路徑長度算出裝置及路徑長度算出方法

2023-07-23 01:07:56

專利名稱：路徑長度算出裝置及路徑長度算出方法
技術領域：
本發明涉及一種路徑長度算出裝置、路徑長度算出方法、路徑長度算 出程序及車輛用空調裝置以及移動物體搭載設備的控制裝置，尤其涉及算 出從規定的關注地點到目的地的最短路徑長度的路徑長度算出裝置、路徑 長度算出方法及路徑長度算出程序、以及利用這些對於規定位置優化空調 設定的車輛用空調裝置。
背景技術：
近年來，開發有路徑搜索用的各種各樣的導航系統。導航系統不限於 車載用，也搭載於可攜式終端，正逐漸被廣泛利用。在這種導航系統中重 要的是，精確地求得從出發地到目的地的最短路徑。因此，用於路徑搜索 的各種各樣的方法逐漸被開發利用。用於路徑搜索的代表方法有迪傑斯特
拉算法(Dijkstra's Algorithm)。在迪傑斯特拉算法中，例如，交叉點用結 點表示，交叉點間的道路用帶有長度信息的鏈路表示。並且，從出發地到 目的地的路徑通過交替連接鏈路和結點來表示，選擇求得的路徑長度為最 短的路徑。
例如，日本特開平6-174485號公報所述的路徑搜索裝置被構成為將 各結點間的鏈路長度用道路的寬度及屬性進行修正，基於修正後的鏈路長 度求得為行駛該鏈路所必須的所需時間，並顯示該所需時間。
另一方面，根據提供給用戶的服務，有要求僅從用戶已經通過的道路 選擇路徑的情況。同樣地，也有要求基於用戶已經通過的道路算出多個地 點間的距離的情況。但是，如上述的路徑搜索裝置，現有的路徑搜索裝置 及路徑搜索方法僅求得出發地和目的地的最短路徑，因此有將用戶一次也 沒通過的道路包含在路徑內的情況。

發明內容
本發明的目的在於提供一種限於用戶曾通過的路徑算出多個地點之 間的最短路徑長度的路徑長度算出裝置及路徑長度算出方法。
本發明的另一目的在於提供一種車輛用空調裝置，其使用概率模型， 自動優化針對特定狀況的空調設定，其中，在生成概率模型之際，限定於 車輛曾通過的路徑，求出進行了設定操作的多個地點之間的最短路徑長 度，並基於該最短路徑長度決定該特定的狀況產生的範圍。
根據本發明的一個方面，提供一種路徑長度算出裝置，其算出與移動 物體相關的事件的多個發生地點之間的最短路徑長度。路徑長度算出裝置 包括位置檢測部，其獲取移動物體的當前位置；事件探測部，其探測構 成檢測對象的事件的發生；路徑歷史信息存儲部，其在第一事件發生時， 存儲至少包括該第一事件發生地點的以往路徑信息；以及距離算出部，其 在通過事件探測部探測到第二事件發生時，沿移動物體曾通過的路徑算出 利用位置探測部獲取的第二事件發生地點與第一事件發生地點之間的最 短路徑長度。
由於具有該結構，因此路徑長度算出裝置能夠沿移動物體曾通過的路 徑求出第一事件發生地點與第二事件發生地點的最短路徑長度。
另外，優選的是，路徑歷史信息存儲部在第一事件發生時，將移動物 體通過第一事件發生地點的路徑即以往路徑作為以往路徑信息進行存儲， 距離算出部在判定第二事件發生地點存在於以往路徑上的情況下，沿該以 往路徑算出最短路徑長度路徑。由於具有該結構，因此路徑長度算出裝置 能夠沿以往通過的路徑求出第一事件發生地點與第二事件發生地點的最 短路徑長度。
另外，優選的是，路徑長度算出裝置還包括道路信息獲取部，其獲 取道路信息；和路徑決定部，其通過位置檢測部獲取包括第一事件發生地 點的規定範圍內的以往路徑上的多個地點的位置，並使該多個地點的位置 與由道路信息獲取部獲取的道路信息相關聯，由此求出以往路徑信息。
此外，優選的是，以往路徑信息包括表示移動物體通過以往路徑時的 移動方向的第一移動方向，位置檢測部獲取表示第二事件發生地點的移動 物體的移動方向的第二移動方向，距離算出部僅在第二移動方向與第一移 動方向一致的情況下，判定第二事件發生地點存在於以往路徑上。由於具 有該結構，因此路徑長度算出裝置能夠考慮事件發生時移動物體的移動方 向，求出最短路徑長度。因此，路徑長度算出裝置能夠將多個事件因根據 移動方向而不同的理由發生的情況、和因與移動方向沒有關係的理由發生 的情況進行區別，評價事件發生地點之間的路徑長度。此外，優選的是，以往路徑信息包括與以往路徑上的多個地點相對應 的距出發點的行駛距離或距第一事件發生地點的相對距離，距離算出部參 照行駛距離或相對距離，算出最短路徑長度。由此，路徑長度算出裝置不 需要重新調查事件發生地點之間的路徑，因此能夠減少路徑長度算出所需 的計算處理量。另外，優選的是，路徑長度算出裝置還包括路徑決定部，其在通過 事件探測部探測到第二事件發生時，通過位置檢測部獲取移動物體通過該 第二事件發生地點的路徑即當前路徑上的多個地點的位置，並使該多個地點的位置與由道路信息獲取部獲取的道路信息相關聯，由此求出表示該當 前路徑的當前路徑信息。此時，優選的是，距離算出部在根據存儲於路徑 歷史信息存儲部的第一事件發生地點和當前路徑信息判定第一事件發生 地點存在於當前路徑上的情況下，沿當前路徑算出最短路徑長度。由於具 有該結構，因此路徑長度算出裝置能夠沿第二事件發生時通過的路徑求出 第一事件發生地點與第二事件發生地點的最短路徑長度。另外，優選的是，位置檢測部獲取移動物體在檢測位置時的移動方向， 由此，當前路徑信息包括表示在當前路徑的移動物體的移動方向的第二移 動方向，以往路徑信息包括表示在第一事件發生地點的移動物體的移動方 向的第一移動方向，距離算出部僅在第一移動方向與第二移動方向一致的 情況下，判定第一事件發生地點存在於當前路徑上。由於具有該結構，因 此，路徑長度算出裝置能夠考慮事件發生時的移動物體的移動方向，求出 最短路徑長度。因此，路徑長度算出裝置能夠將多個事件因根據移動方向 而不同的理由發生的情況、和因與移動方向沒有關係的理由發生的情況進 行區別，評價事件發生地點之間的路徑長度。此外，優選的是，當前路徑信息包括與當前路徑上的多個地點相對應 的距出發點的行駛距離或距第二事件發生地點的相對距離，距離算出部參
照行駛距離或相對距離算出最短路徑長度。由此，路徑長度算出裝置不需 要重新調査事件發生地點之間的路徑，因此能夠減少路徑長度算出所需的 計算處理量。
此外，路徑長度算出裝置優選包括道路信息獲取部，其獲取道路信 息；和路徑決定部，其在通過事件探測部探測到第二事件發生時，通過位 置檢測部獲取移動物體通過該第二事件發生地點的路徑即當前路徑上的 多個地點的位置，並使該多個地點的位置與由道路信息獲取部獲取的道路 信息相關聯，由此求出表示當前路徑的當前路徑信息。此時優選的是，路 徑歷史信息存儲部將第一事件發生地點與移動物體通過第一事件發生地 點之前或之後所通過的規定地點作為以往路徑信息進行存儲，距離算出部 在根據存儲於路徑歷史信息存儲部的以往路徑信息和當前路徑信息判定 規定地點存在於當前路徑上的情況下，沿當前路徑或以往路徑算出最短路 徑長度。由於具有該結構，因此路徑長度算出裝置即使在第一路徑發生時 移動物體通過的路徑與第二事件發生時移動物體通過的路徑在中途分支， 或在中途合併的情況下，也能夠沿該第一事件發生時或第二事件發生時的 路徑求出第一事件發生地點與第二事件發生地點的最短路徑長度。
此外，優選的是，位置檢測部獲取移動物體在位置檢測時的移動方向， 由此，當前路徑信息包括表示在當前路徑的移動物體的移動方向的第二移 動方向，以往路徑信息包括表示在規定地點的移動物體的移動方向的第一 移動方向，距離算出部僅在第一移動方向與第二移動方向一致的情況下， 判定規定地點存在於當前路徑上。由於具有該結構，因此路徑長度算出裝 置能夠考慮事件發生時移動物體的移動方向，求出最短路徑長度。因此， 路徑長度算出裝置能夠將多個事件因根據移動方向而不同的理由發生的 情況、和因與移動方向沒有關係的理由發生的情況進行區別，評價事件發 生地點之間的路徑長度。
此外，優選的是，以往路徑信息包括與以往路徑上的規定地點相對應 的距出發點的第一行駛距離或距第一事件發生地點的第一相對距離，且當 前路徑信息包括與當前路徑上的多個地點相對應的距出發點的第二行駛 距離或距第二事件發生地點的第二相對距離，距離算出部參照第一及第二 行駛距離或第一及第二相對距離，算出最短路徑長度。由此，路徑長度算
出裝置不需要重新調查事件發生地點之間的路徑，因此能夠減少路徑長度 算出所需的計算處理量。根據本發明的其他方面，提供一種路徑長度算出方法，其算出與移動 物體相關的事件的多個發生地點之間的最短路徑長度。路徑長度算出方法 包括探測第一事件的發生的步驟；在第一事件發生時，存儲表示移動物 體通過該第一事件發生地點的路徑即以往路徑的以往路徑信息的步驟；探 測第二事件的發生的步驟；在探測到第二事件發生時，獲取該第二事件發 生地點的當前位置的步驟；以及在探測到第二事件發生時，在根據第二事 件發生地點和以往路徑信息判定第二事件發生地點存在於以往路徑上的 情況下，沿該以往路徑算出第一事件發生地點與第二事件發生地點之間的 最短路徑長度。根據本發明的又一其他方面，提供一種記錄介質，其記錄有使計算機 算出與移動物體相關的事件的多個發生地點之間的最短路徑長度的程序。 記錄在該記錄介質上的路徑長度算出程序包括探測第一事件的發生的步 驟；在第一事件發生時，存儲表示移動物體通過該第一事件發生地點的路 徑即以往路徑的以往路徑信息的步驟；探測第二事件的發生的步驟；在探 測到第二事件發生時，獲取該第二事件發生地點的當前位置的步驟；以及 在探測到第二事件發生時，在根據第二事件發生地點和以往路徑信息判定 該第二事件發生地點存在於以往路徑上的情況下，沿該以往路徑算出第一 事件發生地點與第二事件發生地點之間的最短路徑長度的步驟。根據本發明的又一其他方面，提供一種車輛用空調裝置。該車輛用空 調裝置包括空調部，其向車輛內供給空調空氣；位置信息獲取部，其獲 取表示車輛的位置的位置信息；存儲部，其存儲表示車輛通過由乘員進行 規定的設定操作的操作點時的路徑即以往路徑的以往路徑信息和該操作 點的位置信息；學習部，其構築用於通過輸入位置信息算出乘員進行規定 的設定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由學習部構築的概 率模型輸入由位置信息獲取部獲取的車輛的當前位置信息而算出所述概 率，根據該概率，將與乘員的設定操作相關聯的設定信息或控制信息修正 為規定的設定操作；以及空調控制部，其根據被修正的設定信息或控制信 息控制空調部。並且，學習部包括距離算出部，其在乘員每次進行規定
