JP6737875B2 - 鞍乗型車両用処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、鞍乗型車両用処理装置に関する。

鞍乗型車両において、音声コマンドに応じた動作を実行するＧＰＳ車載器等の車載装置が搭載される場合がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２−２６４８７４号公報

しかし、特許文献１に開示されている構成では、毎回音声によるコマンド入力が必要であり、操作が煩わしい場合がある。また、運転者が車両情報を適切なタイミングで入手しにくい場合がある。

そこで本発明は、鞍乗型車両において、運転者の望む情報を当該運転者に認識させ易くすることを目的としている。

本発明の一形態に係る鞍乗型車両用処理装置は、運転者の反応に関する情報を受信する入力部と、前記入力部から入力された前記運転者の反応に関する情報に基づいて前記運転者の反応傾向を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を生成する演算部と、前記演算部によって生成された情報を送信する出力部と、を備える。

前記構成によれば、運転者の反応に関する情報に基づいて運転者の反応傾向を学習することで、演算部における学習結果を習熟させることができる。これにより、運転者の反応傾向に基づいて情報を生成することができると共に、運転者が望むタイミングで情報を送信することができる。例えば、運転者にとって不所望な情報の出力を減らして、運転者が適切なタイミングで情報を得ることができ、運転操作に集中し易くなる。また、学習結果が習熟することで、運転者の望む情報を送信し易くなる。

前記形態において、前記運転者の反応に関する情報は、前記出力部が送信する情報に対する良否に関する情報を含んでもよい。

前記構成によれば、出力部が送信する情報に対する良否を運転者の反応に関する情報として演算部が学習することが可能となるため、演算部における学習結果をより習熟させることができる。

前記形態において、前記入力部は、運転中の前記運転者が操作可能で車体に搭載される操作装置から前記運転者の反応に関する情報を受信してもよい。

前記構成によれば、入力部は、運転中に操作可能な操作装置から運転者の反応に関する情報を受信するため、運転者の反応を音声信号として受信する構成と比べて、演算部に対して運転者の反応に関する情報を精度良く伝達することができる。

前記形態において、前記入力部は、車体に搭載される検出器によって検出される車両状態に関する情報を更に受信し、前記演算部は、前記運転者の反応傾向及び前記車両状態を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を生成してもよい。

前記構成によれば、演算部において、運転者の反応に関する情報に加えて車両状態に関する情報を学習結果に反映させることができる。これにより、例えば、演算部において、出力部が情報を送信するタイミングを車両状態に応じて設定することができる。

前記形態において、前記入力部及び前記演算部は前記車体の外部に配置され、前記検出器によって検出される車両状態に関する情報を前記入力部に無線送信する無線通信部を更に備え、前記無線通信部は前記車体に搭載されてもよい。

前記構成によれば、無線通信部と車両状態に関する情報を無線通信する入力部が、当該入力部と共に車体外部に配置された演算部に運転者の反応に関する情報を入力するため、演算部が車体に搭載される構成と比べて、入力部及び演算部に要求される耐久性を低減することができ、入力部及び演算部の製造コストを低減し易くなる。

前記形態において、前記演算部は、前記車体及び前記運転者から離れた位置に設けられるサーバであり、前記入力部は前記運転者に携帯されると共に、前記演算部及び前記検出器と無線通信してもよい。

前記構成によれば、入力部及び演算部が車体に搭載される構成と比べて、入力部及び演算部に要求される耐久性を低減することができ、入力部及び演算部の製造コストを低減することができる。

前記形態において、前記演算部は、出力すべき情報を音声信号として生成し、前記出力部は、前記運転者に携帯されると共に、前記演算部と前記運転者が着用するヘルメットに設けられるマイク及びスピーカとの間で前記音声信号を無線通信してもよい。

前記構成によれば、運転者が着用するヘルメットに設けられたマイク及びスピーカに出力部に無線送信するため、出力部から音声信号によって情報を無線送信することで、走行中における運転者への運転負荷の高い鞍乗型車両において、運転者の目線を移動させることなく情報を認識させることができる。また、出力部が運転者に携帯されることで、出力部に要求される耐久性を低減することができ、出力部の製造コストを低減することができる。

前記形態において、前記演算部は、車両ごとに設定される識別情報に対応させて前記運転者の反応傾向を個別に学習してもよい。

前記構成によれば、同一人が車両を複数台所有している場合に処理装置の演算部が車両ごとに異なる学習結果を得ることができる。これにより、車両ごとに運転者の望む情報を運転者に認識させることができる。

本発明によれば、鞍乗型車両において、運転者の望む情報を当該運転者に認識させ易くすることができる。

第１実施形態に係る鞍乗型車両用処理装置のブロック図である。 図１に示す鞍乗型車両用処理装置の構成を示す概念図である。 図１に示すクラウドサーバにおいて、音声情報が携帯情報端末に送信されるまでのフローチャートである。 図４は、図１に示す学習部における学習アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る鞍乗型車両用処理装置の図１相当の図である。 第３実施形態に係る鞍乗型車両用処理装置の図１相当の図である。

