路径长度算出装置及路径长度算出方法

专利名称：路径长度算出装置及路径长度算出方法
技术领域：
本发明涉及一种路径长度算出装置、路径长度算出方法、路径长度算 出程序及车辆用空调装置以及移动物体搭载设备的控制装置，尤其涉及算 出从规定的关注地点到目的地的最短路径长度的路径长度算出装置、路径 长度算出方法及路径长度算出程序、以及利用这些对于规定位置优化空调 设定的车辆用空调装置。
背景技术：
近年来，开发有路径搜索用的各种各样的导航系统。导航系统不限于 车载用，也搭载于便携式终端，正逐渐被广泛利用。在这种导航系统中重 要的是，精确地求得从出发地到目的地的最短路径。因此，用于路径搜索 的各种各样的方法逐渐被开发利用。用于路径搜索的代表方法有迪杰斯特
拉算法(Dijkstra's Algorithm)。在迪杰斯特拉算法中，例如，交叉点用结 点表示，交叉点间的道路用带有长度信息的链路表示。并且，从出发地到 目的地的路径通过交替连接链路和结点来表示，选择求得的路径长度为最 短的路径。
例如，日本特开平6-174485号公报所述的路径搜索装置被构成为将 各结点间的链路长度用道路的宽度及属性进行修正，基于修正后的链路长 度求得为行驶该链路所必须的所需时间，并显示该所需时间。
另一方面，根据提供给用户的服务，有要求仅从用户已经通过的道路 选择路径的情况。同样地，也有要求基于用户已经通过的道路算出多个地 点间的距离的情况。但是，如上述的路径搜索装置，现有的路径搜索装置 及路径搜索方法仅求得出发地和目的地的最短路径，因此有将用户一次也 没通过的道路包含在路径内的情况。

发明内容
本发明的目的在于提供一种限于用户曾通过的路径算出多个地点之 间的最短路径长度的路径长度算出装置及路径长度算出方法。
本发明的另一目的在于提供一种车辆用空调装置，其使用概率模型， 自动优化针对特定状况的空调设定，其中，在生成概率模型之际，限定于 车辆曾通过的路径，求出进行了设定操作的多个地点之间的最短路径长 度，并基于该最短路径长度决定该特定的状况产生的范围。
根据本发明的一个方面，提供一种路径长度算出装置，其算出与移动 物体相关的事件的多个发生地点之间的最短路径长度。路径长度算出装置 包括位置检测部，其获取移动物体的当前位置；事件探测部，其探测构 成检测对象的事件的发生；路径历史信息存储部，其在第一事件发生时， 存储至少包括该第一事件发生地点的以往路径信息；以及距离算出部，其 在通过事件探测部探测到第二事件发生时，沿移动物体曾通过的路径算出 利用位置探测部获取的第二事件发生地点与第一事件发生地点之间的最 短路径长度。
由于具有该结构，因此路径长度算出装置能够沿移动物体曾通过的路 径求出第一事件发生地点与第二事件发生地点的最短路径长度。
另外，优选的是，路径历史信息存储部在第一事件发生时，将移动物 体通过第一事件发生地点的路径即以往路径作为以往路径信息进行存储， 距离算出部在判定第二事件发生地点存在于以往路径上的情况下，沿该以 往路径算出最短路径长度路径。由于具有该结构，因此路径长度算出装置 能够沿以往通过的路径求出第一事件发生地点与第二事件发生地点的最 短路径长度。
另外，优选的是，路径长度算出装置还包括道路信息获取部，其获 取道路信息；和路径决定部，其通过位置检测部获取包括第一事件发生地 点的规定范围内的以往路径上的多个地点的位置，并使该多个地点的位置 与由道路信息获取部获取的道路信息相关联，由此求出以往路径信息。
此外，优选的是，以往路径信息包括表示移动物体通过以往路径时的 移动方向的第一移动方向，位置检测部获取表示第二事件发生地点的移动 物体的移动方向的第二移动方向，距离算出部仅在第二移动方向与第一移 动方向一致的情况下，判定第二事件发生地点存在于以往路径上。由于具 有该结构，因此路径长度算出装置能够考虑事件发生时移动物体的移动方 向，求出最短路径长度。因此，路径长度算出装置能够将多个事件因根据 移动方向而不同的理由发生的情况、和因与移动方向没有关系的理由发生 的情况进行区别，评价事件发生地点之间的路径长度。此外，优选的是，以往路径信息包括与以往路径上的多个地点相对应 的距出发点的行驶距离或距第一事件发生地点的相对距离，距离算出部参 照行驶距离或相对距离，算出最短路径长度。由此，路径长度算出装置不 需要重新调查事件发生地点之间的路径，因此能够减少路径长度算出所需 的计算处理量。另外，优选的是，路径长度算出装置还包括路径决定部，其在通过 事件探测部探测到第二事件发生时，通过位置检测部获取移动物体通过该 第二事件发生地点的路径即当前路径上的多个地点的位置，并使该多个地点的位置与由道路信息获取部获取的道路信息相关联，由此求出表示该当 前路径的当前路径信息。此时，优选的是，距离算出部在根据存储于路径 历史信息存储部的第一事件发生地点和当前路径信息判定第一事件发生 地点存在于当前路径上的情况下，沿当前路径算出最短路径长度。由于具 有该结构，因此路径长度算出装置能够沿第二事件发生时通过的路径求出 第一事件发生地点与第二事件发生地点的最短路径长度。另外，优选的是，位置检测部获取移动物体在检测位置时的移动方向， 由此，当前路径信息包括表示在当前路径的移动物体的移动方向的第二移 动方向，以往路径信息包括表示在第一事件发生地点的移动物体的移动方 向的第一移动方向，距离算出部仅在第一移动方向与第二移动方向一致的 情况下，判定第一事件发生地点存在于当前路径上。由于具有该结构，因 此，路径长度算出装置能够考虑事件发生时的移动物体的移动方向，求出 最短路径长度。因此，路径长度算出装置能够将多个事件因根据移动方向 而不同的理由发生的情况、和因与移动方向没有关系的理由发生的情况进 行区别，评价事件发生地点之间的路径长度。此外，优选的是，当前路径信息包括与当前路径上的多个地点相对应 的距出发点的行驶距离或距第二事件发生地点的相对距离，距离算出部参
照行驶距离或相对距离算出最短路径长度。由此，路径长度算出装置不需 要重新调査事件发生地点之间的路径，因此能够减少路径长度算出所需的 计算处理量。
此外，路径长度算出装置优选包括道路信息获取部，其获取道路信 息；和路径决定部，其在通过事件探测部探测到第二事件发生时，通过位 置检测部获取移动物体通过该第二事件发生地点的路径即当前路径上的 多个地点的位置，并使该多个地点的位置与由道路信息获取部获取的道路 信息相关联，由此求出表示当前路径的当前路径信息。此时优选的是，路 径历史信息存储部将第一事件发生地点与移动物体通过第一事件发生地 点之前或之后所通过的规定地点作为以往路径信息进行存储，距离算出部 在根据存储于路径历史信息存储部的以往路径信息和当前路径信息判定 规定地点存在于当前路径上的情况下，沿当前路径或以往路径算出最短路 径长度。由于具有该结构，因此路径长度算出装置即使在第一路径发生时 移动物体通过的路径与第二事件发生时移动物体通过的路径在中途分支， 或在中途合并的情况下，也能够沿该第一事件发生时或第二事件发生时的 路径求出第一事件发生地点与第二事件发生地点的最短路径长度。
此外，优选的是，位置检测部获取移动物体在位置检测时的移动方向， 由此，当前路径信息包括表示在当前路径的移动物体的移动方向的第二移 动方向，以往路径信息包括表示在规定地点的移动物体的移动方向的第一 移动方向，距离算出部仅在第一移动方向与第二移动方向一致的情况下， 判定规定地点存在于当前路径上。由于具有该结构，因此路径长度算出装 置能够考虑事件发生时移动物体的移动方向，求出最短路径长度。因此， 路径长度算出装置能够将多个事件因根据移动方向而不同的理由发生的 情况、和因与移动方向没有关系的理由发生的情况进行区别，评价事件发 生地点之间的路径长度。
此外，优选的是，以往路径信息包括与以往路径上的规定地点相对应 的距出发点的第一行驶距离或距第一事件发生地点的第一相对距离，且当 前路径信息包括与当前路径上的多个地点相对应的距出发点的第二行驶 距离或距第二事件发生地点的第二相对距离，距离算出部参照第一及第二 行驶距离或第一及第二相对距离，算出最短路径长度。由此，路径长度算
出装置不需要重新调查事件发生地点之间的路径，因此能够减少路径长度 算出所需的计算处理量。根据本发明的其他方面，提供一种路径长度算出方法，其算出与移动 物体相关的事件的多个发生地点之间的最短路径长度。路径长度算出方法 包括探测第一事件的发生的步骤；在第一事件发生时，存储表示移动物 体通过该第一事件发生地点的路径即以往路径的以往路径信息的步骤；探 测第二事件的发生的步骤；在探测到第二事件发生时，获取该第二事件发 生地点的当前位置的步骤；以及在探测到第二事件发生时，在根据第二事 件发生地点和以往路径信息判定第二事件发生地点存在于以往路径上的 情况下，沿该以往路径算出第一事件发生地点与第二事件发生地点之间的 最短路径长度。根据本发明的又一其他方面，提供一种记录介质，其记录有使计算机 算出与移动物体相关的事件的多个发生地点之间的最短路径长度的程序。 记录在该记录介质上的路径长度算出程序包括探测第一事件的发生的步 骤；在第一事件发生时，存储表示移动物体通过该第一事件发生地点的路 径即以往路径的以往路径信息的步骤；探测第二事件的发生的步骤；在探 测到第二事件发生时，获取该第二事件发生地点的当前位置的步骤；以及 在探测到第二事件发生时，在根据第二事件发生地点和以往路径信息判定 该第二事件发生地点存在于以往路径上的情况下，沿该以往路径算出第一 事件发生地点与第二事件发生地点之间的最短路径长度的步骤。根据本发明的又一其他方面，提供一种车辆用空调装置。该车辆用空 调装置包括空调部，其向车辆内供给空调空气；位置信息获取部，其获 取表示车辆的位置的位置信息；存储部，其存储表示车辆通过由乘员进行 规定的设定操作的操作点时的路径即以往路径的以往路径信息和该操作 点的位置信息；学习部，其构筑用于通过输入位置信息算出乘员进行规定 的设定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由学习部构筑的概 率模型输入由位置信息获取部获取的车辆的当前位置信息而算出所述概 率，根据该概率，将与乘员的设定操作相关联的设定信息或控制信息修正 为规定的设定操作；以及空调控制部，其根据被修正的设定信息或控制信 息控制空调部。并且，学习部包括距离算出部，其在乘员每次进行规定
