JP4130847B2 - 移動先予測装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、車載機器、携帯電話等に代表される移動体において、その利用者の移動先を予測する装置に関する。

ＧＰＳ(Global Positioning System)等のモジュールにより、ユーザの位置情報の取得が容易になってきている。特に、カーナビゲーションシステムや携帯電話においては、ＧＰＳを搭載することにより、移動先へのナビゲーションや、位置情報に応じて情報を提供するシステムを実現することが可能になってきている。

一方、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)に代表されるように大規模な記憶容量をもった小型機器が出現することで、屋外であっても、映像や音楽コンテンツを持ち出すことが可能になってきている。さらには、カーナビゲーションに大規模な商用情報をもった地図を搭載することができ、さらには、運転者に対してナビゲーションだけでなく、様々な商用情報を提供することが可能になってきている。

しかしながら、ユーザが情報を取得しようとすると、ユーザ自らが検索条件を入力して検索する必要がある。一方、ＧＰＳで取得した位置情報をもとにユーザに提供する情報をフィルタリングし、ユーザが現在いる地点に関する情報を提供する技術も開発されている。しかしながら、その地点に到着してから情報を取得しても、遅い場合がある。例えば、車両の事故に関する情報は、事前に取得できていれば、回避するルートを使って目的地に向かうことができる。

そこで、ユーザの将来の行き先を予測することで、事前に情報を提供することが可能になる。このために、文献１においては、過去の移動履歴を蓄積しておき、現在時刻において、過去の向かっていた目的地を移動先として予測する技術を開示している。
特開２００５−１５６３５０号公報

しかしながら、文献１による装置では、現在の日時条件で過去の移動履歴を検索し、過去の走行において最も多い到着地を、今回の移動先と予測する。例えば、１７時から１８時の間に会社から帰宅する履歴が蓄積されていたとする。このとき、現在時刻が１７：３０であるとすると、過去の移動先から、今回の移動先も自宅であると判断する。しかしながら、現在地点が自宅から遠く離れた地点であり、現在時刻の１７：３０から自宅へ向かっても１８時までに到着できない場合も、移動先を「自宅」として不適切な判断をしてしまう。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、移動先を従来よりも正確に予測する移動先予測装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の移動先予測装置は、移動体の移動先を予測する移動先予測装置であって、所定の地点について、前記移動体が前記地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報を蓄積している滞在特性蓄積手段と、前記移動体が現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測手段とを備える。

また、本発明は、移動先予測装置として実現されるのみならず、その方法、及びコンピュータプログラムとして実現することもできる。

本発明の移動先予測装置によれば、前記移動体が滞在する可能性が高い時期に到着できない地点は移動先として予測されることがなくなるので、従来に比べてより正確に移動先を予測することが可能となる。

しかも、本発明の移動先予測装置によれば、従来用いられている移動履歴情報とは異質の滞在特性情報を用いて移動先を予測するので、移動履歴情報が手に入らない初めて訪れた地点においてさえ移動先の予測が可能になり、その実用的価値は極めて高い。

本発明の一つの態様によれば、移動体の移動先を予測する移動先予測装置は、前記移動体の過去の移動に関する移動履歴情報を蓄積している移動履歴蓄積手段と、前記移動履歴情報から、前記移動体が過去に所定の地点に滞在していた時期を示す情報を抽出する滞在特性抽出手段と、前記抽出された情報を、前記移動体が前記地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報として蓄積する滞在特性蓄積手段と、前記移動体が現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測手段とを備える。

ここで、前記滞在特性情報は、前記移動体が前記地点に滞在を開始する可能性が高い時刻である滞在開始時刻を示し、前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻との差が所定のしきい値以下である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

また、前記滞在特性情報は、前記移動体が前記地点に滞在を開始する可能性が高い時刻である滞在開始時刻と、滞在を終了する可能性が高い時刻である滞在終了時刻とを示し、前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

また、前記移動先予測手段は、さらに、前記到着予想時刻が前記滞在開始時刻と前記滞在終了時刻との間にない場合であっても、前記到着予想時刻と前記滞在開始時刻との差が所定のしきい値以下である場合には、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

これらの構成によれば、前記移動体が滞在する可能性が高い時期に到着できない地点は移動先として予測されることがなくなるので、従来に比べてより正確に移動先を予測することが可能となる。しかもこの予測は、従来用いられている移動履歴情報とは異質の滞在特性情報を用いて行われるので、移動履歴情報が手に入らない初めて訪れた地点においてさえ移動先の予測が可能になる。

また、前記滞在特性蓄積手段は、前記地点に位置する施設について、その施設の業務開始時刻及び業務終了時刻を、前記滞在開始時刻及び滞在終了時刻として蓄積しているとしてもよい。

また、前記移動先予測手段は、前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が所定のしきい値以上である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

また、前記滞在特性蓄積手段は、前記施設について施設のカテゴリーに関する情報を蓄積しており、前記移動先予測手段は、前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が、前記施設のカテゴリーに応じて定められるしきい値以上である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

さらに、前記滞在特性蓄積手段に蓄積されている施設を検索し、検索された施設の業務時間に関する情報を表示する施設情報表示手段を備え、前記移動先予測手段は、施設情報表示手段で表示された施設の中から前記移動先を予測してもよい。

これらの構成によれば、施設が存在する地点が移動先となるか否かについて、その施設の業務時間帯を考慮することによって、例えば閉店間際に到着する施設は移動先として予測しないといった、より好ましい予測が可能となる。

また、前記移動先予測装置は、前記現在地について前記移動履歴情報が蓄積されている場合には、その移動履歴情報を用いて移動先を予測してもよい。

この構成によれば、移動履歴情報が手に入る地点では、その移動履歴情報を用いて従来の移動先予測を行い、その他の地点では、滞在特性情報を用いて本発明特有の移動先予測を行うといった、高い適応性のある移動先予測が可能となる。

また、前記滞在特性抽出手段は、前記移動履歴情報から、複数の地点のそれぞれについて、前記移動体が過去にその地点に滞在していた時期を示す複数の情報を抽出し、前記滞在特性蓄積手段は、前記抽出された複数の情報を前記それぞれの地点についての滞在特性情報として蓄積し、前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある地点が複数ある場合に、その中から前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が大きい地点ほど優先的に前記移動先として予測してもよい。

この構成によれば、移動先の候補となる複数の地点の中から、移動先としてより確からしい地点を予測できる。

また、前記滞在特性抽出手段は、前記移動履歴情報から、複数の時間帯のそれぞれについて、前記移動体が過去に前記地点においてその時間帯に終了した滞在の時期を示す複数の情報を抽出し、前記滞在特性蓄積手段は、前記抽出された複数の情報を前記それぞれの時間帯に関する滞在特性情報として蓄積し、前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が、前記移動体が前記地点を最近に出発した時刻を含む時間帯に関する前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある場合に、前記地点を前記移動先として予測してもよい。

この構成によれば、例えば前記移動体を複数の人が利用するといった状況において、前記移動履歴情報から抽出される滞在開始時刻と滞在終了時刻とが広い時間範囲に分散してしまい、予測に有効な滞在時期が特定できない場合であっても、滞在時期を滞在終了時刻で分類することによって、時間帯別に有効な滞在時期を特定することで、移動先を適切に予測できる可能性が高まる。

また、本発明の他の態様によれば、移動体の移動先を予測する移動先予測装置は、前記移動体が所定の地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報を蓄積している滞在特性蓄積手段と、前記移動体の過去の移動に関する移動履歴情報を蓄積している移動履歴蓄積手段と、前記移動体の現在地から前記地点に至る経路上の交差点間の走行時間を示す情報を、前記移動履歴情報から抽出する走行時間抽出手段と、前記移動体が前記現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を、前記抽出された情報によって示される走行時間を現在時刻に加算することによって求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測手段とを備える。

また、前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻を運転者に提示すると共に、前記移動先を予測してもよい。

これらの構成によれば、移動先を予測する際に、前記移動履歴情報を通して前記運転者の過去の経験が反映された到着予想時刻が用いられるので、予測結果が前記運転者の判断行動により良く合致することが期待される。