以下、図面を参照しながら実施形態について説明する。なお、同一の又は対応する要素には全ての図を通じて同一の符号を付して重複する詳細説明を省略する。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る鞍乗型車両用処理装置（以下、処理装置と呼ぶ）１のブロック図である。図２は、図１に示す処理装置１の構成を示す概念図である。以下では、鞍乗型車両１０を自動二輪車として説明する。また、図１及び２に示す自動二輪車１０は、一例として、ロードスポーツタイプの自動二輪車として説明する。なお、自動二輪車１０のカテゴリーが異なっても、処理装置１の構成は同様である。

図１及び２に示すように、処理装置１は、携帯情報端末２と、クラウドサーバ３と、車載アンテナ５とを備える。携帯情報端末２は、運転者５０の反応に関する情報等を受信して当該情報をクラウドサーバ３に入力する入力部としての機能と、クラウドサーバ３で生成された情報を運転者５０に送信する出力部としての機能とを有する。クラウドサーバ３は、携帯情報端末２から入力された情報に基づいて、運転者５０に出力すべき情報を生成する演算部としての機能を有する。また、車載アンテナ５は、車両センサ２１によって検出された車両状態に関する情報を携帯情報端末２に無線送信する無線通信部としての機能を有する。携帯情報端末２は、例えば、クラウドサーバ３とインターネット等のネットワーク通信を用いて無線通信し、車載アンテナ５と近距離無線通信（Bluetooth（登録商標）、RFID（Radio Frequency Identifier）等）プロトコルを用いて無線通信する。

携帯情報端末２は、運転者５０が携帯しているスマートフォン（多機能型携帯電話）である。なお、携帯情報端末２はスマートフォンに限らず、タブレット端末、インターネットに接続可能で表示部を有さない端末等であってもよい。携帯情報端末２が受信する運転者５０の反応に関する情報は、運転者５０の運転操作に関する情報と、携帯情報端末２が送信する情報に対する良否に関する情報とを含む。携帯情報端末２は、運転者５０の運転操作に関する情報を車両制御器６から受信し、携帯情報端末２が送信する情報に対する良否に関する情報を運転操作装置２２に設けられた意思入力器２５から受信する。

車両制御器６及び意思入力器２５はそれぞれ、車載アンテナ５及び無線制御器７を介して、携帯情報端末２と無線通信する。車載アンテナ５は、例えば、ＥＴＣ用アンテナ、イモビアンプ用アンテナ、ＧＰＳ用アンテナ等である。なお、車載アンテナ５は、電波を送受信できるアンテナであれば、種類は問わない。無線制御器７は、車両制御器６及び意思入力器２５と電気的に接続されており、車載アンテナ５を介して携帯情報端末２に対して情報の送信を行う。

車両制御器６は、車両センサ２１によって検出された情報に基づいて車体１５を制御する。車両制御器６は、一例として、エンジンＥを制御するエンジンＥＣＵ（Electrical Control Unit）であり、シート下の空間に配置されている。なお、車両制御器６は、エンジンＥＣＵに限らず、メータＥＣＵ、ＡＢＳ（Anti-Lock Brake Systems）用ＥＣＵ、ステアリングダンパ用ＥＣＵ、電子制御式サスペンション用ＥＣＵ、携帯情報端末２に情報を送信する専用のＥＣＵ等であってもよい。

車両センサ２１は車体１５に搭載されて、自動二輪車１０の車両状態に関する情報を検出する検出器としての機能を有する。車両センサ２１は、例えば、車速センサ、エンジン回転数センサ、スロットル開度センサ、ブレーキ圧センサ、ギアポジションセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、サスペンションストロークセンサ、タイヤ空気圧センサ、油圧センサ、水温センサ、シート感圧センサ、二人乗り検知センサ等の種々のセンサである。このような車両センサ２１と車両制御器６とは無線によって電気的に接続されている。車両センサ２１は、車両制御器６と有線によって電気的に接続されていてもよい。車両センサ２１によって検出された情報は、車両制御器６を介して無線制御器７に送信される。なお、車両センサ２１がＣＡＮ（Controller Area Network）通信機能を有していれば、車両制御器６及び無線制御器７を介さずに検出した情報が携帯情報端末２に出力されてもよい。

運転操作装置２２は車体１５に搭載されて、運転中の運転者５０が操作可能な装置である。本実施形態では、運転操作装置２２はハンドルである（図２参照）。ハンドル２２には、携帯情報端末２から送信された情報に対する良否、即ち、運転者５０の意思を入力可能な意思入力器２５が設けられている。具体的には、意思入力器２５は、ハンドル２２のグリップ２２ａに設けられた操作ボタンである。

操作ボタン２５は、一例として、ＯＫボタン２５ａとＮＧボタン２５ｂとからなり、運転者５０が当該ボタン２５ａ，２５ｂのいずれかを押すことで携帯情報端末２から送信された情報に対する良否を回答する。具体的には、運転者５０は、操作ボタン２５によって、携帯情報端末２から送信された情報の内容に対する良否、情報が送信されるタイミングの良否などを回答する。操作ボタン２５による運転者５０の回答は、デジタル信号として無線制御器７に送信される。なお、意思入力器２５はボタンに限らず、スイッチであってもよい。また、意思入力器２５は、本実施形態のように運転者５０の手で入力される構成に限定されず、運転者５０の足で操作される操作子であってもよい。