的设定操作时，在根据由位置检测部获取的进行规定的设定操作的当前操 作点和存储于存储部的各以往路径信息判定当前操作点存在于以往路径 上的情况下，沿该以往路径算出在该以往路径上进行规定的设定操作的以 往操作点与当前操作点之间的最短路径长度，由此，编制记录了各操作点 之间的最短路径长度的距离参照图表；分组部(654)，其参照距离参照图 表，将各操作点至少区分为第一组和第二组，且根据包含于第一组的操作 点决定与车辆的位置相关的第一范围，根据包含于第二组的操作点决定与 车辆的位置相关的第二范围；以及概率模型构筑部，其通过决定针对包含
于第一范围的车辆的位置的所述概率及针对包含于第二范围的车辆的位 置的所述概率，构筑与规定的设定操作相关联的概率模型。本发明的车辆 用空调装置在生成概率模型之际，限定于车辆曾通过的路径，求出设定操 作进行的多个操作点之间的最短路径长度，使用该最短路径长度，基于分 组操作点的结果来决定对车辆位置的区分，因此能够准确地区分该特定状 况产生的范围。
根据本发明的又一其他方面，提供一种控制装置，其为搭载于移动物
体上的设备的控制装置。该控制装置包括位置信息获取部，其获取表示 移动物体的位置的位置信息；存储部，其存储表示在移动物体通过进行与
设备相关的规定的设定操作的操作点时的路径即以往路径的以往路径信
息和操作点的位置信息；学习部，其构筑用于通过输入位置信息算出针对 设备进行规定的设定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由学 习部构筑的概率模型输入由位置信息获取部获取的移动物体的当前位置 信息而算出所述概率，根据该概率，将与针对所述设备的设定操作相关联 的设定信息或控制信息修正为规定的设定操作；以及控制部，其根据被修 正的设定信息或控制信息控制所述设备。并且，学习部包括距离算出部， 其在每次进行规定的设定操作时，在根据由位置检测部获取的进行规定的 设定操作的当前操作点和存储于存储部的各以往路径信息判定当前操作 点存在于以往路径上的情况下，沿该以往路径算出在以往路径上进行规定 的设定操作的以往操作点与当前操作点之间的最短路径长度，由此，编制 记录有各操作点之间的最短路径长度的距离参照图表；分组部，其参照距 离参照图表，将各操作点至少区分为第一组和第二组，且根据包含于第一
组的操作点决定与移动物体的位置相关的第一范围，根据包含于第二组的操作点决定与移动物体的位置相关的第二范围；以及概率模型构筑部，其通过决定针对包含于第一范围的移动物体的位置的所述概率及针对包含 于第二范围的移动物体的位置的所述概率，构筑与规定的设定操作相关联 的概率模型。


通过参照以下附图以及详细说明，能够更好地理解本发明在此所示的 特征及其他特征和优点。图1是表示本发明的第一实施方式的路径长度算出装置的功能框图。图2表示存储于缓冲器的信息的概略示意图。图3A是表示以往路径与当前路径不重合时的以往路径及当前路径的 示意图。图3B是表示以往路径与当前路径局部重合时的以往路径及当前路径 的示意图。图4A是表示以往路径的终点存在于当前路径的操作点与终点之间时 的当前路径与以往路径的关系的示意图。图4B.是表示以往路径的终点存在于当前路径的起始点与操作点之间 时的当前路径与以往路径的关系的示意图。图5A是表示仅将历史操作点的信息作为以往路径信息存储并使用时 的以往路径与当前路径的关系的示意图。图5B是表示仅将当前操作点作为当前路径信息使用时的以往路径与 当前路径的关系的示意图。图6是表示距离参照图表的一例的图。图7是表示本发明的第一实施方式的路径长度算出装置的动作的流程图。图8是表示本发明的第二实施方式的空调系统的概略结构图。 图9是表示空调系统的控制部的功能框图。图10是表示为自动调节空调系统的设定参数而使用的概率模型的一 例的图形构造的图。
图IIA是表示针对图IO所示的概率模型的与星期相关的输入结点的 附条件概率表的图。
图11B是表示针对图IO所示的概率模型的与时间带相关的输入结点 的附条件概率表的图。
图IIC是表示针对图IO所示的概率模型的与当前位置相关的输入结 点的附条件概率表的图。
图IID是表示针对图IO所示的概率模型的输出结点的附条件概率表 的图。
图12是表示本发明的第二实施方式的空调系统的动作的流程图。 图13是表示本发明的第二实施方式的空调系统的动作的流程图。
具体实施例方式
以下，照附图对本发明的路径长度算出装置进行说明。但本发明并 不限定于以下说明，注意在权利要求书所述的发明和其等同物所涉及的事 项。
以下，对本发明第一实施方式的路径长度算出装置进行说明。
本发明的第一实施方式的路径长度算出装置例如搭载于车辆，限定于 车辆此前通过的路径，算出多个地点间的路径长度。为此，该路径长度算 出装置在成为记录对象的事件(例如，进行诸如变更设定温度或设定为内 气循环模式的空调装置的操作)发生的地点附近，使用户通过的路径与该 事件关联并存储。在之后新的事件发生的情况下，路径长度算出装置调查 该新的事件的发生地点是否存在于被存储的路径上。并且，在新的事件的 发生地点存在于被存储的路径上的情况下，路径长度算出装置沿该路径算 出和与该路径相关联的事件发生地点之间的距离。并且，作为用于判断该 事件彼此的地理关联性的信息，路径长度算出装置沿车辆通过的路径算出 事件发生地点彼此的最短路径长度。
图1是表示路径长度算出装置1的整体结构的功能框图。如图1所示， 路径长度算出装置l具有位置检测部2、道路信息获取部3、操作部4、 存储部5和控制部6。
位置检测部2检测搭载有路径长度算出装置1的车辆的当前位置及行
进方向。为此，位置检测部2作为传感器，具有地磁传感器、陀螺仪、距 离传感器及GPS接收机。并且，地磁传感器获取绝对方位，陀螺仪检测相 对方位。另外，距离传感器基于车速脉冲信号算出距出发点的行驶距离。
并且，GPS接收机基于构成GPS (全球定位系统)的GPS卫星的信息， 获取车辆当前位置的纬度及经度。位置检测部2组合这些信息检测车辆的 当前位置及行进方向。并且，由于地磁传感器、陀螺仪、距离传感器及 GPS接收机可以分别使用公知的设备，因此，这里省略其详细说明。此外， 由于组合来自这些传感器的信息检测车辆的位置及行进方向的方法也是 公知的，因此，这里省略其详细说明。
位置检测部2按一定的距离间隔(例如，每50m)或一定的时间间隔 (例如，每5秒)检测车辆的当前位置及行进方向，并发送到控制部6。 以下将该当前位置及行进方向称为位置信息。
道路信息获取部3获取包括车辆的当前位置周边的道路信息的地图， 向控制部6发送。为此，道路信息获取部3具有例如，记录地图信息的 DVD、 CD等的磁光记录介质和该记录介质的读取装置。这里，道路信息 由表示各交叉点的结点和表示连接邻接交叉点间的道路的链路构成。并 且，结点与该结点自身的识别信息、位置、连接于结点的链路的识别信息 等相关联。另外，链路与该链路自身的识别信息、链路的位置、长度、道 路的类别(例如，普通道路或高速道路)、 一方通行信息等相关联。此外， 道路信息获取部3可以通过无线通信网络，从服务器获取地图信息。
操作部4作为事件探测部发挥作用，探测车辆的乘员进行某些操作。 为此，操作部4由车载设备的操作部或车辆的操作装置构成。被探测的操 作可以为对车载设备的任意的设定操作，例如，变更空调装置的设定的操 作(改变设定温度，调整风量或风向、设定为内气循环模式或外气导入模 式等)或汽车音响的操作(接通/切断汽车音响的电源、听收音机、操作 CD、调整音量等)。或者，该操作也可以为对车辆的运行操作，例如，踩 制动踏板、加速/减速、使刮水器转动、开/关电动车窗的操作。
并且，操作部4在探测到乘员进行某些操作时，将表示该操作内容的 信号发送给控制部6。
