カーナビゲーションシステム及びプログラム
【課題】 カーナビゲーションシステムに係り、運転者を判定し、誘導した到着地と到着時刻などの情報と当該運転者の情報を対応付ける運転者別運転履歴を収集する。運転者を単位とした運転履歴の分析を支援し、運転者の嗜好や行動パターンに適したリコメンドなどの運転者別のサービスに役立てることを課題とする。
【解決手段】 運転誘導部２１は、運転の誘導処理を行い、目的地設定時刻と到着時刻と到着地特定情報を対応付ける運転履歴を蓄える。運転者判定部２２は、車両制御系から車両制御情報（例えば、速度）を取得し、運転者別の特徴に適合するか判定し、適合した特徴による運転者特定情報と判定時刻を対応付ける運転者判定を蓄える。運転者別運転履歴抽出部２３は、判定時刻が目的地設定時刻と到着時刻の間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と到着地特定情報と到着日時を対応付けて、運転者別運転履歴とする。
【解決手段】 運転誘導部２１は、運転の誘導処理を行い、目的地設定時刻と到着時刻と到着地特定情報を対応付ける運転履歴を蓄える。運転者判定部２２は、車両制御系から車両制御情報（例えば、速度）を取得し、運転者別の特徴に適合するか判定し、適合した特徴による運転者特定情報と判定時刻を対応付ける運転者判定を蓄える。運転者別運転履歴抽出部２３は、判定時刻が目的地設定時刻と到着時刻の間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と到着地特定情報と到着日時を対応付けて、運転者別運転履歴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カーナビゲーションシステムに係り、運転者別の運転履歴を収集し、運転履歴分析装置に提供する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００３−２４７８３４号「運転者走行支援情報提供システム」には、運転者が必要とする走行支援情報を、インターネットを介してカーナビゲーションシステムに提供する技術が開示されている。
【０００３】
このように、カーナビゲーションシステムとサーバをインターネットを介して接続させ、サーバで車両側からの情報を収集し、車両側への情報を提供するシステムが発案されている。
【０００４】
このようなシステムでは、車両単位をユーザの単位と介してサービスを行なっている。しかし、現実には車両を複数の運転者で共用することが多く、運転者を単位とするサービスが望まれている。また、サーバ側で運転者の別を判定することは困難である。
【特許文献１】特開２００３−２４７８３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、このような問題を解決することを主な目的とし、カーナビゲーションシステムで運転者を判定し、当該運転者を誘導した到着地の情報と当該運転者の情報を対応付ける運転者別運転履歴を収集することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るカーナビゲーションシステムは、車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムであって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導部
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定部
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出部
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信部。
【０００７】
更に、運転者判定部は、特徴学習段階において、車両制御系から車両制御情報を取得し、運転者別の車両制御情報に係る特徴を抽出し、学習結果として運転者別の特徴情報を記憶し、特徴判定段階で取得した車両制御情報が、前記運転者別の特徴情報に適合するか判定することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させることを特徴とする
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導処理手順
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定処理手順
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出処理手順
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信処理手順。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、カーナビゲーションシステムで運転者を判定し、当該運転者を誘導した到着地の情報と当該運転者の情報を対応付ける運転者別運転履歴を収集し、これを運転履歴分析装置に送信するので、運転者を単位とした分析が可能となり、運転者の嗜好や行動パターンに適したリコメンドなどの運転者別のサービスの提供が期待できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、運転履歴利用システムの構成を示す図である。カーナビゲーションシステム１は、自動車に搭載された車載装置である。このカーナビゲーションシステム１は、必要に応じて運転履歴分析装置３と接続可能な通信インターフェースを有している。カーナビゲーションシステム１と中継局２の間は、無線通信により、中継局２と運転履歴分析装置３の間は、インターネットを介して通信する。
【００１１】
カーナビゲーションシステム１は、運転履歴分析装置３へ運転者別の運転履歴情報を送信し、運転履歴分析装置３は、複数のカーナビゲーションシステム１から収集した運転履歴情報を分析した、各運転者の運転行動に基づいた提案等を行なうように構成されている。本発明では、そのうちカーナビゲーションシステム１の構成に特徴がある。
【００１２】
図２は、カーナビゲーションシステムの構成を示す図である。カーナビゲーションシステム１は、運転誘導部２１、運転者判定部２２、運転者別運転履歴抽出部２３、運転者別運転履歴記憶部２４、及び運転者別運転履歴送信部２５の各要素を有している。運転誘導部２１は、通常の運転誘導を行なうとともに、運転履歴を蓄積するように構成されている。運転者判定部２２は、車両の制御系から車両制御情報（例えば、車両の移動速度、ＡＢＳ駆動回数、ふらつき、路面μ、走行距離）を取得し、その車両取得情報に基づいて運転者を判定するように構成されている。運転者別運転履歴抽出部２３は、運転誘導部２１で蓄積した運転履歴と運転者判定部２２で判定した運転者特定情報に基づいて、運転者別の運転履歴を抽出するように構成されている。運転者別の運転履歴は、一旦運転者別運転履歴記憶部２４に蓄積される。運転者別運転履歴送信部２５は、上述の通信媒体を介して運転履歴分析装置３に運転者別の運転履歴送信するように構成されている。
【００１３】
まず、カーナビゲーションシステム１の構成要素のうち、運転誘導部２１について詳述
する。図３は、運転誘導部の構成を示す図である。運転誘導部２１は、目的地設定部３１、目的位置記憶部３２、誘導データ生成部３３、現在位置取得部３４、地図データベース３５、誘導画面出力部３６、誘導音声出力部３７、運転履歴登録部３８、及び運転履歴記憶部３９の各要素を有している。本発明では、特に運転履歴登録部３８と運転履歴記憶部３９を有している。
【００１４】
運転誘導部２１による処理について説明する。図４は、運転誘導処理フローを示す図である。目的地設定部３１による目的地設定処理（Ｓ４０１）を行なう。この処理では、カーナビゲーションシステム１のディスプレイに、目的地入力画面を出力して、目的地の特定を促す。運転者は、これに応じて目的地を特定する操作を行なう。この例では、目的地の住所を入力する。文字列として住所を入力してもよいし、地図上でのポインティング操作をタッチセンサにより検知してその位置から目的地を特定してもよい。そして、目的地の住所から目的位置（緯度経度）を求める。住所を緯度経度に変換する際には、例えば、住所と緯度経度を対応付けた住所データベースを用いる。また、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得し、目的地設定日時とする。そして、目的位置記憶部３２に目的位置と目的地設定日時を対応付けて記憶させる。この処理により、運転誘導の準備が整う。
【００１５】
次に、誘導データ生成部３３による誘導データ生成処理（図４のＳ４０２）を行なう。この処理では、運転操作中に誘導データを生成し、ディスプレイ及び音声出力装置より誘導情報を出力する。
【００１６】
