ルート選択支援装置及びルート選択支援方法
【課題】
車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援する。
【解決手段】
検出手段７４０が、撮影手段７２０による撮影結果を受けて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、搭乗者の表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、第１記憶手段７５０に記憶させる。学習手段７６０は、表情の良好度に関する情報に基づいて、「表情の良好度の変化」を学習する。一方、走行ルートの選択を支援する際には、提供手段７８０が、識別手段７３０による識別結果から、搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、車両ＣＲの現在位置及び「表情の良好度の変化」の学習結果に基づいて、走行ルートの選択支援情報を提供する。
車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援する。
【解決手段】
検出手段７４０が、撮影手段７２０による撮影結果を受けて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、搭乗者の表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、第１記憶手段７５０に記憶させる。学習手段７６０は、表情の良好度に関する情報に基づいて、「表情の良好度の変化」を学習する。一方、走行ルートの選択を支援する際には、提供手段７８０が、識別手段７３０による識別結果から、搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、車両ＣＲの現在位置及び「表情の良好度の変化」の学習結果に基づいて、走行ルートの選択支援情報を提供する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ルート選択支援装置、ルート選択支援方法、ルート選択支援プログラム、及び、当該ルート選択支援プログラムが記録された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両に搭載されるナビゲーション装置が広く普及している。そして、近年におけるナビゲーション装置に関する技術の発展は著しく、利用者の利便性を向上させるための様々な技術が提案されている。
【０００３】
かかる提案技術の一つとして、車両の運転者の身体及び顔を車室内カメラで撮影し、撮影結果に基づいて、運転支援に関する情報を運転者に提供する技術がある（特許文献１参照：以下、「従来例」と呼ぶ）。この従来例の技術では、車室内カメラによる撮影結果から、車両運転時の運転操作に影響を及ぼすような運転者の心理の状態を推定し、注意喚起前後の所定期間の運転操作状況と運転者の心理の状態とを注意喚起条件として蓄積する。そして、車両の運転時において、推定された運転者の心理の状態と取得した運転操作状況とが、蓄積された注意喚起条件と一致した場合に、運転者に対して注意喚起を行うようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１７６５１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来例の技術では、運転者を撮影して、車両運転時の運転操作に影響を及ぼすような運転者の心理の状態を推定し、当該推定結果を利用して、運転者に対して注意喚起を行っている。このように、この従来例の技術は、運転者に対して注意喚起を行っているのみであり、ナビゲーション装置としての基幹機能の一つである走行ルートの選択支援までは行っていない。
【０００６】
ところで、車両運転時における運転者の心理の状態は、車外環境等の違いにより、走行ルートによって大きく異なることがあり、この違いは当該運転者の個性を反映したものである。そして、運転者の心理の状態が良好であれば、楽しい気分でドライブが行え、ひいては安全運転にもつながる。また、車両には運転者以外の者も同乗する場合もあるが、同乗者の心理の状態も、走行ルートによって大きく異なることがある。そして、走行中の車室内は密室であることから、車室内の雰囲気は、同乗者の心理の状態に大きく依存する。すなわち、同乗者の心理の状態が良好であれば車室内の雰囲気も良好となるが、同乗者の心理の状態が不良であれば雰囲気も不良となってしまう。
【０００７】
このため、運転者や同乗者（以下、「搭乗者」とも記す）の個性を反映しつつ、心理面から搭乗者にとって好ましい走行ルートの選択を支援することのできる技術が待望されている。かかる要請に応えることが、本発明が解決すべき課題の一つとして挙げられる。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる新たなルート選択支援装置及びルート選択支援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】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置であって、前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出手段と；前記検出手段による検出結果を、前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶する第１記憶手段と；前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習手段と；前記学習手段による学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供手段と；を備えることを特徴とするルート選択支援装置である。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；を備え、前記車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置において使用されるルート選択支援方法であって、前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出工程と；前記測位手段による測位結果と、前記検出工程における検出結果とに基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習工程と；前記学習工程における学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供工程と；を備えることを特徴とするルート選択支援方法である。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載のルート選択支援方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするルート選択支援プログラムである。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のルート選択支援プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係るルート選択支援装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係るナビゲーション装置の構成を概略的に説明するためのブロック図である。
【図３】搭乗者ごとの表情の良好度の履歴の例を説明するためのルートの例を示す図である。
【図４】図３に示されるルート１，２を走行したときの表情の良好度の履歴の例を説明するための図（その１）である。
【図５】図３に示されるルート１，２を走行したときの表情の良好度の履歴の例を説明するための図（その２）である。
【図６】図２のナビゲーション装置による「表情の良好度の変化」の学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】図２のナビゲーション装置による走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７におけるルート探索を伴う走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図７におけるルート探索を伴わない走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態を、図１を参照して説明する。なお、以下の説明においては、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
［構成］
図１には、一実施形態に係るルート選択支援装置７００の概略的な構成が示されている。
【００１６】
この図１に示されるように、ルート選択支援装置７００は、車両ＣＲに搭載されており、車両ＣＲとともに移動するようになっている。このルート選択支援装置７００は、測位手段７１０と、撮影手段７２０と、識別手段７３０と、検出手段７４０と、第１記憶手段７５０とを備えている。また、ルート選択支援装置７００は、学習手段７６０と、第２記憶手段７７０と、提供手段７８０とを備えている。
【００１７】
上記の測位手段７１０は、車両ＣＲの現在位置を計測する。測位手段７１０による測位結果は、検出手段７４０及び提供手段７８０へ送られる。
【００１８】
上記の撮影手段７２０は、カメラデバイスを備えて構成され、検出手段７４０による制御のもとで、車両ＣＲの搭乗者の顔を撮影する。撮影手段７２０による撮影結果は、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。
【００１９】
ここで、撮影手段の個数は、本実施形態のように１個であってもよいし、車両ＣＲの定員数と同じ個数であってもよい。そして、撮影手段の個数を１個とする場合には、当該１個の撮影手段の撮影視野は、所定の座席（例えば、運転席、助手席等）に着座する搭乗者の顔周辺であってもよいし、搭乗者全員の顔を撮影することのできる車室内全体であってもよい。また、撮影手段の個数を車両ＣＲの定員数と同じ個数とする場合には、それぞれの撮影手段の撮影視野は、異なる座席に着座するそれぞれの搭乗者の顔周辺とすることができる。
【００２０】
上記の識別手段７３０は、撮影手段７２０による撮影結果を受ける。そして、識別手段７３０は、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別する。この識別手段７３０による識別結果は、検出手段７４０及び提供手段７８０へ送られる。
【００２１】
上記の検出手段７４０は、撮影手段７２０による撮影結果を受ける。そして、検出手段７４０は、当該撮影結果に基づいて、搭乗者ごとの表情の良好度を検出する。ここで、「表情の良好度」としては、例えば、「良好」、「やや良好」、「普通」、「やや不良」、「不良」等のように段階的に分類するようにすることができる。
【００２２】
また、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受けるとともに、識別手段７３０による搭乗者の個々人の識別結果を受ける。そして、検出手段７４０は、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付ける。
【００２３】
上記の第１記憶手段７５０は、不揮発性の記憶領域を有している。この第１記憶手段７５０には、検出手段７４０及び学習手段７６０がアクセス可能となっている。第１記憶手段７５０の当該記憶領域には、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度が、車両ＣＲの走行位置と関連付けて記憶されている。
【００２４】
上記の学習手段７６０は、車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者の表情の良好度を、第１記憶手段７５０から読み取る。そして、学習手段７６０は、第１記憶手段７５０に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【００２５】
こうした「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果としては、例えば、搭乗者Ｐ１は、車両ＣＲが同じ出発地Ａから同じ目的地Ｂに至る異なるルート１，２を走行した際に、ルート１の走行中には全体として表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には全体として表情が「不良」状態になるという特徴が挙げられる。また、搭乗者Ｐ２は、逆に、ルート１の走行中には全体として表情が「不良」状態になるが、ルート２の走行中には全体として表情が「良好」状態になるという特徴がある等が挙げられる。
【００２６】
また、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果として、例えば、搭乗者Ｐ３は、ルート１の走行中には全体として表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には、当初の表情が「良好」状態のときには、後に表情が「不良」状態に変化し、当初の表情が「やや不良」状態のときには、後に表情が「普通」状態に変化するという特徴がある等が挙げられる。
【００２７】
また、学習手段７６０は、走行中の車外環境を取得し、走行したルートにおける車外環境の変化を考慮して、車外環境の変化に対する識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を更に学習するようにすることができる。
【００２８】
ここで、「車外環境」としては、例えば、「オフィス街」、「歓楽街」、「特徴的建造物（ランドマーク）」、「工場地帯」、「住宅街」、「山沿い」、「海岸沿い」等が挙げられる。学習手段７６０がこうした「車外環境」を取得するに際して、学習手段７６０が読み取り可能な地図上の各位置における車外環境の情報が記憶された第２記憶手段７７０から、「車外環境」を取得するようにすることができる。
【００２９】
こうした「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果としては、例えば、搭乗者Ｐ１は、車両ＣＲが「山沿い」を走行しているときには表情が「良好」状態になる傾向があるが、「オフィス街」を走行しているときには表情が「不良」状態になる傾向があるという特徴が挙げられる。また、搭乗者Ｐ２は、逆に、車両ＣＲが「オフィス街」を走行しているときに表情が「良好」状態になる傾向があるが、「山沿い」を走行しているときには表情が「不良」状態になる傾向があるという特徴がある等が挙げられる。
【００３０】
上記の第２記憶手段７７０は、上述した第１記憶手段７５０と同様に、不揮発性の記憶領域を有している。この第２記憶手段７７０には、学習手段７６０がアクセス可能となっている。第２記憶手段７７０の当該記憶領域には、上述した地図上の各位置における車外環境の情報が記憶されている。