携帯情報端末２は、外部環境情報取得部２３を内蔵している。外部環境情報取得部２３は、自動二輪車１０が走行している際の外部環境を取得する機能を有する。これにより、携帯情報端末２は、外部環境情報を受信する。外部環境情報取得部２３は、例えば、ＧＰＳ（Global positioning Systems）と接続して自動二輪車１０の位置情報を取得するＧＰＳセンサ、天候を取得する天候取得部、経路案内を取得する経路案内取得部、交通情報を取得する交通情報取得部、地図情報を記憶する地図情報記憶部、路面の情報を取得する路面情報取得部、前方車両との車間距離を計測する車間距離計測部等から構成される。

携帯情報端末２は、生体情報検出部２４と近距離無線通信（例えば、Bluetooth(登録商標)、RFID等）を介して接続されている。生体情報検出部２４は、運転者５０の生体情報（運転者５０の体調等）を検出する検出器としての機能を有する。これにより、携帯情報端末２は、運転者５０の生体情報を受信する。生体情報検出部２４は、例えば、運転者５０の体温、心拍数、血圧等を計測するセンサである。本実施形態では、生体情報検出部２４は、一例として、運転者５０の手首に取り付けられているが、この構成に限らず、ヘルメット５１に内蔵されていてもよく、グリップ２２ａに取り付けられていてもよい。

携帯情報端末２が受信した種々の情報は、基地局（図示せず）を介して、自動二輪車１０及び運転者５０から離れた位置に設けられたクラウドサーバ３に無線送信される。具体的には、携帯情報端末２に内蔵されたアンテナ（図示せず）が基地局のアンテナと無線通信可能になると、当該基地局を介してインターネット等のネットワークに接続されることで、クラウドサーバ３に情報が送信される。

クラウドサーバ３は、通信部３１と、学習部３２と、記憶部３３とを有する。通信部３１は、基地局を介して、携帯情報端末２と情報の送受信を行う。学習部３２は、人工知能技術を用いて携帯情報端末２から入力された情報に基づいた学習を行う。学習部３２は、テキストをアナログ音声信号に変換する音声合成ソフト（例えば、IBM(登録商標)社のViaVoice(登録商標)、富士通（登録商標）社のFineSpeech(登録商標)等）を内蔵している。学習部３２は、学習結果に基づいて音声合成を行い、運転者５０に出力すべき音声情報を生成する。学習部３２は、出力すべき情報を自然言語による音声信号として生成することで、運転者５０が認識し易い情報が出力される。学習部３２は、運転者５０の嗜好に応じて、音声信号を発する声の性別、方言又は国言語等を変更してもよい。即ち、運転者５０が設定した音声情報のキャラクター（個性）を学習して、運転者５０の嗜好に応じた音声情報を出力してもよい。

学習部３２で生成される出力すべき音声情報は、例えば、車両の状態情報、交通情報、メンテナンス情報等が挙げられる。車両の状態情報は、燃料残量又はエンジン回転数等のメータ装置に表示される情報に限らず、メータ装置に表示されない情報であってもよい。メータ装置に表示されない情報として、例えば、エンジンＥＣＵによる制御情報、ＡＢＳ又はＣＢＳ（Combined Brake System）の動作情報、燃料噴射装置における設定情報、車両センサ２１の出力値（例えば、車体１５の加速度等）、メータ装置に表示される情報の更に詳細な情報等が挙げられる。また、車両の状態情報は、自動二輪車１０において何らかの異常が発生した場合における異常状態の詳細情報を含んでもよく、当該異常状態の情報は重要度に応じて段階的に出力されてもよい。

学習部３２において生成される音声情報は、車両の状態情報等に限らず、例えば、運転者５０の生体情報及び運転操作傾向等から、運転者５０の様子（機嫌）に応じた情報を生成してもよい。具体的には、学習部３２は、運転者５０の調子が良いと予想される場合の情報と、調子が悪いと予想される場合の情報とを異ならせてもよい。学習部３２は、運転操作傾向及びその関連情報から走行支援に関する情報を生成してもよい。例えば、関連情報として自動二輪車１０に搭乗する搭乗者の体重が入力されることで、学習部３２は、当該体重に応じて加減速の操作又はステアリング操作に関する情報等を異ならせてもよい。

学習部３２は、運転者５０の回答傾向に応じて情報の内容、出力頻度等を異ならせてもよい。学習部３２は、運転者５０の生体情報に応じて情報の出力頻度を異ならせてもよく、例えば、運転者５０の調子が良いと予想される場合には、情報の出力頻度を増加させてもよい。学習部３２は、外部環境情報に応じて運転者５０が新しい場所を運転しているか否かを判定して情報の内容、出力頻度等を異ならせてもよく、高速道路走行時と市街地走行時とで情報の内容、出力頻度等を異ならせてもよい。

学習部３２は、車両状態及び運転操作傾向に応じた日常会話又は冗談を音声情報として生成してもよい。例えば、学習部３２は、車両状態が良いことを運転者５０に認識させる音声情報を生成し、運転操作が通常と異なると判断した場合には、運転者５０の様子を懸念する音声情報を生成してもよい。

