信息处理设备和信息处理方法与流程

本发明涉及一种信息处理设备和信息处理方法。

背景技术：

已经提出了一种基于车辆的同行乘客的属性执行车辆的驾驶辅助的技术(例如，参见日本未审查专利申请公开第2015-121842号(jp2015-121842a))。根据该技术，可以为同行乘客提供舒适的乘坐。

技术实现要素：

然而，在该技术中，不考虑驾驶员和同行乘客之间的关系。因此，例如，不能根据驾驶员和同行乘客是朋友、家人、同事等的情况来改变车辆的行驶控制。

本发明提供一种信息处理设备和信息处理方法，其能够基于驾驶员和同行乘客之间的关系来实现车辆的行驶控制。

本发明的第一方案涉及一种包括处理器的信息处理设备。所述处理器被配置成估计车辆的乘员中是否包括同行乘客，当所述乘员中包括所述同行乘客时，获取与所述车辆的驾驶员相关的信息和与所述同行乘客相关的信息，并且基于所获取的所述信息估计所述驾驶员和所述同行乘客之间的关系，并且根据所述关系选择所述车辆的与行驶相关的控制。

因此，当存在同行乘客时，基于驾驶员和同行乘客之间的关系来执行车辆的与行驶相关的控制。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为进一步从安装在所述车辆中的车载装置接收所述车辆的位置信息，并且从多个便携式终端接收所述便携式终端的位置信息。所述处理器可以被配置为基于所述车辆的所述位置信息和所述便携式终端的所述位置信息来估计所述乘员。

因此，可以自动估计同行乘客是否存在。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

根据本发明的第一方案的信息处理设备还可包括存储单元，所述存储单元被配置为存储指示从所述车辆获取的驾驶特性的信息和指示所述乘员中的每一个的驾驶特性的信息。所述处理器可以被配置为基于存储在所述存储单元中的信息从所述乘员中估计驾驶员。

因此，可以提高关于哪个乘员是驾驶员的估计准确性。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为基于与所述驾驶员相关的个人信息和与所述同行乘客相关的个人信息之间的共性或基于存储在所述驾驶员和所述同行乘客中的每个的便携式终端中的通讯录的内容来估计所述驾驶员与所述同行乘客之间的关系。

因此，可以基于通讯录来提高驾驶员与同行乘客之间的关系的估计准确性。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述关系可以是家人、朋友、约会伴侣和同事之一。

因此，可以根据驾驶员和同行乘客之间的关系是否是家人、朋友、约会伴侣和同事之一来改变车辆的行驶控制。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为：当所述关系是所述家人时，基于所述同行乘客中是否包括婴儿或老年人来选择所述车辆的控制。

因此，当婴儿或老年人一起在车辆中时，可以执行适合于婴儿或老年人的行驶控制。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为：当所述关系是所述朋友或所述约会伴侣时，基于所述驾驶员与所述同行乘客之间的亲密程度来选择所述车辆的控制。

因此，可以根据驾驶员和同行乘客之间的亲密程度来执行行驶控制。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为：当所述关系是所述同事时，基于所述驾驶员和所述同行乘客的等级次序选择所述车辆的控制。

因此，可以根据驾驶员和同行乘客的等级次序执行行驶控制。

根据本发明的第一方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述存储单元可以被配置为存储工作日和假日的各个时间段中所述驾驶员与所述同行乘客之间的关系状态。所述处理器可以被配置为基于目标时间段中的所述关系状态来确定所述驾驶员和所述同行乘客之间的关系。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述车辆的与行驶相关的控制可以包括给予高燃料效率优先的燃料效率优先模式、给予乘员的舒适性优先的舒适性优先模式、为燃料效率优先模式和舒适性优先模式中间的控制的50-50模式、以及给予电池的充电优先的充电模式。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为：从成员的便携式终端接收车辆分配预约请求，当接收到所述车辆分配预约请求时，将预约信息存储在所述存储单元中，对于所述车辆分配预约请求中包括的所述成员判定是否许可与其他车辆的协作，并且当判定许可所述协作时，将对应于所述成员的车辆的预约时间段的与行驶相关的控制复制到所述预约信息。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为从所述乘员的所述便携式终端接收利用所述车辆的货物递送信息并且更新所述车辆的货物信息。所述处理器被配置为基于未递送货物的情况选择所述车辆的控制。

在根据本发明的第一方案的信息处理设备中，所述处理器可以被配置为，作为所述车辆的控制，i)当所述未递送货物中包括冷冻品或者所述未递送货物的总重量在预定范围内时，选择给予所述乘员的舒适性优先的舒适性优先模式，ii)当所述未递送货物中不包括所述冷冻品、所述总重量在所述预定范围之外并且所述总重量等于或小于第一预定值时，选择给予高燃料效率优先的燃料效率优先模式，并且iii)当所述未递送货物中不包括所述冷冻品、所述总重量在所述预定范围之外并且所述总重量大于所述第一预定值时，选择50-50模式，所述50-50模式是所述燃料效率优先模式和所述舒适性优先模式中间的控制。

本发明的第二方案涉及一种计算机执行的信息处理方法。所述信息处理方法包括：估计车辆的乘员中是否包括同行乘客；当所述乘员中包括所述同行乘客时，获取与所述车辆的驾驶员相关的信息和与所述同行乘客相关的信息，并基于所获取的所述信息估计所述驾驶员和所述同行乘客之间的关系；以及根据所述关系选择所述车辆的与行驶相关的控制。

为此，当存在同行乘客时，基于所述驾驶员和所述同行乘客之间的关系来执行所述车辆的与行驶相关的控制。

根据本发明的第二方案，可以基于驾驶员和同行乘客之间的关系实现车辆的行驶控制。

附图说明

下面将参照附图描述本发明的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业重要性，附图中相同的数字表示相同的元件，并且其中：

图1是示出根据第一实施例的系统配置示例的图；

图2是示出根据第一实施例的中心的硬件配置示例的图；

图3是示出根据第一实施例的各装置的功能配置示例的图；

图4是示出中心在接收到车辆位置信息或终端位置信息的情况下执行的处理过程的示例的流程图；

图5是示出车辆的乘员之间的关系的估计处理的处理过程的示例的流程图；

图6是示出构成驾驶特性状态的参数的图；

图7是示出加速器操作特性状态的曲线图和表格；

图8是示出车速维持特性状态的图；

图9是示出制动器操作特性的曲线图和表格；

图10是示出车辆信息的配置示例的图；

图11是示出个人信息的配置示例的图；

图12是示出可以从社交网络服务(sns)获取的约会情况的示例的图；

图13是示出车辆信息存储单元的配置示例的图；

图14是示出下次出行的行驶模式的设定处理的处理过程的示例的流程图；

图15是示出学习结果存储单元的配置示例的图；

图16是示出行驶型式的学习处理的处理过程的示例的流程图；

图17是示出根据第一实施例的行驶模式的选择处理的处理过程的示例的流程图；

图18是示出根据第二实施例的行驶模式的选择处理的处理过程的示例的流程图；

图19是示出根据第三实施例的各装置的功能配置示例的图；

图20是示出根据第三实施例的中心在车辆分配的预约时执行的处理过程的示例的流程图；

图21是示出预约信息的配置示例的图；

图22是示出根据第三实施例的分配车辆控制器执行的处理过程的示例的流程图；

图23是示出根据第四实施例的各装置的功能配置示例的图；以及

图24是示出根据第四实施例的中心执行的处理过程的示例的流程图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图描述第一实施例。图1是示出根据第一实施例的系统配置示例的图。在图1中，车载装置40可以通过包括移动通信网络、因特网等等的预定通信网络nw1与便携式终端50和中心10进行通信，该移动通信网络是具有作为终端的大量基站的无线通信网络。

车载装置40是安装在作为汽车的车辆30中的装置，并且具有信息处理功能和通信功能。例如，车载装置40可以包括导航系统。在该实施例中，车载装置40将车辆30的当前位置的位置信息、包括从车辆30的传感器收集的参数组的车辆信息、作为指示驾驶员对车辆30的驾驶特性的信息的驾驶特性状态等发送给中心10。车载装置40接收从中心10发送的行驶模式信息，并使行驶控制器31根据由行驶模式信息所示的行驶模式执行行驶控制。