図５は、誘導データ生成処理フローを示す図である。誘導データ生成部３３は、まず目的位置記憶部３２から目的位置を読み取る（Ｓ５０１）。また、現在位置取得部３４より現在位置を取得する（Ｓ５０２）。現在位置取得部３４は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ
Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて現在位置（緯度経度）を算出するものである。そして、目的位置と現在位置の２点間の距離を算出し、その距離を所定基準（目的地に到着したとする距離基準、例えば５ｍ）と比較する。２点間の距離が所定基準より大きい場合には、誘導を継続するために以下の処理（Ｓ５０４〜Ｓ５１１）を行なう。誘導の為に、まず目的位置と現在位置に基づいて、経路を設定する（Ｓ５０４）。例えば、目的位置と現在位置の２点間をつなぐ経路候補を地図データベース３５から複数取得し、そのうち経路の総距離が最短のものを選択する。次に、地図データベース３５から現在位置を含む地図を取得し（Ｓ５０５）、地図上の現在位置に移動向きを示すマークを配置し、マークを配置した地図画面を誘導画面出力部３６より出力させる（Ｓ５０６）。移動向きは、現在位置の変化から求めることができる。そして、経路の所定範囲（現在位置から前方の所定距離までの間）内に、分岐点があるかを判定する（Ｓ５０７）。分岐点が無い場合には、誘導データを生成することなく、Ｓ５０１の処理に戻る。分岐点が有る場合には、分岐点での進行を指示しなければならないので、経路に従って、分岐点における進行向き（例えば、右折、直進、左折など）を判定する（Ｓ５０８）。そして、地図上の分岐点に、進行向きを示すマークを配置し（Ｓ５０９）、マークを配置した地図データを誘導画面データとして、誘導画面出力部３６より誘導画面を出力させる（Ｓ５１０）。これにより、誘導画面がディスプレイに表示される。次に、分岐点における進行向きを誘導音声データとして、誘導音声出力部３７より出力する（Ｓ５１１）。これにより、音声出力装置より、誘導音声が出音される。そして、Ｓ５０１に戻る。上述のループ処理を繰り返し、Ｓ５０３で目的位置と現在位置の２点間の距離が、所定基準以下となった時点で、到着と判定して終了する。
【００１７】
次に、運転履歴登録部３８による運転履歴登録処理（図４のＳ４０３）を行なう。この処理では、当該誘導に係る運転履歴を登録する。
【００１８】
図６は、運転履歴登録処理フローを示す図である。運転履歴登録部３８は、まず目的位置記憶部３２から目的地設定日時を読み取る（Ｓ６０１）。また、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して、到着日時とする（Ｓ６０２）。更に、誘導データ生成部３３から到着地特定情報を取得する（Ｓ６０３）。到着地特定情報は、到着地を特定できる情報であれば足りる。到着時点で、現在位置取得部３４で算出した現在位置（緯度経度）を取得して到着地特定情報としてもよいし、目的位置記憶部３２で記憶している目的位置（緯度経度）を到着地特定情報としてもよい。また、目的地設定部３１で入力した目的地住所を到着地特定情報としてもよい。運転履歴登録部３８は、これらの目的地設定日時と到着日時と到着地特定情報を対応付けて、運転履歴として運転履歴記憶部３９に記憶させる（Ｓ６０４）。
【００１９】
図７は、運転履歴記憶部の例を示す図である。運転誘導により目的地に到着する都度、運転履歴レコードを設け、目的地設定日時７０１と、到着日時７０２と、到着地特定情報７０３との項目を対応付けて記憶するように構成されている。この例では、カーナビゲーションシステム１の運転誘導により、１月１日にはＡ神社に行き、１月２日にはＢスキー場に行き、１月３日にはＣ空港に行ったことがわかる。
【００２０】
上述のように、運転誘導部２１により運転中に誘導する一方、図２の運転者判定部２２では運転中の運転者の別を判定する。運転者判定部２２による運転者の判定は、初期処理として運転者の特徴を学習する必要があり（特徴学習段階という。）、運転者の特徴の学習が完了した状態で、初めて運転中の運転者を判定できるようになる（特徴判定段階という。）。
【００２１】
まず、運転者判定部２２による運転者の特徴の学習について説明する。図８は、運転者判定部のうち特徴学習に係る構成部分を示す図である。運転者判定部２２は、特徴学習のために、運転者リスト記憶部８１、運転者入力部８２、車両制御情報取得部８３、車両制御情報記憶部８４、判定領域抽出部８５、判定領域記憶部８６、運転者別特徴抽出部８７、及び運転者別特徴記憶部８８を有している。
【００２２】
運転者の特徴学習は、車両制御系から取得した車両制御情報（この例では、速度）から、運転者の特徴を示す判定領域を抽出し、その判定領域のデータを予め特定されている運転者のものとして蓄積する前段処理と、運転者別に蓄積された運転制御情報の判定領域のデータ群から運転者別の特徴を抽出する後段処理とからなる。運転者リスト記憶部８１、運転者入力部８２、車両制御情報取得部８３、車両制御情報記憶部８４、判定領域抽出部８５、及び判定領域記憶部８６が、前段処理に用いられ、運転者別特徴抽出部８７及び運転者別特徴記憶部８８が後段処理に用いられる。
【００２３】
まず、判定領域のデータを収集するまでの前段処理について説明する。図９は、運転者判定処理のうち特徴学習の前段処理フローを示す図である。自らの運転の特徴を学習させようとする運転者は、運転前に運転者入力部８２に促され、運転者自身を特定する情報を入力する操作を行なう。その為、運転者入力部８２による運転者入力処理（Ｓ９０１）を行なう。この処理では、運転者リスト記憶部８１から運転者名と運転者ＩＤを対応付けたリストを取得し、リストに含まれる運転者名を列挙して選択を促す運転者選択画面を生成し、ディスプレイに表示させる。運転者リスト記憶部８１には、当該車両を運転する可能性がある運転者候補群について、予めその氏名とＩＤを対応付けて記憶してある。自家用車であれば、家族のうち運転することがある者を予め登録しておく。業務用の車両であれば、当該車両を運転し得る従業員（運転手）を予め登録しておく。運転者が、運転者選択画面中から自身の指名を選択する操作を行なうと、その運転者名に対応する運転者ＩＤが、以降の運転に係る運転者を特定する情報となる。
【００２４】
次に、車両制御情報取得部８３による車両制御情報取得処理を起動する（Ｓ９０２）。当該処理は、停止の指示を受けるまでループ処理を繰り返す独立したタスクである。車両制御系から現在の車両制御情報（例えば、速度などの計測値）を取得し、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して、計測日時とする。そして、車両制御情報と計測日時を対応付けて車両制御情報記憶部８４に記憶させる。この処理を繰り返すことにより、連続した車両制御情報を収集する。計測の間隔を広げる場合には、ループの最初に戻る前に所定間隔の待機処理を行なう。このようにして、収集された車両制御情報は、例えば図１０に示すように時間的に連続するデータとなる。計測日時は、車両制御系から車両制御情報とともに取得するようにしてもよい。
【００２５】
次に、判定領域抽出部８５による判定領域抽出処理を起動する（Ｓ９０３）。当該処理も、停止の指示を受けるまでループ処理を繰り返す独立したタスクである。上述の車両制御情報取得処理により逐次蓄積される車両制御情報から、運転者の操作上の特徴を示す部分として適した判定領域を抽出する。この例では、所定速度Ｖ（例えば、時速６０Ｋｍ）の状態から停車するまでの速度の変化を判定領域として用いる。ある程度自由に速度を出せる状態から前方の停止位置（例えば、信号待ち車列の最後尾）を認識して、その位置に停車させる場合の挙動を特徴として用いることを想定している。但し、所定速度Ｖの状態から停車するまでに所定時間Ｔｍａｘ（判定領域最大時間）以上かかった場合を除いている。所定時間以上かかる場合は、渋滞時のように走行中の前方車両の速度に合わせて制動していると想定されるので、運転者の特徴が現れ難いからである。
【００２６】
