JP2000221049A - 車両状況把握装置、エージェント装置、および、車両制御装置 - Google Patents
車両状況把握装置、エージェント装置、および、車両制御装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 車両自体の状況や車両外部の状況を、簡単な
構成でより正確に把握する。 【解決手段】 車両に取り付けたセンサからの信号に基
づいて、特定状況の可能性があるか否かに付いて初期判
断を行う。特定状況の可能性がある場合には、エージェ
ントが音声によりその確認を求める質問をする。例え
ば、経路探索された走行経路から車両がはずれた可能
性、渋滞している可能性等の各種可能性を判断し、その
可能性に対応して、エージェントが音声により「高速道
路を降りるのですか？」「渋滞していますか？」等の質
問をする。そして、質問に対するユーザの応答を音声認
識により取得することで、特定状況であるか否かの最終
判断を行う。このように、既存のセンサでは検出困難な
特定の状況であっても、簡単な構成でより確実に判断、
把握することができる。
構成でより正確に把握する。 【解決手段】 車両に取り付けたセンサからの信号に基
づいて、特定状況の可能性があるか否かに付いて初期判
断を行う。特定状況の可能性がある場合には、エージェ
ントが音声によりその確認を求める質問をする。例え
ば、経路探索された走行経路から車両がはずれた可能
性、渋滞している可能性等の各種可能性を判断し、その
可能性に対応して、エージェントが音声により「高速道
路を降りるのですか？」「渋滞していますか？」等の質
問をする。そして、質問に対するユーザの応答を音声認
識により取得することで、特定状況であるか否かの最終
判断を行う。このように、既存のセンサでは検出困難な
特定の状況であっても、簡単な構成でより確実に判断、
把握することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両状況把握装
置、エージェント装置、車両制御装置に係り、詳細に
は、車両自体の、車両外部、および車両内部の状況や環
境の把握、確定に関する。
置、エージェント装置、車両制御装置に係り、詳細に
は、車両自体の、車両外部、および車両内部の状況や環
境の把握、確定に関する。
【０００２】
【従来の技術】車両に各種のセンサを取り付け、このセ
ンサからの出力信号に基づいて、車両自体の状況や車両
外部の状況を把握することが従来から行われている。例
えば、車両の姿勢角と、道路勾配データとを比較するこ
とにより、例えば、高架道路と、該道路に平行な道路の
いずれを走行しているかを自動的に検出するナビゲーシ
ョン装置が特開平９−１５９４７３号公報で提案されて
いる。また、車両に取り付けられたセンサにより、路面
が凍結しているのか、積雪しているのか、等を自動的に
検出するシステムが特開平９−１４９５７号公報で提案
されている。さらに、高速のランプウェイに入ったかど
うかの把握や、渋滞かどうかの把握等各種状況を把握す
ることが行われている。これらの車両に関する各種状況
を把握することは、正確に走行経路を案内したり、車両
を適格に制御したり、車両を安全に走行させたり、快適
な車両走行とするために重要なことである。このため、
従来から車両状況把握装置により各種の状況をより正確
に把握するために、高精度のセンサを使用したり、セン
サ数を増加したり、複数のセンサ出力や条件を組み合わ
せることで総合的に状況を把握したりしている。また、
これらの状況を車両環境として検出し、その検出結果に
基づいて車両を制御することも行われている。
ンサからの出力信号に基づいて、車両自体の状況や車両
外部の状況を把握することが従来から行われている。例
えば、車両の姿勢角と、道路勾配データとを比較するこ
とにより、例えば、高架道路と、該道路に平行な道路の
いずれを走行しているかを自動的に検出するナビゲーシ
ョン装置が特開平９−１５９４７３号公報で提案されて
いる。また、車両に取り付けられたセンサにより、路面
が凍結しているのか、積雪しているのか、等を自動的に
検出するシステムが特開平９−１４９５７号公報で提案
されている。さらに、高速のランプウェイに入ったかど
うかの把握や、渋滞かどうかの把握等各種状況を把握す
ることが行われている。これらの車両に関する各種状況
を把握することは、正確に走行経路を案内したり、車両
を適格に制御したり、車両を安全に走行させたり、快適
な車両走行とするために重要なことである。このため、
従来から車両状況把握装置により各種の状況をより正確
に把握するために、高精度のセンサを使用したり、セン
サ数を増加したり、複数のセンサ出力や条件を組み合わ
せることで総合的に状況を把握したりしている。また、
これらの状況を車両環境として検出し、その検出結果に
基づいて車両を制御することも行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、既存のセンサ
を使用して検出（把握）する場合、特定状況であること
（高架道路を走行していること、路面が凍結しているこ
と等）を正確に把握することは困難であった。このた
め、複数のセンサや精度の高いセンサを使用し、種々の
条件の組み合わせからより正確な状況を把握するように
しているが、その場合であっても、特定状況である可能
性があることを検出しているにすぎなかった。特に、高
速のランプウェイに入ったかどうかの把握や、渋滞かど
うかの判断等については、現在の技術では高い信頼性を
持って判断することが困難なものがある。そして、これ
らの状況をより正確に（高い可能性をもって）把握する
ために、複数のセンサや、精度の高いセンサを使用する
と、装置構成が複雑で、高価になるという問題があっ
た。また、複数の検出データに基づいて高度なアルゴリ
ズムを使用して、より高い可能性で特定状況を把握しよ
うとすると、その処理に時間がかかり対応が遅れるとい
う問題がある。これに対し、処理を高速にすることで対
応の遅れを解消使用とすると、さらに処理装置を含めた
構成が高価になるという問題もある。また、これらの状
況を車両環境として検出、確定して車両を制御する場合
にも、その確定した検出結果の精度を高めるために、同
様な問題が生じていた。
を使用して検出（把握）する場合、特定状況であること
（高架道路を走行していること、路面が凍結しているこ
と等）を正確に把握することは困難であった。このた
め、複数のセンサや精度の高いセンサを使用し、種々の
条件の組み合わせからより正確な状況を把握するように
しているが、その場合であっても、特定状況である可能
性があることを検出しているにすぎなかった。特に、高
速のランプウェイに入ったかどうかの把握や、渋滞かど
うかの判断等については、現在の技術では高い信頼性を
持って判断することが困難なものがある。そして、これ
らの状況をより正確に（高い可能性をもって）把握する
ために、複数のセンサや、精度の高いセンサを使用する
と、装置構成が複雑で、高価になるという問題があっ
た。また、複数の検出データに基づいて高度なアルゴリ
ズムを使用して、より高い可能性で特定状況を把握しよ
うとすると、その処理に時間がかかり対応が遅れるとい
う問題がある。これに対し、処理を高速にすることで対
応の遅れを解消使用とすると、さらに処理装置を含めた
構成が高価になるという問題もある。また、これらの状
況を車両環境として検出、確定して車両を制御する場合
にも、その確定した検出結果の精度を高めるために、同
様な問題が生じていた。
【０００４】そこで本発明は、車両自体の状況や車両外
部の状況を、簡単な構成でより正確に把握することが可
能な車両状況把握装置を提供することを第１の目的とす
る。また、本発明は、車両環境に基づいて簡単な構成で
より的確に車両制御を行うことが可能な車両制御装置を
提供することを第２の目的とする。また簡単な構成で車
両環境を確定することが可能な車両制御装置を提供する
ことを第３の目的とする。
部の状況を、簡単な構成でより正確に把握することが可
能な車両状況把握装置を提供することを第１の目的とす
る。また、本発明は、車両環境に基づいて簡単な構成で
より的確に車両制御を行うことが可能な車両制御装置を
提供することを第２の目的とする。また簡単な構成で車
両環境を確定することが可能な車両制御装置を提供する
ことを第３の目的とする。
【０００５】ところで、本出願人は、現在未公知である
が、車両の過去の状態などの履歴・運転者の状態に応じ
て、擬人化されたエージェントを車両内に出現させて、
運転者や同乗者とのコミュニケーションを行うと共に、
コミュニケーションの結果として各種制御を行うエージ
ェント装置について出願している。このようなエージェ
ント装置においても、車両内でエージェントが運転者等
とコミュニケーションを行うための重要な要素として、
車両に関する状況をより正確に把握することが必要にな
る。そこで、本発明は、車両自体の状況や車両外部の状
況を、簡単な構成でより正確に把握し、把握した状況に
応じてコミュニケーションを行うことが可能なエージェ
ント装置を提供することを第４の目的とする。
が、車両の過去の状態などの履歴・運転者の状態に応じ
て、擬人化されたエージェントを車両内に出現させて、
運転者や同乗者とのコミュニケーションを行うと共に、
コミュニケーションの結果として各種制御を行うエージ
ェント装置について出願している。このようなエージェ
ント装置においても、車両内でエージェントが運転者等
とコミュニケーションを行うための重要な要素として、
車両に関する状況をより正確に把握することが必要にな
る。そこで、本発明は、車両自体の状況や車両外部の状
況を、簡単な構成でより正確に把握し、把握した状況に
応じてコミュニケーションを行うことが可能なエージェ
ント装置を提供することを第４の目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載した発明
では、車両各部に取り付けたセンサと、このセンサから
の信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特
定状況である可能性があるか否かを判断する可能性判断
手段と、この可能性判断手段により特定状況である可能
性があると判断された場合に、その判断結果に応じた質
問を出力する質問出力手段と、この質問出力手段による
質問に対する回答が入力される入力手段と、この入力手
段から入力された回答と、前記可能性判断手段による判
断結果とから特定状況を把握する状況把握手段と、を車
両状況把握装置に具備させて前記第１の目的を達成する 請求項２記載の発明では、請求項１に記載の車両状況把
握装置において、前記状況把握手段により把握した特定
状況に対応する処理を行う処理手段を更に具備させる。
請求項３に記載した発明では、請求項１又は請求項２に
記載の車両状況把握装置において、前記質問出力手段
は、音声により質問を出力し、前記入力手段は、搭乗者
の音声による回答を認識することで回答が入力される。
請求項４に記載した発明では、請求項１、請求項２、又
は請求項３に記載した車両状況把握装置において、前記
可能性判断手段は、ナビゲーションシステムにより探索
された走行経路から車両が逸脱した可能性があるか否か
を判断し、前記質問出力手段は、前記探索された走行経
路から車両が逸脱したか否かの確認を求める質問を出力
し、前記状況把握手段は、前記質問に対する回答から、
前記探索された走行経路から車両が逸脱したか否かを把
握する。請求項５に記載した発明では、車両各部に取り
付けたセンサと、このセンサからの信号に基づいて、車
両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性が
あるか否かを判断する可能性判断手段と、この可能性判
断手段により特定状況である可能性があると判断された
場合に、その判断結果に応じた質問を出力する質問出力
手段と、この質問出力手段による質問に対する回答が入
力される入力手段と、この入力手段から入力された回答
と、前記可能性判断手段による判断結果とから特定状況
を把握する状況把握手段と、擬人化されたエージェント
を車両内に出現させるエージェント出現手段と、前記質
問出力手段による質問の出力および、前記処理手段によ
る特定状況に対応する処理を、前記エージェント出現手
段により出現されるエージェントに行わせるエージェン
ト制御手段と、をエージェント装置に具備させて前記第
４の目的を達成する。請求項６に記載した発明では、車
両環境を推定する推定手段と、該推定手段により推定さ
れた車両環境の有無についてユーザから回答が得られる
ように、前記推定された車両環境の有無について質問す
る質問手段と、該質問手段による質問に対する応答に基
づいて車両制御を実行する実行手段と、車両制御装置に
具備させることで前記第２の目的を達成する。請求項７
に記載の発明では、車両環境を推定する推定手段と、該
推定手段により推定された車両環境の有無についてユー
ザから回答が得られるように、前記推定された車両環境
の有無について質問する質問手段と、該質問手段による
質問に対する応答に基づいて車両環境を推定する確定手
段と、車両制御装置に具備させて前記断３の目的を達成
する。請求項８記載の発明では、車両環境を推定する推
定手段と、該推定手段により推定された車両環境の有無
についてユーザから回答が得られるように、前記推定さ
れた車両環境の有無について質問する質問手段と、該質
問手段による質問に対する応答に基づいて車両環境を確
定する確定手段と、該推定手段により確定された車両環
境に基づいて車両制御を実行する実行手段と、車両制御
装置に具備させて前記第２の目的および、第３の目的を
達成する。
では、車両各部に取り付けたセンサと、このセンサから
の信号に基づいて、車両の状況又は車両外部の状況が特
定状況である可能性があるか否かを判断する可能性判断
手段と、この可能性判断手段により特定状況である可能
性があると判断された場合に、その判断結果に応じた質
問を出力する質問出力手段と、この質問出力手段による
質問に対する回答が入力される入力手段と、この入力手
段から入力された回答と、前記可能性判断手段による判
断結果とから特定状況を把握する状況把握手段と、を車
両状況把握装置に具備させて前記第１の目的を達成する 請求項２記載の発明では、請求項１に記載の車両状況把
握装置において、前記状況把握手段により把握した特定
状況に対応する処理を行う処理手段を更に具備させる。
請求項３に記載した発明では、請求項１又は請求項２に
記載の車両状況把握装置において、前記質問出力手段
は、音声により質問を出力し、前記入力手段は、搭乗者
の音声による回答を認識することで回答が入力される。
請求項４に記載した発明では、請求項１、請求項２、又
は請求項３に記載した車両状況把握装置において、前記
可能性判断手段は、ナビゲーションシステムにより探索
された走行経路から車両が逸脱した可能性があるか否か
を判断し、前記質問出力手段は、前記探索された走行経
路から車両が逸脱したか否かの確認を求める質問を出力
し、前記状況把握手段は、前記質問に対する回答から、
前記探索された走行経路から車両が逸脱したか否かを把
握する。請求項５に記載した発明では、車両各部に取り
付けたセンサと、このセンサからの信号に基づいて、車
両の状況又は車両外部の状況が特定状況である可能性が
あるか否かを判断する可能性判断手段と、この可能性判
断手段により特定状況である可能性があると判断された
場合に、その判断結果に応じた質問を出力する質問出力
手段と、この質問出力手段による質問に対する回答が入
力される入力手段と、この入力手段から入力された回答
と、前記可能性判断手段による判断結果とから特定状況
を把握する状況把握手段と、擬人化されたエージェント
を車両内に出現させるエージェント出現手段と、前記質
問出力手段による質問の出力および、前記処理手段によ
る特定状況に対応する処理を、前記エージェント出現手
段により出現されるエージェントに行わせるエージェン
ト制御手段と、をエージェント装置に具備させて前記第
４の目的を達成する。請求項６に記載した発明では、車
両環境を推定する推定手段と、該推定手段により推定さ
れた車両環境の有無についてユーザから回答が得られる
ように、前記推定された車両環境の有無について質問す
る質問手段と、該質問手段による質問に対する応答に基
づいて車両制御を実行する実行手段と、車両制御装置に
具備させることで前記第２の目的を達成する。請求項７
に記載の発明では、車両環境を推定する推定手段と、該
推定手段により推定された車両環境の有無についてユー
ザから回答が得られるように、前記推定された車両環境
の有無について質問する質問手段と、該質問手段による
質問に対する応答に基づいて車両環境を推定する確定手
段と、車両制御装置に具備させて前記断３の目的を達成
する。請求項８記載の発明では、車両環境を推定する推
定手段と、該推定手段により推定された車両環境の有無
についてユーザから回答が得られるように、前記推定さ
れた車両環境の有無について質問する質問手段と、該質
問手段による質問に対する応答に基づいて車両環境を確
定する確定手段と、該推定手段により確定された車両環
境に基づいて車両制御を実行する実行手段と、車両制御
装置に具備させて前記第２の目的および、第３の目的を
達成する。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の車両状況把握装置
及びエージェント装置における好適な実施の形態につい
て、エージェント装置を例に図１から図１４を参照して
詳細に説明する。 （１）実施形態の概要 本実施形態のエージェント装置では、システムがセンサ
等により状況を判断した際に確からしさが多少低くて判
断しづらい場合であっても、エージェントがユーザに質
問し、ユーザに答えてもらい判断の補助をするものであ
る。すなわち、車両に取り付けたセンサからの信号に基
づいて、特定状況の可能性があるか否かに付いて初期判
断（第１次判断）を行う（可能性判断手段）。特定状況
の可能性がある場合には、エージェントが音声によりそ
の確認を求める質問をする（質問出力手段）。例えば、
センサの信号に基づいて、経路探索された走行経路から
車両がはずれた可能性、渋滞している可能性等の各種可
能性を判断し、その可能性に対応して、エージェントが
音声により「高速道路を降りるのですか？」「渋滞して
いますか？」等の質問をする。そして、質問に対するユ
ーザの応答を取得（入力操作の内容取得や、音声認識結
果の取得）する（入力手段）ことで、特定状況であるか
否かの最終判断を行う（状況把握手段）。そして特定状
況についての最終判断又はユーザの応答に基づいて、対
応する各種処理を行う（処理手段）。例えば、特定状
況；探索経路外れの最終判断に対して再探索処理、特定
状況；雪道の最終判断に対して雪道用のシフトマップに
変更処理、特定状況；渋滞中の最終判断に対してシフト
アップ規制処理等が行われる。このように、既存のセン
サでは検出困難な特定の状況であっても、簡単な構成で
より確実に判断、把握することができる。
及びエージェント装置における好適な実施の形態につい
て、エージェント装置を例に図１から図１４を参照して
詳細に説明する。 （１）実施形態の概要 本実施形態のエージェント装置では、システムがセンサ
等により状況を判断した際に確からしさが多少低くて判
断しづらい場合であっても、エージェントがユーザに質
問し、ユーザに答えてもらい判断の補助をするものであ
る。すなわち、車両に取り付けたセンサからの信号に基
づいて、特定状況の可能性があるか否かに付いて初期判
断（第１次判断）を行う（可能性判断手段）。特定状況
の可能性がある場合には、エージェントが音声によりそ
の確認を求める質問をする（質問出力手段）。例えば、
センサの信号に基づいて、経路探索された走行経路から
車両がはずれた可能性、渋滞している可能性等の各種可
能性を判断し、その可能性に対応して、エージェントが
音声により「高速道路を降りるのですか？」「渋滞して
いますか？」等の質問をする。そして、質問に対するユ
ーザの応答を取得（入力操作の内容取得や、音声認識結
果の取得）する（入力手段）ことで、特定状況であるか
否かの最終判断を行う（状況把握手段）。そして特定状
況についての最終判断又はユーザの応答に基づいて、対
応する各種処理を行う（処理手段）。例えば、特定状
況；探索経路外れの最終判断に対して再探索処理、特定
状況；雪道の最終判断に対して雪道用のシフトマップに
変更処理、特定状況；渋滞中の最終判断に対してシフト
アップ規制処理等が行われる。このように、既存のセン
サでは検出困難な特定の状況であっても、簡単な構成で
より確実に判断、把握することができる。
【０００８】なお、本実施形態におけるエージェント
は、擬人化されたエージェントであり、その画像（平面
的画像、ホログラフィ等の立体的画像等）が画像表示装
置によって車両内に出現される。このエージェントの処
理としては、車両自体、搭乗者、対向車等を含む車両の
状況判断と学習（状況の学習だけでなく運転者の応答や
反応等も含む）をし、各時点での車両状況とそれまでの
学習結果に基づいて、エージェントが運転者や車両に対
して様々なバリエーションをもった対応（行為＝行動と
音声）をする。これにより運転者は、複数のエージェン
トを車両内に自由に呼びだしてつき合う（コミュニケー
ションする）ことが可能になり、車両内での環境を快適
にすることができる。ここで、本実施形態において擬人
化されたエージェントとは、特定の人間、生物、漫画の
キャラクター等との同一性があり、その同一性のある生
物が、同一性・連続性を保つようなある傾向の出力（動
作、音声により応答）を行うものである。また、同一性
・連続性は特有の個性を持つ人格として表現され、電子
機器内の一種の疑似生命体としてもとらえることができ
る。車両内に出現させる本実施形態のエージェントは、
人間と同様に判断する疑似人格化（仮想人格化）された
主体である。従って、同一の車両状況であっても、過去
の学習内容に応じてコミュニケーションの内容は異な
る。ときには、車両の相応には関係ない範囲での判断ミ
スも有り、この判断ミスによる不要な（ドジな）応答を
することもある。そして運転者の応答により、判断ミス
か否かを判定し、学習する。
は、擬人化されたエージェントであり、その画像（平面
的画像、ホログラフィ等の立体的画像等）が画像表示装
置によって車両内に出現される。このエージェントの処
理としては、車両自体、搭乗者、対向車等を含む車両の
状況判断と学習（状況の学習だけでなく運転者の応答や
反応等も含む）をし、各時点での車両状況とそれまでの
学習結果に基づいて、エージェントが運転者や車両に対
して様々なバリエーションをもった対応（行為＝行動と
音声）をする。これにより運転者は、複数のエージェン
トを車両内に自由に呼びだしてつき合う（コミュニケー
ションする）ことが可能になり、車両内での環境を快適
にすることができる。ここで、本実施形態において擬人
化されたエージェントとは、特定の人間、生物、漫画の
キャラクター等との同一性があり、その同一性のある生
物が、同一性・連続性を保つようなある傾向の出力（動
作、音声により応答）を行うものである。また、同一性
・連続性は特有の個性を持つ人格として表現され、電子
機器内の一種の疑似生命体としてもとらえることができ
る。車両内に出現させる本実施形態のエージェントは、
人間と同様に判断する疑似人格化（仮想人格化）された
主体である。従って、同一の車両状況であっても、過去
の学習内容に応じてコミュニケーションの内容は異な
る。ときには、車両の相応には関係ない範囲での判断ミ
スも有り、この判断ミスによる不要な（ドジな）応答を
することもある。そして運転者の応答により、判断ミス
か否かを判定し、学習する。
【０００９】（２）実施形態の詳細 図１は、本実施形態におけるエージェント装置の構成を
示すブロック図である。本実施形態では、エージェント
によるコミュニケーション機能全体を制御する全体処理
部１を備えている。この全体処理部１は、設定した目的
地までの経路を探索して音声や画像表示によって経路案
内等をするナビゲーション処理部１０、エージェント処
理部１１、ナビゲーション処理部１０とエージェント処
理部１１に対するＩ／Ｆ部１２、エージェント画像や地
図画像等の画像出力や入力画像を処理する画像処理部１
３、エージェントの音声や経路案内用の音声等の音声を
出力したり、入力される音声を音声認識辞書を使用して
認識したりする音声制御部１４、及び車両や運転者に関
する各種状況の検出データを処理する状況情報処理部１
５を有している。
示すブロック図である。本実施形態では、エージェント
によるコミュニケーション機能全体を制御する全体処理
部１を備えている。この全体処理部１は、設定した目的
地までの経路を探索して音声や画像表示によって経路案
内等をするナビゲーション処理部１０、エージェント処
理部１１、ナビゲーション処理部１０とエージェント処
理部１１に対するＩ／Ｆ部１２、エージェント画像や地
図画像等の画像出力や入力画像を処理する画像処理部１
３、エージェントの音声や経路案内用の音声等の音声を
出力したり、入力される音声を音声認識辞書を使用して
認識したりする音声制御部１４、及び車両や運転者に関
する各種状況の検出データを処理する状況情報処理部１
５を有している。
【００１０】エージェント処理部１１は、所定容姿のエ
ージェントを車両内に出現させる。また、車両の状況や
運転者による過去の応対等を学習して適切な会話や制御
を行うようになっている。そして本実施形態のエージェ
ント装置では、車両の状況や車内、車外の状況が特定の
状況にある可能性を判断し、エージェントが特定状況か
否かを問う質問（以下、特定状況質問という）をし、こ
の特定状況質問に対する運転者や同乗者による回答から
特定状況か否かを最終的に判断し、判断結果に対応した
処理を行うようになっている。
ージェントを車両内に出現させる。また、車両の状況や
運転者による過去の応対等を学習して適切な会話や制御
を行うようになっている。そして本実施形態のエージェ
ント装置では、車両の状況や車内、車外の状況が特定の
状況にある可能性を判断し、エージェントが特定状況か
否かを問う質問（以下、特定状況質問という）をし、こ
の特定状況質問に対する運転者や同乗者による回答から
特定状況か否かを最終的に判断し、判断結果に対応した
処理を行うようになっている。
【００１１】ナビゲーション処理部１０とエージェント
処理部１１は、データ処理及び各部の動作の制御を行う
ＣＰＵ（中央処理装置）と、このＣＰＵにデータバスや
制御バス等のバスラインで接続されたＲＯＭ、ＲＡＭ、
タイマ等を備えている。両処理部１０、１１はネットワ
ーク接続されており、互いの処理データを取得すること
ができるようになっている。例えば、エージェント処理
部１１は、前記位置検出装置２１による検出結果からナ
ビゲーション処理部１０で特定した車両の現在位置のデ
ータや、ナビゲーション処理部１０で探索した目的地ま
での走行経路や、ナビゲーションデータ記憶装置に格納
されたナビゲーション用のデータ等を取得できるように
なっている。ＲＯＭはＣＰＵで制御を行うための各種デ
ータやプログラムが予め格納されたリードオンリーメモ
リであり、ＲＡＭはＣＰＵがワーキングメモリとして使
用するランダムアクセスメモリである。
処理部１１は、データ処理及び各部の動作の制御を行う
ＣＰＵ（中央処理装置）と、このＣＰＵにデータバスや
制御バス等のバスラインで接続されたＲＯＭ、ＲＡＭ、
タイマ等を備えている。両処理部１０、１１はネットワ
ーク接続されており、互いの処理データを取得すること
ができるようになっている。例えば、エージェント処理
部１１は、前記位置検出装置２１による検出結果からナ
ビゲーション処理部１０で特定した車両の現在位置のデ
ータや、ナビゲーション処理部１０で探索した目的地ま
での走行経路や、ナビゲーションデータ記憶装置に格納
されたナビゲーション用のデータ等を取得できるように
なっている。ＲＯＭはＣＰＵで制御を行うための各種デ
ータやプログラムが予め格納されたリードオンリーメモ
リであり、ＲＡＭはＣＰＵがワーキングメモリとして使
用するランダムアクセスメモリである。
【００１２】本実施形態のナビゲーション処理部１０と
エージェント処理部１１は、ＣＰＵがＲＯＭに格納され
た各種プログラムを読み込んで各種処理を実行するよう
になっている。なお、ＣＰＵは、記憶媒体駆動装置２３
にセットされた外部の記憶媒体からコンピュータプログ
ラムを読み込んで、エージェントデータ記憶装置２９や
ナビゲーションデータ記憶装置３０、図示しないハード
ディスク等のその他の記憶装置に格納（インストール）
し、この記憶装置から必要なプログラム等をＲＡＭに読
み込んで（ロードして）実行するようにしてもよい。ま
た、必要なプログラム等を記録媒体駆動装置２３からＲ
ＡＭに直接読み込んで実行するようにしてもよい。
エージェント処理部１１は、ＣＰＵがＲＯＭに格納され
た各種プログラムを読み込んで各種処理を実行するよう
になっている。なお、ＣＰＵは、記憶媒体駆動装置２３
にセットされた外部の記憶媒体からコンピュータプログ
ラムを読み込んで、エージェントデータ記憶装置２９や
ナビゲーションデータ記憶装置３０、図示しないハード
ディスク等のその他の記憶装置に格納（インストール）
し、この記憶装置から必要なプログラム等をＲＡＭに読
み込んで（ロードして）実行するようにしてもよい。ま
た、必要なプログラム等を記録媒体駆動装置２３からＲ
ＡＭに直接読み込んで実行するようにしてもよい。
【００１３】ナビゲーション処理部１０には、現在位置
検出装置２１とナビゲーションデータ記憶装置３０が接
続され、エージェント処理部１１にはエージェントデー
タ記憶装置２９が接続されている。Ｉ／Ｆ部１２には入
力装置２２と記憶媒体駆動装置２３と通信制御装置２４
と、その他の装置（窓開閉装置、エアコン風量調節装
置、オーディオ音量調節装置、ヘッドランプオン・オフ
装置、ワイパー駆動制御装置等）が接続されている。画
像処理部１３には表示装置２７と撮像装置２８が接続さ
れている。音声制御部１４は、音声合成部１４１と音声
認識装置１４２を備えており、音声合成部１４１には音
声出力装置２５が接続され、音声認識部１４２にはマイ
ク２６が接続されている。状況情報処理部１５には状況
センサ部４０が接続されている。
検出装置２１とナビゲーションデータ記憶装置３０が接
続され、エージェント処理部１１にはエージェントデー
タ記憶装置２９が接続されている。Ｉ／Ｆ部１２には入
力装置２２と記憶媒体駆動装置２３と通信制御装置２４
と、その他の装置（窓開閉装置、エアコン風量調節装
置、オーディオ音量調節装置、ヘッドランプオン・オフ
装置、ワイパー駆動制御装置等）が接続されている。画
像処理部１３には表示装置２７と撮像装置２８が接続さ
れている。音声制御部１４は、音声合成部１４１と音声
認識装置１４２を備えており、音声合成部１４１には音
声出力装置２５が接続され、音声認識部１４２にはマイ
ク２６が接続されている。状況情報処理部１５には状況
センサ部４０が接続されている。
【００１４】現在位置検出装置２１は、車両の絶対位置
（緯度、経度による）を検出するためのものであり、人
工衛星を利用して車両の位置を測定するＧＰＳ（Global
Positioning System)受信装置２１１と、方位センサ２
１２と、舵角センサ２１３と、距離センサ２１４と、路
上に配置されたビーコンからの位置情報を受信するビー
コン受信装置２１５等が使用される。ＧＰＳ受信装置２
１１とビーコン受信装置２１５は単独で位置測定が可能
であるが、ＧＰＳ受信装置２１１やビーコン受信装置２
１５による受信が不可能な場所では、方位センサ２１２
と距離センサ２１４の双方を用いた推測航法によって現
在位置を検出するようになっている。なお、より正確な
現在位置を検出するために、所定の基地局から送信され
る測位誤差に対する補正信号を受信し、現在位置を補正
するＤ−ＧＰＳ（ディファレンシャルＧＰＳ）を使用す
るようにしてもよい。方位センサ２１２は、例えば、地
磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、車両
の回転角速度を検出しその角速度を積分して車両の方位
を求めるガスレートジャイロや光ファイバジャイロ等の
ジャイロ、左右の車輪センサを配置しその出力パルス差
（移動距離の差）により車両の旋回を検出することで方
位の変位量を算出するようにした車輪センサ、等が使用
される。舵角センサ２１３は、ステアリングの回転部に
取り付けた光学的な回転センサや回転抵抗ボリューム等
を用いてステアリングの角度αを検出する。距離センサ
２１４は、例えば、車輪の回転数を検出して計数し、ま
たは加速度を検出して２回積分するもの等の各種の方法
が使用される。
（緯度、経度による）を検出するためのものであり、人
工衛星を利用して車両の位置を測定するＧＰＳ（Global
Positioning System)受信装置２１１と、方位センサ２
１２と、舵角センサ２１３と、距離センサ２１４と、路
上に配置されたビーコンからの位置情報を受信するビー
コン受信装置２１５等が使用される。ＧＰＳ受信装置２
１１とビーコン受信装置２１５は単独で位置測定が可能
であるが、ＧＰＳ受信装置２１１やビーコン受信装置２
１５による受信が不可能な場所では、方位センサ２１２
と距離センサ２１４の双方を用いた推測航法によって現
在位置を検出するようになっている。なお、より正確な
現在位置を検出するために、所定の基地局から送信され
る測位誤差に対する補正信号を受信し、現在位置を補正
するＤ−ＧＰＳ（ディファレンシャルＧＰＳ）を使用す
るようにしてもよい。方位センサ２１２は、例えば、地
磁気を検出して車両の方位を求める地磁気センサ、車両
の回転角速度を検出しその角速度を積分して車両の方位
を求めるガスレートジャイロや光ファイバジャイロ等の
ジャイロ、左右の車輪センサを配置しその出力パルス差
（移動距離の差）により車両の旋回を検出することで方
位の変位量を算出するようにした車輪センサ、等が使用
される。舵角センサ２１３は、ステアリングの回転部に