また、前記移動先予測装置が、前記経験とは異なる渋滞等の交通状況を知り得た場合には、その交通状況を加味した到着予想時刻を運転者に提示することにより、経験とは異なる到着予想時刻を運転者と共有した上で、適応的に移動先を予測することも可能となる。

（実施の形態１）
本発明における移動先予測装置は、移動体の移動先を予測する移動先予測装置であって、その移動体が所定の地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報と、その移動体が現在地点からその地点へ向かった場合の到着予想時刻とから、その地点がその移動体の移動先となるか否かを予測する装置である。

図１は、この移動先予測装置の、機能的な構成の一例を示すブロック図である。図１の移動先予測装置は、現在地点取得部１０１、滞在特性設定部１０２、滞在特性蓄積部１０３、移動時間算出部１０４、現在時刻取得部１０５、移動先予測部１０６、及び表示部１０７から構成されている。

ここで、滞在特性蓄積部１０３が滞在特性蓄積手段の一例であり、現在地点取得部１０１、移動時間算出部１０４、現在時刻取得部１０５、及び移動先予測部１０６の総体が、移動先予測手段の一例である。

図２は、この移動先予測装置を実現するハードウェアの構成を一例として示す構成図である。この移動先予測装置は、例えば、演算処理装置３６０１、作業用メモリ３６０２、液晶表示装置３６０３、タッチパネル３６０４、ハードディスク装置３６０５、ＧＰＳ受信装置３６０９、及びこれらの装置を接続するバスライン３６１０を含むハードウェアによって実現される。なお、これらのハードウェアは一例であり、同等機能を有する代替物を用いた場合も本発明に含まれる。

ハードディスク装置３６０５には、コンピュータ実行可能なプログラム３６０７、及び滞在特性情報３６０８が記憶されている。演算処理装置３６０１が作業用メモリ３６０２を用いてプログラム３６０７を実行することによって、この移動先予測装置の機能が果たされる。

図１に示される各モジュールの動作について、図２のハードウェアとの関係を示しながら説明する。

現在地点取得部１０１、及び現在時刻取得部１０５は、例えばＧＰＳ受信装置３６０９を用いてＧＰＳ信号を受信することにより、車両の現在位置、及び現在時刻を取得する。

滞在特性設定部１０２は、運転者等であるユーザから、タッチパネル３６０４を介して滞在特性情報を取得する。この滞在特性情報は、滞在を開始する可能性が高い滞在開始時刻を示してもよく、また滞在開始時刻と共に、滞在を終了する可能性が高い滞在終了時刻を示してもよい。

車両にカーナビゲーションシステムを設置した場合には、運転者は、「自宅」や「勤務先」等の場所など、よく行く場所をランドマークとして登録することがある。そこで、これらの登録されたランドマークについて滞在特性情報を取得する。

滞在特性情報を取得するためのインタフェースの例を図３に示す。図３に示すように、車両が駐車場に停車すると、図３に示すメニューが液晶表示装置３６０３に表示される。そして、自宅への帰宅時刻が自宅への滞在開始時刻としてタッチパネル３６０４を介して取得される。なお、ランドマークが自宅でない場合には、そのランドマークへの到着時刻が滞在開始時刻として取得される。また、図示しないが、帰宅時刻・到着時刻と同様にそのランドマークを出発する時刻を滞在終了時刻として取得してもよい。

滞在特性蓄積部１０３は、滞在特性設定部１０２でユーザから取得された滞在特性情報を蓄積する。例えば、図４に示すように「自宅」や「ランドマーク１」等に関して、その登録名称、緯度、経度による位置、さらに、滞在開始時刻、滞在終了時刻に関する情報が蓄積されている。ここで登録されている滞在開始時刻、終了時刻は、前述したように図３のようなインタフェースからユーザにより設定される帰宅時刻・到着時刻、出発時刻にそれぞれ対応する。

移動時間算出部１０４は、現在地点取得部１０１で取得した現在地点の情報と、滞在特性蓄積部１０３で蓄積されている各地点の位置情報を用いて、現在地点から各地点までの移動時間を算出する。例えば、現在地点と各地点との直線距離を算出し、車両の平均時速（例えば１０ＫＭ／時間）を用いて、各地点までの移動時間を算出することが可能になる。また、地図情報を用いて、滞在特性蓄積手段であらかじめ登録された地点までの経路を探索し、各経路のコストをもとに移動に要する時間を算出してもよい。

例えば、図５に示すように、出張先を１６：００に出発したときに、移動先の候補として、「自宅」「勤務先」「レストラン」の３つがあったとする。滞在特性蓄積部１０３で登録されている地点全てに対して、到着予想時刻と滞在開始時刻との差を算出し、その差が所定のしきい値以下のもの全てを候補として抽出してもよい。このとき、各移動先に対して、移動時間を算出した結果、図６に示すように各地点までの所要時間が算出される。例えば、現在地点から「自宅」への移動に対しては、９０分の所要時間を要する。また、勤務先、レストランに対しては、それぞれ６０分、３０分となっている。

移動先予測部１０６は、移動時間算出部１０４で算出された各地点に対する移動時間と、現在時刻取得部１０５で取得した現在時刻から、各移動先に移動したときに到着するであろう到着予想時刻を算出し、算出された到着予想時刻と滞在特性蓄積部１０３で蓄積されている滞在時期とが時間的に近い条件を満たす地点を、現在の出発地点から行こうとしている移動先であると予測する。

ここで、到着予想時刻と滞在時期とが時間的に近い条件を満たすという表現は、到着予想時刻と滞在開始時刻との差が所定のしきい値以下であることを意味する。なお、同じ表現を、到着予想時刻が滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にあるという意味で用いてもよい。

例えば、図６に示すように、すでに登録されている移動先に対して、現在地点から出発したときの到着予想時刻が算出されている。さらに、各地点に対する滞在特性と比較することにより、これから行く行き先を予測する。具体的には、到着予想時刻と滞在開始時刻の差分を各地点について算出し、算出された差分の中で最も小さい一つを前述したしきい値として用いることで、差分が最も小さい地点を移動先として予測する。

図６の例においては、現在時刻が１６時であり、もし、現在地点から自宅に向かうとなると、自宅の到着予想時刻が１７：３０となる。一方、自宅の滞在開始時刻（いつも帰宅する時刻）が１８：００であるため、到着予想時刻と３０分の差が算出される。また、勤務先に対しては、到着予想時刻が１７：００となるが、滞在特性蓄積部１０３で蓄積されている滞在特性では、勤務先に出社する９：００から滞在することになっている。その結果、到着予想時刻と滞在開始時刻の差は８：００と算出される。同様に、レストランに対しては、４：００と算出される。次に、到着予想時刻と滞在開始時刻との差が最も小さい地点を移動先と予測する。図６の場合には、「自宅」が移動先と予測される。以上の結果より、図６の場合には、現在地点から出発して向かう移動先は、「自宅」となる。

このような移動先予測装置をカーナビゲーション装置に搭載し、ユーザの移動先を予測することで、例えば、図７に示すようにユーザが事前に経路設定をしなくても、自宅の到着予想時刻や、自宅へ向かう経路で渋滞しているところがあれば事前に提示することが可能になる。また、普段は渋滞していないのに、今回に限り渋滞している場合にのみ運転者に情報を提供してもよい。なお、移動先が予測できた上で提供する情報は交通情報だけでなく、商用情報でもよい。

本実施の形態においては、出張先を１６：００に出発したときの事例について説明した。同じ出発地点であっても出発時刻が異なると、移動先の予測結果も異なる。その例を図８に示す。図８では、例えば、現在地点を１１：３０に出発した場合においては、各地点への到着予想時刻を算出し、その値と各滞在地点での滞在開始時刻から、昼食のために「レストラン」に向かうと予想することが可能になる。また、同じ出発地点を１０：００に出発したときには、また、勤務先である会社へ戻ると予想する。