行驶控制器31是控制车辆30的行驶的计算机组。在该实施例中，行驶控制器31根据行驶模式执行行驶控制。

在该实施例中，行驶模式是车辆30的行驶控制方法的示例，并且被分类为例如“燃料效率优先模式”、“舒适性优先模式”、“50-50模式”、“充电模式”等。“燃料效率优先模式”是给予燃料效率优先的控制(控制方法)。“舒适性优先模式”是给予乘员的舒适性优先的控制。“50-50模式”是“燃料效率优先模式”和“舒适性优先模式”中间的控制。“充电模式”是给予电池充电优先的控制。在该实施例中，通过车载装置40对行驶控制器31的设置改变行驶模式，而不能够通过车辆30内的开关的操作来改变行驶模式。然而，通过车辆30内部的开关的操作等可改变的行驶模式可以被控制。

便携式终端50是由驾驶员、同行乘客等(即，车辆30的乘员)携带的终端。例如，智能电话、移动电话等可以用作便携式终端50。每个便携式终端50将便携式终端50的当前位置信息等发送给中心10。

在图1中，尽管仅示出了一辆车辆30，但是安装在多辆车辆30中的车载装置40或各辆车辆30的乘员的便携式终端50可以与中心10进行通信。

中心10是至少一个计算机的组(信息处理设备)。在该实施例中，中心10提供基于车辆30的驾驶员和同行乘客之间的关系确定适合于车辆30的行驶模式的服务(在下文中，称为“行驶模式优化服务”)，并且包括所述行驶模式的行驶模式信息被发送给车辆30。

在图1中，中心10通过诸如因特网的网络连接到外部服务器60。外部服务器60是具有便携式终端50的各个用户的个人信息等的计算机组。例如，提供社交网络服务(sns)的服务器可以用作外部服务器60。这是因为在服务器中管理sns用户的个人信息。

图2是示出根据第一实施例的中心10的硬件配置示例的图。图2的中心10具有通过总线b彼此连接的驱动装置100、辅助存储装置102、存储装置103、中央处理单元(cpu)104、接口装置105等。

实现中心10中的处理的程序由诸如光盘只读存储器(cd-rom)的存储介质101提供。当存储程序的存储介质101被设置在驱动装置100中时，程序通过驱动装置100从存储介质101安装到辅助存储装置102。然而，程序的安装不是必须从存储介质101执行，而可以通过网络从另一台计算机下载。辅助存储装置102存储安装的程序，并且存储所需的文件、数据等。

在存在程序的开始指令的情况下，存储装置103从辅助存储装置102读取并存储程序。cpu104根据存储在存储装置103中的程序执行与中心10相关的功能。接口装置105用作连接到网络的接口。

图3是示出根据第一实施例的每个装置的功能配置示例的图。在图3中，车载装置40具有车辆位置发送单元41、驾驶特性计算单元42、车辆信息发送单元43、行驶模式接收单元44等。通过安装在车载装置40上的至少一个程序在车载装置40的cpu上执行的处理来实现上述单元。

当车辆30的点火开启或关闭时(或当辅助电源接通或断开时)，车辆位置发送单元41将车辆30的位置信息(纬度和经度)发送给中心10。在下文中，车辆30的位置信息也称为“车辆位置信息”。通过例如在车载装置40中提供的全球定位系统(gps)功能来测量车辆位置信息。车辆位置信息还包括作为每辆车辆30(或每个车载装置40)的识别信息的车载装置id，以及测量车辆位置信息的日期和时间。

驾驶特性计算单元42基于在车辆30的行驶期间驾驶员的驾驶操作计算驾驶特性状态，该驾驶特性状态是表示驾驶员的驾驶的特性或特征(下文中，称为“驾驶特性”)的数值。

车辆信息发送单元43根据来自中心10的请求，将包括由车辆30中设置的各种传感器等测量的参数组和由驾驶特性计算单元42计算的驾驶特性状态的车辆信息发送给中心10。

行驶模式接收单元44接收指示在中心10中选择的行驶模式的信息，并请求行驶控制器31进行根据所述行驶模式的控制。

每个便携式终端50具有终端位置发送单元51。终端位置发送单元51通过由便携式终端50上安装的至少一个程序在便携式终端50的cpu上执行的处理来实现。终端位置发送单元51以规则的时间间隔或者每当便携式终端50的位置改变给定量时将便携式终端50的位置信息(纬度和经度)发送给中心10。便携式终端50的位置信息在下文中也称为“终端位置信息”。终端位置信息例如通过便携式终端50中设置的全球定位系统(gps)功能来测量。终端位置信息还包括用于识别中心10侧的每个便携式终端50的用户的识别信息，以及测量终端位置信息时的日期和时间。在该实施例中，使用用于行驶模式优化服务的成员id作为识别信息。也就是说，通过预先签署行驶模式优化服务的使用合同，为各个便携式终端50的用户提供成员id。所述成员id存储在便携式终端50中。

中心10具有车辆位置信息接收单元121、终端位置信息接收单元122、乘员估计单元123、车辆信息获取单元124、驾驶员估计单元125、关系估计单元126、学习单元127、行驶模式选择单元128、行驶模式发送单元129等。通过安装在中心10上的至少一个程序在cpu104上执行的处理来实现上述单元。中心10使用车辆位置存储单元151、终端位置存储单元152、成员信息存储单元153、车辆信息存储单元154、学习结果存储单元155等。例如，可以使用可通过网络连接到辅助存储装置102或中心10的存储装置等来实现上述存储单元。

车辆位置信息接收单元121接收从车辆位置发送单元41发送的车辆位置信息，并且通过车辆位置信息中包括的车载装置id将接收到的车辆位置信息存储在车辆位置存储单元151中。因此，在车辆位置存储单元151中，针对各个车载装置id存储与车载装置id相关的车辆30的车辆位置信息的历史。

终端位置信息接收单元122接收从终端位置发送单元51发送的终端位置信息，并且通过包括在终端位置信息中的成员id将接收的终端位置信息存储在终端位置存储单元152中。因此，在终端位置存储单元152中，针对各个成员id存储与成员id相关的便携式终端50的终端位置信息的历史。

乘员估计单元123基于存储在车辆位置存储单元151中的对于各个车辆30的车辆位置信息的历史以及存储在终端位置存储单元152中的对于各个便携式终端50(对于各个成员id)的终端位置信息的历史来估计各辆车辆30的乘员。

车辆信息获取单元124从各个车辆30获取车辆信息。所获取的车辆信息通过车载装置id存储在车辆信息存储单元154中。

驾驶员估计单元125从各个车辆30上由乘员估计单元123估计的乘员中估计驾驶员。在某个车辆30上估计的驾驶员的成员id被与该车辆30的车辆信息关联地存储在车辆信息存储单元154中。在估计某个车辆30的驾驶员时，使用与该车辆30相关的驾驶特性状态。即，通过比较由车辆信息获取单元124从车辆30的车载装置40获取的车辆信息中包括的驾驶特性状态和对于该车辆30估计的各个乘员相关的存储在成员信息存储单元153中的过去的驾驶特性状态来估计驾驶员。在成员信息存储单元153中，存储与行驶模式优化服务的各个成员相关的信息(在下文中称为“成员信息”)。驾驶特性状态构成成员信息的一部分。

关系估计单元126估计各个车辆30的驾驶员与除驾驶员之外的乘员(即，同行乘客)之间的关系(或关联性)。该关系例如是家人、朋友、约会伴侣、同事等。基于驾驶员和各个同行乘客的个人信息来执行关系的估计。所述个人信息可以包括在成员信息中，或者可以从外部服务器60获取。对于某个车辆30估计的关系与该车辆30的车辆信息相关联地存储在车辆信息存储单元154中。

对于每次出行，为各个车辆30执行车辆信息的获取、驾驶员的估计以及所述关系的估计。因此，在车辆信息存储单元154中，针对每次出行通过车载装置id来存储车辆信息、驾驶员的成员id和所述关系。所述出行是指车辆30从出发地到目的地的行驶单位，并且基本上是从点火开启(或辅助电源接通)直到点火关闭(或辅助电源关闭)的时段。然而，例如，在到达目的地的路上在便利店、服务区等中发生中途停留的情况下，出行的单位不通过用于中途停留的停车而定界。可以基于停车持续时间确定在目的地的停车或用于中途停留的停车。也就是说，当停车持续时间小于预定时间时，可以做出用于中途停留的停车的判定。

学习单元127对于各个车辆30基于存储在车辆信息存储单元154中的信息来学习车辆30的行驶型式。车辆30的行驶型式是按工作日和假日的各个时间段中估计的目的地、驾驶员和同行乘客之间的关系、构成车辆信息的参数的一部分的值的平均值等构成的信息。学习单元127将学习结果(行驶型式)存储在学习结果存储单元155中。