具体的な処理例を示す。図１１は、判定領域抽出処理フローを示す図である。図１０に示す車両制御情報の例を用いて説明する。順次、計測日時ｔに対応する速度ｖを読み込む（Ｓ１１０１）。計測日時は、単位時間間隔（例えば、０．１秒）で設定されるので、その間を隔てて計測された速度ｖを順に読み込むことになる。速度ｖが０の場合には（Ｓ１１０２）、以下の処理を行なう。この判定は、図１０のＴ２の点（停車した時点）を特定する処理である。その為、速度ｖが０でない場合には、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。当該計測日時ｔから順次単位時間遡る毎の計測日時ｔ´に対応する速度ｖ´を読み込む（Ｓ１１０３）。図１０の例では、Ｔ２からＴ１の方へ遡って、順に速度ｖ´を読み込むことになる。速度ｖ´＝０の場合には（Ｓ１１０４）、停車中（速度０が継続している状態）であるので、判定領域には適さない。従って、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。次に、速度ｖ´が所定速度Ｖ（制動開始速度）以上であるかを判定する（Ｓ１１０５）。所定速度Ｖより小さい場合には、判定領域中（図１０のＴ１とＴ２の中間）であるので遡って速度ｖ´を読み込む処理（Ｓ１１０３）に移行する。所定速度Ｖ以上である場合には、その点が判定領域の始点（図１０のＴ１）となる。速度ｖの計測日時ｔと、速度ｖ´の計測日時ｔ´の間の差分時間δｔを求め（Ｓ１１０６）、この差分時間δｔが所定時間Ｔｍａｘ（判定領域最大時間）以下であるかを判定する（Ｓ１１０７）。所定時間Ｔｍａｘを越えている場合には、判定領域には適さないので、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。所定時間Ｔｍａｘ以下の場合には、判定領域に適するので、基準の計測日時ｔと遡った計測日時ｔ´の間の速度をそれぞれの計測日時と対応付けて、判定領域データとして判定領域記憶部８６に記憶させる（Ｓ１１０８）。このとき、予め運転者入力部８２で特定している運転者ＩＤと対応付けて、判定領域データを記憶させる。このように判定領域を抽出すると、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。そして、このループ処理を、停止の指示があるまで繰り返す。
【００２７】
上述のように車両制御情報取得処理と判定領域抽出処理を起動し終えると、終了指示を受け付けるまで待機する（図９のＳ９０４）。カーナビゲーションシステム１のユーザインターフェースを介して運転者から終了の指示を受け付けた場合の他、車両制御系からエンジン停止の通知を受けた場合にも、終了指示を受け付けたものとして動作する。終了指
示を受け付けると、車両制御情報取得処理の停止（Ｓ９０５）と、判定領域抽出処理の停止（Ｓ９０６）を指示する。停止の指示によりこれらのタスクは終了する。
【００２８】
続いて、運転者の特徴学習のうち後段の処理、つまり運転者別に蓄積された運転制御情報の判定領域のデータ群から運転者別の特徴を抽出する運転者別特徴抽出処理について説明する。この処理は、図８の運転者別特徴抽出部８７により行なわれる。
【００２９】
図１２は、運転者別特徴抽出処理フローを示す図である。上述のように判定領域のデータは、所定時間間隔で測定した測定値であって、時間の経過に従って変化する値である時系列データといえる。以下の処理では、これをサンプルとする。特異値分解処理（Ｓ１２０１）では、複数の運転者による判定領域データ群を母集団として特異値分解を行なう。これにより、特異値とスコアを得る。そして、主成分データ抽出処理（Ｓ１２０２）で、特異値に基づいて圧縮する次元を決定し、その次元にスコアを圧縮し、主成分データを得る。
【００３０】
図１３は、主成分データ分布の例を示す図である。運転者毎にサンプルを区別して、２次元に圧縮した主成分データの分布を示すものである。「×」は、運転者ＩＤ＝Ｄ００１のサンプルの主成分データを示し、「△」は、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のサンプルの主成分データを示している。このように、運転者の運転操作の特性に起因して主成分データに偏りが現れる。
【００３１】
運転者別特徴算出処理（Ｓ１２０３）では、運転者毎に固有の主成分データ分布領域の境界を算出する。例えば、運転者別に、当該運転者のサンプルに係る主成分データ群の重心を算出し、その重心を中心とする円を設定し、当該円内に同主成分データ群が所定割合以上含まれるような半径を選択することにより、境界となる円を決定する。そしてこの境界円の内側を、当該運転者の分布領域とする。図１３で、１３０１は、運転者ＩＤ＝Ｄ００１のサンプルの主成分データに関する分布領域の境界円を示している。１３０２は、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のサンプルの主成分データに関する分布領域の境界円を示している。ここで示した境界円（中心と半径）は、主成分データ分布領域の境界を特定する特徴情報の例である。
【００３２】
上述のように、初期処理として運転者毎の特徴の学習が行なわれると、以後は自動的に運転中の運転者をその特徴により判定できるようになる。次に、運転者判定部２２による運転者の特徴判定について説明する。
【００３３】
図１４は、運転者判定部のうち特徴判定に係る構成部分を示す図である。運転者別特徴判定部１４１と運転者判定記憶部１４２が、新たに加えられている。
【００３４】
図１５は、運転者判定処理のうち特徴判定処理フローを示す図である。最初に、前述の車両制御情報取得処理と判定領域抽出処理を起動する（Ｓ１５０１,Ｓ１５０２）。そし
て、終了指示がない限り（Ｓ１５０３）、判定領域抽出処理で判定領域を抽出するまで待機する（Ｓ１５０４）。そして、判定領域を抽出すると、当該運転者を特定するための運転者別特徴判定処理（Ｓ１５０５）を行なう。
【００３５】
運転者別特徴判定処理（Ｓ１５０５）について説明する。判定領域記憶部８６に記憶している複数の運転者による判定領域データ群に、判定領域抽出処理で抽出した判定領域データ（判定対象のサンプル）を加えた母集団に対して特異値分解を行なう。これにより、特異値とスコアを得る。そして、主成分データ抽出処理（Ｓ１２０２）のときと同じ次元にスコアを圧縮し、主成分データを得る。そして、当該判定対象のサンプルの主成分データを特定する。この主成分データが、運転者別特徴記憶部８８に記憶している特徴情報に
適合するか判定する。この例では、主成分データの分布領域の境界円内に位置するか否かを判定する。境界円内に位置する場合には、当該特徴情報に適合するものとして、当該特徴情報に対応する運転者ＩＤを読み出し、このＩＤにより現在の運転者を特定する。そして、判定領域抽出部８５から得られる計測日時（ｔ´からｔのいずれか）を判定日時として、判定日時と対応付けてこの運転者ＩＤを運転者判定記憶部１４２に記憶させる。この例によらず、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して判定日時としてもよい。
【００３６】
カーナビゲーションシステム１のユーザインターフェースを介して運転者から終了の指示を受け付けた場合の他、車両制御系からエンジン停止の通知を受けた場合などには、図１５に示すように終了指示を受け付けたものとして（Ｓ１５０３）、車両制御情報取得処理の停止（Ｓ１５０６）と、判定領域抽出処理の停止（Ｓ１５０７）を指示する。停止の指示によりこれらのタスクは終了する。
【００３７】
図１６は、運転者判定記憶部の例を示す図である。運転者の判定の毎に運転者判定レコードを設け、判定日時１６０１と、運転者ＩＤ１６０２との項目を対応付けて記憶するように構成されている。
【００３８】
ここまで説明したように、図２に示す運転誘導部２１で運転履歴を蓄積し、運転者判定部２２で運転者判定を蓄積すると、次に運転者別運転履歴抽出部２３で運転者別の運転履歴を抽出する。運転者別運転履歴抽出部２３による運転者別運転履歴抽出処理について処理する。
【００３９】
図１７は、運転者別運転履歴抽出処理フローを示す図である。運転誘導部２１の運転履歴記憶部３９で記憶している運転履歴レコード（図７参照）毎にループ処理を繰り返す（Ｓ１７０１）。その為、先頭から１レコードずつ運転履歴レコードを読み込み、運転者判定部２２の運転者判定記憶部１４２に記憶している運転者判定レコード（図１６参照）毎のループ処理を繰り返す（Ｓ１７０２〜Ｓ１７０５）。その為、先頭から１レコードずつ運転者判定レコードを読み込む。そして、運転者判定レコードの判定日時は、運転履歴レコードの目的地設定日時と到着日時の間に含まれるか判定し（Ｓ１７０３）、含まれない場合には、当該運転履歴に係る運転者を特定できないので、次の運転者判定レコードを読み込む処理（Ｓ１７０２）に移行する。判定日時が目的地設定日時と到着日時の間に含まれる場合には、当該運転履歴に係る運転者を特定できると考えられるので、運転者判定レコードの運転者ＩＤに対応付けて、運転履歴レコードの到着地特定情報と到着日時を、運転者別運転履歴として記憶する（Ｓ１７０４）。但し、同じ運転者別運転履歴が既に記憶されている場合には、重複するレコードは設けない。そして、運転者判定レコードの判定日時は、運転履歴レコードの到着日時を越えた時点で（Ｓ１７０５）、当該運転履歴レコードに対する処理を終了し、次の運転履歴レコードに対する処理（Ｓ１７０１）に移行する。すべての運転履歴レコードについて処理した時点で処理を終了する（Ｓ１７０６）。
【００４０】
図１８は、タイムチャートの例を示す図である。このタイムチャートは、図７の運転履歴記憶の例を上側に示し、図１６の運転者判定記憶部の例を下側に示して、時間の前後関係を見やすくしたものである。
【００４１】