的設定操作時，在根據由位置檢測部獲取的進行規定的設定操作的當前操 作點和存儲於存儲部的各以往路徑信息判定當前操作點存在於以往路徑 上的情況下，沿該以往路徑算出在該以往路徑上進行規定的設定操作的以 往操作點與當前操作點之間的最短路徑長度，由此，編制記錄了各操作點 之間的最短路徑長度的距離參照圖表；分組部(654)，其參照距離參照圖 表，將各操作點至少區分為第一組和第二組，且根據包含於第一組的操作 點決定與車輛的位置相關的第一範圍，根據包含於第二組的操作點決定與 車輛的位置相關的第二範圍；以及概率模型構築部，其通過決定針對包含
於第一範圍的車輛的位置的所述概率及針對包含於第二範圍的車輛的位 置的所述概率，構築與規定的設定操作相關聯的概率模型。本發明的車輛 用空調裝置在生成概率模型之際，限定於車輛曾通過的路徑，求出設定操 作進行的多個操作點之間的最短路徑長度，使用該最短路徑長度，基於分 組操作點的結果來決定對車輛位置的區分，因此能夠準確地區分該特定狀 況產生的範圍。
根據本發明的又一其他方面，提供一種控制裝置，其為搭載於移動物
體上的設備的控制裝置。該控制裝置包括位置信息獲取部，其獲取表示 移動物體的位置的位置信息；存儲部，其存儲表示在移動物體通過進行與
設備相關的規定的設定操作的操作點時的路徑即以往路徑的以往路徑信
息和操作點的位置信息；學習部，其構築用於通過輸入位置信息算出針對 設備進行規定的設定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由學 習部構築的概率模型輸入由位置信息獲取部獲取的移動物體的當前位置 信息而算出所述概率，根據該概率，將與針對所述設備的設定操作相關聯 的設定信息或控制信息修正為規定的設定操作；以及控制部，其根據被修 正的設定信息或控制信息控制所述設備。並且，學習部包括距離算出部， 其在每次進行規定的設定操作時，在根據由位置檢測部獲取的進行規定的 設定操作的當前操作點和存儲於存儲部的各以往路徑信息判定當前操作 點存在於以往路徑上的情況下，沿該以往路徑算出在以往路徑上進行規定 的設定操作的以往操作點與當前操作點之間的最短路徑長度，由此，編制 記錄有各操作點之間的最短路徑長度的距離參照圖表；分組部，其參照距 離參照圖表，將各操作點至少區分為第一組和第二組，且根據包含於第一
組的操作點決定與移動物體的位置相關的第一範圍，根據包含於第二組的操作點決定與移動物體的位置相關的第二範圍；以及概率模型構築部，其通過決定針對包含於第一範圍的移動物體的位置的所述概率及針對包含 於第二範圍的移動物體的位置的所述概率，構築與規定的設定操作相關聯 的概率模型。


通過參照以下附圖以及詳細說明，能夠更好地理解本發明在此所示的 特徵及其他特徵和優點。圖1是表示本發明的第一實施方式的路徑長度算出裝置的功能框圖。圖2表示存儲於緩衝器的信息的概略示意圖。圖3A是表示以往路徑與當前路徑不重合時的以往路徑及當前路徑的 示意圖。圖3B是表示以往路徑與當前路徑局部重合時的以往路徑及當前路徑 的示意圖。圖4A是表示以往路徑的終點存在於當前路徑的操作點與終點之間時 的當前路徑與以往路徑的關係的示意圖。圖4B.是表示以往路徑的終點存在於當前路徑的起始點與操作點之間 時的當前路徑與以往路徑的關係的示意圖。圖5A是表示僅將歷史操作點的信息作為以往路徑信息存儲並使用時 的以往路徑與當前路徑的關係的示意圖。圖5B是表示僅將當前操作點作為當前路徑信息使用時的以往路徑與 當前路徑的關係的示意圖。圖6是表示距離參照圖表的一例的圖。圖7是表示本發明的第一實施方式的路徑長度算出裝置的動作的流程圖。圖8是表示本發明的第二實施方式的空調系統的概略結構圖。 圖9是表示空調系統的控制部的功能框圖。圖10是表示為自動調節空調系統的設定參數而使用的概率模型的一 例的圖形構造的圖。
圖IIA是表示針對圖IO所示的概率模型的與星期相關的輸入結點的 附條件概率表的圖。
圖11B是表示針對圖IO所示的概率模型的與時間帶相關的輸入結點 的附條件概率表的圖。
圖IIC是表示針對圖IO所示的概率模型的與當前位置相關的輸入結 點的附條件概率表的圖。
圖IID是表示針對圖IO所示的概率模型的輸出結點的附條件概率表 的圖。
圖12是表示本發明的第二實施方式的空調系統的動作的流程圖。 圖13是表示本發明的第二實施方式的空調系統的動作的流程圖。
具體實施例方式
以下，照附圖對本發明的路徑長度算出裝置進行說明。但本發明並 不限定於以下說明，注意在權利要求書所述的發明和其等同物所涉及的事 項。
以下，對本發明第一實施方式的路徑長度算出裝置進行說明。
本發明的第一實施方式的路徑長度算出裝置例如搭載於車輛，限定於 車輛此前通過的路徑，算出多個地點間的路徑長度。為此，該路徑長度算 出裝置在成為記錄對象的事件(例如，進行諸如變更設定溫度或設定為內 氣循環模式的空調裝置的操作)發生的地點附近，使用戶通過的路徑與該 事件關聯並存儲。在之後新的事件發生的情況下，路徑長度算出裝置調查 該新的事件的發生地點是否存在於被存儲的路徑上。並且，在新的事件的 發生地點存在於被存儲的路徑上的情況下，路徑長度算出裝置沿該路徑算 出和與該路徑相關聯的事件發生地點之間的距離。並且，作為用於判斷該 事件彼此的地理關聯性的信息，路徑長度算出裝置沿車輛通過的路徑算出 事件發生地點彼此的最短路徑長度。
圖1是表示路徑長度算出裝置1的整體結構的功能框圖。如圖1所示， 路徑長度算出裝置l具有位置檢測部2、道路信息獲取部3、操作部4、 存儲部5和控制部6。
位置檢測部2檢測搭載有路徑長度算出裝置1的車輛的當前位置及行
進方向。為此，位置檢測部2作為傳感器，具有地磁傳感器、陀螺儀、距 離傳感器及GPS接收機。並且，地磁傳感器獲取絕對方位，陀螺儀檢測相 對方位。另外，距離傳感器基於車速脈衝信號算出距出發點的行駛距離。
並且，GPS接收機基於構成GPS (全球定位系統)的GPS衛星的信息， 獲取車輛當前位置的緯度及經度。位置檢測部2組合這些信息檢測車輛的 當前位置及行進方向。並且，由於地磁傳感器、陀螺儀、距離傳感器及 GPS接收機可以分別使用公知的設備，因此，這裡省略其詳細說明。此外， 由於組合來自這些傳感器的信息檢測車輛的位置及行進方向的方法也是 公知的，因此，這裡省略其詳細說明。
位置檢測部2按一定的距離間隔(例如，每50m)或一定的時間間隔 (例如，每5秒)檢測車輛的當前位置及行進方向，並發送到控制部6。 以下將該當前位置及行進方向稱為位置信息。
道路信息獲取部3獲取包括車輛的當前位置周邊的道路信息的地圖， 向控制部6發送。為此，道路信息獲取部3具有例如，記錄地圖信息的 DVD、 CD等的磁光記錄介質和該記錄介質的讀取裝置。這裡，道路信息 由表示各交叉點的結點和表示連接鄰接交叉點間的道路的鏈路構成。並 且，結點與該結點自身的識別信息、位置、連接於結點的鏈路的識別信息 等相關聯。另外，鏈路與該鏈路自身的識別信息、鏈路的位置、長度、道 路的類別(例如，普通道路或高速道路)、 一方通行信息等相關聯。此外， 道路信息獲取部3可以通過無線通信網絡，從伺服器獲取地圖信息。
操作部4作為事件探測部發揮作用，探測車輛的乘員進行某些操作。 為此，操作部4由車載設備的操作部或車輛的操作裝置構成。被探測的操 作可以為對車載設備的任意的設定操作，例如，變更空調裝置的設定的操 作(改變設定溫度，調整風量或風向、設定為內氣循環模式或外氣導入模 式等)或汽車音響的操作(接通/切斷汽車音響的電源、聽收音機、操作 CD、調整音量等)。或者，該操作也可以為對車輛的運行操作，例如，踩 制動踏板、加速/減速、使刮水器轉動、開/關電動車窗的操作。
並且，操作部4在探測到乘員進行某些操作時，將表示該操作內容的 信號發送給控制部6。