取り付けた光学的な回転センサや回転抵抗ボリューム等
を用いてステアリングの角度αを検出する。距離センサ
２１４は、例えば、車輪の回転数を検出して計数し、ま
たは加速度を検出して２回積分するもの等の各種の方法
が使用される。
【００１５】入力装置２２は、エージェントの名前の読
みを入力したり、その他、エージェント処理を行う上で
使用されるユーザ情報（年齢、性別、趣味、性格など）
を入力するためのものである。なお、これらユーザに関
する情報は、入力装置２２からユーザが入力する場合に
限らず、ユーザとのコミュニケーションが無い時間が一
定時間以上経過した場合等に、未入力の項目について例
えば、プロ野球が好きか否か、好きな球団名等に関する
各種問い合わせをエージェントがユーザに行い、ユーザ
の回答内容から取得するようにしてもよい。入力装置２
２は、本実施形態によるエージェントの特定状況質問
や、その他全ての問い合わせ等に対して運転者が応答す
るための１つの手段でもある。入力装置２２は、ナビゲ
ーション処理における走行開始時の現在地（出発地点）
や目的地（到達地点）、情報提供局へ渋滞情報等の情報
の請求を発信したい車両の所定の走行環境（発信条
件）、車内で使用される携帯電話のタイプ（型式）など
を入力するためのものでもある。
みを入力したり、その他、エージェント処理を行う上で
使用されるユーザ情報（年齢、性別、趣味、性格など）
を入力するためのものである。なお、これらユーザに関
する情報は、入力装置２２からユーザが入力する場合に
限らず、ユーザとのコミュニケーションが無い時間が一
定時間以上経過した場合等に、未入力の項目について例
えば、プロ野球が好きか否か、好きな球団名等に関する
各種問い合わせをエージェントがユーザに行い、ユーザ
の回答内容から取得するようにしてもよい。入力装置２
２は、本実施形態によるエージェントの特定状況質問
や、その他全ての問い合わせ等に対して運転者が応答す
るための１つの手段でもある。入力装置２２は、ナビゲ
ーション処理における走行開始時の現在地（出発地点）
や目的地（到達地点）、情報提供局へ渋滞情報等の情報
の請求を発信したい車両の所定の走行環境（発信条
件）、車内で使用される携帯電話のタイプ（型式）など
を入力するためのものでもある。
【００１６】入力装置２２には、タッチパネル（スイッ
チとして機能）、キーボード、マウス、ライトペン、ジ
ョイスティック、赤外線等によるリモコン、音声認識装
置などの各種の装置が使用可能である。また、赤外線等
を利用したリモコンと、リモコンから送信される各種信
号を受信する受信部を備えてもよい。リモコンには、画
面上に表示されたカーソルの移動操作等を行うジョイス
ティックの他、メニュー指定キー（ボタン）、テンキー
等の各種キーが配置される。
チとして機能）、キーボード、マウス、ライトペン、ジ
ョイスティック、赤外線等によるリモコン、音声認識装
置などの各種の装置が使用可能である。また、赤外線等
を利用したリモコンと、リモコンから送信される各種信
号を受信する受信部を備えてもよい。リモコンには、画
面上に表示されたカーソルの移動操作等を行うジョイス
ティックの他、メニュー指定キー（ボタン）、テンキー
等の各種キーが配置される。
【００１７】記憶媒体駆動装置２３は、ナビゲーション
処理部１０やエージェント処理部１１が各種処理を行う
ためのコンピュータプログラムを外部の記憶媒体から読
み込むのに使用される駆動装置である。記憶媒体に記録
されているコンピュータプログラムには、各種のプログ
ラムやデータ等が含まれる。ここで、記憶媒体とは、コ
ンピュータプログラムが記録される記憶媒体をいい、具
体的には、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードデ
ィスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、メモリチップや
ＩＣカード等の半導体記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、
ＰＤ（相変化書換型光ディスク）、ＤＶＤ（ディジタル
・ビデオ・ディスク）等の光学的に情報が読み取られる
記憶媒体、紙カードや紙テープ、文字認識装置を使用し
てプログラムを読み込むための印刷物等の用紙（およ
び、紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記憶媒
体、その他各種方法でコンピュータプログラムが記録さ
れる記憶媒体が含まれる。
処理部１０やエージェント処理部１１が各種処理を行う
ためのコンピュータプログラムを外部の記憶媒体から読
み込むのに使用される駆動装置である。記憶媒体に記録
されているコンピュータプログラムには、各種のプログ
ラムやデータ等が含まれる。ここで、記憶媒体とは、コ
ンピュータプログラムが記録される記憶媒体をいい、具
体的には、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードデ
ィスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、メモリチップや
ＩＣカード等の半導体記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、
ＰＤ（相変化書換型光ディスク）、ＤＶＤ（ディジタル
・ビデオ・ディスク）等の光学的に情報が読み取られる
記憶媒体、紙カードや紙テープ、文字認識装置を使用し
てプログラムを読み込むための印刷物等の用紙（およ
び、紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記憶媒
体、その他各種方法でコンピュータプログラムが記録さ
れる記憶媒体が含まれる。
【００１８】記憶媒体駆動装置２３は、これらの各種記
憶媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、記
憶媒体がフロッピーディスクやＩＣカード等のように書
き込み可能な記憶媒体である場合には、ナビゲーション
処理部１０やエージェント処理部１１のＲＡＭや記憶装
置２９、３０のデータ等をその記憶媒体に書き込むこと
が可能である。例えば、ＩＣカードにエージェント機能
に関する学習内容（学習項目データ、応答データ）や、
ユーザ情報等を記憶させ、他の車両を運転する場合でも
この記憶させたＩＣカードを使用することで、自分の好
みに合わせて命名され、過去の応対の状況に応じて学習
された同一のエージェントとコミュニケーションするこ
とが可能になる。これにより、車両毎のエージェントで
はなく、運転者に固有な名前と、学習内容のエージェン
トを車両内に出現させることが可能になる。
憶媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、記
憶媒体がフロッピーディスクやＩＣカード等のように書
き込み可能な記憶媒体である場合には、ナビゲーション
処理部１０やエージェント処理部１１のＲＡＭや記憶装
置２９、３０のデータ等をその記憶媒体に書き込むこと
が可能である。例えば、ＩＣカードにエージェント機能
に関する学習内容（学習項目データ、応答データ）や、
ユーザ情報等を記憶させ、他の車両を運転する場合でも
この記憶させたＩＣカードを使用することで、自分の好
みに合わせて命名され、過去の応対の状況に応じて学習
された同一のエージェントとコミュニケーションするこ
とが可能になる。これにより、車両毎のエージェントで
はなく、運転者に固有な名前と、学習内容のエージェン
トを車両内に出現させることが可能になる。
【００１９】通信制御装置２４は、各種無線通信機器か
らなる携帯電話が接続されるようになっている。通信制
御装置２４は、電話回線による通話の他、道路の混雑状
況や交通規制等の交通情報に関するデータなどを提供す
る情報提供局との通信や、車内での通信カラオケのため
に使用するカラオケデータを提供する情報提供局との通
信を行うことができるようになっている。また、通信制
御装置２４を介して、エージェント機能に関する学習デ
ータやユーザ情報等を送受信することも可能である。ま
た通信制御装置２４は、ＡＴＩＳセンターから送信され
る渋滞等の各種情報を受信したり、また、道路周辺に配
置されたビーコンから送信される渋滞等のＶＩＣＳ情報
をビーコンレシーバーで受信したりすることができるよ
うになっている。
らなる携帯電話が接続されるようになっている。通信制
御装置２４は、電話回線による通話の他、道路の混雑状
況や交通規制等の交通情報に関するデータなどを提供す
る情報提供局との通信や、車内での通信カラオケのため
に使用するカラオケデータを提供する情報提供局との通
信を行うことができるようになっている。また、通信制
御装置２４を介して、エージェント機能に関する学習デ
ータやユーザ情報等を送受信することも可能である。ま
た通信制御装置２４は、ＡＴＩＳセンターから送信され
る渋滞等の各種情報を受信したり、また、道路周辺に配
置されたビーコンから送信される渋滞等のＶＩＣＳ情報
をビーコンレシーバーで受信したりすることができるよ
うになっている。
【００２０】音声出力装置２５は、車内に配置された複
数のスピーカで構成され、音声制御部１４の音声合成部
１４１により合成された音声が出力される。例えば、例
えば、音声による経路案内を行う場合の案内音声や、エ
ージェントによる特定状況質問等の音声やエージェント
の動作に伴う音等が音声合成部１４１で合成され、音声
出力装置２５から出力されるようになっている。この音
声出力装置２５は、全部又は一部をオーディオ用のスピ
ーカと兼用するようにしてもよい。なお、音声制御部１
４は、運転者のチューニング指示の入力に応じて、音声
出力装置２５から出力する音声の音色やアクセント等を
制御することが可能である。音声出力装置２５は、音声
制御部１４の音声認識部１４２で認識した音声について
の認識内向をユーザに確認（コールバック）するために
合成された音声も出力するようになっている。
数のスピーカで構成され、音声制御部１４の音声合成部
１４１により合成された音声が出力される。例えば、例
えば、音声による経路案内を行う場合の案内音声や、エ
ージェントによる特定状況質問等の音声やエージェント
の動作に伴う音等が音声合成部１４１で合成され、音声
出力装置２５から出力されるようになっている。この音
声出力装置２５は、全部又は一部をオーディオ用のスピ
ーカと兼用するようにしてもよい。なお、音声制御部１
４は、運転者のチューニング指示の入力に応じて、音声
出力装置２５から出力する音声の音色やアクセント等を
制御することが可能である。音声出力装置２５は、音声
制御部１４の音声認識部１４２で認識した音声について
の認識内向をユーザに確認（コールバック）するために
合成された音声も出力するようになっている。
【００２１】マイク２６は、音声制御部１４の音声認識
部１４２における音声認識の対象となる音声を入力する
音声入力手段として機能する。マイク２６には、例え
ば、ナビゲーション処理における目的地等の入力音声
や、エージェントとの運転者の会話等（特定状況質問に
対するユーザの回答や、コールバックに対すユーザの応
答等を含む）が入力される。このマイク２６は、通信カ
ラオケ等のカラオケを行う際のマイクと兼用するように
してもよく、また、運転者の音声を的確に収集するため
に指向性のある専用のマイクを使用するようにしてもよ
い。音声出力装置２５とマイク２６とでハンズフリーユ
ニットを形成させて、携帯電話を介さずに、電話通信に
おける通話を行えるようにしてもよい。
部１４２における音声認識の対象となる音声を入力する
音声入力手段として機能する。マイク２６には、例え
ば、ナビゲーション処理における目的地等の入力音声
や、エージェントとの運転者の会話等（特定状況質問に
対するユーザの回答や、コールバックに対すユーザの応
答等を含む）が入力される。このマイク２６は、通信カ
ラオケ等のカラオケを行う際のマイクと兼用するように
してもよく、また、運転者の音声を的確に収集するため
に指向性のある専用のマイクを使用するようにしてもよ
い。音声出力装置２５とマイク２６とでハンズフリーユ
ニットを形成させて、携帯電話を介さずに、電話通信に
おける通話を行えるようにしてもよい。
【００２２】表示装置２７には、ナビゲーション処理部
１０の処理による経路案内用の道路地図や各種画像情報
が表示されたり、エージェント処理部１１によるエージ
ェントの容姿や、その容姿のエージェントによる各種行
動（動画）が表示されたりするようになっている。ま
た、撮像装置２８で撮像された車両内外の画像も画像処
理部１３で処理された後に表示されるようになってい
る。表示装置２７は、液晶表示装置、ＣＲＴ等の各種表
示装置が使用される。なお、この表示装置２７は、例え
ばタッチパネル等の、前記入力装置２２としての機能を
兼ね備えたものとすることができる。
１０の処理による経路案内用の道路地図や各種画像情報
が表示されたり、エージェント処理部１１によるエージ
ェントの容姿や、その容姿のエージェントによる各種行
動（動画）が表示されたりするようになっている。ま
た、撮像装置２８で撮像された車両内外の画像も画像処
理部１３で処理された後に表示されるようになってい
る。表示装置２７は、液晶表示装置、ＣＲＴ等の各種表
示装置が使用される。なお、この表示装置２７は、例え
ばタッチパネル等の、前記入力装置２２としての機能を
兼ね備えたものとすることができる。
【００２３】撮像装置２８は、画像を撮像するためのＣ
ＣＤ（電荷結合素子）を備えたカメラで構成されてお
り、運転者を撮像する車内カメラの他、車両前方、後
方、右側方、左側方を撮像する各車外カメラが配置され
ている。撮像装置２８の各カメラにより撮像された画像
は、画像処理部１３に供給され、画像認識等の処理が行
われ、各認識結果をエージェント処理部１１によるプロ
グラム番号の決定にも使用するようになっている。撮像
装置２８で撮像された画像は、車両内外の状況が特定状
況にある可能性があるか否かを判断する可能性判断に使
用することができ、この場合には、状況を検出するセン
サとしても機能することになる。
ＣＤ（電荷結合素子）を備えたカメラで構成されてお
り、運転者を撮像する車内カメラの他、車両前方、後
方、右側方、左側方を撮像する各車外カメラが配置され
ている。撮像装置２８の各カメラにより撮像された画像
は、画像処理部１３に供給され、画像認識等の処理が行
われ、各認識結果をエージェント処理部１１によるプロ
グラム番号の決定にも使用するようになっている。撮像
装置２８で撮像された画像は、車両内外の状況が特定状
況にある可能性があるか否かを判断する可能性判断に使
用することができ、この場合には、状況を検出するセン
サとしても機能することになる。
【００２４】エージェントデータ記憶装置２９は、本実
施形態によるエージェント機能を実現するために必要な
各種データやプログラムが格納される記憶装置である。
このエージェントデータ記憶装置２９には、例えば、フ
ロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光
ディスク、磁気テープ、ＩＣカード、光カード、ＤＶＤ
等の各種記憶媒体と、その駆動装置が使用される。この
場合、例えば、学習項目データ２９２、応答データ２９
３、及びユーザ情報２９７を持ち運びが容易なＩＣカー
ドやフロッピーディスクで構成し、その他のデータをハ
ードディスクで構成するというように、複数種類の異な
る記憶媒体と駆動装置で構成し、駆動装置としてそれら
の駆動装置を用いるようにしてもよい。
施形態によるエージェント機能を実現するために必要な
各種データやプログラムが格納される記憶装置である。
このエージェントデータ記憶装置２９には、例えば、フ
ロッピーディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光
ディスク、磁気テープ、ＩＣカード、光カード、ＤＶＤ
等の各種記憶媒体と、その駆動装置が使用される。この
場合、例えば、学習項目データ２９２、応答データ２９
３、及びユーザ情報２９７を持ち運びが容易なＩＣカー
ドやフロッピーディスクで構成し、その他のデータをハ
ードディスクで構成するというように、複数種類の異な
る記憶媒体と駆動装置で構成し、駆動装置としてそれら
の駆動装置を用いるようにしてもよい。
【００２５】エージェントデータ記憶装置２９には、エ
ージェントプログラム２９０、プログラム選択テーブル
２９１、学習項目データ２９２、応答データ２９３、エ
ージェントの容姿や行動を静止画像や動画像で画像表示
するための画像データ２９４、エージェントが特定状況
質問をするために必要な音声合成用の特定状況質問デー
タ２９６、運転者を特定するためのユーザ情報２９７、
その他エージェントのための処理に必要な各種のデータ
が格納されている。
ージェントプログラム２９０、プログラム選択テーブル
２９１、学習項目データ２９２、応答データ２９３、エ
ージェントの容姿や行動を静止画像や動画像で画像表示
するための画像データ２９４、エージェントが特定状況
質問をするために必要な音声合成用の特定状況質問デー
タ２９６、運転者を特定するためのユーザ情報２９７、
その他エージェントのための処理に必要な各種のデータ
が格納されている。
【００２６】画像データ２９４には、各エージェントの
容姿と、各容姿のエージェントが様々な表情や動作を表
すための各種画像データが格納されている。ユーザは、
これら各エージェントを選択し、自由に名前を付ける
（設定する）ことができるようになっている。格納され
る容姿としては、人間（男性、女性）的な容姿である必
要はなく、例えば、ひよこや犬、猫、カエル、ネズミ等
の動物自体の容姿や人間的に図案化（イラスト化）した
動物の容姿であってもよく、更にロボット的な容姿や、
特定のキャラクタの容姿等であっても良く、これら各容
姿に対応して名前を付けることが可能である。またエー
ジェントの年齢としても一定である必要がなく、エージ
ェントの学習機能として、最初は子供の容姿とし、時間
の経過と共に成長していき容姿が変化していく（大人の
容姿に変化し、更に老人の容姿に変化していく）ように
してもよい。画像データ２９４には、これら各種エージ
ェントの容姿の画像が格納されており、運転者の好みに
よって入力装置２２等から選択することができるように
なっている。
容姿と、各容姿のエージェントが様々な表情や動作を表
すための各種画像データが格納されている。ユーザは、
これら各エージェントを選択し、自由に名前を付ける
（設定する）ことができるようになっている。格納され
る容姿としては、人間（男性、女性）的な容姿である必
要はなく、例えば、ひよこや犬、猫、カエル、ネズミ等
の動物自体の容姿や人間的に図案化（イラスト化）した
動物の容姿であってもよく、更にロボット的な容姿や、
特定のキャラクタの容姿等であっても良く、これら各容
姿に対応して名前を付けることが可能である。またエー
ジェントの年齢としても一定である必要がなく、エージ
ェントの学習機能として、最初は子供の容姿とし、時間
の経過と共に成長していき容姿が変化していく（大人の
容姿に変化し、更に老人の容姿に変化していく）ように
してもよい。画像データ２９４には、これら各種エージ
ェントの容姿の画像が格納されており、運転者の好みに
よって入力装置２２等から選択することができるように
なっている。
【００２７】特定状況質問データ２９６には、車両が特
定状況にある可能性があると判断された場合、可能性あ
りと判断された特定状況に対応する特定状況質問を音声
合成部１４１で合成するためのデータが、各特定状況に
対応して格納されている。特定状況質問データ２９６
は、エージェントの特定状況質問に対して、ユーザが肯
定語、又は否定語により回答することができる形式の質
問がデータ化されている。例えば、特定状況として、雪
道を走行している可能性が判断された場合、エージェン
トが「雪道ですか？」と特定状況質問をするためのデー
タが格納されている。この特定状況質問に対してユーザ
は、Ｙｅｓ、はい、そうです、ＯＫ、そうだよ、ピンポ
ン等の肯定語、又はＮｏ、いいえ、ちがうよ、ブッブ
ー、違います等の否定語を発することで音声による回答
とすることができる。
定状況にある可能性があると判断された場合、可能性あ
りと判断された特定状況に対応する特定状況質問を音声
合成部１４１で合成するためのデータが、各特定状況に
対応して格納されている。特定状況質問データ２９６
は、エージェントの特定状況質問に対して、ユーザが肯
定語、又は否定語により回答することができる形式の質
問がデータ化されている。例えば、特定状況として、雪
道を走行している可能性が判断された場合、エージェン
トが「雪道ですか？」と特定状況質問をするためのデー
タが格納されている。この特定状況質問に対してユーザ
は、Ｙｅｓ、はい、そうです、ＯＫ、そうだよ、ピンポ
ン等の肯定語、又はＮｏ、いいえ、ちがうよ、ブッブ
ー、違います等の否定語を発することで音声による回答
とすることができる。
【００２８】ユーザ情報２９７には、ユーザの氏名、住
所、生年月日、性別、性格、趣味、好きなスポーツ、好
きなチーム、好きな食べ物、宗教、ユーザの身長、体
重、運転席（シート）の固定位置（前後位置、背もたれ
の角度）、ルームミラーの角度、視線の高さ、顔写真を
デジタル化したデータ、音声の特徴パラメータ等の各種
情報が各ユーザ毎に格納されている。ユーザ情報は、エ
ージェントがユーザと取るコミュニケーションの内容を
判断する場合に使用される他、ユーザの体重等の後者の
データ群は運転者を特定するためにも使用される。
所、生年月日、性別、性格、趣味、好きなスポーツ、好
きなチーム、好きな食べ物、宗教、ユーザの身長、体
重、運転席（シート）の固定位置（前後位置、背もたれ
の角度）、ルームミラーの角度、視線の高さ、顔写真を
デジタル化したデータ、音声の特徴パラメータ等の各種
情報が各ユーザ毎に格納されている。ユーザ情報は、エ
ージェントがユーザと取るコミュニケーションの内容を
判断する場合に使用される他、ユーザの体重等の後者の
データ群は運転者を特定するためにも使用される。
【００２９】エージェントプログラム２９０には、エー
ジェント機能を実現するためのエージェント処理プログ
ラムや、エージェントと運転者とがコミュニケーション
する場合の細かな行動を表示装置２７に画像表示すると
共にその行動に対応した会話を音声合成部１４１で合成
して音声出力装置２５から出力するためのコミュニケー
ションプログラムがプログラム番号順に格納されてい
る。エージェントプログラム２９０には、各プログラム
番号の音声に対して複数種類の音声データが格納されて
おり、運転者は前記エージェントの容姿の選択と併せて
音声を入力装置２２等から選択することができるように
なっている。エージェントの音声としては、男性の音
声、女性の音声、子供の音声、機械的な音声、動物的な
音声、特定の声優や俳優の音声、特定のキャラクタの音
声等があり、これらの中から適宜運転者が選択する。こ
の音声と前記容姿の選択は、適時変更することが可能で
ある。なお、特定状況質問についてはエージェント処理
部１１によるコミュニケーションとは独立させることが
できるようにするために、特定状況質問に関するデータ
については、特定状況質問２９６に格納されている。
ジェント機能を実現するためのエージェント処理プログ
ラムや、エージェントと運転者とがコミュニケーション
する場合の細かな行動を表示装置２７に画像表示すると
共にその行動に対応した会話を音声合成部１４１で合成
して音声出力装置２５から出力するためのコミュニケー
ションプログラムがプログラム番号順に格納されてい
る。エージェントプログラム２９０には、各プログラム
番号の音声に対して複数種類の音声データが格納されて
おり、運転者は前記エージェントの容姿の選択と併せて
音声を入力装置２２等から選択することができるように
なっている。エージェントの音声としては、男性の音
声、女性の音声、子供の音声、機械的な音声、動物的な
音声、特定の声優や俳優の音声、特定のキャラクタの音
声等があり、これらの中から適宜運転者が選択する。こ
の音声と前記容姿の選択は、適時変更することが可能で
ある。なお、特定状況質問についてはエージェント処理
部１１によるコミュニケーションとは独立させることが
できるようにするために、特定状況質問に関するデータ
については、特定状況質問２９６に格納されている。
【００３０】プログラム選択テーブル２９１は、エージ
ェントプログラム２９０に格納されているコミュニケー
ションプログラムを選択するためのテーブルである。こ
のプログラム選択テーブル２９１からコミュニケーショ
ンプログラムを選択する選択条件には、状態センサ４０
や現在位置検出装置２１、撮像装置２８により検出され
る車両や運転者の各種状況から決定される項目（時間、
起動場所、冷却水温、シフトポジション位置、アクセル
開度等）と、学習項目データ２９２や応答データ２９３
に格納されている学習内容から決定される項目（今日の
ＩＧＯＮ回数、前回終了時からの経過時間、通算起動回
数等）とがある。
ェントプログラム２９０に格納されているコミュニケー
ションプログラムを選択するためのテーブルである。こ
のプログラム選択テーブル２９１からコミュニケーショ
ンプログラムを選択する選択条件には、状態センサ４０
や現在位置検出装置２１、撮像装置２８により検出され
る車両や運転者の各種状況から決定される項目（時間、
起動場所、冷却水温、シフトポジション位置、アクセル
開度等）と、学習項目データ２９２や応答データ２９３
に格納されている学習内容から決定される項目（今日の
ＩＧＯＮ回数、前回終了時からの経過時間、通算起動回
数等）とがある。
【００３１】学習項目データ２９２及び応答データ２９
３は、運転者の運転操作や応答によってエージェントが
学習した結果を格納するデータである。従って、学習項
目データ２９２と応答データ２９３は、各運転者毎にそ
のデータが格納・更新（学習）されるようになってい
る。応答データ２９３には、エージェントの行為に対す
るユーザの応答の履歴が、各コミュニケーションプログ
ラム番号毎に格納される。
３は、運転者の運転操作や応答によってエージェントが
学習した結果を格納するデータである。従って、学習項
目データ２９２と応答データ２９３は、各運転者毎にそ
のデータが格納・更新（学習）されるようになってい
る。応答データ２９３には、エージェントの行為に対す
るユーザの応答の履歴が、各コミュニケーションプログ
ラム番号毎に格納される。
【００３２】学習項目データ２９２には、プログラム選
択テーブル２９１の選択条件を決定する通算起動回数、
前回終了日時、今日のイグニッションＯＮ回数、前５回
の給油時残量等が格納され、選択条件により選択された
プログラムを起動するか否か（お休みするか否か）を決
定するためのお休み回数／日時、デフォルト値、その他
のデータが格納される。
択テーブル２９１の選択条件を決定する通算起動回数、
前回終了日時、今日のイグニッションＯＮ回数、前５回
の給油時残量等が格納され、選択条件により選択された
プログラムを起動するか否か（お休みするか否か）を決
定するためのお休み回数／日時、デフォルト値、その他
のデータが格納される。
【００３３】エージェント処理部１１は、これら学習項
目データ２９２、応答データ２９３、及び状況センサ部
４０で検出される車両の各種状況に対応するプログラム
番号をプログラム選択テーブル２９１から選択し、その
プログラム番号に対応するエージェントプログラム２９
０を選択して実行することで、エージェントと運転者等
とのコミュニケーションが行われるよようになってい
る。例えば、エンジンの冷却水温度が低い場合には、エ
ンジンの調子に合わせてエージェントが「眠そうに…」
行動する。眠そうな表現として、瞼が下がった表情の画
像にしたり、あくびや伸びをした後に所定の行動（お辞
儀等）をしたり、最初に目をこすったり、動きや発声を
通常よりもゆっくりさせたりすることで表すことができ
る。これらの眠そうな表現は、常に同一にするのではな
く、行動回数等を学習することで適宜表現を変更する。
例えば、３回に１回は目をこすり（Ａ行動）、１０回に
１回はあくびをするようにし（Ｂ行動）、それ以外では
瞼を下がった表情（Ｃ行動）にする。これらの変化は、
行動Ｂや行動Ｃの付加プログラムを行動Ａの基本プログ
ラムに組み合わせることで実現される。そして、どの行
動を組み合わせるかについては、基本となる行動Ａのプ
ログラム実行回数を学習項目として計数しておき、回数
に応じて付加プログラムを組み合わせるようにする。ま
た、急ブレーキが踏まれたことを条件として、エージェ
ントが「しりもち」をついたり、「たたら」を踏んだり
する行動をとったり、驚き声をだすようなプログラムも
規定されている。エージェントによる各行動の選択は急
ブレーキに対する学習によって変化するようにし、例え
ば、最初の急ブレーキから３回目までは「しりもち」を
つき、４回目から１０回目までは「たたら」を踏み、１
０回目以降は「片足を一歩前にだすだけで踏ん張る」行
動を取るようにし、エージェントが急ブレーキに対して
段階的に慣れるようにする。そして、最後の急ブレーキ
から１週間の間隔があいた場合には、１段階後退するよ
うにする。
目データ２９２、応答データ２９３、及び状況センサ部
４０で検出される車両の各種状況に対応するプログラム
番号をプログラム選択テーブル２９１から選択し、その
プログラム番号に対応するエージェントプログラム２９
０を選択して実行することで、エージェントと運転者等
とのコミュニケーションが行われるよようになってい
る。例えば、エンジンの冷却水温度が低い場合には、エ
ンジンの調子に合わせてエージェントが「眠そうに…」
行動する。眠そうな表現として、瞼が下がった表情の画
像にしたり、あくびや伸びをした後に所定の行動（お辞
儀等）をしたり、最初に目をこすったり、動きや発声を
通常よりもゆっくりさせたりすることで表すことができ
る。これらの眠そうな表現は、常に同一にするのではな
く、行動回数等を学習することで適宜表現を変更する。
例えば、３回に１回は目をこすり（Ａ行動）、１０回に
１回はあくびをするようにし（Ｂ行動）、それ以外では
瞼を下がった表情（Ｃ行動）にする。これらの変化は、
行動Ｂや行動Ｃの付加プログラムを行動Ａの基本プログ
ラムに組み合わせることで実現される。そして、どの行
動を組み合わせるかについては、基本となる行動Ａのプ
ログラム実行回数を学習項目として計数しておき、回数
に応じて付加プログラムを組み合わせるようにする。ま
た、急ブレーキが踏まれたことを条件として、エージェ
ントが「しりもち」をついたり、「たたら」を踏んだり
する行動をとったり、驚き声をだすようなプログラムも
規定されている。エージェントによる各行動の選択は急
ブレーキに対する学習によって変化するようにし、例え
ば、最初の急ブレーキから３回目までは「しりもち」を
つき、４回目から１０回目までは「たたら」を踏み、１
０回目以降は「片足を一歩前にだすだけで踏ん張る」行
動を取るようにし、エージェントが急ブレーキに対して
段階的に慣れるようにする。そして、最後の急ブレーキ
から１週間の間隔があいた場合には、１段階後退するよ
うにする。
【００３４】図２は、ナビゲーションデータ記憶装置３
０（図１）に格納されるデータファイルの内容を表した
ものである。図２に示されるように、ナビゲーションデ
ータ記憶装置３０には経路案内等で使用される各種デー
タファイルとして、通信地域データファイル３０１、描
画地図データファイル３０２、交差点データファイル３
０３、ノードデータファイル３０４、道路データファイ
ル３０５、探索データファイル３０６、写真データファ
イル３０７が格納されるようになっている。このナビゲ
ーションデータ記憶装置４は、例えば、フロッピーディ
スク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、磁
気テープ、ＩＣカード、光カード等の各種記憶媒体と、
その駆動装置が使用される。なお、ナビゲーションデー
タ記憶装置４は、複数種類の異なる記憶媒体と駆動装置
で構成するようにしてもよい。例えば、検索データファ
イル４６を読み書き可能な記憶媒体（例えば、フラッシ
ュメモリ等）で、その他のファイルをＣＤ−ＲＯＭで構
成し、駆動装置としてそれらの駆動装置を用いるように
する。
０（図１）に格納されるデータファイルの内容を表した
ものである。図２に示されるように、ナビゲーションデ
ータ記憶装置３０には経路案内等で使用される各種デー
タファイルとして、通信地域データファイル３０１、描
画地図データファイル３０２、交差点データファイル３
０３、ノードデータファイル３０４、道路データファイ
ル３０５、探索データファイル３０６、写真データファ
イル３０７が格納されるようになっている。このナビゲ
ーションデータ記憶装置４は、例えば、フロッピーディ
スク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、磁
気テープ、ＩＣカード、光カード等の各種記憶媒体と、
その駆動装置が使用される。なお、ナビゲーションデー
タ記憶装置４は、複数種類の異なる記憶媒体と駆動装置
で構成するようにしてもよい。例えば、検索データファ
イル４６を読み書き可能な記憶媒体（例えば、フラッシ
ュメモリ等）で、その他のファイルをＣＤ−ＲＯＭで構
成し、駆動装置としてそれらの駆動装置を用いるように
する。
【００３５】通信地域データファイル３０１には、通信
制御装置２４に接続される携帯電話や、接続せずに車内
で使用される携帯電話が、車両位置において通信できる
地域を表示装置２７に表示したり、その通信できる地域
を経路探索の際に使用するための通信地域データが、携
帯電話のタイプ別に格納されている。この携帯電話のタ
イプ別の各通信地域データには、検索しやすいように番
号が付されて管理され、その通信可能な地域は、閉曲線
で囲まれる内側により表現できるので、その閉曲線を短
い線分に分割してその屈曲点の位置データによって特定
する。なお、通信地域データは、通信可能地を大小各種