図１９は、運転者別運転履歴記憶部の例を示す図である。運転者ＩＤ毎にテーブルを設け、各テーブルのヘッダに当該運転者ＩＤを記憶している。そして、そのテーブルは、運転者を特定できた運転履歴毎にレコードを設け、到着日時と到着地特定情報の項目を対応付けて記憶するように構成されている。
【００４２】
この例で、図１８に示す１月１日のＡ神社への運転履歴と、１月２日のＢスキー場への
運転履歴と、１月３日のＣ空港への運転履歴を、図１９のように運転者別に整理することができる。運転者ＩＤ＝Ｄ００１のテーブルから、この運転者は、１月１日にＡ神社への運転を行い、更に１月３日のＣ空港への運転を行なっていることがわかる。また、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のテーブルから、この運転者は、１月２日にＢスキー場への運転を行い、更に１月３日のＣ空港への運転を行なっていることがわかる。
【００４３】
運転者別運転履歴送信部２５は、運転者別の運転履歴を、運転履歴分析装置３に送信する。このとき、すべての運転者の運転履歴を送信してもよいし、一部の運転者の運転履歴を送信してもよい。
【００４４】
実施の形態２．
目的地設定日時、到着日時、判定日時は、いずれも日付を含むものであるが、２４時間以内に処理が完了する場合には、時間のみを用いてもよい。つまり、少なくとも目的地設定時刻、到着時刻、判定時刻を特定できればよい。
【００４５】
実施の形態３．
目的地が特定のスポット（施設など）である場合の形態について述べる。カーナビゲーションシステム１は、スポット毎に、スポットＩＤとスポットの位置（緯度経度）とスポット名を対応付けるスポットレコードを複数記憶するスポットテーブルを有している。そして、目的地設定部３１でスポットテーブルからスポットレコードを読み出し、スポット名のリストから目的地となるスポットの選択を運転者に促し、選択されたスポットの位置を目的位置として、目的位置記憶部３２に記憶させる。また、運転履歴登録部３８では、到着地特定情報として、目的地設定部３１で選択されたスポットのＩＤを用いる。その結果、例えば図１９の運転者別運転履歴中の到着地特定情報は緯度経度ではなく、Ａ神社、Ｂスキー場、及びＣ空港の各スポットＩＤとなる。
【００４６】
実施の形態４．
上述の実施の形態では、運転者別の運転履歴として到着日時と到着地特定情報を記憶しているが、到着地特定情報のみであってもよい。その場合には、図１７のＳ１７０４の処理で、運転者判定レコードの運転者ＩＤに対応付けて、運転履歴レコードの到着地特定情報のみを、運転者別運転履歴として記憶する。また、到着日時の代わりに、到着日付のみを運転履歴として記憶してもよい。
【００４７】
実施の形態５．
運転履歴に加えて、車両制御情報も併せて記憶して、運転履歴分析装置３に送信するようにしてもよい。この場合は、車両制御情報を車両制御系から取得して、計測日時と対応付けて一旦記憶する車両制御情報登録部を有し、運転者別運転履歴抽出部２３で運転履歴の目的地設定日時と到着日時の間の計測日時に対応する車両制御情報を車両制御情報登録部から抽出し、運転者別運転履歴記憶部２４のレコードにこの抽出した車両制御情報を記憶させる。
【００４８】
実施の形態６．
上述の運転者判定部２２では、時系列データをサンプルとして特異値分解と主成分抽出により主成分データを求め、その主成分データの分布により特徴情報を求めたが、他の方法により特徴情報を抽出してもよい。例えば、時間当たりＡＢＳ駆動回数の分布から特徴情報を抽出する場合には、ＡＢＳ駆動回数を時間で割った値をサンプルとするので、特異値分解と主成分抽出の必要はない。例えば、サンプルの分布の平均と偏差を求め、特定の偏差値に対応する値を境界とする。
【００４９】
カーナビゲーションシステム１は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処
理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【００５０】
図２０は、カーナビゲーションシステムのハードウェア構成例を示す図である。バスに、演算装置２００１、データ記憶装置２００２、メモリ２００３、通信インターフェース２００４、ディスプレイ２００５、タッチセンサ２００６、カレンダー・時計部２００７、音声出力部２００８が接続されている。データ記憶装置２００２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ２００３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００５１】
プログラムは、通常データ記憶装置２００２に記憶されており、メモリ２００３にロードされた状態で、順次演算装置２００１に読み込まれ処理を行う。また、上述の算出過程で用いるパラメータを記憶するパラメータ記憶領域をメモリ２００３に確保する。通信インターフェース２００４は、運転履歴分析装置３との通信を行なう。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】運転履歴利用システムの構成を示す図である。
【図２】カーナビゲーションシステムの構成を示す図である。
【図３】運転誘導部の構成を示す図である。
【図４】運転誘導処理フローを示す図である。
【図５】誘導データ生成処理フローを示す図である。
【図６】運転履歴登録処理フローを示す図である。
【図７】運転履歴記憶部の例を示す図である。
【図８】運転者判定部のうち特徴学習に係る構成部分を示す図である。
【図９】運転者判定処理のうち特徴学習の前段処理フローを示す図である。
【図１０】車両制御情報の例を示す図である。
【図１１】判定領域抽出処理フローを示す図である。
【図１２】運転者別特徴抽出処理フローを示す図である。
【図１３】主成分データ分布の例を示す図である。
【図１４】運転者判定部のうち特徴判定に係る構成部分を示す図である。
【図１５】運転者判定処理のうち特徴判定処理フローを示す図である。
【図１６】運転者判定記憶部の例を示す図である。
【図１７】運転者別運転履歴抽出処理フローを示す図である。
【図１８】タイムチャートの例を示す図である。
【図１９】運転者別運転履歴記憶部の例を示す図である。
【図２０】カーナビゲーションシステムのハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【００５３】
１ カーナビゲーションシステム、２ 中継局、３ 運転履歴分析装置、２１ 運転誘導部、２２ 運転者判定部、２３ 運転者別運転履歴抽出部、２４ 運転者別運転履歴記憶部、２５ 運転者別運転履歴送信部、３１ 目的地設定部、３２ 目的位置記憶部、３３ 誘導データ生成部、３４ 現在位置取得部、３５ 地図データベース、３６ 誘導画面出力部、３７ 誘導音声出力部、３８ 運転履歴登録部、３９ 運転履歴記憶部、８１
運転者リスト記憶部、８２ 運転者入力部、８３ 車両制御情報取得部、８４ 車両制御情報記憶部、８５ 判定領域抽出部、８６ 判定領域記憶部、８７ 運転者別特徴抽出部、８８ 運転者別特徴記憶部、１４１ 運転者別特徴判定部、１４２ 運転者判定記憶部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カーナビゲーションシステムに係り、運転者別の運転履歴を収集し、運転履歴分析装置に提供する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２００３−２４７８３４号「運転者走行支援情報提供システム」には、運転者が必要とする走行支援情報を、インターネットを介してカーナビゲーションシステムに提供する技術が開示されている。
【０００３】
このように、カーナビゲーションシステムとサーバをインターネットを介して接続させ、サーバで車両側からの情報を収集し、車両側への情報を提供するシステムが発案されている。
【０００４】
このようなシステムでは、車両単位をユーザの単位と介してサービスを行なっている。しかし、現実には車両を複数の運転者で共用することが多く、運転者を単位とするサービスが望まれている。また、サーバ側で運転者の別を判定することは困難である。
【特許文献１】特開２００３−２４７８３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、このような問題を解決することを主な目的とし、カーナビゲーションシステムで運転者を判定し、当該運転者を誘導した到着地の情報と当該運転者の情報を対応付ける運転者別運転履歴を収集することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るカーナビゲーションシステムは、車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムであって、以下の要素を有することを特徴とする
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導部