行驶模式选择单元128对于各个车辆30基于存储在学习结果存储单元155中的行驶型式，在按工作日和假日的各个时间段中选择适合于车辆30的行驶模式。

行驶模式发送单元129基于行驶模式选择单元128的选择结果，将指示按工作日和假日的各个时间段中的行驶模式的行驶模式信息发送给各个车辆30。行驶模式信息用于各个车辆30的随后的出行。

在下文中，将描述中心10执行的处理过程。图4是示出中心10在接收到车辆位置信息或终端位置信息的情况下执行的处理过程的示例的流程图。

在步骤s101中，车辆位置信息接收单元121或终端位置信息接收单元122接收从任何车载装置40的车辆位置发送单元41或任何便携式终端50的终端位置发送单元51发送的位置信息。

在车辆位置信息接收单元121接收到车辆位置信息的情况下(s101)，车辆位置信息接收单元121通过车辆位置信息中包括的车载装置id将车辆位置信息存储在车辆位置存储单元151中(s102)。当车辆30的点火开启或关闭时，各个车载装置40将车载装置40(车辆30)的位置信息发送给中心10。因此，在车辆位置存储单元151中，对于各个车辆30以时间序列存储在出行的起点处的车辆位置信息和在出行的终点处的车辆位置信息。在下文中，在需要区分起点处的车辆位置信息和终点处的车辆位置信息的情况下，前者被称为“开始位置信息”，后者被称为“结束位置信息”。

在终端位置信息接收单元122接收到终端位置信息的情况下(s101)，终端位置信息接收单元122通过包括在终端位置信息中的成员id将终端位置信息存储在终端位置存储单元152中(s102)。各个便携式终端50以规则间隔(例如，每分钟等)或每次便携式终端50移动给定距离或更多时发送终端位置信息。因此，在终端位置存储单元152中，存储各个便携式终端50的终端位置信息的历史。

图5是示出车辆30的乘员之间的关系的估计处理的处理过程的示例的流程图。在图5中，在图4中接收到开始位置信息的情况下对于各个车辆30执行所述处理过程。例如，当从接收到开始位置信息已经经过给定时间时，执行关于作为开始位置信息的发送源的车辆30(车载装置40)的处理过程。在图5中聚焦的车辆30称为“目标车辆30”，并且将从目标车辆30发送的开始位置信息称为“目标开始位置信息”。

在步骤s201中，车辆信息获取单元124从目标车辆30获取车辆信息。具体地，车辆信息获取单元124将车辆信息的获取请求发送到目标车辆30的车载装置40(下文中，称为“目标车载装置40”)。目标车载装置40的驾驶特性计算单元42根据所述获取请求计算当前出行中的驾驶特性状态。

图6是示出构成驾驶特性状态的参数的图。在图6中，驾驶特性状态由加速器操作特性状态、车速维持特性状态和制动器操作特性状态这三个参数(特性)构成。各个状态以“非常安全”到“非常忙”的五个等级(五级)进行评估。

图7是示出加速器操作特性状态的图。加速器操作特性状态是指示车辆起动时的加速器操作的特性的参数，并且基于例如从车辆起动起的预定时间(例如，五秒)内的加速度被分类为五个等级。可以通过将从车辆起动起已经经过预定时间时的车速除以所述预定时间来获得所述加速度。在图7中，作为示例，当加速度等于或小于0.5m/s²时，加速器操作特性状态为“非常安全”(＝等级5)，当加速度等于或小于1.1m/s²时，加速器操作特性状态为“安全”(＝等级4)，当加速度等于或小于1.66m/s²时，加速器操作特性状态为“正常”(＝等级3)，当加速度等于或小于2.22m/s²时，加速器操作特性状态为“忙”(＝等级2)，当加速度大于2.22m/s²时，加速器操作特性状态为“非常忙”(＝等级1)。

由于车速的历史存储在车载装置40中，因此驾驶特性计算单元42可以基于该历史来计算加速度，并且可以获得加速器操作特性状态。在目标车辆30的当前出行中，在发生多个车辆起动的情况下，可以基于车辆起动时的加速度的平均值来获得加速器操作特性状态。

图8是示出车速维持特性状态的图。车速维持特性状态是指示行驶中的车速变化程度的参数。在行驶期间，不包括从车辆起动起的预定时段和车辆停止之前的预定时段。这当然是因为车速在这些时段内变化很大。也就是说，术语“行驶期间”指的是期望以基本稳定的速度行驶的时段(下文中，称为“车速维持特性评估时段”)。

在图8中，当车速维持特性评估时段中的车速在±3km内变化时，车速维持特性状态为“非常安全”(＝等级5)，当车速维持特性评估时段中的车速在±5km内变化时，车速维持特性状态为“安全”(＝等级4)，当车速维持特性评估时段中的车速在±8km内变化时，车速维持特性状态为“正常”(＝等级3)，当车速维持特性评估时段中的车速在±10km内变化时，车速维持特性状态为“忙”(＝等级2)，并且当在车速维持特性评估时段中的车速的变化大于±10km时，车速维持特性状态为“非常忙”(＝等级1)。

如上所述，由于车速的历史存储在车载装置40中，因此驾驶特性计算单元42可以基于该历史计算车速维持特性评估时段中车速的变化(最大值和最小值之间的差)，并且能够获得车速维持特性状态。在目标车辆30的当前出行中，在具有多个车速维持特性评估时段的情况下，可以基于车速维持特性评估时段中的车速变化的平均值来获得车速维持特性状态。

图9是示出制动器操作特性的图。制动器操作特性是指示制动器操作的特性的参数，并且例如基于制动开始时的车速和制动距离来评估。在该实施例中，制动器操作特性基于由图9所示的曲线图所示的车速和制动距离之间的关系被分为五个等级。由于制动开始的时间(制动器被下压的时间)和车速的历史记录在车载装置40中，所以驾驶特性计算单元42可以获得制动开始时的车速和制动距离。驾驶特性计算单元42将所述车速和制动距离应用于图9所示的曲线图，从而获得制动器操作特性。在目标车辆30的当前出行中，在发生多次车辆停止的情况下，可以基于制动开始时的车速的平均值和每次车辆停止时的制动距离的平均值来获得制动器操作特性。

目标车载装置40的车辆信息发送单元43将包括以上述方式获得的驾驶特性状态(加速器操作特性状态、车速维持特性状态和制动器操作特性)和由目标车辆30的各种传感器检测到的参数组的车辆信息发送到中心10的车辆信息获取单元124。结果，车辆信息获取单元124能够获取目标车辆30的车辆信息(下文中，称为“目标车辆信息”)。

图10是表示车辆信息的配置示例的图。在图10中，车辆信息包括“车辆位置”、“车辆日期和时间”、“点火sw”、“s&s比率”、“发动机再起动因素历史”、“行驶模式”、“加速器操作特性状态”、“车速维持特性状态”、“制动器操作特性状态”等。

“车辆位置”是指示由gps测量的目标车载装置40(目标车辆30)的当前位置的信息。“车辆日期和时间”是指示由gps测量的当前日期和时间的信息。“点火sw”是指示当前时间目标车辆30的点火开关的状态(开启或关闭)的信息。“s&s比率”是指当前出行中的停止和起动比率，并且是例如通过“(当前出行中的s&s车辆停止时间/(当前出行中的s&s车辆停止时间+当前出行中的怠速时间))×100”计算的值。“发动机再起动系数历史”是在当前出行中每次停止和起动的发动机再起动的因素(下文中，简称为“再起动因素”)的历史。作为再起动因素，例如，提供了“电池因素”、“制动器因素”、“空调因素”、“其他”等。

行驶模式是当前行驶模式。行驶模式例如是基于先前出行从中心10设定的行驶模式。

“加速器操作特性状态”、“车速维持特性状态”和“制动器操作特性状态”是构成关于当前出行评估的驾驶特性状态的参数。包括在目标车辆信息中的驾驶特性状态在下文中被称为“驾驶特性状态x”。

在步骤s201之后，乘员估计单元123判定目标车辆30是否正在行驶中(s202)。例如，可以执行目标车辆30的结束位置信息是否存储在车辆位置存储单元151中的判定。即，车辆正在行驶的状态是指出行继续的状态，例如，在车辆正在行驶的状态中还包括由于等待交通信号、等待十字路口等而导致的车辆停止状态。在目标车辆30不在行驶的情况下(在s202中，否)，不执行后续处理过程。