学習部３２で生成された音声情報は、通信部３１及び基地局を介して携帯情報端末２に出力される。携帯情報端末２は、クラウドサーバ３で生成された音声情報を運転者５０に送信する。携帯情報端末２は、運転者５０が着用するヘルメット５１に固定されたスピーカ５２と近距離無線通信（例えば、Bluetooth（登録商標）、RFID等）で接続されている。スピーカ５２は、ヘルメット５１のうち運転者５０の頭部と接する部分に設けられている。携帯情報端末２が、ヘルメット５１に設けられた無線通信機（図示せず）を介して、学習部３２で生成された音声情報をスピーカ５２に送信することにより、運転者５０は当該音声情報を認識することができる。

図３は、図１に示すクラウドサーバ３において、音声情報が携帯情報端末２に送信されるまでのフローチャートである。図１及び３に示すように、クラウドサーバ３には、運転者５０の運転操作に関する情報、携帯情報端末２が送信する情報に対する良否に関する情報、外部環境情報及びその他の情報（例えば、運転者５０の生体情報又は他の運転者が乗車する自動二輪車における学習情報等）が入力される。まず、学習部３２は、ステップＳ１において、入力された情報に基づき、以下の学習を行う。

学習部３２は、運転者５０の操作に関する情報から運転者５０の操作傾向を学習し、その操作傾向を操作傾向記憶部３３ａに記憶する。また、学習部３２は、ハンドル２２の意思入力器２５によって入力された回答から運転者５０の回答傾向を学習し、その回答傾向を回答傾向記憶部３３ｂに記憶する。回答傾向記憶部３３ｂには、意思入力器２５による運転者５０による回答（本実施形態では、ＯＫ又はＮＧ）に加えて、回答操作された出力情報と、当該出力情報に関係する周辺情報（例えば、情報が出力されたときの自動二輪車１０の走行状態）とが記憶される。回答傾向記憶部３３ｂにおいて、出力情報及び当該出力情報に関係する周辺情報は、運転者５０によってボタン操作された回数分だけ記憶されてもよく、統計的に記憶されてもよい。

学習部３２は、運転者５０の操作傾向及び運転者５０の回答傾向を運転者５０の反応傾向として学習する。更に、学習部３２は、外部環境情報及びその他の情報を学習する。学習した外部環境情報は外部環境情報記憶部３３ｃに記憶され、その他の情報は他情報記憶部３３ｄに記憶される。記憶部３３には、運転者ごとに設定される識別情報を記憶する識別情報記憶部３３ｅが設けられており、学習部３２は当該識別情報を読み出しつつ学習を行う。また、記憶部３３には、出力情報の規則が記憶された出力情報記憶部３３ｆ及び出力タイミングの規則が記憶された出力タイミング記憶部３３ｇが設けられている。記憶部３３ａ〜３３ｇは、例えば、記憶内容を書き換え可能なＲＡＭである。

次に、学習部３２は、入力された運転者５０の反応傾向、外部環境情報及びその他の情報に基づいて、出力情報の規則及び出力タイミングの規則を読み出すことで運転者５０に出力すべき音声情報を生成する（ステップＳ２）。学習部３２で生成された音声情報は、携帯情報端末２に出力される（ステップＳ３）。

学習部３２は、過去の学習履歴に基づいて、統計的な手法で運転者５０の望む情報及び当該情報の出力タイミングを推定する。例えば、学習部３２は、機械学習の一種である強化学習アルゴリズムによって、運転者５０の望む情報及び当該情報の出力タイミングを推定する。具体的には、学習部３２で生成された情報及び当該情報の出力タイミングに対して、運転者５０から得られる反応を報酬として与えることで、学習部３２が、試行錯誤を通じて運転者５０の望む情報及び当該情報の出力タイミングを学習する。

図４は、図１に示す学習部３２における強化学習アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。図４に示すように、まず、学習部３２は、携帯情報端末２から入力される種々の情報に基づいて初期設定されていた出力情報の規則及び出力タイミングの規則をそれぞれ読み出す（ステップＳ１）。そして、学習部３２は、読み出した出力情報の規則に基づいて音声情報を生成する（ステップＳ２）。その後、学習部３２は、現時点が出力のタイミングであるか否かを判定する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、現時点が出力タイミングではないと判定されると、ステップＳ２に戻り、学習部３２は、出力タイミングとなるまで、出力動作を待機する。他方、ステップＳ３において、現時点が出力タイミングであると判定されると、学習部３２は、生成した音声情報を出力する（ステップＳ４）。

次に、学習部３２は、ステップＳ５において、生成した音声情報及び出力タイミングに対する運転者５０の反応（本実施形態では、意思入力器２５によるＯＫ又はＮＧという回答）を受信する。そして、学習部３２は、ステップＳ６において、受信した運転者５０の反応に基づいて出力情報の規則及び出力タイミングの規則について学習すると共に学習結果を記憶する。例えば、運転者５０によってＮＧと判定された場合、学習部３２は、運転者５０が望む出力情報及び出力タイミングを新たに推定することで、規則を修正するような学習を行い、修正した新たな規則を記憶する。

その後、ステップＳ１に戻り、学習部３２に対して前回の入力条件と同じような情報が入力されると、修正した出力情報の規則及び出力タイミングの規則を読み出して、ステップＳ２〜ステップＳ６を繰り返す。学習部３２は、修正した出力情報の規則及び出力タイミングの規則に関して運転者５０の反応を更に受信することで学習結果を習熟させる。即ち、学習部３２が予め初期設定していた出力情報の規則及び出力タイミングの規則が、運転者５０が望む出力情報及び出力タイミングへと徐々に近づいていく。