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定部
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出部
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信部。
【０００７】
更に、運転者判定部は、特徴学習段階において、車両制御系から車両制御情報を取得し、運転者別の車両制御情報に係る特徴を抽出し、学習結果として運転者別の特徴情報を記憶し、特徴判定段階で取得した車両制御情報が、前記運転者別の特徴情報に適合するか判定することを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るプログラムは、車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させることを特徴とする
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導処理手順
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定処理手順
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出処理手順
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信処理手順。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、カーナビゲーションシステムで運転者を判定し、当該運転者を誘導した到着地の情報と当該運転者の情報を対応付ける運転者別運転履歴を収集し、これを運転履歴分析装置に送信するので、運転者を単位とした分析が可能となり、運転者の嗜好や行動パターンに適したリコメンドなどの運転者別のサービスの提供が期待できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
実施の形態１．
図１は、運転履歴利用システムの構成を示す図である。カーナビゲーションシステム１は、自動車に搭載された車載装置である。このカーナビゲーションシステム１は、必要に応じて運転履歴分析装置３と接続可能な通信インターフェースを有している。カーナビゲーションシステム１と中継局２の間は、無線通信により、中継局２と運転履歴分析装置３の間は、インターネットを介して通信する。
【００１１】
カーナビゲーションシステム１は、運転履歴分析装置３へ運転者別の運転履歴情報を送信し、運転履歴分析装置３は、複数のカーナビゲーションシステム１から収集した運転履歴情報を分析した、各運転者の運転行動に基づいた提案等を行なうように構成されている。本発明では、そのうちカーナビゲーションシステム１の構成に特徴がある。
【００１２】
図２は、カーナビゲーションシステムの構成を示す図である。カーナビゲーションシステム１は、運転誘導部２１、運転者判定部２２、運転者別運転履歴抽出部２３、運転者別運転履歴記憶部２４、及び運転者別運転履歴送信部２５の各要素を有している。運転誘導部２１は、通常の運転誘導を行なうとともに、運転履歴を蓄積するように構成されている。運転者判定部２２は、車両の制御系から車両制御情報（例えば、車両の移動速度、ＡＢＳ駆動回数、ふらつき、路面μ、走行距離）を取得し、その車両取得情報に基づいて運転者を判定するように構成されている。運転者別運転履歴抽出部２３は、運転誘導部２１で蓄積した運転履歴と運転者判定部２２で判定した運転者特定情報に基づいて、運転者別の運転履歴を抽出するように構成されている。運転者別の運転履歴は、一旦運転者別運転履歴記憶部２４に蓄積される。運転者別運転履歴送信部２５は、上述の通信媒体を介して運転履歴分析装置３に運転者別の運転履歴送信するように構成されている。
【００１３】
まず、カーナビゲーションシステム１の構成要素のうち、運転誘導部２１について詳述
する。図３は、運転誘導部の構成を示す図である。運転誘導部２１は、目的地設定部３１、目的位置記憶部３２、誘導データ生成部３３、現在位置取得部３４、地図データベース３５、誘導画面出力部３６、誘導音声出力部３７、運転履歴登録部３８、及び運転履歴記憶部３９の各要素を有している。本発明では、特に運転履歴登録部３８と運転履歴記憶部３９を有している。
【００１４】
運転誘導部２１による処理について説明する。図４は、運転誘導処理フローを示す図である。目的地設定部３１による目的地設定処理（Ｓ４０１）を行なう。この処理では、カーナビゲーションシステム１のディスプレイに、目的地入力画面を出力して、目的地の特定を促す。運転者は、これに応じて目的地を特定する操作を行なう。この例では、目的地の住所を入力する。文字列として住所を入力してもよいし、地図上でのポインティング操作をタッチセンサにより検知してその位置から目的地を特定してもよい。そして、目的地の住所から目的位置（緯度経度）を求める。住所を緯度経度に変換する際には、例えば、住所と緯度経度を対応付けた住所データベースを用いる。また、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得し、目的地設定日時とする。そして、目的位置記憶部３２に目的位置と目的地設定日時を対応付けて記憶させる。この処理により、運転誘導の準備が整う。
【００１５】
次に、誘導データ生成部３３による誘導データ生成処理（図４のＳ４０２）を行なう。この処理では、運転操作中に誘導データを生成し、ディスプレイ及び音声出力装置より誘導情報を出力する。
【００１６】
図５は、誘導データ生成処理フローを示す図である。誘導データ生成部３３は、まず目的位置記憶部３２から目的位置を読み取る（Ｓ５０１）。また、現在位置取得部３４より現在位置を取得する（Ｓ５０２）。現在位置取得部３４は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ
Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いて現在位置（緯度経度）を算出するものである。そして、目的位置と現在位置の２点間の距離を算出し、その距離を所定基準（目的地に到着したとする距離基準、例えば５ｍ）と比較する。２点間の距離が所定基準より大きい場合には、誘導を継続するために以下の処理（Ｓ５０４〜Ｓ５１１）を行なう。誘導の為に、まず目的位置と現在位置に基づいて、経路を設定する（Ｓ５０４）。例えば、目的位置と現在位置の２点間をつなぐ経路候補を地図データベース３５から複数取得し、そのうち経路の総距離が最短のものを選択する。次に、地図データベース３５から現在位置を含む地図を取得し（Ｓ５０５）、地図上の現在位置に移動向きを示すマークを配置し、マークを配置した地図画面を誘導画面出力部３６より出力させる（Ｓ５０６）。移動向きは、現在位置の変化から求めることができる。そして、経路の所定範囲（現在位置から前方の所定距離までの間）内に、分岐点があるかを判定する（Ｓ５０７）。分岐点が無い場合には、誘導データを生成することなく、Ｓ５０１の処理に戻る。分岐点が有る場合には、分岐点での進行を指示しなければならないので、経路に従って、分岐点における進行向き（例えば、右折、直進、左折など）を判定する（Ｓ５０８）。そして、地図上の分岐点に、進行向きを示すマークを配置し（Ｓ５０９）、マークを配置した地図データを誘導画面データとして、誘導画面出力部３６より誘導画面を出力させる（Ｓ５１０）。これにより、誘導画面がディスプレイに表示される。次に、分岐点における進行向きを誘導音声データとして、誘導音声出力部３７より出力する（Ｓ５１１）。これにより、音声出力装置より、誘導音声が出音される。そして、Ｓ５０１に戻る。上述のループ処理を繰り返し、Ｓ５０３で目的位置と現在位置の２点間の距離が、所定基準以下となった時点で、到着と判定して終了する。
【００１７】
次に、運転履歴登録部３８による運転履歴登録処理（図４のＳ４０３）を行なう。この処理では、当該誘導に係る運転履歴を登録する。
【００１８】
図６は、運転履歴登録処理フローを示す図である。運転履歴登録部３８は、まず目的位置記憶部３２から目的地設定日時を読み取る（Ｓ６０１）。また、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して、到着日時とする（Ｓ６０２）。更に、誘導データ生成部３３から到着地特定情報を取得する（Ｓ６０３）。到着地特定情報は、到着地を特定できる情報であれば足りる。到着時点で、現在位置取得部３４で算出した現在位置（緯度経度）を取得して到着地特定情報としてもよいし、目的位置記憶部３２で記憶している目的位置（緯度経度）を到着地特定情報としてもよい。また、目的地設定部３１で入力した目的地住所を到着地特定情報としてもよい。運転履歴登録部３８は、これらの目的地設定日時と到着日時と到着地特定情報を対応付けて、運転履歴として運転履歴記憶部３９に記憶させる（Ｓ６０４）。
