(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023083356
(43)【公開日】2023-06-15
(54)【発明の名称】判別装置
(51)【国際特許分類】
G01C 21/34 20060101AFI20230608BHJP
G06F 16/909 20190101ALI20230608BHJP
【FI】
G01C21/34
G06F16/909
【審査請求】有
【請求項の数】1
【出願形態】OL
(21)【出願番号】P 2023062523
(22)【出願日】2023-04-07
(62)【分割の表示】P 2021120292の分割
【原出願日】2016-09-12
(71)【出願人】
【識別番号】000005016
【氏名又は名称】パイオニア株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100134832
【弁理士】
【氏名又は名称】瀧野 文雄
(74)【代理人】
【識別番号】100165308
【弁理士】
【氏名又は名称】津田 俊明
(74)【代理人】
【識別番号】100115048
【弁理士】
【氏名又は名称】福田 康弘
(72)【発明者】
【氏名】中元 祥吾
(57)【要約】
【課題】ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる判別装置を提供する。
【解決手段】目的地・立寄地判別部14が、訪問地点取得部でユーザが訪問した地点及び当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、目的地・立寄地判別部14で取得された地点情報のうち、1ジャンル当たりの地点数に基づいてユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補を判別する。
【選択図】
図2
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得部と、
1ジャンル当たりの前記訪問等地点の数に基づいて、前記地点情報に含まれる前記訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する判別部と、
を備えることを特徴とする判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、立寄地又は目的地を判別する判別装置に関する。
【背景技術】
【0002】
車両に搭載されるカーナビゲーション装置等の案内装置では、ユーザが最終的に訪問したい地点である目的地や、目的地に向かう途中或いは目的地から自宅等に帰る途中に立ち寄りたい立寄地を設定することで、立寄地を経由した経路を案内することができる。
【0003】
例えば、特許文献1には、目的地・立寄地判定処理において、車両が停止したときに、パーキングブレーキ、ACC、滞在時間等の複数項目の車両状態を検出した結果に基づいて、車両の停止位置が目的地であるのか、単に所用を済ますためだけの立寄地であるのかを判別して、目的地等とすべき地点に関して情報を提供することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
例えば、自宅の最寄り駅に人を送迎した後に経路途中に複数あるうちの1つのコンビニエンスストアに寄った場合、特許文献1に記載された発明では、最寄り駅が立寄地、コンビニエンスストアが目的地と判別される可能性がある。しかし、自宅の最寄り駅は1つしかなく、何度も訪れる可能性が高いのに目的地候補として扱われず、自宅と最寄り駅との間にいくつもあり、そのうちたまたま訪れた1つのコンビニエンスストアが目的地候補となるのは、ユーザの意図とは異なる結果となり不便に感じる場合がある。
【0006】
そこで、本発明は、例えば、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる判別装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、ユーザが立寄地、目的地を問わずに過去に訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得部と、1ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補に判別し、前記1ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が前記所定数未満の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての目的地候補と判別する判別部と、を備えることを特徴としている。
【0008】
請求項7に記載の発明は、ユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補を判別する判別装置の判別方法であって、前記ユーザが立寄地、目的地を問わずに過去に訪問又は検索した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得する取得工程と、1ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての立寄地候補に判別し、前記1ジャンル当たりの前記訪問等地点の数が前記所定数未満の場合には当該訪問等地点を前記ユーザにとっての目的地候補と判別する判別工程と、を含むことを特徴としている。
【0009】