存储部5例如由可改写的非易失性半导体存储器或磁记录介质及其读储部5存储用控制部6进行的程序、该程序使用 的各种设定参数等。并且，存储部5作为路径历史信息存储部发挥作用，存储在控制部6所求得的、表示车辆通过的路径的路径历史信息。控制部6由CPU、 ROM、 RAM等构成的一个或多个未图示的微型电 子计算机及其周边回路构成。并且，控制部6作为通过在该微型电子计算 机上进行的计算机程序来实现的功能模块，具有路径决定部7及距离算出 部8。并且，控制部6具有缓冲器9，该缓冲器9由循环缓冲器构成，用 于临时储存在车辆的当前位置附近的规定区间的与车辆通过路径上的多 个地点相关的位置信息。以下，对控制部6的动作进行详细说明。路径决定部7每次从位置检测部2获取位置信息，都进行该位置信息 和从道路信息获取部3获取的道路信息的地图匹配。并且，路径决定部7 基于地图匹配的结果，使该i立置信息与包含于道路信息的任意的链路或结 点相关联。作为地图匹配，由于可以利用公知的方法，因此，这里省略地 图匹配的详细说明。路径决定部7在将位置信息与链路或结点相关联时，将该位置信息与 相关联的链路或结点一起存储于缓冲器9。若缓冲器9存储了规定数量(例 如，10个)的位置信息，则之后，每当有新的位置信息存储于缓冲器9， 从缓冲器9中删除最旧的位置信息。这里，当从操作部4将表示进行了某些操作的操作信号发送到控制部 6时，路径决定部7从位置检测部2获取该操作进行时的车辆的位置信息， 与用于识别该操作的种类的操作识别信息一起存储于缓冲器9。此外，以 下将操作进行时车辆的位置称作操作点。并且，路径决定部7可以将在与 控制部6从操作部4接收操作信号时最接近的定时获取的位置信息作为表 示操作点的信息。操作进行之后，当上述的规定数量的一半的位置信息被存储于缓冲器 9时，路径决定部7将该时刻存储于缓冲器9的位置信息作为一个路径历 史信息存储于存储部5。因此， 一个路径历史信息包含操作点的位置信息 和以该操作点为大致中心沿路径前后大致同数量(例如，平均5个)的位 置信息。并且，包含于路径历史信息的各位置信息分别与表示道路信息的
链路或结点相关联。另外，路径历史信息也包含与进行的操作相对应的操 作识别信息。并且，当包含于一个路径历史信息的路径的从起点到终点的 距离过短时，即使在不同的操作点进行的操作彼此有关联性，路径长度算 出装置l也不能够求得该操作点间的路径长度。因此，例如，包含于一个 路径历史信息的路径的从起点到终点的距离可以被设定成在不同的操作 点进行的操作彼此有关联性的有可能的最大距离。
图2表示存储于缓冲器9的信息的一例。并且，在该例中为简单化，
在缓冲器9中仅存储五个位置信息。如图2所示，表200的各行分别储存 一个位置信息201 205。并且，在各位置信息中储存了从GPS接收机获 取的纬度、经度信息，表示车辆的行进方向的方位，由距离传感器获取的 距离出发点的距离，距离操作点的相对距离，以及链路或结点的识别编号。
路径决定部7重复上述处理，每当通过操作部4进行操作时，便编制 新的路径历史信息存储于存储部5。
距离算出部8算出两个操作点间的最短路径长度。因此，在存储部5
中存储至少一个路径历史信息的情况下，当进行新的操作时，距离算出部 8由存储部5读入路径历史信息。以下，将新进行的操作所涉及的操作点 及路径历史信息分别称作当前操作点及当前路径信息，将由存储部5读入 的路径历史信息及包含于其的操作点分别称作以往路径信息及历史操作 点。并且，距离算出部8调查包含于当前路径信息的任意点和包含于以往 路径信息的任一点的距离是否在规定的阈值(例如，10m)以下。当该距 离为规定的阈值以下时，距离算出部8判定在当前路径与以往路径存在一 致的点。而且，在发现一致点时，限定于包含于当前路径信息的路径和包 含于以往路径的路径，距离算出部8通过用迪杰斯特拉算法等路径搜索方 法，算出当前操作点与历史操作点间的最短路径长度。
并且，距离算出部8可以使用二分查找法，从包含在以往路径信息的 点中搜索与当前路径信息的关注点最接近的点。或者，距离算出部8能够 通过在包含于该两个道路信息的链路或结点的识别编号中调查是否存在 相等的部分，来判定当前路径和以往路径是否存在一致的点。在该情况下， 距离算出部8还能够区别高速道路及与高速道路并行的普通道路。
以下，使用图3说明该方式。图3A是表示以往路径与当前路径不重
合时的以往路径及当前路径的示意图，图3B是表示以往路径与当前路径
局部重合时的以往路径及当前路径的示意图。在图3A及图3B中，虚线 301 303分别表示道路。另外，实线311表示以往路径，实线311上所示 的空心箭头312表示历史操作点。同样地，实线321表示当前路径，实线 321上所示的箭头322表示当前操作点。并且，在以往路径311及当前路 径321中，将通过这些路径时的起始点标以'S'符号，终点标以'G'的符 号。
首先，如图3A所示，在以往路径311沿道路301，当前路径321沿 道路302，以往路径311与当前路径321完全不重合的情况下，车辆不能 够从历史操作点312仅通过已经通过的路径行驶到当前操作点322。因此， 距离算出部8将历史操作点312与当前操作点322之间的距离设定为无限 大。这是由于考虑到在历史操作点312进行的操作与在当前操作点322进 行的操作之间没有任何关联性的可能性高。
另一方面，在图3B中，由于以往路径311从道路301经由道路303 至道路302，因此，以往路径311从中途与当前路径321重合。因此，车 辆能够从历史操作点212沿以往路径311和当前路径321行驶到当前操作 点322。因此，距离算出部8算出沿这些路径的当前操作点与历史操作点 之间的最短路径长度。
距离算出部8在每次进行新操作时，按照上述顺序，分别算出沿当前 操作点与被存储的全部以往路径信息的历史操作点的最短路径的距离。并 且，距离算出部8从存储部5读出表示各操作点之间距离的距离参照图表， 将新获得的当前操作点与各历史操作点之间的距离添写到距离参照图表。 并且，距离算出部8将更新了的距离参照图表存储于存储部5。
并且，距离算出部8可以通过与上述顺序不同的方法算出操作点之间 的最短路径长度。对这种其他的方法进行说明。该方法中，当在存储部5 存储路径历史信息时，仅存储历史操作点和将该历史操作点作为大致中心 的上述规定区间的起始点及终点这三点的信息。并且，距离算出部8在调 査当前路径与以往路径是否一致时，调查该三点的任一点与包含于当前路 径信息中的任意一点所关联的道路信息是否一致，即是否在当前路径上存 在。并且，在历史操作点存在于当前路径上的情况下，距离算出部8沿当
前路径求出历史操作点和当前操作点的距离。另外，在以往路径的起始点 存在于当前路径上的情况下，距离算出部8通过从起始点到历史操作点的 距离加上或减去从该起始点到当前操作点的距离，来求出两操作点之间的 距离。在以往路径的终点存在于当前路径上的情况也同样地，距离算出部 8通过将从终点到历史操作点的距离加上或减去从该终点到当前操作点的 距离，来求出两操作点之间的距离。
参照图4A及图4B对采用其他的计算方法时的示例进行说明。图4A 是表示以往路径的终点401存在于用实线表示的当前路径411上，且当前 路径411的操作点412存在于比以往路径终点401靠历史操作点402侧 (即，以往路径的终点401存在于当前路径411的操作点412和终点413 之间的情况)时的当前路径与以往路径的关系的示意图。同样地，图4B 是表示以往路径的终点401存在于当前路径411上，且当前路径的操作点 412存在于以往路径终点401前面(即，以往路径的终点401存在于当前 路径的起始点414和操作点412之间的情况)时的当前路径与以往路径的 关系的示意图。
在图4A所示的示例中，从操作点412到以往路径终点401的区间(距 离B)与从历史操作点402到终点401的区间(距离A)重复。因此，距 离算出部8将操作点412与历史操作点402之间的距离d设定为(A-B)。
另一方面，在如图4B所示的示例中，从操作点412到以往路径终点 401的区间(距离B)与从历史操作点402到终点401的区间(距离A) 不重复。因此，距离算出部8将操作点412与历史操作点402之间的距离 d设定为(A+B)。
另外，针对当前路径或以往路径的任一方，距离算出部8仅使用操作 点的位置信息，即可调查当前路径与以往路径是否一致。参照图5A和图 5B对该方法进行说明。图5A是表示仅将历史操作点的信息作为以往路径 信息存储使用时的以往路径与当前路径的关系的示意图。另外，图5B是 表示仅将当前操作点作为当前路径信息使用时的以往路径与当前路径的 关系的示意图。
在图5A中，虚线501 503分别表示道路。另外，道路502上的实线 511表示当前路径，实线511上所示的箭头512表示当前操作点。车辆从
当前路径511的起始点513向终点514行进。另外，空心的箭头521 525 分别表示历史操作点。当前操作点512及历史操作点521 525的箭头方 向表示车辆的行进方向。
在图5A所示的方法中，在历史操作点存在于当前路径上的情况下， 距离算出部8沿当前路径算出当前操作点与历史操作点之间的距离。在图 5A中，历史操作点521及522存在于当前路径511上，其他的历史操作 点523 525远离当前路径511。因此，距离算出部8沿当前路径511算出 当前操作点512与历史操作点521或522的距离，并将其以外的历史操作 点523 525与当前操作点512之间的距离设定为无限大。
下面，对图5B所示的示例进行说明。在图5B中，虚线551 554分 别表示道路。另外，从道路551经由道路553至道路552的实线561和沿 道路554的实线562表示以往路径。此外，空心的箭头563及564分别表 示以往路径561及以往路径562的历史操作点。并且，箭头571表示当前 操作点。当前操作点571及历史操作点563及564的箭头方向表示车辆的 行进方向。