【００１９】
図７は、運転履歴記憶部の例を示す図である。運転誘導により目的地に到着する都度、運転履歴レコードを設け、目的地設定日時７０１と、到着日時７０２と、到着地特定情報７０３との項目を対応付けて記憶するように構成されている。この例では、カーナビゲーションシステム１の運転誘導により、１月１日にはＡ神社に行き、１月２日にはＢスキー場に行き、１月３日にはＣ空港に行ったことがわかる。
【００２０】
上述のように、運転誘導部２１により運転中に誘導する一方、図２の運転者判定部２２では運転中の運転者の別を判定する。運転者判定部２２による運転者の判定は、初期処理として運転者の特徴を学習する必要があり（特徴学習段階という。）、運転者の特徴の学習が完了した状態で、初めて運転中の運転者を判定できるようになる（特徴判定段階という。）。
【００２１】
まず、運転者判定部２２による運転者の特徴の学習について説明する。図８は、運転者判定部のうち特徴学習に係る構成部分を示す図である。運転者判定部２２は、特徴学習のために、運転者リスト記憶部８１、運転者入力部８２、車両制御情報取得部８３、車両制御情報記憶部８４、判定領域抽出部８５、判定領域記憶部８６、運転者別特徴抽出部８７、及び運転者別特徴記憶部８８を有している。
【００２２】
運転者の特徴学習は、車両制御系から取得した車両制御情報（この例では、速度）から、運転者の特徴を示す判定領域を抽出し、その判定領域のデータを予め特定されている運転者のものとして蓄積する前段処理と、運転者別に蓄積された運転制御情報の判定領域のデータ群から運転者別の特徴を抽出する後段処理とからなる。運転者リスト記憶部８１、運転者入力部８２、車両制御情報取得部８３、車両制御情報記憶部８４、判定領域抽出部８５、及び判定領域記憶部８６が、前段処理に用いられ、運転者別特徴抽出部８７及び運転者別特徴記憶部８８が後段処理に用いられる。
【００２３】
まず、判定領域のデータを収集するまでの前段処理について説明する。図９は、運転者判定処理のうち特徴学習の前段処理フローを示す図である。自らの運転の特徴を学習させようとする運転者は、運転前に運転者入力部８２に促され、運転者自身を特定する情報を入力する操作を行なう。その為、運転者入力部８２による運転者入力処理（Ｓ９０１）を行なう。この処理では、運転者リスト記憶部８１から運転者名と運転者ＩＤを対応付けたリストを取得し、リストに含まれる運転者名を列挙して選択を促す運転者選択画面を生成し、ディスプレイに表示させる。運転者リスト記憶部８１には、当該車両を運転する可能性がある運転者候補群について、予めその氏名とＩＤを対応付けて記憶してある。自家用車であれば、家族のうち運転することがある者を予め登録しておく。業務用の車両であれば、当該車両を運転し得る従業員（運転手）を予め登録しておく。運転者が、運転者選択画面中から自身の指名を選択する操作を行なうと、その運転者名に対応する運転者ＩＤが、以降の運転に係る運転者を特定する情報となる。
【００２４】
次に、車両制御情報取得部８３による車両制御情報取得処理を起動する（Ｓ９０２）。当該処理は、停止の指示を受けるまでループ処理を繰り返す独立したタスクである。車両制御系から現在の車両制御情報（例えば、速度などの計測値）を取得し、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して、計測日時とする。そして、車両制御情報と計測日時を対応付けて車両制御情報記憶部８４に記憶させる。この処理を繰り返すことにより、連続した車両制御情報を収集する。計測の間隔を広げる場合には、ループの最初に戻る前に所定間隔の待機処理を行なう。このようにして、収集された車両制御情報は、例えば図１０に示すように時間的に連続するデータとなる。計測日時は、車両制御系から車両制御情報とともに取得するようにしてもよい。
【００２５】
次に、判定領域抽出部８５による判定領域抽出処理を起動する（Ｓ９０３）。当該処理も、停止の指示を受けるまでループ処理を繰り返す独立したタスクである。上述の車両制御情報取得処理により逐次蓄積される車両制御情報から、運転者の操作上の特徴を示す部分として適した判定領域を抽出する。この例では、所定速度Ｖ（例えば、時速６０Ｋｍ）の状態から停車するまでの速度の変化を判定領域として用いる。ある程度自由に速度を出せる状態から前方の停止位置（例えば、信号待ち車列の最後尾）を認識して、その位置に停車させる場合の挙動を特徴として用いることを想定している。但し、所定速度Ｖの状態から停車するまでに所定時間Ｔｍａｘ（判定領域最大時間）以上かかった場合を除いている。所定時間以上かかる場合は、渋滞時のように走行中の前方車両の速度に合わせて制動していると想定されるので、運転者の特徴が現れ難いからである。
【００２６】
具体的な処理例を示す。図１１は、判定領域抽出処理フローを示す図である。図１０に示す車両制御情報の例を用いて説明する。順次、計測日時ｔに対応する速度ｖを読み込む（Ｓ１１０１）。計測日時は、単位時間間隔（例えば、０．１秒）で設定されるので、その間を隔てて計測された速度ｖを順に読み込むことになる。速度ｖが０の場合には（Ｓ１１０２）、以下の処理を行なう。この判定は、図１０のＴ２の点（停車した時点）を特定する処理である。その為、速度ｖが０でない場合には、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。当該計測日時ｔから順次単位時間遡る毎の計測日時ｔ´に対応する速度ｖ´を読み込む（Ｓ１１０３）。図１０の例では、Ｔ２からＴ１の方へ遡って、順に速度ｖ´を読み込むことになる。速度ｖ´＝０の場合には（Ｓ１１０４）、停車中（速度０が継続している状態）であるので、判定領域には適さない。従って、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。次に、速度ｖ´が所定速度Ｖ（制動開始速度）以上であるかを判定する（Ｓ１１０５）。所定速度Ｖより小さい場合には、判定領域中（図１０のＴ１とＴ２の中間）であるので遡って速度ｖ´を読み込む処理（Ｓ１１０３）に移行する。所定速度Ｖ以上である場合には、その点が判定領域の始点（図１０のＴ１）となる。速度ｖの計測日時ｔと、速度ｖ´の計測日時ｔ´の間の差分時間δｔを求め（Ｓ１１０６）、この差分時間δｔが所定時間Ｔｍａｘ（判定領域最大時間）以下であるかを判定する（Ｓ１１０７）。所定時間Ｔｍａｘを越えている場合には、判定領域には適さないので、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。所定時間Ｔｍａｘ以下の場合には、判定領域に適するので、基準の計測日時ｔと遡った計測日時ｔ´の間の速度をそれぞれの計測日時と対応付けて、判定領域データとして判定領域記憶部８６に記憶させる（Ｓ１１０８）。このとき、予め運転者入力部８２で特定している運転者ＩＤと対応付けて、判定領域データを記憶させる。このように判定領域を抽出すると、次の速度ｖを読み込む処理（Ｓ１１０１）に移行する。そして、このループ処理を、停止の指示があるまで繰り返す。
【００２７】
上述のように車両制御情報取得処理と判定領域抽出処理を起動し終えると、終了指示を受け付けるまで待機する（図９のＳ９０４）。カーナビゲーションシステム１のユーザインターフェースを介して運転者から終了の指示を受け付けた場合の他、車両制御系からエンジン停止の通知を受けた場合にも、終了指示を受け付けたものとして動作する。終了指
示を受け付けると、車両制御情報取得処理の停止（Ｓ９０５）と、判定領域抽出処理の停止（Ｓ９０６）を指示する。停止の指示によりこれらのタスクは終了する。
【００２８】
続いて、運転者の特徴学習のうち後段の処理、つまり運転者別に蓄積された運転制御情報の判定領域のデータ群から運転者別の特徴を抽出する運転者別特徴抽出処理について説明する。この処理は、図８の運転者別特徴抽出部８７により行なわれる。
【００２９】
図１２は、運転者別特徴抽出処理フローを示す図である。上述のように判定領域のデータは、所定時間間隔で測定した測定値であって、時間の経過に従って変化する値である時系列データといえる。以下の処理では、これをサンプルとする。特異値分解処理（Ｓ１２０１）では、複数の運転者による判定領域データ群を母集団として特異値分解を行なう。これにより、特異値とスコアを得る。そして、主成分データ抽出処理（Ｓ１２０２）で、特異値に基づいて圧縮する次元を決定し、その次元にスコアを圧縮し、主成分データを得る。
【００３０】
図１３は、主成分データ分布の例を示す図である。運転者毎にサンプルを区別して、２次元に圧縮した主成分データの分布を示すものである。「×」は、運転者ＩＤ＝Ｄ００１のサンプルの主成分データを示し、「△」は、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のサンプルの主成分データを示している。このように、運転者の運転操作の特性に起因して主成分データに偏りが現れる。