【００３１】
上記の提供手段７８０は、識別手段７３０による搭乗者の個々人の識別結果を受けるとともに、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受ける。そして、提供手段７８０は、搭乗者の識別結果と、学習手段７６０による学習結果とに基づいて、走行中の搭乗者構成に対応して、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。この「支援情報」の提供方法は、不図示の音声出力手段による音声出力であってもよいし、不図示の画像表示手段による画像表示であってもよい。
【００３２】
本実施形態では、提供手段７８０は、探索手段７８１を備えている。この提供手段７８０における探索手段７８１は、学習手段７６０による学習結果を考慮して、目的地までの走行ルートを探索する。例えば、搭乗者がＰ１である場合に、上述した出発地Ａから目的地Ｂに至る走行ルートを探索する際には、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、ルート１を走行ルートとして支援提供する。また、探索手段７８１は、搭乗者がＰ２である場合に、出発地Ａから目的地Ｂに至る走行ルートを探索する際には、同様に、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、ルート２を走行ルートとして支援提供する。
【００３３】
また、探索手段７８１は、現在位置から目的地Ｚに至る走行ルートを探索する際に、抽出した走行ルートが、これまでに車両ＣＲが走行していないルートであるときには、「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮する。そして、探索手段７８１は、搭乗者がＰ１である場合には、探索したルートから「山沿い」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供する。また、探索手段７８１は、搭乗者がＰ２である場合には、探索したルートから「オフィス街」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供する。
【００３４】
こうして支援提供された走行ルートは、画像表示手段により画像表示されるとともに、音声出力手段により音声出力される。
【００３５】
また、上述した提供手段７８０は、走行ルートの探索を行わない場合であっても、測位手段７１０による測位結果に基づいて、今後の走行ルート候補を抽出する。そして、提供手段７８０は、抽出された走行ルート候補ごとへの学習手段７６０による学習結果の適用結果に基づいて、支援情報を提供する。
【００３６】
例えば、車両ＣＲが、搭乗者Ｐ３を乗せてルート２を走行しているときには、提供手段７８０は、当初の表情が「良好」状態のときには、そのままルート２を走行すると、後に表情が「不良」状態に変化する傾向があるため、今後の走行ルート候補としてルート１を抽出する。そして、提供手段７８０は、ルート１を走行ルートに変更するように支援提供する。
【００３７】
また、搭乗者がＰ１である場合は、提供手段７８０は、「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、抽出された走行ルート候補の中から、「山沿い」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供するようにしてもよい。また、搭乗者がＰ２である場合には、抽出された走行ルート候補の中から、「オフィス街」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供するようにしてもよい。
【００３８】
［動作］
上記のように構成されたルート選択支援装置７００において実行されるルート選択支援方法について、説明する。
【００３９】
＜表情の良好度の変化の学習処理＞
まず、ルート選択支援装置７００による搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」の学習処理について説明する。
【００４０】
この学習処理に際して、撮影手段７２０が、検出手段７４０による制御のもとで、車両ＣＲの搭乗者の顔の撮影を行う。撮影手段７２０による撮影結果は、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。また、撮影手段７２０による撮影処理と並行して、測位手段７１０が、車両ＣＲの現在位置の計測処理を行う。測位手段７１０による測位結果は、検出手段７４０へ送られる。
【００４１】
撮影手段７２０による撮影結果を受けた識別手段７３０では、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別する。識別手段７３０による識別結果は、検出手段７４０へ送られる。
【００４２】
検出手段７４０では、まず、撮影手段７２０による撮影結果に基づいて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付ける。こうして車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者ごとの表情の良好度に関する情報は、第１記憶手段７５０に記憶される。
【００４３】
こうして第１記憶手段７５０に搭乗者の表情の良好度に関する情報が記憶されると、学習手段７６０が、当該情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する。また、学習手段７６０は、第２記憶手段７７０から走行中の車外環境を取得し、車外環境の変化に対する識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を更に学習する。こうして学習された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」は、走行ルートを選択するための支援情報の提供処理の際に利用される。
【００４４】
＜支援情報の提供処理＞
次に、ルート選択支援装置７００による走行ルートを選択するための支援情報の提供処理について説明する。なお、この支援情報の提供処理は、上述した学習処理と並行して行われるようになっている。
【００４５】
この支援情報の提供処理に際して、提供手段７８０が、まず、識別手段７３０による識別結果を受けて、車両ＣＲの搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受ける。引き続き、提供手段７８０は、車両ＣＲの現在位置と、学習手段７６０による「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、学習手段７６０による学習結果を考慮して行われた探索手段７８１による目的地までの走行ルートを探索結果や、走行ルートの探索を行わない場合における上述した内容の今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。この結果、当該支援情報が、画像、音声等の態様で、車両ＣＲの搭乗者に提供される。
【００４６】
以上説明したように、本実施形態では、車両ＣＲの搭乗者の顔が撮影手段７２０により撮影され、撮影結果が、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。識別手段７３０では、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別し、識別結果を検出手段７４０へ送る。検出手段７４０では、まず、撮影手段７２０による撮影結果に基づいて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付けて、第１記憶手段７５０に記憶させる。こうして第１記憶手段７５０に、搭乗者の表情の良好度に関する情報が記憶されると、学習手段７６０が、当該情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【００４７】
この学習処理と並行して、提供手段７８０が、まず、識別手段７３０による識別結果を受けて、車両ＣＲの搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、測位手段７１０からの車両ＣＲの現在位置を受けて、車両ＣＲの現在位置と、学習手段７６０による「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。
【００４８】
したがって、本発明の実施形態によれば、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる。
【００４９】
なお、上記の実施形態のルート選択支援装置７００を、演算手段としてのコンピュータを備えて構成し、測位手段７１０、撮影手段７２０、第１記憶手段７５０及び第２記憶手段７７０を除く上述した各手段の機能を、プログラムを実行することにより実現するようにすることができる。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等の可搬型記録媒体に記録された形態で取得されるようにしてもよいし、インターネットなどのネットワークを介した配信の形態で取得されるようにすることができる。
【実施例】
【００５０】
以下、本発明のナビゲーション装置の一実施例を、図２〜図９を参照して説明する。なお、以下の説明及び図面においては、同一又は同等の要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００５１】
図２には、一実施例に係るルート選択支援装置としての機能を有する車両搭載用のナビゲーション装置１００の概略的な構成が示されている。なお、ナビゲーション装置１００は、上述した一実施形態のルート選択支援装置７００（図１参照）の一態様となっている。このナビゲーション装置１００は、車両ＣＲに搭載されており、車両ＣＲに装着された車速センサ２９０と接続されている。
【００５２】
［構成］
この図２に示されるように、ナビゲーション装置１００は、制御ユニット１１０と、第１記憶手段７５０及び第２記憶手段７７０としての記憶ユニット１２０とを備えている。また、ナビゲーション装置１００は、音出力ユニット１３０と、表示ユニット１４０と、操作入力ユニット１５０とを備えている。さらに、ナビゲーション装置１００は、走行情報取得ユニット１６０と、測位手段７１０としてのＧＰＳ（Global Positioning System）受信ユニット１７０と、撮影手段７２０としての２個のカメラユニット１８０1，１８０2とを備えている。
【００５３】
上記の制御ユニット１１０は、ナビゲーション装置１００の全体を統括制御する。この制御ユニット１１０については、後述する。
【００５４】
上記の記憶ユニット１２０は、不揮発性の記憶装置であるハードディスク装置等から構成される。記憶ユニット１２０は、ナビゲーション用情報（ＮＶI）、表情履歴情報（ＦＨＩ）、表情変化特徴情報（ＦＡＩ）等の様々なデータを記憶する。この記憶ユニット１２０には、制御ユニット１１０がアクセスできるようになっている。
【００５５】
上記のナビゲーション用情報（ＮＶＩ）には、地図データ、ＰＯＩ（Point Of Interests）データ、背景データ等のナビゲーションのために利用される様々なデータが記憶されている。これらのデータは、制御ユニット１１０によって読み取られるようになっている。なお、ＰＯＩデータには、各地点の環境情報として、「オフィス街」、「歓楽街」、「特徴的建造物（ランドマーク）」、「工場地帯」、「住宅街」、「山沿い」、「海岸沿い」等の情報も含まれている。
【００５６】
上記の表情履歴情報（ＦＨＩ）には、搭乗者ごとの「表情の良好度」に関する情報が、車両ＣＲの走行位置と関連付けて記憶されている。この表情履歴情報（ＦＨＩ）の具体例については、後述する。
【００５７】
上記の表情変化特徴情報（ＦＡＩ）には、上述した表情履歴情報（ＦＨＩ）から学習した搭乗者ごとの表情変化の特徴が記憶されている。この表情変化特徴情報（ＦＡＩ）の具体例についても、後述する。
【００５８】
上記の音出力ユニット１３０は、スピーカを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した音声データに対応する音声を出力する。この音出力ユニット１３０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に際して、今後の走行ルートの選択支援情報、車両ＣＲの進行方向、走行状況、交通状況等の案内音声を出力する。
【００５９】
上記の表示ユニット１４０は、液晶パネル等の表示デバイスを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した表示データに対応する画像を表示する。この表示ユニット１４０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に際して、今後の走行ルートの選択支援情報、地図情報、ルート情報、ガイダンス情報等を表示する。
【００６０】
上記の操作入力ユニット１５０は、ナビゲーション装置１００の本体部に設けられたキー部、及び／又はキー部を備えるリモート入力装置等により構成される。ここで、本体部に設けられたキー部としては、表示ユニット１４０の表示デバイスに設けられたタッチパネルを用いることができる。なお、キー部を有する構成に代えて、又は併用して音声認識技術を利用して音声にて入力する構成を採用することもできる。
【００６１】
この操作入力ユニット１５０を利用者が操作することにより、ナビゲーション装置１００の動作内容の設定や動作指令が行われる。例えば、表情履歴を考慮した支援情報の提供処理の開始／停止指令、ナビゲーション処理におけるルート探索に関する目的地等の設定を、利用者が操作入力ユニット１５０を利用して行う。こうした入力内容は、操作入力データとして、操作入力ユニット１５０から制御ユニット１１０へ向けて送られる。
【００６２】
上記の走行情報取得ユニット１６０は、加速度センサ、角速度センサ等を備えて構成されており、車両ＣＲに作用している加速度、角速度を検出する。また、走行情報取得ユニット１６０は、ナビゲーション装置１００と、車両ＣＲに搭載されている車速センサ２９０との間におけるデータ授受に関して利用され、車速センサ２９０による検出結果である速度データを取得する。こうして得られた各データは、走行データとして制御ユニット１１０へ送られる。
【００６３】
上記のＧＰＳ受信ユニット１７０は、複数のＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの現在位置を算出する。また、ＧＰＳ受信ユニット１７０は、ＧＰＳ衛星から送出された日時情報に基づいて、現在時刻を計時する。これらの現在位置および現在時刻に関する情報は、ＧＰＳデータとして制御ユニット１１０へ送られる。
【００６４】