存儲部5例如由可改寫的非易失性半導體存儲器或磁記錄介質及其讀儲部5存儲用控制部6進行的程序、該程序使用 的各種設定參數等。並且，存儲部5作為路徑歷史信息存儲部發揮作用，存儲在控制部6所求得的、表示車輛通過的路徑的路徑歷史信息。控制部6由CPU、 ROM、 RAM等構成的一個或多個未圖示的微型電 子計算機及其周邊迴路構成。並且，控制部6作為通過在該微型電子計算 機上進行的電腦程式來實現的功能模塊，具有路徑決定部7及距離算出 部8。並且，控制部6具有緩衝器9，該緩衝器9由循環緩衝器構成，用 於臨時儲存在車輛的當前位置附近的規定區間的與車輛通過路徑上的多 個地點相關的位置信息。以下，對控制部6的動作進行詳細說明。路徑決定部7每次從位置檢測部2獲取位置信息，都進行該位置信息 和從道路信息獲取部3獲取的道路信息的地圖匹配。並且，路徑決定部7 基於地圖匹配的結果，使該i立置信息與包含於道路信息的任意的鏈路或結 點相關聯。作為地圖匹配，由於可以利用公知的方法，因此，這裡省略地 圖匹配的詳細說明。路徑決定部7在將位置信息與鏈路或結點相關聯時，將該位置信息與 相關聯的鏈路或結點一起存儲於緩衝器9。若緩衝器9存儲了規定數量(例 如，10個)的位置信息，則之後，每當有新的位置信息存儲於緩衝器9， 從緩衝器9中刪除最舊的位置信息。這裡，當從操作部4將表示進行了某些操作的操作信號發送到控制部 6時，路徑決定部7從位置檢測部2獲取該操作進行時的車輛的位置信息， 與用於識別該操作的種類的操作識別信息一起存儲於緩衝器9。此外，以 下將操作進行時車輛的位置稱作操作點。並且，路徑決定部7可以將在與 控制部6從操作部4接收操作信號時最接近的定時獲取的位置信息作為表 示操作點的信息。操作進行之後，當上述的規定數量的一半的位置信息被存儲於緩衝器 9時，路徑決定部7將該時刻存儲於緩衝器9的位置信息作為一個路徑歷 史信息存儲於存儲部5。因此， 一個路徑歷史信息包含操作點的位置信息 和以該操作點為大致中心沿路徑前後大致同數量(例如，平均5個)的位 置信息。並且，包含於路徑歷史信息的各位置信息分別與表示道路信息的
鏈路或結點相關聯。另外，路徑歷史信息也包含與進行的操作相對應的操 作識別信息。並且，當包含於一個路徑歷史信息的路徑的從起點到終點的 距離過短時，即使在不同的操作點進行的操作彼此有關聯性，路徑長度算 出裝置l也不能夠求得該操作點間的路徑長度。因此，例如，包含於一個 路徑歷史信息的路徑的從起點到終點的距離可以被設定成在不同的操作 點進行的操作彼此有關聯性的有可能的最大距離。
圖2表示存儲於緩衝器9的信息的一例。並且，在該例中為簡單化，
在緩衝器9中僅存儲五個位置信息。如圖2所示，表200的各行分別儲存 一個位置信息201 205。並且，在各位置信息中儲存了從GPS接收機獲 取的緯度、經度信息，表示車輛的行進方向的方位，由距離傳感器獲取的 距離出發點的距離，距離操作點的相對距離，以及鏈路或結點的識別編號。
路徑決定部7重複上述處理，每當通過操作部4進行操作時，便編制 新的路徑歷史信息存儲於存儲部5。
距離算出部8算出兩個操作點間的最短路徑長度。因此，在存儲部5
中存儲至少一個路徑歷史信息的情況下，當進行新的操作時，距離算出部 8由存儲部5讀入路徑歷史信息。以下，將新進行的操作所涉及的操作點 及路徑歷史信息分別稱作當前操作點及當前路徑信息，將由存儲部5讀入 的路徑歷史信息及包含於其的操作點分別稱作以往路徑信息及歷史操作 點。並且，距離算出部8調查包含於當前路徑信息的任意點和包含於以往 路徑信息的任一點的距離是否在規定的閾值(例如，10m)以下。當該距 離為規定的閾值以下時，距離算出部8判定在當前路徑與以往路徑存在一 致的點。而且，在發現一致點時，限定於包含於當前路徑信息的路徑和包 含於以往路徑的路徑，距離算出部8通過用迪傑斯特拉算法等路徑搜索方 法，算出當前操作點與歷史操作點間的最短路徑長度。
並且，距離算出部8可以使用二分查找法，從包含在以往路徑信息的 點中搜索與當前路徑信息的關注點最接近的點。或者，距離算出部8能夠 通過在包含於該兩個道路信息的鏈路或結點的識別編號中調查是否存在 相等的部分，來判定當前路徑和以往路徑是否存在一致的點。在該情況下， 距離算出部8還能夠區別高速道路及與高速道路並行的普通道路。
以下，使用圖3說明該方式。圖3A是表示以往路徑與當前路徑不重
合時的以往路徑及當前路徑的示意圖，圖3B是表示以往路徑與當前路徑
局部重合時的以往路徑及當前路徑的示意圖。在圖3A及圖3B中，虛線 301 303分別表示道路。另外，實線311表示以往路徑，實線311上所示 的空心箭頭312表示歷史操作點。同樣地，實線321表示當前路徑，實線 321上所示的箭頭322表示當前操作點。並且，在以往路徑311及當前路 徑321中，將通過這些路徑時的起始點標以'S'符號，終點標以'G'的符 號。
首先，如圖3A所示，在以往路徑311沿道路301，當前路徑321沿 道路302，以往路徑311與當前路徑321完全不重合的情況下，車輛不能 夠從歷史操作點312僅通過已經通過的路逕行駛到當前操作點322。因此， 距離算出部8將歷史操作點312與當前操作點322之間的距離設定為無限 大。這是由於考慮到在歷史操作點312進行的操作與在當前操作點322進 行的操作之間沒有任何關聯性的可能性高。
另一方面，在圖3B中，由於以往路徑311從道路301經由道路303 至道路302，因此，以往路徑311從中途與當前路徑321重合。因此，車 輛能夠從歷史操作點212沿以往路徑311和當前路徑321行駛到當前操作 點322。因此，距離算出部8算出沿這些路徑的當前操作點與歷史操作點 之間的最短路徑長度。
距離算出部8在每次進行新操作時，按照上述順序，分別算出沿當前 操作點與被存儲的全部以往路徑信息的歷史操作點的最短路徑的距離。並 且，距離算出部8從存儲部5讀出表示各操作點之間距離的距離參照圖表， 將新獲得的當前操作點與各歷史操作點之間的距離添寫到距離參照圖表。 並且，距離算出部8將更新了的距離參照圖表存儲於存儲部5。
並且，距離算出部8可以通過與上述順序不同的方法算出操作點之間 的最短路徑長度。對這種其他的方法進行說明。該方法中，當在存儲部5 存儲路徑歷史信息時，僅存儲歷史操作點和將該歷史操作點作為大致中心 的上述規定區間的起始點及終點這三點的信息。並且，距離算出部8在調 査當前路徑與以往路徑是否一致時，調查該三點的任一點與包含於當前路 徑信息中的任意一點所關聯的道路信息是否一致，即是否在當前路徑上存 在。並且，在歷史操作點存在於當前路徑上的情況下，距離算出部8沿當
前路徑求出歷史操作點和當前操作點的距離。另外，在以往路徑的起始點 存在於當前路徑上的情況下，距離算出部8通過從起始點到歷史操作點的 距離加上或減去從該起始點到當前操作點的距離，來求出兩操作點之間的 距離。在以往路徑的終點存在於當前路徑上的情況也同樣地，距離算出部 8通過將從終點到歷史操作點的距離加上或減去從該終點到當前操作點的 距離，來求出兩操作點之間的距離。
參照圖4A及圖4B對採用其他的計算方法時的示例進行說明。圖4A 是表示以往路徑的終點401存在於用實線表示的當前路徑411上，且當前 路徑411的操作點412存在於比以往路徑終點401靠歷史操作點402側 (即，以往路徑的終點401存在於當前路徑411的操作點412和終點413 之間的情況)時的當前路徑與以往路徑的關係的示意圖。同樣地，圖4B 是表示以往路徑的終點401存在於當前路徑411上，且當前路徑的操作點 412存在於以往路徑終點401前面(即，以往路徑的終點401存在於當前 路徑的起始點414和操作點412之間的情況)時的當前路徑與以往路徑的 關係的示意圖。
在圖4A所示的示例中，從操作點412到以往路徑終點401的區間(距 離B)與從歷史操作點402到終點401的區間(距離A)重複。因此，距 離算出部8將操作點412與歷史操作點402之間的距離d設定為(A-B)。
另一方面，在如圖4B所示的示例中，從操作點412到以往路徑終點 401的區間(距離B)與從歷史操作點402到終點401的區間(距離A) 不重複。因此，距離算出部8將操作點412與歷史操作點402之間的距離 d設定為(A+B)。
另外，針對當前路徑或以往路徑的任一方，距離算出部8僅使用操作 點的位置信息，即可調查當前路徑與以往路徑是否一致。參照圖5A和圖 5B對該方法進行說明。圖5A是表示僅將歷史操作點的信息作為以往路徑 信息存儲使用時的以往路徑與當前路徑的關係的示意圖。另外，圖5B是 表示僅將當前操作點作為當前路徑信息使用時的以往路徑與當前路徑的 關係的示意圖。
在圖5A中，虛線501 503分別表示道路。另外，道路502上的實線 511表示當前路徑，實線511上所示的箭頭512表示當前操作點。車輛從
當前路徑511的起始點513向終點514行進。另外，空心的箭頭521 525 分別表示歷史操作點。當前操作點512及歷史操作點521 525的箭頭方 向表示車輛的行進方向。
在圖5A所示的方法中，在歷史操作點存在於當前路徑上的情況下， 距離算出部8沿當前路徑算出當前操作點與歷史操作點之間的距離。在圖 5A中，歷史操作點521及522存在於當前路徑511上，其他的歷史操作 點523 525遠離當前路徑511。因此，距離算出部8沿當前路徑511算出 當前操作點512與歷史操作點521或522的距離，並將其以外的歷史操作 點523 525與當前操作點512之間的距離設定為無限大。
下面，對圖5B所示的示例進行說明。在圖5B中，虛線551 554分 別表示道路。另外，從道路551經由道路553至道路552的實線561和沿 道路554的實線562表示以往路徑。此外，空心的箭頭563及564分別表 示以往路徑561及以往路徑562的歷史操作點。並且，箭頭571表示當前 操作點。當前操作點571及歷史操作點563及564的箭頭方向表示車輛的 行進方向。