【００３１】
運転者別特徴算出処理（Ｓ１２０３）では、運転者毎に固有の主成分データ分布領域の境界を算出する。例えば、運転者別に、当該運転者のサンプルに係る主成分データ群の重心を算出し、その重心を中心とする円を設定し、当該円内に同主成分データ群が所定割合以上含まれるような半径を選択することにより、境界となる円を決定する。そしてこの境界円の内側を、当該運転者の分布領域とする。図１３で、１３０１は、運転者ＩＤ＝Ｄ００１のサンプルの主成分データに関する分布領域の境界円を示している。１３０２は、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のサンプルの主成分データに関する分布領域の境界円を示している。ここで示した境界円（中心と半径）は、主成分データ分布領域の境界を特定する特徴情報の例である。
【００３２】
上述のように、初期処理として運転者毎の特徴の学習が行なわれると、以後は自動的に運転中の運転者をその特徴により判定できるようになる。次に、運転者判定部２２による運転者の特徴判定について説明する。
【００３３】
図１４は、運転者判定部のうち特徴判定に係る構成部分を示す図である。運転者別特徴判定部１４１と運転者判定記憶部１４２が、新たに加えられている。
【００３４】
図１５は、運転者判定処理のうち特徴判定処理フローを示す図である。最初に、前述の車両制御情報取得処理と判定領域抽出処理を起動する（Ｓ１５０１,Ｓ１５０２）。そし
て、終了指示がない限り（Ｓ１５０３）、判定領域抽出処理で判定領域を抽出するまで待機する（Ｓ１５０４）。そして、判定領域を抽出すると、当該運転者を特定するための運転者別特徴判定処理（Ｓ１５０５）を行なう。
【００３５】
運転者別特徴判定処理（Ｓ１５０５）について説明する。判定領域記憶部８６に記憶している複数の運転者による判定領域データ群に、判定領域抽出処理で抽出した判定領域データ（判定対象のサンプル）を加えた母集団に対して特異値分解を行なう。これにより、特異値とスコアを得る。そして、主成分データ抽出処理（Ｓ１２０２）のときと同じ次元にスコアを圧縮し、主成分データを得る。そして、当該判定対象のサンプルの主成分データを特定する。この主成分データが、運転者別特徴記憶部８８に記憶している特徴情報に
適合するか判定する。この例では、主成分データの分布領域の境界円内に位置するか否かを判定する。境界円内に位置する場合には、当該特徴情報に適合するものとして、当該特徴情報に対応する運転者ＩＤを読み出し、このＩＤにより現在の運転者を特定する。そして、判定領域抽出部８５から得られる計測日時（ｔ´からｔのいずれか）を判定日時として、判定日時と対応付けてこの運転者ＩＤを運転者判定記憶部１４２に記憶させる。この例によらず、カーナビゲーションシステム１に内蔵するカレンダー・時計部より、当日日付と現在時刻を取得して判定日時としてもよい。
【００３６】
カーナビゲーションシステム１のユーザインターフェースを介して運転者から終了の指示を受け付けた場合の他、車両制御系からエンジン停止の通知を受けた場合などには、図１５に示すように終了指示を受け付けたものとして（Ｓ１５０３）、車両制御情報取得処理の停止（Ｓ１５０６）と、判定領域抽出処理の停止（Ｓ１５０７）を指示する。停止の指示によりこれらのタスクは終了する。
【００３７】
図１６は、運転者判定記憶部の例を示す図である。運転者の判定の毎に運転者判定レコードを設け、判定日時１６０１と、運転者ＩＤ１６０２との項目を対応付けて記憶するように構成されている。
【００３８】
ここまで説明したように、図２に示す運転誘導部２１で運転履歴を蓄積し、運転者判定部２２で運転者判定を蓄積すると、次に運転者別運転履歴抽出部２３で運転者別の運転履歴を抽出する。運転者別運転履歴抽出部２３による運転者別運転履歴抽出処理について処理する。
【００３９】
図１７は、運転者別運転履歴抽出処理フローを示す図である。運転誘導部２１の運転履歴記憶部３９で記憶している運転履歴レコード（図７参照）毎にループ処理を繰り返す（Ｓ１７０１）。その為、先頭から１レコードずつ運転履歴レコードを読み込み、運転者判定部２２の運転者判定記憶部１４２に記憶している運転者判定レコード（図１６参照）毎のループ処理を繰り返す（Ｓ１７０２〜Ｓ１７０５）。その為、先頭から１レコードずつ運転者判定レコードを読み込む。そして、運転者判定レコードの判定日時は、運転履歴レコードの目的地設定日時と到着日時の間に含まれるか判定し（Ｓ１７０３）、含まれない場合には、当該運転履歴に係る運転者を特定できないので、次の運転者判定レコードを読み込む処理（Ｓ１７０２）に移行する。判定日時が目的地設定日時と到着日時の間に含まれる場合には、当該運転履歴に係る運転者を特定できると考えられるので、運転者判定レコードの運転者ＩＤに対応付けて、運転履歴レコードの到着地特定情報と到着日時を、運転者別運転履歴として記憶する（Ｓ１７０４）。但し、同じ運転者別運転履歴が既に記憶されている場合には、重複するレコードは設けない。そして、運転者判定レコードの判定日時は、運転履歴レコードの到着日時を越えた時点で（Ｓ１７０５）、当該運転履歴レコードに対する処理を終了し、次の運転履歴レコードに対する処理（Ｓ１７０１）に移行する。すべての運転履歴レコードについて処理した時点で処理を終了する（Ｓ１７０６）。
【００４０】
図１８は、タイムチャートの例を示す図である。このタイムチャートは、図７の運転履歴記憶の例を上側に示し、図１６の運転者判定記憶部の例を下側に示して、時間の前後関係を見やすくしたものである。
【００４１】
図１９は、運転者別運転履歴記憶部の例を示す図である。運転者ＩＤ毎にテーブルを設け、各テーブルのヘッダに当該運転者ＩＤを記憶している。そして、そのテーブルは、運転者を特定できた運転履歴毎にレコードを設け、到着日時と到着地特定情報の項目を対応付けて記憶するように構成されている。
【００４２】
この例で、図１８に示す１月１日のＡ神社への運転履歴と、１月２日のＢスキー場への
運転履歴と、１月３日のＣ空港への運転履歴を、図１９のように運転者別に整理することができる。運転者ＩＤ＝Ｄ００１のテーブルから、この運転者は、１月１日にＡ神社への運転を行い、更に１月３日のＣ空港への運転を行なっていることがわかる。また、運転者ＩＤ＝Ｄ００２のテーブルから、この運転者は、１月２日にＢスキー場への運転を行い、更に１月３日のＣ空港への運転を行なっていることがわかる。
【００４３】
運転者別運転履歴送信部２５は、運転者別の運転履歴を、運転履歴分析装置３に送信する。このとき、すべての運転者の運転履歴を送信してもよいし、一部の運転者の運転履歴を送信してもよい。
【００４４】
実施の形態２．
目的地設定日時、到着日時、判定日時は、いずれも日付を含むものであるが、２４時間以内に処理が完了する場合には、時間のみを用いてもよい。つまり、少なくとも目的地設定時刻、到着時刻、判定時刻を特定できればよい。
【００４５】
実施の形態３．
目的地が特定のスポット（施設など）である場合の形態について述べる。カーナビゲーションシステム１は、スポット毎に、スポットＩＤとスポットの位置（緯度経度）とスポット名を対応付けるスポットレコードを複数記憶するスポットテーブルを有している。そして、目的地設定部３１でスポットテーブルからスポットレコードを読み出し、スポット名のリストから目的地となるスポットの選択を運転者に促し、選択されたスポットの位置を目的位置として、目的位置記憶部３２に記憶させる。また、運転履歴登録部３８では、到着地特定情報として、目的地設定部３１で選択されたスポットのＩＤを用いる。その結果、例えば図１９の運転者別運転履歴中の到着地特定情報は緯度経度ではなく、Ａ神社、Ｂスキー場、及びＣ空港の各スポットＩＤとなる。
【００４６】
実施の形態４．
上述の実施の形態では、運転者別の運転履歴として到着日時と到着地特定情報を記憶しているが、到着地特定情報のみであってもよい。その場合には、図１７のＳ１７０４の処理で、運転者判定レコードの運転者ＩＤに対応付けて、運転履歴レコードの到着地特定情報のみを、運転者別運転履歴として記憶する。また、到着日時の代わりに、到着日付のみを運転履歴として記憶してもよい。
【００４７】
実施の形態５．
運転履歴に加えて、車両制御情報も併せて記憶して、運転履歴分析装置３に送信するようにしてもよい。この場合は、車両制御情報を車両制御系から取得して、計測日時と対応付けて一旦記憶する車両制御情報登録部を有し、運転者別運転履歴抽出部２３で運転履歴の目的地設定日時と到着日時の間の計測日時に対応する車両制御情報を車両制御情報登録部から抽出し、運転者別運転履歴記憶部２４のレコードにこの抽出した車両制御情報を記憶させる。
【００４８】
実施の形態６．