上記のカメラユニット１８０1，１８０2のそれぞれは、カメラデバイスを備えて構成されている。本実施例では、カメラユニット１８０1，１８０2は、車室内の前方上部位置に配置されている。そして、カメラユニット１８０1は、「運転者」の顔を撮影し、カメラユニット１８０2は、助手席に着座する「同乗者」の顔を撮影するようになっている。こうしたカメラユニット１８０1，１８０2による撮影結果は、画像情報として、制御ユニット１１０へ送られる。
【００６５】
次に、上記の制御ユニット１１０について説明する。この制御ユニット１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びその周辺回路を備えて構成されている。制御ユニット１１０が様々なプログラムを実行することにより、上記の各種機能が実現されるようになっている。こうした機能の中には、上述した一実施形態における識別手段７３０、検出手段７４０、学習手段７６０及び提供手段７８０としての機能も含まれている。
【００６６】
この制御ユニット１１０は、走行情報取得ユニット１６０からの走行データ、及び、ＧＰＳ受信ユニット１７０からのＧＰＳデータに基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報（ＮＶI）、表情履歴情報（ＦＨＩ）及び表情変化特徴情報（ＦＡＩ）を適宜参照し、搭乗者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。こうしたナビゲーション情報の提供処理には、（ａ）搭乗者が指定する地域の地図を表示ユニット１４０の表示デバイスに表示するための地図表示、（ｂ）車両ＣＲが地図上のどこに位置するのか、また、どの方角に向かっているのかを算出し、表示ユニット１４０の表示デバイスに表示して搭乗者に提示するマップマッチング、（ｃ）表示ユニット１４０の表示デバイスや音出力ユニット１３０のスピーカを利用した「今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報の提供」等の処理が含まれる。
【００６７】
上述した提供処理（ｃ）における走行ルートの選択支援を行うために、制御ユニット１１０は、カメラユニット１８０1，１８０2を制御して、カメラユニット１８０1による撮影結果である「運転者」の顔の画像情報、及び、カメラユニット１８０2による撮影結果である「同乗者」の顔の画像情報を取得する。そして、制御ユニット１１０は、「運転者」の顔の画像情報及び「同乗者」の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。また、制御ユニット１１０は、運転者及び同乗者（以下、「搭乗者」とも記す）の顔の画像情報から、表情の良好度を判定する。本実施例では、「表情の良好度」としては、「良好」、「やや良好」、「普通」、「やや不良」、「不良」等のように段階的に分類するようになっている。
【００６８】
本実施例では、表情の良好度の判定処理に際して、制御ユニット１１０は、まず、搭乗者の顔の画像情報から、左右の眼の位置及び口の位置を検出する。そして、制御ユニット１１０は、左右の眼の検出位置及び口の検出位置から、両眼間距離及び傾きを算出して、顔の大きさと顔の向きを導出する。また、制御ユニット１１０は、特徴点として、各眼の上下左右の点、各眉の左右の点、及び、口の上下左右の点を抽出する。制御ユニット１１０は、こうして抽出した特徴点の変動を総合的に解析して、表情の良好度を判定する。例えば、これらの特徴点から、頬が持ち上がり、唇の端が引っ張りあげられたと解析した場合には、制御ユニット１１０は、搭乗者は笑顔である、すなわち、「表情の良好度」は「良好」であると判定する。
【００６９】
引き続き、制御ユニット１１０は、車両ＣＲの現在位置を取得して、識別された搭乗者ごとに、表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付ける。こうして車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者ごとの表情の良好度に関する情報は、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶される。
【００７０】
ここで、車両ＣＲが、図３に示される各地点を走行したときの、搭乗者ごとの「表情の良好度」の履歴の例を示す。なお、地点Ａ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｂを通過するルートを「ルート１」とし、「山沿い」を長く走行するルートであるものとする。また、地点Ａ→Ｆ→Ｇ→Ｈ→Ｂを通過するルートを「ルート２」とし、「オフィス街」を長く走行するルートとする。
【００７１】
図４（Ａ）には、ルート１を走行したときの、運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ１，Ｐ２の表情の良好度の履歴が示され、図４（Ｂ）には、ルート２を走行したときの運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ１，Ｐ２の表情の良好度の履歴が示されている。また、図５（Ａ），（Ｂ）には、それぞれルート１、ルート２を走行したときの運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ３の表情の良好度の履歴が示されている。なお、運転者ＤＲの表情の良好度の履歴については、これまでの収集結果を平均したものとなっている。また、本実施例では、「表情の良好度」の範囲を−５〜５までとし、５を「良好」、３を「やや良好」、０を「普通」、−３を「やや不良」、そして、−５を「不良」とし、段階的に分類するようになっている。
【００７２】
こうして表情履歴情報（ＦＨＩ）が記憶ユニット１２０中に記憶されると、制御ユニット１１０は、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）に基づいて、走行したルートにおける搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。この学習に際して、制御ユニット１１０は、ナビゲーション用情報（ＮＶI）のＰＯＩデータを取得して、走行したルートにおける車外環境の変化に対する搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を更に学習する。
【００７３】
例えば、図４（Ａ），（Ｂ）に示される例では、同乗者Ｐ１は、ルート１の走行中には表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には表情が「不良」状態になるという特徴が学習されるとともに、同乗者Ｐ２は、ルート１の走行中には表情が「不良」状態になるが、ルート２の走行中には表情が「良好」状態になるという特徴が学習される。また、運転者ＤＲは、ルート１，２の走行中に、共に表情が「普通」状態であるという特徴が学習される。ここで、かかる学習を、「走行ルート学習」と称することとする。
【００７４】
また、図４（Ａ），（Ｂ）に示される例からは、同乗者Ｐ１は、「山沿い」を走行しているときには表情が「良好」状態になるが、「オフィス街」を走行しているときには表情が「不良」状態になるという特徴が学習されるとともに、同乗者Ｐ２は、「オフィス街」を走行しているときに表情が「良好」状態になるが、「山沿い」を走行しているときには表情が「不良」状態になるという特徴が学習される。ここで、かかる学習を、「車外環境学習」と称することとする。
【００７５】
また、図５（Ａ），（Ｂ）に示される例では、同乗者Ｐ３は、ルート１の走行中には表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には、当初の表情が「良好」状態のときには、後に表情が「不良」状態に変化し、当初の表情が「やや不良」状態のときには、後に表情が「普通」状態に変化するという特徴が学習される。こうした学習結果は、表情変化特徴情報（ＦＡＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶される。
【００７６】
また、制御ユニット１１０は、上述した提供処理（ｃ）における走行ルートの選択支援を行うために、「表情の良好度の変化」の学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報の提供を行う。当該支援情報の提供に関する処理については、後述する。
【００７７】
［動作］
以上のようにして構成されたナビゲーション装置１００の動作について、今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報提供処理に主に着目して説明する。
【００７８】
なお、以下においては、支援情報の提供処理の実行中には、制御ユニット１１０は、所定の時間間隔で、カメラユニット１８０1，１８０2から搭乗者の顔の画像情報を取得するとともに、車両ＣＲの現在位置を取得しているものとする。
【００７９】
＜「表情の良好度の変化」の学習処理＞
まず、支援情報の提供処理に利用される「表情の良好度の変化」の学習処理について説明する。
【００８０】
この学習処理は、利用者が、操作入力ユニット１５０を利用して、表情履歴を考慮した情報提供処理の開始指令を入力することにより開始する。当該開始指令が入力されると、図６に示されるように、ステップＳ１１において、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０1，１８０2から取得した運転者及び同乗者の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。この後、処理はステップＳ１２へ進む。
【００８１】
ステップＳ１２では、制御ユニット１１０が、運転者及び同乗者の顔の画像情報から、表情の良好度を判定する。引き続き、制御ユニット１１０は、ステップＳ１３において、識別された搭乗者ごとに、判定した表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶する。この後、処理はステップＳ１４へ進む。
【００８２】
ステップＳ１４では、制御ユニット１１０が、表情履歴情報（ＦＨＩ）が有意な学習結果を得られる程度に蓄積されたか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ１４：Ｎ）には、処理はステップＳ１２へ戻る。
【００８３】
一方、ステップＳ１４における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ１４：Ｙ）には、処理はステップＳ１５へ進む。このステップＳ１５では、制御ユニット１１０が、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）及びナビゲーション用情報（ＮＶI）に基づいて、搭乗者ごとの「走行したルートにおける表情の良好度の変化」の学習（走行ルート学習）、及び、搭乗者ごとの「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化」の学習（車外環境学習）を行う。この後、処理はステップＳ１２へ戻る。
【００８４】
以後、上記のステップＳ１２〜Ｓ１５の処理が繰り返されて、「表情の良好度の変化」の学習処理が行われる。
【００８５】
＜支援情報の提供処理＞
次に、「表情の良好度の変化」の学習結果を適用した今後の走行ルートの選択支援を行う支援情報の提供処理について説明する。この支援情報の提供処理は、上述した学習処理と並行して行われるようになっている。
【００８６】
なお、以下においては、具体例として、図４及び図５に示した表情の良好度の履歴を参照しつつ説明する。ここで、図４，５から、運転者ＤＲの表情履歴に特徴がないため、具体例としては、同乗者Ｐ１〜Ｐ３の表情履歴に基づいた支援情報の提供処理を説明する。また、支援情報の提供処理が終了するまでは、助手席に着座している同乗者の変更はないものとする。
【００８７】
ナビゲーション装置１００における支援情報の提供処理は、上述した学習処理と同様に、利用者が、操作入力ユニット１５０を利用して、表情履歴を考慮した情報提供処理の開始指令を入力することにより開始する。こうして開始指令が入力されると、図７に示されるように、ステップＳ２１において、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０2から取得した「同乗者」の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。
【００８８】
引き続き、ステップＳ２２において、制御ユニット１１０が、当該識別された搭乗者の「表情の良好度の変化」の学習結果が得られているか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２２：Ｎ）には、ステップＳ２２の処理が繰り返される。なお、この判定の結果が否定的であっても、上述した「表情の良好度の変化」の学習処理が行われ、当該識別された搭乗者の「表情の良好度の変化」の学習結果が生成されれば、当該判定の結果は肯定的となる。
【００８９】
一方、ステップＳ２２における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２２：Ｙ）には、処理はステップＳ２３へ進む。
【００９０】
ステップＳ２３では、制御ユニット１１０が、ルート探索を行うかを判定する。この判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２３：Ｙ）には、処理はステップＳ２４へ進む。このステップＳ２４では、「ルート探索を伴う走行ルートの選択支援処理」が行われる。一方、ステップＳ２３における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２３：Ｎ）には、処理はステップＳ２５へ進む。このステップＳ２５では、「ルート探索を伴わない走行ルートの選択支援処理」が行われる。
【００９１】
上記のステップＳ２４における「ルート探索を伴う走行ルートの選択支援」処理について説明する。この走行ルートの選択支援処理に際しては、図８に示されるように、まず、ステップＳ３１において、制御ユニット１１０が、現在位置から利用者により指定された目的地に至るルートを探索する。
【００９２】
引き続き、ステップＳ３２において、制御ユニット１１０が、探索されたルートそれぞれについての評価を、学習結果に基づいて行う。かかる評価を行うに際して、制御ユニット１１０は、まず、探索されたルートそれぞれについて、識別された搭乗者の表情履歴情報（ＦＨＩ）があるか否かを判定する。そして、制御ユニット１１０は、表情履歴情報（ＦＨＩ）があると判定されたルートについては、上述した「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価を行う。
【００９３】
また、制御ユニット１１０は、表情履歴情報（ＦＨＩ）がないと判定されたルートについては、かかる評価を行うに際して上述した「車外環境学習」の結果を利用することができるか否かを判定する。そして、制御ユニット１１０は、当該学習結果を利用することができると判定されたルートについては、「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価を行う。