在如图5B所示的方法中，在当前操作点存在于以往路径上的情况下， 距离算出部8沿以往路径算出当前操作点与历史操作点之间的距离。在图 5B中，由于当前操作点571存在于以往路径561上，因此距离算出部8 沿以往路径561算出当前操作点571和历史操作点563之间的距离。另一 方面，由于当前操作点571与以往路径562上的任一点都不一致，因此， 距离算出部8将当前操作点571与历史操作点564之间的距离设定为无限
这些代替方法能够减少存储于存储部5的数据量或用于计算的数据 量。另外，距离算出部8不需要为了求得当前操作点与历史操作点之间的 最短路径而另外检索当前操作点与历史操作点之间的路径。因此，距离算 出部8能够参照记录于当前路径信息或以往路径信息的与各操作点相对应 的位置的距出发点的行驶距离，或将任一操作点作为起始点的相对距离， 求得当前操作点与历史操作点之间的距离。因此，这些方法在交叉点少， 当前路径与以往路径没有在中途分支或从中途合并的情况下，在用于节约 硬件资源方面尤其有效。
图6示出了表示操作点间距离的距离参照图表的一例。在图6中，距
离参照图表601的上端及左端的各栏所示的操作点1 3对应包含于以往 路径信息的历史操作点。另外，操作点4表示当前操作点。记载于距离参 照图表601各栏611 613的数值表示历史操作点之间的距离。同样地， 在最下部的栏614 616中，写入新追加的当前操作点4与以往存储的历 史操作点1 3的距离。
以下，参照图7所示的流程图对本发明的第一实施方式的路径长度算 出装置1的动作进行说明。并且，路径长度算出装置1的动作通过控制部 6，按照装入控制部6的计算机程序来进行控制。
最初，控制部6从位置检测部2获取车辆的位置信息(具体的是，表 示车辆位置的纬度及经度、距出发点的行驶距离以及行进方向)，从道路 信息获取部3获取道路信息(步骤SIOI)。
接着，控制部6判定操作状态标志的值是否为真(即，在存储于缓冲 器9的路径信息中包含操作点的状态)及是否获取了针对操作进行以后的 规定数量的位置的信息(即，是否编制了当前路径信息)(步骤S102)。在 操作状态标志值为假(即，存储于缓冲器9的路径信息不包含操作点的状 态)，或对于编制当前路径信息没有收集足够的数据的情况下，控制部6 通过操作部4判定是否有某些操作进行(步骤S103)。并且，在某些操作 被进行时，控制部6将操作状态标志值改写为真(步骤S104)。步骤S104 之后，或在步骤S103中，控制部6判定任何操作也没有进行的情况下， 控制部6的路径决定部7使在步骤S101获取的位置信息及道路信息关联， 利用这些信息更新储存于缓冲器9的信息(步骤S105)。然后，控制部6 结束动作。
另一方面，在步骤S102中，在操作状态标志值为真且当前路径信息 完成的情况下，控制部6将存储于存储部5的路径历史信息中的任一个作 为以往路径信息读入(步骤S106)。于是，控制部6的距离算出部8求得 包含于当前路径信息的当前操作点和包含于以往路径信息的历史操作点 之间的直线距离ld (步骤S107)。然后，距离算出部8判定直线距离ld是 否在规定的阈值Tw以下(步骤S108)。阈值Tw被设定为认为当前操作点 与历史操作点之间没有任何关联性的距离。例如，阈值Tw可以被设定为
包含于当前路径信息或以往路径信息的起始点与终点之间的距离。在直线 距离ld比阈值TW大的情况下，距离算出部8将当前操作点与历史操作点
之间的距离d设定为无限大(步骤Slll)。然后，控制部6将控制向步骤 S112移交。这样，在当前操作点与历史操作点之间的直线距离ld远到可
以认为当前操作点与在历史操作点进行的操作没有关联性的程度时，通过 强制地将两操作点之间的距离设定为充分大的值，能够减少距离算出所需
的演算处理量。另一方面，在步骤S108中，在直线距离ld为阈值Tw以 下的情况下，距离算出部8判定包含于当前路径的某一点与包含于过去路 径的某一点是否一致(步骤S109)。当包含于当前路径的任一点与以往路 径不一致的情况下，距离算出部8将操作点与历史操作点之间的距离设定 为无限大(步骤Slll)。然后，控制部6将控制向步骤S112移交。
另一方面，在步骤S109中，在当前路径与过去路径有一致点的情况 下，距离算出部8沿当前路径或过去路径，搜索两操作点之间的最短路径， 根据该最短路径算出两操作点之间的距离(即最短路径长度)d (步骤 SllO)。并且，控制部6将算出的距离d写入距离参照图表，将该更新的 距离参照图表存储到存储部5 (步骤S112)。
步骤S112之后，控制部6针对存储于存储部5的全部路径历史信息 调査上述步骤S106 S112的处理是否结束(步骤S113)。在存在没有进行 步骤S106 S112的处理的路径历史信息的情况下，控制部6将控制返回 到步骤S106，针对没有进行上述处理的路径历史信息进行步骤S106 S112的处理。
另一方面，在步骤S113中，控制部6在判定针对全部的路径历史信 息上述步骤S106 S112的处理结束的情况下，将操作状态标志值改写为 假(步骤S114)。然后，控制部6将保存于缓冲器9的当前路径信息作为 路径历史信息追加保存到存储部5 (步骤S115)，处理结束。
控制部6在每次获取位置信息时进行上述的步骤S101 S115的处理。 并且，在上述流程图中，可以省略步骤S107及S108的处理。另外， 在步骤S109及S110中，距离算出部8可以利用参照图4或图5进行说明 的方法，算出操作点间的最短路径长度。并且，在步骤Slll中，距离算 出部8也可以代替将操作点间的距离d设定为无限大，将操作点间的距离
d设定为表示两操作没有关联性的充分大的有限值。
如以上进行的说明，本发明的第一实施方式的路径长度算出装置由于 调査当前路径与以往路径是否一致，且仅在一致的情况下算出当前操作点 与历史操作点之间的距离，因此，能够沿车辆实际通过的路径算出操作点 之间的最短路径长度。
本发明并不限定于上述实施方式。例如，距离算出部8可以在进行当 前路径与以往路径是否一致的判定时，在上述判定基准的基础上，仅在车 辆行进方向一致的情况下，判定当前路径与以往路径一致。例如，在上述
图5A所示的示例中，历史操作点522的车辆行进方向与车辆通过当前路 径511时的车辆行进方向反向。这时，距离算出部8可以作出历史操作点 522与当前路径511不一致的判定。这里，距离算出部8根据当前路径与 以往路径一致的点的车辆的行进方向来判定行进方向是否一致。例如，在 与该一致点相关联的道路信息为链路的情况下，如果表示车辆行进方向的 方位差不到90° ，则距离算出部8判定当前路径的车辆行进方向与以往路 径的车辆行进方向一致。另一方面，如果方位差为90。以上，则距离算出 部8判定当前路径的车辆行进方向与以往路径的车辆行进方向不一致。另 外，在与该一致点相关联的道路信息为结点(即，交叉点)的情况下，如 果表示车辆的行进方向的方位差不到30° ，则距离算出部8判定当前路径 的车辆行进方向与以往路径的车辆行进方向一致。另一方面，如果方位差 为30°以上，则距离算出部8判定当前路径的车辆行进方向与以往路径的 车辆行进方向不一致。
另外，针对在公园或购物中心的停车场内等特定区域内进行的操作彼 此而言，距离算出部8可以不算出操作点之间的距离。
此外，距离算出部8仅在当前操作点进行的操作与在历史操作点进行 的操作相同的情况下，可以通过上述任一个方法算出当前操作点与历史操 作点之间的距离。并且，在当前操作点进行的操作与在历史操作点进行的 操作不同的情况下，距离算出部8可以将当前操作点与历史操作点之间的 距离设定为表示两操作没有关联性的充分大的有限值(例如，无限大)。 这样，通过将操作的种类(即，事件的种类)也作为路径长度算出的判定 基准，可减少实际计算路径长度的操作点的组合，从而能够减少距离算出
部8的处理。
此外，路径长度算出装置1也可以代替当前操作点与历史操作点之间 的距离，参照道路信息求出连接两操作点的路径的链路成本最小值。由此， 路径长度算出装置1能够在考虑道路的宽度、拥堵的发生等情况下，调查 两操作点间的位置关系。另外，路径长度算出装置1还可以具有高度计等。 于是，在诸如高架桥和地面路这种多个道路立体并行的情况下，路径长度 算出装置1为区别车辆在这些道路的哪一个上行驶，可以利用由高度计获 得的高度信息。另外，还有多个操作连续进行， 一个路径历史信息内包含 有多个操作点的情况。因此，在这种情况下，路径长度算出装置1可以按 照每一个操作编制一个路径历史信息，每当探测到通过操作部4进行了操
作时，控制部6进行存储于缓冲器9内的路径信息的复制。之后，路径长
度算出装置1可以在相对于各操作点的路径历史信息完成之前，将位置信 息同时并行地追加到各路径信息。
下面，对本发明的第二实施方式的车载用的空调系统进行说明。该空 调系统使用通过输入车辆的当前位置而输出认为对该位置适当的空调设 定概率的概率模型，对应于特定的场所推测适当的空调设定，根据该推测 结果自动地变更空调设定。这里，该空调系统为生成概率模型，要积累表 示乘员变更空调设定时的车辆位置(操作点)的信息。并且，空调系统与 上述路径长度算出装置1同样地求出各操作点之间的最短路径长度。然后， 空调系统基于各操作点之间的最短路径长度，通过分组各操作点的位置来 决定输入到概率模型的位置信息的值的区分。最后，空调系统通过决定相 对于各区分的概率而生成概率模型。
图8中示出了本发明的第二实施方式的空调系统10的概略结构图。