以上の動作を図９のフローチャートを用いて説明する。はじめに、現在地点取得部１０１にて車両の現在位置を取得する（Ｓ８０１）。次に、滞在特性蓄積部１０３で蓄積されている各地点に対して、ステップＳ８０１で求めた現在位置からの移動に要する所要時間を算出する（Ｓ８０２）。現在時刻取得部１０５で取得した現在時刻を用いて、ステップＳ８０２で算出した所要時間を利用して、現在地点から各地点に向かったときの到着時刻を算出する（Ｓ８０３）。滞在特性蓄積部１０３で蓄積されている各地点の滞在開始時刻とＳ８０２で算出された到着時刻の差を算出し、その差が１時間以内の地点があれば、その地点を移動先と予測しＳ８０５へ進む（Ｓ８０４）。差が２時間以内の場所がない場合には、滞在特性蓄積部１０３で登録されている地点に、移動先がないと判断しＳ８０６へ進む。滞在特性蓄積部１０３で登録されている地点で移動先と予測されるものがあった場合には、その移動先に到着する予想時刻の表示または、予想された到着地までの経路に渋滞情報や工事の情報があった場合には、ユーザに提供する（Ｓ８０５）。Ｓ８０４で移動先が予測できなかった場合には、運転者に対して新たな情報提示は行わない（Ｓ８０６）。

以上の動作の結果、運転者の滞在特性が蓄積されていると、はじめての訪問地から出発するときで、その訪問地を出発地点とする過去の車両の移動履歴が蓄積されていない場合であっても、移動先を予測することが可能になる。

なお、本実施の形態においては、到着予想時刻と滞在開始時刻との差の値を用いて、１つの移動先のみを予測したが、複数の移動先の候補を特定し、各移動先に対して関連する情報を提供してもよい。

また、滞在終了時刻に関する情報を利用して移動先の予測を行ってもよい。例えば、ランドマークＡの滞在開始時刻が１４：００、滞在終了時刻が１６：００、ランドマークＢの滞在開始時刻が１４：００、滞在終了時刻が１５：００であり、それぞれのランドマークへの到着予想時刻がともに１４：５０であったとする。この場合、滞在開始時刻との差分はランドマークＡ、Ｂともに３０分であり同値であるが、滞在終了時刻を考慮すると、それぞれのランドマークで予想される滞在時間は１時間１０分、１０分となる。そのためランドマークＢへ移動する場合には滞在予想時間が極めて短くなるため、到着予想時刻と滞在終了時刻の差分が大きいランドマークＡを移動先として予測することも考えられる。

なお、本実施の形態においては、車両の移動先予測で説明したが、位置情報が取得可能な携帯電話等で利用することも可能である。なお、携帯電話の場合には、移動時間を算出する場合に、公共交通機関を利用する可能性があるため、それを考慮して各地点に対する移動時間を算出する必要がある。

（実施の形態１の変形例１）
実施の形態１では、あらかじめ登録された地点についてその地点の普段の到着時刻を滞在特性情報としてユーザから取得して用いる例について説明した。一方、施設が存在する地点については、その施設の業務時間帯が限定されているために、業務時間帯以外にユーザがその地点を訪問することはほとんどない。例えば、レストラン、デパート、図書館、役所等の業務開始時刻、業務終了時刻はあらかじめ決められていることが多い。もし、ユーザがその時刻を知っていた場合には、業務開始前にそれらの施設がある地点を訪問することはないし、業務終了後に訪問することもない。

そこで、本実施の形態においては、施設の業務開始時刻及び業務終了時刻を利用して、その施設が存在している地点の滞在特性を表し、その滞在特性で蓄積された地点と現在地点を用いて経路探索を行うことで、移動先を予測する装置について述べる。以下、説明の簡明のため、商用施設の例を用いることにより、業務開始時刻を営業開始時刻又は開店時刻と言い、業務終了時刻を営業終了時刻又は閉店時刻と言う。

特に、ユーザは、多数の商用施設の開店時刻と閉店時刻をすべて記憶していることは少ない。一方、システムから提示された商用施設と共に、その施設の営業時間に関する情報が提示された後に、ユーザが車両を移動させるときには、ユーザはその営業時間に関することを知った上でその地点へ向かうことが多い。そこで、検索結果として提示された商用施設のうち、ユーザがどの施設に向かうかを予測する装置について説明する。

本実施の形態のシステム構成を図１０に示す。図１０の移動先予測装置は、現在地点取得部１０１、検索条件入力部９０１、商用施設データ蓄積部９０２、商用施設データ表示部９０３、滞在特性蓄積部１０３、移動時間算出部１０４、現在時刻取得部１０５、移動先予測部１０６、及び表示部１０７から構成されている。ここで、商用施設データ表示部９０３が、施設情報表示手段の一例である。

各モジュールの動作について説明する。ただし、実施の形態１と同様の処理を行うモジュールについては、同一番号を付与することで説明を省略する。

検索条件入力部９０１は、あらかじめ蓄積されているか、又はネットワークを経由して取得可能な商用施設に関するデータに対して、例えばメニュー形式で指定される検索条件を、図２のタッチパネルを介してユーザから取得する。ユーザは、検索条件を、施設のカテゴリーにより指定してもよいし、地域により指定することもできる。

商用施設データ蓄積部９０２においては、検索条件入力部９０１で入力された検索条件（カテゴリーや所在地の検索条件等）に対して、情報を提供するためのデータが蓄積されている。商用施設データ蓄積部９０２には、例えば、図１１に示すように、各施設名称に対して、各施設のカテゴリー、所在地、営業開始時刻、営業終了時刻に関する情報が蓄積されている。

商用施設データ表示部９０３においては、検索条件入力部９０１で入力された検索条件に対して、商用施設データ蓄積部９０２で蓄積されているデータを、液晶表示装置３６０３に表示することによってユーザに提示する。例えば、図１２の右に示すようなデータが検索結果として提示される。このとき、検索結果としては、各レストランの営業時間に関する情報も提示する。また、営業していない時間を提示してもよい。

さらに、滞在特性蓄積部１０３においては、商用施設データ表示部９０３で表示したデータに関して、その地点と営業時間に関する情報が滞在特性として蓄積される。例えば、図１３に示すようにレストランＡに関しては、営業開始時刻が１０：００であり、営業終了時刻が２０：００である。同様に、商用施設データとして提示したレストランＢ、Ｃに関しても同様に蓄積する。

移動時間算出部１０４では、現在地点取得部１０１で取得した現在地点から、レストランＡ、Ｂ、Ｃに対して、移動に要する時間を算出する。さらに、移動先予測部１０６では、現在時刻取得部１０５で取得した現在時刻を用いて、各レストランに到着する時刻を算出する。その結果、図１３に示すように到着予想時刻が算出される。ここでは、現在時刻が１９：００であるために、レストランＡに到着する時刻が１９：３０、レストランＢには２０：００、レストランＣには１９：３０となっている。

次に、各レストランの営業終了時刻との差を算出し、その差が所定の値を超える地点を移動先と予測する。ここで、実施の形態１では、到着予想時刻と滞在開始時刻との差を用いて移動先を予測した。ここでは、到着予想時刻が営業開始時刻と営業終了時刻との間にあるか、及び到着予想時刻と営業終了時刻との差を用いて移動先を予測する。

これは、レストラン等に訪問する場合には、そこで食事等を行うために、例えば、１時間前に到着しなければ、十分に食事を楽しめなくなる可能性がある。そこで、営業終了時刻まで十分に時間がある移動先をユーザが選択する可能性が高い。よって、営業開始時刻から終了時刻までの間に到着し、かつ、営業終了時刻まで所定時間以上（例えば１時間以上）ある移動先を予測することとする。

その結果、レストランＢが到着予想時刻から営業終了時刻まで１時間以上あるため、これからの移動先と予測する。本実施の形態の場合には、図１４に示すように、１９：００にある地点を出発したときに、移動先を予測するものである。図１４においては、現在地点からレストランＡ、レストランＣの方が、レストランＢより近いが、それぞれの営業終了時刻が２０時であるため、現在１９：００からそのレストランに向かってもゆっくり食事をすることができないため、運転者はレストランＢへ向かうであろうと予測する。

本実施の形態では検索結果がレストランであったため、営業終了時刻より１時間前に到着できる移動先を目的地とした。一方、検索結果のカテゴリーがコンビニエンスストアの場合には、その地点でユーザが目的を達成する時間が短い。その場合には、営業時間内に到着できるコンビニエンスストアであれば、どのコンビニエンスストアでも行くと予測することができる。このように、行先のカテゴリーによって、移動先を予測するときに、到着予想時刻と営業終了時刻の差を変更させる必要がある。