請求項10に記載の発明は、請求項9に記載の判別方法を、コンピュータにより実行させることを特徴としている。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【
図1】本発明の一実施例にかかる案内装置としてのナビゲーション装置のブロック構成図である。
【
図2】
図1に示されたナビゲーション装置が備える本発明の第1の実施例かかる判別装置の機能的構成を示したブロック構成図である。
【
図3】
図2に示された判別装置の動作のフローチャートである。
【
図4】本発明の第1の実施例における訪問履歴データの例である。
【
図5】本発明の第1の実施例における訪問地点とジャンルのテーブルの例である。
【
図6】本発明の第1の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。
【
図7】本発明の第1の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。
【
図8】本発明の第2の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。
【
図9】本発明の第2の実施例における訪問履歴データの例である。
【
図10】本発明の第2の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。
【
図11】本発明の第2の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。
【
図12】本発明の第2の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。
【
図13】本発明の第3の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。
【
図14】本発明の第3の実施例における訪問履歴データの例である。
【
図15】本発明の第3の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルの例である。
【
図16】本発明の第3の実施例におけるジャンル及び地域毎の全地点数の集計テーブルの例である。
【
図17】本発明の第3の実施例における訪問地点とジャンル及び地域のテーブルのジャンルと地域毎の訪問地点割合を算出したテーブルである。
【
図18】本発明の第3の実施例における立寄地履歴に格納されるデータ例である。
【
図19】本発明の第3の実施例における目的地履歴に格納されるデータ例である。
【
図20】本発明の第4の実施例にかかる判別装置の動作を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本発明の一実施形態にかかる判別装置を説明する。本発明の一実施形態にかかる判別装置は、取得部ではユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、判別部では1ジャンル当たりの訪問等地点の数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、代替可能な地点を立寄地候補とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地候補として判別をすることができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。
【0012】
また、判別部は、1ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補に判別し、1ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数未満の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別してもよい。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点数が多いか否かによって立寄地候補か目的地候補かの判別を容易にすることができる。
【0013】
また、判別部は、1ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合以上の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補と判別し、1ジャンル当たりの訪問等地点の数の当該ジャンルにおける全地点数に対する割合が所定割合未満の場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別してもよい。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点の数の割合に基づいて立寄地候補か目的地候補かの判別をすることができる。例えばジャンルとしてコンビニエンスストアのように店舗数が多い場合とジャンルとして役所のように施設数が少ない場合とでは、単純な数での比較では、偏りがでる可能性があるので、割合に基づいて判別することによりこのような偏りを無くすことができる。
【0014】
また、判別部は、所定の範囲内に存在する訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別するようにしてもよい。このようにすることにより、現在位置から半径○kmや行政区画単位等に限定して日本全国等の極端に広い範囲を対象とすることを避け、候補となる地点の精度を向上させることができる。
【0015】