学習部３２は、入力された情報と過去の学習履歴とを照らし合わせることで、運転者５０が望む出力情報として、例えば、燃料残量が所定値に達した場合の可能走行距離、エンジンＥが始動してから所定時間経過した後のエンジンＥに関する情報（温度、異常有無等）、所定位置（例えば、速度違反取締装置の手前位置）を通過した場合の車速情報、車両制御に介入操作が行われた場合の詳細情報、車両走行に関するセッティング情報、運転者５０の運転スキル又は体重に対応した好適な走行支援情報（例えば、シフトアップ時期、旋回走行中の体重移動に関する提案）等を出力する。学習部３２は、自動二輪車１０が毎回利用するルートを走行した場合に当該ルートの到着地点で以前に要した走行時間との差異情報、予定ルートを走行する前に当該ルートの出発地点で予想到着時刻を出力してもよく、自動二輪車１０に何らかの故障が発生した場合に必要なメンテナンス情報（補給部品、近隣の保守サービス場所等）等を出力してもよい。

学習部３２は、運転者５０の体調に応じた情報、運転操作に応じた情報、外部環境情報（天候、温度、走行場所等）に応じた情報等について運転者５０とコミュニケーションしてもよい。例えば、学習部３２は、運転者５０の体調が悪いことが予想された場合に自動二輪車１０を停止させる提案を行う情報を生成してもよく、天候情報に基づいて予定ルートでは天気の急変が予測された場合にルートの変更を提案する情報、走行場所の近くで開催されているイベントを知らせる情報等を生成して運転者５０とコミュニケーションしてもよい。

学習部３２は、運転者５０が望む出力タイミングとして、例えば、自動二輪車１０が停止しているとき又は走行中における一定時間毎と推定している。学習部３２は、携帯情報端末２から入力される車両状態に関する情報のうち自動二輪車１０の加減速のタイミングに関する情報と過去の学習履歴とを照らし合わせて、現在の状態が運転者５０の望むタイミングであるか否かを判定する。学習部３２は、他の各種情報から運転者５０の望むタイミングを推定してもよい。例えば、同じ運転操作傾向を有する他の運転者の望むタイミングが入力されることで、学習部３２は運転者５０が望むタイミングを推定してもよい。

学習部３２は、過去の学習履歴に加えて、運転者５０の嗜好から推定した出力タイミングで、かつ、運転者５０の要求が高いと推定する情報を出力してもよい。例えば、学習部３２は、運転者５０の運転操作傾向及び回答傾向から運転者５０の性格を規則化することで、当該性格に基づいて、出力情報の内容又は出力タイミングを推定してもよい。そして、学習部３２は、出力した情報に対する運転者５０の回答を受信することで、規則化した性格を修正してもよい。

以上のように構成された処理装置１は、以下の効果を奏する。

クラウドサーバ３の学習部３２において、運転者５０の反応に関する情報に基づいて運転者５０の反応傾向を学習することで、学習結果を習熟させることができる。これにより、学習部３２が運転者５０の反応傾向に基づいて情報を生成することができると共に、運転者５０が望むタイミングで情報を携帯情報端末２から送信することができる。例えば、運転者５０にとって不所望な情報の出力を減らして、運転者５０が適切なタイミングで情報を得ることができ、運転操作に集中し易くなる。また、学習結果が習熟することで、運転者５０の望む情報を送信し易くなる。

また、入力部である携帯情報端末２が、当該携帯情報端末２から運転者５０に送信された情報に対する良否に関する情報を受信する。これにより、学習部３２における学習結果をより習熟させることができる。

具体的には、運転者５０が運転中に操作可能なハンドル２２の意思入力器２５によって、送信された情報に対する良否を回答し、その回答がデジタル音声信号で無線制御器７及び車載アンテナ５を介して携帯情報端末２に送信される。これにより、携帯情報端末２が運転者５０の回答をアナログ音声信号として受信する構成と比べて、クラウドサーバ３に対して運転者５０の反応に関する情報を精度良く伝達することができる。

また、意思入力器２５が設けられることで、学習部３２において推定された情報の出力タイミング又は出力内容に対する良否も判断することができ、学習部３２における推定を運転者５０の嗜好により近づけることができる。

自動二輪車１０は、四輪車と比較してメータ装置の表示領域が小さいため、限られた表示領域において運転者５０が望む種々の情報を出力することは難しい。本実施形態では、学習部３２が生成した情報を音声信号として出力するため、自動二輪車１０等のようにメータ装置の表示領域が小さい鞍乗型車両において、運転者５０が望む情報を出力し易い。

自動二輪車１０においては、運転者５０が情報の出力を要求する専用のスイッチ等を車体１５に設けるためのスペースも限られている。本実施形態では、携帯情報端末２から入力された情報に基づいて学習部３２が生成した情報が当該携帯情報端末２に出力されるため、運転者５０が携帯する携帯情報端末２が情報の出力を要求する手段となり、車体１５に専用のスイッチ等を設ける必要がなくなる。

また、処理装置１においては、学習部３２が生成した情報に対して運転者５０がその良否を回答する等、あたかも四輪車の助手席に着座している人とコミュニケーションするような状態を一人乗りになる状況が多い鞍乗型車両において実現することができる。