本実施の形態においては、営業開始時刻と営業終了時刻を用いて移動先を予測した。さらに、営業日や、休業日等のその商用施設の営業の日付に関する情報を用いて、移動先を予測してもよい。すなわち、検索した結果の商用施設のうち、営業日でない商用施設へ行くことがないと予測することが可能である。

本実施の形態においては、到着時刻がレストラン等の商用施設の営業時間中であれば、その地点を移動先の候補とした。また、営業時間前に到着する場合に、その地点を移動先の候補対象としないようにすることも可能である。例えば、１０時から開店するレストランに、現在自宅から９時に出発するとすれば、９時３０分に到着してしまうことがある。このような場合には、その商用施設を移動先の候補対象としないようにすることも可能である。

（実施の形態１の変形例２）
実施の形態１の移動先予測装置は、ユーザによって設定された滞在特性を用いて、移動先を予測するものである。しかしながら、車両の移動履歴が十分に蓄えられると、その移動履歴を用いて移動先を予測することも可能である。そこで、本実施の形態においては、車両の移動履歴が十分に蓄えられていないときには滞在特性を用いて移動先を予測し、移動履歴が十分に蓄積された後には、移動履歴を用いて移動先を予測する装置について説明する。本実施の形態のシステム構成を図１５に示す。

図１５の移動先予測装置は、現在地点取得部１０１、滞在特性蓄積部１０３、移動時間算出部１０４、現在時刻取得部１０５、移動先予測部１０６、移動履歴蓄積部１４０１、出発回数算出部１４０２、及び表示部１０７から構成されている。各モジュールの動作について説明する。ただし、実施の形態１と同様の処理を行うモジュールについては、同一番号を付与することで説明を省略する。ここで、移動履歴蓄積部１４０１が、移動履歴蓄積手段の一例である。

移動履歴蓄積部１４０１は、現在地点取得部１０１で取得した現在地点と、現在時刻取得部１０５で取得した現在時刻から、定期的に車両の位置と時刻の組にして移動履歴として蓄積する。

出発回数算出部１４０２は、車両が出発したときに、移動履歴蓄積部１４０１で蓄積されている移動履歴から、その地点を出発した回数を算出する。車両が存在する所定の地点は、その地点に訪問することにより、移動履歴情報として蓄積される。

このような移動履歴情報を参照して、その地点を出発した移動履歴が存在しないときには、その地点に訪問することが初めてであると判断する。その場合は当然に、移動先を予測するために、その地点を出発地点とする移動履歴を用いることができない。

そこで、その地点を出発することが初めてと判断された場合には、ユーザによって過去に入力された滞在特性に関する情報か、過去の移動履歴から抽出された滞在特性に関する情報を用いて、移動先を予測する。移動先の予測方法に関しては、実施の形態１と同様の処理を行うことで、移動先を予測するものである。

例えば、図１６に示すように、この車両は自宅から勤務先に対しては、習慣的な経路として移動履歴として蓄積されている。また、勤務先からレストラン間に関しても習慣的な移動として蓄積される。ここで、勤務先からはじめて訪問する出張先Ａに移動した場合には、勤務先から出張先Ａまでの移動履歴は蓄積されるが、出張先Ａを出発するとき、出張先Ａを出発地点とする移動履歴は存在していない。そこで、過去の滞在特性を用いて移動先を予測することになる。

以上の動作を図１７のフローチャートを用いて説明する。はじめに車両のエンジンを始動させたか否かを判定する（Ｓ１６０１）。

エンジンを始動させたのではないときには、Ｓ１６０２へ進む。エンジンを始動させたのであれば、Ｓ１６０３へ進む。エンジンを始動させたのではなく、車両が走行中の場合には、現在時刻と現在位置を移動履歴として移動履歴蓄積部１４０１で蓄積する（Ｓ１６０２）。蓄積した後には、再びＳ１６０１へ戻る。

エンジンを始動させていた場合には、現在地点からの出発回数を移動履歴蓄積部１４０１で蓄積されている移動履歴から出発回数算出部１４０２にて算出する（Ｓ１６０３）。

その出発回数が０回か否かを判定し（Ｓ１６０４）、０回でない、すなわち、はじめての出発ではない場合には、移動履歴蓄積部１４０１で現在地点を出発地点とする移動履歴が蓄積されているので、Ｓ１６０６へ進み、その移動履歴を用いて移動先を予測する。なお、移動履歴を用いて移動先を予測するには、例えば、特許文献：国際公開第ＷＯ２００４／０３４７２５号パンフレットにて周知となっている方法を用いることができる。

はじめての出発の場合には、現在地点を出発地点とする移動履歴が蓄積されてないため、Ｓ１６０５へ進み、滞在特性蓄積部１０３を用いて移動先を予測する。

以上の動作の結果、エンジンを始動させたときの地点からの出発回数を用いて、移動履歴を用いた移動先予測と、滞在特性を用いて移動先予測の両方を利用した予測が可能になる。

なお、本実施の形態においては、エンジンを始動した地点を出発した回数によって、移動先を予測する方法の変更を行った。所定の交差点において移動先を予測する場合においては、各交差点を通過した回数を用いて、移動先を予測する方法に変更してもよい。

（実施の形態１の変形例３）
さらに別法として、ある地点を出発するときに、過去の移動履歴および滞在特性の何れかを選択的に用いて移動先を予測する、次のような変形例を考えることもできる。

例えば、ある地点を出発するときに移動先を予測するために、過去にその地点を出発した十分な数の移動履歴がないときには、移動先候補となる地点の過去の滞在特性を用いて移動先を予測することが可能である。

また、ある地点を出発した回数が十分にあった場合に、過去の移動履歴から予測を行った結果、移動先の候補が複数存在することがある。その場合には、移動先候補となる地点の滞在特性も利用して、移動先の予測を行ってもよい。

また、ある地点を夕方１８時に出発するが、その地点を出発した過去の履歴としては、午前中に出発した移動履歴しか蓄積されていない場合がある。その場合には、移動先候補となる地点の滞在特性を用いて移動先を絞り込むことが可能になる。

上記の機能を実現するためには、図１５のシステム構成に加え、さらに、図１８に示すように、移動履歴蓄積部１４０１の移動履歴に蓄積内容から滞在特性に基づく移動先予測か、経路を利用した移動先予測を行うかを判定する予測切替判定部３７０１を設ける。

予測切替判定部３７０１では、例えば、ある地点から車両で出発しようとしたときに、その地点を出発した回数が、移動履歴蓄積部１４０１において、５回以上なかった場合にのみ、移動先予測部１０６で移動先を予測する。逆に、５回以上の出発履歴があった場合には、その地点からの移動経路が移動履歴蓄積部１４０１で蓄積されているため、移動履歴で示される過去の移動経路を用いた移動先予測を行う。

経路ベース移動先予測部３７０２は、予測切替判定部３７０１において、過去の移動経路を用いて移動先を予測すると判定した場合に、現在の出発地点または通過交差点を用いて、過去に移動した経路を用いて移動先を予測するものである。この予測には、例えば、前述した特許文献：国際公開第ＷＯ２００４／０３４７２５号パンフレットにて周知となっている方法を用いることができる。

また、予測切替判定部３７０１は、過去の出発回数だけでなく、出発時間も考慮して予測方法の切替判定を行ってもよい。

例えば、ある出発地点から車両で出発しようとしたときに、移動履歴蓄積部１４０１では、過去の移動履歴としてその地点を午前中に出発した履歴しか存在しない場合がある。このとき、その出発地点を夕方に出発した場合には、過去の移動履歴で移動先を予測すると、午前中に出発したときの生活パターンで移動先を予測するため、適切な予測結果が出力されないことがある。

そこで、予測切替判定部３７０１では、ある出発地点を出発するときに、出発する時刻との差が前後３時間以内の時刻に出発した移動履歴が存在した場合には、経路ベース移動先予測部３７０２で移動先を予測するが、それ以外の場合には、滞在特性を用いて移動先を予測することにする。