在目标车辆30正在行驶的情况下(在s202中，是)，乘员估计单元123基于目标车辆信息中包括的“车辆位置”和存储在终端位置存储单元152中的终端位置信息来估计目标车辆30的乘员(s203)。例如，乘员估计单元123从终端位置存储单元152提取指示从由“车辆位置”指示的位置起半径α(例如，100)m内的位置的终端位置信息，以及包括与目标车辆信息的“车辆日期和时间”的差在β秒内的日期和时间的终端位置信息。当对应的终端位置信息的数量在预定值内(例如，在四个之内)时，乘员估计单元123估计与给予每条提取的终端位置信息的成员id相关的成员作为目标车辆30的乘员。例如，与在最近几分钟内在与目标车辆30基本相同的轨迹中移动的便携式终端50相关的成员可以被估计作为目标车辆30的乘员。在这种情况下，车载装置40可以以规定间隔向中心发送车辆位置信息。

在乘员估计单元123未估计出目标车辆30的任何乘员的情况下(在s204中，否)，图5的处理过程结束。

在乘员估计单元123估计出至少一个乘员的情况下(在s204中，是)，驾驶员估计单元125判定在步骤s203中估计的乘员数量是否是数个(s205)。也就是说，自动判定有没有同行乘客。在乘员数量不是数个的情况下(即，在乘员数量为1的情况下)(在s205中，否)，驾驶员估计单元125将该一个乘员估计作为驾驶员并且将驾驶特性状态x与和所述乘员相关的成员id相关联地存储在成员信息存储单元153中(s206)。驾驶员估计单元125将估计作为驾驶员的乘员的成员id作为驾驶员的成员id(下文中，称为“驾驶员id”)与目标车辆信息相关联。

关系估计单元126将驾驶员和同行乘客之间的关系状态估计为“单人”(s207)。关系估计单元126将“单人”作为关系状态的值与目标车辆信息相关联。关系状态指的是指示驾驶员和同行乘客之间的关系的指标。在该实施例中，“关系状态”被分类为“单人”、“家人”、“朋友”、“伴侣”、“商务”等。“单人”表示没有同行乘客。“家人”表示驾驶员和同行乘客是家人。“朋友”表示同行乘客是驾驶员的朋友。“伴侣”表示同行乘客是驾驶员的约会伴侣。“商务”表示同行乘客是驾驶员的同事(工作场所的同僚、上级或下属)。可以定义其他关系状态。

在目标车辆30的乘员数量是数个的情况下(在s205中，是)，驾驶员估计单元125从成员信息存储单元153获取与各个乘员的成员id相关联的驾驶特性状态(s208)。对于各个成员，成员信息存储单元153可以存储在成员是驾驶员的情况下最后估计的驾驶特性状态(即，驾驶特性状态的最新值)，或者可以存储驾驶特性状态的历史。在前一种情况下，为各个乘员获取一个驾驶特性状态。在后一种情况下，为各个乘员获取至少一个驾驶特性状态。在两种情况下，对于各个乘员从成员信息存储单元153获取的驾驶特性状态在下文中被称为“驾驶特性状态y”。关于过去未被估计作为驾驶员的乘员，驾驶特性状态不存储在成员信息存储单元153中。因此，不获取该乘员的驾驶特性状态y。

驾驶员估计单元125通过将驾驶特性状态x与各个驾驶特性状态y进行比较来估计目标车辆30的乘员中的一个作为目标车辆30的当前驾驶员，并且将驾驶特性状态x与被估计作为驾驶员的乘员的成员id相关联地存储在成员信息存储单元153中(s209)。也就是说，基于驾驶的特性(习惯)的共性来估计驾驶员。驾驶员估计单元125将被估计作为驾驶员的乘员的成员id设置作为驾驶员id，将未被估计为驾驶员的乘员的成员id设置作为同行乘客的id(下文中，称为“同行乘客id”)，并将驾驶员id和同行乘客id与目标车辆信息相关联。

驾驶特性状态x和驾驶特性状态y的比较方法不限于特定方法。例如，关于构成驾驶特性状态的所有三种状态，可以获得驾驶特性状态x与各个驾驶特性状态y之间的差异，并且对应于具有最小差异的驾驶特性状态y的乘员可以被估计作为驾驶员。或者，可以将驾驶特性状态视为具有三个状态作为维度的矢量，可以获得驾驶特性状态x与各个驾驶特性状态y之间的矢量距离，以及与具有最小距离的驾驶特性状态y对应的乘员可以被估计作为驾驶员。关于获取驾驶特性状态y的多个历史的乘员，可以使用历史的平均值。

认为各个驾驶员(各个人)都有驾驶习惯。因此，基于驾驶特性状态估计驾驶员，从而可以提高关于哪个乘员是驾驶员的估计准确性。

关系估计单元126获取目标车辆30的各个乘员(驾驶员和同行乘客)的个人信息(s210)。

图11是示出个人信息的配置示例的图。在图11中，示出了包含“成员id”、“性别”、“年龄”、“出生日期”、“地址”、“家人构成”、“职业”、“工作地点”、“入职年份”、“电话号码”、“电子邮件地址”等的个人信息的示例。

构成个人信息的所有项目可以预先存储在成员信息存储单元153中。或者，在步骤s210的时间点，关系估计单元126可以从各个乘员的便携式终端50获取一些项目，或者可以从外部服务器60获取一些项目。在从外部服务器60获取一些项目的情况下，外部服务器60中的成员id和中心10中的成员id的对应信息可以预先存储在辅助存储装置102等中。

关系估计单元126将驾驶员的个人信息与同行乘客的个人信息进行核对，以估计驾驶员与同行乘客之间的关系状态，并将估计的关系状态与目标车辆信息相关联(s211)。

例如，可以基于驾驶员和同行乘客的个人信息的“地址”的共性来估计“家人”。也就是说，在驾驶员的“地址”与同行乘客的“地址”一致的情况下，关系估计单元126估计“家人”作为关系状态。

由于“朋友”几乎不能仅用图11所示的个人信息来估计，例如，可以使用存储在驾驶员和各个同行乘客的便携式终端50、外部服务器60等中的通讯录来实现关于“朋友”的关系的估计准确性的提高。

具体地，关系估计单元126从驾驶员和各个同行乘客的便携式终端50获取通讯录，并确认彼此联系方式的登记情况。在同行乘客的联系方式登记在驾驶员的便携式终端50的通讯录中并且驾驶员的联系方式登记在同行乘客的便携式终端50的通讯录中的情况下，关系估计单元126估计驾驶员和同行乘客具有“朋友”的关系。

在基于通讯录估计“朋友”的关系的情况下，关系估计单元126从提供sns的外部服务器60获取“朋友列表”，“朋友”的关系基于以下情况细分为简单的熟人(“朋友(熟人)”)、好朋友(“朋友(好朋友)”)和最好的朋友(“朋友(最好的朋友)”)。

例如，当驾驶员和同行乘客中的至少一个伴随另一个并且伴随年份少于一年时，“朋友”的关系可以被分类为“朋友(熟人)”，当伴随年份等于或长于一年且少于三年，“朋友”的关系可分类为“朋友(好朋友)”，当伴随年份等于或大于三年时，“朋友”的关系可以分类为“朋友(最好的朋友)”。

在驾驶员和同行乘客性别不同的情况下，执行与下面描述的“伴侣”相关的估计，并且在关系不是“伴侣”的情况下，可以执行与“朋友”相关的估计。

由于“伴侣”几乎不能仅用图11所示的个人信息来估计，例如，可以使用存储在驾驶员和各个同行乘客的便携式终端50、外部服务器60等中的通讯录来估计“伴侣”的关系。

具体地，如在“朋友”的情况下，关系估计单元126确认驾驶员和同行乘客的便携式终端50的通讯录的登记情况。当在通讯录中登记了彼此的联系方式时，关系估计单元126从提供sns的外部服务器60获取约会情况，并且比较约会情况。

图12是示出可以从sns获取的“约会情况”的示例的图。在图12中，示出了可以获取“约会状态”和“保持约会”作为构成约会情况的项目的示例。在图12中，一个记录表示对应于驾驶员的记录，另一个记录表示对应于同行乘客的记录。

例如，当驾驶员和同行乘客中的每一个的“约会状态”是“保持约会”并且“开始约会的日期”是一致的时候，关系估计单元126估计驾驶员和同行乘客是“伴侣”。在关系不是“伴侣”的情况下，执行关于“朋友”的估计。