の四角形エリアに分割し、対角関係にある２点の座標デ
ータによりデータ化するようにしてもよい。通信地域デ
ータファイル３０１に格納される内容は、携帯電話の使
用可能な地域の拡大や縮小に伴って、更新できるのが望
ましく、このために、携帯電話と通信制御装置２４を使
用することにより、情報提供局との間で通信を行なっ
て、通信地域データファイル３０１の内容を最新のデー
タと更新できるように構成されている。なお、通信地域
データファイル３０１をフロッピーディスク、ＩＣカー
ド等で構成し、最新のデータと書換えを行うようにして
も良い。描画地図データファイル３０２には、表示装置
２７に描画される描画地図データが格納されている。こ
の描画地図データは、階層化された地図、例えば最上位
層から日本、関東地方、東京、神田といった階層ごとの
地図データが格納されている。各階層の地図データは、
それぞれ地図コードが付されている。
制御装置２４に接続される携帯電話や、接続せずに車内
で使用される携帯電話が、車両位置において通信できる
地域を表示装置２７に表示したり、その通信できる地域
を経路探索の際に使用するための通信地域データが、携
帯電話のタイプ別に格納されている。この携帯電話のタ
イプ別の各通信地域データには、検索しやすいように番
号が付されて管理され、その通信可能な地域は、閉曲線
で囲まれる内側により表現できるので、その閉曲線を短
い線分に分割してその屈曲点の位置データによって特定
する。なお、通信地域データは、通信可能地を大小各種
の四角形エリアに分割し、対角関係にある２点の座標デ
ータによりデータ化するようにしてもよい。通信地域デ
ータファイル３０１に格納される内容は、携帯電話の使
用可能な地域の拡大や縮小に伴って、更新できるのが望
ましく、このために、携帯電話と通信制御装置２４を使
用することにより、情報提供局との間で通信を行なっ
て、通信地域データファイル３０１の内容を最新のデー
タと更新できるように構成されている。なお、通信地域
データファイル３０１をフロッピーディスク、ＩＣカー
ド等で構成し、最新のデータと書換えを行うようにして
も良い。描画地図データファイル３０２には、表示装置
２７に描画される描画地図データが格納されている。こ
の描画地図データは、階層化された地図、例えば最上位
層から日本、関東地方、東京、神田といった階層ごとの
地図データが格納されている。各階層の地図データは、
それぞれ地図コードが付されている。
【００３６】交差点データファイル３０３には、各交差
点を特定する交差点番号、交差点名、交差点の座標（緯
度と経度）、その交差点が始点や終点になっている道路
の番号、および信号の有無などが交差点データとして格
納されている。ノードデータファイル３０４には、各道
路における各地点の座標を指定する緯度、経度などの情
報からなるノードデータが格納されている。すなわち、
このノードデータは、道路上の一地点に関するデータで
あり、ノード間を接続するものをアークと呼ぶと、複数
のノード列のそれぞれの間をアークで接続することによ
って道路が表現される。道路データファイル３０５に
は、各道路を特定する道路番号、始点や終点となる交差
点番号、同じ始点や終点を持つ道路の番号、道路の太
さ、進入禁止等の禁止情報、後述の写真データの写真番
号などが格納されている。交差点データファイル３０
３、ノードデータファイル３０４、道路データファイル
３０５にそれぞれ格納された交差点データ、ノードデー
タ、道路データからなる道路網データは、経路探索に使
用される。
点を特定する交差点番号、交差点名、交差点の座標（緯
度と経度）、その交差点が始点や終点になっている道路
の番号、および信号の有無などが交差点データとして格
納されている。ノードデータファイル３０４には、各道
路における各地点の座標を指定する緯度、経度などの情
報からなるノードデータが格納されている。すなわち、
このノードデータは、道路上の一地点に関するデータで
あり、ノード間を接続するものをアークと呼ぶと、複数
のノード列のそれぞれの間をアークで接続することによ
って道路が表現される。道路データファイル３０５に
は、各道路を特定する道路番号、始点や終点となる交差
点番号、同じ始点や終点を持つ道路の番号、道路の太
さ、進入禁止等の禁止情報、後述の写真データの写真番
号などが格納されている。交差点データファイル３０
３、ノードデータファイル３０４、道路データファイル
３０５にそれぞれ格納された交差点データ、ノードデー
タ、道路データからなる道路網データは、経路探索に使
用される。
【００３７】探索データファイル３０６には、経路探索
により生成された経路を構成する交差点列データ、ノー
ド列データなどが格納されている。交差点列データは、
交差点名、交差点番号、その交差点の特徴的風景を写し
た写真番号、曲がり角、距離等の情報からなる。また、
ノード列データは、そのノードの位置を表す東経、北緯
などの情報からなる。写真データファイル３０７には、
各交差点や直進中に見える特徴的な風景等を撮影した写
真が、その写真番号と対応してディジタル、アナログ、
またはネガフィルムの形式で格納されている。
により生成された経路を構成する交差点列データ、ノー
ド列データなどが格納されている。交差点列データは、
交差点名、交差点番号、その交差点の特徴的風景を写し
た写真番号、曲がり角、距離等の情報からなる。また、
ノード列データは、そのノードの位置を表す東経、北緯
などの情報からなる。写真データファイル３０７には、
各交差点や直進中に見える特徴的な風景等を撮影した写
真が、その写真番号と対応してディジタル、アナログ、
またはネガフィルムの形式で格納されている。
【００３８】図３は、状況センサ部４０を構成する各種
センサを表したものである。図３に示すように状況セン
サ部４０は、イグニッションセンサ４０１、車速センサ
４０２、アクセルセンサ４０３、ブレーキセンサ４０
４、サイドブレーキ検出センサ４０５、シフト位置検出
センサ４０６、ウィンカー検出センサ４０７、ワイパー
検出センサ４０８、ライト検出センサ４０９、シートベ
ルト検出センサ４１０、ドア開閉検出センサ４１１、同
乗者検出センサ４１２、室内温度検出センサ４１３、室
外温度検出センサ４１４、燃料検出センサ４１５、水温
検出センサ４１６、ＡＢＳ検出センサ４１７、エアコン
センサ４１８、体重センサ４１９、前車間距離センサ４
２０、後車間距離センサ４２１、体温センサ４２２、心
拍数センサ４２３、発汗センサ４２４、脳波センサ４２
５、アイトレーサー４２６、赤外線センサ４２７、傾斜
センサ４２８、車輪速センサ４２９、その他のセンサ
（タイヤの空気圧低下検出センサ、ベルト類のゆるみ検
出センサ、窓の開閉状態センサ、クラクションセンサ、
室内湿度センサ、室外湿度センサ、油温検出センサ、油
圧検出センサ、操舵角センサ等）４３０等の車両状況や
運転者状況、車内状況等を検出する各種センサを備えて
いる。これら各種センサは、それぞれのセンシング目的
に応じた所定の位置に配置されている。なお、これらの
各センサは独立したセンサとして存在しない場合には、
他のセンサ検出信号から間接的にセンシングする場合を
含む。例えば、タイヤの空気圧低下検出センサは、車速
センサの信号の変動により間接的に空気圧の低下を検出
する。
センサを表したものである。図３に示すように状況セン
サ部４０は、イグニッションセンサ４０１、車速センサ
４０２、アクセルセンサ４０３、ブレーキセンサ４０
４、サイドブレーキ検出センサ４０５、シフト位置検出
センサ４０６、ウィンカー検出センサ４０７、ワイパー
検出センサ４０８、ライト検出センサ４０９、シートベ
ルト検出センサ４１０、ドア開閉検出センサ４１１、同
乗者検出センサ４１２、室内温度検出センサ４１３、室
外温度検出センサ４１４、燃料検出センサ４１５、水温
検出センサ４１６、ＡＢＳ検出センサ４１７、エアコン
センサ４１８、体重センサ４１９、前車間距離センサ４
２０、後車間距離センサ４２１、体温センサ４２２、心
拍数センサ４２３、発汗センサ４２４、脳波センサ４２
５、アイトレーサー４２６、赤外線センサ４２７、傾斜
センサ４２８、車輪速センサ４２９、その他のセンサ
（タイヤの空気圧低下検出センサ、ベルト類のゆるみ検
出センサ、窓の開閉状態センサ、クラクションセンサ、
室内湿度センサ、室外湿度センサ、油温検出センサ、油
圧検出センサ、操舵角センサ等）４３０等の車両状況や
運転者状況、車内状況等を検出する各種センサを備えて
いる。これら各種センサは、それぞれのセンシング目的
に応じた所定の位置に配置されている。なお、これらの
各センサは独立したセンサとして存在しない場合には、
他のセンサ検出信号から間接的にセンシングする場合を
含む。例えば、タイヤの空気圧低下検出センサは、車速
センサの信号の変動により間接的に空気圧の低下を検出
する。
【００３９】イグニッションセンサ４０１は、イグニッ
ションのＯＮとＯＦＦを検出する。車速センサ４０２
は、例えば、スピードメータケーブルの回転角速度又は
回転数を検出して車速を算出するもの等、従来より公知
の車速センサを特に制限なく用いることができる。アク
セルセンサ４０３は、アクセルペダルの踏み込み量を検
出する。ブレーキセンサ４０４は、ブレーキの踏み込み
量を検出したり、踏み込み力や踏む込む速度等から急ブ
レーキがかけられたか否かを検出する。サイドブレーキ
検出センサ４０５は、サイドブレーキがかけられている
か否かを検出する。シフト位置検出センサ４０６は、シ
フトレバー位置を検出する。ウィンカー検出センサ４０
７は、ウィンカの点滅させている方向を検出する。ワイ
パー検出センサ４０８は、ワイパーの駆動状態（速度
等）を検出する。ライト検出センサ４０９は、ヘッドラ
ンプ、テールランプ、フォグランプ、ルームランプ等の
各ランプの点灯状態を検出する。シートベルト検出セン
サ４１０は、運転者、及び同乗者（補助席、後部座席）
がシートベルトを着用しているか否かを検出する。着用
していない場合には適宜（嫌われない程度に学習しなが
ら）エージェントが現れ、警告、注意、コメント等（学
習により程度を変更する）を行う。
ションのＯＮとＯＦＦを検出する。車速センサ４０２
は、例えば、スピードメータケーブルの回転角速度又は
回転数を検出して車速を算出するもの等、従来より公知
の車速センサを特に制限なく用いることができる。アク
セルセンサ４０３は、アクセルペダルの踏み込み量を検
出する。ブレーキセンサ４０４は、ブレーキの踏み込み
量を検出したり、踏み込み力や踏む込む速度等から急ブ
レーキがかけられたか否かを検出する。サイドブレーキ
検出センサ４０５は、サイドブレーキがかけられている
か否かを検出する。シフト位置検出センサ４０６は、シ
フトレバー位置を検出する。ウィンカー検出センサ４０
７は、ウィンカの点滅させている方向を検出する。ワイ
パー検出センサ４０８は、ワイパーの駆動状態（速度
等）を検出する。ライト検出センサ４０９は、ヘッドラ
ンプ、テールランプ、フォグランプ、ルームランプ等の
各ランプの点灯状態を検出する。シートベルト検出セン
サ４１０は、運転者、及び同乗者（補助席、後部座席）
がシートベルトを着用しているか否かを検出する。着用
していない場合には適宜（嫌われない程度に学習しなが
ら）エージェントが現れ、警告、注意、コメント等（学
習により程度を変更する）を行う。
【００４０】ドア開閉検出センサ４１１は、ドアの開閉
状態を検出し、いわゆる半ドアの状態が検出された場合
にはエージェントがその旨を知らせるようになってい
る。ドア開閉検出センサ４１１は、運転席ドア、助手席
ドア、後部運転席側ドア、後部助手席側ドア、ハッチバ
ック車のハッチ、ワゴン車の後部ドア等、車種に応じた
各ドア毎の開閉を検出できるようになっている。また、
車両後部のトランク、車両前部のボンネット、サンルー
フ等の開閉部にも開閉状態を検出するドア開閉検出セン
サ４１１を配置するようにしてもよい。同乗者検出セン
サ４１２は、助手席や後部座席に同乗者が乗っているか
否かを検出するセンサで、撮像装置２８で撮像された車
内の画像から検出し、または、補助席等に配置された圧
力センサや、体重計により検出する。室内温度検出セン
サ４１３は室内の気温を検出し、室外温度検出センサ４
１４は車両外の気温を検出する。燃料検出センサ４１５
は、ガソリン、軽油等の燃料の残量を検出する。給油時
直前における過去５回分の検出値が学習項目データ２９
２に格納され、その平均値になった場合にエージェント
が給油時期であることを知らせる。
状態を検出し、いわゆる半ドアの状態が検出された場合
にはエージェントがその旨を知らせるようになってい
る。ドア開閉検出センサ４１１は、運転席ドア、助手席
ドア、後部運転席側ドア、後部助手席側ドア、ハッチバ
ック車のハッチ、ワゴン車の後部ドア等、車種に応じた
各ドア毎の開閉を検出できるようになっている。また、
車両後部のトランク、車両前部のボンネット、サンルー
フ等の開閉部にも開閉状態を検出するドア開閉検出セン
サ４１１を配置するようにしてもよい。同乗者検出セン
サ４１２は、助手席や後部座席に同乗者が乗っているか
否かを検出するセンサで、撮像装置２８で撮像された車
内の画像から検出し、または、補助席等に配置された圧
力センサや、体重計により検出する。室内温度検出セン
サ４１３は室内の気温を検出し、室外温度検出センサ４
１４は車両外の気温を検出する。燃料検出センサ４１５
は、ガソリン、軽油等の燃料の残量を検出する。給油時
直前における過去５回分の検出値が学習項目データ２９
２に格納され、その平均値になった場合にエージェント
が給油時期であることを知らせる。
【００４１】水温検出センサ４１６は、冷却水の温度を
検出する。イグニッションＯＮ直後において、この検出
温度が低い場合には、エージェントが眠そうな行為をす
る場合が多い。逆に水温が高すぎる場合にはオーバーヒ
ートする前に、エージェントが「だるそう」な行動と共
にその旨を知らせる。ＡＢＳ検出センサ４１７は、急ブ
レーキによるタイヤのロックを防止し操縦性と車両安定
性を確保するＡＢＳが作動したか否かを検出する。エア
コンセンサ４１８は、エアコンの操作状態を検出する。
例えば、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、設定温度、風量等が
検出される。体重センサ４１９は、運転者の体重を検出
するセンサである。この体重から、または、体重と撮像
装置２８の画像から運転者を特定し、その運転者との関
係で学習したエージェントを出現させるようにする。す
なわち、特定した運転者に対してエージェントが学習し
た、学習項目データ２９２と応答データ２９３を使用す
ることで、その運転者専用のエージェントを出現させる
ようにする。前車間距離センサ４２０は車両前方の他車
両や障害物との距離を検出し、後車間距離センサ４２１
は後方の他車両や障害物との距離を検出する。
検出する。イグニッションＯＮ直後において、この検出
温度が低い場合には、エージェントが眠そうな行為をす
る場合が多い。逆に水温が高すぎる場合にはオーバーヒ
ートする前に、エージェントが「だるそう」な行動と共
にその旨を知らせる。ＡＢＳ検出センサ４１７は、急ブ
レーキによるタイヤのロックを防止し操縦性と車両安定
性を確保するＡＢＳが作動したか否かを検出する。エア
コンセンサ４１８は、エアコンの操作状態を検出する。
例えば、エアコンのＯＮ・ＯＦＦ、設定温度、風量等が
検出される。体重センサ４１９は、運転者の体重を検出
するセンサである。この体重から、または、体重と撮像
装置２８の画像から運転者を特定し、その運転者との関
係で学習したエージェントを出現させるようにする。す
なわち、特定した運転者に対してエージェントが学習し
た、学習項目データ２９２と応答データ２９３を使用す
ることで、その運転者専用のエージェントを出現させる
ようにする。前車間距離センサ４２０は車両前方の他車
両や障害物との距離を検出し、後車間距離センサ４２１
は後方の他車両や障害物との距離を検出する。
【００４２】体温センサ４２２、心拍数センサ４２３、
発汗センサ４２４は、それぞれ運転者の体温、心拍数、
発汗状態を検出するセンサで、例えば、ハンドル表面に
各センサを配置し運転者の手の状態から検出する。また
は、体温センサ４２２として、赤外線検出素子を使用し
たサーモグラフィーにより運転者の各部の温度分布を検
出するようにしても良い。脳波センサ４２５は、運転者
の脳波を検出するセンサで、例えばα波やβ波等を検出
して運転者の覚醒状態等を調べる。アイトレーサー４２
６は、ユーザの視線の動きを検出し、通常運転中、車外
の目的物を捜している、車内目的物をさがしている、覚
醒状態等を判断する。赤外線センサ４２７は、ユーザの
手の動きや顔の動きを検出する。
発汗センサ４２４は、それぞれ運転者の体温、心拍数、
発汗状態を検出するセンサで、例えば、ハンドル表面に
各センサを配置し運転者の手の状態から検出する。また
は、体温センサ４２２として、赤外線検出素子を使用し
たサーモグラフィーにより運転者の各部の温度分布を検
出するようにしても良い。脳波センサ４２５は、運転者
の脳波を検出するセンサで、例えばα波やβ波等を検出
して運転者の覚醒状態等を調べる。アイトレーサー４２
６は、ユーザの視線の動きを検出し、通常運転中、車外
の目的物を捜している、車内目的物をさがしている、覚
醒状態等を判断する。赤外線センサ４２７は、ユーザの
手の動きや顔の動きを検出する。
【００４３】傾斜センサ４２８は、車両全体の姿勢角度
を検出するセンサで、車両の進行方向の姿勢角度を検出
する進行方向傾斜センサと、進行方向と直交方向の姿勢
角度を検出する直交方向傾斜センサとを備えており、両
センサは別々に傾斜角度を検出するようになっている。
進行方向傾斜センサで検出される姿勢角は、上り坂を走
行中である可能性判断や、下り坂を走行中である可能性
判断等に使用される。
を検出するセンサで、車両の進行方向の姿勢角度を検出
する進行方向傾斜センサと、進行方向と直交方向の姿勢
角度を検出する直交方向傾斜センサとを備えており、両
センサは別々に傾斜角度を検出するようになっている。
進行方向傾斜センサで検出される姿勢角は、上り坂を走
行中である可能性判断や、下り坂を走行中である可能性
判断等に使用される。
【００４４】車輪速センサ４２９は、４個の車輪のそれ
ぞれに取り付けられており、各車輪の車輪速度（回転速
度）を個別に検出するようになっている。車輪速センサ
４２９は、一定ピッチの歯を有して車輪と共に回転し、
一定ピッチの歯が配設されたロータと、静止位置取り付
けられた電磁ピックアップとを備えている。電磁ピック
アップは、ロータの歯と対向配置されており、歯の通過
を電磁的に検知するようになっており、このピックアッ
プで検知される出力電圧の変化の時間間隔や、単位時間
の変化数から車輪の回転速度が検出される。なお、車輪
速センサ４２９としては、電磁ピックアップ以外に、磁
気抵抗素子ピックアップ等を使用することで車輪速を検
出するようにしてもよい。また、車輪速センサ４２９の
検知信号から車速を算出するようにしてもよく、この場
合の車輪速センサは車速センサ４０２として機能する。
ぞれに取り付けられており、各車輪の車輪速度（回転速
度）を個別に検出するようになっている。車輪速センサ
４２９は、一定ピッチの歯を有して車輪と共に回転し、
一定ピッチの歯が配設されたロータと、静止位置取り付
けられた電磁ピックアップとを備えている。電磁ピック
アップは、ロータの歯と対向配置されており、歯の通過
を電磁的に検知するようになっており、このピックアッ
プで検知される出力電圧の変化の時間間隔や、単位時間
の変化数から車輪の回転速度が検出される。なお、車輪
速センサ４２９としては、電磁ピックアップ以外に、磁
気抵抗素子ピックアップ等を使用することで車輪速を検
出するようにしてもよい。また、車輪速センサ４２９の
検知信号から車速を算出するようにしてもよく、この場
合の車輪速センサは車速センサ４０２として機能する。
【００４５】次に、以上のように構成された本実施形態
の動作について説明する。図４は本実施形態のエージェ
ントによる処理のメイン動作を表したフローチャートで
ある。エージェント処理部１１は、イグニッションがＯ
Ｎされたことがイグニッションセンサ４０１で検出され
ると、まず最初に初期設定を行う（ステップ１１）。初
期設定としては、ＲＡＭのクリア、各処理用のワークエ
リアをＲＡＭに設定、プログラム選択テーブル２９１の
ＲＡＭへのロード、フラグの０設定、等の処理が行われ
る。なお、本実施形態のエージェント処理では、その処
理の開始をイグニッションＯＮとしたが、例えばドア開
閉検出センサ４１１によりいずれかのドアの開閉が検出
された場合に処理を開始するようにしてもよい。
の動作について説明する。図４は本実施形態のエージェ
ントによる処理のメイン動作を表したフローチャートで
ある。エージェント処理部１１は、イグニッションがＯ
Ｎされたことがイグニッションセンサ４０１で検出され
ると、まず最初に初期設定を行う（ステップ１１）。初
期設定としては、ＲＡＭのクリア、各処理用のワークエ
リアをＲＡＭに設定、プログラム選択テーブル２９１の
ＲＡＭへのロード、フラグの０設定、等の処理が行われ
る。なお、本実施形態のエージェント処理では、その処
理の開始をイグニッションＯＮとしたが、例えばドア開
閉検出センサ４１１によりいずれかのドアの開閉が検出
された場合に処理を開始するようにしてもよい。
【００４６】次に、エージェント処理部１１は、主とし
てユーザ情報２９７に格納された各種データに基づいて
運転者の特定を行う（ステップ１２）。すなわち、エー
ジェント処理部１１は、運転者から先に挨拶がかけられ
たときにはその声を分析して運転者を特定したり、撮像
した画像を分析することで運転者を特定したり、状況セ
ンサ部４０の体重センサで検出した体重から運転者を特
定したり、設定されたシート位置やルームミラーの角度
から運転者を特定したりする。なお、特定した運転者に
ついては、後述のエージェントの処理とは別個に、「○
○さんですか？」等の問い合わせをする特別のコミュニ
ケーションプログラムが起動され、運転者の確認が行わ
れる。
てユーザ情報２９７に格納された各種データに基づいて
運転者の特定を行う（ステップ１２）。すなわち、エー
ジェント処理部１１は、運転者から先に挨拶がかけられ
たときにはその声を分析して運転者を特定したり、撮像
した画像を分析することで運転者を特定したり、状況セ
ンサ部４０の体重センサで検出した体重から運転者を特
定したり、設定されたシート位置やルームミラーの角度
から運転者を特定したりする。なお、特定した運転者に
ついては、後述のエージェントの処理とは別個に、「○
○さんですか？」等の問い合わせをする特別のコミュニ
ケーションプログラムが起動され、運転者の確認が行わ
れる。
【００４７】運転者が特定されると、次にエージェント
処理部１１は、車両の現在の状況を推定したり把握した
りするためのデータを収集する（ステップ１３）。すな
わち、エージェント処理部１１は、状況センサ部４０の
各センサから状況情報処理部１５に供給される検出値
や、撮像装置２８で撮像した画像の処理結果や、現在位
置検出装置２１で検出した車両の現在位置等のデータを
取得して、ＲＡＭの所定エリアに格納する。例えば、水
温検出センサで検出された冷却水の温度がｔ１である場
合、エージェント処理部１１は、この温度ｔ１をＲＡＭ
に格納する。収集する他のデータとしては、マイク２６
からの入力に基づいて音声認識部１４２で音声認識した
運転者の要求、例えば、「○○○番に電話をしてく
れ。」や「この辺のレストランを表示してくれ。」や
「ＣＤをかけてくれ。」等の要求も現在の状況としてデ
ータが収集される。この場合、認識した音声に含まれる
ワード「ＣＤ」「かけて」等がプログラム選択テーブル
２９１の選択条件になる。さらにエージェント処理部１
１は、現在状況として、エージェントデータ記憶装置２
９の学習項目データ２９２と応答データ２９３をチェッ
クすることで、エージェントがこれまでに学習してきた
状態（学習データ）の収集を行う。
処理部１１は、車両の現在の状況を推定したり把握した
りするためのデータを収集する（ステップ１３）。すな
わち、エージェント処理部１１は、状況センサ部４０の
各センサから状況情報処理部１５に供給される検出値
や、撮像装置２８で撮像した画像の処理結果や、現在位
置検出装置２１で検出した車両の現在位置等のデータを
取得して、ＲＡＭの所定エリアに格納する。例えば、水
温検出センサで検出された冷却水の温度がｔ１である場
合、エージェント処理部１１は、この温度ｔ１をＲＡＭ
に格納する。収集する他のデータとしては、マイク２６
からの入力に基づいて音声認識部１４２で音声認識した
運転者の要求、例えば、「○○○番に電話をしてく
れ。」や「この辺のレストランを表示してくれ。」や
「ＣＤをかけてくれ。」等の要求も現在の状況としてデ
ータが収集される。この場合、認識した音声に含まれる
ワード「ＣＤ」「かけて」等がプログラム選択テーブル
２９１の選択条件になる。さらにエージェント処理部１
１は、現在状況として、エージェントデータ記憶装置２
９の学習項目データ２９２と応答データ２９３をチェッ
クすることで、エージェントがこれまでに学習してきた
状態（学習データ）の収集を行う。
【００４８】エージェント処理部１１は、現在の状況に
関するデータの収集を行うと、収集したデータに応じた
エージェントの処理を行う（ステップ１４）。ここでの
エージェントの処理としては、エージェントによる判
断、行為（行動＋発声）、制御、学習、検査等の各種処
理、例えば、後述する雑音除去処理等も含まれるが、把
握した現在の状況によっては何も動作しない場合も含ま
れる。
関するデータの収集を行うと、収集したデータに応じた
エージェントの処理を行う（ステップ１４）。ここでの
エージェントの処理としては、エージェントによる判
断、行為（行動＋発声）、制御、学習、検査等の各種処
理、例えば、後述する雑音除去処理等も含まれるが、把
握した現在の状況によっては何も動作しない場合も含ま
れる。
【００４９】次に、エージェント処理部１１は、メイン
動作の処理を終了するか否かを判断し（ステップ１
５）、終了しない場合には（ステップ１５；Ｎ）、ステ
ップ１３に戻って処理を繰り返す。一方を終了する場
合、すなわち、イグニッションがＯＦＦされたことがイ
グニッションセンサで検出され（ステップ１３）、室内
灯の消灯等の終了処理（ステップ１４）が完了した後
（ステップ１５；Ｙ）、メイン処理の動作を終了する。
動作の処理を終了するか否かを判断し（ステップ１
５）、終了しない場合には（ステップ１５；Ｎ）、ステ
ップ１３に戻って処理を繰り返す。一方を終了する場
合、すなわち、イグニッションがＯＦＦされたことがイ
グニッションセンサで検出され（ステップ１３）、室内
灯の消灯等の終了処理（ステップ１４）が完了した後
（ステップ１５；Ｙ）、メイン処理の動作を終了する。
【００５０】次に、ステップ１４における、収集データ
に応じたエージェントの処理のうち、可能性に基づく車
両状況把握処理について説明する。図５及び図６は可能
性に基づく車両状況把握処理の概念を説明するためのも
ので、図５は車両の状況や車両外の状況が特定状況にあ
る可能性を判断する可能性判断タスクを表すフローチャ
ートで、図６は可能性に対する行動タスク（判断処理に
基づくエージェントの行動（特定状況質問を含む）を管
理するタスク）を表すフローチャートである。この可能
性に基づく車両状況把握処理では、既存のセンサだけで
は検出困難な特定の状況について、その可能性があると
判断された場合に、特定の状況であるか否かをエージェ
ントが質問し、ユーザからの応答を取得する。そして取
得したユーザからの応答に基づいて特定の状況であるか
否かを最終判断し、特定状況であると最終判断した場合
には、その特定状況に応じた処理をエージェントが行う
ものである。
に応じたエージェントの処理のうち、可能性に基づく車
両状況把握処理について説明する。図５及び図６は可能
性に基づく車両状況把握処理の概念を説明するためのも
ので、図５は車両の状況や車両外の状況が特定状況にあ
る可能性を判断する可能性判断タスクを表すフローチャ
ートで、図６は可能性に対する行動タスク（判断処理に
基づくエージェントの行動（特定状況質問を含む）を管
理するタスク）を表すフローチャートである。この可能
性に基づく車両状況把握処理では、既存のセンサだけで
は検出困難な特定の状況について、その可能性があると
判断された場合に、特定の状況であるか否かをエージェ
ントが質問し、ユーザからの応答を取得する。そして取
得したユーザからの応答に基づいて特定の状況であるか
否かを最終判断し、特定状況であると最終判断した場合
には、その特定状況に応じた処理をエージェントが行う
ものである。
【００５１】図５に示されるように、エージェント処理
部１１は、ステップ１３で収集したデータにより車両の
状態、車両内の状態、車両外の状態等の各種状態をチェ
ックすることで、現在特定の状況である可能性があるか
否かを判断する（ステップ１７）。ここで特定の状況と
しては、例えば、経路探索による探索経路を走行中にそ
の走行経路からはずれた場合、上り坂、下り坂を走行中
である場合、雪道を走行中である場合、渋滞中である場
合、車両が特定の道路を走行している場合、その他各種
の状態が該当する。
部１１は、ステップ１３で収集したデータにより車両の
状態、車両内の状態、車両外の状態等の各種状態をチェ
ックすることで、現在特定の状況である可能性があるか
否かを判断する（ステップ１７）。ここで特定の状況と
しては、例えば、経路探索による探索経路を走行中にそ
の走行経路からはずれた場合、上り坂、下り坂を走行中
である場合、雪道を走行中である場合、渋滞中である場
合、車両が特定の道路を走行している場合、その他各種
の状態が該当する。
【００５２】エージェント処理部１１は、各種の特定状
況にある可能性を判断した結果、エージェントがユーザ
に質問（特定状況質問）をする必要があるか否かを判断
する（ステップ１８）。すなわち、特定状況である可能
性がある場合には、質問をする必要があると判断し（ス
テップ１８；Ｙ）、エージェント行動管理タスクに対し
て質問の指示を出して（ステップ１９）処理を終了す
る。一方、特定状況にある可能性が無い場合（ステップ
１８；Ｎ）には、質問の指示を出さずに処理を終了す
る。
況にある可能性を判断した結果、エージェントがユーザ
に質問（特定状況質問）をする必要があるか否かを判断
する（ステップ１８）。すなわち、特定状況である可能
性がある場合には、質問をする必要があると判断し（ス
テップ１８；Ｙ）、エージェント行動管理タスクに対し
て質問の指示を出して（ステップ１９）処理を終了す
る。一方、特定状況にある可能性が無い場合（ステップ
１８；Ｎ）には、質問の指示を出さずに処理を終了す
る。
【００５３】エージェント行動管理タスクにおいて、エ
ージェント処理部１１は図６に示すように、ステップ１
９における質問の指示が出されたか否かを確認する（ス
テップ２０）。質問指示が出されている場合（ステップ
２０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、エージェント
に質問をさせる（ステップ２２）。すなわち、エージェ
ント処理部１１は、ステップ１７で判断した特定状況に
対応する特定状況質問のデータを特定状況質問データ２
９６から読み出し、音声合成部１４１において特定状況
質問を音声合成し、ユーザに対するエージェントの質問
として音声出力部２５から出力する。なお、特定状況質
問を音声出力装置２５から出力する際に、エージェント
処理部は、表示部２７に表示されているエージェントが
特定状況質問に対応した行為をするように、画像処理部
１３を制御する。
ージェント処理部１１は図６に示すように、ステップ１
９における質問の指示が出されたか否かを確認する（ス
テップ２０）。質問指示が出されている場合（ステップ
２０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、エージェント
に質問をさせる（ステップ２２）。すなわち、エージェ
ント処理部１１は、ステップ１７で判断した特定状況に
対応する特定状況質問のデータを特定状況質問データ２
９６から読み出し、音声合成部１４１において特定状況
質問を音声合成し、ユーザに対するエージェントの質問
として音声出力部２５から出力する。なお、特定状況質
問を音声出力装置２５から出力する際に、エージェント
処理部は、表示部２７に表示されているエージェントが
特定状況質問に対応した行為をするように、画像処理部
１３を制御する。
【００５４】次に、エージェント処理部１１は、特定状
況質問に対するユーザからの回答に付いて確認する（ス
テップ２４）。すなわち、マイク２６から入力されるユ
ーザの音声を音声認識部１４２で認識し、その認識結果
が肯定語か否定語か、それ以外かをエージェント処理部
１１が確認する。なお、ユーザが音声以外に、リモコン
操作や、表示装置２７表面のタッチパネルの操作入力よ
り、入力装置２２から回答を入力した場合には、エージ
ェント処理部１１は、その入力内容を確認する。ユーザ
の回答が「はい」等の肯定語である場合、エージェント
処理部１１は、最終的に特定状況であると判断し、その
特定状況に対応する処理１を行い（ステップ２６）、処
理を終了する。ユーザの回答が「いいえ」等の否定語で
ある場合、エージェント処理部１１は、特定状況ではな
いと最終的に判断し、その特定状況ではないことを前提
とした処理２を必要に応じて行い（ステップ２７）、処
理を終了する。
況質問に対するユーザからの回答に付いて確認する（ス
テップ２４）。すなわち、マイク２６から入力されるユ
ーザの音声を音声認識部１４２で認識し、その認識結果
が肯定語か否定語か、それ以外かをエージェント処理部
１１が確認する。なお、ユーザが音声以外に、リモコン
操作や、表示装置２７表面のタッチパネルの操作入力よ
り、入力装置２２から回答を入力した場合には、エージ
ェント処理部１１は、その入力内容を確認する。ユーザ
の回答が「はい」等の肯定語である場合、エージェント
処理部１１は、最終的に特定状況であると判断し、その