また、地点情報には、訪問等地点に対する滞在時間情報が更に含まれ、判別部は、滞在時間情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、1ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、滞在時間が長い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。
【0016】
また、地点情報には、訪問等地点に対する訪問回数情報が更に含まれ、判別部は、訪問回数情報も考慮して、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、1ジャンルに含まれる地点が多い場合であっても、訪問回数が多い場合は目的地候補と判別することが可能となる。したがって、立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。
【0017】
また、地点情報には、訪問日時又は検索日時が更に含まれ、判別部は、訪問日時又は検索日時が所定の期間の地点情報に基づいて、訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別してもよい。このようにすることにより、所定の期間内の履歴に基づいて立寄地候補と目的地候補とを判別することができる。ユーザは、時間が経つにしたがって行動パターンが変化する場合があるので、期間を区切ることで立寄地候補と目的地候補との判別精度をより高くすることができる。
【0018】
また、本発明の一実施形態にかかる案内装置は、上述した判別装置を備えることを特徴としている。このようにすることにより、ナビゲーション装置等の案内装置において、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補に精度良く判別することができる。
【0019】
また、本発明の一実施形態にかかる判別方法は、取得工程でユーザが訪問又は検索した訪問等地点と当該地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、判別工程で1ジャンル当たりの訪問等地点の数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、例えばコンビニエンスストア等の代替可能な地点を立寄地とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地として判別することができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。
【0020】
また、上述した判別方法をコンピュータにより実行させる推定プログラムとしてもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、1ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づき、例えばコンビニエンスストア等の代替可能な地点を立寄地とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地として推定をすることができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。
【実施例0021】
本発明の第1の実施例にかかる判別装置を
図1乃至
図7を参照して説明する。本実施例にかかる判別装置は
図1に示したナビゲーション装置50が備えている。
【0022】
本発明の一実施例にかかる案内装置としてのナビゲーション装置50は、
図1に示したように制御部51と、通信部52と、GPS受信部53と、センサ入力部54と、記憶装置55と、操作部56と、表示部57と、音声出力部58と、を備えている。
【0023】
制御部51は、例えばRAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)などのメモリを備えたCPU(Central Processing Unit)で構成され、ナビゲーション装置50の全体制御を司る。また、必要に応じて、操作部56から入力された目的地などの所定の位置までの案内情報(経路や進行方向等)の生成を行う。また、本実施例では、立寄地候補と目的地候補との判別も行う。
【0024】
通信部52は、制御部51から制御により、必要に応じて外部サーバとの通信を行うことができる。外部サーバには、例えば地図データや後述するPOIDB(Point Of Interest DataBase)等が設けられていてもよい。なお、本実施例では、通信部52がナビゲーション装置50に一体に設けられている例を示すが、カード型の通信装置や携帯電話をケーブル等で接続するなど通信部52が別体として構成され、ナビゲーション装置50と着脱自在となっていてもよい。
【0025】
GPS受信部53は、公知であるように複数のGPS(Global Positioning System)衛星から発信される電波を受信して、現在の位置情報(現在位置情報)を求めて制御部51に出力する。なお、本実施例では、GPS受信部53がナビゲーション装置50に一体に設けられている例を示すが、GPS受信部53が別体として構成され、ナビゲーション装置50と着脱自在となっていてもよい。
【0026】
センサ入力部54は、例えば移動体が自動車である場合は、車速センサ、加速度センサなどの車両の状態に関するセンサ入力や、或いはGPS受信部53による現在位置の算出ができない場合に現在位置の算出を行う自立センサ等からの入力がなされ制御部51へ出力する。即ち、自立センサを現在地位置取得部としてもよい。
【0027】