在如圖5B所示的方法中，在當前操作點存在於以往路徑上的情況下， 距離算出部8沿以往路徑算出當前操作點與歷史操作點之間的距離。在圖 5B中，由於當前操作點571存在於以往路徑561上，因此距離算出部8 沿以往路徑561算出當前操作點571和歷史操作點563之間的距離。另一 方面，由於當前操作點571與以往路徑562上的任一點都不一致，因此， 距離算出部8將當前操作點571與歷史操作點564之間的距離設定為無限
這些代替方法能夠減少存儲於存儲部5的數據量或用於計算的數據 量。另外，距離算出部8不需要為了求得當前操作點與歷史操作點之間的 最短路徑而另外檢索當前操作點與歷史操作點之間的路徑。因此，距離算 出部8能夠參照記錄於當前路徑信息或以往路徑信息的與各操作點相對應 的位置的距出發點的行駛距離，或將任一操作點作為起始點的相對距離， 求得當前操作點與歷史操作點之間的距離。因此，這些方法在交叉點少， 當前路徑與以往路徑沒有在中途分支或從中途合併的情況下，在用於節約 硬體資源方面尤其有效。
圖6示出了表示操作點間距離的距離參照圖表的一例。在圖6中，距
離參照圖表601的上端及左端的各欄所示的操作點1 3對應包含於以往 路徑信息的歷史操作點。另外，操作點4表示當前操作點。記載於距離參 照圖表601各欄611 613的數值表示歷史操作點之間的距離。同樣地， 在最下部的欄614 616中，寫入新追加的當前操作點4與以往存儲的歷 史操作點1 3的距離。
以下，參照圖7所示的流程圖對本發明的第一實施方式的路徑長度算 出裝置1的動作進行說明。並且，路徑長度算出裝置1的動作通過控制部 6，按照裝入控制部6的電腦程式來進行控制。
最初，控制部6從位置檢測部2獲取車輛的位置信息(具體的是，表 示車輛位置的緯度及經度、距出發點的行駛距離以及行進方向)，從道路 信息獲取部3獲取道路信息(步驟SIOI)。
接著，控制部6判定操作狀態標誌的值是否為真(即，在存儲於緩衝 器9的路徑信息中包含操作點的狀態)及是否獲取了針對操作進行以後的 規定數量的位置的信息(即，是否編制了當前路徑信息)(步驟S102)。在 操作狀態標誌值為假(即，存儲於緩衝器9的路徑信息不包含操作點的狀 態)，或對於編制當前路徑信息沒有收集足夠的數據的情況下，控制部6 通過操作部4判定是否有某些操作進行(步驟S103)。並且，在某些操作 被進行時，控制部6將操作狀態標誌值改寫為真(步驟S104)。步驟S104 之後，或在步驟S103中，控制部6判定任何操作也沒有進行的情況下， 控制部6的路徑決定部7使在步驟S101獲取的位置信息及道路信息關聯， 利用這些信息更新儲存於緩衝器9的信息(步驟S105)。然後，控制部6 結束動作。
另一方面，在步驟S102中，在操作狀態標誌值為真且當前路徑信息 完成的情況下，控制部6將存儲於存儲部5的路徑歷史信息中的任一個作 為以往路徑信息讀入(步驟S106)。於是，控制部6的距離算出部8求得 包含於當前路徑信息的當前操作點和包含於以往路徑信息的歷史操作點 之間的直線距離ld (步驟S107)。然後，距離算出部8判定直線距離ld是 否在規定的閾值Tw以下(步驟S108)。閾值Tw被設定為認為當前操作點 與歷史操作點之間沒有任何關聯性的距離。例如，閾值Tw可以被設定為
包含於當前路徑信息或以往路徑信息的起始點與終點之間的距離。在直線 距離ld比閾值TW大的情況下，距離算出部8將當前操作點與歷史操作點
之間的距離d設定為無限大(步驟Slll)。然後，控制部6將控制向步驟 S112移交。這樣，在當前操作點與歷史操作點之間的直線距離ld遠到可
以認為當前操作點與在歷史操作點進行的操作沒有關聯性的程度時，通過 強制地將兩操作點之間的距離設定為充分大的值，能夠減少距離算出所需
的演算處理量。另一方面，在步驟S108中，在直線距離ld為閾值Tw以 下的情況下，距離算出部8判定包含於當前路徑的某一點與包含於過去路 徑的某一點是否一致(步驟S109)。當包含於當前路徑的任一點與以往路 徑不一致的情況下，距離算出部8將操作點與歷史操作點之間的距離設定 為無限大(步驟Slll)。然後，控制部6將控制向步驟S112移交。
另一方面，在步驟S109中，在當前路徑與過去路徑有一致點的情況 下，距離算出部8沿當前路徑或過去路徑，搜索兩操作點之間的最短路徑， 根據該最短路徑算出兩操作點之間的距離(即最短路徑長度)d (步驟 SllO)。並且，控制部6將算出的距離d寫入距離參照圖表，將該更新的 距離參照圖表存儲到存儲部5 (步驟S112)。
步驟S112之後，控制部6針對存儲於存儲部5的全部路徑歷史信息 調査上述步驟S106 S112的處理是否結束(步驟S113)。在存在沒有進行 步驟S106 S112的處理的路徑歷史信息的情況下，控制部6將控制返回 到步驟S106，針對沒有進行上述處理的路徑歷史信息進行步驟S106 S112的處理。
另一方面，在步驟S113中，控制部6在判定針對全部的路徑歷史信 息上述步驟S106 S112的處理結束的情況下，將操作狀態標誌值改寫為 假(步驟S114)。然後，控制部6將保存於緩衝器9的當前路徑信息作為 路徑歷史信息追加保存到存儲部5 (步驟S115)，處理結束。
控制部6在每次獲取位置信息時進行上述的步驟S101 S115的處理。 並且，在上述流程圖中，可以省略步驟S107及S108的處理。另外， 在步驟S109及S110中，距離算出部8可以利用參照圖4或圖5進行說明 的方法，算出操作點間的最短路徑長度。並且，在步驟Slll中，距離算 出部8也可以代替將操作點間的距離d設定為無限大，將操作點間的距離
d設定為表示兩操作沒有關聯性的充分大的有限值。
如以上進行的說明，本發明的第一實施方式的路徑長度算出裝置由於 調査當前路徑與以往路徑是否一致，且僅在一致的情況下算出當前操作點 與歷史操作點之間的距離，因此，能夠沿車輛實際通過的路徑算出操作點 之間的最短路徑長度。
本發明並不限定於上述實施方式。例如，距離算出部8可以在進行當 前路徑與以往路徑是否一致的判定時，在上述判定基準的基礎上，僅在車 輛行進方向一致的情況下，判定當前路徑與以往路徑一致。例如，在上述
圖5A所示的示例中，歷史操作點522的車輛行進方向與車輛通過當前路 徑511時的車輛行進方向反向。這時，距離算出部8可以作出歷史操作點 522與當前路徑511不一致的判定。這裡，距離算出部8根據當前路徑與 以往路徑一致的點的車輛的行進方向來判定行進方向是否一致。例如，在 與該一致點相關聯的道路信息為鏈路的情況下，如果表示車輛行進方向的 方位差不到90° ，則距離算出部8判定當前路徑的車輛行進方向與以往路 徑的車輛行進方向一致。另一方面，如果方位差為90。以上，則距離算出 部8判定當前路徑的車輛行進方向與以往路徑的車輛行進方向不一致。另 外，在與該一致點相關聯的道路信息為結點(即，交叉點)的情況下，如 果表示車輛的行進方向的方位差不到30° ，則距離算出部8判定當前路徑 的車輛行進方向與以往路徑的車輛行進方向一致。另一方面，如果方位差 為30°以上，則距離算出部8判定當前路徑的車輛行進方向與以往路徑的 車輛行進方向不一致。
另外，針對在公園或購物中心的停車場內等特定區域內進行的操作彼 此而言，距離算出部8可以不算出操作點之間的距離。
此外，距離算出部8僅在當前操作點進行的操作與在歷史操作點進行 的操作相同的情況下，可以通過上述任一個方法算出當前操作點與歷史操 作點之間的距離。並且，在當前操作點進行的操作與在歷史操作點進行的 操作不同的情況下，距離算出部8可以將當前操作點與歷史操作點之間的 距離設定為表示兩操作沒有關聯性的充分大的有限值(例如，無限大)。 這樣，通過將操作的種類(即，事件的種類)也作為路徑長度算出的判定 基準，可減少實際計算路徑長度的操作點的組合，從而能夠減少距離算出
部8的處理。
此外，路徑長度算出裝置1也可以代替當前操作點與歷史操作點之間 的距離，參照道路信息求出連接兩操作點的路徑的鏈路成本最小值。由此， 路徑長度算出裝置1能夠在考慮道路的寬度、擁堵的發生等情況下，調查 兩操作點間的位置關係。另外，路徑長度算出裝置1還可以具有高度計等。 於是，在諸如高架橋和地面路這種多個道路立體並行的情況下，路徑長度 算出裝置1為區別車輛在這些道路的哪一個上行駛，可以利用由高度計獲 得的高度信息。另外，還有多個操作連續進行， 一個路徑歷史信息內包含 有多個操作點的情況。因此，在這種情況下，路徑長度算出裝置1可以按 照每一個操作編制一個路徑歷史信息，每當探測到通過操作部4進行了操
作時，控制部6進行存儲於緩衝器9內的路徑信息的複製。之後，路徑長
度算出裝置1可以在相對於各操作點的路徑歷史信息完成之前，將位置信 息同時並行地追加到各路徑信息。
下面，對本發明的第二實施方式的車載用的空調系統進行說明。該空 調系統使用通過輸入車輛的當前位置而輸出認為對該位置適當的空調設 定概率的概率模型，對應於特定的場所推測適當的空調設定，根據該推測 結果自動地變更空調設定。這裡，該空調系統為生成概率模型，要積累表 示乘員變更空調設定時的車輛位置(操作點)的信息。並且，空調系統與 上述路徑長度算出裝置1同樣地求出各操作點之間的最短路徑長度。然後， 空調系統基於各操作點之間的最短路徑長度，通過分組各操作點的位置來 決定輸入到概率模型的位置信息的值的區分。最後，空調系統通過決定相 對於各區分的概率而生成概率模型。
圖8中示出了本發明的第二實施方式的空調系統10的概略結構圖。