上述の運転者判定部２２では、時系列データをサンプルとして特異値分解と主成分抽出により主成分データを求め、その主成分データの分布により特徴情報を求めたが、他の方法により特徴情報を抽出してもよい。例えば、時間当たりＡＢＳ駆動回数の分布から特徴情報を抽出する場合には、ＡＢＳ駆動回数を時間で割った値をサンプルとするので、特異値分解と主成分抽出の必要はない。例えば、サンプルの分布の平均と偏差を求め、特定の偏差値に対応する値を境界とする。
【００４９】
カーナビゲーションシステム１は、コンピュータであり、各要素はプログラムにより処
理を実行することができる。また、プログラムを記憶媒体に記憶させ、記憶媒体からコンピュータに読み取られるようにすることができる。
【００５０】
図２０は、カーナビゲーションシステムのハードウェア構成例を示す図である。バスに、演算装置２００１、データ記憶装置２００２、メモリ２００３、通信インターフェース２００４、ディスプレイ２００５、タッチセンサ２００６、カレンダー・時計部２００７、音声出力部２００８が接続されている。データ記憶装置２００２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクである。メモリ２００３は、通常ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００５１】
プログラムは、通常データ記憶装置２００２に記憶されており、メモリ２００３にロードされた状態で、順次演算装置２００１に読み込まれ処理を行う。また、上述の算出過程で用いるパラメータを記憶するパラメータ記憶領域をメモリ２００３に確保する。通信インターフェース２００４は、運転履歴分析装置３との通信を行なう。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】運転履歴利用システムの構成を示す図である。
【図２】カーナビゲーションシステムの構成を示す図である。
【図３】運転誘導部の構成を示す図である。
【図４】運転誘導処理フローを示す図である。
【図５】誘導データ生成処理フローを示す図である。
【図６】運転履歴登録処理フローを示す図である。
【図７】運転履歴記憶部の例を示す図である。
【図８】運転者判定部のうち特徴学習に係る構成部分を示す図である。
【図９】運転者判定処理のうち特徴学習の前段処理フローを示す図である。
【図１０】車両制御情報の例を示す図である。
【図１１】判定領域抽出処理フローを示す図である。
【図１２】運転者別特徴抽出処理フローを示す図である。
【図１３】主成分データ分布の例を示す図である。
【図１４】運転者判定部のうち特徴判定に係る構成部分を示す図である。
【図１５】運転者判定処理のうち特徴判定処理フローを示す図である。
【図１６】運転者判定記憶部の例を示す図である。
【図１７】運転者別運転履歴抽出処理フローを示す図である。
【図１８】タイムチャートの例を示す図である。
【図１９】運転者別運転履歴記憶部の例を示す図である。
【図２０】カーナビゲーションシステムのハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【００５３】
１ カーナビゲーションシステム、２ 中継局、３ 運転履歴分析装置、２１ 運転誘導部、２２ 運転者判定部、２３ 運転者別運転履歴抽出部、２４ 運転者別運転履歴記憶部、２５ 運転者別運転履歴送信部、３１ 目的地設定部、３２ 目的位置記憶部、３３ 誘導データ生成部、３４ 現在位置取得部、３５ 地図データベース、３６ 誘導画面出力部、３７ 誘導音声出力部、３８ 運転履歴登録部、３９ 運転履歴記憶部、８１
運転者リスト記憶部、８２ 運転者入力部、８３ 車両制御情報取得部、８４ 車両制御情報記憶部、８５ 判定領域抽出部、８６ 判定領域記憶部、８７ 運転者別特徴抽出部、８８ 運転者別特徴記憶部、１４１ 運転者別特徴判定部、１４２ 運転者判定記憶部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムであって、以下の要素を有することを特徴とするカーナビゲーションシステム
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導部
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定部
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出部
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信部。
【請求項２】
運転者判定部は、特徴学習段階において、車両制御系から車両制御情報を取得し、運転者別の車両制御情報に係る特徴を抽出し、学習結果として運転者別の特徴情報を記憶し、特徴判定段階で取得した車両制御情報が、前記運転者別の特徴情報に適合するか判定することを特徴とする請求項１記載のカーナビゲーションシステム。
【請求項３】
車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導処理手順
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定処理手順
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出処理手順
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信処理手順。
【請求項１】
車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムであって、以下の要素を有することを特徴とするカーナビゲーションシステム
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導部
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定部
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出部
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信部。
【請求項２】
運転者判定部は、特徴学習段階において、車両制御系から車両制御情報を取得し、運転者別の車両制御情報に係る特徴を抽出し、学習結果として運転者別の特徴情報を記憶し、特徴判定段階で取得した車両制御情報が、前記運転者別の特徴情報に適合するか判定することを特徴とする請求項１記載のカーナビゲーションシステム。
【請求項３】
車両に取り付けられ、車両制御系から車両制御情報を取得可能であり、更にネットワークを介して運転履歴分析装置に接続可能なカーナビゲーションシステムとなるコンピュータに、以下の手順を実行させるためのプログラム
（１）誘導の目的地が設定された場合に、目的地設定時刻を記憶し、当該目的地への誘導データを生成し、生成した誘導データを出力し、現在位置が当該目的地に接近し到着したと判定した場合に、到着時刻を前記目的地設定時刻と組として記憶し、更に到着地を特定する到着地特定情報を対応付けて記憶する運転誘導処理手順
（２）車両制御系から車両制御情報を取得し、取得した車両制御情報が運転者別の車両制御情報に係る特徴に適合するか判定し、適合する場合に当該特徴に対応する運転者を特定する運転者特定情報を記憶し、更に当該判定の判定時刻を対応付けて記憶する運転者判定処理手順
（３）前記判定時刻が、前記組の目的地設定時刻と到着時刻の間であるか判定し、当該間である場合に、当該判定時刻に対応する運転者特定情報と、当該組に対応する到着地特定情報を対応付けて、運転者別運転履歴として抽出する運転者別運転履歴抽出処理手順
（４）抽出した運転者別運転履歴を、ネットワークを介して運転履歴分析装置に送信する運転者別運転履歴送信処理手順。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２００６−２５０８７９（Ｐ２００６−２５０８７９Ａ）
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−７１２５０（Ｐ２００５−７１２５０）
【出願日】平成１７年３月１４日（２００５．３．１４）
【出願人】（３９４０１３００２）三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 (251)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年９月２１日（２００６．９．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年３月１４日（２００５．３．１４）
【出願人】（３９４０１３００２）三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 (251)
【Ｆターム（参考）】
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