記憶装置55は、例えばハードディスクや不揮発性メモリなどで構成され、制御部51がナビゲーション装置50を制御するためのプログラムやデータ、表示部57が表示する地図データ及び後述する各種履歴データ等が格納され、制御部51からの制御により読み書きがなされる。なお、前記したPOIDBが格納されていてもよい。
【0028】
操作部56は、ボタンやタッチパネル等の入力手段で構成されている。操作部56は、ナビゲーション装置50の各種入力操作が行われ、入力操作を示す制御信号が制御部51に出力される。
【0029】
表示部57は、液晶ディスプレイや該液晶ディスプレイを制御するドライバ回路等から構成され、制御部51の制御により、液晶ディスプレイに地図データや各種アイコンおよび操作用のボタン等が表示される。
【0030】
音声出力部58は、スピーカおよびスピーカを駆動するアンプ等から構成され、制御部51からの制御により操作時の案内音声や確認音等が出力される。
【0031】
なお、
図1のナビゲーション装置50は主に自動車などの車両用の構成を示しているが、これに限らない。例えば、歩行者用や自転車用等のナビゲーション装置でもよく、歩行者用の場合はセンサ入力部54は無くてもよい。また、専用の装置ではなくスマートフォン等で動作するナビアプリ(アプリケーションプログラム)であってもよい。
【0032】
次に、本実施例にかかる判別装置10の機能的な構成を
図2を参照して説明する。判別装置10は、POIDB11と、訪問地点取得部12と、訪問地点履歴13と、目的地・立寄地判別部14と、立寄地履歴15と、目的地履歴16と、推薦情報生成部17と、を備えている。
【0033】
図2の機能的構成において、POIDB11と、訪問地点履歴13と、立寄地履歴15と、目的地履歴16と、は
図1の記憶装置55が機能し、訪問地点取得部12と、目的地・立寄地判別部14と、推薦情報生成部17と、は
図1の制御部51が機能する。
【0034】
POIDB11は、地図上の各地点毎の位置情報等の地点情報が登録されているデータベースである。POI(Point Of Interest)は、本実施例では地図データ上にある各種地点(立寄地や目的地となり得る地点、施設等全般)を示すものとする。また、POIDB11に登録されている各地点は、その位置情報や施設名等とともに、各施設等のジャンルを示すジャンル情報も登録されている。即ち、POIDB11には各地点のジャンル情報が含まれている地点情報となる。なお、本実施例におけるジャンルとは、後述する“コンビニ”や“駅”等の業種等による分類に限らず、店名等のブランド名による分類や、買う、遊ぶ、泊まるといった目的による分類も含む。
【0035】
訪問地点取得部12は、POIDB11に登録されている各種施設のうち、ユーザが立寄地、目的地を問わずに過去に訪問した地点(訪問等地点)に関する地点情報を取得して訪問地点履歴データとして訪問地点履歴13に格納する。即ち、訪問地点取得部12は、ユーザが訪問した地点と、当該地点のジャンル情報と、を含む地点情報を取得する取得部として機能する。
【0036】
目的地・立寄地判別部14は、POIDB11及び訪問地点履歴13に基づいて目的地や立寄地の候補を推定して判別する。
【0037】
立寄地履歴15は、目的地・立寄地判別部14が立寄地候補と判別した施設の地点情報が格納される。
【0038】
目的地履歴16は、目的地・立寄地判別部14が目的地候補と判別した施設の地点情報が格納される。
【0039】
推薦情報生成部17は、立寄地履歴15及び目的地履歴16に基づいて立寄地候補と目的地候補とを推薦する情報を生成する。具体的には、立寄地履歴15及び目的地履歴16に含まれる施設名等を表示部57にリスト状に表示するための情報を生成してもよいし、地図上に立寄地候補と目的地候補とを識別して表示するための情報を生成してもよく、推薦する情報の内容(ユーザ等に提示する態様)は特に限定しない。
【0040】
なお、
図2の機能的構成では、訪問地点取得部12が取得した地点情報を訪問地点履歴13に一旦格納していたが、訪問地点履歴13を設けずに訪問地点取得部12が取得した地点情報を目的地・立寄地判別部14が直接処理するようにしてもよい。
【0041】
次に、上述した構成の判別装置10の動作(判別方法)を
図3のフローチャート及び
図4乃至
図7のテーブルを参照して説明する。
図3のフローチャートは目的地・立寄地判別部14で実行される。
【0042】
まず、ステップS11において、目的地・立寄地判別部14が訪問地点履歴13から訪問履歴データを取得してステップS12に進む。
図4に訪問履歴データの例を示す。
図4では、ユーザは5つの地点に訪問している履歴があることを示している。即ち、本ステップが、取得工程として機能する。
【0043】
次に、ステップS12において、ステップS11で取得した訪問履歴データに基づいて訪問地点とジャンルのテーブルを作成してステップS13に進む。
図5に訪問地点とジャンルのテーブルの例を示す。
図5において、ジャンル“小学校”該当する地点には1か所訪問し(訪問POI数=1)、ジャンル“駅”に該当する地点には1か所訪問している(訪問POI数=1)。また、ジャンル“コンビニ(コンビニエンスストア)”に該当する地点には2か所訪問し(訪問POI数=2)、ジャンル“定食屋”に該当する地点には1か所訪問している(訪問POI数=1)。
【0044】
次に、ステップS13において、ステップS12で作成したテーブルに基づいて同じジャンルに所定数としてn箇所以上訪問しているか否か判断し、n箇所以上訪問している場合(yesの場合)はステップS14に進み、n箇所以上訪問していない場合(noの場合)はステップS15に進む。即ち、1ジャンル当たりで訪問した訪問等地点の数に基づいて地点情報に含まれる訪問等地点を判別している。よって、本ステップが判別工程として機能する。