如圖8所示，空調系統10包括主要由機械結構構成的空調部20;用於 獲取內氣溫等的狀態信息的傳感器部30;具有位置檢測部41及道路信息 獲取部42的導航裝置40;作為操作部發揮作用的操作面板50;以及控制 空調10各部的控制部60。
空調部20冷卻或加熱車內空氣或從車外引入的空氣，向車內供給。
為此，空調部20包括用於冷卻製冷劑的製冷循環(例如，該製冷循環 由壓縮機、儲氣罐、膨脹閥等構成)；用於從車內或車外吸入空氣的吸氣口及風扇；用於在吸入的空氣與製冷劑之間進行熱交換的蒸發器；用於加 熱吸入的空氣的加熱器；用於調整通過加熱器的空氣與迂迴加熱器的空氣 的混合比率以獲取規定溫度的空調空氣的混風門；以及將空調空氣向車內 送出的吹氣口。
並且，作為空調部20可以採用用於車載用空調裝置的公知的各種結構。
傳感器部30具有用於獲取與車輛相關的各種信息的傳感器。作為傳 感器部30具有的代表性傳感器有內氣溫傳感器、外氣溫傳感器、日照傳 感器。內氣溫傳感器為了測定車廂內的溫度(內氣溫)TV而與吸氣器一起 設置在方向盤附近的儀錶盤等處。另外，外氣溫傳感器為了測定車廂外的 溫度(外氣溫)Tam，設置於車輛前方的散熱護柵上。並且，為測定向車 廂內照射的日照光的強度(日照量)S，日照傳感器安裝在車廂內的擋風 玻璃附近。為了進行溫度調節控制及風量控制，在控制部60中將這些傳 感器獲取的內氣溫T,、外氣溫T^及日照量S用作空調信息。
並且，傳感器部30也可以具有用於測定從蒸發器吹出的空氣溫度的 蒸發器出口溫度傳感器等其他傳感器。
導航裝置40獲取車輛位置信息及道路信息並向控制部60發送。並且， 導航裝置40的位置檢測部41及道路信息獲取部42分別具有與本發明的 第一實施方式的路徑長度算出裝置1的位置檢測部2及道路信息獲取部3 同樣的結構，並發揮同樣的功能。因此，關於位置檢測部41及道路信息 獲取部3的詳情希望參照位置檢測部2及道路信息獲取部3。
操作部50具有用於調整空調系統10的設定信息的各種開關和用於顯 示設定信息的顯示部等。並且，操作部50將與各開關的操作內容相對應 的信號發送給控制部60。例如，設定信息包括車內的設定溫度Tset、風量 W、吸氣設定(內氣循環模式或外氣導入模式)、風向設定等。
圖9是空調系統10的控制部60的功能框圖。
控制部60包括由未圖示的CPU、 ROM、 RAM等構成的一個或多 個未圖示的微型電子計算機及其周邊迴路；可電改寫的非易失性存儲器等 構成的存儲部61;按照控制區網絡(CAN)的車載通信規格與傳感器部 30、導航裝置40等進行通信的通信部62。
並且，控制部60作為通過在該微型電子計算機上進行的電腦程式
來實現的功能模塊，具有控制信息修正部63、空調控制部64及學習部65。 當獲取來自傳感器部30的傳感器信息、來自導航裝置40的位置信息 及道路信息、以及來自操作部50的設定信息時，控制部60將這些暫時存 儲到RAM。並且，空調控制部64基於這些信息控制空調部20，調節從各 吹風口送出的空調空氣的風量比、整體的風量及溫度。
這裡，控制信息修正部63為了決定車輛到達特定位置時的最佳的空 調空氣的溫度及風量等，向可利用的概率模型輸入車輛的當前位置、時間、 車速等表示車輛狀態的信息，推測乘員進行規定的操作(例如，降低設定 溫度，將風量設置為最大，設定內氣循環模式等)的概率。該概率為規定 閾值以上的情況下，控制系統10自動地進行該規定的操作。另外，學習 部65為生成概率模型，在乘員操作空調系統10時積累其操作內容及其操 作時的車輛位置、時間等各種信息。並且，當這種信息積累到規定數量時， 學習部65基於積累的信息進行統計學習處理並生成概率模型。以下，針 對進行這些動作的各功能模塊進行說明。
控制信息修正部63基於概率模型決定是否自動調整空調系統10的設 定參數。這裡，設定參數為設定溫度Ts。t、風量W、內氣循環模式/外氣導 入模式的設定等乘員可直接設定的設定信息。並且，控制信息修正部63 在自動調整設定參數的情況下，基於與概率模型相關聯的修正信息修正設 定參數。並且，與概率模型相關聯的修正信息是指設定參數修正後的值或 為將設定參數變更為所希望的修正值而在設定參數上加上或乘上的修正
在本實施方式中，作為概率模型使用貝葉斯網絡。貝葉斯網絡是將多 個事件的概率的因果關係模型化，用條件概率求出各結點間的傳播的用非 循環有向圖表表示的網絡。關於貝葉斯網絡的詳情在如下文章等中公開， 本村楊一、巖崎弘利著，"貝葉斯網絡技術"，初版，電機大出版局，2006 年7月；繁桝算男等著，"貝葉斯網絡概述"，初版，培風館，2006年7 月；或者，尾上守夫主編，"模式識別"，初版，新技術信息，2001年7 月。
在本實施方式中，概率模型按照設定操作的種類(例如，降低或提高
設定溫度Tset，調節風量W，設定為內氣循環模式等)生成。並且，在存 儲部61中，表示概率模型結構的信息與各設定操作相關聯存儲。具體而 言，將表示構成概率模型的各結點間的接續關係的圖形構造、賦予輸入結 點的輸入信息的類型、各結點的條件概率表(以下稱CPT)存儲於存儲部 61。並且，按每個概率模型規定與設定操作內容唯一對應的設定操作編號 k、用該設定操作修正的設定參數及其修正值(例如，設定溫度T;et下降
3°C的情況下為(Tse t 、 -3 )，將風量W設定為最大值Wmax的情況下為(W、 Wmax)等)，並存儲於存儲部61。
控制信息修正部63從存儲部61讀出概率模型。控制信息修正部63 將規定的狀態信息分別輸入所讀出的1以上的概率模型，求出乘員進行與 各概率模型關聯的設定操作的概率。即，控制信息修正部63求出針對各 概率模型被唯一規定、並用與各概率模型一起存儲於存儲部61的設定操 作編號k表示的設定操作的概率。控制信息修正部63能夠例如用概率傳 播法計算該概率。並且，當所求出的概率被認為在可大致確定乘員進行其 設定操作的閾值Thl (例如，Thl=0.9)以上時，控制信息修正部63自動 進行該設定操作。具體而言，控制信息修正部63用與概率模型相關聯的 (即，針對各概率模型被唯一規定並與各概率模型一起存儲於存儲部61 的)設定參數修正值修正與該設定操作相關聯的設定參數的值。
在圖10中示出了為自動調節空調系統10的設定參數而使用的概率模 型的一例的圖形構造。在圖IO所示的概率模型101中，3個輸入結點102、 103、 104分別連接到輸出結點105。另外，向各輸入結點102、 103、 104
分別賦予作為所輸入的狀態信息的星期(X,)、時間帶(X2)、當前位置(X3)。
並且，輸出結點105輸出將設定溫度Tset下降3。C的概率。
在圖11A 圖IID中示出了針對圖IO所示的概率模型IOI的各結點 的CPT106 109。 CPT106 108分別與輸入結點102 104相對應，規定 對於所輸入的狀態信息的事前概率。另外，CPT109與輸出結點105相對 應，規定分配給每個輸入結點的信息值的條件概率分布。
這裡，在星期為星期六(x,-l)、時間帶為白天(x2=l)、當前位置為 公園"3=1)以及賦予各輸入結點的信息為全部已知的情況下，根據圖11D 可知將設定溫度Tset下降3。C的概率P(xC^1, x2=l， x^l)為0.95。
從而，由於獲得的概率在閾值Thl以上，因此控制信息修正部63修正設 定參數，以將設定溫度T,et下降3"。
另一方面，在星期為星期一 (x,=0)、時間帶為夜裡(x2=0)、當前位 置為工作單位(x3=0)的情況下，根據圖11D可知將設定溫度i;et下降3 。C的概率P (x4=l|Xl=0， x2=0， x3=0)為O.l。從而，由於獲得的概率比 閾值Thl小，因此控制信息修正部63不變更設定溫度Tset 。
並且，在上述示例中，為簡單化，概率模型具有兩層的網絡結構，但 概率模型可以具有包括中間層的三層以上的網絡結構。另外，賦予輸入結 點的狀態信息的區分也不限於上述示例。並且，針對狀態信息的區分在後 述的學習部65進行說明。
控制信息修正部63在基於上述處理根據需要修正設定溫度Tset、風 量W等各設定參數時，將這些設定參數暫時存儲於控制部60的RAM中， 以能夠在控制部60的各部分中使用。
空調控制部64從RAM讀出各設定信息及從各傳感器獲取的傳感信 息，基於這些值控制空調部20。此時，在通過控制信息修正部63修正的 設定參數存儲於RAM的情況下，空調控制部64使用該修正的設定參數。
具體而言，空調控制部64基於設定溫度Tset、各溫度傳感器及日照 傳感器53的測定信號，決定從各吹出口送出的空調空氣的必要吹出口溫 度(空調溫度Ta。)。並且，空調控制部64決定混風門的開度以使該空調 空氣的溫度成為空調溫度Ta。。空調控制部64向用於使混風門活動的溫度 調節伺服電動機發送控制信號，以使混風門成為上述開度。
另外，空調控制部64基於空調溫度i;。、設定溫度Tset及蒸發器出 口溫度等，控制構成製冷循環的壓縮機的接通/斷開。空調控制部64在使 車內冷卻的情況或進行除霜^作的情況下，原則上使壓縮機動作，從而使 製冷循環動作。
並且，空調控制部64基於空調溫度Ta。、設定溫度Tset等，求出風
量以及從各吹出口送出的空調空氣的風量之比。於是，空調控制部64以 對應於決定的風量的方式調整空調部20的風扇轉速。另外，空調控制部 64以對應其風量比的方式決定各吹出口的開度。還有，空調控制部64基
於空調溫度Ta。、設定溫度T^t、內氣溫T;等設定空調系統IO從內氣吸