在估计“伴侣”的关系的情况下，关系估计单元126可以根据从“开始约会日期”到当前日期的经过时间(即约会时期)而将“伴侣”的关系细分为“伴侣(初期)”、“伴侣(中期)”和“伴侣(长期)”。例如，当约会时期少于一年时，“伴侣”的关系可以被分类为“伴侣(初期)”，当约会时期少于三年时，“伴侣”的关系可以被分类为“伴侣(中期)”，而当约会时期等于或长于三年时，“伴侣”的关系可以被分类为“伴侣(长期)”。

可以基于驾驶员和同行乘客的个人信息的“工作地点”的共性来估计“商务”。也就是说，在驾驶员的“工作地点”与同行乘客的“工作地点”一致的情况下，关系估计单元126将“商务”估计为关系状态。在估计“商务”的关系的情况下，关系估计单元126基于驾驶员和同行乘客的个人信息的“入职年份”将“商务”的关系细分为“商务(同僚)”、“商务(下属×上级)”和“商务(上级×下属)”。

例如，当驾驶员的“入职年份”与同行乘客的“入职年份”一致时，“商务”的关系被分类为“商务(同僚)”，并且在同行乘客的“入职年份”在驾驶员的“入职年份”之前时，“商务”的关系可以被分类为“商务(下属×上级)”，并且当同行乘客的“入职年份”在驾驶员的“入职年份”之后时，“商务”的关系可分为“商务(上级×下属)”。

在步骤s207或s211之后，学习单元127将包括与目标车辆信息相关联的信息、目标开始位置信息和目标车辆信息的一个记录存储(另外登记)在车辆信息存储单元154中(s212)。

图13是示出车辆信息存储单元154的配置示例的图。如图13所示，在车辆信息存储单元154中，为各次出行存储包括“车辆信息”、“开始位置信息”、“驾驶员id”、“同行乘客id”和“关系状态”的记录。“车辆信息”具有图10中所示的配置。在“开始位置信息”中，存储目标开始位置信息。对应于没有同行乘客的出行的记录中的同行乘客id的项目的值是空的。

学习单元127对于目标车辆30判定是否n个以上记录存储在车辆信息存储单元154中(s213)。n是表示足以学习目标车辆30的行驶型式的记录数量的值。在目标车辆30的记录数量等于或大于n的情况下(在s213中，是)，中心10执行与目标车辆30相关的下次出行的行驶模式的设定处理(s214)。在目标车辆30的记录数量小于n的情况下，不执行步骤s214。步骤s213和后续步骤可以与步骤s213之前的步骤异步地执行。例如，可以对于各个车辆30批量执行步骤s213和后续步骤。

将描述图5的步骤s214的细节。图14是示出下次出行的行驶模式的设定处理的处理过程的示例的流程图。

在步骤s301中，学习单元127基于存储在车辆信息存储单元154中关于目标车辆30的记录组来执行目标车辆30的行驶型式的学习处理。尽管学习处理的细节将在下面描述，作为学习处理的结果，以下学习结果存储在学习结果存储单元155中。

图15是示出学习结果存储单元155的配置示例的图。图15所示的表格表示与一个车辆30(目标车辆30)相关的学习结果。如图15所示，学习结果存储单元155按照“星期几(工作日或假日)”和“时间段”存储记录。各个记录具有“开始位置信息”、“结束位置信息”、“发动机再起动因素频率”、“估计目的地”、“s&s比率”、“驾驶员id”、“同行乘客id”、“关系状态”、“行驶模式(当前出行)”、“行驶模式(下次出行)”等的项目。

“开始位置信息”是时间段中的代表性(高频率)出行的开始位置的纬度和经度。“结束位置信息”是出行的结束位置的纬度和经度。“发动机再起动因素频率”是时间段中各种发动机再起动因素的频率的代表值。“s&s比率”是时间段中s&s比率的代表值。“驾驶员id”是时间段中代表性出行的驾驶员的驾驶员id(成员id)。同行乘客id是该出行的同行乘客的同行乘客id(成员id)。“关系状态”是与“驾驶员id”相关的成员和与“同行乘客id”相关的成员之间的关系状态。“行驶模式(当前出行)”是关于当前时间的所述时间段对目标车辆30设定的行驶模式。“行驶模式(下次出行)”是将关于下次出行对于目标车辆30要设定的行驶模式。

行驶模式选择单元128基于存储在学习结果存储单元155中的学习结果来执行行驶模式的选择处理(s302)。在行驶模式的选择处理中，按“星期几(工作日或假日)”和“时间段”选择适合于目标车辆30的行驶型式的行驶模式，并且将所选择的行驶模式存储在学习结果存储单元155的“行驶模式(下次出行)”中。下面将描述行驶模式的选择处理的细节。

行驶模式发送单元129向目标车辆30的车载装置40发送存储在学习结果存储单元155的“行驶模式(下次出行)”中的值，即，按照工作日和假日以及时间段的行驶模式的选择结果(下文中，称为“行驶模式日程表”)(s303)。

当接收到在步骤s303中发送的行驶模式日程表时，车载装置40的行驶模式接收单元44请求行驶控制器31根据行驶模式日程表进行控制。当下次出行开始时，行驶控制器31根据对于与所述开始(例如，当下次点火开启时)对应的时间段设定的行驶模式(在下文中称为“目标行驶模式”)执行控制。也就是说，在该时间段中，根据基于在过去的所述时间段中的使用结果选择的行驶模式的控制是在假设目标车辆30被用于与过去的所述时间段相同的用途(目的地或同行乘客相同)的情况下执行的。

例如，当目标行驶模式是“燃料效率优先模式”时，行驶控制器31增加“停止和起动”的操作频率，使得“s&s比率”达到等于或大于给定值(例如，等于或大于70％)。具体地，行驶控制器31通过关闭空调的压缩机、将a/c空气量hi/mid设定为lo等来执行控制，使得以舒适为代价延长停止和起动时间。

当目标行驶模式是“舒适性优先模式”时，行驶控制器31优先考虑以“s&s比率”为代价来确保舒适性。具体地，行驶控制器31给予目标车辆30的用户的操作优先，并且优先考虑对于开启空调的压缩机、设置a/c空气量等的目标车辆30的操作。即使转换到停止和起动状态，行驶控制器31也在短时间内再起动发动机。

当目标行驶模式是“50-50模式”时，行驶控制器31给予燃料效率和舒适性两者优先。具体地，行驶控制器31执行控制，使得“s&s比率”被限制为给定值(例如，50％)，并且在“s&s比率”超过给定值的情况下或者在“停止和起动时间”超过预定时间的情况下，执行控制使得空调的操作频率增加以确保舒适性。

当目标行驶模式是“充电模式”时，行驶控制器31执行控制，使得禁止停止和起动操作并且保持电池充电。例如，在存在许多“s&s”的机会，但是随着拥堵的发生而起动器的操作频率高并且燃料效率的贡献程度低的情况下，行驶控制器31执行控制使得再生充电的频率变高。

将描述图14的步骤s301的细节。图16是示出行驶型式的学习处理的处理过程的示例的流程图。

在步骤s401中，学习单元127以时间序列顺序从车辆信息存储单元154(图13)获取与目标车辆30相关的记录组(下文中，称为“目标记录组”)。对于包括在目标记录组中的各个记录，学习单元127从车辆位置存储单元151获取与所述记录相对应的结束位置信息，并将获取的结束位置信息提供给所述记录(s402)。与所述记录对应的结束位置信息是指包括在所述记录的“开始位置信息”中包括的日期和时间与所述记录相邻的记录的“开始位置信息”中包括的日期和时间之间的日期和时间的结束位置信息。在图5的步骤s212之后同步地执行图16的处理过程的情况下(即，在作为车辆信息的发送源的目标车辆30正在行驶的同时执行图16的处理过程的情况下)，因为与目标记录组中的最后记录相对应的结束位置信息没有存储在车辆位置存储单元151中，所以可以不向该记录提供结束位置信息。