【００９４】
そして、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果、及び、「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果を総合的に勘案して、探索されたルートそれぞれについての総合評価を行う。
【００９５】
この総合評価は、例えば、「走行ルート学習」及び「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果において、ともに高評価のルートが存在する場合には、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートをより高評価の走行ルートにする等、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価に、重みを置くようになっている。
【００９６】
ここで、かかる評価結果の具体例について説明する。例えば、探索されたルートが上述したルート１，２であり（図３、図４（Ａ），（Ｂ）参照）、識別された搭乗者が同乗者Ｐ１である場合には、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、ルート１を高評価の走行ルートとするとともに、ルート２を低評価の走行ルートとする。また、識別された搭乗者が同乗者Ｐ２である場合には、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、ルート２を高評価の走行ルートとするとともに、ルート１を低評価の走行ルートとする。
【００９７】
また、例えば、助手席の搭乗者が同乗者Ｐ１である場合に、探索されたルートについての表情履歴情報（ＦＨＩ）がないときには、制御ユニット１１０は、「車外環境学習」の結果を利用して、探索したルートの中に、「山沿い」を長く走行するルートがあれば、当該ルートを高評価の走行ルートとするとともに、「オフィス街」を走行するルートがあれば、当該ルートを低評価の走行ルートとする。また、助手席の搭乗者が同乗者Ｐ２である場合に、探索されたルートについての表情履歴情報（ＦＨＩ）がないときには、制御ユニット１１０は、「車外環境学習」の結果を利用して、探索したルートの中に、「オフィス街」を長く走行するルートがあれば、当該ルートを高評価の走行ルートとするとともに、「山沿い」を走行するルートがあれば、当該ルートを低評価の走行ルートとする。
【００９８】
なお、本実施例では、探索されたルートのすべてが「車外環境学習」の結果を利用することができないと判定された場合や、学習結果に基づくルートの評価結果から低評価のルートしか存在しない場合には、従来から存在するナビゲーション装置の機能通りに、搭乗者が設定した優先度（例えば時間優先、距離優先、有料道路優先等）に基づいたルートを情報提供するようになっている。
【００９９】
探索されたルートそれぞれについての評価結果が得られると、処理はステップＳ３３へ進む。ステップＳ３３では、制御ユニット１１０が、学習結果の適用結果に基づく走行ルート候補の情報提供を行う。この情報提供は、高評価の順に、走行ルート候補を利用者に提示する態様で、表示ユニット１４０の表示デバイスに画像表示されるとともに、音出力ユニット１３０のスピーカにより音声案内される。
【０１００】
引き続き、ステップＳ３４において、走行ルート候補の中から走行すべきルートが利用者により決定されると、制御ユニット１１０が、当該ルートの案内を行う。この後、処理はステップＳ３５へ進む。
【０１０１】
ステップＳ３５では、制御ユニット１１０が、車両ＣＲが目的地に到達、又は、走行ルートから離脱したか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ３５：Ｎ）には、ステップＳ３５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ３５における判定の結果が肯定的になると（ステップＳ３５：Ｙ）、ステップＳ２４の処理が終了し、処理は、上述した図７におけるステップＳ２３へ戻る。
【０１０２】
次いで、上記のステップＳ２５における「ルート探索を行わない走行ルートの選択支援」処理について説明する。この走行ルートの選択支援処理に際しては、図９に示されるように、まず、ステップＳ４１において、制御ユニット１１０が、車両ＣＲの走行位置に基づいて、今後の走行ルート候補としてのルートを抽出する。
【０１０３】
引き続き、ステップＳ４２において、制御ユニット１１０が、上述したステップＳ３２と同様に、抽出されたルートそれぞれについての評価を、「走行ルート学習」の結果又は「車外環境学習」の結果又は表情変化特徴情報（ＦＡＩ）に基づいて行う。
【０１０４】
ここで、評価結果の具体例について説明する。例えば、車両ＣＲが、地点Ａ→Ｆ間を走行しているときに、地点Ｆ→Ｇ→Ｈ→Ｂを通過するルートであるルート２と、地点Ｆ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｂを通過するルート（ここでは、「ルート１ｃ」とする）とを抽出したとする（図３参照）。このとき制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、搭乗者が同乗者Ｐ３であり、表情が「良好」状態であるときには、ルート２をそのまま走行すると、後に表情が「不良」状態に変化する可能性があるため（図５（Ａ），（Ｂ）参照）、地点Ｆ→Ｃを走行して地点Ｂに至るルート１ｃを高評価の走行ルートとする。
【０１０５】
抽出されたルートそれぞれについての評価結果が得られると、処理はステップＳ４３へ進む。ステップＳ４３では、上述したステップＳ３３と同様に、制御ユニット１１０が、学習結果の適用結果に基づく走行ルート候補の情報提供を行う。この情報提供は、高評価の順に、走行ルート候補を利用者に提示する態様で、表示ユニット１４０の表示デバイスに画像表示されるとともに、音出力ユニット１３０のスピーカにより音声案内される。
【０１０６】
引き続き、ステップＳ４４において、車両ＣＲの現在位置の変化により、上記の走行ルート候補の中から今後走行すると推測される走行ルートが絞りこまれると、制御ユニット１１０が、当該絞り込まれた走行ルートの案内を行う。この後、処理はステップＳ４５へ進む。
【０１０７】
ステップＳ４５では、制御ユニット１１０が、車両ＣＲが当該絞り込まれた走行ルートから離脱したか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ４５：Ｎ）には、ステップＳ４４，Ｓ４５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ４５における判定の結果が肯定的になると（ステップＳ４５：Ｙ）、ステップＳ２５の処理が終了し、処理は、上述した図７におけるステップＳ２３へ戻る。
【０１０８】
上記の処理が実行されることにより、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報の提供処理が行われる。
【０１０９】
以上説明したように、本実施例では、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０1，１８０2から搭乗者の顔の画像情報を取得する。そして、制御ユニット１１０は、当該顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別するとともに、搭乗者の表情の良好度を判定する。引き続き、制御ユニット１１０は、識別された搭乗者ごとに、表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０に記憶する。そして、制御ユニット１１０は、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）に基づいて、走行したルートにおける搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【０１１０】
こうして「表情の良好度の変化」の学習が進むと、制御ユニット１１０は、車両ＣＲの現在位置と、当該「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、走行中の搭乗者構成に対応して、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を、画像や音声等により提供する。
【０１１１】
したがって、本実施例によれば、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる。
【０１１２】
［実施例の変形］
本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【０１１３】
例えば、上記の実施例では、助手席に着座している同乗者の表情の良好度の変化を考慮した走行ルートの選択支援を行うものとしたが、運転者の表情の良好度の変化を考慮した走行ルートの選択支援を行うようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記の実施例では、２個のカメラユニットを備えることとしたが、カメラユニットの数は１個、又は、３個以上車両定員数以下であってもよい。ここで、カメラユニットの数を１個とする場合には、当該１個のカメラユニットの撮影視野は、助手席に着座する搭乗者の顔周辺であってもよいし、搭乗者全員の顔を撮影することのできる車室内全体であってもよい。カメラユニットの個数を車両定員数と同じ個数とする場合には、それぞれのカメラユニットの撮影視野は、異なる座席に着座するそれぞれの搭乗者の顔周辺とするようにすればよい。
【０１１５】
また、上記の実施例では、カメラユニットから取得した画像情報から搭乗者を識別することとしたが、搭乗者の識別を行わないようにしてもよい。この場合には、平均的な搭乗者の「表情の良好度の変化」を学習し、当該学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供することになる。
【０１１６】
また、上記の実施例では、「表情の良好度の変化」の学習結果が利用できるときには、他の要因を考慮せず、当該学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するようにした。これに対して、交通渋滞を考慮し、車室内の雰囲気を良好に保つ観点から最適とされた走行ルートが渋滞している場合には、渋滞が発生していない走行ルートを提供するようにしてもよい。
【０１１７】
また、表情の良好度の判定処理については、上記の実施例の手法に限定されるものではなく、表情の良好度を制度良く判定することができるものであれば、他の手法を採用するようにしてもよい。
【０１１８】
また、上記の実施例では、コンピュータによるプログラムの実行により、測位手段、撮影手段及び第１及び第２記憶手段を除く各手段の機能を実現するようにしたが、これらの各手段の全部又は一部を、専用のＬＳＩ（Large Scale Integrated circuit）等を用いたハードウェアにより構成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１００ … ナビゲーション装置（ルート選択支援装置）
１１０ … 制御ユニット（識別手段、検出手段、学習手段、提供手段）
１２０ … 記憶ユニット（第１記憶手段、第２記憶手段）
１７０ … ＧＰＳ受信ユニット（測位手段）
１８０1 … カメラユニット（撮影手段）
１８０2 … カメラユニット（撮影手段）
７００ … ルート選択支援装置
７１０ … 測位手段
７２０ … 撮影手段
７３０ … 識別手段
７４０ … 検出手段
７５０ … 第１記憶手段
７６０ … 学習手段
７７０ … 第２記憶手段
７８０ … 提供手段
７８１ … 探索手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ルート選択支援装置、ルート選択支援方法、ルート選択支援プログラム、及び、当該ルート選択支援プログラムが記録された記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、車両に搭載されるナビゲーション装置が広く普及している。そして、近年におけるナビゲーション装置に関する技術の発展は著しく、利用者の利便性を向上させるための様々な技術が提案されている。
【０００３】
かかる提案技術の一つとして、車両の運転者の身体及び顔を車室内カメラで撮影し、撮影結果に基づいて、運転支援に関する情報を運転者に提供する技術がある（特許文献１参照：以下、「従来例」と呼ぶ）。この従来例の技術では、車室内カメラによる撮影結果から、車両運転時の運転操作に影響を及ぼすような運転者の心理の状態を推定し、注意喚起前後の所定期間の運転操作状況と運転者の心理の状態とを注意喚起条件として蓄積する。そして、車両の運転時において、推定された運転者の心理の状態と取得した運転操作状況とが、蓄積された注意喚起条件と一致した場合に、運転者に対して注意喚起を行うようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１７６５１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来例の技術では、運転者を撮影して、車両運転時の運転操作に影響を及ぼすような運転者の心理の状態を推定し、当該推定結果を利用して、運転者に対して注意喚起を行っている。このように、この従来例の技術は、運転者に対して注意喚起を行っているのみであり、ナビゲーション装置としての基幹機能の一つである走行ルートの選択支援までは行っていない。
【０００６】
ところで、車両運転時における運転者の心理の状態は、車外環境等の違いにより、走行ルートによって大きく異なることがあり、この違いは当該運転者の個性を反映したものである。そして、運転者の心理の状態が良好であれば、楽しい気分でドライブが行え、ひいては安全運転にもつながる。また、車両には運転者以外の者も同乗する場合もあるが、同乗者の心理の状態も、走行ルートによって大きく異なることがある。そして、走行中の車室内は密室であることから、車室内の雰囲気は、同乗者の心理の状態に大きく依存する。すなわち、同乗者の心理の状態が良好であれば車室内の雰囲気も良好となるが、同乗者の心理の状態が不良であれば雰囲気も不良となってしまう。
【０００７】
このため、運転者や同乗者（以下、「搭乗者」とも記す）の個性を反映しつつ、心理面から搭乗者にとって好ましい走行ルートの選択を支援することのできる技術が待望されている。かかる要請に応えることが、本発明が解決すべき課題の一つとして挙げられる。