氣口吸氣的空氣和從外氣吸氣口吸氣的空氣的比率。
為決定空調溫度Ta。，空調控制部64使用例如表示設定溫度Tset、 內氣溫Tr、外氣溫Lm以及日照量S與空調溫度Ta 。的關係的溫度調節
控制方式。另外，為決定風量W，空調控制部64使用例如表示設定溫度
Tset、內氣溫T。外氣溫Tam以及日照量S與風量W的關係的風量控制
方式。或者，為決定空調溫度Ta。及風量W，空調控制部64可以使用公
知的各種控制方法。同樣地，針對風量比的決定、壓縮機的接通/斷開控
制、吸氣比的決定，空調控制部64也可以使用公知的各種控制方法。因
此，省略這些控制方法的詳細說明。
學習部65在乘員操作空調系統10的情況下判定是否生成新的概率模 型，或是否更新現存的概率模型，在必要的情況下，生成或更新概率模型。 為此，學習部65包括路徑決定部651、距離算出部652、學習信息積累 部653、分組部654、概率模型構築部655和概率模型評價部656。以下， 對包含於學習部65的各部進行詳細說明。
路徑決定部651基於從導航裝置40獲取的位置信息及道路信息決定 進行空調系統10的設定操作的地點(操作點)附近的車輛路徑，並作為 路徑歷史信息存儲於存儲部61。另外，距離算出部652在每次進行空調系 統10的設定操作時，沿車輛通過的路徑算出各操作點之間的距離，做成 表示各操作點之間距離的距離參照圖表並存儲於存儲部61。並且，路徑決 定部651及距離算出部652具有與第一實施方式的路徑決定部7及距離算 出部8同樣的結構，發揮同樣的功能。因此，關於路徑決定部651及距離 算出部652的詳情希望參照第一實施方式的路徑決定部7及距離算出部8 的說明。並且，與第一實施方式的緩衝器9相對應的功能由構成控制部60 的RAM來實現。
學習信息積累部653使乘員進行的設定操作與獲取的狀態信息關聯， 並將該狀態信息作為構築推測乘員的設定操作的概率模型所必需的學習 數據積累到存儲部61。
通常，乘員在車內對乘員來說不是合適的空調狀態的情況下，進行空 調系統10的設定操作。因此，認為在乘員頻繁進行空調系統10的設定操 作的情況下，需要構築推測乘員的設定操作的概率模型。但是，為構築合
適的概率模型，需要進行統計準確的推測的數據。因此，在每次設定操作
空調系統10時，學習信息積累部653將該操作時獲取的各狀態信息(例
如，外氣溫Tam等的空調信息及位置信息)作為學習數據Dk與上述設定
操作編號k相關聯，並存儲於存儲部61。
另外，學習信息積累部653將乘員進行與設定操作編號k對應的設定 操作a (例如，使設定溫度下降3"C、將風量W設定為最大、切換為內氣 循環模式等)的操作次數ik也存儲於存儲部61。
這些學習數據Dk及操作次數ik按每個設定操作分別存儲。
分組部654為求出針對概率模型的各結點的CPT，針對包含於學習數據 Dk的各狀態信息中的不能預先分類為多個區分的信息進行分組，決定該狀 態信息的值的區分。
作為賦予概率模型的輸入結點的狀態信息，有使用不能夠將車輛的當 前位置信息、外氣溫、內氣溫等溫度信息、時間信息等獲取值限定在有限 模式的信息，或如連續變化的信息的情況。為設定將這種信息作為輸入參 數的CPT，如何區分輸入的狀態信息的值是比較重要的。例如，假想在運 動後的公園停車場的特定狀況下，構築對應於使設定溫度下降3"C的設定 操作的概率模型的情況。這時，為了作為賦予概率模型輸入結點的狀態信 息的一個而如上述使用車輛的位置信息，重要的是，將車輛的位置信息至 少區分為車輛在該公園的停車場的情況和位於其他場所的情況。同樣地， 假想在行駛在特定的國道的特定狀況下，構築對應於設定為內氣循環模式 的設定操作的概率模型的情況。這時，為了作為賦予概率模型輸入結點的 狀態信息的一個而如上述使用車輛的位置信息，重要的是，將車輛的位置 信息區分為車輛在國道上行駛的情況和在該國道以外的場所的情況。如該 兩個示例所示，了解到關於車輛的位置信息，公園的停車場的範圍和國道 上的範圍其位置和範圍都不同，事前不能夠決定對應於特定狀況的區分。
因此，分組部654針對車輛的當前位置及時間等不能事前劃定值的區 分的狀態信息，通過分組決定其值的區分。例如，分組部654在車輛的當 前位置用作要生成的概率模型的輸入參數的一個的情況下，將保存在學習 數據Dk的各操作點進行分組。為此，分組部654參照存儲了各操作點之間
距離的距離參照圖表，基於該各操作點之間的距離，使用k-平均法、最短 距離法等的分組方法對操作點進行分組。
分組部654在結束分組時，基於屬於各組的狀態信息的數據值的範圍
來決定狀態信息的值的區分。例如，分組部654對保存在學習數據Dk的各 操作點進行分組，從而決定車輛的當前位置的值的區分的情況下，對於各 組求出屬於該組的操作點的重心。進而，分組部654求出從該重心到屬於 該組的最遠的操作點的距離l。分組部654將對應於各組的車輛的當前位置 的值的區分設為以該組的重心為中心、以距離l為半徑的區域。分組部654 將求出的重心、距離、包含於各組的數據數與組相關聯並存儲於存儲部61。
概率模型構築部655對於預先決定的圖形構造的多個標準模型，基於 學習數據及用分組部654規定的各狀態信息的區分，通過編制包含於各標 準模型的結點的CPU，來生成臨時概率模型。
為構築能應對各種狀況的通用的概率模型，有必要構築包含多數結點 的非常大的概率模型。但是，這種概率模型的學習需要非常長的計算時間， 另外，學習所需的硬體資源也龐大。因此，在本實施方式中，在狀態信息 中選擇幾個與設定操作特別密切的關聯信息作為賦予輸入結點的參數，以 根據對於該輸入參數的組合的條件概率求出進行設定操作的概率的雙層 結構的圖形構造作為標準模型準備15種。但是，標準模型的數量不限於15 種。標準模型的數量可根據獲得的狀態信息數量及作為學習對象的設定操 作的種類進行適當最佳化設置。另外，標準模型可以為輸入參數只有一個 的情況，也可以為將可獲取的全部狀態信息作為輸入參數的情況。並且， 標準模型不限於雙層結構的圖形構造，根據構成控制部60的CPU的能力， 也可以具有三層以上的圖形構造。
這些標準模型存儲於存儲部61。並且，概率模型構築部655對於各標 準模型，決定包含於該標準模型的各結點的CPU而構築臨時概率模型。艮P， 在臨時概率模型中，基於用作輸入參數的狀態信息的值的區分，決定進行 與該臨時概率模型相關聯的設定操作的概率。
以下，使用附圖進行詳細說明。
概率模型構築部655根據從存儲部61讀出的學習數據Dk，針對各結點
計算符合每個狀態信息值的區分的數n。並且，將用全部事件數N除該數n 的值作為事前概率及條件概率的值。此時，在通過分組部654用作輸入參 數的狀態信息的值的區分被求出的情況下，概率模型構築部655從存儲部 6H賣出該區分、即各組的重心及半徑，根據該區分計算狀態信息的數量。 另一方面，針對沒進行分組的輸入參數，概率模型構築部655按照預先決 定的區分計算其狀態信息的數量。這樣，概率模型構築部655通過求出事 前概率及條件概率來決定對應於各結點的CPT。
並且，概率模型構築部655在認為用於學習的數據數量不充分的情況 下，使用P分布來推測概率分布，並可以用作CPT。另外，在學習數據 Dk中，有部分輸入信息的值的組合不存在的情況，即有未觀測數據的情 況，概率模型構築部655推測對於未觀測數據的概率分布，通過基於該分 布計算期待值來計算所對應的條件概率。針對這種條件概率的學習，可以 使用例如繁桝算男等著，"貝葉斯網絡概述"，初版，培風館，2006年7 月，p.35-38、 p.85-87所述的方法。
同樣地，概率模型構築部655對於輸出結點，設定表示條件概率分布 的CPT，該條件概率分布基於賦予輸入結點的信息。並且，在初始狀態， CPT設定為相對於全部的狀態為相等的值。
概率模型評價部656對於在概率模型構築部655構築的全部的臨時概 率模型使用信息量基準，選擇具有最適當的圖表結構的臨時概率模型。
在本實施方式中，作為信息量基準，使用AIC (赤池信息量準則)。 AIC概率模型的最大對數似然，能夠基於參數按下式求出。式1
AICm=-21m ( ejx) +2km
這裡，AICm表示對於概率模型M的AIC。另外，9m表示概率模型M
的參數集合，lm(9mlX)表示賦予數據X時的概率模型M中的該數據的最大 對數似然值，km表示概率模型M的參數。
當針對全部的概率模型求AIC時，概率模型評價部656選擇AIC的值最 小的臨時概率模型。
並且，對使用信息量基準的概率模型的選擇(換言之，圖形構造的學
習)而言，概率模型評價部656可以使用貝葉斯信息量基準(BIC)、竹內 信息量基準(TIC)、最小描述長度(MDL)基準等其他的信息量基準。
以下，參照圖12及圖13所示的流程圖對本發明的第二實施方式的空調 系統10的動作進行說明。並且，空調系統10利用控制部60，按照裝入控制 部60的電腦程式來進行控制。
如圖12所示，首先，在引擎開關接通時，控制部60使空調系統10工作。 並且，通過通信部62從傳感器部30、導航裝置40等獲取各狀態信息(步驟
5201) 。
下面，控制部60判定乘員是否進行了空調系統10的設定操作(步驟
5202) 。控制部60在接收來自操作部50的操作信號時，判斷進行了設定操 作。在乘員沒有進行設定操作的情況下，控制部60的控制信息修正部63在 與任意的操作組所關聯的設定參數(例如，設定溫度Tset)的修正相關聯 的概率模型Mqk中，選擇變更為與當前設定不同的設定的概率模型(步驟