また、学習部３２において学習結果の習熟が高まることで、自動二輪車１０及び運転者５０に対応した人格、個性（キャラクター）が得られる。これにより、運転者５０が自動二輪車１０に対して愛着を湧くと共に、別の自動二輪車に乗り換えたとしても、乗り換え前に習熟された学習結果を用いることができるので、乗り換え後に学習結果が習熟するまでの時間を短縮することができる。

また、学習部３２が運転者５０の反応傾向を学習することによって、運転者５０の運転技能、車両走行に関する各種機器の設定、趣味嗜好等に関して、運転者５０と自動二輪車１０との間で意思疎通を図ることができる。

また、学習部３２は、記憶部３３に記憶された運転者５０の識別情報を読み出しつつ学習を行うことで、運転者５０が別の車両に乗り換えた場合に当該学習部３２による学習結果を引き継ぐことができる。よって、乗り換え後に学習結果が習熟するまでの時間を短縮することができる。

また、回答傾向記憶部３３ｂは、意思入力器２５による運転者５０の回答に加えて、運転者５０が回答操作を行った出力情報を記憶していることで、学習部３２が運転者５０の回答傾向に応じた出力情報の内容を学習することができ、運転者５０の望む情報を出力し易くなる。また、回答傾向記憶部３３ｂは、更に運転者５０が回答操作を行った出力情報に関係する周辺情報も記憶していることで、出力情報の内容に限らず、出力タイミングも学習することができる。

また、車両制御器６は、車両センサ２１から受信した車両状態に関する情報を学習部３２に入力することで、当該学習部３２は、運転者５０の回答傾向に加えて、現在の車両状態及び運転者５０の操作傾向を学習結果に反映させることができる。これにより、例えば、学習部３２において、携帯情報端末２が情報を送信するタイミングを車両状態に応じて設定することができる。

また、演算部３が自動二輪車１０及び運転者５０から離れた位置に設けられたクラウドサーバであることから、演算部が車体に搭載される構成と比べて、演算部３に要求される耐久性を低減することができ、演算部３の製造コストを低減することができる。

また、クラウドサーバ３は、出力すべき情報を音声信号として生成し、出力部である携帯情報端末がヘルメット５１に設けられるスピーカ５２との間で音声信号を無線通信する。これにより、走行中における運転者５０への運転負荷の高い自動二輪車１０において、運転者５０が目線を移動させることなく情報を認識させることができる。また、出力部２が運転者に携帯される携帯情報端末であることで、出力部２に要求される耐久性を低減することができ、出力部２の製造コストを低減することができる。

なお、運転者５０が複数の自動二輪車を所有している場合、学習部３２は、車両ごとに設定された識別情報に対応させて運転者５０の反応傾向を個別に学習してもよい。例えば、車両固有の識別情報を携帯情報端末２に設定することで、当該携帯情報端末２は、受信した種々の情報と共に識別情報をクラウドサーバ３に入力する。そして、クラウドサーバ３は、予め記憶していた識別情報と入力された識別情報とを照合することで、運転者５０が乗車している自動二輪車を特定した後、運転者５０の反応傾向等を学習する。学習部３２の学習結果は、車両ごとに異なる記憶部に記憶される。

学習部３２は車両ごとに異なる情報を出力してもよいが、車種（カテゴリー）に関わらず運転者５０が望む情報は共通の情報として出力してもよい。これにより、運転者５０が乗り換えて別の車両を運転することになっても、習熟した学習結果を利用することができ、利便性が向上される。また、車両を乗り換えたとしても、乗り換え前の学習結果を読み出すことで、学習部３２が学習を継続することができ、習熟度をより高めることができる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係る処理装置２０１は、第１実施形態に係る処理装置１から構成等を一部変形したものである。以下では、第２実施形態に係る処理装置２０１について、第１実施形態と異なる点について説明する。

図５は、第２実施形態に係る処理装置２０１の図１相当の図である。図５に示すように、ヘルメット５１には、意思入力器２２５としてマイクが設けられている。マイク２２５は、一例として、ヘルメット５１のうち運転者の口部に対応する部分に設けられている。即ち、第１実施形態のハンドル２２に設けられた操作ボタンとは異なり、運転者は、自らが発する音声によって、送信された情報に対する良否を回答する。

マイク２２５は、携帯情報端末２と近距離無線通信（例えば、Bluetooth（登録商標）、RFID等）で接続されている。携帯情報端末２にはマイク２２５を通じて入力される音声に対して音声認識処理を行う音声認識ソフト（例えば、アドバンスト・メディア社のAmiVoice（登録商標）又はNuance（登録商標）社のDragon Naturally Speaking（登録商標）等）が内蔵されている。これにより、携帯情報端末２は、運転者の回答を音声情報として受信する。携帯情報端末２は、送信された情報に対する運転者の回答を受信するだけでなく、運転者が発した音声から運転者の嗜好、運転者が望む情報及び性格等といった運転者の反応に関する情報を検出するためにも用いられる。その後、携帯情報端末２は、基地局を介して受信した情報をクラウドサーバ３に入力する。