如图8所示，空调系统10包括主要由机械结构构成的空调部20;用于 获取内气温等的状态信息的传感器部30;具有位置检测部41及道路信息 获取部42的导航装置40;作为操作部发挥作用的操作面板50;以及控制 空调10各部的控制部60。
空调部20冷却或加热车内空气或从车外引入的空气，向车内供给。
为此，空调部20包括用于冷却制冷剂的制冷循环(例如，该制冷循环 由压缩机、储气罐、膨胀阀等构成)；用于从车内或车外吸入空气的吸气口及风扇；用于在吸入的空气与制冷剂之间进行热交换的蒸发器；用于加 热吸入的空气的加热器；用于调整通过加热器的空气与迂回加热器的空气 的混合比率以获取规定温度的空调空气的混风门；以及将空调空气向车内 送出的吹气口。
并且，作为空调部20可以采用用于车载用空调装置的公知的各种结构。
传感器部30具有用于获取与车辆相关的各种信息的传感器。作为传 感器部30具有的代表性传感器有内气温传感器、外气温传感器、日照传 感器。内气温传感器为了测定车厢内的温度(内气温)TV而与吸气器一起 设置在方向盘附近的仪表盘等处。另外，外气温传感器为了测定车厢外的 温度(外气温)Tam，设置于车辆前方的散热护栅上。并且，为测定向车 厢内照射的日照光的强度(日照量)S，日照传感器安装在车厢内的挡风 玻璃附近。为了进行温度调节控制及风量控制，在控制部60中将这些传 感器获取的内气温T,、外气温T^及日照量S用作空调信息。
并且，传感器部30也可以具有用于测定从蒸发器吹出的空气温度的 蒸发器出口温度传感器等其他传感器。
导航装置40获取车辆位置信息及道路信息并向控制部60发送。并且， 导航装置40的位置检测部41及道路信息获取部42分别具有与本发明的 第一实施方式的路径长度算出装置1的位置检测部2及道路信息获取部3 同样的结构，并发挥同样的功能。因此，关于位置检测部41及道路信息 获取部3的详情希望参照位置检测部2及道路信息获取部3。
操作部50具有用于调整空调系统10的设定信息的各种开关和用于显 示设定信息的显示部等。并且，操作部50将与各开关的操作内容相对应 的信号发送给控制部60。例如，设定信息包括车内的设定温度Tset、风量 W、吸气设定(内气循环模式或外气导入模式)、风向设定等。
图9是空调系统10的控制部60的功能框图。
控制部60包括由未图示的CPU、 ROM、 RAM等构成的一个或多 个未图示的微型电子计算机及其周边回路；可电改写的非易失性存储器等 构成的存储部61;按照控制区网络(CAN)的车载通信规格与传感器部 30、导航装置40等进行通信的通信部62。
并且，控制部60作为通过在该微型电子计算机上进行的计算机程序
来实现的功能模块，具有控制信息修正部63、空调控制部64及学习部65。 当获取来自传感器部30的传感器信息、来自导航装置40的位置信息 及道路信息、以及来自操作部50的设定信息时，控制部60将这些暂时存 储到RAM。并且，空调控制部64基于这些信息控制空调部20，调节从各 吹风口送出的空调空气的风量比、整体的风量及温度。
这里，控制信息修正部63为了决定车辆到达特定位置时的最佳的空 调空气的温度及风量等，向可利用的概率模型输入车辆的当前位置、时间、 车速等表示车辆状态的信息，推测乘员进行规定的操作(例如，降低设定 温度，将风量设置为最大，设定内气循环模式等)的概率。该概率为规定 阈值以上的情况下，控制系统10自动地进行该规定的操作。另外，学习 部65为生成概率模型，在乘员操作空调系统10时积累其操作内容及其操 作时的车辆位置、时间等各种信息。并且，当这种信息积累到规定数量时， 学习部65基于积累的信息进行统计学习处理并生成概率模型。以下，针 对进行这些动作的各功能模块进行说明。
控制信息修正部63基于概率模型决定是否自动调整空调系统10的设 定参数。这里，设定参数为设定温度Ts。t、风量W、内气循环模式/外气导 入模式的设定等乘员可直接设定的设定信息。并且，控制信息修正部63 在自动调整设定参数的情况下，基于与概率模型相关联的修正信息修正设 定参数。并且，与概率模型相关联的修正信息是指设定参数修正后的值或 为将设定参数变更为所希望的修正值而在设定参数上加上或乘上的修正
在本实施方式中，作为概率模型使用贝叶斯网络。贝叶斯网络是将多 个事件的概率的因果关系模型化，用条件概率求出各结点间的传播的用非 循环有向图表表示的网络。关于贝叶斯网络的详情在如下文章等中公开， 本村杨一、岩崎弘利著，"贝叶斯网络技术"，初版，电机大出版局，2006 年7月；繁桝算男等著，"贝叶斯网络概述"，初版，培风馆，2006年7 月；或者，尾上守夫主编，"模式识别"，初版，新技术信息，2001年7 月。
在本实施方式中，概率模型按照设定操作的种类(例如，降低或提高
设定温度Tset，调节风量W，设定为内气循环模式等)生成。并且，在存 储部61中，表示概率模型结构的信息与各设定操作相关联存储。具体而 言，将表示构成概率模型的各结点间的接续关系的图形构造、赋予输入结 点的输入信息的类型、各结点的条件概率表(以下称CPT)存储于存储部 61。并且，按每个概率模型规定与设定操作内容唯一对应的设定操作编号 k、用该设定操作修正的设定参数及其修正值(例如，设定温度T;et下降
3°C的情况下为(Tse t 、 -3 )，将风量W设定为最大值Wmax的情况下为(W、 Wmax)等)，并存储于存储部61。
控制信息修正部63从存储部61读出概率模型。控制信息修正部63 将规定的状态信息分别输入所读出的1以上的概率模型，求出乘员进行与 各概率模型关联的设定操作的概率。即，控制信息修正部63求出针对各 概率模型被唯一规定、并用与各概率模型一起存储于存储部61的设定操 作编号k表示的设定操作的概率。控制信息修正部63能够例如用概率传 播法计算该概率。并且，当所求出的概率被认为在可大致确定乘员进行其 设定操作的阈值Thl (例如，Thl=0.9)以上时，控制信息修正部63自动 进行该设定操作。具体而言，控制信息修正部63用与概率模型相关联的 (即，针对各概率模型被唯一规定并与各概率模型一起存储于存储部61 的)设定参数修正值修正与该设定操作相关联的设定参数的值。
在图10中示出了为自动调节空调系统10的设定参数而使用的概率模 型的一例的图形构造。在图IO所示的概率模型101中，3个输入结点102、 103、 104分别连接到输出结点105。另外，向各输入结点102、 103、 104
分别赋予作为所输入的状态信息的星期(X,)、时间带(X2)、当前位置(X3)。
并且，输出结点105输出将设定温度Tset下降3。C的概率。
在图11A 图IID中示出了针对图IO所示的概率模型IOI的各结点 的CPT106 109。 CPT106 108分别与输入结点102 104相对应，规定 对于所输入的状态信息的事前概率。另外，CPT109与输出结点105相对 应，规定分配给每个输入结点的信息值的条件概率分布。
这里，在星期为星期六(x,-l)、时间带为白天(x2=l)、当前位置为 公园"3=1)以及赋予各输入结点的信息为全部已知的情况下，根据图11D 可知将设定温度Tset下降3。C的概率P(xC^1, x2=l， x^l)为0.95。
从而，由于获得的概率在阈值Thl以上，因此控制信息修正部63修正设 定参数，以将设定温度T,et下降3"。
另一方面，在星期为星期一 (x,=0)、时间带为夜里(x2=0)、当前位 置为工作单位(x3=0)的情况下，根据图11D可知将设定温度i;et下降3 。C的概率P (x4=l|Xl=0， x2=0， x3=0)为O.l。从而，由于获得的概率比 阈值Thl小，因此控制信息修正部63不变更设定温度Tset 。
并且，在上述示例中，为简单化，概率模型具有两层的网络结构，但 概率模型可以具有包括中间层的三层以上的网络结构。另外，赋予输入结 点的状态信息的区分也不限于上述示例。并且，针对状态信息的区分在后 述的学习部65进行说明。
控制信息修正部63在基于上述处理根据需要修正设定温度Tset、风 量W等各设定参数时，将这些设定参数暂时存储于控制部60的RAM中， 以能够在控制部60的各部分中使用。
空调控制部64从RAM读出各设定信息及从各传感器获取的传感信 息，基于这些值控制空调部20。此时，在通过控制信息修正部63修正的 设定参数存储于RAM的情况下，空调控制部64使用该修正的设定参数。
具体而言，空调控制部64基于设定温度Tset、各温度传感器及日照 传感器53的测定信号，决定从各吹出口送出的空调空气的必要吹出口温 度(空调温度Ta。)。并且，空调控制部64决定混风门的开度以使该空调 空气的温度成为空调温度Ta。。空调控制部64向用于使混风门活动的温度 调节伺服电动机发送控制信号，以使混风门成为上述开度。
另外，空调控制部64基于空调温度i;。、设定温度Tset及蒸发器出 口温度等，控制构成制冷循环的压缩机的接通/断开。空调控制部64在使 车内冷却的情况或进行除霜^作的情况下，原则上使压縮机动作，从而使 制冷循环动作。
并且，空调控制部64基于空调温度Ta。、设定温度Tset等，求出风
量以及从各吹出口送出的空调空气的风量之比。于是，空调控制部64以 对应于决定的风量的方式调整空调部20的风扇转速。另外，空调控制部 64以对应其风量比的方式决定各吹出口的开度。还有，空调控制部64基
于空调温度Ta。、设定温度T^t、内气温T;等设定空调系统IO从内气吸