【０００８】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたものであり、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる新たなルート選択支援装置及びルート選択支援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】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置であって、前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出手段と；前記検出手段による検出結果を、前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶する第１記憶手段と；前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習手段と；前記学習手段による学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供手段と；を備えることを特徴とするルート選択支援装置である。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；を備え、前記車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置において使用されるルート選択支援方法であって、前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出工程と；前記測位手段による測位結果と、前記検出工程における検出結果とに基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習工程と；前記学習工程における学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供工程と；を備えることを特徴とするルート選択支援方法である。
【００１１】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載のルート選択支援方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするルート選択支援プログラムである。
【００１２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のルート選択支援プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係るルート選択支援装置の構成を説明するためのブロック図である。
【図２】本発明の一実施例に係るナビゲーション装置の構成を概略的に説明するためのブロック図である。
【図３】搭乗者ごとの表情の良好度の履歴の例を説明するためのルートの例を示す図である。
【図４】図３に示されるルート１，２を走行したときの表情の良好度の履歴の例を説明するための図（その１）である。
【図５】図３に示されるルート１，２を走行したときの表情の良好度の履歴の例を説明するための図（その２）である。
【図６】図２のナビゲーション装置による「表情の良好度の変化」の学習処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】図２のナビゲーション装置による走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】図７におけるルート探索を伴う走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】図７におけるルート探索を伴わない走行ルートの選択支援処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の一実施形態を、図１を参照して説明する。なお、以下の説明においては、同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
［構成］
図１には、一実施形態に係るルート選択支援装置７００の概略的な構成が示されている。
【００１６】
この図１に示されるように、ルート選択支援装置７００は、車両ＣＲに搭載されており、車両ＣＲとともに移動するようになっている。このルート選択支援装置７００は、測位手段７１０と、撮影手段７２０と、識別手段７３０と、検出手段７４０と、第１記憶手段７５０とを備えている。また、ルート選択支援装置７００は、学習手段７６０と、第２記憶手段７７０と、提供手段７８０とを備えている。
【００１７】
上記の測位手段７１０は、車両ＣＲの現在位置を計測する。測位手段７１０による測位結果は、検出手段７４０及び提供手段７８０へ送られる。
【００１８】
上記の撮影手段７２０は、カメラデバイスを備えて構成され、検出手段７４０による制御のもとで、車両ＣＲの搭乗者の顔を撮影する。撮影手段７２０による撮影結果は、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。
【００１９】
ここで、撮影手段の個数は、本実施形態のように１個であってもよいし、車両ＣＲの定員数と同じ個数であってもよい。そして、撮影手段の個数を１個とする場合には、当該１個の撮影手段の撮影視野は、所定の座席（例えば、運転席、助手席等）に着座する搭乗者の顔周辺であってもよいし、搭乗者全員の顔を撮影することのできる車室内全体であってもよい。また、撮影手段の個数を車両ＣＲの定員数と同じ個数とする場合には、それぞれの撮影手段の撮影視野は、異なる座席に着座するそれぞれの搭乗者の顔周辺とすることができる。
【００２０】
上記の識別手段７３０は、撮影手段７２０による撮影結果を受ける。そして、識別手段７３０は、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別する。この識別手段７３０による識別結果は、検出手段７４０及び提供手段７８０へ送られる。
【００２１】
上記の検出手段７４０は、撮影手段７２０による撮影結果を受ける。そして、検出手段７４０は、当該撮影結果に基づいて、搭乗者ごとの表情の良好度を検出する。ここで、「表情の良好度」としては、例えば、「良好」、「やや良好」、「普通」、「やや不良」、「不良」等のように段階的に分類するようにすることができる。
【００２２】
また、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受けるとともに、識別手段７３０による搭乗者の個々人の識別結果を受ける。そして、検出手段７４０は、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付ける。
【００２３】
上記の第１記憶手段７５０は、不揮発性の記憶領域を有している。この第１記憶手段７５０には、検出手段７４０及び学習手段７６０がアクセス可能となっている。第１記憶手段７５０の当該記憶領域には、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度が、車両ＣＲの走行位置と関連付けて記憶されている。
【００２４】
上記の学習手段７６０は、車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者の表情の良好度を、第１記憶手段７５０から読み取る。そして、学習手段７６０は、第１記憶手段７５０に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【００２５】
こうした「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果としては、例えば、搭乗者Ｐ１は、車両ＣＲが同じ出発地Ａから同じ目的地Ｂに至る異なるルート１，２を走行した際に、ルート１の走行中には全体として表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には全体として表情が「不良」状態になるという特徴が挙げられる。また、搭乗者Ｐ２は、逆に、ルート１の走行中には全体として表情が「不良」状態になるが、ルート２の走行中には全体として表情が「良好」状態になるという特徴がある等が挙げられる。
【００２６】
また、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果として、例えば、搭乗者Ｐ３は、ルート１の走行中には全体として表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には、当初の表情が「良好」状態のときには、後に表情が「不良」状態に変化し、当初の表情が「やや不良」状態のときには、後に表情が「普通」状態に変化するという特徴がある等が挙げられる。
【００２７】
また、学習手段７６０は、走行中の車外環境を取得し、走行したルートにおける車外環境の変化を考慮して、車外環境の変化に対する識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を更に学習するようにすることができる。
【００２８】
ここで、「車外環境」としては、例えば、「オフィス街」、「歓楽街」、「特徴的建造物（ランドマーク）」、「工場地帯」、「住宅街」、「山沿い」、「海岸沿い」等が挙げられる。学習手段７６０がこうした「車外環境」を取得するに際して、学習手段７６０が読み取り可能な地図上の各位置における車外環境の情報が記憶された第２記憶手段７７０から、「車外環境」を取得するようにすることができる。
【００２９】
こうした「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果としては、例えば、搭乗者Ｐ１は、車両ＣＲが「山沿い」を走行しているときには表情が「良好」状態になる傾向があるが、「オフィス街」を走行しているときには表情が「不良」状態になる傾向があるという特徴が挙げられる。また、搭乗者Ｐ２は、逆に、車両ＣＲが「オフィス街」を走行しているときに表情が「良好」状態になる傾向があるが、「山沿い」を走行しているときには表情が「不良」状態になる傾向があるという特徴がある等が挙げられる。
【００３０】
上記の第２記憶手段７７０は、上述した第１記憶手段７５０と同様に、不揮発性の記憶領域を有している。この第２記憶手段７７０には、学習手段７６０がアクセス可能となっている。第２記憶手段７７０の当該記憶領域には、上述した地図上の各位置における車外環境の情報が記憶されている。
【００３１】
上記の提供手段７８０は、識別手段７３０による搭乗者の個々人の識別結果を受けるとともに、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受ける。そして、提供手段７８０は、搭乗者の識別結果と、学習手段７６０による学習結果とに基づいて、走行中の搭乗者構成に対応して、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。この「支援情報」の提供方法は、不図示の音声出力手段による音声出力であってもよいし、不図示の画像表示手段による画像表示であってもよい。
【００３２】
本実施形態では、提供手段７８０は、探索手段７８１を備えている。この提供手段７８０における探索手段７８１は、学習手段７６０による学習結果を考慮して、目的地までの走行ルートを探索する。例えば、搭乗者がＰ１である場合に、上述した出発地Ａから目的地Ｂに至る走行ルートを探索する際には、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、ルート１を走行ルートとして支援提供する。また、探索手段７８１は、搭乗者がＰ２である場合に、出発地Ａから目的地Ｂに至る走行ルートを探索する際には、同様に、「走行したルートにおける表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、ルート２を走行ルートとして支援提供する。
【００３３】
また、探索手段７８１は、現在位置から目的地Ｚに至る走行ルートを探索する際に、抽出した走行ルートが、これまでに車両ＣＲが走行していないルートであるときには、「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮する。そして、探索手段７８１は、搭乗者がＰ１である場合には、探索したルートから「山沿い」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供する。また、探索手段７８１は、搭乗者がＰ２である場合には、探索したルートから「オフィス街」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供する。
【００３４】
こうして支援提供された走行ルートは、画像表示手段により画像表示されるとともに、音声出力手段により音声出力される。
【００３５】
また、上述した提供手段７８０は、走行ルートの探索を行わない場合であっても、測位手段７１０による測位結果に基づいて、今後の走行ルート候補を抽出する。そして、提供手段７８０は、抽出された走行ルート候補ごとへの学習手段７６０による学習結果の適用結果に基づいて、支援情報を提供する。
【００３６】
例えば、車両ＣＲが、搭乗者Ｐ３を乗せてルート２を走行しているときには、提供手段７８０は、当初の表情が「良好」状態のときには、そのままルート２を走行すると、後に表情が「不良」状態に変化する傾向があるため、今後の走行ルート候補としてルート１を抽出する。そして、提供手段７８０は、ルート１を走行ルートに変更するように支援提供する。
【００３７】
また、搭乗者がＰ１である場合は、提供手段７８０は、「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化の学習」の結果を考慮して、抽出された走行ルート候補の中から、「山沿い」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供するようにしてもよい。また、搭乗者がＰ２である場合には、抽出された走行ルート候補の中から、「オフィス街」を長く走行するルートを走行ルートとして支援提供するようにしてもよい。
【００３８】
［動作］
上記のように構成されたルート選択支援装置７００において実行されるルート選択支援方法について、説明する。
【００３９】
＜表情の良好度の変化の学習処理＞
まず、ルート選択支援装置７００による搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」の学習処理について説明する。
【００４０】
この学習処理に際して、撮影手段７２０が、検出手段７４０による制御のもとで、車両ＣＲの搭乗者の顔の撮影を行う。撮影手段７２０による撮影結果は、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。また、撮影手段７２０による撮影処理と並行して、測位手段７１０が、車両ＣＲの現在位置の計測処理を行う。測位手段７１０による測位結果は、検出手段７４０へ送られる。
【００４１】
撮影手段７２０による撮影結果を受けた識別手段７３０では、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別する。識別手段７３０による識別結果は、検出手段７４０へ送られる。
【００４２】