学習部３２は、例えば、運転者が発した音声から運転者の嗜好等を探る手段として、自然言語処理技術の１つである文書分類処理を用いる。具体的には、学習部３２は、運転者の音声情報から変換したテキストデータの中からキーワード又はフレーズを抽出する抽出処理を行い、当該キーワード又はフレーズの頻出度から運転者の嗜好等を探る。また、学習部３２は、テキストデータにおけるキーワード又はフレーズについてより高度に理解するために、抽出処理の際に当該テキストデータにおける単語同士の係り受けの関係を判断する解析を行うことで主語と述語の組を抽出してもよい。

クラウドサーバ３の学習部３２は、運転者の音声情報を解析することで、当該運転者の回答傾向を学習する。例えば、学習部３２は、運転者の音声情報から変換したテキストデータをテキストマイニング手法によって分析する。具体的には、学習部３２は、テキストデータに出力部に対する運転者の評価情報が存在するか否かを判定する。そして、学習部３２は、テキストデータに評価情報が存在すると認められると、当該評価情報が肯定的又は否定的のいずれであるのかを判断することで、運転者の回答傾向を学習する。学習部３２は、学習した運転者の回答傾向に基づき、当該運転者に出力すべき音声情報を生成する。これ以外の構成は、第１実施形態と同様である。

以上に説明した構成によれば、第１実施形態と同様に、運転者の反応に関する情報に基づいて運転者の反応傾向を学習することで、クラウドサーバ３の学習部３２における学習結果を習熟させることができる。これにより、学習部３２が運転者の反応傾向に基づいて情報を生成することができると共に、運転者が望むタイミングで情報を携帯情報端末２から送信することができる。

また、入力部２０２を構成する携帯情報端末２がマイク２２５と近距離無線通信で接続されているため、運転者の口部の近くにマイク２２５を配置することが可能となる。これにより、マイク２２５における運転者からの音声認識の精度を向上させることができる。

また、車体スペースに制約があるため、情報の出力を要求する専用のスイッチ等を設けるためのレイアウト設計に苦慮する自動二輪車１０において、本実施形態では、運転者が着用するヘルメット５１にマイク２２５が設けられているため、運転者がマイク２２５を介して学習部３２に対して情報の出力を要求することが可能になり、専用のスイッチ等を車体１５に設ける必要がなくなる。

（第３実施形態）
第３実施形態に係る処理装置３０１は、第１実施形態に係る処理装置２０１から構成等を一部変形したものである。以下では、第３実施形態に係る処理装置３０１について、第１実施形態と異なる点について説明する。

図７は、第３実施形態に係る処理装置３０１の図１相当の図である。図７に示すように、本実施形態の処理装置３０１は、車体１５に搭載されている。即ち、処理装置３０１が、入力部３０２と、演算部３０３と、出力部３０４とを一体に備える。処理装置３０１は、例えば、車両制御器である。入力部３０２には、車体１５に搭載された車両センサ２１及び意思入力器２５と、車体１５の外部に設けられた外部環境情報取得部２３及び生体情報検出部２４とが接続されている。

演算部３０３は、学習結果に基づいて運転者に出力すべき音声情報を出力部３０４に出力する。運転者の識別情報、演算部３０３が学習した学習結果及び演算部３０３が生成した情報等は、車体１５に搭載された記憶部３０６に記憶される。そして、出力部３０４から車載アンテナ５を介してスピーカ５２に送信される。これ以外の構成は第１実施形態と同様である。

以上に説明した構成によれば、第１実施形態と同様に、運転者の反応に関する情報に基づいて運転者の反応傾向を学習することで、演算部３０３における学習結果を習熟させることができる。これにより、演算部３０３が運転者の反応傾向に基づいて情報を生成することができると共に、運転者が望むタイミングで出力部３０４から情報を送信することができる。

また、処理装置３０１が演算部３０３を有することによって、運転者に出力すべき情報の生成過程を車両内で完結させることができるため、運転者に情報が伝達されるまでの時間を短縮することができる。

なお、処理装置３０１の負荷を低減するために、処理装置３０１が入力部３０２及び出力部３０４を備え、演算部３０３が自動二輪車１０及び運転者から離れた位置に設けられたクラウドサーバであってもよい。また、記憶部３０６は、車体１５の外部に設けられてもよい。

なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲でその構成を変更、追加、又は削除することができる。前記各実施形態は互いに任意に組み合わせてもよく、例えば１つの実施形態中の一部の構成又は方法を他の実施形態に適用してもよい。また、実施形態中の一部の構成は、その実施形態中の他の構成から分離して任意に抽出可能である。前述の実施形態に限らず、運転者が携帯する携帯情報端末が処理装置であってもよい。また、処理装置は、車両制御器６が入力部、クラウドサーバ３が演算部、携帯情報端末２が出力部としての機能を有していてもよく、この場合、車両制御器６が受信した運転者５０の反応に関する情報等は、車載アンテナ５及び基地局を介してクラウドサーバ３に入力されてもよい。また、前述の実施形態では、演算部３，３０３は音声情報を生成し、当該音声情報を運転者５０が認識する構成であったが、当該構成に限られない。例えば、演算部３，３０３が生成した情報を文字情報としてメータ装置、車体１５に設けられる表示装置又はヘルメットに設けられるヘッドアップディスプレイ等の表示装置に表示することで、運転者５０に認識させてもよい。ドットマトリックス型の液晶表示画面を有する表示装置が車体１５に設けられる場合、当該液晶表示画面にメータ装置に表示される情報と異なる情報を表示してもよい。また、携帯情報端末２を車体１５に固定して、当該携帯情報端末２の表示画面に運転者５０が望む情報を表示してもよい。

