自車状態判定部
３３    ドライバ状態判定部
３４    回答判定部
３５    運転負荷推定部
３６    記憶定着度推定部
３７    提示情報選択部
４０    音声情報提示部
４１    視覚情報提示部
４２    触覚情報提示部
【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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