5203) 。並且，概率模型Mqk表示針對設定操作編號k的設定操作構築為第 q個的概率模型。並且，控制信息修正部63將觀測的狀態信息輸入到所選 擇的概率模型中。而且，控制信息修正部63算出進行與該概率模型相關聯 的設定操作的概率(步驟S204)。此外，控制信息修正部63求出針對在該 設定參數所關聯的同一操作組內的設定操作所算出的概率中的最高概率 p。
接著，控制信息修正部63將該概率p與閾值Thl比較(步驟S205)。當 概率p為閾值Thl (例如0.9)以上時，控制信息修正部63基於與輸出概率p 的概率模型(以下，稱選擇概率模型)相關聯的修正信息，修正對應的空 調系統10的設定參數(步驟S206)。另一方面，在步驟S205中，在概率p 不到閾值Thl的情況下，控制信息修正部63不修正該設定參數。
然後，控制信息修正部63針對算出修正為與當前的設定值不同的設定 值的概率的全部概率模型確認是否算出了概率，由此來判定全部的設定參 數的調節是否結束(步驟S207)。還有，當存在沒有算出概率的概率模型 時，即存在沒有調査設定信息的修正的有無的操作組時，控制信息修正部 63將控制返回到步驟S203。另一方面，在針對全部的概率模型，概率算出
結束的情況下，空調控制部64基於根據需要修正的設定參數進行空調控制
(步驟S208)。具體而言，為獲得希望的空調溫度、風量等，空調控制部 64調節混風門、風扇的轉速、各吹出口的門的開度。
如圖13所示，在步驟S202中，在乘員進行空調系統10的設定操作的情 況下，控制部60參照設定信號確定在進行何種設定操作(步驟S209)。並 且，學習部65的學習信息積累部653使與進行的設定操作相對應的設定操 作編號k和該設定操作進行的操作次數ik相關聯，在各狀態信息中，將該設 定操作時獲取的狀態信息作為學習數據的Dk的要素存儲於存儲部61(步驟 S210)。進而，學習部65的距離算出部652針對包含於狀態信息的操作點， 沿車輛已經通過的路徑算出與已經作為學習數據而保存的其他操作點之 間的最短路徑長度，並更新距離參照圖表(步驟S211)。此外，如結合上 述圖3進行的說明，距離算出部652在具有一定長度的當前路徑與以往路徑 的一部分一致時，沿當前路徑或以往路徑算出當前路徑上的操作點與以往 路徑上的操作點之間的最短路徑長度。或者，如結合圖4或圖5進行的說明， 距離算出部652可以將以往路徑與當前路徑僅限定在操作點或限定在操作 點與以往路徑的起始點及終點，調查當前路徑與以往路徑的一致。
然後，控制部60的學習部65判定操作次數ik與規定次數nl" (j=l， 2， 3)是否相等(步驟S212)。還有，規定次數nl為例如10次。並且，在學習 部65判定ik等於nPj的情況下，學習部65的分組部654對與設定操作編號k 關聯並存儲於存儲部61的學習數據Dk中獲取連續值的狀態信息、例如位置 信息進行分組來決定其值的區分(步驟S213)。
接著，學習部65使用分組後的學習數據Dk，構築關於其設定操作的概 率模型Mqk (步驟S214)。具體而言，如上所述，學習部65的概率模型構 築部655對於各標準模型，編制CPT構築臨時概率模型。並且，學習部65 的概率模型評價部656針對各臨時概率模型算出信息量基準，並將信息量 基準值最小的臨時概率模型作為使用的概率模型來Mqk來選擇。而且，概 率模型評價部656使該概率模型Mqk與設定操作編號k等相關聯並存儲於 存儲部61。另一方面，在步驟S212中，在ik不等於nPj的情況下，學習部 65將控制向步驟S215移交。
其次，學習部65判定操作次數ik與規定次數n2 (例如，n2=30)是否 相等(步驟S215)。如果ik與n2不相等，學習部65將ik增加l (步驟S216)， 並將控制移交到步驟S208。另一方面，在步驟S215中，如果i「n2，則學 習部65將存儲於存儲部61的、與其乘員及設定操作編號k相關聯並存儲於 存儲部61的學習數據Dk刪除(步驟S217)。
作為確定的在該時刻存儲於存儲部61的概率模型Mqk，之後不會更新
該概率模型Mqk。學習部65對於確定的概率模型Mqk附加表示不更新的標
志。例如，學習部65將更新標誌f與概率模型相關聯並存儲於存儲部61。在 該更新的標誌f為T的情況下設定為禁止更新(即改寫)，在更新標誌f為'O' 的情況下設定為可以更新，從而學習部65能夠判別可否更新。另外，學習 部65將ik初始化為ik^。接著，學習部65將控制移交到步驟S208。
此外，規定次數n2是比nl大的數，並與認為可構築統計十分準確的概 率模型的數據數量相對應。規定次數nl及n2能夠通過經驗和實驗實現最佳 化。
以後，空調系統10在停止工作之前，以一定的時間間隔或距離間隔重 復上述的步驟S201 S217。
如以上進行的說明，本發明的第二實施方式的空調系統10在概率模型 生成之際，最佳地劃定符合特定狀況的車輛狀態、空調狀態等的狀態信息 的值的範圍，基於其結果構築計算概率的概率模型，從而能夠準確地應對 該特定狀況，自動優化空調設定。尤其是，空調系統10沿車輛實際通過的 路徑算出操作點之間的距離，並使用該距離來決定車輛的位置的區分，從 而能夠準確地決定應對某特定狀況的地點的範圍。
並且，本發明並不限定於上述實施方式。例如，空調系統10可以按事 前註冊的每位用戶分別生成並使用用於計算為進行規定的設定操作的概 率模型。這時，空調系統10使用戶的識別編號與概率模型相關聯。另外， 空調系統10另行具有用於識別乘員的機構，根據該機構僅使用與乘員以及 所識別的完成註冊的用戶相關聯的概率模型。並且，作為用於識別乘員的 機構，例如，能夠使用具有獲取乘員面部圖像的照相機和在控制部上進行 動作的軟體模塊的裝置，該軟體模塊利用模式匹配等將乘員的面部圖像與
註冊完成用戶的面部圖像比較核對。
而且，在上述實施方式中，控制信息修正部63基於概率模型進行修正 的參數如設定溫度及風量等，為乘員通過操作部50可直接設定的設定參
數。但是，控制信息修正部63可以修正使用溫度調節控制方式算出的空調
溫度Ta。或使用風量控制方式算出的風扇轉速、混風門的開度等與空調部
20的各部動作直接相關的控制參數。
另外，在概率模型的構築中，在上述實施方式中，預先準備了規定圖
形構造的標準模型。但是，代替準備這種標準模型，學習部65可以使用K2 算法或遺傳算法進行圖形構造的搜索。例如，在使用遺傳算法的情況下， 將各結點間的接續有無作為各要素的遺傳因子準備多個。並且，學習部65 使用上述信息量基準計算各遺傳因子的適應度。然後，學習部65選擇適應 度為規定以上的遺傳因子，進行交叉、突然變異等的操作而編制下一代的 遺傳因子。學習部65幾次重複這種操作後，選擇具有最高適合度的遺傳因 子。並且，學習部65將用被選擇的遺傳因子描述的圖形構造使用於概率模 型的構築。進而，學習部65可以組合使用這些算法和來自標準模型的概率 模型的構築。
另外，本發明不限於空調系統，能夠適用在接近特定的地點時，自動 地進行某些處理的裝置。例如，本發明能夠適用於汽車音響。在該情況下， 每當乘員接近能夠接收公布堵塞信息的AM廣播的地點時，對該AM廣播進 行選臺操作。這時，適用本發明的汽車音響，根據本發明，沿車輛移動路 徑算出進行選臺操作的各操作點之間的距離。於是，汽車音響基於該操作 點之間的距離對操作點進行分組，由此能夠準確地劃定應該進行選臺操作 的地點的範圍。並且，基於車輛的位置信息，生成算出對AM廣播進行選 臺的概率的概率模型，汽車音響使用該概率模型，在靠近能夠接收到AM 廣播的地點自動地對該AM廣播進行選臺。
並且，本發明能夠使用於車輛的車體控制，例如，電動車窗、鍵鎖 (keylock)、前燈、警報燈、後視鏡、供油口、可開式車頂、刮水器、車 間自動控制系統(ACC)、電子控制懸架(AVS)、變速器等的控制。例如， 每當接近隧道時，乘員進行關閉電動車窗的操作。這時，控制電動車窗的
車載控制裝置根據本發明，沿車輛的移動路徑算出電動車窗進行閉操作的 各操作點之間的距離。車載控制裝置基於該操作點之間的距離，對操作點 進行分組，從而能夠準確地劃定應該進行閉操作的地點的範圍。於是，基 於車輛的位置信息，生成算出關閉電動車窗的概率的概率模型。因此，車 載控制裝置通過使用該概率模型，能夠在靠近隧道時自動地關閉電動車 窗。
進而，對於接近規定的地點總是進行規定的操作的用戶，本發明也能 夠適用在到達該地點時自動進行該規定操作的手機。
如上所述，本領域技術人員能夠在本發明的範圍內進行各種修正。
權利要求
1. 一種路徑長度算出裝置，其算出與移動物體相關的事件的多個發生地點之間的最短路徑長度，其包括位置檢測部，其獲取移動物體的當前位置；事件探測部，其探測構成檢測對象的事件的發生；路徑歷史信息存儲部，其在第一事件發生時，存儲至少包括該第一事件發生地點的以往路徑信息；以及距離算出部，其在通過所述事件探測部探測到第二事件發生時，沿所述移動物體曾通過的路徑算出利用所述位置探測部獲取的第二事件發生地點與所述第一事件發生地點之間的最短路徑長度。
2. 根據權利要求l所述的路徑長度算出裝置，其中， 所述路徑歷史信息存儲部在所述第一事件發生時，將所述移動物體通過所述第一事件發生地點的路徑即以往路徑作為所述以往路徑信息進行 存儲，所述距離算出部在判定所述第二事件發生地點存在於所述以往路徑 上的情況下，沿該以往路徑算出所述最短路徑長度。