学习单元127将目标记录组中的很可能涉及相同出行的两个以上记录整合到一个记录中(s403)。结果，目标记录组中包括的记录数量可能减少。也就是说，对于某次出行，在去往目的地的途中在便利店、服务区等中发生中途停留的情况下，由于为了中途停留的停车而将与出行相关的记录分成两个记录，并且这两个记录存储在车辆信息存储单元154中。上述记录被整合。例如，在某个记录和下一个记录的“驾驶员id”、“同行乘客id”和“关系状态”相同、并且提供给所述某个记录的结束位置信息中包括的日期和时间与在所述下一个记录的“开始位置信息”中的日期和时间之间的差异(即停车持续时间)等于或小于阈值(例如，30分钟等)的情况下，所述某个记录和所述下一个记录可以整合到一个记录中。例如，可以基于先前和后续记录的“结束位置信息”的日期和时间与“开始位置信息”的日期和时间之间的差异的分布来计算阈值。可以递归地执行这种处理，从而可以整合三个以上记录。在整合之后的记录的“开始位置信息”中，采用按整合之前的记录的时间序列顺序的第一个记录的“开始位置信息”。

学习单元127将包括在目标记录组中的记录分类为按照工作日或假日或者按时间段的组(s404)。

学习单元127为各个组指定出行的开始位置信息和结束位置信息的代表值(s405)。例如，可以将某个组中的记录的开始位置信息和结束位置信息的集合中具有最高出现频率的集合的开始位置信息和结束位置信息设置为该组的开始位置信息和结束位置信息的代表值。学习单元127将针对各个组指定的开始位置信息的代表值存储在学习结果存储单元155(图15)中与各个组相关的时间段所对应的记录的“开始位置信息”中，并且将针对各个组指定的结束位置信息的代表值存储在学习结果存储单元155(图15)中与各个组相关的时间段所对应的记录的“结束位置信息”中。

作为各个记录的结束位置信息，可以使用在步骤s402中提供给各个记录的结束位置信息，或者可以使用下一个记录的“开始位置信息”。这是因为某次出行的结束位置是下一次出行的开始位置。

学习单元127针对各个组计算各个发动机再起动因素(“电池因数”、“制动器因素”、“空调因素”)的频率的代表值(s406)。例如，可以通过计算包括在属于某个组的记录的“车辆信息”的“发动机再起动因素历史”中的“电池因素”的频率的平均值，来获得所述某个组的电池因素的频率的代表值。在这种情况下，目标记录可以限于对应于与该组相关的“开始位置信息”和“结束位置信息”的代表值的记录。可以以相同的方式计算“制动器因素”的频率和“空调因素”的频率的代表值。学习单元127将为各个组计算的“电池因素”、“制动器因素”和“空调因素”中的各个的频率的代表值存储在学习结果存储单元155(图15)中与各个组相关的时间段所对应的记录的“发动机再起动因素频率”中。

学习单元127为各个组计算s&s比率的代表值(s407)。例如，可以通过计算属于某个组的记录的“车辆信息”的“s&s比率”的平均值来获得所述某个组的s&s比率的代表值。在这种情况下，目标记录可以限于与该组相关的“开始位置信息”和“结束位置信息”所对应的记录。学习单元127将针对各个组计算的s&s比率的代表值存储在学习结果存储单元155(图15)中与各个组相关的时间段所对应的记录的“s&s比率”中。

学习单元127为各个组指定驾驶员id、同行乘客id和关系状态的代表值(s408)。例如，可以将属于某个组的记录的“驾驶员id”、“同行乘客id”以及“关系状态”的集合中具有最高出现频率的集合的“驾驶员id”、“同行乘客id”和“关系状态”设置为针对该组的上述代表值。在这种情况下，目标记录可以限于对应于与该组相关的“开始位置信息”和“结束位置信息”的代表值的记录。学习单元127将针对各个组指定的驾驶员id、同行乘客id和关系状态分别存储在学习结果存储单元155(图15)中与各个组相关的时间段所对应的记录的“驾驶员id”、“同行乘客id”和“关系状态”中。

对于各个组，学习单元127指定与该组相对应的出行的估计目的地(s409)。可以基于针对与某个组相关的时间段指定的“结束位置信息”来指定该组的估计目的地。例如，可以从地图数据中搜索与“结束位置信息”对应的兴趣点(poi)，并且可以将估计目的地指定为“购物中心”或“午餐”。通过将搜索结果与个人信息(图11)进行核对，可以将“家”、“工作场所”等指定为估计目的地。在即使以上述方式也未指定估计目的地的时间段上，“关系状态”为“商务”或“单人”的工作日的时间段的估计目的地可以是“商务出行目的地”。估计的目的地可以通过其他方法指定。学习单元127将针对各个组指定的估计目的地存储在与学习结果存储单元155(图15)中的与各个组相关的时间段所对应的记录的“估计目的地”中。

作为上述处理的结果，生成图15中所示的学习结果。

将描述图14的步骤s302的细节。图17是示出根据第一实施例的行驶模式的选择处理的处理过程的示例的流程图。在图14的步骤s302中，对于学习结果存储单元155(图15)的各个“星期几”的各个“时间段”执行图17所示的处理过程。这里，要处理的“星期几”和“时间段”被称为“目标时间段”。

在步骤s501中，行驶模式选择单元128判定目标时间段的“关系状态”是否是与目标车辆30对应的学习结果存储单元155中的“单人”。在“关系状态”是“单人”的情况下(在s502中，是)，行驶模式选择单元128执行在单人的情况下的行驶模式的选择处理(s503)。在单人的情况下的行驶模式的选择处理中，主要基于“估计目的地”来选择行驶模式。

例如，在目标时间段是工作日早晨通勤的时间段并且“估计目的地”是“工作场所”的情况下(即，在从家到工作场所的外出的情况下)，当目标时间段的“s&s比率”低并且“制动器因素”的频率大时，估计出现拥堵的可能性。行驶模式选择单元128选择“充电模式”作为目标时间段的行驶模式。

在目标时间段是在工作日晚上返回家中的时间段并且“估计目的地”是“家”(即，从工作场所到家的返途)的情况下，当“s&s比率”约为50％，“制动器因素”的频率小，并且“空调因素”的频率小时，行驶模式选择单元128可选择“燃料效率优先模式”目标时间段的行驶模式，期望“s&s比率”的增加。

在目标时间段是除工作日的通勤或返家的时间段之外的时间段的情况下，行驶模式选择单元128可以如下选择目标时间段的行驶模式。例如，在“估计目的地”是“商务出行目的地”(即，从工作场所到商务出行目的地的外出)或“工作场所”(即，从商务出行目的地到工作场所的返途)，“s&s比率”低，并且“空调因素”的频率大的情况下，行驶模式选择单元128可以选择“燃料效率优先模式”作为目标时间段的行驶模式以降低成本并且可以增加“s&s比率”。或者，在到工作场所的返途的情况下(还包括从午餐返途)，行驶模式选择单元128可以选择“充电模式”作为目标时间段的行驶模式。在“估计目的地”是诸如“午餐”的短途出行的情况下，行驶模式选择单元128可以选择“充电模式”作为目标时间段的行驶模式，并且可以增加“s&s比率”。

在目标时间段是任何“假日”的时间段的情况下，行驶模式选择单元128可以如下选择目标时间段的行驶模式。例如，在“估计目的地”是“购物中心”的情况下(即，在从家到购物中心的外出的情况下)，当“s&s比率”低并且“制动器因素”的频率大时，估计拥堵的发生。行驶模式选择单元128可以选择“充电模式”作为目标时间段的行驶模式，可以限制目标车辆30中的s&s的操作，并且可以保持电池的充电。在“估计目的地”是“家”的情况下(即，在从购物中心到家的返途的情况下)，当“s&s比率”约为50％，“制动器因素”的频率小，并且“空调因素”的频率也小时，行驶模式选择单元128可以选择“燃料效率优先模式”作为目标时间段的行驶模式，并且可以增加“s&s比率”。

在“关系状态”不是“单人”(在s502中，否)而是“家人”的情况下(在s504中，是)，行驶模式选择单元128执行在家人的情况下的行驶模式的选择处理(s505)。在家人的情况下的行驶模式的选择处理中，主要基于婴儿或老年人包括在同行乘客中的可能性来选择行驶模式。可以参考目标车辆30的驾驶员的个人信息(图11)的“家人构成”来指定包括婴儿或老年人的可能性。在驾驶员的“家人构成”中包括“儿童”并且驾驶员的“年龄”等于或小于给定年龄的情况下，可以判定婴儿很可能包括在同行乘客中。类似的，在“父亲”或“母亲”包括在“家人构成”中并且驾驶员的“年龄”等于或高于给定年龄时，可以判定老年人很可能包括在同行乘客中。在婴儿不太可能包括在同行乘客中的情况下，为了节省家庭预算并确保舒适，行驶模式选择单元128可以选择“50-50模式”作为目标时间段的行驶模式。在婴儿或老年人很可能包括在同行乘客中的情况下，可以优先考虑对摇动、振动等敏感的婴儿或老年人，并且行驶模式选择单元128可以选择“舒适性优先模式”作为目标时间段的行驶模式。