特定状況に対応する処理１を行い（ステップ２６）、処
理を終了する。ユーザの回答が「いいえ」等の否定語で
ある場合、エージェント処理部１１は、特定状況ではな
いと最終的に判断し、その特定状況ではないことを前提
とした処理２を必要に応じて行い（ステップ２７）、処
理を終了する。
【００５５】またユーザの回答が「わからない」等の判
断不能回答である場合や無回答である場合、及び、ステ
ップ２０において質問指示が出されていない場合、エー
ジェント処理部１１は、特定状況以外の全ての状況に対
応するエージェントの処理ｎを行い（ステップ２９）、
終了する。特定状況以外の状況に対応する処理ｎとして
は、特定状況を除いた全ての状況に応じて、エージェン
トがユーザとの間で行うコミュニケーションのための処
理であり、朝の挨拶や、ガソリン残量が少なくなった場
合の給油の提案（「おなかがすいちゃった。給油してネ
！」等のお願い会話）、ユーザの「疲れたな」等のつぶ
やきを音声認識した場合の「少し休憩しませんか？ こ
のあたりでは、喫茶○○や、コンビニ××で休憩できま
すよ。」等の提案、その他各種コミュニケーションのた
めの処理がある。
断不能回答である場合や無回答である場合、及び、ステ
ップ２０において質問指示が出されていない場合、エー
ジェント処理部１１は、特定状況以外の全ての状況に対
応するエージェントの処理ｎを行い（ステップ２９）、
終了する。特定状況以外の状況に対応する処理ｎとして
は、特定状況を除いた全ての状況に応じて、エージェン
トがユーザとの間で行うコミュニケーションのための処
理であり、朝の挨拶や、ガソリン残量が少なくなった場
合の給油の提案（「おなかがすいちゃった。給油してネ
！」等のお願い会話）、ユーザの「疲れたな」等のつぶ
やきを音声認識した場合の「少し休憩しませんか？ こ
のあたりでは、喫茶○○や、コンビニ××で休憩できま
すよ。」等の提案、その他各種コミュニケーションのた
めの処理がある。
【００５６】このように、エージェント処理部１１によ
る、可能性に基づく車両状況把握処理によれば、特定状
況質問と、ユーザの回答と、回答の取得（音声認識）に
より、センサを構成していると解することができる。す
なわち、通常のセンサの場合、ある検出対象物から特定
の物理量を検出し、その検出値、又は検出物理量に対応
した値がセンサ出力として把握されるのに対して、本実
施形態では、特定状況が検出対象物に相当し、ユーザの
回答が物理量に相当し、この回答を音声認識（入力装置
２２の入力操作の場合には操作内容の把握）すること
で、特定状況か否かが把握される。この場合、特定状況
質問は、通常のセンサにおける測定条件や、測定環境に
センサを配置することに相当する。このように、通常の
センサにおける物理量と同様にしてユーザの回答内容を
得ることによって、本実施形態では、雪道か否か、渋滞
か否か等の通常のセンサでは極めて把握困難な状況であ
っても、既存のセンサを用いた簡単構成によって容易に
かつ正確に把握することができる。
る、可能性に基づく車両状況把握処理によれば、特定状
況質問と、ユーザの回答と、回答の取得（音声認識）に
より、センサを構成していると解することができる。す
なわち、通常のセンサの場合、ある検出対象物から特定
の物理量を検出し、その検出値、又は検出物理量に対応
した値がセンサ出力として把握されるのに対して、本実
施形態では、特定状況が検出対象物に相当し、ユーザの
回答が物理量に相当し、この回答を音声認識（入力装置
２２の入力操作の場合には操作内容の把握）すること
で、特定状況か否かが把握される。この場合、特定状況
質問は、通常のセンサにおける測定条件や、測定環境に
センサを配置することに相当する。このように、通常の
センサにおける物理量と同様にしてユーザの回答内容を
得ることによって、本実施形態では、雪道か否か、渋滞
か否か等の通常のセンサでは極めて把握困難な状況であ
っても、既存のセンサを用いた簡単構成によって容易に
かつ正確に把握することができる。
【００５７】次に、特定状況の可能性に対する行動管理
タスクの具体的処理内容について、各特定状況毎に説明
する。図７は、特定状況が「探索された走行経路（高速
道路）をはずれたこと」である場合の処理を表したフロ
ーチャートである。エージェント処理部１１は、探索さ
れた走行経路である高速道路を走行中において、車両が
高速道路からはずれた可能性があるか否かについて、ス
テップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステ
ップ３０）。車両が高速道路からはずれた可能性につい
ては、例えば、次のようにして判断される。すなわち、
現在位置検出装置２１で検出されナビゲーション処理部
１０から取得する車両の現在位置がランプウェイの近く
であり、かつ、車速センサ４０２により検出される車速
から減速状態であることが得られた場合や、ナビゲーシ
ョン処理部１０から取得する車両の現在位置が測位誤差
の範囲内に存在しない場合、その他の場合において、エ
ージェント処理部１１は、車両が走行経路（高速道路）
を外れた可能性があると判断する。
タスクの具体的処理内容について、各特定状況毎に説明
する。図７は、特定状況が「探索された走行経路（高速
道路）をはずれたこと」である場合の処理を表したフロ
ーチャートである。エージェント処理部１１は、探索さ
れた走行経路である高速道路を走行中において、車両が
高速道路からはずれた可能性があるか否かについて、ス
テップ１３で収集したデータに基づいて判断する（ステ
ップ３０）。車両が高速道路からはずれた可能性につい
ては、例えば、次のようにして判断される。すなわち、
現在位置検出装置２１で検出されナビゲーション処理部
１０から取得する車両の現在位置がランプウェイの近く
であり、かつ、車速センサ４０２により検出される車速
から減速状態であることが得られた場合や、ナビゲーシ
ョン処理部１０から取得する車両の現在位置が測位誤差
の範囲内に存在しない場合、その他の場合において、エ
ージェント処理部１１は、車両が走行経路（高速道路）
を外れた可能性があると判断する。
【００５８】探索した走行経路（高速道路）を外れた可
能性があると判断した場合（ステップ３０；Ｙ）、エー
ジェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状
況質問データ２９６をエージェントデータ記憶装置２９
から読み出し、この特定状況質問データに基づいて「高
速道路を降りるのですか？」との音声を音声合成部１４
１で合成し、エージェントによるコミュニケーションと
して音声出力部２５から出力する（ステップ３２）。そ
の際、エージェント処理部１１は、表示装置２７にエー
ジェントの顔がアップになるように表示する。図８は、
表示装置２７の表示状態及び、音声出力装置２５から出
力される音声（吹き出し部分）を表したものである。
能性があると判断した場合（ステップ３０；Ｙ）、エー
ジェント処理部１１は、この特定状況に対応する特定状
況質問データ２９６をエージェントデータ記憶装置２９
から読み出し、この特定状況質問データに基づいて「高
速道路を降りるのですか？」との音声を音声合成部１４
１で合成し、エージェントによるコミュニケーションと
して音声出力部２５から出力する（ステップ３２）。そ
の際、エージェント処理部１１は、表示装置２７にエー
ジェントの顔がアップになるように表示する。図８は、
表示装置２７の表示状態及び、音声出力装置２５から出
力される音声（吹き出し部分）を表したものである。
【００５９】本実施形態では、特定状況質問の内容を、
ユーザが基本的に「はい」「いいえ」等の肯定語や否定
語で回答できる形式にしているので、音声認識を確実に
行うことができる。
ユーザが基本的に「はい」「いいえ」等の肯定語や否定
語で回答できる形式にしているので、音声認識を確実に
行うことができる。
【００６０】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かを監視する（ステップ３
４）。すなわち、マイク２６からユーザの回答が入力さ
れたか、又は、入力装置２２からユーザの回答を示す操
作がされたか否かを監視している。そして、特定状況質
問に対する回答が入力された場合（ステップ３４；
Ｙ）、その回答内容を判断する（ステップ３６）。すな
わち、回答が音声で入力された場合には、音声認識部１
４２による認識結果が「はい」等の肯定語であるか、
「いいえ」等の否定語か、または、「わからない」等の
判断不能回答であるかを判断する。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かを監視する（ステップ３
４）。すなわち、マイク２６からユーザの回答が入力さ
れたか、又は、入力装置２２からユーザの回答を示す操
作がされたか否かを監視している。そして、特定状況質
問に対する回答が入力された場合（ステップ３４；
Ｙ）、その回答内容を判断する（ステップ３６）。すな
わち、回答が音声で入力された場合には、音声認識部１
４２による認識結果が「はい」等の肯定語であるか、
「いいえ」等の否定語か、または、「わからない」等の
判断不能回答であるかを判断する。
【００６１】ユーザによる回答が肯定語である場合（ス
テップ３６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が
探索した走行経路から外れた状況であると最終的に把握
し、ナビゲーション処理部１０に対して再探索を要求す
る。再探索の要求があるとナビゲーション処理部１０
は、現在位置から目的地までの走行経路を再探索し（ス
テップ３８）、メインルーチンにリターンする。再探索
された後は、エージェント処理部１１及びナビゲーショ
ン処理部１０による走行経路の案内は、再探索された後
の新たな走行経路の案内（高速道路を降りた後の目的地
までの案内）を継続する。
テップ３６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が
探索した走行経路から外れた状況であると最終的に把握
し、ナビゲーション処理部１０に対して再探索を要求す
る。再探索の要求があるとナビゲーション処理部１０
は、現在位置から目的地までの走行経路を再探索し（ス
テップ３８）、メインルーチンにリターンする。再探索
された後は、エージェント処理部１１及びナビゲーショ
ン処理部１０による走行経路の案内は、再探索された後
の新たな走行経路の案内（高速道路を降りた後の目的地
までの案内）を継続する。
【００６２】なお、特定状況質問に対する回答がユーザ
によって入力されなかった場合（ステップ３４；Ｎ）お
よび、質問に対する回答が判断不能回答であった場合
（ステップ３６；Ｎ）には、メインルーチンにリターン
したのち、特定状況以外の全ての状況に対応するエージ
ェントの処理ｎ（ステップ２９）が行われる。また、質
問に対する回答が否定語出会った場合（ステップ３６；
Ｎ）には、必要に応じて処理２（ステップ２７）が実行
された後にメインルーチンにリターンする。以上の処理
については、以後の各特定状況に対する処理においても
同様であるので、説明を省略する。
によって入力されなかった場合（ステップ３４；Ｎ）お
よび、質問に対する回答が判断不能回答であった場合
（ステップ３６；Ｎ）には、メインルーチンにリターン
したのち、特定状況以外の全ての状況に対応するエージ
ェントの処理ｎ（ステップ２９）が行われる。また、質
問に対する回答が否定語出会った場合（ステップ３６；
Ｎ）には、必要に応じて処理２（ステップ２７）が実行
された後にメインルーチンにリターンする。以上の処理
については、以後の各特定状況に対する処理においても
同様であるので、説明を省略する。
【００６３】図９は、特定状況が「上り坂を走行中」で
ある場合の処理を表したフローチャートである。エージ
ェント処理部１１は、車両が現在上り坂（道路、駐車場
等を含む）を走行中である可能性があるか否かについ
て、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する
（ステップ４０）。上り坂を走行中である可能性につい
ては、次のようにして判断される。すなわち、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角
度が所定のしきい値以上である場合や、アクセル開度に
対する車速変化が所定のしきい値以下である場合（アク
セルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車速セン
サ４０２で検出される車速の変化から判断）、その他の
場合に上り坂を走行中の可能性があると判断する。
ある場合の処理を表したフローチャートである。エージ
ェント処理部１１は、車両が現在上り坂（道路、駐車場
等を含む）を走行中である可能性があるか否かについ
て、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する
（ステップ４０）。上り坂を走行中である可能性につい
ては、次のようにして判断される。すなわち、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角
度が所定のしきい値以上である場合や、アクセル開度に
対する車速変化が所定のしきい値以下である場合（アク
セルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車速セン
サ４０２で検出される車速の変化から判断）、その他の
場合に上り坂を走行中の可能性があると判断する。
【００６４】上り坂を走行中であると判断した場合（ス
テップ４０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェ
ントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質
問データに基づいて「上り坂ですか？」との音声を音声
合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケ
ーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ
４２）。その際、エージェント処理部１１は、表示装置
２７に、図８と同様にエージェントを出現させる（表示
する）。この場合、図８の吹き出し部分は、「上り坂で
すか？」となるように、音声が音声出力装置２５から出
力される。
テップ４０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェ
ントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質
問データに基づいて「上り坂ですか？」との音声を音声
合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケ
ーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ
４２）。その際、エージェント処理部１１は、表示装置
２７に、図８と同様にエージェントを出現させる（表示
する）。この場合、図８の吹き出し部分は、「上り坂で
すか？」となるように、音声が音声出力装置２５から出
力される。
【００６５】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かを監視する（ステップ４
４）。すなわち、マイク２６からユーザの回答が入力さ
れたか、又は、入力装置２２からユーザの回答を示す操
作がされたか否かを監視している。そして、特定状況質
問に対する回答が入力された場合（ステップ４４；
Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）
を判断する（ステップ４６）。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かを監視する（ステップ４
４）。すなわち、マイク２６からユーザの回答が入力さ
れたか、又は、入力装置２２からユーザの回答を示す操
作がされたか否かを監視している。そして、特定状況質
問に対する回答が入力された場合（ステップ４４；
Ｙ）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）
を判断する（ステップ４６）。
【００６６】ユーザによる回答が肯定語である場合（ス
テップ４６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が
現在坂道（上り）を走行中である状況を最終的に把握
し、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵ（自動変速機構制御部）
に対してシフトダウンを要求する。シフトダウンの要求
に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、自動変速機構による変速
段位置をシフトダウンし（ステップ４８）、メインルー
チンにリターンする。このように、最終的に上り坂であ
るとエージェント処理部１１によって把握された場合に
シフトダウンすることで、ユーザは坂道を比較的スムー
ズに上ることができる。
テップ４６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が
現在坂道（上り）を走行中である状況を最終的に把握
し、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵ（自動変速機構制御部）
に対してシフトダウンを要求する。シフトダウンの要求
に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、自動変速機構による変速
段位置をシフトダウンし（ステップ４８）、メインルー
チンにリターンする。このように、最終的に上り坂であ
るとエージェント処理部１１によって把握された場合に
シフトダウンすることで、ユーザは坂道を比較的スムー
ズに上ることができる。
【００６７】図１０は、特定状況が「下り坂を走行中」
である場合の処理を表したフローチャートである。エー
ジェント処理部１１は、車両が現在下り坂（道路、駐車
場等を含む）を走行中である可能性があるか否かについ
て、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する
（ステップ５０）。下り坂を走行中である可能性につい
ては、次のようにして判断される。すなわち、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角
度が所定のしきい値（上り坂の場合のしきい値とは異な
る値である。以下同じ。）以下である場合や、アクセル
開度に対する車速変化が所定のしきい値以上である場合
（アクセルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車
速センサ４０２で検出される車速の変化から判断）、そ
の他の場合に下り坂を走行中の可能性があると判断す
る。
である場合の処理を表したフローチャートである。エー
ジェント処理部１１は、車両が現在下り坂（道路、駐車
場等を含む）を走行中である可能性があるか否かについ
て、ステップ１３で収集したデータに基づいて判断する
（ステップ５０）。下り坂を走行中である可能性につい
ては、次のようにして判断される。すなわち、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される姿勢角
度が所定のしきい値（上り坂の場合のしきい値とは異な
る値である。以下同じ。）以下である場合や、アクセル
開度に対する車速変化が所定のしきい値以上である場合
（アクセルセンサ４０３で検出されるアクセル開度と車
速センサ４０２で検出される車速の変化から判断）、そ
の他の場合に下り坂を走行中の可能性があると判断す
る。
【００６８】下り坂を走行中であると判断した場合（ス
テップ５０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェ
ントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質
問データに基づいて「下り坂ですか？」との音声を音声
合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケ
ーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ
５２）。その際、エージェント処理部１１は、表示装置
２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示
し）、吹き出し部分が「上り坂ですか？」となるよう
に、音声を音声出力装置２５から出力させる。
テップ５０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６をエージェ
ントデータ記憶装置２９から読み出し、この特定状況質
問データに基づいて「下り坂ですか？」との音声を音声
合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケ
ーションとして音声出力部２５から出力する（ステップ
５２）。その際、エージェント処理部１１は、表示装置
２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示
し）、吹き出し部分が「上り坂ですか？」となるよう
に、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００６９】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ５４）、回答が入力
された場合（ステップ５４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ５
６）。ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ
５６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が現在坂
道（下り）を走行中である状況を最終的に把握し、図示
しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対してシフトダウンを要求す
る。シフトダウンの要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、
自動変速機構による変速段位置をシフトダウンし（ステ
ップ５８）、メインルーチンにリターンする。このよう
に、最終的に下りの坂道であるとエージェント処理部１
１によって把握された場合にも上り坂の場合と同様にシ
フトダウンする。これにより、ユーザは下りの坂道にお
いて、エンジンブレーキを有効に利用することが可能に
なる。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ５４）、回答が入力
された場合（ステップ５４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ５
６）。ユーザによる回答が肯定語である場合（ステップ
５６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両が現在坂
道（下り）を走行中である状況を最終的に把握し、図示
しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対してシフトダウンを要求す
る。シフトダウンの要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、
自動変速機構による変速段位置をシフトダウンし（ステ
ップ５８）、メインルーチンにリターンする。このよう
に、最終的に下りの坂道であるとエージェント処理部１
１によって把握された場合にも上り坂の場合と同様にシ
フトダウンする。これにより、ユーザは下りの坂道にお
いて、エンジンブレーキを有効に利用することが可能に
なる。
【００７０】図１１は、特定状況が「雪道を走行中」で
ある場合の処理を表したフローチャートである。エージ
ェント処理部１１は、車両が現在雪道を走行中である可
能性があるか否かについて、ステップ１３で収集したデ
ータに基づいて判断する（ステップ６０）。雪道を走行
中である可能性については、次のようにして判断され
る。すなわち、車輪速センサ４２９で検出される前輪の
車輪速と後輪の車輪速との差（スリップ差）が所定のし
きい値以上である場合や、室外温度検出センサ４１４に
より検出される外気温が所定のしきい値以下である場
合、その他の場合に雪道を走行中である可能性があると
判断する。
ある場合の処理を表したフローチャートである。エージ
ェント処理部１１は、車両が現在雪道を走行中である可
能性があるか否かについて、ステップ１３で収集したデ
ータに基づいて判断する（ステップ６０）。雪道を走行
中である可能性については、次のようにして判断され
る。すなわち、車輪速センサ４２９で検出される前輪の
車輪速と後輪の車輪速との差（スリップ差）が所定のし
きい値以上である場合や、室外温度検出センサ４１４に
より検出される外気温が所定のしきい値以下である場
合、その他の場合に雪道を走行中である可能性があると
判断する。
【００７１】雪道を走行中であると判断した場合（ステ
ップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定
状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、
「雪道ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成
し、エージェントによるコミュニケーションとして音声
出力部２５から出力する（ステップ６２）。その際、エ
ージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様
にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が
「雪道ですか？」となるように、音声を音声出力装置２
５から出力させる。
ップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特定
状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出し、
「雪道ですか？」との音声を音声合成部１４１で合成
し、エージェントによるコミュニケーションとして音声
出力部２５から出力する（ステップ６２）。その際、エ
ージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８と同様
にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し部分が
「雪道ですか？」となるように、音声を音声出力装置２
５から出力させる。
【００７２】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ６４）、回答が入力
された場合（ステップ６４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ６
６）。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ６４）、回答が入力
された場合（ステップ６４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ６
６）。
【００７３】ユーザによる回答が肯定語である場合（ス
テップ６６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として現在雪道を走行中であることを最終的に把握
し、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対して、雪道用のシフ
トマップに変更するように要求する。シフトマップの変
更要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変速段を選択する
マップを通常のシフトマップから雪道用のシフトマップ
に変更して（ステップ６８）、メインルーチンにリター
ンする。以後Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変更した雪道用のシフ
トマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）を制御す
る。
テップ６６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として現在雪道を走行中であることを最終的に把握
し、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対して、雪道用のシフ
トマップに変更するように要求する。シフトマップの変
更要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変速段を選択する
マップを通常のシフトマップから雪道用のシフトマップ
に変更して（ステップ６８）、メインルーチンにリター
ンする。以後Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変更した雪道用のシフ
トマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）を制御す
る。
【００７４】図１２は、特定状況が「渋滞中」である場
合の処理を表したフローチャートである。エージェント
処理部１１は、現在走行中の道路が渋滞中である可能性
があるか否かについて判断する（ステップ７０）。渋滞
中である可能性については、次のようにして、ステップ
１３で収集したデータに基づいて判断される。すなわ
ち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４により渋滞
中を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、通信制御装置
２４で渋滞中のＡＴＩＳ情報を受信した場合や、車両の
挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シフトレバー位置
のニュートラルへの移動、サイドブレーキのオン等の操
作間隔が短くなりその平均値が所定のしきい値以下にな
った場合、所定時間での平均車速が所定のしきい値以下
になっている場合等）、その他の場合に渋滞中である可
能性があると判断する。
合の処理を表したフローチャートである。エージェント
処理部１１は、現在走行中の道路が渋滞中である可能性
があるか否かについて判断する（ステップ７０）。渋滞
中である可能性については、次のようにして、ステップ
１３で収集したデータに基づいて判断される。すなわ
ち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４により渋滞
中を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、通信制御装置
２４で渋滞中のＡＴＩＳ情報を受信した場合や、車両の
挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シフトレバー位置
のニュートラルへの移動、サイドブレーキのオン等の操
作間隔が短くなりその平均値が所定のしきい値以下にな
った場合、所定時間での平均車速が所定のしきい値以下
になっている場合等）、その他の場合に渋滞中である可
能性があると判断する。
【００７５】渋滞中の可能性があると判断した場合（ス
テップ７０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出
し、「渋滞中ですか？」との音声を音声合成部１４１で
合成し、エージェントによるコミュニケーションとして
音声出力部２５から出力する（ステップ７２）。その
際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８
と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し
部分が「渋滞中ですか？」となるように、音声を音声出
力装置２５から出力させる。
テップ７０；Ｙ）、エージェント処理部１１は、この特
定状況に対応する特定状況質問データ２９６を読み出
し、「渋滞中ですか？」との音声を音声合成部１４１で
合成し、エージェントによるコミュニケーションとして
音声出力部２５から出力する（ステップ７２）。その
際、エージェント処理部１１は、表示装置２７に、図８
と同様にエージェントを出現させ（表示し）、吹き出し
部分が「渋滞中ですか？」となるように、音声を音声出
力装置２５から出力させる。
【００７６】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ７４）、回答が入力
された場合（ステップ７４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ７
６）。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ７４）、回答が入力
された場合（ステップ７４；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ７
６）。
【００７７】ユーザによる回答が肯定語である場合（ス
テップ７６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として現在渋滞中であることを最終的に把握し、シ
フトアップ規制フラグをオンに設定する（ステップ７
８）と共に、渋滞フラグをオンにして（ステップ８