検出手段７４０では、まず、撮影手段７２０による撮影結果に基づいて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付ける。こうして車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者ごとの表情の良好度に関する情報は、第１記憶手段７５０に記憶される。
【００４３】
こうして第１記憶手段７５０に搭乗者の表情の良好度に関する情報が記憶されると、学習手段７６０が、当該情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する。また、学習手段７６０は、第２記憶手段７７０から走行中の車外環境を取得し、車外環境の変化に対する識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を更に学習する。こうして学習された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」は、走行ルートを選択するための支援情報の提供処理の際に利用される。
【００４４】
＜支援情報の提供処理＞
次に、ルート選択支援装置７００による走行ルートを選択するための支援情報の提供処理について説明する。なお、この支援情報の提供処理は、上述した学習処理と並行して行われるようになっている。
【００４５】
この支援情報の提供処理に際して、提供手段７８０が、まず、識別手段７３０による識別結果を受けて、車両ＣＲの搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、測位手段７１０による測位結果である車両ＣＲの現在位置を受ける。引き続き、提供手段７８０は、車両ＣＲの現在位置と、学習手段７６０による「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、学習手段７６０による学習結果を考慮して行われた探索手段７８１による目的地までの走行ルートを探索結果や、走行ルートの探索を行わない場合における上述した内容の今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。この結果、当該支援情報が、画像、音声等の態様で、車両ＣＲの搭乗者に提供される。
【００４６】
以上説明したように、本実施形態では、車両ＣＲの搭乗者の顔が撮影手段７２０により撮影され、撮影結果が、識別手段７３０及び検出手段７４０へ送られる。識別手段７３０では、当該撮影結果に基づいて、搭乗者の個々人を識別し、識別結果を検出手段７４０へ送る。検出手段７４０では、まず、撮影手段７２０による撮影結果に基づいて、搭乗者の表情の良好度を検出する。そして、検出手段７４０は、測位手段７１０による測位結果及び識別手段７３０による識別結果を取得して、識別された搭乗者ごとに、検出した搭乗者の表情の良好度を、車両ＣＲの現在位置と関連付けて、第１記憶手段７５０に記憶させる。こうして第１記憶手段７５０に、搭乗者の表情の良好度に関する情報が記憶されると、学習手段７６０が、当該情報に基づいて、走行したルートにおける識別された搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【００４７】
この学習処理と並行して、提供手段７８０が、まず、識別手段７３０による識別結果を受けて、車両ＣＲの搭乗者構成を特定する。そして、提供手段７８０は、測位手段７１０からの車両ＣＲの現在位置を受けて、車両ＣＲの現在位置と、学習手段７６０による「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する。
【００４８】
したがって、本発明の実施形態によれば、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる。
【００４９】
なお、上記の実施形態のルート選択支援装置７００を、演算手段としてのコンピュータを備えて構成し、測位手段７１０、撮影手段７２０、第１記憶手段７５０及び第２記憶手段７７０を除く上述した各手段の機能を、プログラムを実行することにより実現するようにすることができる。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ等の可搬型記録媒体に記録された形態で取得されるようにしてもよいし、インターネットなどのネットワークを介した配信の形態で取得されるようにすることができる。
【実施例】
【００５０】
以下、本発明のナビゲーション装置の一実施例を、図２〜図９を参照して説明する。なお、以下の説明及び図面においては、同一又は同等の要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００５１】
図２には、一実施例に係るルート選択支援装置としての機能を有する車両搭載用のナビゲーション装置１００の概略的な構成が示されている。なお、ナビゲーション装置１００は、上述した一実施形態のルート選択支援装置７００（図１参照）の一態様となっている。このナビゲーション装置１００は、車両ＣＲに搭載されており、車両ＣＲに装着された車速センサ２９０と接続されている。
【００５２】
［構成］
この図２に示されるように、ナビゲーション装置１００は、制御ユニット１１０と、第１記憶手段７５０及び第２記憶手段７７０としての記憶ユニット１２０とを備えている。また、ナビゲーション装置１００は、音出力ユニット１３０と、表示ユニット１４０と、操作入力ユニット１５０とを備えている。さらに、ナビゲーション装置１００は、走行情報取得ユニット１６０と、測位手段７１０としてのＧＰＳ（Global Positioning System）受信ユニット１７０と、撮影手段７２０としての２個のカメラユニット１８０1，１８０2とを備えている。
【００５３】
上記の制御ユニット１１０は、ナビゲーション装置１００の全体を統括制御する。この制御ユニット１１０については、後述する。
【００５４】
上記の記憶ユニット１２０は、不揮発性の記憶装置であるハードディスク装置等から構成される。記憶ユニット１２０は、ナビゲーション用情報（ＮＶI）、表情履歴情報（ＦＨＩ）、表情変化特徴情報（ＦＡＩ）等の様々なデータを記憶する。この記憶ユニット１２０には、制御ユニット１１０がアクセスできるようになっている。
【００５５】
上記のナビゲーション用情報（ＮＶＩ）には、地図データ、ＰＯＩ（Point Of Interests）データ、背景データ等のナビゲーションのために利用される様々なデータが記憶されている。これらのデータは、制御ユニット１１０によって読み取られるようになっている。なお、ＰＯＩデータには、各地点の環境情報として、「オフィス街」、「歓楽街」、「特徴的建造物（ランドマーク）」、「工場地帯」、「住宅街」、「山沿い」、「海岸沿い」等の情報も含まれている。
【００５６】
上記の表情履歴情報（ＦＨＩ）には、搭乗者ごとの「表情の良好度」に関する情報が、車両ＣＲの走行位置と関連付けて記憶されている。この表情履歴情報（ＦＨＩ）の具体例については、後述する。
【００５７】
上記の表情変化特徴情報（ＦＡＩ）には、上述した表情履歴情報（ＦＨＩ）から学習した搭乗者ごとの表情変化の特徴が記憶されている。この表情変化特徴情報（ＦＡＩ）の具体例についても、後述する。
【００５８】
上記の音出力ユニット１３０は、スピーカを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した音声データに対応する音声を出力する。この音出力ユニット１３０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に際して、今後の走行ルートの選択支援情報、車両ＣＲの進行方向、走行状況、交通状況等の案内音声を出力する。
【００５９】
上記の表示ユニット１４０は、液晶パネル等の表示デバイスを備えて構成され、制御ユニット１１０から受信した表示データに対応する画像を表示する。この表示ユニット１４０は、制御ユニット１１０による制御のもとで、ナビゲーション処理に際して、今後の走行ルートの選択支援情報、地図情報、ルート情報、ガイダンス情報等を表示する。
【００６０】
上記の操作入力ユニット１５０は、ナビゲーション装置１００の本体部に設けられたキー部、及び／又はキー部を備えるリモート入力装置等により構成される。ここで、本体部に設けられたキー部としては、表示ユニット１４０の表示デバイスに設けられたタッチパネルを用いることができる。なお、キー部を有する構成に代えて、又は併用して音声認識技術を利用して音声にて入力する構成を採用することもできる。
【００６１】
この操作入力ユニット１５０を利用者が操作することにより、ナビゲーション装置１００の動作内容の設定や動作指令が行われる。例えば、表情履歴を考慮した支援情報の提供処理の開始／停止指令、ナビゲーション処理におけるルート探索に関する目的地等の設定を、利用者が操作入力ユニット１５０を利用して行う。こうした入力内容は、操作入力データとして、操作入力ユニット１５０から制御ユニット１１０へ向けて送られる。
【００６２】
上記の走行情報取得ユニット１６０は、加速度センサ、角速度センサ等を備えて構成されており、車両ＣＲに作用している加速度、角速度を検出する。また、走行情報取得ユニット１６０は、ナビゲーション装置１００と、車両ＣＲに搭載されている車速センサ２９０との間におけるデータ授受に関して利用され、車速センサ２９０による検出結果である速度データを取得する。こうして得られた各データは、走行データとして制御ユニット１１０へ送られる。
【００６３】
上記のＧＰＳ受信ユニット１７０は、複数のＧＰＳ衛星からの電波の受信結果に基づいて、車両ＣＲの現在位置を算出する。また、ＧＰＳ受信ユニット１７０は、ＧＰＳ衛星から送出された日時情報に基づいて、現在時刻を計時する。これらの現在位置および現在時刻に関する情報は、ＧＰＳデータとして制御ユニット１１０へ送られる。
【００６４】
上記のカメラユニット１８０1，１８０2のそれぞれは、カメラデバイスを備えて構成されている。本実施例では、カメラユニット１８０1，１８０2は、車室内の前方上部位置に配置されている。そして、カメラユニット１８０1は、「運転者」の顔を撮影し、カメラユニット１８０2は、助手席に着座する「同乗者」の顔を撮影するようになっている。こうしたカメラユニット１８０1，１８０2による撮影結果は、画像情報として、制御ユニット１１０へ送られる。
【００６５】
次に、上記の制御ユニット１１０について説明する。この制御ユニット１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びその周辺回路を備えて構成されている。制御ユニット１１０が様々なプログラムを実行することにより、上記の各種機能が実現されるようになっている。こうした機能の中には、上述した一実施形態における識別手段７３０、検出手段７４０、学習手段７６０及び提供手段７８０としての機能も含まれている。
【００６６】
この制御ユニット１１０は、走行情報取得ユニット１６０からの走行データ、及び、ＧＰＳ受信ユニット１７０からのＧＰＳデータに基づいて、記憶ユニット１２０中のナビゲーション用情報（ＮＶI）、表情履歴情報（ＦＨＩ）及び表情変化特徴情報（ＦＡＩ）を適宜参照し、搭乗者へのナビゲーション情報の提供処理を行う。こうしたナビゲーション情報の提供処理には、（ａ）搭乗者が指定する地域の地図を表示ユニット１４０の表示デバイスに表示するための地図表示、（ｂ）車両ＣＲが地図上のどこに位置するのか、また、どの方角に向かっているのかを算出し、表示ユニット１４０の表示デバイスに表示して搭乗者に提示するマップマッチング、（ｃ）表示ユニット１４０の表示デバイスや音出力ユニット１３０のスピーカを利用した「今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報の提供」等の処理が含まれる。
【００６７】
上述した提供処理（ｃ）における走行ルートの選択支援を行うために、制御ユニット１１０は、カメラユニット１８０1，１８０2を制御して、カメラユニット１８０1による撮影結果である「運転者」の顔の画像情報、及び、カメラユニット１８０2による撮影結果である「同乗者」の顔の画像情報を取得する。そして、制御ユニット１１０は、「運転者」の顔の画像情報及び「同乗者」の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。また、制御ユニット１１０は、運転者及び同乗者（以下、「搭乗者」とも記す）の顔の画像情報から、表情の良好度を判定する。本実施例では、「表情の良好度」としては、「良好」、「やや良好」、「普通」、「やや不良」、「不良」等のように段階的に分類するようになっている。
【００６８】
本実施例では、表情の良好度の判定処理に際して、制御ユニット１１０は、まず、搭乗者の顔の画像情報から、左右の眼の位置及び口の位置を検出する。そして、制御ユニット１１０は、左右の眼の検出位置及び口の検出位置から、両眼間距離及び傾きを算出して、顔の大きさと顔の向きを導出する。また、制御ユニット１１０は、特徴点として、各眼の上下左右の点、各眉の左右の点、及び、口の上下左右の点を抽出する。制御ユニット１１０は、こうして抽出した特徴点の変動を総合的に解析して、表情の良好度を判定する。例えば、これらの特徴点から、頬が持ち上がり、唇の端が引っ張りあげられたと解析した場合には、制御ユニット１１０は、搭乗者は笑顔である、すなわち、「表情の良好度」は「良好」であると判定する。
【００６９】
引き続き、制御ユニット１１０は、車両ＣＲの現在位置を取得して、識別された搭乗者ごとに、表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付ける。こうして車両ＣＲの走行位置と関連付けられた搭乗者ごとの表情の良好度に関する情報は、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶される。
【００７０】
ここで、車両ＣＲが、図３に示される各地点を走行したときの、搭乗者ごとの「表情の良好度」の履歴の例を示す。なお、地点Ａ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｂを通過するルートを「ルート１」とし、「山沿い」を長く走行するルートであるものとする。また、地点Ａ→Ｆ→Ｇ→Ｈ→Ｂを通過するルートを「ルート２」とし、「オフィス街」を長く走行するルートとする。
【００７１】
図４（Ａ）には、ルート１を走行したときの、運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ１，Ｐ２の表情の良好度の履歴が示され、図４（Ｂ）には、ルート２を走行したときの運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ１，Ｐ２の表情の良好度の履歴が示されている。また、図５（Ａ），（Ｂ）には、それぞれルート１、ルート２を走行したときの運転者ＤＲ及び同乗者Ｐ３の表情の良好度の履歴が示されている。なお、運転者ＤＲの表情の良好度の履歴については、これまでの収集結果を平均したものとなっている。また、本実施例では、「表情の良好度」の範囲を−５〜５までとし、５を「良好」、３を「やや良好」、０を「普通」、−３を「やや不良」、そして、−５を「不良」とし、段階的に分類するようになっている。