【0045】
次に、ステップS14において、ステップS13の判断がyes、つまり、同じジャンルにn箇所以上訪問していると判断されたので、ステップS12で作成したテーブルのうち当該ジャンルに含まれる当該地点を立寄地と判別して立寄地履歴15に格納する。
図6に、
図5のテーブルにおいてn=2の場合において立寄地履歴に格納されるデータ例を示す。
図5において、nが2以上であるジャンルはコンビニのみであるので、該当するコンビニ2店が立寄地候補として立寄地履歴15に格納される。即ち、1ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数以上の場合には当該地点をユーザにとっての立寄地候補に判別している。
【0046】
次に、ステップS15において、ステップS13の判断がno、つまり、同じジャンルにn箇所以上訪問していないと判断されたので、当該地点を目的地と判別して目的地履歴16に格納する。
図7に、
図5のテーブルにおいてn=2の場合において目的地履歴に格納されるデータ例を示す。
図5において、nが2以上であるジャンルはコンビニのみであり、他のジャンルである小学校、駅、定食屋として該当する各施設は目的地候補として目的地履歴16に格納される。即ち、1ジャンル当たりの訪問等地点の数が所定数未満の場合には当該地点をユーザにとっての目的地候補に判別している。
【0047】
つまり、本実施例では、同じジャンルで訪問箇所がn箇所以上であるということは代替が可能な地点(施設)であり、ユーザが目的とする地点ではなく、目的地に向かう或いは帰りに途中に立ち寄る地点であると推定している。また、同じジャンルで訪問箇所がn箇所未満であるということは当該地点は代替できない地点であり、ユーザが目的とする地点であると推定している。本実施例の場合、例えばジャンルがコンビニであって、n=2の場合、異なる地点にある5か所のコンビニに訪問している場合は立寄地と判別されるが、1か所のコンビニに5回訪問している場合は目的地と判別される。
【0048】
本実施例によれば、目的地・立寄地判別部14が、訪問地点取得部12でユーザが訪問した訪問等地点と当該訪問等地点のジャンル情報を含む地点情報を取得し、目的地・立寄地判別部14で1ジャンル当たりの訪問等地点数に基づいて、地点情報に含まれる訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補又は目的地候補に判別する。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点数に基づいて、例えばコンビニ等の代替可能な地点を立寄地候補とし、最寄り駅等の代替不可能な地点を目的地候補として判別することができる。したがって、ユーザにとっての立寄地候補と目的地候補とを精度良く推定して判別することができる。
【0049】
また、目的地・立寄地判別部14は、同じジャンルにn箇所以上訪問していた場合には当該訪問等地点をユーザにとっての立寄地候補と判別し、同じジャンルにn箇所未満訪問していた場合には当該訪問等地点をユーザにとっての目的地候補と判別している。このようにすることにより、1ジャンル当たりの訪問等した地点数と閾値とする所定数nとの比較により、訪問した地点数が多いか否かによって立寄地候補か目的地候補かの判別を容易にすることができる。
【0050】
なお、上述した実施例では、ユーザが訪問した地点のみを対象としていたが、検索した地点を対象に含めてもよい。つまり、検索地点も訪問履歴データとして訪問地点取得部12が取得してもよい。
【0051】
また、ジャンル毎に閾値とする所定数nを異なる値としてもよい。このようにすることにより、そのジャンルに含まれる全地点数により判別結果に偏りが発生することを防止できる。
ステップS11から進んだステップS22においては、ステップS11で取得した訪問履歴データに基づいて訪問地点とジャンル及び地域のテーブルを作成してステップS23に進む。
次に、ステップS23においては、ステップS12で作成したテーブルに基づいて同じジャンルかつ所定の地域にn箇所以上訪問しているか否か判断し、n箇所以上訪問している場合(yesの場合)はステップS14に進み、n箇所以上訪問していない場合(noの場合)はステップS15に進む。即ち、所定の範囲内に存在する訪問等地点を前記立寄地候補と前記目的地候補に判別する。
なお、所定の範囲の指定はユーザが任意に指定するようにしてもよい。例えば、埼玉県在住のユーザが東京方面に向かう場合に、東京23区内といった指定をして区毎に立寄地候補と目的地候補とを判別することが可能となる。
本実施例によれば、目的地・立寄地判別部14は、所定の範囲内に存在する訪問等地点を立寄地候補と目的地候補に判別するようにしている。このようにすることにより、現在位置から半径○kmや行政区画単位等に限定して日本全国等の極端に広い範囲を対象とすることを避け、候補となる地点の精度を向上させることができる。
また、目的地・立寄地判別部14は、所定の範囲を訪問履歴データから取得された地点情報に含まれる位置情報に基づいて定めている。このようにすることにより、ユーザが訪問又は検索した地点を履歴としてユーザの行動範囲を推測して所定の範囲とすることができる。
また、判別部は、所定の範囲をユーザの指定に基づいて定めてもよい。このようにすることにより、現在地や自宅等を中心とした範囲に限らずに、任意の範囲、例えば隣接都道府県等を所定の範囲とすることができる。