０）、メインルーチンにリターンする。シフトアップ規
制フラグをオンに設定することで、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、
通常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップ
されるように自動変速機構を制御する。すなわち、各変
速段においてシフトアップされる車速Ｖの値と、スロッ
トル開度θの値を大きくする。
テップ７６；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として現在渋滞中であることを最終的に把握し、シ
フトアップ規制フラグをオンに設定する（ステップ７
８）と共に、渋滞フラグをオンにして（ステップ８
０）、メインルーチンにリターンする。シフトアップ規
制フラグをオンに設定することで、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、
通常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップ
されるように自動変速機構を制御する。すなわち、各変
速段においてシフトアップされる車速Ｖの値と、スロッ
トル開度θの値を大きくする。
【００７８】図１３は、特定状況が「渋滞の解消」であ
る場合の処理を表したフローチャートである。エージェ
ント処理部１１は、現在渋滞中であるか否かについて渋
滞フラグがオンに設定されているか否かにより確認する
（ステップ９０）。渋滞フラグがオンに設定されている
場合（ステップ９０；Ｙ）、エージェント処理部１１
は、渋滞解消の可能性について、ステップ１３で収集し
たデータに基づいて判断する（ステップ９２）。渋滞が
解消した可能性については、次のようにして判断され
る。すなわち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４
により渋滞解消を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、
通信制御装置２４で渋滞解消のＡＴＩＳ情報を受信した
場合や、車両の挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シ
フトレバー位置のニュートラルへの移動、サイドブレー
キのオン等の操作間隔が長くなりその平均値が所定のし
きい値以上になった場合、所定時間での平均車速が所定
のしきい値以上になっている場合等）、その他の場合に
渋滞が解消された可能性があると判断する。
る場合の処理を表したフローチャートである。エージェ
ント処理部１１は、現在渋滞中であるか否かについて渋
滞フラグがオンに設定されているか否かにより確認する
（ステップ９０）。渋滞フラグがオンに設定されている
場合（ステップ９０；Ｙ）、エージェント処理部１１
は、渋滞解消の可能性について、ステップ１３で収集し
たデータに基づいて判断する（ステップ９２）。渋滞が
解消した可能性については、次のようにして判断され
る。すなわち、Ｉ／Ｆ部１２を介して通信制御装置２４
により渋滞解消を示すＶＩＣＳ情報を受信した場合や、
通信制御装置２４で渋滞解消のＡＴＩＳ情報を受信した
場合や、車両の挙動（アクセルオフ、ブレーキオン、シ
フトレバー位置のニュートラルへの移動、サイドブレー
キのオン等の操作間隔が長くなりその平均値が所定のし
きい値以上になった場合、所定時間での平均車速が所定
のしきい値以上になっている場合等）、その他の場合に
渋滞が解消された可能性があると判断する。
【００７９】渋滞が解消された可能性があると判断した
場合（ステップ７２；Ｙ）、エージェント処理部１１
は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６
を読み出し、「渋滞が終了しましたか？」との音声を音
声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニ
ケーションとして音声出力部２５から出力する（ステッ
プ９４）。その際、エージェント処理部１１は、表示装
置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示
し）、吹き出し部分が「渋滞が終了しましたか？」とな
るように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
場合（ステップ７２；Ｙ）、エージェント処理部１１
は、この特定状況に対応する特定状況質問データ２９６
を読み出し、「渋滞が終了しましたか？」との音声を音
声合成部１４１で合成し、エージェントによるコミュニ
ケーションとして音声出力部２５から出力する（ステッ
プ９４）。その際、エージェント処理部１１は、表示装
置２７に、図８と同様にエージェントを出現させ（表示
し）、吹き出し部分が「渋滞が終了しましたか？」とな
るように、音声を音声出力装置２５から出力させる。
【００８０】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ９６）、回答が入力
された場合（ステップ９６；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ９
８）。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ９６）、回答が入力
された場合（ステップ９６；Ｙ）、その回答内容（肯定
語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステップ９
８）。
【００８１】ユーザによる回答が肯定語である場合（ス
テップ９８；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として渋滞が終了したことを最終的に把握し、シフ
トアップ規制フラグをオフに設定する（ステップ１０
０）と共に、渋滞フラグをオフにして（ステップ１０
２）、メインルーチンにリターンする。シフトアップフ
規制フラグをオフに戻すことで、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、通
常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップし
ていた自動変速機構の制御を解除し、通常のシフトアッ
プタイミングでシフトアップを行う。
テップ９８；Ｙ）、エージェント処理部１１は、車両の
状況として渋滞が終了したことを最終的に把握し、シフ
トアップ規制フラグをオフに設定する（ステップ１０
０）と共に、渋滞フラグをオフにして（ステップ１０
２）、メインルーチンにリターンする。シフトアップフ
規制フラグをオフに戻すことで、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、通
常のシフトアップタイミングよりも遅くシフトアップし
ていた自動変速機構の制御を解除し、通常のシフトアッ
プタイミングでシフトアップを行う。
【００８２】図１４は、特定状況が「車両が特定の道路
に存在すること」である場合の処理を表したフローチャ
ートである。ここで、特定の状況として特定の道路を把
握するのは次の理由による。すなわち、測位誤差の範囲
内に２本の道路が近接して並行して存在してる場合があ
る。このような場合、車両の現在位置をいずれの道路に
マッチングすべきかを判断することができなくなる。例
えば、ある道路が途中から２方向に分岐している場合、
分岐後の両道路がほぼ並行している場合には、分岐点を
通過してもいずれの道路が選択されたかを直ちに把握
（マップマッチング）することができず、しばらく走行
を継続して両道路が離れた時点でマッチングが可能にな
る。このため、表示装置２７に表示される車両の現在位
置マークを分岐点以降移動させることができなかった
り、異なる側の道路にマッチングして表示してしまう可
能性がある。このような状況は、一般道と、首都高速道
路や高速道路との分岐点でも同様に起きうる。特に首都
高速道路は、入り口が一般道中に存在し、かつ、その後
の道路も一般道の上に道路が存在する場合が多いため、
分岐点である入り口以降、かなりの距離を走行してもい
ずれの道路を走行しているか把握できない場合もある。
また、走行開始前に経路探索を行う場合に車両の現在位
置を現在位置検出装置２１により確定する必要がある
が、車両が存在する道路位置に並行する他の道路が存在
する場合にも、走行開始地点を特定できなくことがあ
る。そこで、本実施形態では、車両が特定の道路に存在
することを特定の状況として把握する。
に存在すること」である場合の処理を表したフローチャ
ートである。ここで、特定の状況として特定の道路を把
握するのは次の理由による。すなわち、測位誤差の範囲
内に２本の道路が近接して並行して存在してる場合があ
る。このような場合、車両の現在位置をいずれの道路に
マッチングすべきかを判断することができなくなる。例
えば、ある道路が途中から２方向に分岐している場合、
分岐後の両道路がほぼ並行している場合には、分岐点を
通過してもいずれの道路が選択されたかを直ちに把握
（マップマッチング）することができず、しばらく走行
を継続して両道路が離れた時点でマッチングが可能にな
る。このため、表示装置２７に表示される車両の現在位
置マークを分岐点以降移動させることができなかった
り、異なる側の道路にマッチングして表示してしまう可
能性がある。このような状況は、一般道と、首都高速道
路や高速道路との分岐点でも同様に起きうる。特に首都
高速道路は、入り口が一般道中に存在し、かつ、その後
の道路も一般道の上に道路が存在する場合が多いため、
分岐点である入り口以降、かなりの距離を走行してもい
ずれの道路を走行しているか把握できない場合もある。
また、走行開始前に経路探索を行う場合に車両の現在位
置を現在位置検出装置２１により確定する必要がある
が、車両が存在する道路位置に並行する他の道路が存在
する場合にも、走行開始地点を特定できなくことがあ
る。そこで、本実施形態では、車両が特定の道路に存在
することを特定の状況として把握する。
【００８３】まずエージェント処理部１１は、現在位置
検出装置２１で検出される車両の現在位置の誤差の範囲
に、存在する可能性がある道路が２本以上あるか否かを
ナビゲーションデータ記憶装置３０の道路データファイ
ル３０５から判断する（ステップ１１０）。２本以上の
道路が誤差範囲内にある場合（ステップ１１０；Ｙ）、
エージェント処理部１１は、いずれか１の道路場に車両
が存在している可能性について、ステップ１３で収集し
たデータに基づいて判断する（ステップ１１２）。ここ
で「○○道路に存在している可能性」の判断は、次のよ
うにして行われる。すなわち、○○道路が高速道路で、
他方の道路が一般道の場合には、ブレーキの回数から判
断する。例えば、ブレーキの回数が多い場合には一般道
を走行中で、少ない場合には高速道路を走行中である可
能性があると判断する。また、分岐点を通過後に、所定
のしきい値以上の加速度で走行してる場合には、高速道
路や首都高速道路を走行している可能性があると判断す
る。さらに、速度の変化等により一般道と高速道路等と
の可能性を判断するようにしてもよい。また、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される、分岐
点通過後の姿勢角度が所定のしきい値以上である場合に
は、一般道ではなく、高速道路や首都高速道路が選択さ
れた可能性があると判断する。２本一般道路が並行して
分岐している場合には、分岐点においけるウィンカーセ
ンサ４０７の検出データや、操舵角センサで検出される
操舵角データによりいずれかの道路の可能性を判断す
る。
検出装置２１で検出される車両の現在位置の誤差の範囲
に、存在する可能性がある道路が２本以上あるか否かを
ナビゲーションデータ記憶装置３０の道路データファイ
ル３０５から判断する（ステップ１１０）。２本以上の
道路が誤差範囲内にある場合（ステップ１１０；Ｙ）、
エージェント処理部１１は、いずれか１の道路場に車両
が存在している可能性について、ステップ１３で収集し
たデータに基づいて判断する（ステップ１１２）。ここ
で「○○道路に存在している可能性」の判断は、次のよ
うにして行われる。すなわち、○○道路が高速道路で、
他方の道路が一般道の場合には、ブレーキの回数から判
断する。例えば、ブレーキの回数が多い場合には一般道
を走行中で、少ない場合には高速道路を走行中である可
能性があると判断する。また、分岐点を通過後に、所定
のしきい値以上の加速度で走行してる場合には、高速道
路や首都高速道路を走行している可能性があると判断す
る。さらに、速度の変化等により一般道と高速道路等と
の可能性を判断するようにしてもよい。また、傾斜セン
サ４２８の進行方向傾斜センサにより検出される、分岐
点通過後の姿勢角度が所定のしきい値以上である場合に
は、一般道ではなく、高速道路や首都高速道路が選択さ
れた可能性があると判断する。２本一般道路が並行して
分岐している場合には、分岐点においけるウィンカーセ
ンサ４０７の検出データや、操舵角センサで検出される
操舵角データによりいずれかの道路の可能性を判断す
る。
【００８４】○○道路を走行している可能性があると判
断した場合（ステップ１１２；Ｙ）、エージェント処理
部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ
２９６を読み出し、「○○道路を走行中ですか？」との
音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによる
コミュニケーションとして音声出力部２５から出力する
（ステップ１１４）。その際、エージェント処理部１１
は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現
させ（表示し）、吹き出し部分が「○○道路を走行中で
すか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出
力させる。
断した場合（ステップ１１２；Ｙ）、エージェント処理
部１１は、この特定状況に対応する特定状況質問データ
２９６を読み出し、「○○道路を走行中ですか？」との
音声を音声合成部１４１で合成し、エージェントによる
コミュニケーションとして音声出力部２５から出力する
（ステップ１１４）。その際、エージェント処理部１１
は、表示装置２７に、図８と同様にエージェントを出現
させ（表示し）、吹き出し部分が「○○道路を走行中で
すか？」となるように、音声を音声出力装置２５から出
力させる。
【００８５】エージェント処理部１１は、エージェント
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ１１６）、回答が入
力された場合（ステップ１１６；Ｙ）、その回答内容
（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステッ
プ１１８）。
による特定状況質問をした後、特定状況質問に対するユ
ーザの回答の入力があるか否かをマイク２６や入力装置
２２の入力等から監視し（ステップ１１６）、回答が入
力された場合（ステップ１１６；Ｙ）、その回答内容
（肯定語、否定語、判断不能回答）を判断する（ステッ
プ１１８）。
【００８６】ユーザによる回答が「はい」等の肯定語で
ある場合、エージェント処理部１１は、車両が○○道路
を走行していると最終的に把握し、○○道路にマップマ
ッチングする（ステップ１２０）。また、ユーザの回答
が「いいえ」等の否定語である場合、エージェント処理
部１１は、他方の道路を走行していると最終的に把握
し、他方の道路にマップマッチングする（ステップ１２
２）。さらに、ユーザの回答が「わからない」等の判断
不能回答である場合には、メインルーチンにリターン
し、いずれの道路を走行しているかを判断できる位置ま
で走行した後にマップマッチングを行う。
ある場合、エージェント処理部１１は、車両が○○道路
を走行していると最終的に把握し、○○道路にマップマ
ッチングする（ステップ１２０）。また、ユーザの回答
が「いいえ」等の否定語である場合、エージェント処理
部１１は、他方の道路を走行していると最終的に把握
し、他方の道路にマップマッチングする（ステップ１２
２）。さらに、ユーザの回答が「わからない」等の判断
不能回答である場合には、メインルーチンにリターン
し、いずれの道路を走行しているかを判断できる位置ま
で走行した後にマップマッチングを行う。
【００８７】次に、本発明の車両制御装置に対応する第
２の実施形態について説明する。この第２の実施形態で
は、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、他の部
分については第１の実施形態と同様であるのでその説明
を適宜省略する。例えば、本実施形態における車両制御
装置の構成は図１に示したエージェント装置と基本的に
同一であり、第１実施形態におけるエージェント処理部
１１が特定状況である可能性について判断するのに対し
て、本実施形態のエージェント処理部１１では車両環境
を推定する点で、その処理及びその処理のためのプログ
ラムが異なっている。
２の実施形態について説明する。この第２の実施形態で
は、第１の実施形態と異なる点を中心に説明し、他の部
分については第１の実施形態と同様であるのでその説明
を適宜省略する。例えば、本実施形態における車両制御
装置の構成は図１に示したエージェント装置と基本的に
同一であり、第１実施形態におけるエージェント処理部
１１が特定状況である可能性について判断するのに対し
て、本実施形態のエージェント処理部１１では車両環境
を推定する点で、その処理及びその処理のためのプログ
ラムが異なっている。
【００８８】この第２の実施形態の概要を説明すると、
まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し（推
定手段として機能）、推定した車両環境の有無について
ユーザから回答が得られるように、推定した車両環境の
有無について質問をする（質問手段として機能）。そし
て、エージェント処理部１１は、この推定環境質問に対
するユーザからの応答に基づいて車両制御を実行する
（実行手段として機能）。例えば、推定手段により車両
環境（車両の外部環境）が雪が降っている環境であると
推定された場合、たとえそれが不確実な判断であったと
しても、該推定された車両環境の有無についてユーザか
ら回答が得られるように、該推定された車両環境の有無
について、例えば「雪が降っていますか」との音声の出
力により質問し、この推定環境質問に対するユーザの応
答に基づいて車両制御（例えばＡＴ用の通常のシフトマ
ップを雪道用のシフトマップに切り替える）を実行す
る。これにより、より的確な時期に（またはより早期
に）車両制御を実行することができるようになる。
まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し（推
定手段として機能）、推定した車両環境の有無について
ユーザから回答が得られるように、推定した車両環境の
有無について質問をする（質問手段として機能）。そし
て、エージェント処理部１１は、この推定環境質問に対
するユーザからの応答に基づいて車両制御を実行する
（実行手段として機能）。例えば、推定手段により車両
環境（車両の外部環境）が雪が降っている環境であると
推定された場合、たとえそれが不確実な判断であったと
しても、該推定された車両環境の有無についてユーザか
ら回答が得られるように、該推定された車両環境の有無
について、例えば「雪が降っていますか」との音声の出
力により質問し、この推定環境質問に対するユーザの応
答に基づいて車両制御（例えばＡＴ用の通常のシフトマ
ップを雪道用のシフトマップに切り替える）を実行す
る。これにより、より的確な時期に（またはより早期
に）車両制御を実行することができるようになる。
【００８９】次に、第２の実施形態を詳細に説明する。
まず、エージェント処理部１１が、車両に取り付けられ
た一つ又は複数のセンサ（状況部センサ部４０の各セン
サ４１０〜４３０、現在位置検出装置２１の各センサ等
２１１〜２１５、音声認識部１４２、撮像措置２８等）
からの信号をエージェント処理部１１が取得し、その信
号から環境推定実行プログラムに従って車両環境を推定
する処理を行う（推定手段）。
まず、エージェント処理部１１が、車両に取り付けられ
た一つ又は複数のセンサ（状況部センサ部４０の各セン
サ４１０〜４３０、現在位置検出装置２１の各センサ等
２１１〜２１５、音声認識部１４２、撮像措置２８等）
からの信号をエージェント処理部１１が取得し、その信
号から環境推定実行プログラムに従って車両環境を推定
する処理を行う（推定手段）。
【００９０】ここで、エージェント処理部１１が推定す
る「車両環境」とは、車両外部の環境、車両内部の環
境、道路状況を意味する。そして、「車両外部の環境」
とは車両外部のあらゆる環境を含む意であり、例えば、
雪が降っている環境、その他、晴れ、曇り、雨が降って
いる環境、強風である環境等が該当する。また、「車両
内部の環境」とは車両内部のあらゆる環境を含む意であ
り、例えば、ユーザの意志（車内が暑い、寒い、疲れ
た、休憩したい、日差しが強い、窓を開けたい等）が該
当する。さらに、「道路状況」とは、特定位置（車両現
在位置、通過予定位置等）が上り坂、下り坂である状
況、その他、高架道路、地下駐車場、カーブ、交差点、
高速道路入り口・出口、Ｐ・Ａ（パーキングエリア）、
高速道路の合流点、ワインディング、未舗装道路等の悪
路、凍結道路、降雪道路、降雨道路、渋滞等の道路に関
連する各種状況が該当する。また、車両環境を「推定す
る」とは、特定の車両外部の環境であることを確実に判
断することではなく、特定の車両外部の環境であること
を一定の確実性を持って判断することである。
る「車両環境」とは、車両外部の環境、車両内部の環
境、道路状況を意味する。そして、「車両外部の環境」
とは車両外部のあらゆる環境を含む意であり、例えば、
雪が降っている環境、その他、晴れ、曇り、雨が降って
いる環境、強風である環境等が該当する。また、「車両
内部の環境」とは車両内部のあらゆる環境を含む意であ
り、例えば、ユーザの意志（車内が暑い、寒い、疲れ
た、休憩したい、日差しが強い、窓を開けたい等）が該
当する。さらに、「道路状況」とは、特定位置（車両現
在位置、通過予定位置等）が上り坂、下り坂である状
況、その他、高架道路、地下駐車場、カーブ、交差点、
高速道路入り口・出口、Ｐ・Ａ（パーキングエリア）、
高速道路の合流点、ワインディング、未舗装道路等の悪
路、凍結道路、降雪道路、降雨道路、渋滞等の道路に関
連する各種状況が該当する。また、車両環境を「推定す
る」とは、特定の車両外部の環境であることを確実に判
断することではなく、特定の車両外部の環境であること
を一定の確実性を持って判断することである。
【００９１】エージェント処理部１１は、車両環境を推
定すると、質問実行プログラムに従って、推定した車両
環境に対応する質問用音声データをエージェントデータ
記憶措置２９の質問データ２９６から読み出し、音声合
成部１４１で音声を合成して音声出力措置２５から出力
する（質問手段）。なお、推定した車両環境に対応する
質問データの内容としては、音声合成された質問内容
が、推定された車両環境の有無についてユーザから回答
が得られるような内容になっている。例えば、第１の実
施形態の場合と同様に、肯定語、否定語で回答が可能な
形式で、推定した環境が○○である場合、環境推定質問
としてエージェントが「○○ですか？」と音声により質
問する。
定すると、質問実行プログラムに従って、推定した車両
環境に対応する質問用音声データをエージェントデータ
記憶措置２９の質問データ２９６から読み出し、音声合
成部１４１で音声を合成して音声出力措置２５から出力
する（質問手段）。なお、推定した車両環境に対応する
質問データの内容としては、音声合成された質問内容
が、推定された車両環境の有無についてユーザから回答
が得られるような内容になっている。例えば、第１の実
施形態の場合と同様に、肯定語、否定語で回答が可能な
形式で、推定した環境が○○である場合、環境推定質問
としてエージェントが「○○ですか？」と音声により質
問する。
【００９２】そしてエージェント処理部１１は、車両制
御プログラムに従って、環境推定質問に対するユーザか
らの応答に基づいて車両制御を行う（実行手段）。ここ
で、エージェント処理部１１によって「車両制御」され
る対象は、エンジン、ＡＴ（自動変速機構）等の車両機
械やナビゲーション装置、オーディオ、エアコン、ワイ
パー、車窓等の車両機器が該当する。なお、これらの各
機器は、エージェント処理部１１が直接制御することな
く、他の制御装置に対して制御の要求をし、要求を受け
た制御装置が制御するようにしてもよい。例えば、第１
の実施形態と同様に、エージェント処理部１１が、Ａ／
Ｔ ＥＣＵに対してシフトダウンを要求し、シフトダウ
ン要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵがＡＴ（自動変速機
構）による変速段位置を制御する。
御プログラムに従って、環境推定質問に対するユーザか
らの応答に基づいて車両制御を行う（実行手段）。ここ
で、エージェント処理部１１によって「車両制御」され
る対象は、エンジン、ＡＴ（自動変速機構）等の車両機
械やナビゲーション装置、オーディオ、エアコン、ワイ
パー、車窓等の車両機器が該当する。なお、これらの各
機器は、エージェント処理部１１が直接制御することな
く、他の制御装置に対して制御の要求をし、要求を受け
た制御装置が制御するようにしてもよい。例えば、第１
の実施形態と同様に、エージェント処理部１１が、Ａ／
Ｔ ＥＣＵに対してシフトダウンを要求し、シフトダウ
ン要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵがＡＴ（自動変速機
構）による変速段位置を制御する。
【００９３】次に第３実施形態について説明する。この
第３実施形態では、第２実施形態と異なる部分を中心に
説明する。この第３実施形態では、第２実施形態と同様
に、まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し
（推定手段として機能）、推定した車両環境の有無につ
いてユーザから回答が得られるように、推定した車両環
境の有無について質問をする（質問手段として機能）。
そして、エージェント処理部１１は、この環境推定質問
に対するユーザからの応答に基づいて、車両環境を確定
する（確定手段として機能）。すなわち、エージェント
処理部１１は、環境確定プログラムに従って、車両環境
が、推定された車両環境、または、推定された車両環境
以外の環境のいずれであるかを最終的に判断する。そし
て、エージェント処理部１１は、確定した車両環境に基
づいて車両制御を実行する（実行手段として機能）。な
お、第３実施形態における「車両環境」、車両環境を
「推定する」、「車両制御」される対象については、第
２実施形態と同一である。
第３実施形態では、第２実施形態と異なる部分を中心に
説明する。この第３実施形態では、第２実施形態と同様
に、まずエージェント処理部１１が、車両環境を推定し
（推定手段として機能）、推定した車両環境の有無につ
いてユーザから回答が得られるように、推定した車両環
境の有無について質問をする（質問手段として機能）。
そして、エージェント処理部１１は、この環境推定質問
に対するユーザからの応答に基づいて、車両環境を確定
する（確定手段として機能）。すなわち、エージェント
処理部１１は、環境確定プログラムに従って、車両環境
が、推定された車両環境、または、推定された車両環境
以外の環境のいずれであるかを最終的に判断する。そし
て、エージェント処理部１１は、確定した車両環境に基
づいて車両制御を実行する（実行手段として機能）。な
お、第３実施形態における「車両環境」、車両環境を
「推定する」、「車両制御」される対象については、第
２実施形態と同一である。
【００９４】このような第３実施形態によれば、例え
ば、推定手段により車両環境（車両の外部環境）が雪が
降っている環境であると推定された場合、たとえその推
定が不確実な判断であったとしても、推定された車両環
境の有無についてユーザから回答が得られるように、推
定された車両環境の有無について質問し（例えば、「雪
が降っていますか」との音声の出力）、この質問に対す
る応答に基づいて車両環境を確定する。これにより、車
両環境をより的確に判断することができる。また、確定
した車両環境（車両環境の最終判断結果）に基づいて車
両制御を実行する。これにより、的確な時期に（または
より早期に）車両制御を実行することができる。
ば、推定手段により車両環境（車両の外部環境）が雪が
降っている環境であると推定された場合、たとえその推
定が不確実な判断であったとしても、推定された車両環
境の有無についてユーザから回答が得られるように、推
定された車両環境の有無について質問し（例えば、「雪
が降っていますか」との音声の出力）、この質問に対す
る応答に基づいて車両環境を確定する。これにより、車
両環境をより的確に判断することができる。また、確定
した車両環境（車両環境の最終判断結果）に基づいて車
両制御を実行する。これにより、的確な時期に（または
より早期に）車両制御を実行することができる。
【００９５】このような第２実施形態、第３実施形態に
おける、具体的な処理動作について、車両環境が雪道で
ある場合を例に説明する。なお、この場合の処理は、図
１１を使用して説明した第１の実施形態における処理動
作と多くの部分が共通するため、図１１を参照しなが
ら、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。エージ
ェント処理部１１は、ステップ１３で収集したデータに
基づいて、車両環境が雪道であるか否かを推定する（ス
テップ６０）。車両環境が雪道か否かについては、第１
実施形態と同様に前輪の車輪速と後輪の車輪速との差
（スリップ差）等から推定する。車両環境が雪道と推定
した場合（ステップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１
１は、この車両環境（雪道）の有無についてユーザから
回答が得られるように、対応する推定環境質問データ２
９６を読み出し、「雪道ですか？」との音声を音声合成
部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーシ
ョンとして音声出力部２５から出力する（ステップ６
２）。その際のエージェントの行為（表示装置２７での
行為画像と、出力音声）は第１実施形態と同様である。
おける、具体的な処理動作について、車両環境が雪道で
ある場合を例に説明する。なお、この場合の処理は、図
１１を使用して説明した第１の実施形態における処理動
作と多くの部分が共通するため、図１１を参照しなが
ら、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。エージ
ェント処理部１１は、ステップ１３で収集したデータに
基づいて、車両環境が雪道であるか否かを推定する（ス
テップ６０）。車両環境が雪道か否かについては、第１
実施形態と同様に前輪の車輪速と後輪の車輪速との差
（スリップ差）等から推定する。車両環境が雪道と推定
した場合（ステップ６０；Ｙ）、エージェント処理部１
１は、この車両環境（雪道）の有無についてユーザから
回答が得られるように、対応する推定環境質問データ２
９６を読み出し、「雪道ですか？」との音声を音声合成
部１４１で合成し、エージェントによるコミュニケーシ
ョンとして音声出力部２５から出力する（ステップ６
２）。その際のエージェントの行為（表示装置２７での
行為画像と、出力音声）は第１実施形態と同様である。
【００９６】エージェント処理部１１は、推定環境質問
をした後、ユーザから回答の入力があるか否かをマイク
２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ６
４）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）
を判断する（ステップ６６）。ユーザによる回答が肯定
語である場合（ステップ６６；Ｙ）、エージェント処理
部１１は、車両環境が雪道であると確定し（又は確定す
ることなく）、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対して、雪
道用のシフトマップに変更するように要求する。シフト
マップの変更要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変速段
を選択するマップを通常のシフトマップから雪道用のシ
フトマップに変更して（ステップ６８）、メインルーチ
ンにリターンする。以後Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変更した雪
道用のシフトマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）
を制御する。
をした後、ユーザから回答の入力があるか否かをマイク
２６や入力装置２２の入力等から監視し（ステップ６
４）、その回答内容（肯定語、否定語、判断不能回答）
を判断する（ステップ６６）。ユーザによる回答が肯定
語である場合（ステップ６６；Ｙ）、エージェント処理
部１１は、車両環境が雪道であると確定し（又は確定す
ることなく）、図示しないＡ／Ｔ ＥＣＵに対して、雪
道用のシフトマップに変更するように要求する。シフト
マップの変更要求に応じて、Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変速段
を選択するマップを通常のシフトマップから雪道用のシ
フトマップに変更して（ステップ６８）、メインルーチ