【００７２】
こうして表情履歴情報（ＦＨＩ）が記憶ユニット１２０中に記憶されると、制御ユニット１１０は、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）に基づいて、走行したルートにおける搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。この学習に際して、制御ユニット１１０は、ナビゲーション用情報（ＮＶI）のＰＯＩデータを取得して、走行したルートにおける車外環境の変化に対する搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を更に学習する。
【００７３】
例えば、図４（Ａ），（Ｂ）に示される例では、同乗者Ｐ１は、ルート１の走行中には表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には表情が「不良」状態になるという特徴が学習されるとともに、同乗者Ｐ２は、ルート１の走行中には表情が「不良」状態になるが、ルート２の走行中には表情が「良好」状態になるという特徴が学習される。また、運転者ＤＲは、ルート１，２の走行中に、共に表情が「普通」状態であるという特徴が学習される。ここで、かかる学習を、「走行ルート学習」と称することとする。
【００７４】
また、図４（Ａ），（Ｂ）に示される例からは、同乗者Ｐ１は、「山沿い」を走行しているときには表情が「良好」状態になるが、「オフィス街」を走行しているときには表情が「不良」状態になるという特徴が学習されるとともに、同乗者Ｐ２は、「オフィス街」を走行しているときに表情が「良好」状態になるが、「山沿い」を走行しているときには表情が「不良」状態になるという特徴が学習される。ここで、かかる学習を、「車外環境学習」と称することとする。
【００７５】
また、図５（Ａ），（Ｂ）に示される例では、同乗者Ｐ３は、ルート１の走行中には表情が「良好」状態になるが、ルート２の走行中には、当初の表情が「良好」状態のときには、後に表情が「不良」状態に変化し、当初の表情が「やや不良」状態のときには、後に表情が「普通」状態に変化するという特徴が学習される。こうした学習結果は、表情変化特徴情報（ＦＡＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶される。
【００７６】
また、制御ユニット１１０は、上述した提供処理（ｃ）における走行ルートの選択支援を行うために、「表情の良好度の変化」の学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報の提供を行う。当該支援情報の提供に関する処理については、後述する。
【００７７】
［動作］
以上のようにして構成されたナビゲーション装置１００の動作について、今後の走行ルートの選択支援を行うための支援情報提供処理に主に着目して説明する。
【００７８】
なお、以下においては、支援情報の提供処理の実行中には、制御ユニット１１０は、所定の時間間隔で、カメラユニット１８０1，１８０2から搭乗者の顔の画像情報を取得するとともに、車両ＣＲの現在位置を取得しているものとする。
【００７９】
＜「表情の良好度の変化」の学習処理＞
まず、支援情報の提供処理に利用される「表情の良好度の変化」の学習処理について説明する。
【００８０】
この学習処理は、利用者が、操作入力ユニット１５０を利用して、表情履歴を考慮した情報提供処理の開始指令を入力することにより開始する。当該開始指令が入力されると、図６に示されるように、ステップＳ１１において、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０1，１８０2から取得した運転者及び同乗者の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。この後、処理はステップＳ１２へ進む。
【００８１】
ステップＳ１２では、制御ユニット１１０が、運転者及び同乗者の顔の画像情報から、表情の良好度を判定する。引き続き、制御ユニット１１０は、ステップＳ１３において、識別された搭乗者ごとに、判定した表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０中に記憶する。この後、処理はステップＳ１４へ進む。
【００８２】
ステップＳ１４では、制御ユニット１１０が、表情履歴情報（ＦＨＩ）が有意な学習結果を得られる程度に蓄積されたか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ１４：Ｎ）には、処理はステップＳ１２へ戻る。
【００８３】
一方、ステップＳ１４における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ１４：Ｙ）には、処理はステップＳ１５へ進む。このステップＳ１５では、制御ユニット１１０が、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）及びナビゲーション用情報（ＮＶI）に基づいて、搭乗者ごとの「走行したルートにおける表情の良好度の変化」の学習（走行ルート学習）、及び、搭乗者ごとの「車外環境の変化に対する表情の良好度の変化」の学習（車外環境学習）を行う。この後、処理はステップＳ１２へ戻る。
【００８４】
以後、上記のステップＳ１２〜Ｓ１５の処理が繰り返されて、「表情の良好度の変化」の学習処理が行われる。
【００８５】
＜支援情報の提供処理＞
次に、「表情の良好度の変化」の学習結果を適用した今後の走行ルートの選択支援を行う支援情報の提供処理について説明する。この支援情報の提供処理は、上述した学習処理と並行して行われるようになっている。
【００８６】
なお、以下においては、具体例として、図４及び図５に示した表情の良好度の履歴を参照しつつ説明する。ここで、図４，５から、運転者ＤＲの表情履歴に特徴がないため、具体例としては、同乗者Ｐ１〜Ｐ３の表情履歴に基づいた支援情報の提供処理を説明する。また、支援情報の提供処理が終了するまでは、助手席に着座している同乗者の変更はないものとする。
【００８７】
ナビゲーション装置１００における支援情報の提供処理は、上述した学習処理と同様に、利用者が、操作入力ユニット１５０を利用して、表情履歴を考慮した情報提供処理の開始指令を入力することにより開始する。こうして開始指令が入力されると、図７に示されるように、ステップＳ２１において、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０2から取得した「同乗者」の顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別する。
【００８８】
引き続き、ステップＳ２２において、制御ユニット１１０が、当該識別された搭乗者の「表情の良好度の変化」の学習結果が得られているか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２２：Ｎ）には、ステップＳ２２の処理が繰り返される。なお、この判定の結果が否定的であっても、上述した「表情の良好度の変化」の学習処理が行われ、当該識別された搭乗者の「表情の良好度の変化」の学習結果が生成されれば、当該判定の結果は肯定的となる。
【００８９】
一方、ステップＳ２２における判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２２：Ｙ）には、処理はステップＳ２３へ進む。
【００９０】
ステップＳ２３では、制御ユニット１１０が、ルート探索を行うかを判定する。この判定の結果が肯定的であった場合（ステップＳ２３：Ｙ）には、処理はステップＳ２４へ進む。このステップＳ２４では、「ルート探索を伴う走行ルートの選択支援処理」が行われる。一方、ステップＳ２３における判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ２３：Ｎ）には、処理はステップＳ２５へ進む。このステップＳ２５では、「ルート探索を伴わない走行ルートの選択支援処理」が行われる。
【００９１】
上記のステップＳ２４における「ルート探索を伴う走行ルートの選択支援」処理について説明する。この走行ルートの選択支援処理に際しては、図８に示されるように、まず、ステップＳ３１において、制御ユニット１１０が、現在位置から利用者により指定された目的地に至るルートを探索する。
【００９２】
引き続き、ステップＳ３２において、制御ユニット１１０が、探索されたルートそれぞれについての評価を、学習結果に基づいて行う。かかる評価を行うに際して、制御ユニット１１０は、まず、探索されたルートそれぞれについて、識別された搭乗者の表情履歴情報（ＦＨＩ）があるか否かを判定する。そして、制御ユニット１１０は、表情履歴情報（ＦＨＩ）があると判定されたルートについては、上述した「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価を行う。
【００９３】
また、制御ユニット１１０は、表情履歴情報（ＦＨＩ）がないと判定されたルートについては、かかる評価を行うに際して上述した「車外環境学習」の結果を利用することができるか否かを判定する。そして、制御ユニット１１０は、当該学習結果を利用することができると判定されたルートについては、「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価を行う。
【００９４】
そして、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果、及び、「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果を総合的に勘案して、探索されたルートそれぞれについての総合評価を行う。
【００９５】
この総合評価は、例えば、「走行ルート学習」及び「車外環境学習」の結果を利用した走行ルートの評価結果において、ともに高評価のルートが存在する場合には、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートをより高評価の走行ルートにする等、「走行ルート学習」の結果を利用した走行ルートの評価に、重みを置くようになっている。
【００９６】
ここで、かかる評価結果の具体例について説明する。例えば、探索されたルートが上述したルート１，２であり（図３、図４（Ａ），（Ｂ）参照）、識別された搭乗者が同乗者Ｐ１である場合には、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、ルート１を高評価の走行ルートとするとともに、ルート２を低評価の走行ルートとする。また、識別された搭乗者が同乗者Ｐ２である場合には、制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、ルート２を高評価の走行ルートとするとともに、ルート１を低評価の走行ルートとする。
【００９７】
また、例えば、助手席の搭乗者が同乗者Ｐ１である場合に、探索されたルートについての表情履歴情報（ＦＨＩ）がないときには、制御ユニット１１０は、「車外環境学習」の結果を利用して、探索したルートの中に、「山沿い」を長く走行するルートがあれば、当該ルートを高評価の走行ルートとするとともに、「オフィス街」を走行するルートがあれば、当該ルートを低評価の走行ルートとする。また、助手席の搭乗者が同乗者Ｐ２である場合に、探索されたルートについての表情履歴情報（ＦＨＩ）がないときには、制御ユニット１１０は、「車外環境学習」の結果を利用して、探索したルートの中に、「オフィス街」を長く走行するルートがあれば、当該ルートを高評価の走行ルートとするとともに、「山沿い」を走行するルートがあれば、当該ルートを低評価の走行ルートとする。
【００９８】
なお、本実施例では、探索されたルートのすべてが「車外環境学習」の結果を利用することができないと判定された場合や、学習結果に基づくルートの評価結果から低評価のルートしか存在しない場合には、従来から存在するナビゲーション装置の機能通りに、搭乗者が設定した優先度（例えば時間優先、距離優先、有料道路優先等）に基づいたルートを情報提供するようになっている。
【００９９】
探索されたルートそれぞれについての評価結果が得られると、処理はステップＳ３３へ進む。ステップＳ３３では、制御ユニット１１０が、学習結果の適用結果に基づく走行ルート候補の情報提供を行う。この情報提供は、高評価の順に、走行ルート候補を利用者に提示する態様で、表示ユニット１４０の表示デバイスに画像表示されるとともに、音出力ユニット１３０のスピーカにより音声案内される。
【０１００】
引き続き、ステップＳ３４において、走行ルート候補の中から走行すべきルートが利用者により決定されると、制御ユニット１１０が、当該ルートの案内を行う。この後、処理はステップＳ３５へ進む。
【０１０１】
ステップＳ３５では、制御ユニット１１０が、車両ＣＲが目的地に到達、又は、走行ルートから離脱したか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ３５：Ｎ）には、ステップＳ３５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ３５における判定の結果が肯定的になると（ステップＳ３５：Ｙ）、ステップＳ２４の処理が終了し、処理は、上述した図７におけるステップＳ２３へ戻る。
【０１０２】
次いで、上記のステップＳ２５における「ルート探索を行わない走行ルートの選択支援」処理について説明する。この走行ルートの選択支援処理に際しては、図９に示されるように、まず、ステップＳ４１において、制御ユニット１１０が、車両ＣＲの走行位置に基づいて、今後の走行ルート候補としてのルートを抽出する。
【０１０３】
引き続き、ステップＳ４２において、制御ユニット１１０が、上述したステップＳ３２と同様に、抽出されたルートそれぞれについての評価を、「走行ルート学習」の結果又は「車外環境学習」の結果又は表情変化特徴情報（ＦＡＩ）に基づいて行う。
【０１０４】
ここで、評価結果の具体例について説明する。例えば、車両ＣＲが、地点Ａ→Ｆ間を走行しているときに、地点Ｆ→Ｇ→Ｈ→Ｂを通過するルートであるルート２と、地点Ｆ→Ｃ→Ｄ→Ｅ→Ｂを通過するルート（ここでは、「ルート１ｃ」とする）とを抽出したとする（図３参照）。このとき制御ユニット１１０は、「走行ルート学習」の結果を利用して、搭乗者が同乗者Ｐ３であり、表情が「良好」状態であるときには、ルート２をそのまま走行すると、後に表情が「不良」状態に変化する可能性があるため（図５（Ａ），（Ｂ）参照）、地点Ｆ→Ｃを走行して地点Ｂに至るルート１ｃを高評価の走行ルートとする。
【０１０５】
抽出されたルートそれぞれについての評価結果が得られると、処理はステップＳ４３へ進む。ステップＳ４３では、上述したステップＳ３３と同様に、制御ユニット１１０が、学習結果の適用結果に基づく走行ルート候補の情報提供を行う。この情報提供は、高評価の順に、走行ルート候補を利用者に提示する態様で、表示ユニット１４０の表示デバイスに画像表示されるとともに、音出力ユニット１３０のスピーカにより音声案内される。