3. 根據權利要求2所述的路徑長度算出裝置，還包括 道路信息獲取部，其獲取道路信息；和路徑決定部，其通過所述位置檢測部獲取包括所述第一事件發生地點 的規定範圍內的所述以往路徑上的多個地點的位置，並使該多個地點的位 置與由所述道路信息獲取部獲取的道路信息相關聯，由此求出所述以往路 徑信息。
4. 根據權利要求2或3所述的路徑長度算出裝置，其中， 所述以往路徑信息包括表示移動物體通過所述以往路徑時的移動方向的第一移動方向，所述位置檢測部獲取表示所述第二事件發生地點的移 動物體的移動方向的第二移動方向，所述距離算出部僅在所述第二移動方 向與所述第一移動方向一致的情況下，判定所述第二事件發生地點存在於 所述以往路徑上。
5. 根據權利要求2或3所述的路徑長度算出裝置，其中， 所述以往路徑信息包括與所述以往路徑上的多個地點相對應的距出 發點的行駛距離或距所述第一事件發生地點的相對距離，所述距離算出部參照所述行駛距離或所述相對距離，算出所述最短路 徑長度。
6. 根據權利要求1所述的路徑長度算出裝置，還包括 道路信息獲取部，其獲取道路信息；和路徑決定部，其在通過所述事件探測部探測到第二事件發生時，通過 所述位置檢測部獲取所述移動物體通過該第二事件發生地點的路徑即當 前路徑上的多個地點的位置，並使該多個地點的位置與由所述道路信息獲 取部獲取的道路信息相關聯，由此求出表示該當前路徑的當前路徑信息，所述距離算出部在根據存儲於所述路徑歷史信息存儲部的第一事件 發生地點和所述當前路徑信息判定該第一事件發生地點存在於所述當前 路徑上的情況下，沿所述當前路徑算出所述最短路徑長度。
7. 根據權利要求6所述的路徑長度算出裝置，其中，所述位置檢測部獲取移動物體在檢測位置時的移動方向，由此，所述 當前路徑信息包括表示在所述當前路徑的移動物體的移動方向的第二移 動方向，所述以往路徑信息包括表示在所述第一事件發生地點的移動物體 的移動方向的第一移動方向，所述距離算出部僅在所述第一移動方向與所 述第二移動方向一致的情況下，判定所述第一事件發生地點存在於所述當 前路徑上。
8. 根據權利要求6或7所述的路徑長度算出裝置，其中， 所述當前路徑信息包括與所述當前路徑上的多個地點相對應的距出發點的行駛距離或距所述第二事件發生地點的相對距離，所述距離算出部參照所述行駛距離或所述相對距離算出所述最短路 徑長度。
9. 根據權利要求1所述的路徑長度算出裝置，還包括 道路信息獲取部，其獲取道路信息；和路徑決定部，其在通過所述事件探測部探測到第二事件發生時，通過 所述位置檢測部獲取所述移動物體通過該第二事件發生地點的路徑即當 前路徑上的多個地點的位置，並使該多個地點的位置與由所述道路信息獲 取部獲取的道路信息相關聯，由此求出表示該當前路徑的當前路徑信息，所述路徑歷史信息存儲部將所述第一事件發生地點與所述移動物體 通過該第一事件發生地點之前或之後所通過的規定地點作為所述以往路 徑信息進行存儲，所述距離算出部在根據存儲於所述路徑歷史信息存儲部的所述以往 路徑信息和所述當前路徑信息判定所述規定地點存在於所述當前路徑上 的情況下，沿所述當前路徑或所述以往路徑算出所述最短路徑長度。
10. 根據權利要求9所述的路徑長度算出裝置，其中， 所述位置檢測部獲取移動物體在位置檢測時的移動方向，由此，所述當前路徑信息包括表示在所述當前路徑的移動物體的移動方向的第二移 動方向，所述以往路徑信息包括表示在所述規定地點的移動物體的移動方 向的第一移動方向，所述距離算出部僅在所述第一移動方向與所述第二移 動方向一致的情況下，判定所述規定地點存在於所述當前路徑上。
11. 根據權利要求9或10所述的路徑長度算出裝置，其中，所述以往路徑信息包括與所述以往路徑上的規定地點相對應的距出 發點的第一行駛距離或距所述第一事件發生地點的第一相對距離，且所述 當前路徑信息包括與所述當前路徑上的多個地點相對應的距出發點的第 二行駛距離或距所述第二事件發生地點的第二相對距離，所述距離算出部參照所述第一及第二行駛距離或所述第一及第二相 對距離，算出所述最短路徑長度。
12. —種路徑長度算出方法，其算出與移動物體相關的事件的多個發生地點之間的最短路徑長度，其包括探測第一事件的發生的步驟；在第一事件發生時，存儲表示移動物體通過該第一事件發生地點的路 徑即以往路徑的以往路徑信息的步驟；探測第二事件的發生的步驟；在探測到第二事件發生時，獲取該第二事件發生地點的當前位置的步驟；以及在探測到第二事件發生時，在根據第二事件發生地點和所述以往路徑 信息判定該第二事件發生地點存在於所述以往路徑上的情況下，沿該以往路徑算出所述第一事件發生地點與所述第二事件發生地點之間的最短路 徑長度。
13. —種記錄介質，其記錄有使計算機算出與移動物體相關的事件的 多個發生地點之間的最短路徑長度的程序，所述程序包括探測第一事件的發生的步驟；在第一事件發生時，存儲表示移動物體通過該第一事件發生地點的路 徑即以往路徑的以往路徑信息的步驟； 探測第二事件的發生的步驟；在探測到第二事件發生時，獲取該第二事件發生地點的當前位置的步 驟；以及在探測到第二事件發生時，在根據第二事件發生地點和所述以往路徑 信息判定該第二事件發生地點存在於所述以往路徑上的情況下，沿該以往 路徑算出所述第一事件發生地點與所述第二事件發生地點之間的最短路 徑長度的步驟。
14. 一種車輛用空調裝置，包括空調部，其向車輛內供給空調空氣；位置信息獲取部，其獲取表示所述車輛的位置的位置信息；存儲部，其存儲表示所述車輛通過由乘員進行規定的設定操作的操作 點時的路徑即以往路徑的以往路徑信息和該操作點的位置信息；學習部，其構築用於通過輸入所述位置信息算出乘員進行規定的設定 操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由所述學習部構築的概率模型輸入由所述位置 信息獲取部獲取的車輛的當前位置信息而算出所述概率，根據該概率，將 與乘員的設定操作相關聯的設定信息或控制信息修正為所述規定的設定 操作；以及空調控制部，其根據所述被修正的設定信息或控制信息控制所述空調部，所述學習部包括距離算出部，其在乘員每次進行規定的設定操作時，在根據由所述位 置檢測部獲取的進行該規定的設定操作的當前操作點和存儲於所述存儲 部的各以往路徑信息判定該當前操作點存在於所述以往路徑上的情況下， 沿該以往路徑算出在該以往路徑上進行規定的設定操作的以往操作點與 該當前操作點之間的最短路徑長度，由此，編制記錄了各操作點之間的最 短路徑長度的距離參照圖表；分組部，其參照所述距離參照圖表，將所述各操作點至少區分為第一 組和第二組，且根據包含於該第一組的操作點決定與車輛的位置相關的第 一範圍，根據包含於該第二組的操作點決定與車輛的位置相關的第二範 圍；以及概率模型構築部，其通過決定針對包含於所述第一範圍的車輛的位置 的所述概率及針對包含於所述第二範圍的車輛的位置的所述概率，構築與 所述規定的設定操作相關聯的概率模型。
15. —種控制裝置，其為搭載於移動物體上的設備的控制裝置，其包括位置信息獲取部，其獲取表示移動物體的位置的位置信息；存儲部，其存儲表示在所述移動物體通過進行與所述設備相關的規定的設定操作的操作點時的路徑即以往路徑的以往路徑信息和該操作點的位置信息；學習部，其構築用於通過輸入所述位置信息算出針對所述設備進行規 定的設定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由所述學習部構築的概率模型輸入由所述位置 信息獲取部獲取的移動物體的當前位置信息而算出所述概率，根據該概 率，將與針對所述設備的設定操作相關聯的設定信息或控制信息修正為所 述規定的設定操作；以及控制部，其根據所述被修正的設定信息或控制信息控制所述設備，所述學習部包括距離算出部，其在每次進行所述規定的設定操作時，在根據由所述位 置檢測部獲取的進行該規定的設定操作的當前操作點和存儲於所述存儲 部的各以往路徑信息判定該當前操作點存在於所述以往路徑上的情況下， 沿該以往路徑算出在該以往路徑上進行規定的設定操作的以往操作點與 該當前操作點之間的最短路徑長度，由此，編制記錄有各操作點之間的最 短路徑長度的距離參照圖表；分組部，其參照所述距離參照圖表，將所述各操作點至少區分為第一 組和第二組，且根據包含於該第一組的操作點決定與移動物體的位置相關 的第一範圍，根據包含於該第二組的操作點決定與移動物體的位置相關的 第二範圍；以及概率模型構築部，其通過決定針對包含於所述第一範圍的移動物體的 位置的所述概率及針對包含於所述第二範圍的移動物體的位置的所述概 率，構築與所述規定的設定操作相關聯的概率模型。
全文摘要
本發明提供一種路徑長度算出裝置，其包括位置檢測部，其獲取移動物體的當前位置；事件探測部，其探測構成為檢測對象的事件的發生；路徑歷史信息存儲部，其在第一事件發生時，存儲至少包括該第一事件發生地點的以往路徑信息；以及距離算出部，其在通過事件探測部探測到第二事件發生時，沿移動物體通過的路徑算出利用位置探測部獲取的第二事件發生地點與第一事件發生地點之間的最短路徑長度。
文檔編號B60H1/00GK101393035SQ200810149000
公開日2009年3月25日 申請日期2008年9月22日 優先權日2007年9月21日
發明者原哲也, 原孝介, 坂倉義明, 小島康史, 巖崎弘利, 竹田弘 申請人:株式會社電裝