ンにリターンする。以後Ａ／Ｔ ＥＣＵは、変更した雪
道用のシフトマップに基づいて自動変速機構（Ａ／Ｔ）
を制御する。
【００９７】このように、第２の実施形態及び第３の実
施形態では、第１の実施形態における特定情報の可能性
判断処理を、車両環境の推定処理に置き換えることが可
能である。また第１の実施形態の特定状況質問を推定環
境質問とし、その質問に対する回答（応答）から車両環
境を確定し（第１実施形態における特定状況の最終把握
に相当）、第１の実施形態と同様に車両制御を実行する
ことができる。又は、車両環境を確定することなく質問
に対する応答に基づいて、第１の実施形態と同様に車両
制御を実行できる。従って、図１１の処理を第２実施形
態と第３実施形態に適用したのと同様に、第１の実施形
態において説明した図７、図９、図１０、図１２、図１
３、及び図１４の各処理についても第２実施形態、第３
実施形態に適用することができる。
施形態では、第１の実施形態における特定情報の可能性
判断処理を、車両環境の推定処理に置き換えることが可
能である。また第１の実施形態の特定状況質問を推定環
境質問とし、その質問に対する回答（応答）から車両環
境を確定し（第１実施形態における特定状況の最終把握
に相当）、第１の実施形態と同様に車両制御を実行する
ことができる。又は、車両環境を確定することなく質問
に対する応答に基づいて、第１の実施形態と同様に車両
制御を実行できる。従って、図１１の処理を第２実施形
態と第３実施形態に適用したのと同様に、第１の実施形
態において説明した図７、図９、図１０、図１２、図１
３、及び図１４の各処理についても第２実施形態、第３
実施形態に適用することができる。
【００９８】以上説明したように、第１、第２、第３実
施形態によれば、車両の状況等をセンサ出力だけに基づ
いて把握、確定しようとする従来の方法に比べ、簡単な
構成で確実かつ迅速に車両状況、車両環境等を把握、確
定することが可能になる。すなわち、従来の方法で例え
ば雪道の走行を把握、確定する場合には、前後車輪の車
輪速の変化と車外の気温とから判断しても確実ではない
ため、さらに撮像装置で撮像した路面の色から雪道か否
かを判断したりしている。このため、撮像センサを余分
に配置する必要があり、構成が高価になると共に、たと
え撮像センサを配置したとしても、車線用の白線を撮像
した場合には精度が低下する。白線を区別するために白
線幅よりもはなれた位置に撮像センサを２つ配置するこ
とで解決できるが、構成が複雑になり高価にもなる。さ
らに、撮像センサを複数配置したとしても、雪自体が土
で灰色になっている場合には精度が低下する。このよう
に、従来の方法では、高価なセンサを何種類も配置し、
複雑高度なアルゴリズムに基づいて把握しようとして
も、あくまでもそうである可能性を高めるための構成や
処理であり、特定の事象や状況に対しては確実に把握す
ることができないのが現状である。そして、従来の方法
により複数の特定状況に対して高い可能性で判断しよう
とすると極めて複雑、高価なシステムになっている。
施形態によれば、車両の状況等をセンサ出力だけに基づ
いて把握、確定しようとする従来の方法に比べ、簡単な
構成で確実かつ迅速に車両状況、車両環境等を把握、確
定することが可能になる。すなわち、従来の方法で例え
ば雪道の走行を把握、確定する場合には、前後車輪の車
輪速の変化と車外の気温とから判断しても確実ではない
ため、さらに撮像装置で撮像した路面の色から雪道か否
かを判断したりしている。このため、撮像センサを余分
に配置する必要があり、構成が高価になると共に、たと
え撮像センサを配置したとしても、車線用の白線を撮像
した場合には精度が低下する。白線を区別するために白
線幅よりもはなれた位置に撮像センサを２つ配置するこ
とで解決できるが、構成が複雑になり高価にもなる。さ
らに、撮像センサを複数配置したとしても、雪自体が土
で灰色になっている場合には精度が低下する。このよう
に、従来の方法では、高価なセンサを何種類も配置し、
複雑高度なアルゴリズムに基づいて把握しようとして
も、あくまでもそうである可能性を高めるための構成や
処理であり、特定の事象や状況に対しては確実に把握す
ることができないのが現状である。そして、従来の方法
により複数の特定状況に対して高い可能性で判断しよう
とすると極めて複雑、高価なシステムになっている。
【００９９】これに対して、各実施形態によればセンサ
は、特定状況か否かの可能性を判断し、車両環境を推定
するためのものであるため、汎用的なセンサを使用する
ことで十分であり、精度の高いセンサを複数使用する必
要がないため、簡単な構成および判断アルゴリズムでよ
いため、安価なシステムとすることができる。そして、
特定状況か否かの最終判断や車両環境の確定を、ユーザ
の特定状況質問、推定環境質問に対する回答（人間によ
る判断結果を示している）に基づいて行っているため、
極めて精度の高い判断をすることができる。
は、特定状況か否かの可能性を判断し、車両環境を推定
するためのものであるため、汎用的なセンサを使用する
ことで十分であり、精度の高いセンサを複数使用する必
要がないため、簡単な構成および判断アルゴリズムでよ
いため、安価なシステムとすることができる。そして、
特定状況か否かの最終判断や車両環境の確定を、ユーザ
の特定状況質問、推定環境質問に対する回答（人間によ
る判断結果を示している）に基づいて行っているため、
極めて精度の高い判断をすることができる。
【０１００】以上本発明の好適な実施形態について説明
したが、本発明はかかる実施形態の構成に限定されるも
のではなく、各請求項に記載された発明の範囲において
他の実施形態を採用し、また、変形することが可能であ
る。例えば、説明した各実施形態では、特定状況Ａの可
能性が判断された場合にエージェントが「Ａですか？」
というように、特定状況自体、推定した環境事態を直接
問う形式の質問としたが、他の形式で質問をするように
してもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車両
が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定さ
れた場合、エージェント処理部１１は、分岐点前方に存
在する目標物をナビゲーションデータ記憶装置３０の描
画地図データから検索して、目標物の位置に応じて、エ
ージェントが「道路の右前方に○△がありますか？」と
いうように特定状況質問、推定環境質問をするようにし
てもよい。
したが、本発明はかかる実施形態の構成に限定されるも
のではなく、各請求項に記載された発明の範囲において
他の実施形態を採用し、また、変形することが可能であ
る。例えば、説明した各実施形態では、特定状況Ａの可
能性が判断された場合にエージェントが「Ａですか？」
というように、特定状況自体、推定した環境事態を直接
問う形式の質問としたが、他の形式で質問をするように
してもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車両
が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定さ
れた場合、エージェント処理部１１は、分岐点前方に存
在する目標物をナビゲーションデータ記憶装置３０の描
画地図データから検索して、目標物の位置に応じて、エ
ージェントが「道路の右前方に○△がありますか？」と
いうように特定状況質問、推定環境質問をするようにし
てもよい。
【０１０１】実施形態では、ユーザによる回答が基本的
に「はい」「いいえ」等の肯定語や否定語で回答できる
特定語回答形式にしているが、本発明では、他の形式で
あってもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車
両が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定
された場合に「道路の左右どちらかに、何か目標物が見
えませんか？」というように、肯定語等以外の任意回答
を求める質問をするようにしてもよい。この質問に対し
て例えば、ユーザから「右側にマクドナルド（登録商
標）がみえる」との回答があった場合、エージェント処
理部１１は、描画地図データ３０２から分岐点通過後に
右側にマクドナルドが存在する側の道路を走行中である
と最終的に判断し、又は車両環境を確定する。この任意
回答形式の特定状況質問は、最初に特定語回答形式の質
問をし、その回答が「わからない」等の判断不能回答で
あった場合に、エージェントが再度質問する場合等に有
効である。
に「はい」「いいえ」等の肯定語や否定語で回答できる
特定語回答形式にしているが、本発明では、他の形式で
あってもよい。例えば、特定状況や車両環境として「車
両が特定の道路に存在する」可能性が判断され又は推定
された場合に「道路の左右どちらかに、何か目標物が見
えませんか？」というように、肯定語等以外の任意回答
を求める質問をするようにしてもよい。この質問に対し
て例えば、ユーザから「右側にマクドナルド（登録商
標）がみえる」との回答があった場合、エージェント処
理部１１は、描画地図データ３０２から分岐点通過後に
右側にマクドナルドが存在する側の道路を走行中である
と最終的に判断し、又は車両環境を確定する。この任意
回答形式の特定状況質問は、最初に特定語回答形式の質
問をし、その回答が「わからない」等の判断不能回答で
あった場合に、エージェントが再度質問する場合等に有
効である。
【０１０２】また、説明した各実施形態では、特定状況
である可能性や、車両環境についてエージェント処理部
１１が判断又は推定する構成としたが、ナビゲーション
に関連する判断や現在位置検出に関連する判断、例え
ば、ステップ３０、ステップ１１０、ステップ１１２の
判断についてはナビゲーション処理部１０が判断するよ
うにしてもよい。この場合、エージェント処理部１１
は、ナビゲーション処理部１０による判断結果等の供給
を受けて、エージェントによる特定状況質問、又は推定
環境質問をさせるように処理する。
である可能性や、車両環境についてエージェント処理部
１１が判断又は推定する構成としたが、ナビゲーション
に関連する判断や現在位置検出に関連する判断、例え
ば、ステップ３０、ステップ１１０、ステップ１１２の
判断についてはナビゲーション処理部１０が判断するよ
うにしてもよい。この場合、エージェント処理部１１
は、ナビゲーション処理部１０による判断結果等の供給
を受けて、エージェントによる特定状況質問、又は推定
環境質問をさせるように処理する。
【０１０３】また説明した各実施形態では、特定状況と
して、探索ルートを外れたか、渋滞中か、渋滞解消か、
坂道か等についての具体的判断及び処理について図７〜
図１４により説明したが、本発明では、特定状況として
これらに限定されるものではなく、他の各種状況につい
ても特定状況として、その可能性を判断し、特定状況質
問を出し、その回答から最終把握を行うようにしてもよ
い。例えば、特定状況として、「路面がぬれている」、
「砂利道を走行している」等の各種状況が存在する。
して、探索ルートを外れたか、渋滞中か、渋滞解消か、
坂道か等についての具体的判断及び処理について図７〜
図１４により説明したが、本発明では、特定状況として
これらに限定されるものではなく、他の各種状況につい
ても特定状況として、その可能性を判断し、特定状況質
問を出し、その回答から最終把握を行うようにしてもよ
い。例えば、特定状況として、「路面がぬれている」、
「砂利道を走行している」等の各種状況が存在する。
【０１０４】また、説明した各実施形態では、特定状況
を把握、又は車両制御をするエージェント装置を例に説
明したが、本発明では他に、エージェントが車両内に出
現しない車両状況把握装置、車両制御装置としてもよ
い。この場合にも特定状況質問、推定環境質問を音声合
成部１４１で合成して音声出力装置２５から出力し、ユ
ーザの回答をマイク２６で集音し音声認識部１４２で認
識して最終的に特定状況か否かを把握する処理や車両環
境を確定する処理は同じである。なお、エージェントが
出現しない車両状況把握装置、車両制御装置として構成
した場合、エージェント処理部１１の動作として説明し
た各処理は車両状況把握装置、車両制御装置の制御部が
代わりに行い、エージェントデータ記憶装置２９に変わ
るデータ記憶装置には車両状況把握用のプログラムや、
特定状況質問データが格納される。
を把握、又は車両制御をするエージェント装置を例に説
明したが、本発明では他に、エージェントが車両内に出
現しない車両状況把握装置、車両制御装置としてもよ
い。この場合にも特定状況質問、推定環境質問を音声合
成部１４１で合成して音声出力装置２５から出力し、ユ
ーザの回答をマイク２６で集音し音声認識部１４２で認
識して最終的に特定状況か否かを把握する処理や車両環
境を確定する処理は同じである。なお、エージェントが
出現しない車両状況把握装置、車両制御装置として構成
した場合、エージェント処理部１１の動作として説明し
た各処理は車両状況把握装置、車両制御装置の制御部が
代わりに行い、エージェントデータ記憶装置２９に変わ
るデータ記憶装置には車両状況把握用のプログラムや、
特定状況質問データが格納される。
【０１０５】また、各実施形態において、特定状況や車
両環境に対応する処理内容や車両制御内容について説明
したが、本発明では説明した処理内容、制御内容に限ら
ず、同様の状況や環境に対応して従来から行われている
他の処理や制御を行うようにしてもよい。例えば、図９
に従って説明した実施形態では上り坂であるとの特定状
況最終把握、車両環境確定に対してエージェント処理部
１１がシフトダウンする場合について説明したが、他の
処理、制御内容として、坂道が終了するまでの間シフト
アップするタイミングを遅らせるように制御してもよ
く、シフトダウンとシフトアップタイミングを遅らせる
ことの両者を行うようにしてもよい。ここで、シフトア
ップタイミングは、各変速段においてシフトアップされ
る車速Ｖの値と、スロットル開度θの値を大きくするこ
とで遅らせることができる。また、予め坂道用のシフト
マップを用意しておき、上り坂、下り坂が把握、確定さ
れた場合に、対応するシフトマップに切り換えるように
制御してもよい。
両環境に対応する処理内容や車両制御内容について説明
したが、本発明では説明した処理内容、制御内容に限ら
ず、同様の状況や環境に対応して従来から行われている
他の処理や制御を行うようにしてもよい。例えば、図９
に従って説明した実施形態では上り坂であるとの特定状
況最終把握、車両環境確定に対してエージェント処理部
１１がシフトダウンする場合について説明したが、他の
処理、制御内容として、坂道が終了するまでの間シフト
アップするタイミングを遅らせるように制御してもよ
く、シフトダウンとシフトアップタイミングを遅らせる
ことの両者を行うようにしてもよい。ここで、シフトア
ップタイミングは、各変速段においてシフトアップされ
る車速Ｖの値と、スロットル開度θの値を大きくするこ
とで遅らせることができる。また、予め坂道用のシフト
マップを用意しておき、上り坂、下り坂が把握、確定さ
れた場合に、対応するシフトマップに切り換えるように
制御してもよい。
【０１０６】
【発明の効果】請求項１から請求項５に記載の発明によ
れば、特定の状況の可能性がある場合にその確認を求め
る質問をし、その質問に対するユーザの応答に基づいて
特定の状況であるか否かを最終的に判断するようにした
ので、既存のセンサでは、検出困難な特定の状況につい
て、簡単な構成でより確実に判断することが可能にな
る。請求項６に記載の発明によれば、車両環境を推定
し、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が
得られるように、推定された車両環境の有無について質
問をし、この質問に対する応答に基づいて車両制御を実
行するようにしたので、車両環境に基づいて簡単な構成
でより的確に車両制御を行うことができる。請求項７に
記載の発明によれば、車両環境を推定し、推定した車両
環境の有無についてユーザから回答が得られるように、
推定された車両環境の有無について質問をし、この質問
に対する応答に基づいて車両環境を推定するようにした
ので、簡単な構成で車両環境を確定することができる。
請求項８に記載の発明によれば、車両環境を推定し、推
定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られ
るように、推定された車両環境の有無について質問を
し、この質問に対する応答に基づいて車両環境を推定
し、確定した車両環境に基づいて車両制御を実行するよ
うにしたので、簡単な構成で車両環境を確定するととも
に、より的確に車両制御を行うことができる。
れば、特定の状況の可能性がある場合にその確認を求め
る質問をし、その質問に対するユーザの応答に基づいて
特定の状況であるか否かを最終的に判断するようにした
ので、既存のセンサでは、検出困難な特定の状況につい
て、簡単な構成でより確実に判断することが可能にな
る。請求項６に記載の発明によれば、車両環境を推定
し、推定した車両環境の有無についてユーザから回答が
得られるように、推定された車両環境の有無について質
問をし、この質問に対する応答に基づいて車両制御を実
行するようにしたので、車両環境に基づいて簡単な構成
でより的確に車両制御を行うことができる。請求項７に
記載の発明によれば、車両環境を推定し、推定した車両
環境の有無についてユーザから回答が得られるように、
推定された車両環境の有無について質問をし、この質問
に対する応答に基づいて車両環境を推定するようにした
ので、簡単な構成で車両環境を確定することができる。
請求項８に記載の発明によれば、車両環境を推定し、推
定した車両環境の有無についてユーザから回答が得られ
るように、推定された車両環境の有無について質問を
し、この質問に対する応答に基づいて車両環境を推定
し、確定した車両環境に基づいて車両制御を実行するよ
うにしたので、簡単な構成で車両環境を確定するととも
に、より的確に車両制御を行うことができる。
【図１】本発明の１実施形態におけるエージェント装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】同上、エージェント装置におけるナビゲーショ
ンデータ記憶装置のデータ構成を示す説明図である。
ンデータ記憶装置のデータ構成を示す説明図である。
【図３】同上、エージェント装置におけるナビゲーショ
ンデータ記憶装置の状況センサ部の構成要素を示す説明
図である。
ンデータ記憶装置の状況センサ部の構成要素を示す説明
図である。
【図４】同上、エージェント装置による処理のメイン動
作を表したフローチャートである。
作を表したフローチャートである。
【図５】同上、エージェント装置による状態確認タスク
の概念動作を示すフローチャートである。
の概念動作を示すフローチャートである。
【図６】同上、エージェント装置によるエージェント行
動管理タスクの概念動作を表すフローチャートである。
動管理タスクの概念動作を表すフローチャートである。
【図７】同上、特定状況が「探索された走行経路（高速
道路）をはずれたこと」である場合の行動管理タスクの
具体的処理を表すフローチャートである。
道路）をはずれたこと」である場合の行動管理タスクの
具体的処理を表すフローチャートである。
【図８】同上、図７の処理におけるエージェント表示画
面と特定状況質問を表す説明図である。
面と特定状況質問を表す説明図である。
【図９】同上、特定状況が「上り坂を走行中」である場
合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャート
である。
合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャート
である。
【図１０】同上、特定状況が「下り坂を走行中」である
場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャー
トである。
場合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャー
トである。
【図１１】同上、特定状況が「雪道を走行中」である場
合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャート
である。
合の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャート
である。
【図１２】同上、特定状況が「渋滞中」である場合の行
動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートであ
る。
動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートであ
る。
【図１３】同上、特定状況が「渋滞の解消」である場合
の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートで
ある。
の行動管理タスクの具体的処理を表すフローチャートで
ある。
【図１４】同上、特定状況が「車両が特定の道路に存在
すること」である場合の行動管理タスクの具体的処理を
表すフローチャートである。
すること」である場合の行動管理タスクの具体的処理を
表すフローチャートである。
１ 全体処理部 １０ ナビゲーション処理部 １１ エージェント処理部 １２ Ｉ／Ｆ部 １３ 画像処理部 １４ 音声制御部 １４１ 音声合成部 １４２ 音声認識部 １５ 状況情報処理部 ２１ 現在位置検出装置 ２２ 入力装置 ２３ 記憶媒体駆動装置 ２４ 通信制御装置 ２５ 音声出力装置 ２６ マイク ２７ 表示装置 ２８ 撮像装置 ２９ エージェントデータ記憶装置 ３０ ナビゲーションデータ記憶装置 ４０ 状況センサ部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松田 学 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 (72)発明者 足立 和英 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 (72)発明者 向井 康二 東京都千代田区外神田２丁目19番12号 株 式会社エクォス・リサーチ内 Ｆターム(参考） 2F029 AA01 AB01 AB07 AB09 AC12 AC13 AC14 AC18 AC19 AD01
Claims (8)
- 【請求項１】 車両各部に取り付けたセンサと、 このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両
外部の状況が特定状況である可能性があるか否かを判断
する可能性判断手段と、 この可能性判断手段により特定状況である可能性がある
と判断された場合に、その判断結果に応じた質問を出力
する質問出力手段と、 この質問出力手段による質問に対する回答が入力される
入力手段と、 この入力手段から入力された回答と、前記可能性判断手
段による判断結果とから特定状況を把握する状況把握手
段と、を具備することを特徴とする車両状況把握装置。 - 【請求項２】 前記状況把握手段により把握した特定状
況に対応する処理を行う処理手段を更に具備したことを
特徴とする請求項１に記載の車両状況把握装置。 - 【請求項３】 前記質問出力手段は、音声により質問を
出力し、 前記入力手段は、搭乗者の音声による回答を認識するこ
とで回答が入力されることを特徴とする請求項１又は請
求項２に記載の車両状況把握装置。 - 【請求項４】 前記可能性判断手段は、ナビゲーション
システムにより探索された走行経路から車両が逸脱した
可能性があるか否かを判断し、 前記質問出力手段は、前記探索された走行経路から車両
が逸脱したか否かの確認を求める質問を出力し、 前記状況把握手段は、前記質問に対する回答から、前記
探索された走行経路から車両が逸脱したか否かを把握す
ることを特徴とする請求項１、請求項２、又は請求項３
に記載した車両状況把握装置。 - 【請求項５】 車両各部に取り付けたセンサと、 このセンサからの信号に基づいて、車両の状況又は車両
外部の状況が特定状況である可能性があるか否かを判断
する可能性判断手段と、 この可能性判断手段により特定状況である可能性がある
と判断された場合に、その判断結果に応じた質問を出力
する質問出力手段と、 この質問出力手段による質問に対する回答が入力される
入力手段と、 この入力手段から入力された回答と、前記可能性判断手
段による判断結果とから特定状況を把握する状況把握手
段と、 擬人化されたエージェントを車両内に出現させるエージ
ェント出現手段と、 前記質問出力手段による質問の出力および、前記処理手
段による特定状況に対応する処理を、前記エージェント
出現手段により出現されるエージェントに行わせるエー
ジェント制御手段と、を具備することを特徴とするエー
ジェント装置。 - 【請求項６】車両環境を推定する推定手段と、 該推定手段により推定された車両環境の有無についてユ
ーザから回答が得られるように、前記推定された車両環
境の有無について質問する質問手段と、 該質問手段による質問に対する応答に基づいて車両制御
を実行する実行手段と、を具備することを特徴とする車
両制御装置。 - 【請求項７】車両環境を推定する推定手段と、 該推定手段により推定された車両環境の有無についてユ
ーザから回答が得られるように、前記推定された車両環
境の有無について質問する質問手段と、 該質問手段による質問に対する応答に基づいて車両環境
を推定する確定手段と、を具備することを特徴とする車
両制御装置。 - 【請求項８】車両環境を推定する推定手段と、 該推定手段により推定された車両環境の有無についてユ
ーザから回答が得られるように、前記推定された車両環
境の有無について質問する質問手段と、 該質問手段による質問に対する応答に基づいて車両環境
を確定する確定手段と、 該推定手段により確定された車両環境に基づいて車両制
御を実行する実行手段と、を具備することを特徴とする
車両制御装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02148199A JP4085500B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 車両状況把握装置、エージェント装置、および、車両制御装置 |
| US09/492,520 US6351698B1 (en) | 1999-01-29 | 2000-01-27 | Interactive vehicle control system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02148199A JP4085500B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 車両状況把握装置、エージェント装置、および、車両制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000221049A true JP2000221049A (ja) | 2000-08-11 |
| JP4085500B2 JP4085500B2 (ja) | 2008-05-14 |
Family
ID=12056176
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02148199A Expired - Fee Related JP4085500B2 (ja) | 1999-01-29 | 1999-01-29 | 車両状況把握装置、エージェント装置、および、車両制御装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6351698B1 (ja) |
| JP (1) | JP4085500B2 (ja) |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002304192A (ja) * | 2001-04-05 | 2002-10-18 | Denso Corp | 音声認識装置 |
| JP2003104136A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Equos Research Co Ltd | 運転者情報収集装置 |
| WO2003029052A1 (en) * | 2001-09-28 | 2003-04-10 | Kabushiki Kaisha Equos Research | Agent apparatus |
| JP2003109162A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Equos Research Co Ltd | エージェント装置 |
| JP2003252130A (ja) * | 2002-03-01 | 2003-09-10 | Denso Corp | 車両エージェントシステム，ｅｃｕ |
| EP1363106A3 (en) * | 2002-05-15 | 2006-03-22 | Pioneer Corporation | Navigation apparatus and interactive information providing program |
| JP2006111134A (ja) * | 2004-10-14 | 2006-04-27 | Pioneer Electronic Corp | 挙動案内装置、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2007062559A (ja) * | 2005-08-31 | 2007-03-15 | Denso Corp | 車載スイッチシステム |
| WO2007083735A1 (ja) * | 2006-01-20 | 2007-07-26 | Pioneer Corporation | 情報出力装置、情報出力方法、情報出力プログラムおよび記録媒体 |
| JP2010247799A (ja) * | 2009-04-20 | 2010-11-04 | Denso Corp | 車載装置の制御システム |
| JP2014123239A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Hitachi Ltd | 渋滞情報配信システム、サーバ、車載端末、及びプログラム |
| JP2016001461A (ja) * | 2014-05-30 | 2016-01-07 | ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ | ドライバ支援システムの制御方法 |
| KR20180039888A (ko) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 르노삼성자동차 주식회사 | 자동차에 내장된 양방향 음성 커뮤니케이션 시스템 |
| CN111267726A (zh) * | 2018-12-04 | 2020-06-12 | 南台学校财团法人南台科技大学 | 智能型驾驶管理系统及方法 |
| KR20220094187A (ko) * | 2020-12-28 | 2022-07-05 | 한국전자기술연구원 | 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템 |
| JP2024015774A (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-06 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御システム及びコンピュータプログラム |
Families Citing this family (188)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6931384B1 (en) * | 1999-06-04 | 2005-08-16 | Microsoft Corporation | System and method providing utility-based decision making about clarification dialog given communicative uncertainty |
| US6832245B1 (en) | 1999-12-01 | 2004-12-14 | At&T Corp. | System and method for analyzing communications of user messages to rank users and contacts based on message content |
| US6580976B1 (en) * | 1999-12-30 | 2003-06-17 | Ge Harris Railway Electronics, Llc | Methods and apparatus for very close following train movement |
| ATE384399T1 (de) * | 2000-03-17 | 2008-02-15 | America Online Inc | Sofortige nachrichtenübermittlung mit zusätzlicher sprachkommunikation |
| US7979802B1 (en) | 2000-05-04 | 2011-07-12 | Aol Inc. | Providing supplemental contact information corresponding to a referenced individual |