また、前述の実施形態では、運転者の反応及び出力情報に対する評価に関する情報がハンドル２２に設けられたボタン２５又はヘルメット５１に設けられたマイク２５から入力されていたが、これらの構成に限らず、ヘルメットに内蔵した生体情報検出センサ（例えば、心拍数センサ、発汗量検出センサ又は脳波センサ等）を用いることで運転者の生体情報が運転者の反応及び評価に関する情報として入力されてもよい。また、前述の実施形態では、車両センサ２１によって検出された車両情報は車両制御器６を介して携帯情報端末２に無線送信された後に学習部３２に入力されていたが、この構成に限られない。例えば、携帯情報端末２に送信せずに車両制御器６から車載アンテナ５を介して学習部３２に入力されてもよい。即ち、車両制御器６が運転者５０の運転操作に関する情報を受信することで、入力部が車両制御器６と携帯情報端末２とによって構成されてもよい。また、前述の実施形態では、外部環境情報取得部２３は携帯情報端末２に設けられていたが、車体１５に搭載されていてもよい。また、鞍乗型車両は自動二輪車１０に限らず、例えば、ATV(All-Terrain Vehicle：不整地走行車両)等であってもよい。

１，２０１，３０１ 鞍乗型車両用処理装置
２ 携帯情報端末（入力部，出力部）
３ クラウドサーバ（演算部）
５ 車載アンテナ（無線通信部）
１０ 自動二輪車（鞍乗型車両）
１５ 車体
２１ 車両センサ（検出器）
２２ 操作装置
２５，２２５ マイク
５０ 運転者
５１ ヘルメット
５２ スピーカ
３０２ 入力部
３０３ 演算部
３０４ 出力部

Claims (10)

1. 運転者の反応に関する情報を受信する入力部と、
   前記入力部から入力された前記運転者の反応に関する情報に基づいて前記運転者の反応傾向を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を生成し、前記反応傾向に応じて前記出力すべき情報の内容を異ならせる演算部と、
   前記演算部によって生成された情報を前記運転者が認識可能な情報として出力する出力部と、を備え、
   前記入力部は、車体に搭載される検出器によって検出される走行中の車両状態に関する情報を更に受信し、
   前記演算部は、前記車体及び前記運転者から離れた位置に設けられるサーバであり、
   前記入力部は前記運転者に携帯されると共に、前記演算部及び前記検出器と無線通信する、鞍乗型車両用処理装置。
2. 前記運転者の反応に関する情報は、前記出力部が送信する情報の内容に対する良否に関する情報を含む、請求項１に記載の鞍乗型車両用処理装置。
3. 前記演算部が生成する前記情報は、音声情報であり、
   前記演算部は、前記出力部が前記出力すべき音声情報を出力するタイミングを設定し、
   前記演算部は、前記音声情報に対する運転者の反応に基づいて前記音声情報の生成の規則を学習する、及び／又は、前記出力タイミングに対する運転者の反応に基づいて前記出力タイミングの設定の規則を学習する、請求項１又は２に記載の鞍乗型車両用処理装置。
4. 前記演算部は、前記運転者の反応傾向及び前記車両状態を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を前記運転者が認識可能な情報として生成する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の鞍乗型車両用処理装置。
5. 前記入力部及び前記演算部は、前記車体の外部に配置され、
   前記検出器によって検出される走行中の車両状態に関する情報を前記入力部に無線送信する無線通信部を更に備え、
   前記無線通信部は、前記車体に搭載される、請求項４に記載の鞍乗型車両用処理装置。
6. 前記演算部は、出力すべき情報を音声信号として生成し、
   前記出力部は、前記運転者に携帯されると共に、前記演算部と前記運転者が着用するヘルメットに設けられるスピーカとの間で前記音声信号を無線通信する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の鞍乗型車両用処理装置。
7. 前記演算部は、車両ごとに設定される識別情報に対応させて前記運転者の反応傾向を個別に学習する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の鞍乗型車両用処理装置。
8. 前記演算部は、前記出力部が前記出力すべき情報を出力するタイミングを設定する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の鞍乗型車両用処理装置。
9. 前記演算部は、車体に搭載される検出器によって検出される走行中の車両状態に応じて、前記出力部が前記出力すべき情報を出力するタイミングを設定する、請求項８に記載の鞍乗型車両用処理装置。
10. 運転者の反応に関する情報を受信する入力部と、
    前記入力部から入力された前記運転者の反応に関する情報に基づいて前記運転者の反応傾向を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を生成する演算部と、
    前記演算部によって生成された情報を送信する出力部と、を備え、
    前記入力部は、車体に搭載される検出器によって検出される車両状態に関する情報を更に受信し、
    前記演算部は、前記運転者の反応傾向及び前記車両状態を学習し、その学習結果に基づいて出力すべき情報を生成し、
    前記演算部は、前記車体及び前記運転者から離れた位置に設けられるサーバであり、
    前記入力部は前記運転者に携帯されると共に、前記演算部及び前記検出器と無線通信する、鞍乗型車両用処理装置。

Images