气口吸气的空气和从外气吸气口吸气的空气的比率。
为决定空调温度Ta。，空调控制部64使用例如表示设定温度Tset、 内气温Tr、外气温Lm以及日照量S与空调温度Ta 。的关系的温度调节
控制方式。另外，为决定风量W，空调控制部64使用例如表示设定温度
Tset、内气温T。外气温Tam以及日照量S与风量W的关系的风量控制
方式。或者，为决定空调温度Ta。及风量W，空调控制部64可以使用公
知的各种控制方法。同样地，针对风量比的决定、压縮机的接通/断开控
制、吸气比的决定，空调控制部64也可以使用公知的各种控制方法。因
此，省略这些控制方法的详细说明。
学习部65在乘员操作空调系统10的情况下判定是否生成新的概率模 型，或是否更新现存的概率模型，在必要的情况下，生成或更新概率模型。 为此，学习部65包括路径决定部651、距离算出部652、学习信息积累 部653、分组部654、概率模型构筑部655和概率模型评价部656。以下， 对包含于学习部65的各部进行详细说明。
路径决定部651基于从导航装置40获取的位置信息及道路信息决定 进行空调系统10的设定操作的地点(操作点)附近的车辆路径，并作为 路径历史信息存储于存储部61。另外，距离算出部652在每次进行空调系 统10的设定操作时，沿车辆通过的路径算出各操作点之间的距离，做成 表示各操作点之间距离的距离参照图表并存储于存储部61。并且，路径决 定部651及距离算出部652具有与第一实施方式的路径决定部7及距离算 出部8同样的结构，发挥同样的功能。因此，关于路径决定部651及距离 算出部652的详情希望参照第一实施方式的路径决定部7及距离算出部8 的说明。并且，与第一实施方式的缓冲器9相对应的功能由构成控制部60 的RAM来实现。
学习信息积累部653使乘员进行的设定操作与获取的状态信息关联， 并将该状态信息作为构筑推测乘员的设定操作的概率模型所必需的学习 数据积累到存储部61。
通常，乘员在车内对乘员来说不是合适的空调状态的情况下，进行空 调系统10的设定操作。因此，认为在乘员频繁进行空调系统10的设定操 作的情况下，需要构筑推测乘员的设定操作的概率模型。但是，为构筑合
适的概率模型，需要进行统计准确的推测的数据。因此，在每次设定操作
空调系统10时，学习信息积累部653将该操作时获取的各状态信息(例
如，外气温Tam等的空调信息及位置信息)作为学习数据Dk与上述设定
操作编号k相关联，并存储于存储部61。
另外，学习信息积累部653将乘员进行与设定操作编号k对应的设定 操作a (例如，使设定温度下降3"C、将风量W设定为最大、切换为内气 循环模式等)的操作次数ik也存储于存储部61。
这些学习数据Dk及操作次数ik按每个设定操作分别存储。
分组部654为求出针对概率模型的各结点的CPT，针对包含于学习数据 Dk的各状态信息中的不能预先分类为多个区分的信息进行分组，决定该状 态信息的值的区分。
作为赋予概率模型的输入结点的状态信息，有使用不能够将车辆的当 前位置信息、外气温、内气温等温度信息、时间信息等获取值限定在有限 模式的信息，或如连续变化的信息的情况。为设定将这种信息作为输入参 数的CPT，如何区分输入的状态信息的值是比较重要的。例如，假想在运 动后的公园停车场的特定状况下，构筑对应于使设定温度下降3"C的设定 操作的概率模型的情况。这时，为了作为赋予概率模型输入结点的状态信 息的一个而如上述使用车辆的位置信息，重要的是，将车辆的位置信息至 少区分为车辆在该公园的停车场的情况和位于其他场所的情况。同样地， 假想在行驶在特定的国道的特定状况下，构筑对应于设定为内气循环模式 的设定操作的概率模型的情况。这时，为了作为赋予概率模型输入结点的 状态信息的一个而如上述使用车辆的位置信息，重要的是，将车辆的位置 信息区分为车辆在国道上行驶的情况和在该国道以外的场所的情况。如该 两个示例所示，了解到关于车辆的位置信息，公园的停车场的范围和国道 上的范围其位置和范围都不同，事前不能够决定对应于特定状况的区分。
因此，分组部654针对车辆的当前位置及时间等不能事前划定值的区 分的状态信息，通过分组决定其值的区分。例如，分组部654在车辆的当 前位置用作要生成的概率模型的输入参数的一个的情况下，将保存在学习 数据Dk的各操作点进行分组。为此，分组部654参照存储了各操作点之间
距离的距离参照图表，基于该各操作点之间的距离，使用k-平均法、最短 距离法等的分组方法对操作点进行分组。
分组部654在结束分组时，基于属于各组的状态信息的数据值的范围
来决定状态信息的值的区分。例如，分组部654对保存在学习数据Dk的各 操作点进行分组，从而决定车辆的当前位置的值的区分的情况下，对于各 组求出属于该组的操作点的重心。进而，分组部654求出从该重心到属于 该组的最远的操作点的距离l。分组部654将对应于各组的车辆的当前位置 的值的区分设为以该组的重心为中心、以距离l为半径的区域。分组部654 将求出的重心、距离、包含于各组的数据数与组相关联并存储于存储部61。
概率模型构筑部655对于预先决定的图形构造的多个标准模型，基于 学习数据及用分组部654规定的各状态信息的区分，通过编制包含于各标 准模型的结点的CPU，来生成临时概率模型。
为构筑能应对各种状况的通用的概率模型，有必要构筑包含多数结点 的非常大的概率模型。但是，这种概率模型的学习需要非常长的计算时间， 另外，学习所需的硬件资源也庞大。因此，在本实施方式中，在状态信息 中选择几个与设定操作特别密切的关联信息作为赋予输入结点的参数，以 根据对于该输入参数的组合的条件概率求出进行设定操作的概率的双层 结构的图形构造作为标准模型准备15种。但是，标准模型的数量不限于15 种。标准模型的数量可根据获得的状态信息数量及作为学习对象的设定操 作的种类进行适当最佳化设置。另外，标准模型可以为输入参数只有一个 的情况，也可以为将可获取的全部状态信息作为输入参数的情况。并且， 标准模型不限于双层结构的图形构造，根据构成控制部60的CPU的能力， 也可以具有三层以上的图形构造。
这些标准模型存储于存储部61。并且，概率模型构筑部655对于各标 准模型，决定包含于该标准模型的各结点的CPU而构筑临时概率模型。艮P， 在临时概率模型中，基于用作输入参数的状态信息的值的区分，决定进行 与该临时概率模型相关联的设定操作的概率。
以下，使用附图进行详细说明。
概率模型构筑部655根据从存储部61读出的学习数据Dk，针对各结点
计算符合每个状态信息值的区分的数n。并且，将用全部事件数N除该数n 的值作为事前概率及条件概率的值。此时，在通过分组部654用作输入参 数的状态信息的值的区分被求出的情况下，概率模型构筑部655从存储部 6H卖出该区分、即各组的重心及半径，根据该区分计算状态信息的数量。 另一方面，针对没进行分组的输入参数，概率模型构筑部655按照预先决 定的区分计算其状态信息的数量。这样，概率模型构筑部655通过求出事 前概率及条件概率来决定对应于各结点的CPT。
并且，概率模型构筑部655在认为用于学习的数据数量不充分的情况 下，使用P分布来推测概率分布，并可以用作CPT。另外，在学习数据 Dk中，有部分输入信息的值的组合不存在的情况，即有未观测数据的情 况，概率模型构筑部655推测对于未观测数据的概率分布，通过基于该分 布计算期待值来计算所对应的条件概率。针对这种条件概率的学习，可以 使用例如繁桝算男等著，"贝叶斯网络概述"，初版，培风馆，2006年7 月，p.35-38、 p.85-87所述的方法。
同样地，概率模型构筑部655对于输出结点，设定表示条件概率分布 的CPT，该条件概率分布基于赋予输入结点的信息。并且，在初始状态， CPT设定为相对于全部的状态为相等的值。
概率模型评价部656对于在概率模型构筑部655构筑的全部的临时概 率模型使用信息量基准，选择具有最适当的图表结构的临时概率模型。
在本实施方式中，作为信息量基准，使用AIC (赤池信息量准则)。 AIC概率模型的最大对数似然，能够基于参数按下式求出。式1
AICm=-21m ( ejx) +2km
这里，AICm表示对于概率模型M的AIC。另外，9m表示概率模型M
的参数集合，lm(9mlX)表示赋予数据X时的概率模型M中的该数据的最大 对数似然值，km表示概率模型M的参数。
当针对全部的概率模型求AIC时，概率模型评价部656选择AIC的值最 小的临时概率模型。
并且，对使用信息量基准的概率模型的选择(换言之，图形构造的学
习)而言，概率模型评价部656可以使用贝叶斯信息量基准(BIC)、竹内 信息量基准(TIC)、最小描述长度(MDL)基准等其他的信息量基准。
以下，参照图12及图13所示的流程图对本发明的第二实施方式的空调 系统10的动作进行说明。并且，空调系统10利用控制部60，按照装入控制 部60的计算机程序来进行控制。
如图12所示，首先，在引擎开关接通时，控制部60使空调系统10工作。 并且，通过通信部62从传感器部30、导航装置40等获取各状态信息(步骤
5201) 。
下面，控制部60判定乘员是否进行了空调系统10的设定操作(步骤
5202) 。控制部60在接收来自操作部50的操作信号时，判断进行了设定操 作。在乘员没有进行设定操作的情况下，控制部60的控制信息修正部63在 与任意的操作组所关联的设定参数(例如，设定温度Tset)的修正相关联 的概率模型Mqk中，选择变更为与当前设定不同的设定的概率模型(步骤