在“关系状态”不是“家人”(在s504中，否)而是“朋友”或“伴侣”(在s506中，是)的情况下，行驶模式选择单元128执行在朋友的情况下的行驶模式的选择处理(s507)。在朋友的情况下的行驶模式的选择处理中，主要根据驾驶员和同行乘客之间的亲密程度来选择行驶模式。

例如，在“关系状态”是“朋友(熟人)”的情况下，由于关系时段短，所以行驶模式选择单元128可以优先考虑舒适性并且可以选择“舒适性优先模式”作为目标时间段的行驶模式。

在“关系状态”是“朋友(好朋友)”的情况下，由于关系时段稍长，因此行驶模式选择单元128可以优先考虑燃料效率和舒适性两者并且可以选择“50-50模式”作为目标时间段的行驶模式。

在“关系状态”是“朋友(最好的朋友)”的情况下，由于“关系时段”长并且驾驶员和同行乘客很可能彼此理解，所以行驶模式选择单元128可以选择“燃料效率优先模式”。

在“关系状态”是“伴侣”的情况下，可以以与上述相同的思考方式选择行驶模式。也就是说，“伴侣(初期)”可以以与“朋友(熟人)”相同的方式处理，“伴侣(中期)”可以以与“朋友(好朋友)”相同的方式处理，并且“伴侣(长期)”可以以与“朋友(最好的朋友)”相同的方式处理。

在“关系状态”不是“朋友”也不是“伴侣”(s506，否)而是“商务”的情况下(在s508中，是)，行驶模式选择单元128执行在商务的情况下的行驶模式的选择处理(s509)。在商务的情况下的行驶模式的选择处理中，主要根据驾驶员和同行乘客的等级次序来选择行驶模式。

例如，在“关系状态”是“商务(同事)”的情况下，行驶模式选择单元128可以选择“燃料效率优先模式”作为目标时间段的行驶模式，从而优先考虑降低成本。

在“关系状态”是“商务(下属×上级)”的情况下，行驶模式选择单元128可以选择“舒适性优先模式”作为目标时间段的行驶模式，从而优先考虑同行乘客(上级)的舒适性。

在“关系状态”是“商务(上级×下属)”的情况下，行驶模式选择单元128可以选择“燃料效率优先模式”作为目标时间段的行驶模式。

在步骤s503、s505、s507或s509之后，行驶模式选择单元128将所选择的行驶模式存储在学习结果存储单元155(图15)中与目标时间段对应的记录的“行驶模式(下次出行)”中。

以上描述中的行驶模式的选择方法是示例，并且可以通过其他方法选择行驶模式。

针对各个时间段执行图17的处理过程，从而将与“关系状态”存储在学习结果存储单元155(图15)中的各个时间段相对应的“行驶模式(下次出行)”存储在学习结果存储单元155中。在图14的步骤s303中，对应于目标车辆30的学习结果存储单元155的“星期几”、“时间段”和“行驶模式(下次出行)”的列作为行驶模式日程表被发送到目标车载装置40。

在学习结果存储单元155(图15)中，例如当从目标车载装置40接收到下一个开始位置信息时(即，当开始目标车辆30的下次出行时)，可以将“行驶模式(下次出行)”的列的值复制到“行驶模式(当前出行)”的列中。

如上所述，根据第一实施例，基于驾驶员和同行乘客之间的关系来选择行驶模式。因此，可以实现基于驾驶员和同行乘客之间的关系的车辆30的行驶控制。结果，可以执行适合于车辆30的用户的驾驶辅助。

接下来，将描述第二实施例。在第二实施例中，将描述与第一实施例不同的点。因此，没有特别提及的点可以与第一实施例中的相同。

在第二实施例中，在图14的步骤s302中，执行图18所示的处理过程。也就是说，代替图17的处理过程，执行图18的处理过程。

图18是示出根据第二实施例的行驶模式的选择处理的处理过程的示例的流程图。在图14的步骤s302中，对于学习结果存储单元155(图15)的各个“星期几”和各个“时间段”执行图18中所示的处理过程。这里，要处理的“星期几”和“时间段”被称为“目标时间段”。

在步骤s601中，行驶模式选择单元128判定对于目标车辆30是否许可与其他车辆的行驶模式的协作。例如，可以预先从目标车辆30的用户(成员)的便携式终端50接收到协作的许可，并且可以将表示许可的信息(在下文中称为“许可信息”)添加到成员的成员信息中。在这种情况下，在步骤s601中，可以判定许可信息是否包括在成员的成员信息中。在第二实施例中，假设各个成员id和各个车辆30(各个车载装置id)彼此相关联地管理(例如，将成员id和车载装置id的对应信息存储在辅助存储装置102等中)。

在许可信息不包括在成员的成员信息中的情况下(在s601中，否)，不执行步骤s602和后续步骤。在许可信息包括在成员的成员信息中的情况下(在s601中，是)，行驶模式选择单元128判定对应于目标车辆30的学习结果存储单元155中目标时间段的“关系状态”是否“朋友”或者“伴侣”(s602)。在“关系状态”不是“朋友”也不是“伴侣”的情况下(在s602中，否)，不执行步骤s603和后续步骤。

在“关系状态”是“朋友”或“伴侣”的情况下(在s602中，是)，行驶模式选择单元128获取与目标车辆30对应的学习结果存储单元155中关于目标时间段存储的“同行乘客id”(s603)。即，获取目标车辆30的驾驶员的“朋友”或“伴侣”的成员id。

行驶模式选择单元128获取与获取的成员id对应的车辆30相关的学习结果存储单元155中的目标时间段的“估计目的地”(s604)。

行驶模式选择单元128判定与目标车辆30相对应的学习结果存储单元155中的目标时间段的“估计目的地”是否与在步骤s604中获取的“估计目的地”相同(s605)。在比较的“估计目的地”不同的情况下(在s605中，否)，不执行步骤s606。

在比较的“估计目的地”相同的情况下(在s605中，是)，行驶模式选择单元128将在步骤s603中获取的成员id相对应的车辆30相关的学习结果存储单元155中的目标时间段的“行驶模式(当前出行)”的值复制到与目标车辆30相关的学习结果存储单元155(图15)中的目标时间段的“行驶模式(下次出行)”(s606)。也就是说，朋友或约会伴侣的车辆30的“行驶模式(当前出行)”被复制到目标车辆30的“行驶模式(下次出行)”。

在第二实施例中，在关于目标车辆30没有选择“行驶模式(下次出行)”的值(行驶模式)的时间段上，可以在第一实施例中选择行驶模式。

如上所述，根据第二实施例，某个车辆的用户可以将朋友或约会伴侣的车辆30的行驶模式用于该用户的车辆。结果，在朋友或约会伴侣是目标车辆30的同行乘客的时间段中，可以将该用户的车辆的行驶模式控制为与朋友或约会伴侣的车辆30的行驶模式相同的行驶模式。也就是说，在朋友或约会伴侣很可能是同行乘客的时段中，可以使车辆30以用于朋友或约会伴侣的行驶模式行驶。

接下来，将描述第三实施例。在第三实施例中，将描述与第一实施例不同的点。在第三实施例中没有特别提及的点可以与第一实施例中的点相同。在第三实施例中，可以将以下内容添加到整个第一实施例或整个第二实施例中。

在第三实施例中，将描述控制要在汽车共享服务中分配的车辆30的行驶模式的示例。

图19是示出根据第三实施例的各个装置的功能配置示例的图。在图19中，与图3中的部分相同的部分用相同的附图标记表示，并且不再重复其描述。在图19中，便携式终端50还具有预约请求单元52。预约请求单元52例如通过安装在便携式终端50上的程序(例如，汽车共享服务的应用等)在便携式终端50的cpu上执行的处理来实现。预约请求单元52根据便携式终端50的用户的操作向中心10发送车辆分配的预约请求(在下文中称为“车辆分配预约请求”)。在车辆分配预约请求中，包括便携式终端50的用户的成员id和车辆分配的预约时间段(开始日期和时间，结束日期和时间)等。

中心10还具有预约接收单元131、分配车辆控制器132等。通过安装在中心10上的至少一个程序在cpu104上执行的处理来实现上述单元。中心10还使用预约信息存储单元161。预约信息存储单元161可以例如使用可通过网络连接到辅助存储装置102或中心10的存储装置等实现。