予測切替判定部３７０１の処理を図１９のフローチャートに示す。なお、予測切替判定部３７０１以外の処理内容は、実施の形態１の処理と同様であるため説明を省略する。

図１９のフローチャートにおいて、はじめに、移動履歴蓄積部１４０１で現在地点を出発地点とする移動履歴が蓄積されているか否かを検索し、そのような移動履歴が５個以上ある場合には、ステップ３８０２へ進む（Ｓ３８０１）。もし、４個以下の場合には、滞在特性で移動先を予測する（Ｓ３８０４）。

次に、現在地点を出発地点とする移動履歴があった場合に、その出発時刻が現在の出発時刻の前後３時間以内である場合には（Ｓ３８０２）、過去の移動経路を用いて移動先を予測する（Ｓ３８０３）。前後３時間以内の出発履歴がなかった場合には、滞在特性を用いて移動先を予測する（Ｓ３８０４）。

上記のように、移動先を予測するときに、従来のようにいつも過去の移動履歴を用いて移動先を予測する場合とは異なり、十分な精度が期待できないときには、過去の滞在特性を用いて移動先を予測することが可能になる。また、図１８のシステム構成で、滞在特性を用いて移動先を予測する移動先予測部１０６と、過去の走行経路を用いて移動先を予測する経路ベース移動先予測部３７０２の両方のモジュールで予測を行い、それらの結果を総合して予測結果として表示部で表示してもよい。

（実施の形態２）
実施の形態１においては、車両の運転者によって設定された情報や、商用施設の営業時間情報を利用して、各地点の滞在特性情報を抽出し、その滞在特性情報と共に、現在地点と現在時刻から予想される各地点への到着時刻を用いて、移動先の予測を行った。

本実施の形態においては、さらに、滞在特性情報を運転者の各地点における停車履歴の情報から抽出し、移動先を予測する装置に関して説明する。システムの構成を図２０に示す。図２０の移動先予測装置は、停車位置情報検出部１７０１、停車時刻情報検出部１７０２、出発時刻情報検出部１７０３、滞在履歴蓄積部１７０４、滞在特性抽出部１７０５、滞在特性蓄積部１７０６、時刻・位置検出部１７０７、到着時刻算出部１７０８、移動先予測部１７０９、及び表示部１７１０から構成されている。

ここで、滞在履歴蓄積部１７０４が移動履歴蓄積手段の一例であり、滞在特性抽出部１７０５が滞在特性抽出手段の一例である。

各モジュールの動作について説明する。

停車位置情報検出部１７０１は、車両のエンジンの入り切り情報を検出することで、車両が停止しているか走行中であるかを検出するものである。なお、車両が所定時間以上同じ場所に滞在していることが、ＧＰＳ等の位置検出により確認できた場合には車両が停車していると判断してもよい。この場合、車両が信号等で停止しているのか、駐車により停車しているのかを判断できるように、所定時間の閾値を設定する必要がある。

停車時刻情報検出部１７０２は、車両の停車が開始された時刻を検出するものである。車両のエンジンが停止した時刻を記録することにより検出することが可能である。また、車両のＧＰＳ等の位置情報から検出する場合には、常に、ＧＰＳによる位置情報とその検出された時刻の情報を蓄積し、停車位置情報検出部１７０１にて、車両がその位置に停車していたと判断されたときには、その位置に車両が到着した時刻が停車開始時刻として検出されるものである。

出発時刻情報検出部１７０３は、停車位置情報検出部１７０１で検出された停車位置から、車両のエンジンが始動して出発したときの時刻を出発時刻として検出する。なお、車両のエンジンの始動が検出できなくても、停車位置情報検出部１７０１で検出された位置に所定時間停車し、その後、車両の位置情報が変化した場合には、その変化した時刻が車両の出発時刻として検出される。

滞在履歴蓄積部１７０４は、停車位置情報検出部１７０１、停車時刻情報検出部１７０２、出発時刻情報検出部１７０３からの情報を、移動履歴情報の一種である滞在履歴として蓄積する。滞在履歴蓄積部１７０４は、例えば、図２１に示すように滞在履歴を蓄積している。図２１の第１行目では、１０月１２日の２０：１８に自宅（緯度３４．４１、経度１３５．５２）に停車を開始した履歴を表しており、２行目は１０月１３日の８：２３に自宅を出発した履歴が蓄積されている。このように、滞在履歴データが蓄積されていく。実際の移動履歴としては、図２２に示すように、自宅、本屋、勤務先等の地点に対して、各ルートを利用して車両は走行しているが、ここでは、各地点での滞在履歴のみを履歴として蓄積している。

滞在特性抽出部１７０５は、滞在履歴蓄積部１７０４で蓄積されている滞在履歴から、その車両の滞在特性を抽出する。例えば、図２３において、自宅の滞在特性について調べてみる。「自宅」においては、過去の滞在履歴より、１９：１０から２１：４５までの間に停車が開始されている。また、７：１０から７：３０の間に自宅を出発するという特性が抽出される。一方、勤務先の滞在特性に関しては、８：４０から８：５０くらいの間に常に停車を開始し、１７：２５から２１：４４までの間に勤務先を出発するという滞在特性をもっている。帰宅する時刻は、停車を開始する時刻はばらつきが大きくなっている。

なお以下では、停車と到着とは同義であり、滞在開始の一例として用いられる。

滞在特性蓄積部１７０６は、滞在特性抽出部１７０５で抽出された特性が蓄積されている。例えば、図２４に示すように、各滞在地点に対して停車を開始する時刻、出発する時刻が蓄積される。

時刻・位置検出部１７０７は、現在の車両の位置と時刻を検出する。

到着時刻算出部１７０８は、時刻・位置検出部１７０７で検出された車両の現在位置と現在時刻から、滞在特性蓄積部１７０６で蓄積されている滞在特性が蓄積されている地点に対して、地点間の距離、経路コストを利用して到着時刻を算出する。例えば、図２５に示すように、出張先Ａを２１：２０に出発したときには、滞在特性蓄積部１７０６で蓄積されている地点、「自宅」の到着予想時刻は２２：１０、「勤務先」の到着予想時刻は２２：１５、「本屋」の到着予測時刻は２２：０５となる。

移動先予測部１７０９は、到着時刻算出部１７０８で予想された時刻において、滞在特性蓄積部１７０６で蓄積されている滞在特性から、その時刻に滞在している可能性が高い地点を移動先として予測する。本例では、図２４に示すように、各時刻において、その地点に滞在している履歴があるのは、「自宅」のみである。具体的には、２２：１０は「自宅」において滞在している履歴がある。２２：１５において勤務先は滞在した履歴が存在しない。また、２２：０５において本屋に滞在していた履歴が存在しない。よって、移動先を「自宅」と予想する。

上記例においては、出張先を２１：２０に出発したときの例について説明したが、図２６に示すように、同じ地点を１６：０２に出発したときには、移動先は「勤務先」となる。このように、同じ地点を出発しても、その出発時刻によって移動先を判別することが可能になる。

以上の動作の流れを図２７、図２８のフローチャートを用いて説明する。図２７は、車両の滞在特性を抽出するための履歴を蓄積する処理のフローチャートである。この処理の流れを、はじめに説明する。

車両が停車したか否かを判定する（Ｓ２４０１）。車両が停車していた場合には、Ｓ２４０２へ進む。車両が停車していない場合には、Ｓ２４０１を繰り返す。車両が停車していた場合には、停車位置情報検出部１７０１にて、車両の停車位置と停車日時を検出し、滞在履歴蓄積部１７０４へ登録する（Ｓ２４０２）。

次に、車両が出発したか否かを判定する（Ｓ２４０３）。車両が出発するまで本ステップ（Ｓ２４０３）を繰り返す。車両が出発したら、Ｓ２４０４へ進む。出発時刻情報検出部１７０３にて、出発時刻を検出し、滞在履歴蓄積部１７０４に蓄積する（Ｓ２４０４）。滞在履歴蓄積部１７０４にて、Ｓ２４０４で蓄積した滞在履歴があるか否かを判断する（Ｓ２４０５）。判定の結果、滞在履歴として蓄積されていなかった場合には、新たな滞在履歴として登録し、滞在特性抽出部１７０５にて滞在特性を更新する（Ｓ２４０６）。