5203) 。并且，概率模型Mqk表示针对设定操作编号k的设定操作构筑为第 q个的概率模型。并且，控制信息修正部63将观测的状态信息输入到所选 择的概率模型中。而且，控制信息修正部63算出进行与该概率模型相关联 的设定操作的概率(步骤S204)。此外，控制信息修正部63求出针对在该 设定参数所关联的同一操作组内的设定操作所算出的概率中的最高概率 p。
接着，控制信息修正部63将该概率p与阈值Thl比较(步骤S205)。当 概率p为阈值Thl (例如0.9)以上时，控制信息修正部63基于与输出概率p 的概率模型(以下，称选择概率模型)相关联的修正信息，修正对应的空 调系统10的设定参数(步骤S206)。另一方面，在步骤S205中，在概率p 不到阈值Thl的情况下，控制信息修正部63不修正该设定参数。
然后，控制信息修正部63针对算出修正为与当前的设定值不同的设定 值的概率的全部概率模型确认是否算出了概率，由此来判定全部的设定参 数的调节是否结束(步骤S207)。还有，当存在没有算出概率的概率模型 时，即存在没有调査设定信息的修正的有无的操作组时，控制信息修正部 63将控制返回到步骤S203。另一方面，在针对全部的概率模型，概率算出
结束的情况下，空调控制部64基于根据需要修正的设定参数进行空调控制
(步骤S208)。具体而言，为获得希望的空调温度、风量等，空调控制部 64调节混风门、风扇的转速、各吹出口的门的开度。
如图13所示，在步骤S202中，在乘员进行空调系统10的设定操作的情 况下，控制部60参照设定信号确定在进行何种设定操作(步骤S209)。并 且，学习部65的学习信息积累部653使与进行的设定操作相对应的设定操 作编号k和该设定操作进行的操作次数ik相关联，在各状态信息中，将该设 定操作时获取的状态信息作为学习数据的Dk的要素存储于存储部61(步骤 S210)。进而，学习部65的距离算出部652针对包含于状态信息的操作点， 沿车辆已经通过的路径算出与已经作为学习数据而保存的其他操作点之 间的最短路径长度，并更新距离参照图表(步骤S211)。此外，如结合上 述图3进行的说明，距离算出部652在具有一定长度的当前路径与以往路径 的一部分一致时，沿当前路径或以往路径算出当前路径上的操作点与以往 路径上的操作点之间的最短路径长度。或者，如结合图4或图5进行的说明， 距离算出部652可以将以往路径与当前路径仅限定在操作点或限定在操作 点与以往路径的起始点及终点，调查当前路径与以往路径的一致。
然后，控制部60的学习部65判定操作次数ik与规定次数nl" (j=l， 2， 3)是否相等(步骤S212)。还有，规定次数nl为例如10次。并且，在学习 部65判定ik等于nPj的情况下，学习部65的分组部654对与设定操作编号k 关联并存储于存储部61的学习数据Dk中获取连续值的状态信息、例如位置 信息进行分组来决定其值的区分(步骤S213)。
接着，学习部65使用分组后的学习数据Dk，构筑关于其设定操作的概 率模型Mqk (步骤S214)。具体而言，如上所述，学习部65的概率模型构 筑部655对于各标准模型，编制CPT构筑临时概率模型。并且，学习部65 的概率模型评价部656针对各临时概率模型算出信息量基准，并将信息量 基准值最小的临时概率模型作为使用的概率模型来Mqk来选择。而且，概 率模型评价部656使该概率模型Mqk与设定操作编号k等相关联并存储于 存储部61。另一方面，在步骤S212中，在ik不等于nPj的情况下，学习部 65将控制向步骤S215移交。
其次，学习部65判定操作次数ik与规定次数n2 (例如，n2=30)是否 相等(步骤S215)。如果ik与n2不相等，学习部65将ik增加l (步骤S216)， 并将控制移交到步骤S208。另一方面，在步骤S215中，如果i「n2，则学 习部65将存储于存储部61的、与其乘员及设定操作编号k相关联并存储于 存储部61的学习数据Dk删除(步骤S217)。
作为确定的在该时刻存储于存储部61的概率模型Mqk，之后不会更新
该概率模型Mqk。学习部65对于确定的概率模型Mqk附加表示不更新的标
志。例如，学习部65将更新标志f与概率模型相关联并存储于存储部61。在 该更新的标志f为T的情况下设定为禁止更新(即改写)，在更新标志f为'O' 的情况下设定为可以更新，从而学习部65能够判别可否更新。另外，学习 部65将ik初始化为ik^。接着，学习部65将控制移交到步骤S208。
此外，规定次数n2是比nl大的数，并与认为可构筑统计十分准确的概 率模型的数据数量相对应。规定次数nl及n2能够通过经验和实验实现最佳 化。
以后，空调系统10在停止工作之前，以一定的时间间隔或距离间隔重 复上述的步骤S201 S217。
如以上进行的说明，本发明的第二实施方式的空调系统10在概率模型 生成之际，最佳地划定符合特定状况的车辆状态、空调状态等的状态信息 的值的范围，基于其结果构筑计算概率的概率模型，从而能够准确地应对 该特定状况，自动优化空调设定。尤其是，空调系统10沿车辆实际通过的 路径算出操作点之间的距离，并使用该距离来决定车辆的位置的区分，从 而能够准确地决定应对某特定状况的地点的范围。
并且，本发明并不限定于上述实施方式。例如，空调系统10可以按事 前注册的每位用户分别生成并使用用于计算为进行规定的设定操作的概 率模型。这时，空调系统10使用户的识别编号与概率模型相关联。另外， 空调系统10另行具有用于识别乘员的机构，根据该机构仅使用与乘员以及 所识别的完成注册的用户相关联的概率模型。并且，作为用于识别乘员的 机构，例如，能够使用具有获取乘员面部图像的照相机和在控制部上进行 动作的软件模块的装置，该软件模块利用模式匹配等将乘员的面部图像与
注册完成用户的面部图像比较核对。
而且，在上述实施方式中，控制信息修正部63基于概率模型进行修正 的参数如设定温度及风量等，为乘员通过操作部50可直接设定的设定参
数。但是，控制信息修正部63可以修正使用温度调节控制方式算出的空调
温度Ta。或使用风量控制方式算出的风扇转速、混风门的开度等与空调部
20的各部动作直接相关的控制参数。
另外，在概率模型的构筑中，在上述实施方式中，预先准备了规定图
形构造的标准模型。但是，代替准备这种标准模型，学习部65可以使用K2 算法或遗传算法进行图形构造的搜索。例如，在使用遗传算法的情况下， 将各结点间的接续有无作为各要素的遗传因子准备多个。并且，学习部65 使用上述信息量基准计算各遗传因子的适应度。然后，学习部65选择适应 度为规定以上的遗传因子，进行交叉、突然变异等的操作而编制下一代的 遗传因子。学习部65几次重复这种操作后，选择具有最高适合度的遗传因 子。并且，学习部65将用被选择的遗传因子描述的图形构造使用于概率模 型的构筑。进而，学习部65可以组合使用这些算法和来自标准模型的概率 模型的构筑。
另外，本发明不限于空调系统，能够适用在接近特定的地点时，自动 地进行某些处理的装置。例如，本发明能够适用于汽车音响。在该情况下， 每当乘员接近能够接收公布堵塞信息的AM广播的地点时，对该AM广播进 行选台操作。这时，适用本发明的汽车音响，根据本发明，沿车辆移动路 径算出进行选台操作的各操作点之间的距离。于是，汽车音响基于该操作 点之间的距离对操作点进行分组，由此能够准确地划定应该进行选台操作 的地点的范围。并且，基于车辆的位置信息，生成算出对AM广播进行选 台的概率的概率模型，汽车音响使用该概率模型，在靠近能够接收到AM 广播的地点自动地对该AM广播进行选台。
并且，本发明能够使用于车辆的车体控制，例如，电动车窗、键锁 (keylock)、前灯、警报灯、后视镜、供油口、可开式车顶、刮水器、车 间自动控制系统(ACC)、电子控制悬架(AVS)、变速器等的控制。例如， 每当接近隧道时，乘员进行关闭电动车窗的操作。这时，控制电动车窗的
车载控制装置根据本发明，沿车辆的移动路径算出电动车窗进行闭操作的 各操作点之间的距离。车载控制装置基于该操作点之间的距离，对操作点 进行分组，从而能够准确地划定应该进行闭操作的地点的范围。于是，基 于车辆的位置信息，生成算出关闭电动车窗的概率的概率模型。因此，车 载控制装置通过使用该概率模型，能够在靠近隧道时自动地关闭电动车 窗。
进而，对于接近规定的地点总是进行规定的操作的用户，本发明也能 够适用在到达该地点时自动进行该规定操作的手机。
如上所述，本领域技术人员能够在本发明的范围内进行各种修正。
权利要求
1. 一种路径长度算出装置，其算出与移动物体相关的事件的多个发生地点之间的最短路径长度，其包括位置检测部，其获取移动物体的当前位置；事件探测部，其探测构成检测对象的事件的发生；路径历史信息存储部，其在第一事件发生时，存储至少包括该第一事件发生地点的以往路径信息；以及距离算出部，其在通过所述事件探测部探测到第二事件发生时，沿所述移动物体曾通过的路径算出利用所述位置探测部获取的第二事件发生地点与所述第一事件发生地点之间的最短路径长度。
2. 根据权利要求l所述的路径长度算出装置，其中， 所述路径历史信息存储部在所述第一事件发生时，将所述移动物体通过所述第一事件发生地点的路径即以往路径作为所述以往路径信息进行 存储，所述距离算出部在判定所述第二事件发生地点存在于所述以往路径 上的情况下，沿该以往路径算出所述最短路径长度。