预约接收单元131根据车辆分配预约请求将车辆30确定为车辆分配目标，并将关于车辆30的预约信息存储在预约信息存储单元161中。此外，预约接收单元131将车辆分配预约请求中包括的成员id相关的车辆30所对应的学习结果存储单元155中对应于预约时间段的“行驶模式(当前出行)”设定在对于被调度分配的车辆30的预约信息中。因此，在预约信息存储单元161中，针对各个将作为车辆分配目标的车辆30存储预约调度信息和与各个预约的时间段相对应的行驶模式。

分配车辆控制器132基于存储在预约信息存储单元161中的预约信息控制将作为车辆分配目标的各个车辆30的行驶模式。

图20是示出根据第三实施例的中心10在预约车辆分配时执行的处理过程的示例的流程图。

在步骤s701中，预约接收单元131待命以接收车辆分配预约请求。当接收到从任何成员的便携式终端50的预约请求单元52发送的车辆分配预约请求时(在s701中，是)，预约接收单元131将车辆30(分配车辆)决定为车辆分配目标(s702)。分配车辆的决定逻辑不限于预定逻辑。例如，可以参考预约信息存储单元161，并且可以将在预约时间段中没有存储预约信息的车辆30(即，未预约的车辆30)决定为将作为车辆分配目标的车辆30。

预约接收单元131将与被决定作为车辆分配目标的车辆30相关的预约信息存储在预约信息存储单元161中(s703)。

图21是示出预约信息的配置示例的图。在图21中，示出了某个分配车辆的预约信息。如图21所示，预约信息包括各个预约时间段的行驶模式。关于步骤s703中存储的预约信息，在步骤s703的时间点未决定行驶模式。

预约接收单元131对于车辆分配预约请求中包括的成员id相关的成员判定是否许可与其他车辆的行驶模式的协作(s704)。可以以与图18的步骤s601中相同的方式执行所述判定。

在许可与其他车辆的行驶模式的协作的情况下(在s704中，是)，预约接收单元131将对应于所述成员的车辆30相关的学习结果存储单元155中的与预约时间段对应的时间段的“行驶模式(当前出行)”复制到在步骤s703中存储的预约信息的“行驶模式”(s705)。在预约时间段的时段与学习结果存储单元155中的时间段的时段不完全一致的情况下，可以以学习结果存储单元155的时间段的粒度分割预约时间段，并且，学习结果存储单元155的相应时间段的“行驶模式(当前出行)”可以被复制到分割后的各个预约时间段。也就是说，一条预约信息可以被分割成多个时间段。

图22是示出根据第三实施例的分配车辆控制器132执行的处理过程的流程图。在图22中，虽然已经描述了与某个分配车辆(下文中，称为“目标车辆30”)相关的某条预约信息(下文中，称为“目标预约信息”)，但是对于各个分配车辆的预约信息执行图22的处理过程。

在步骤s711中，分配车辆控制器132处于待命状态，直到在目标预约信息(图21)的预约时间段的开始时间之前的预定时间(例如，10分钟等)到来。当在开始时间之前的预定时间到来时(在s711中，是)，分配车辆控制器132将目标预约信息的“行驶模式”(下文中，称为“预约行驶模式”)与按照时间序列顺序在所述目标预约信息之前的预约信息的行驶模式(当前对于目标车辆30设定的行驶模式(在下文中称为“当前行驶模式”))进行比较(s712)。

在预约行驶模式和当前行驶模式不同的情况下(在s712中，是)，分配车辆控制器132将至预约行驶模式的切换指令发送到目标车辆30的车载装置40(s713)。目标车辆30的行驶控制器31根据切换指令立即将目标车辆30的行驶模式切换到预约行驶模式。

如上所述，根据第三实施例，各个用户可以以与该用户的车辆30相同的用途(即，行驶模式)，来使用由多个用户通过汽车共享服务使用(共享)的车辆30。在预约时间段开始之前切换行驶模式，从而可以实现前后用户之间的行驶模式的平滑过渡。

接下来，将描述第四实施例。在第四实施例中，将描述与第一实施例不同的点。第四实施例中没有特别提及的点可以与第一实施例中的点相同。

在第四实施例中，将描述控制诸如用于送货上门的车辆30(卡车等)的运输车辆的行驶模式的示例。

图23是示出根据第四实施例的各个装置的功能配置示例的图。在图23中，中心10还具有递送信息接收单元141、运输车辆控制器142等。通过安装在中心10上的至少一个程序在cpu104上执行的处理来实现上述单元。中心10还使用货物信息存储单元171。货物信息存储单元171可以例如通过可通过网络连接到辅助存储装置102或中心10的存储装置等实现。

递送信息接收单元141从运输车辆的驾驶员携带的终端接收递送信息。递送信息是指包括驾驶员的识别信息(下文中，称为“负责人id”)和递送货物的识别信息(下文中，称为“货物id”)的信息。也就是说，每次已递送货物时，驾驶员向终端输入货物的递送结束。所述终端将货物的货物id和负责人id发送到递送信息接收单元141。当接收到递送信息时，递送信息接收单元141将指示与在递送信息中包括的货物id相关的货物已经被递送的信息与递送信息中包括的负责人id相关联地记录在存储在货物信息存储单元171中的货物信息中。即，在货物信息存储单元171中，针对各个负责人id存储货物信息。货物信息是指包括装载在驾驶员的运输车辆上的所有货物中的每一个的货物id、属性信息等的信息。在各个货物的属性信息中，包括重量、指示货物是否是冷冻品的信息等。

运输车辆控制器142根据装载在运输车辆上的货物的情况实时控制运输车辆的行驶模式。

图24是示出根据第四实施例的中心10执行的处理过程的示例的流程图。

当从任何运输车辆(下文中，称为“目标车辆30”)的驾驶员携带的终端接收到递送信息时(在s801中，是)，递送信息接收单元141更新与包括在递送信息中的负责人id相关联地存储在货物信息存储单元171中的货物信息(s802)。也就是说，递送信息接收单元141将指示与在递送信息中包括的货物id相关的货物已经被递送的信息记录在与货物信息中的货物id相对应的记录中。结果，可以将货物信息中包括的货物id中的货物id指定给未递送的货物。

运输车辆控制器142参照货物信息判定未递送货物中是否存在冷冻品或者未递送货物的总重量是否大于3吨且等于或小于4吨(s803)。在未递送货物中存在冷冻品的情况下或者在未递送货物的总重量大于3吨且等于或小于4吨的情况下(在s803中，是)，运输车辆控制器142将至“舒适性优先模式”的切换指令发送到目标车辆30的车载装置40(s804)。

在未递送货物中没有冷冻品并且未递送货物的总重量等于或小于3吨的情况下(在s803中，否)，运输车辆控制器142判定未递送货物的总重量是否大于2.25吨(s805)。在未递送货物的总重量大于2.25吨的情况下(在s805中，是)，运输车辆控制器142将至“50-50模式”的切换指令发送到目标车辆30的车载装置40(s806)。

在未递送货物的总重量等于或小于2.25吨的情况下(在s805中，否)，运输车辆控制器142将至“燃料效率优先模式”的切换指令发送到目标车辆30的车载装置40(s807)。

安装有接收从运输车辆控制器142发送的切换指令的车载装置40的运输车辆的行驶控制器31根据切换指令立即切换行驶模式。

如上所述，根据第四实施例，可以根据装载在车辆30上的货物的情况实时切换车辆30的行驶模式。结果，可以使得车辆30以适合于装载情况的行驶模式行驶。

图24中所示的货物的情况和行驶模式的对应关系仅仅是一个例子。

第四实施例可以与第一至第三实施例组合执行。

在各个实施例中，尽管已经基于停止和起动功能的假设提供了描述，但是各个实施例可以应用于混合动力车辆、电动车辆、氢燃料车辆等中的行驶模式的控制。

在各个实施例中，中心10是信息处理设备的示例。驾驶员估计单元125是第一估计单元和第三估计单元的示例。关系估计单元126是第二估计单元的示例。行驶模式选择单元128是选择单元的示例。车辆信息获取单元124是第一接收单元的示例。终端位置信息接收单元122是第二接收单元的示例。成员信息存储单元153是存储单元的示例。

尽管上面已经详细描述了本发明的实施例，但是本发明不限于这样的特定实施例，并且在不脱离权利要求中描述的本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种修改和变更。