| US20130067340A1 (en) | 2000-05-04 | 2013-03-14 | Facebook, Inc. | Intelligently enabled menu choices based on online presence state in address book |
| US6912564B1 (en) | 2000-05-04 | 2005-06-28 | America Online, Inc. | System for instant messaging the sender and recipients of an e-mail message |
| US20130073648A1 (en) | 2000-05-04 | 2013-03-21 | Facebook, Inc. | Presenting a recipient of an e-mail with an option to instant message a sender or another recipient based on the sender's or the other recipient's address and online status |
| US9100221B2 (en) | 2000-05-04 | 2015-08-04 | Facebook, Inc. | Systems for messaging senders and recipients of an electronic message |
| US8132110B1 (en) | 2000-05-04 | 2012-03-06 | Aol Inc. | Intelligently enabled menu choices based on online presence state in address book |
| US8122363B1 (en) | 2000-05-04 | 2012-02-21 | Aol Inc. | Presence status indicator |
| US8001190B2 (en) | 2001-06-25 | 2011-08-16 | Aol Inc. | Email integrated instant messaging |
| DE60144233D1 (de) | 2000-07-25 | 2011-04-28 | America Online Inc | Videonachrichtenübermittlung |
| KR20070118707A (ko) * | 2000-09-21 | 2007-12-17 | 아메리칸 캘카어 인코포레이티드 | 차량을 효과적으로 그리고 안전하게 운전하는 기술 |
| US8990367B2 (en) * | 2006-09-29 | 2015-03-24 | Dell Products L.P. | Consistent binding of shared storage across clustered servers |
| US6664651B1 (en) * | 2000-11-14 | 2003-12-16 | Ford Motor Company | Engine on idle arbitration for a hybrid electric vehicle |
| JP2002297185A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Pioneer Electronic Corp | 情報処理装置および情報処理方法 |
| US6487494B2 (en) * | 2001-03-29 | 2002-11-26 | Wingcast, Llc | System and method for reducing the amount of repetitive data sent by a server to a client for vehicle navigation |
| US7406421B2 (en) * | 2001-10-26 | 2008-07-29 | Intellisist Inc. | Systems and methods for reviewing informational content in a vehicle |
| US20020143611A1 (en) * | 2001-03-29 | 2002-10-03 | Gilad Odinak | Vehicle parking validation system and method |
| US20050065779A1 (en) * | 2001-03-29 | 2005-03-24 | Gilad Odinak | Comprehensive multiple feature telematics system |
| US6591168B2 (en) * | 2001-08-31 | 2003-07-08 | Intellisist, Inc. | System and method for adaptable mobile user interface |
| US8175886B2 (en) | 2001-03-29 | 2012-05-08 | Intellisist, Inc. | Determination of signal-processing approach based on signal destination characteristics |
| US6885735B2 (en) * | 2001-03-29 | 2005-04-26 | Intellisist, Llc | System and method for transmitting voice input from a remote location over a wireless data channel |
| USRE46109E1 (en) * | 2001-03-29 | 2016-08-16 | Lg Electronics Inc. | Vehicle navigation system and method |
| JP2002318132A (ja) * | 2001-04-23 | 2002-10-31 | Hitachi Ltd | 音声対話型ナビゲーションシステムおよび移動端末装置および音声対話サーバ |
| JP3980844B2 (ja) * | 2001-05-31 | 2007-09-26 | 富士通株式会社 | 案内情報リクエスト装置および案内情報提供装置 |
| US6629034B1 (en) * | 2001-06-06 | 2003-09-30 | Navigation Technologies Corp. | Driving profile method and system |
| JP4514372B2 (ja) * | 2001-08-28 | 2010-07-28 | パイオニア株式会社 | 情報提供システム、情報提供方法、情報提供プログラム、情報提供システムにおけるサーバ装置および、情報提供システムにおける端末装置 |
| US7716287B2 (en) | 2004-03-05 | 2010-05-11 | Aol Inc. | Organizing entries in participant lists based on communications strengths |
| US7774711B2 (en) * | 2001-09-28 | 2010-08-10 | Aol Inc. | Automatic categorization of entries in a contact list |
| US7512652B1 (en) * | 2001-09-28 | 2009-03-31 | Aol Llc, A Delaware Limited Liability Company | Passive personalization of buddy lists |
| US7765484B2 (en) * | 2001-09-28 | 2010-07-27 | Aol Inc. | Passive personalization of lists |
| US6599243B2 (en) * | 2001-11-21 | 2003-07-29 | Daimlerchrysler Ag | Personalized driver stress prediction using geographical databases |
| US8249880B2 (en) * | 2002-02-14 | 2012-08-21 | Intellisist, Inc. | Real-time display of system instructions |
| WO2003098946A1 (en) | 2002-05-16 | 2003-11-27 | Intellisist, Llc | System and method for dynamically configuring wireless network geographic coverage or service levels |
| FI121583B (fi) * | 2002-07-05 | 2011-01-14 | Syslore Oy | Symbolijonon etsintä |
| WO2004101357A2 (en) | 2002-08-30 | 2004-11-25 | Qaxu Technology Inc. | Homeostatic flying hovercraft |
| US7899615B2 (en) * | 2002-10-21 | 2011-03-01 | Johnson Controls Technology Company | Point of interest display system |
| AU2003286523A1 (en) * | 2002-10-21 | 2004-05-13 | Johnson Controls Technology Company | Point-of-interest display system |
| US7636755B2 (en) * | 2002-11-21 | 2009-12-22 | Aol Llc | Multiple avatar personalities |
| US8037150B2 (en) * | 2002-11-21 | 2011-10-11 | Aol Inc. | System and methods for providing multiple personas in a communications environment |
| US6859686B2 (en) * | 2002-11-26 | 2005-02-22 | General Motors Corporation | Gesticulating anthropomorphic interface |
| KR100495504B1 (ko) * | 2002-12-12 | 2005-06-14 | 한국전자통신연구원 | 뇌파를 이용한 자동차 브레이크 제어 장치 및 제어 방법 |
| US20040123863A1 (en) * | 2002-12-27 | 2004-07-01 | Yi-Hua Wang | Method of controlling oxygen inhaling through involuntary action of human and product thereof |
| US7949759B2 (en) * | 2003-04-02 | 2011-05-24 | AOL, Inc. | Degrees of separation for handling communications |
| US7263614B2 (en) | 2002-12-31 | 2007-08-28 | Aol Llc | Implicit access for communications pathway |
| US7945674B2 (en) * | 2003-04-02 | 2011-05-17 | Aol Inc. | Degrees of separation for handling communications |
| US7908554B1 (en) | 2003-03-03 | 2011-03-15 | Aol Inc. | Modifying avatar behavior based on user action or mood |
| US7913176B1 (en) * | 2003-03-03 | 2011-03-22 | Aol Inc. | Applying access controls to communications with avatars |
| US7484176B2 (en) | 2003-03-03 | 2009-01-27 | Aol Llc, A Delaware Limited Liability Company | Reactive avatars |
| US20040205127A1 (en) | 2003-03-26 | 2004-10-14 | Roy Ben-Yoseph | Identifying and using identities deemed to be known to a user |
| JP2005034520A (ja) * | 2003-07-18 | 2005-02-10 | Tokai Rika Co Ltd | 体調監視システム |
| US6876098B1 (en) * | 2003-09-25 | 2005-04-05 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The Environmental Protection Agency | Methods of operating a series hybrid vehicle |
| JP2005189667A (ja) * | 2003-12-26 | 2005-07-14 | Mitsubishi Electric Corp | 車載機器、音声対話ドキュメント作成サーバ及びこれらを用いたナビゲーションシステム |
| US8595146B1 (en) | 2004-03-15 | 2013-11-26 | Aol Inc. | Social networking permissions |
| US8825379B2 (en) | 2005-01-05 | 2014-09-02 | Sirius Xm Connected Vehicle Services Inc. | Systems and methods for off-board voice-automated vehicle navigation |
| US7373248B2 (en) * | 2004-09-10 | 2008-05-13 | Atx Group, Inc. | Systems and methods for off-board voice-automated vehicle navigation |
| JP2006154926A (ja) * | 2004-11-25 | 2006-06-15 | Denso Corp | キャラクタ表示を利用した電子機器操作システム及び電子機器 |
| US8606516B2 (en) * | 2004-11-30 | 2013-12-10 | Dash Navigation, Inc. | User interface system and method for a vehicle navigation device |
| US9002949B2 (en) | 2004-12-01 | 2015-04-07 | Google Inc. | Automatically enabling the forwarding of instant messages |
| US7730143B1 (en) | 2004-12-01 | 2010-06-01 | Aol Inc. | Prohibiting mobile forwarding |
| US8060566B2 (en) * | 2004-12-01 | 2011-11-15 | Aol Inc. | Automatically enabling the forwarding of instant messages |
| JP2006170769A (ja) * | 2004-12-15 | 2006-06-29 | Aisin Aw Co Ltd | 案内情報提供方法、案内情報提供システム、ナビゲーション装置及び入出力装置 |
| US9652809B1 (en) | 2004-12-21 | 2017-05-16 | Aol Inc. | Using user profile information to determine an avatar and/or avatar characteristics |
| US7814100B2 (en) * | 2005-05-11 | 2010-10-12 | Aol Inc. | Searching electronic content in instant-messaging applications |
| US7606580B2 (en) | 2005-05-11 | 2009-10-20 | Aol Llc | Personalized location information for mobile devices |
| US7765265B1 (en) | 2005-05-11 | 2010-07-27 | Aol Inc. | Identifying users sharing common characteristics |
| JP2006321265A (ja) * | 2005-05-17 | 2006-11-30 | Honda Lock Mfg Co Ltd | 車両の後方視界補正制御装置 |
| JP4237737B2 (ja) * | 2005-08-04 | 2009-03-11 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 車両搭載機器の自動制御装置、およびその装置を搭載した車両 |
| JP4716371B2 (ja) * | 2006-05-19 | 2011-07-06 | 富士通株式会社 | 移動体用運転支援装置 |
| TW200821544A (en) * | 2006-11-06 | 2008-05-16 | Sin Etke Technology Co Ltd | Control system of automobile navigation and method thereof |
| GB2447672B (en) | 2007-03-21 | 2011-12-14 | Ford Global Tech Llc | Vehicle manoeuvring aids |
| TWI361095B (en) * | 2007-03-23 | 2012-04-01 | Yu Tuan Lee | Remote-controlled motion apparatus with acceleration self-sense and remote control apparatus therefor |
| TWI324080B (en) * | 2007-03-23 | 2010-05-01 | Yu Tuan Lee | Remote-controlled motion apparatus with sensing terrestrial magnetism and remote control apparatus therefor |
| JP4375428B2 (ja) * | 2007-04-09 | 2009-12-02 | 株式会社デンソー | 車載用音声ガイダンス装置 |
| FR2914894B1 (fr) * | 2007-04-12 | 2009-07-17 | Peugeot Citroen Automobiles Sa | Systeme d'aide a la conduite dans les pentes pour vehicule automobile |
| WO2008134625A1 (en) * | 2007-04-26 | 2008-11-06 | Ford Global Technologies, Llc | Emotive advisory system and method |
| US20090177379A1 (en) * | 2008-01-07 | 2009-07-09 | Rory Jones | Navigation device and method |
| US8626152B2 (en) | 2008-01-31 | 2014-01-07 | Agero Connected Sevices, Inc. | Flexible telematics system and method for providing telematics to a vehicle |
| JP4930446B2 (ja) * | 2008-04-14 | 2012-05-16 | トヨタ自動車株式会社 | 車両走行制御装置 |
| JP4968159B2 (ja) | 2008-04-15 | 2012-07-04 | トヨタ自動車株式会社 | ハイブリッド車両の制御装置 |
| US8548503B2 (en) | 2008-08-28 | 2013-10-01 | Aol Inc. | Methods and system for providing location-based communication services |
| DE102008045123B4 (de) | 2008-09-01 | 2023-06-07 | Volkswagen Ag | Assistenz- und Informationsvorrichtung in einem Kraftfahrzeug sowie Verfahren zum Ausgeben von Informationen |
| US20110093158A1 (en) * | 2009-10-21 | 2011-04-21 | Ford Global Technologies, Llc | Smart vehicle manuals and maintenance tracking system |
| FR2953054B1 (fr) | 2009-11-25 | 2012-01-06 | Coyote Sys | Systeme d'aide personnalisee a la conduite d'un vehicule |
| JP5168420B2 (ja) * | 2009-12-18 | 2013-03-21 | トヨタ自動車株式会社 | 走行制御装置 |
| US8400332B2 (en) * | 2010-02-09 | 2013-03-19 | Ford Global Technologies, Llc | Emotive advisory system including time agent |
| CN102791556B (zh) * | 2010-03-11 | 2015-10-07 | 丰田自动车株式会社 | 生物体状态判定装置 |
| US8280584B2 (en) | 2010-05-10 | 2012-10-02 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Climate control system |
| EP2586026B1 (en) | 2010-06-24 | 2016-11-16 | Honda Motor Co., Ltd. | Communication system and method between an on-vehicle voice recognition system and an off-vehicle voice recognition system |
| JP5605122B2 (ja) * | 2010-09-24 | 2014-10-15 | 日産自動車株式会社 | 車両 |
| US9513103B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-12-06 | Ford Global Technologies, Llc | Hitch angle sensor assembly |
| US9506774B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-11-29 | Ford Global Technologies, Llc | Method of inputting a path for a vehicle and trailer |
| US9683848B2 (en) | 2011-04-19 | 2017-06-20 | Ford Global Technologies, Llc | System for determining hitch angle |
| US10196088B2 (en) | 2011-04-19 | 2019-02-05 | Ford Global Technologies, Llc | Target monitoring system and method |
| US9937953B2 (en) | 2011-04-19 | 2018-04-10 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup offset determination |
| US9499200B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-11-22 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with object detection |
| US9854209B2 (en) | 2011-04-19 | 2017-12-26 | Ford Global Technologies, Llc | Display system utilizing vehicle and trailer dynamics |
| US9434414B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-09-06 | Ford Global Technologies, Llc | System and method for determining a hitch angle offset |
| US9708000B2 (en) | 2011-04-19 | 2017-07-18 | Ford Global Technologies, Llc | Trajectory planner for a trailer backup assist system |
| US8909426B2 (en) | 2011-04-19 | 2014-12-09 | Ford Global Technologies | Trailer path curvature control for trailer backup assist |
| US9926008B2 (en) | 2011-04-19 | 2018-03-27 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with waypoint selection |
| US9500497B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-11-22 | Ford Global Technologies, Llc | System and method of inputting an intended backing path |
| US9555832B2 (en) | 2011-04-19 | 2017-01-31 | Ford Global Technologies, Llc | Display system utilizing vehicle and trailer dynamics |
| US9783230B2 (en) | 2011-04-19 | 2017-10-10 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with off-shoot correction |
| US9493187B2 (en) | 2011-04-19 | 2016-11-15 | Ford Global Technologies, Llc | Control for trailer backup assist system |
| US9969428B2 (en) | 2011-04-19 | 2018-05-15 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with waypoint selection |
| US9462262B1 (en) * | 2011-08-29 | 2016-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Augmented reality environment with environmental condition control |
| KR101371975B1 (ko) * | 2011-09-16 | 2014-03-07 | 현대자동차주식회사 | 운전자의 자세 제어 장치 |
| CA2857937A1 (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-06 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Information inputting apparatus, information providing apparatus, and information providing system provided with these apparatuses |
| US10360636B1 (en) | 2012-08-01 | 2019-07-23 | Allstate Insurance Company | System for capturing passenger and trip data for a taxi vehicle |
| US9592851B2 (en) | 2013-02-04 | 2017-03-14 | Ford Global Technologies, Llc | Control modes for a trailer backup assist system |
| US9511799B2 (en) | 2013-02-04 | 2016-12-06 | Ford Global Technologies, Llc | Object avoidance for a trailer backup assist system |
| US8977479B2 (en) * | 2013-03-12 | 2015-03-10 | Ford Global Technologies, Llc | Method and apparatus for determining traffic conditions |
| US20140278087A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | Ford Global Technologies, Llc | Method and Apparatus for Predicting Times of High Driver Demand |
| CH708144A2 (fr) * | 2013-06-07 | 2014-12-15 | Conteur Sans Frontieres Prevention En Faveur Des Enfants Et Rech Fondamentale Sur La Cécité | Procédé de sélection de recommandations touristiques restituées sur un dispositif portable. |
| KR101450818B1 (ko) | 2013-06-28 | 2014-10-17 | 주식회사 에이텍 | 버스단말기의 교통카드 인식장치 |
| US9623904B2 (en) | 2014-06-03 | 2017-04-18 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer curvature control with adaptive trailer length estimation |
| US9517668B2 (en) | 2014-07-28 | 2016-12-13 | Ford Global Technologies, Llc | Hitch angle warning system and method |
| US9963004B2 (en) | 2014-07-28 | 2018-05-08 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer sway warning system and method |
| US9540043B2 (en) | 2014-07-30 | 2017-01-10 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with active trailer braking for curvature control |
| US10353359B1 (en) | 2014-10-07 | 2019-07-16 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Systems and methods for managing smart devices based upon electrical usage data |