Ｓ２４０５にてすでに滞在したことがある地点であった場合には、今回検出された停車時刻と出発時刻とが、滞在特性によって示される過去に滞在した期間の範囲内であるか否かを判定する（Ｓ２４０７）。その結果、過去に滞在した期間内である場合には、滞在特性を抽出することなく、Ｓ２４０１へ戻る。過去に滞在した期間内でなかった場合には、滞在特性抽出部１７０５にて滞在特性を抽出し、滞在特性蓄積部で蓄積されている滞在特性を更新し、Ｓ２４０１へ戻る。ここまでの処理が、停車と出発の履歴を表す滞在履歴を蓄積し、滞在特性を抽出する処理である。

次に、蓄積された滞在特性を用いて、移動先を予測する処理の流れについて図２８のフローチャートを用いて説明する。

車両が出発したか否かを判定する（Ｓ２５０１）。車両が出発していない場合には、本ステップを繰返し、車両が出発するのを待つ。車両の出発を検知すると、現在時刻と出発場所を時刻・位置検出部１７０７にて検出する（Ｓ２５０２）。検出された時刻と出発場所から滞在特性蓄積部１７０６で蓄積されている地点へ向かった場合の到着予想時刻を到着時刻算出部１７０８で算出する（Ｓ２５０３）。

各地点の到着予想時刻が、滞在特性蓄積部１７０６の停車時刻から出発時刻の間にあるか否かを判定し、その地点が１つか否かを判定する（Ｓ２５０４）。Ｓ２５０４で検出された地点が１つの場合には、その地点を移動先と判定する（Ｓ２５０５）。Ｓ２５０４で検出された地点が１つでない場合には、Ｓ２５０６へ進む。

Ｓ２５０４で検出された地点が２つ以上あるか否かを判定する（Ｓ２５０６）。２つ以上ある場合には、Ｓ２５０７へ進み、１つも存在しない場合には、Ｓ２５０９へ進む。２つ以上ある場合には、各地点での到着予想時刻から各地点の次の出発時刻までの差を算出する（Ｓ２５０７）。Ｓ２５０７で算出された差分が最大の地点を移動先と予測する（Ｓ２５０８）。また、Ｓ２５０８で検出された地点が１つもない場合には、移動先予測が困難であると判断し、予測を行わない（Ｓ２５０９）。

到着時刻算出部１７０８にて各地点の到着予想時刻を算出したときに、複数の地点において、到着予想時刻が滞在特性蓄積部１７０６の到着時刻から出発時刻の間に入る場合について図２９を用いて説明する。

図２９は、会社の滞在特性として停車開始時刻が９：００で、出発時刻が２１：００という滞在特性として蓄積されている。また、自宅の滞在特性として停車開始時刻が１８：００で、出発時刻が７：００という滞在特性として蓄積されている。このとき、ある地点を１８：３０に出発したときに、会社への到着予想時刻は１９：３０と算出され、自宅への到着予想時刻は１９：００と算出されたとする。

このように、複数の地点の到着予想時刻が滞在期間（停止時刻から出発時刻の間）に含まれる場合には、各地点において、到着予想時刻から次の出発時刻までの時間が長い方へ向かうと予測する。これは、到着してからすぐに出発しなければならない場合には、その地点における目的を達成できない可能性が高いと判断するものである。

例えば、本例の場合、１９：３０に会社に到着したとしても、２１：００には出発するという滞在特性がある場合には、仕事等を行うことが困難と考えられるからである。このような場合には、到着予想時刻から次の出発時刻までの時間が長い自宅へ向かうものと予測する。

また、このように複数の地点に対して、移動先の可能性が存在するような場合には、地点ごとの到着時刻の平均を算出して、到着予想時刻と到着平均時刻の差が最も少ない地点を移動先として予測するようにしてもよい。

もう一方の例として、到着時刻算出部１７０８にて各地点の到着予想時刻を算出したときに、いずれの地点においても、到着予想時刻が滞在特性蓄積部１７０６の到着時刻から出発時刻の間に入らない場合について図３０を用いて説明する。

各地点の到着予想時刻が、各地点の滞在時間に含まれない場合には、到着予想時刻以降に停車時刻がある滞在地点を、今後の行先であると判定する。この例は、到着予想時刻が出発時刻の後になるということは、その地点で目的を達成することは困難であると判断し、到着予想時刻以降に停車開始時刻があるということは、その地点に早めに到着したと判断することができる。このように、到着予想時刻が滞在期間に含まれない場合には、到着予想時刻と停車開始時刻との差が所定のしきい値以下である地点を移動先と判断する。これにより、到着予想時刻以降に停車開始時刻が早くくる地点ほど優先して移動先と判断することができる。

以上の動作の結果、過去の滞在履歴から各地点の滞在特性を抽出し、その特性と、現在地点からの到着予想時刻を算出することにより、移動先を予測することが可能になる。

なお、本実施の形態においては、一人の運転者が定常的な走行を繰り返している場合には、各地点について滞在特性を抽出することが可能である。しかしながら、一つの車両を複数人で利用する場合には、自宅を出発する時刻等が異なる場合がある。また、平日や休日によって、ユーザの出発時刻、停車時刻が異なる場合がある。

例えば、図３１に示すように、到着時刻と出発時刻の分布を見ると、停車時刻が１５時から２１時の間に分布し、出発時刻が８時から１８：３０の間に分布し、最も遅い出発時刻が最も早い停車時刻よりも後にあるために、特徴的な滞在期間を示す滞在特性情報を抽出することができない。

このような場合には、出発した時刻ごとに、戻ってくるまでの時間（到着時刻）を利用して、滞在特性とする。例えば、図３１の下に示すように出発時間帯を所定時間（例えば２時間）ごとに設定し、その頻度を計算する。次に、各時間帯に出発したときに、戻ってくるまでの時間を求める。例えば、８：００から１０：００の間に出発したときには、もどってくる時刻は１８：３０〜２０：３０となっている。これは、朝に自宅を出発したときには、通勤に利用されており、帰宅時刻が１８：３０から２０：３０であることを示している。また、１０：００から１２：００の間に出発したときも、１９：００から２１：００に戻ってくる履歴が蓄積されている。これに対して、午後、例えば、１２：００から１４：００に出発したときには、スーパー等への買い物の履歴であり、帰宅する時刻は出発してから３時間くらいで帰宅する。また、１４：００から１６：００に出発したときも、２時間くらいで帰宅するという特性がある。このように、出発時刻に応じて、帰宅する時間帯が異なるという滞在特性（帰宅特性）を利用して、移動先を予測することが可能である。

また、滞在特性を用いて移動先を予測する場合には、その移動先の候補を絞り込む必要がある。

滞在特性を用いて予測できる移動先は、一般に、自宅や勤務先等、定期的に滞在している場所である場合が多い。そのため、過去の移動履歴から、所定回数以上滞在したことがある地点を移動先の候補として絞込み、その移動先候補に対して、滞在特性を算出し、移動先を予測する。

また、履歴数が多くなると所定の回数だけで絞り込むのではなく、一週間に１回は滞在したことがある地点等、ある程度定期的に滞在する地点を移動先候補として絞り込んでもよい。

（実施の形態３）
実施の形態１及び実施の形態２においては、車両の所定の地点からの行先を予測するときに、その地点から滞在特性が蓄積されている地点までの経路を用いて所要時間を算出した。

しかしながら、各地点の到着予想時刻を算出した結果を用いても、車両の運転者がその時間を認識した上で行動しているとは限らない。例えば、ある施設Ａに向かっているユーザは、これまで施設Ａに向かう途中で渋滞にあったことがなかったため、途中で渋滞等があるとは知らずに向かうことがある。このとき、現在地点から施設Ａまでの経路を探索し、その結果、渋滞情報を考慮して到着予想時刻を算出すると、その目的地の閉店時間をすぎてしまい、施設Ａには行くことがないと判断してしまう。

しかしながら、ユーザは、途中で渋滞があることに気づいていない場合には、そのまま施設Ａに向かうことになる。このように、ユーザが到着時刻をどのように予想しているかを考慮しなければ、移動先の予測を誤ってしまう可能性がある。

そこで、本実施の形態においては、滞在特性を利用して移動先を予測するときに、ユーザが各地点に対して、何時ごろに到着すると予想しているかを考慮することで、移動先予測の性能を向上させるものである。本システムの構成を図３２に示す。図３２の移動先予測装置は、現在地点取得部２９０１、現在時刻取得部２９０２、移動履歴蓄積部２９０３、走行時間蓄積部２９０４、移動時間算出部２９０５、滞在特性蓄積部２９０６、移動先予測部２９０７、及び表示部２９０８から構成されている。