【０１０６】
引き続き、ステップＳ４４において、車両ＣＲの現在位置の変化により、上記の走行ルート候補の中から今後走行すると推測される走行ルートが絞りこまれると、制御ユニット１１０が、当該絞り込まれた走行ルートの案内を行う。この後、処理はステップＳ４５へ進む。
【０１０７】
ステップＳ４５では、制御ユニット１１０が、車両ＣＲが当該絞り込まれた走行ルートから離脱したか否かを判定する。この判定の結果が否定的であった場合（ステップＳ４５：Ｎ）には、ステップＳ４４，Ｓ４５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ４５における判定の結果が肯定的になると（ステップＳ４５：Ｙ）、ステップＳ２５の処理が終了し、処理は、上述した図７におけるステップＳ２３へ戻る。
【０１０８】
上記の処理が実行されることにより、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報の提供処理が行われる。
【０１０９】
以上説明したように、本実施例では、制御ユニット１１０が、カメラユニット１８０1，１８０2から搭乗者の顔の画像情報を取得する。そして、制御ユニット１１０は、当該顔の画像情報から、搭乗者の個々人を識別するとともに、搭乗者の表情の良好度を判定する。引き続き、制御ユニット１１０は、識別された搭乗者ごとに、表情の良好度を車両ＣＲの現在位置と関連付けて、表情履歴情報（ＦＨＩ）として記憶ユニット１２０に記憶する。そして、制御ユニット１１０は、当該表情履歴情報（ＦＨＩ）に基づいて、走行したルートにおける搭乗者ごとの「表情の良好度の変化」を学習する。
【０１１０】
こうして「表情の良好度の変化」の学習が進むと、制御ユニット１１０は、車両ＣＲの現在位置と、当該「表情の良好度の変化」の学習結果とに基づいて、走行中の搭乗者構成に対応して、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を、画像や音声等により提供する。
【０１１１】
したがって、本実施例によれば、車両の搭乗者の表情の良好度の変化の傾向を利用して、車室内の雰囲気を良好に保つような走行ルートの選択を支援することができる。
【０１１２】
［実施例の変形］
本発明は、上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【０１１３】
例えば、上記の実施例では、助手席に着座している同乗者の表情の良好度の変化を考慮した走行ルートの選択支援を行うものとしたが、運転者の表情の良好度の変化を考慮した走行ルートの選択支援を行うようにしてもよい。
【０１１４】
また、上記の実施例では、２個のカメラユニットを備えることとしたが、カメラユニットの数は１個、又は、３個以上車両定員数以下であってもよい。ここで、カメラユニットの数を１個とする場合には、当該１個のカメラユニットの撮影視野は、助手席に着座する搭乗者の顔周辺であってもよいし、搭乗者全員の顔を撮影することのできる車室内全体であってもよい。カメラユニットの個数を車両定員数と同じ個数とする場合には、それぞれのカメラユニットの撮影視野は、異なる座席に着座するそれぞれの搭乗者の顔周辺とするようにすればよい。
【０１１５】
また、上記の実施例では、カメラユニットから取得した画像情報から搭乗者を識別することとしたが、搭乗者の識別を行わないようにしてもよい。この場合には、平均的な搭乗者の「表情の良好度の変化」を学習し、当該学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供することになる。
【０１１６】
また、上記の実施例では、「表情の良好度の変化」の学習結果が利用できるときには、他の要因を考慮せず、当該学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するようにした。これに対して、交通渋滞を考慮し、車室内の雰囲気を良好に保つ観点から最適とされた走行ルートが渋滞している場合には、渋滞が発生していない走行ルートを提供するようにしてもよい。
【０１１７】
また、表情の良好度の判定処理については、上記の実施例の手法に限定されるものではなく、表情の良好度を制度良く判定することができるものであれば、他の手法を採用するようにしてもよい。
【０１１８】
また、上記の実施例では、コンピュータによるプログラムの実行により、測位手段、撮影手段及び第１及び第２記憶手段を除く各手段の機能を実現するようにしたが、これらの各手段の全部又は一部を、専用のＬＳＩ（Large Scale Integrated circuit）等を用いたハードウェアにより構成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１００ … ナビゲーション装置（ルート選択支援装置）
１１０ … 制御ユニット（識別手段、検出手段、学習手段、提供手段）
１２０ … 記憶ユニット（第１記憶手段、第２記憶手段）
１７０ … ＧＰＳ受信ユニット（測位手段）
１８０1 … カメラユニット（撮影手段）
１８０2 … カメラユニット（撮影手段）
７００ … ルート選択支援装置
７１０ … 測位手段
７２０ … 撮影手段
７３０ … 識別手段
７４０ … 検出手段
７５０ … 第１記憶手段
７６０ … 学習手段
７７０ … 第２記憶手段
７８０ … 提供手段
７８１ … 探索手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置であって、
前記車両の現在位置を計測する測位手段と；
前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出手段と；
前記検出手段による検出結果を、前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶する第１記憶手段と；
前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習手段と；
前記学習手段による学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供手段と；
を備えることを特徴とするルート選択支援装置。
【請求項２】
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者の個々人を識別する識別手段を更に備え、
前記第１記憶手段には、前記識別手段により識別された搭乗者ごとに、前記検出手段による検出結果が前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶され、
前記学習手段は、前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記走行したルートにおける前記識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習し、
前記提供手段は、前記識別手段による識別結果から得られる走行中の搭乗者構成に対応して、前記支援情報を提供する、
ことを特徴とする請求項１に記載のルート選択支援装置。
【請求項３】
前記学習手段は、走行中の車外環境を取得し、前記走行したルートにおける車外環境の変化を考慮して、車外環境の変化に対する前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を更に学習する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のルート選択支援装置。
【請求項４】
前記学習手段が読み取り可能な地図上の各位置における車外環境の情報が記憶された第２記憶手段を更に備える、ことを特徴とする請求項３に記載のルート選択支援装置。
【請求項５】
前記提供手段は、前記学習手段による学習結果を考慮して、目的地までの走行ルートを探索する探索手段を備える、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のルート選択支援装置。
【請求項６】
前記提供手段は、
前記測位手段による測位結果に基づいて、今後の走行ルート候補を抽出し、
前記抽出された走行ルート候補ごとへの前記学習手段による学習結果の適用結果に基づいて、前記支援情報を提供する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のルート選択支援装置。
【請求項７】
前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；を備え、前記車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置において使用されるルート選択支援方法であって、
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出工程と；
前記測位手段による測位結果と、前記検出工程における検出結果とに基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習工程と；
前記学習工程における学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供工程と；
を備えることを特徴とするルート選択支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載のルート選択支援方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするルート選択支援プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のルート選択支援プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１】
車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置であって、
前記車両の現在位置を計測する測位手段と；
前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出手段と；
前記検出手段による検出結果を、前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶する第１記憶手段と；
前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習手段と；
前記学習手段による学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供手段と；
を備えることを特徴とするルート選択支援装置。
【請求項２】
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者の個々人を識別する識別手段を更に備え、
前記第１記憶手段には、前記識別手段により識別された搭乗者ごとに、前記検出手段による検出結果が前記測位手段による測位結果と関連付けて記憶され、
前記学習手段は、前記第１記憶手段に記憶された情報に基づいて、前記走行したルートにおける前記識別された搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習し、
前記提供手段は、前記識別手段による識別結果から得られる走行中の搭乗者構成に対応して、前記支援情報を提供する、
ことを特徴とする請求項１に記載のルート選択支援装置。
【請求項３】
前記学習手段は、走行中の車外環境を取得し、前記走行したルートにおける車外環境の変化を考慮して、車外環境の変化に対する前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を更に学習する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のルート選択支援装置。
【請求項４】
前記学習手段が読み取り可能な地図上の各位置における車外環境の情報が記憶された第２記憶手段を更に備える、ことを特徴とする請求項３に記載のルート選択支援装置。
【請求項５】
前記提供手段は、前記学習手段による学習結果を考慮して、目的地までの走行ルートを探索する探索手段を備える、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のルート選択支援装置。
【請求項６】
前記提供手段は、
前記測位手段による測位結果に基づいて、今後の走行ルート候補を抽出し、
前記抽出された走行ルート候補ごとへの前記学習手段による学習結果の適用結果に基づいて、前記支援情報を提供する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のルート選択支援装置。
【請求項７】
前記車両の現在位置を計測する測位手段と；前記車両の搭乗者の顔を撮影する撮影手段と；を備え、前記車両の走行ルートの選択を支援するルート選択支援装置において使用されるルート選択支援方法であって、
前記撮影手段による撮影結果に基づいて、前記搭乗者ごとの表情の良好度を検出する検出工程と；
前記測位手段による測位結果と、前記検出工程における検出結果とに基づいて、走行したルートにおける前記搭乗者ごとの表情の良好度の変化を学習する学習工程と；
前記学習工程における学習結果に基づいて、今後の走行ルートの選択を支援するための支援情報を提供する提供工程と；
を備えることを特徴とするルート選択支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載のルート選択支援方法を演算手段に実行させる、ことを特徴とするルート選択支援プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のルート選択支援プログラムが、演算手段により読み取り可能に記録されている、ことを特徴とする記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１１−１１７９０５（Ｐ２０１１−１１７９０５Ａ）
【公開日】平成２３年６月１６日（２０１１．６．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２７７６３２（Ｐ２００９−２７７６３２）
【出願日】平成２１年１２月７日（２００９．１２．７）
【出願人】（０００００５０１６）パイオニア株式会社 (3,620)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年６月１６日（２０１１．６．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月７日（２００９．１２．７）
【出願人】（０００００５０１６）パイオニア株式会社 (3,620)
【Ｆターム（参考）】
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