| JP6160840B2 (ja) | 2014-12-02 | 2017-07-12 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 無線装置 |
| US9533683B2 (en) | 2014-12-05 | 2017-01-03 | Ford Global Technologies, Llc | Sensor failure mitigation system and mode management |
| US9522677B2 (en) | 2014-12-05 | 2016-12-20 | Ford Global Technologies, Llc | Mitigation of input device failure and mode management |
| US9607242B2 (en) | 2015-01-16 | 2017-03-28 | Ford Global Technologies, Llc | Target monitoring system with lens cleaning device |
| US9522699B2 (en) | 2015-02-05 | 2016-12-20 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with adaptive steering angle limits |
| US10286950B2 (en) | 2015-02-10 | 2019-05-14 | Ford Global Technologies, Llc | Speed optimized trajectory control for motor vehicles |
| US9616923B2 (en) * | 2015-03-03 | 2017-04-11 | Ford Global Technologies, Llc | Topographical integration for trailer backup assist system |
| US9650039B2 (en) | 2015-03-20 | 2017-05-16 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle location accuracy |
| US9804022B2 (en) | 2015-03-24 | 2017-10-31 | Ford Global Technologies, Llc | System and method for hitch angle detection |
| US9623859B2 (en) | 2015-04-03 | 2017-04-18 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer curvature control and mode management with powertrain and brake support |
| WO2016157537A1 (ja) * | 2015-04-03 | 2016-10-06 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システム |
| US9924085B2 (en) * | 2015-04-09 | 2018-03-20 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | Apparatus and method for disabling a driver facing camera in a driver monitoring system |
| US9840240B2 (en) | 2015-04-09 | 2017-12-12 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup aid speed limiting via braking |
| US9744972B2 (en) | 2015-04-09 | 2017-08-29 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup aid speed limiting via braking |
| US9676377B2 (en) | 2015-06-17 | 2017-06-13 | Ford Global Technologies, Llc | Speed limiting comfort enhancement |
| JP6739907B2 (ja) * | 2015-06-18 | 2020-08-12 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ | 機器特定方法、機器特定装置及びプログラム |
| US9896126B2 (en) | 2015-07-08 | 2018-02-20 | Ford Global Technologies, Llc | Jackknife detection for vehicle reversing a trailer |
| US9896130B2 (en) | 2015-09-11 | 2018-02-20 | Ford Global Technologies, Llc | Guidance system for a vehicle reversing a trailer along an intended backing path |
| US11307042B2 (en) | 2015-09-24 | 2022-04-19 | Allstate Insurance Company | Three-dimensional risk maps |
| US9981662B2 (en) | 2015-10-15 | 2018-05-29 | Ford Global Technologies, Llc | Speed limiting comfort enhancement |
| US10384607B2 (en) | 2015-10-19 | 2019-08-20 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with hitch angle offset estimation |
| US10611407B2 (en) | 2015-10-19 | 2020-04-07 | Ford Global Technologies, Llc | Speed control for motor vehicles |
| US9836060B2 (en) | 2015-10-28 | 2017-12-05 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with target management |
| US10017115B2 (en) | 2015-11-11 | 2018-07-10 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer monitoring system and method |
| US10155478B2 (en) | 2015-12-17 | 2018-12-18 | Ford Global Technologies, Llc | Centerline method for trailer hitch angle detection |
| US9610975B1 (en) | 2015-12-17 | 2017-04-04 | Ford Global Technologies, Llc | Hitch angle detection for trailer backup assist system |
| US9934572B2 (en) | 2015-12-17 | 2018-04-03 | Ford Global Technologies, Llc | Drawbar scan solution for locating trailer hitch point |
| US9796228B2 (en) | 2015-12-17 | 2017-10-24 | Ford Global Technologies, Llc | Hitch angle detection for trailer backup assist system |
| US9827818B2 (en) | 2015-12-17 | 2017-11-28 | Ford Global Technologies, Llc | Multi-stage solution for trailer hitch angle initialization |
| US10011228B2 (en) | 2015-12-17 | 2018-07-03 | Ford Global Technologies, Llc | Hitch angle detection for trailer backup assist system using multiple imaging devices |
| US9798953B2 (en) | 2015-12-17 | 2017-10-24 | Ford Global Technologies, Llc | Template matching solution for locating trailer hitch point |
| US10005492B2 (en) | 2016-02-18 | 2018-06-26 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer length and hitch angle bias estimation |
| US9821778B2 (en) | 2016-02-23 | 2017-11-21 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control system |
| US9809207B2 (en) | 2016-02-23 | 2017-11-07 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control system |
| US10699347B1 (en) | 2016-02-24 | 2020-06-30 | Allstate Insurance Company | Polynomial risk maps |
| US10112646B2 (en) | 2016-05-05 | 2018-10-30 | Ford Global Technologies, Llc | Turn recovery human machine interface for trailer backup assist |
| ES2646412B1 (es) * | 2016-06-09 | 2018-09-18 | Universidad De Valladolid | Sistema de asistencia al conductor y métodos de adquisición y procesado de datos asociados |
| US10106193B2 (en) | 2016-07-01 | 2018-10-23 | Ford Global Technologies, Llc | Enhanced yaw rate trailer angle detection initialization |
| US10046800B2 (en) | 2016-08-10 | 2018-08-14 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer wheel targetless trailer angle detection |
| US10264111B2 (en) | 2016-10-04 | 2019-04-16 | Allstate Solutions Private Limited | Mobile device communication access and hands-free device activation |
| US9979813B2 (en) | 2016-10-04 | 2018-05-22 | Allstate Solutions Private Limited | Mobile device communication access and hands-free device activation |
| US11295218B2 (en) | 2016-10-17 | 2022-04-05 | Allstate Solutions Private Limited | Partitioning sensor based data to generate driving pattern map |
| US10773721B2 (en) | 2016-10-21 | 2020-09-15 | Ford Global Technologies, Llc | Control method using trailer yaw rate measurements for trailer backup assist |
| US10222804B2 (en) | 2016-10-21 | 2019-03-05 | Ford Global Technologies, Llc | Inertial reference for TBA speed limiting |
| EP3642806A4 (en) * | 2017-06-20 | 2021-02-24 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | METHOD AND DEVICE FOR DISPOSING CONTENT |
| US10604184B2 (en) | 2017-08-31 | 2020-03-31 | Ford Global Technologies, Llc | Adaptive steering control for robustness to errors in estimated or user-supplied trailer parameters |
| US10710585B2 (en) | 2017-09-01 | 2020-07-14 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system with predictive hitch angle functionality |
| US10730553B2 (en) | 2017-09-27 | 2020-08-04 | Ford Global Technologies, Llc | Adaptive steering control for robustness to errors in estimated or user-supplied trailer parameters |
| US11712637B1 (en) | 2018-03-23 | 2023-08-01 | Steven M. Hoffberg | Steerable disk or ball |
| US11094180B1 (en) | 2018-04-09 | 2021-08-17 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Sensing peripheral heuristic evidence, reinforcement, and engagement system |
| US11499627B2 (en) * | 2018-06-11 | 2022-11-15 | International Business Machines Corporation | Advanced vehicle transmission control unit based on context |
| US10332495B1 (en) * | 2018-07-10 | 2019-06-25 | Byton Limited | In vehicle karaoke |
| US11077795B2 (en) | 2018-11-26 | 2021-08-03 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer angle detection using end-to-end learning |
| US10814912B2 (en) | 2018-11-28 | 2020-10-27 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer backup assist system having advanced user mode with selectable hitch angle limits |
| US10829046B2 (en) | 2019-03-06 | 2020-11-10 | Ford Global Technologies, Llc | Trailer angle detection using end-to-end learning |
| US11168990B2 (en) | 2019-03-11 | 2021-11-09 | Toyota Research Institute, Inc. | Crowdsourcing annotations of roadway information |
| JP7338493B2 (ja) * | 2020-01-29 | 2023-09-05 | トヨタ自動車株式会社 | エージェント装置、エージェントシステム及びプログラム |
| JP7318576B2 (ja) * | 2020-03-18 | 2023-08-01 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、プログラム、及び車両 |
| CN112061137B (zh) * | 2020-08-19 | 2022-01-14 | 一汽奔腾轿车有限公司 | 一种车外的人车互动控制方法 |
| US11971270B2 (en) * | 2020-10-08 | 2024-04-30 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Vehicle driving settings control system and methods for operating same |
| CN114954292A (zh) * | 2021-02-23 | 2022-08-30 | 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 | 控制电子设备交互方式的实现方法、系统、介质、终端及车辆 |
| US20240202831A1 (en) * | 2021-05-20 | 2024-06-20 | Sony Group Corporation | Terminal device, information processing method, program, relay server, and insurance business server |
| US12315006B2 (en) * | 2022-03-22 | 2025-05-27 | Matrixcare, Inc. | Machine learning for activity monitoring and validity identification |
| KR20230146684A (ko) * | 2022-04-12 | 2023-10-20 | 현대자동차주식회사 | 자율 주행 제어 장치 및 그 방법 |
| CN116160979A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-05-26 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 车辆控制方法、装置、车辆及计算机可读存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04338817A (ja) * | 1991-05-16 | 1992-11-26 | Sony Corp | 電子機器の制御装置及び制御方法 |
| JPH0668382A (ja) * | 1992-08-19 | 1994-03-11 | Aisin Aw Co Ltd | 車両用ナビゲーション装置 |
| JPH0872591A (ja) * | 1994-09-05 | 1996-03-19 | Nissan Motor Co Ltd | 車両用駆動力制御装置 |
| JPH08140949A (ja) * | 1994-11-16 | 1996-06-04 | Pioneer Electron Corp | 運転精神状態検出装置 |
| JPH08278154A (ja) * | 1995-04-04 | 1996-10-22 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 経路誘導装置 |
| JPH09102098A (ja) * | 1995-10-03 | 1997-04-15 | Honda Motor Co Ltd | 車両用情報表示装置 |
| JPH10160495A (ja) * | 1996-11-27 | 1998-06-19 | Kenwood Corp | 経路誘導装置 |
| JPH10281796A (ja) * | 1997-04-08 | 1998-10-23 | Aisin Aw Co Ltd | 経路探索装置、ナビゲーション装置及びナビゲーション処理のためのコンピュータプログラムを記憶した媒体 |
| JPH10309960A (ja) * | 1997-05-12 | 1998-11-24 | Toyota Motor Corp | 自動走行車両制御装置 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5177685A (en) * | 1990-08-09 | 1993-01-05 | Massachusetts Institute Of Technology | Automobile navigation system using real time spoken driving instructions |
| DE69535394T2 (de) * | 1994-12-28 | 2007-10-31 | Omron Corp. | Verkehrsinformationssystem |
| JPH08326573A (ja) * | 1995-06-02 | 1996-12-10 | Aqueous Res:Kk | 車両用安全運転支援装置 |
| JP3440394B2 (ja) | 1995-06-29 | 2003-08-25 | オムロン株式会社 | 路面状態判別システム、及び路面状態判別システムを用いた道路管理システム、路面状態情報収集車両、並びに凍結防止剤自動散布システム |
| KR100256620B1 (ko) * | 1995-10-30 | 2000-05-15 | 모리 하루오 | 네비게이션장치 |
| JPH09159473A (ja) | 1995-12-08 | 1997-06-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ナビゲーション装置及びマップマッチング方法 |
| EP0819912B1 (en) * | 1996-07-15 | 2004-11-17 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Vehicle driving condition prediction device and warning device using the prediction device |
| US6009355A (en) * | 1997-01-28 | 1999-12-28 | American Calcar Inc. | Multimedia information and control system for automobiles |
| DE69824218T2 (de) * | 1997-03-07 | 2005-06-23 | Pioneer Electronic Corp. | Navigationsvorrichtung |
| JPH10281790A (ja) * | 1997-04-08 | 1998-10-23 | Aisin Aw Co Ltd | 経路探索装置、ナビゲーション装置及びナビゲーション処理のためのコンピュータプログラムを記憶した媒体 |
| JPH1165436A (ja) * | 1997-08-21 | 1999-03-05 | Toyota Motor Corp | 地図データ選択支援装置、その支援装置を含む地図データ処理システムおよび処理装置 |
| US6154123A (en) * | 1997-09-05 | 2000-11-28 | Breed Automotive Technology, Inc. | Driver alertness monitoring system |
-
1999
- 1999-01-29 JP JP02148199A patent/JP4085500B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-01-27 US US09/492,520 patent/US6351698B1/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04338817A (ja) * | 1991-05-16 | 1992-11-26 | Sony Corp | 電子機器の制御装置及び制御方法 |
| JPH0668382A (ja) * | 1992-08-19 | 1994-03-11 | Aisin Aw Co Ltd | 車両用ナビゲーション装置 |
| JPH0872591A (ja) * | 1994-09-05 | 1996-03-19 | Nissan Motor Co Ltd | 車両用駆動力制御装置 |
| JPH08140949A (ja) * | 1994-11-16 | 1996-06-04 | Pioneer Electron Corp | 運転精神状態検出装置 |
| JPH08278154A (ja) * | 1995-04-04 | 1996-10-22 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 経路誘導装置 |
| JPH09102098A (ja) * | 1995-10-03 | 1997-04-15 | Honda Motor Co Ltd | 車両用情報表示装置 |
| JPH10160495A (ja) * | 1996-11-27 | 1998-06-19 | Kenwood Corp | 経路誘導装置 |
| JPH10281796A (ja) * | 1997-04-08 | 1998-10-23 | Aisin Aw Co Ltd | 経路探索装置、ナビゲーション装置及びナビゲーション処理のためのコンピュータプログラムを記憶した媒体 |
| JPH10309960A (ja) * | 1997-05-12 | 1998-11-24 | Toyota Motor Corp | 自動走行車両制御装置 |
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002304192A (ja) * | 2001-04-05 | 2002-10-18 | Denso Corp | 音声認識装置 |
| JP2003104136A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Equos Research Co Ltd | 運転者情報収集装置 |
| WO2003029052A1 (en) * | 2001-09-28 | 2003-04-10 | Kabushiki Kaisha Equos Research | Agent apparatus |
| WO2003029053A1 (en) * | 2001-09-28 | 2003-04-10 | Kabushiki Kaisha Equos Research | Agent apparatus |
| JP2003109162A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Equos Research Co Ltd | エージェント装置 |
| US7079925B2 (en) | 2001-09-28 | 2006-07-18 | Kabushikikaisha Equos Research | Agent apparatus |
| JP2003252130A (ja) * | 2002-03-01 | 2003-09-10 | Denso Corp | 車両エージェントシステム，ｅｃｕ |
| EP1363106A3 (en) * | 2002-05-15 | 2006-03-22 | Pioneer Corporation | Navigation apparatus and interactive information providing program |
| JP2006111134A (ja) * | 2004-10-14 | 2006-04-27 | Pioneer Electronic Corp | 挙動案内装置、その方法、そのプログラム、および、そのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2007062559A (ja) * | 2005-08-31 | 2007-03-15 | Denso Corp | 車載スイッチシステム |
| WO2007083735A1 (ja) * | 2006-01-20 | 2007-07-26 | Pioneer Corporation | 情報出力装置、情報出力方法、情報出力プログラムおよび記録媒体 |
| JP2010247799A (ja) * | 2009-04-20 | 2010-11-04 | Denso Corp | 車載装置の制御システム |
| JP2014123239A (ja) * | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Hitachi Ltd | 渋滞情報配信システム、サーバ、車載端末、及びプログラム |
| JP2016001461A (ja) * | 2014-05-30 | 2016-01-07 | ホンダ リサーチ インスティテュート ヨーロッパ ゲーエムベーハーＨｏｎｄａ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｅｕｒｏｐｅ ＧｍｂＨ | ドライバ支援システムの制御方法 |
| KR20180039888A (ko) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 르노삼성자동차 주식회사 | 자동차에 내장된 양방향 음성 커뮤니케이션 시스템 |
| KR102132058B1 (ko) * | 2016-10-11 | 2020-07-08 | 르노삼성자동차 주식회사 | 자동차에 내장된 양방향 음성 커뮤니케이션 시스템 |
| CN111267726A (zh) * | 2018-12-04 | 2020-06-12 | 南台学校财团法人南台科技大学 | 智能型驾驶管理系统及方法 |
| CN111267726B (zh) * | 2018-12-04 | 2021-08-10 | 南台学校财团法人南台科技大学 | 智能型驾驶管理系统及方法 |
| KR20220094187A (ko) * | 2020-12-28 | 2022-07-05 | 한국전자기술연구원 | 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템 |
| KR102665684B1 (ko) | 2020-12-28 | 2024-05-13 | 한국전자기술연구원 | 데이터 취득 상황 정보를 포함하는 인공지능 학습용 계층적 데이터셋 생성 방법 및 시스템 |
| JP2024015774A (ja) * | 2022-07-25 | 2024-02-06 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御システム及びコンピュータプログラム |
| JP7658341B2 (ja) | 2022-07-25 | 2025-04-08 | トヨタ自動車株式会社 | 車両制御システム及びコンピュータプログラム |
| US12454270B2 (en) | 2022-07-25 | 2025-10-28 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Determining road types with imaging and non-imaging determination measures |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP4085500B2 (ja) | 2008-05-14 |
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