ここで、移動履歴蓄積部２９０３が移動履歴蓄積手段の一例である。

各モジュールの動作について説明する。

現在地点取得部２９０１は、ＧＰＳアンテナ等により車両の現在地点を取得する。

現在時刻取得部２９０２は、時計等により車両の位置情報を取得した時刻を検出する。

移動履歴蓄積部２９０３は、現在地点取得部２９０１で取得した現在地点と、現在時刻取得部２９０２で取得した時刻情報を時系列的に蓄積する。

走行時間蓄積部２９０４は、移動履歴蓄積部２９０３で蓄積されている車両の移動履歴から交差点間やランドマーク間の実移動時間を算出・蓄積する。例えば、図３３に示すように、地図上の交差点等に識別情報が付与されている場合に、図３４に示すように、出発地点、到着地点、その間の所要時間の平均、経験回数、所要時間のばらつき等の情報が、移動履歴蓄積部２９０３で蓄積されている移動履歴から算出する。例えば、図３４において、Ｃ００１０１を出発し、Ｃ００１０４に到着したのに要した時間の平均は２０分であり、走行した回数は５回で、平均２０分であるが、最小１５分、最大２５分以内の所要時間であったため、ばらつきは５分となっている。

移動時間算出部２９０５は、走行時間蓄積部２９０４で蓄積されている各区間での走行時間と、現在地点取得部２９０１で取得した現在地点を出発地点とし、滞在特性蓄積部２９０６で蓄積されている各地点までの移動時間を算出する。例えば、図３３に示すように、現在地点が出張先であり、現在時刻が１５：００であったとする。このとき、滞在特性蓄積部２９０６で蓄積されている移動先候補が「勤務先」「自宅」「レストラン」であったときに、各移動先候補に対して所要時間を算出する。具体的には、図３５に示すように各区間で移動時間を検索し、移動時間の総時間を算出する。その結果、各地点に対して、６０分の走行時間であると算出されたとする。

移動先予測部２９０７は、移動時間算出部２９０５で算出された移動時間と現在時刻取得部２９０２で取得した現在時刻と、滞在特性蓄積部２９０６で蓄積されている各地点の滞在特性から、移動先を予測する。図３３に示すように、１５：００に出張先を出発したときには、各地点には１６：００に到着することが移動時間算出部２９０５の算出結果から算出される。滞在特性蓄積部２９０６では、各地点の滞在特性が蓄積されており、「自宅」は１９：００から７：００、「勤務先」は９：００〜１７：００、「レストラン」は１２：３０〜１３：３０と蓄積されていたとする。このとき、１６：００を含むのは「勤務先」の１つしか存在しないため、行先は「勤務先」であると判断する。

一方、出張先の現在地点から、滞在特性蓄積部で蓄積されている３地点に対して、各経路を探索し、さらに、渋滞情報等が取得できた場合には、その情報も加味した上で到着予想時刻を算出したとする。このときは、図３３に示すように、「勤務先」に対しては１８：００、「自宅」に対しては１６：３０、「レストラン」に対しては１６：００と算出される。この計算結果を基に、移動先を予測すると、移動先は勤務先ではなくなってしまう。これは、勤務先に１９：００に到着するようであれば、すでに蓄積されている滞在特性からは、１７：００以降は滞在することがないとなっているため、移動先は勤務先でないと判断する。しかしながら、渋滞があるか否かは、運転者が認識していない場合には、普段の走行経験から、１６：００には勤務先に到着できると判断し、勤務先へ向かおうとする。このように、到着予想時刻を算出するときには、ユーザが、各目的地の候補に対して、過去の走行時間を利用して何時に到着すると予想しているかを判定した上で、滞在特性と比べた後に移動先を予測する必要がある。

以上の処理の流れを図３６のフローチャートにまとめる。はじめに、エンジンを始動させたか否かを判断する（Ｓ３３０１）。エンジンを始動させていなかった場合には、Ｓ３３０２へ進む。エンジンを始動させたタイミングでない場合には、現在時刻とその位置を移動履歴として移動履歴蓄積部で蓄積する。エンジンを始動させたタイミングであった場合には、滞在特性蓄積部で蓄積されている地点までの経路を探索する（Ｓ３３０３）。探索された経路において、過去の走行時間が蓄積されている区間を抽出する（Ｓ３３０４）。走行時間が蓄積されている区間を含む経路の場合には、Ｓ３３０６へ進み、走行時間が蓄積されていない区間の場合にはＳ３３０７へ進む。走行時間が蓄積されている区間の場合には、その区間の走行時間を用いて移動時間を算出する（Ｓ３３０６）。走行時間が蓄積されていない区間は移動距離と平均走行速度を用いて移動時間を算出する（Ｓ３３０７）。Ｓ３３０６、Ｓ３３０７の結果を用いて、各地点での到着予想時刻を算出し、移動先を予測する。移動先の予測方法は、実施の形態１、２と同様に決定する。

以上の動作の結果、ユーザの各地点までの所要時間と、各地点の滞在特性を用いて移動先を予測することが可能になる。特に、本実施の形態においては、ユーザの過去の走行時間を用いて、移動先までの所要時間を予想するため、ユーザが予想する各地点までの所要時間を用いて予測することが可能になる。

なお、本実施の形態においては、滞在特性が蓄積されている地点までの所要時間を過去の走行時間を用いて移動先を予測した。これは、運転者が過去の走行時間を用いて、移動先までの所要時間を予想するために、最新の渋滞情報等を利用せずに、移動先までの所要時間を算出した。しかしながら、移動先までの所要時間を運転者に提示した場合には、その時刻と滞在特性を用いて移動先を予測する。これは、運転者に対して、到着予想時刻を提示し、運転者はそれを認識した上で目的地を決定している。そこで、その提示された時刻を用いて、滞在特性蓄積部で蓄積されている滞在時間内に含まれる移動先へ移動するものと予測する。例えば、図３７に示すように、移動先の候補となる地点の到着予想時刻を提示する。その提示した時間を用いて、図３８に示すように、滞在特性の滞在期間に含まれる地点を移動先とする。この例では、勤務先に１８：００に到着するという提示を行ったため、通常、勤務先での滞在終了時刻が１７：００であるため、勤務先へ向かうことはないと判断する。一方、自宅は１６：３０に到着すると提示したため、自宅の滞在開始時刻が１９：００であるが、勤務先へ向かうことがないと判断したため、行先を自宅と判定している。

本発明に係る移動先予測装置は、車載端末や携帯端末等で得られる位置情報を用いて移動先を予測することが可能になる。例えば、カーナビゲーション等の車載機器等に利用が可能である。

図１は、実施の形態１におけるシステム構成を示す図である。 図２は、実施の形態１における移動先予測装置を実現するハードウェア構成を示す図である。 図３は、実施の形態１における画面例を示す図である。 図４は、実施の形態１における滞在特性情報を示す図である。 図５は、実施の形態１における地図を示す図である。 図６は、実施の形態１における予測を説明する図である。 図７は、実施の形態１における画面例を示す図である。 図８は、実施の形態１における地図を示す図である。 図９は、実施の形態１におけるフローチャートである。 図１０は、実施の形態１の変形例１におけるシステム構成を示す図である。 図１１は、実施の形態１の変形例１における商用施設データを示す図である。 図１２は、実施の形態１の変形例１における画面例を示す図である。 図１３は、実施の形態１の変形例１における予測を説明する図である。 図１４は、実施の形態１の変形例１における地図を示す図である。 図１５は、実施の形態１の変形例２におけるシステム構成を示す図である。 図１６は、実施の形態１の変形例２における地図を示す図である。 図１７は、実施の形態１の変形例２におけるフローチャートである。 図１８は、実施の形態１の変形例３におけるシステム構成を示す図である。 図１９は、実施の形態１の変形例３におけるフローチャートである。 図２０は、実施の形態２におけるシステム構成を示す図である。 図２１は、実施の形態２における滞在履歴情報を示す図である。 図２２は、実施の形態２における地図を示す図である。 図２３（Ａ）、（Ｂ）、および（Ｃ）は、実施の形態２における滞在状況の例を示す図である。 図２４は、実施の形態２における滞在特性情報を示す図である。 図２５は、実施の形態２における地図を示す図である。 図２６は、実施の形態２における地図を示す図である。 図２７は、実施の形態２におけるフローチャートである。 図２８は、実施の形態２におけるフローチャートである。 図２９（Ａ）および（Ｂ）は、実施の形態２における滞在状況の例を示す図である。 図３０（Ａ）および（Ｂ）は、実施の形態２における滞在状況の例を示す図である。 図３１（Ａ）は、実施の形態２における滞在状況の例を示す図であり、図３１（Ｂ）および（Ｃ）は、実施の形態２における滞在特性情報を示す図である。 図３２は、実施の形態３におけるシステム構成を示す図である。 図３３は、実施の形態３における地図を示す図である。 図３４は、実施の形態３における走行時間情報を示す図である。 図３５は、実施の形態３における所要時間の算出を説明する図である。 図３６は、実施の形態３におけるフローチャートである。 図３７は、実施の形態３における画面例を示す図である。 図３８は、実施の形態３における予測結果を示す図である。