3. 根据权利要求2所述的路径长度算出装置，还包括 道路信息获取部，其获取道路信息；和路径决定部，其通过所述位置检测部获取包括所述第一事件发生地点 的规定范围内的所述以往路径上的多个地点的位置，并使该多个地点的位 置与由所述道路信息获取部获取的道路信息相关联，由此求出所述以往路 径信息。
4. 根据权利要求2或3所述的路径长度算出装置，其中， 所述以往路径信息包括表示移动物体通过所述以往路径时的移动方向的第一移动方向，所述位置检测部获取表示所述第二事件发生地点的移 动物体的移动方向的第二移动方向，所述距离算出部仅在所述第二移动方 向与所述第一移动方向一致的情况下，判定所述第二事件发生地点存在于 所述以往路径上。
5. 根据权利要求2或3所述的路径长度算出装置，其中， 所述以往路径信息包括与所述以往路径上的多个地点相对应的距出 发点的行驶距离或距所述第一事件发生地点的相对距离，所述距离算出部参照所述行驶距离或所述相对距离，算出所述最短路 径长度。
6. 根据权利要求1所述的路径长度算出装置，还包括 道路信息获取部，其获取道路信息；和路径决定部，其在通过所述事件探测部探测到第二事件发生时，通过 所述位置检测部获取所述移动物体通过该第二事件发生地点的路径即当 前路径上的多个地点的位置，并使该多个地点的位置与由所述道路信息获 取部获取的道路信息相关联，由此求出表示该当前路径的当前路径信息，所述距离算出部在根据存储于所述路径历史信息存储部的第一事件 发生地点和所述当前路径信息判定该第一事件发生地点存在于所述当前 路径上的情况下，沿所述当前路径算出所述最短路径长度。
7. 根据权利要求6所述的路径长度算出装置，其中，所述位置检测部获取移动物体在检测位置时的移动方向，由此，所述 当前路径信息包括表示在所述当前路径的移动物体的移动方向的第二移 动方向，所述以往路径信息包括表示在所述第一事件发生地点的移动物体 的移动方向的第一移动方向，所述距离算出部仅在所述第一移动方向与所 述第二移动方向一致的情况下，判定所述第一事件发生地点存在于所述当 前路径上。
8. 根据权利要求6或7所述的路径长度算出装置，其中， 所述当前路径信息包括与所述当前路径上的多个地点相对应的距出发点的行驶距离或距所述第二事件发生地点的相对距离，所述距离算出部参照所述行驶距离或所述相对距离算出所述最短路 径长度。
9. 根据权利要求1所述的路径长度算出装置，还包括 道路信息获取部，其获取道路信息；和路径决定部，其在通过所述事件探测部探测到第二事件发生时，通过 所述位置检测部获取所述移动物体通过该第二事件发生地点的路径即当 前路径上的多个地点的位置，并使该多个地点的位置与由所述道路信息获 取部获取的道路信息相关联，由此求出表示该当前路径的当前路径信息，所述路径历史信息存储部将所述第一事件发生地点与所述移动物体 通过该第一事件发生地点之前或之后所通过的规定地点作为所述以往路 径信息进行存储，所述距离算出部在根据存储于所述路径历史信息存储部的所述以往 路径信息和所述当前路径信息判定所述规定地点存在于所述当前路径上 的情况下，沿所述当前路径或所述以往路径算出所述最短路径长度。
10. 根据权利要求9所述的路径长度算出装置，其中， 所述位置检测部获取移动物体在位置检测时的移动方向，由此，所述当前路径信息包括表示在所述当前路径的移动物体的移动方向的第二移 动方向，所述以往路径信息包括表示在所述规定地点的移动物体的移动方 向的第一移动方向，所述距离算出部仅在所述第一移动方向与所述第二移 动方向一致的情况下，判定所述规定地点存在于所述当前路径上。
11. 根据权利要求9或10所述的路径长度算出装置，其中，所述以往路径信息包括与所述以往路径上的规定地点相对应的距出 发点的第一行驶距离或距所述第一事件发生地点的第一相对距离，且所述 当前路径信息包括与所述当前路径上的多个地点相对应的距出发点的第 二行驶距离或距所述第二事件发生地点的第二相对距离，所述距离算出部参照所述第一及第二行驶距离或所述第一及第二相 对距离，算出所述最短路径长度。
12. —种路径长度算出方法，其算出与移动物体相关的事件的多个发生地点之间的最短路径长度，其包括探测第一事件的发生的步骤；在第一事件发生时，存储表示移动物体通过该第一事件发生地点的路 径即以往路径的以往路径信息的步骤；探测第二事件的发生的步骤；在探测到第二事件发生时，获取该第二事件发生地点的当前位置的步骤；以及在探测到第二事件发生时，在根据第二事件发生地点和所述以往路径 信息判定该第二事件发生地点存在于所述以往路径上的情况下，沿该以往路径算出所述第一事件发生地点与所述第二事件发生地点之间的最短路 径长度。
13. —种记录介质，其记录有使计算机算出与移动物体相关的事件的 多个发生地点之间的最短路径长度的程序，所述程序包括探测第一事件的发生的步骤；在第一事件发生时，存储表示移动物体通过该第一事件发生地点的路 径即以往路径的以往路径信息的步骤； 探测第二事件的发生的步骤；在探测到第二事件发生时，获取该第二事件发生地点的当前位置的步 骤；以及在探测到第二事件发生时，在根据第二事件发生地点和所述以往路径 信息判定该第二事件发生地点存在于所述以往路径上的情况下，沿该以往 路径算出所述第一事件发生地点与所述第二事件发生地点之间的最短路 径长度的步骤。
14. 一种车辆用空调装置，包括空调部，其向车辆内供给空调空气；位置信息获取部，其获取表示所述车辆的位置的位置信息；存储部，其存储表示所述车辆通过由乘员进行规定的设定操作的操作 点时的路径即以往路径的以往路径信息和该操作点的位置信息；学习部，其构筑用于通过输入所述位置信息算出乘员进行规定的设定 操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由所述学习部构筑的概率模型输入由所述位置 信息获取部获取的车辆的当前位置信息而算出所述概率，根据该概率，将 与乘员的设定操作相关联的设定信息或控制信息修正为所述规定的设定 操作；以及空调控制部，其根据所述被修正的设定信息或控制信息控制所述空调部，所述学习部包括距离算出部，其在乘员每次进行规定的设定操作时，在根据由所述位 置检测部获取的进行该规定的设定操作的当前操作点和存储于所述存储 部的各以往路径信息判定该当前操作点存在于所述以往路径上的情况下， 沿该以往路径算出在该以往路径上进行规定的设定操作的以往操作点与 该当前操作点之间的最短路径长度，由此，编制记录了各操作点之间的最 短路径长度的距离参照图表；分组部，其参照所述距离参照图表，将所述各操作点至少区分为第一 组和第二组，且根据包含于该第一组的操作点决定与车辆的位置相关的第 一范围，根据包含于该第二组的操作点决定与车辆的位置相关的第二范 围；以及概率模型构筑部，其通过决定针对包含于所述第一范围的车辆的位置 的所述概率及针对包含于所述第二范围的车辆的位置的所述概率，构筑与 所述规定的设定操作相关联的概率模型。
15. —种控制装置，其为搭载于移动物体上的设备的控制装置，其包括位置信息获取部，其获取表示移动物体的位置的位置信息；存储部，其存储表示在所述移动物体通过进行与所述设备相关的规定的设定操作的操作点时的路径即以往路径的以往路径信息和该操作点的位置信息；学习部，其构筑用于通过输入所述位置信息算出针对所述设备进行规 定的设定操作的概率的概率模型；控制信息修正部，其向由所述学习部构筑的概率模型输入由所述位置 信息获取部获取的移动物体的当前位置信息而算出所述概率，根据该概 率，将与针对所述设备的设定操作相关联的设定信息或控制信息修正为所 述规定的设定操作；以及控制部，其根据所述被修正的设定信息或控制信息控制所述设备，所述学习部包括距离算出部，其在每次进行所述规定的设定操作时，在根据由所述位 置检测部获取的进行该规定的设定操作的当前操作点和存储于所述存储 部的各以往路径信息判定该当前操作点存在于所述以往路径上的情况下， 沿该以往路径算出在该以往路径上进行规定的设定操作的以往操作点与 该当前操作点之间的最短路径长度，由此，编制记录有各操作点之间的最 短路径长度的距离参照图表；分组部，其参照所述距离参照图表，将所述各操作点至少区分为第一 组和第二组，且根据包含于该第一组的操作点决定与移动物体的位置相关 的第一范围，根据包含于该第二组的操作点决定与移动物体的位置相关的 第二范围；以及概率模型构筑部，其通过决定针对包含于所述第一范围的移动物体的 位置的所述概率及针对包含于所述第二范围的移动物体的位置的所述概 率，构筑与所述规定的设定操作相关联的概率模型。
全文摘要
本发明提供一种路径长度算出装置，其包括位置检测部，其获取移动物体的当前位置；事件探测部，其探测构成为检测对象的事件的发生；路径历史信息存储部，其在第一事件发生时，存储至少包括该第一事件发生地点的以往路径信息；以及距离算出部，其在通过事件探测部探测到第二事件发生时，沿移动物体通过的路径算出利用位置探测部获取的第二事件发生地点与第一事件发生地点之间的最短路径长度。
文档编号B60H1/00GK101393035SQ200810149000
公开日2009年3月25日 申请日期2008年9月22日 优先权日2007年9月21日
发明者原哲也, 原孝介, 坂仓义明, 小岛康史, 岩崎弘利, 竹田弘 申请人:株式会社电装