符号の説明

１０１ 現在地点取得部
１０２ 滞在特性設定部
１０３ 滞在特性蓄積部
１０４ 移動時間算出部
１０５ 現在時刻取得部
１０６ 移動先予測部
１０７ 表示部
９０１ 検索条件入力部
９０２ 商用施設データ蓄積部
９０３ 商用施設データ表示部
１４０１ 移動履歴蓄積部
１４０２ 出発回数算出部
１７０１ 停車位置情報検出部
１７０２ 停車時刻情報検出部
１７０３ 出発時刻情報検出部
１７０４ 滞在履歴蓄積部
１７０５ 滞在特性抽出部
１７０６ 滞在特性蓄積部
１７０７ 時刻・位置検出部
１７０８ 到着時刻算出部
１７０９ 移動先予測部
１７１０ 表示部
２９０１ 現在地点取得部
２９０２ 現在時刻取得部
２９０３ 移動履歴蓄積部
２９０４ 走行時間蓄積部
２９０５ 移動時間算出部
２９０６ 滞在特性蓄積部
２９０７ 移動先予測部
２９０８ 表示部
３６０１ 演算処理装置
３６０２ 作業用メモリ
３６０３ 液晶表示装置
３６０４ タッチパネル
３６０５ ハードディスク装置
３６０７ プログラム
３６０８ 滞在特性情報
３６０９ ＧＰＳ受信装置
３６１０ バスライン
３７０１ 予測切替判定部
３７０２ 経路ベース移動先予測部

Claims (16)

1. 移動体の移動先を予測する移動先予測装置であって、
   前記移動体の過去の移動に関する移動履歴情報を蓄積している移動履歴蓄積手段と、
   前記移動履歴情報から、前記移動体が過去に所定の地点に滞在していた時期を示す情報を抽出する滞在特性抽出手段と、
   前記抽出された情報を、前記移動体が前記地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報として蓄積する滞在特性蓄積手段と、
   前記移動体が現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測手段と
   を備えることを特徴とする移動先予測装置。
2. 前記滞在特性情報は、前記移動体が前記地点に滞在を開始する可能性が高い時刻である滞在開始時刻を示し、
   前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻との差が所定のしきい値以下である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
3. 前記滞在特性情報は、前記移動体が前記地点に滞在を開始する可能性が高い時刻である滞在開始時刻と、滞在を終了する可能性が高い時刻である滞在終了時刻とを示し、
   前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
4. 前記移動先予測手段は、さらに、前記到着予想時刻が前記滞在開始時刻と前記滞在終了時刻との間にない場合であっても、前記到着予想時刻と前記滞在開始時刻との差が所定のしきい値以下である場合には、前記地点を前記移動先として予測する
   ことを特徴とする請求項３に記載の移動先予測装置。
5. 前記滞在特性蓄積手段は、前記地点に位置する施設について、その施設の業務開始時刻及び業務終了時刻を、前記滞在開始時刻及び滞在終了時刻として蓄積している
   ことを特徴とする請求項３に記載の移動先予測装置。
6. 前記移動先予測手段は、前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が所定のしきい値以上である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測する
   ことを特徴とする請求項５に記載の移動先予測装置。
7. 前記滞在特性蓄積手段は、前記施設について施設のカテゴリーに関する情報を蓄積しており、
   前記移動先予測手段は、前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が、前記施設のカテゴリーに応じて定められるしきい値以上である場合にのみ、前記地点を前記移動先として予測する
   ことを特徴とする請求項５に記載の移動先予測装置。
8. さらに、
   前記滞在特性蓄積手段に蓄積されている施設を検索し、検索された施設の業務時間に関する情報を表示する施設情報表示手段を備え、
   前記移動先予測手段は、施設情報表示手段で表示された施設の中から前記移動先を予測する
   ことを特徴とする請求項５に記載の移動先予測装置。
9. 前記現在地について前記移動履歴情報が蓄積されている場合には、その移動履歴情報を用いて移動先を予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
10. 前記滞在特性抽出手段は、前記移動履歴情報から、複数の地点のそれぞれについて、前記移動体が過去にその地点に滞在していた時期を示す複数の情報を抽出し、
    前記滞在特性蓄積手段は、前記抽出された複数の情報を前記それぞれの地点についての滞在特性情報として蓄積し、
    前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある地点が複数ある場合に、その中から前記到着予想時刻と前記滞在終了時刻との差が大きい地点ほど優先的に前記移動先として予測する
    ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
11. 前記滞在特性抽出手段は、前記移動履歴情報から、複数の時間帯のそれぞれについて、前記移動体が過去に前記地点においてその時間帯に終了した滞在の時期を示す複数の情報を抽出し、
    前記滞在特性蓄積手段は、前記抽出された複数の情報を前記それぞれの時間帯に関する滞在特性情報として蓄積し、
    前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻が、前記移動体が前記地点を最近に出発した時刻を含む時間帯に関する前記滞在特性情報で示される滞在開始時刻と滞在終了時刻との間にある場合に、前記地点を前記移動先として予測する
    ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
12. 前記移動先予測手段は、予め記憶されているプログラムを演算処理装置で実行することによって、前記滞在特性蓄積手段から作業用メモリへ前記滞在特性情報を読み出し、前記作業用メモリへ読み出された滞在特性情報を参照して前記予測を行い、前記予測の結果を表す情報を表示装置へ出力する
    ことを特徴とする請求項１に記載の移動先予測装置。
13. 移動体の移動先を予測する移動先予測装置であって、
    前記移動体が所定の地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報を蓄積している滞在特性蓄積手段と、
    前記移動体の過去の移動に関する移動履歴情報を蓄積している移動履歴蓄積手段と、
    前記移動体の現在地から前記地点に至る経路上の交差点間の走行時間を示す情報を、前記移動履歴情報から抽出する走行時間抽出手段と、
    前記移動体が前記現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を、前記抽出された情報によって示される走行時間を現在時刻に加算することによって求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測手段と
    を備えることを特徴とする移動先予測装置。
14. 前記移動先予測手段は、前記求めた到着予想時刻を運転者に提示すると共に、前記移動先を予測する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の移動先予測装置。
15. 移動体の移動先を、前記移動体の過去の移動に関する移動履歴情報を参照して予測する移動先予測方法であって、
    前記移動履歴情報から、前記移動体が過去に所定の地点に滞在していた時期を示す情報を抽出する滞在特性抽出ステップと、
    前記抽出された情報を、前記移動体が前記地点に滞在する可能性が高い時期を示す滞在特性情報として蓄積する滞在特性蓄積ステップと、
    前記移動体が現在地から前記地点へ向かった場合の到着予想時刻を求め、求めた到着予想時刻と前記滞在特性情報で示される時期とが時間的に近い条件を満たす場合にのみ、前記地点を移動先として予測する移動先予測ステップと
    を含むことを特徴とする移動先予測方法。
16. 移動体の移動先を予測するプログラムであって、
    請求項１５に記載の移動先予測方法に含まれるステップをコンピュータに実行させる
    ことを特徴とするプログラム。

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