路线探索方法及路线探索装置与流程

本发明涉及路线探索方法及路线探索装置。

背景技术：

目前，提出有遍及出发地到目的地的整个路径，反映从多辆车辆收集到的探测数据中包含的行驶难易度等经验，进行路径探索的技术(参照专利文献1)。在专利文献1中，在某线路上行驶了的情况下，当其后续地在特定的多条线路上行驶时，遍及从出发地到目的地的整个路径，反映容易驾驶这样的多个驾驶员共同拥有的经验(参照专利文献1)。

专利文献1：(日本)特开2009－002817号公报

专利文献2：(日本)特开平05－224601号公报

专利文献3：(日本)特开2006－177804号公报

专利文献1的路径探索方法探索通过由不特定的多个驾驶员作出的多数决定的逻辑而支持的路径，且将其引导给驾驶员。但是，因每个驾驶员的兴趣或嗜好的差异或偏差，在容易行驶的道路上也会产生差异或偏差。因此，不见得探索的是对于该驾驶员而言是容易行驶的路线。

技术实现要素：

本发明是鉴于上述课题而设立的，其目的在于提供一种路线探索方法及路线探索装置，能够探索对驾驶员而言是容易行驶的路线。

本发明一方面的路线探索方法将驾驶员的行动历史储存于数据库，在储存有行动历史的情况下，与未储存有行动历史的情况相比，扩大以储存有行动历史的地图上的位置为基准的地图上的第一区域的面积。从第一区域中探索到达目的地的第二路线。

根据本发明一方面的路线探索方法及路线探索装置，能够探索对于该驾驶员而言是容易行驶的路线。

附图说明

图1是表示实施方式的路线探索装置的构成的框图；

图2是表示电子电路11执行的信息处理(1.行动历史的储存及熟悉线路的识别)的顺序之一例的流程图；

图3是表示相对于每条线路40的行驶次数具有正相关的熟悉区域44的示意图；

图4是表示电子电路11执行的信息处理(2.基于熟悉线路的路线探索)的顺序之一例的流程图；

图5a是表示在由多个线路40构成的道路网中探索从出发地47到目的地48的路线的场景的示意图；

图5b是表示图5a场景的熟悉区域44a的示意图；

图5c是表示比图5b还大的熟悉区域44b、及熟悉区域44b所包含的线路41的示意图；

图5d是表示比图5c还大的熟悉区域44c、及熟悉区域44c所包含的线路41的示意图；

图5e是表示比图5d还大的熟悉区域44d、及从熟悉区域44d中探索到的第二路线50的示意图；

图5f是表示比图5d还大的熟悉区域44d、及熟悉区域44d所包含的线路41及新的第二路线51的示意图；

图5g是表示通过图4所示的路线探索处理而探索的路线数或选项通过熟悉区域的扩大而增加的情形的示意图；

图6a是表示在由多个线路40构成的道路网中因道路工程53及禁止通行54而不能通行的情形的示意图；

图6b是表示从图6a的熟悉线路41中删除不能通行的线路的情形的示意图；

图7a是表示探索到三条路线(常用路线49、第二路线50、51)，作为从出发地47到目的地48的路线的场景的示意图；

图7b是表示三条路线(常用路线49、第二路线50、51)的所需时间推定值及推荐次序的表；

图8是表示与电子电路11执行的信息处理(3.熟悉线路的删除)相关的顺序之一例的流程图；

图9是表示与第二实施方式的电子电路11执行的信息处理(1.行动历史的储存及熟悉线路的识别)相关的顺序之一例的流程图；

图10a是表示以网格代码60为基准的熟悉区域62、及将全部的熟悉区域62重合在道路网上的情形的示意图；

图10b是表示全长包含在地图上的熟悉区域62中的熟悉线路41的示意图；

图11是表示由导航系统推荐的推荐路线65、脱离推荐路线65而选择的新路线(脱离路线66)的示意图；

图12a是表示对熟悉区域44f～44h分别算出设定了熟悉度时的加权系数的例子的示意图；

图12b是表示熟悉区域44的利用次数和熟悉度之间的相关关系的曲线图；

图13a是表示路线拥有的特征量(平均速度、左右转弯次数、信号机数、车道数平均)各自的、推荐路线65与脱离路线66之间的差值的例子的曲线图；

图13b是表示加权系数与特征量的差值的相关关系的例子的曲线图，表示不考虑特征量的差值的绝对值，仅考虑特征量的差值的正负符号的例子；

图13c是表示加权系数与特征量的差值的相关关系的例子的曲线图，表示用二次函数曲线(非线形)定义的例子；

图13d是表示加权系数与特征量的差值的相关关系的例子的曲线图，表示用一次函数曲线(线形)定义的例子；

图14是表示将图11、图12a及图13a～图13d所示的加权系数的算出方法组合在一起的例子的曲线图；

图15是表示通过加权后的修正量来修正嗜好性曲线的方法之一例的曲线图。

标记说明

13：行动历史数据库

21：行动历史控制部

23：熟悉区域控制部(第一区域控制电路)

24：面积控制部

25：熟悉度控制部

26：熟悉线路控制部

28：路线探索部(路线探索电路)

40：线路

41：熟悉线路

44、62：熟悉区域(第一区域)

49：第一路线(常用路线)

50、51：第二路线

65：推荐路线

66：脱离路线

f1、f2、f3：熟悉度

具体实施方式

参照附图对实施方式进行说明。在附图的记载中，对同一部分标注同一标记并省略说明。

(第一实施方式)

参照图1对实施方式的路线探索装置的构成进行说明。路线探索装置可应用于车辆所装备的导航系统、或具有导航功能的智能手机等移动设备(以下，表述为终端)。在第一实施方式中，以车辆所装备的导航系统为例进行说明。

路线探索装置是探索用于使用车辆到达规定目的地的路线，且向驾驶员引导路线的导航系统。路线探索装置具备：电子电路11、通信装置12、行动历史数据库13、全球定位系统(gps)14、触摸屏15、地图数据库16、熟悉线路数据库17。

电子电路11例如执行用于探索路线的一系列信息处理顺序。电子电路11可使用具备cpu(中央处理装置)、存储器及输入输出部的微型计算机来实现。将用于使微型计算机作为电子电路11发挥功能的计算机程序安装于微型计算机来执行。由此，微型计算机作为电子电路11发挥功能。此外，这里表示通过软件实现电子电路11的例子，显然也可准备用于执行以下所示的各信息处理的专用硬件来构成电子电路11。另外，电子电路11所包含的多个电路(21～32)也可以由单独的硬件构成。进而，电子电路11也可以兼作与车辆相关的其他控制所使用的电子控制单元(ecu)。后文中对多个电路单元(21～32)进行说明。

通信装置12与车辆的外部之间进行无线通信。例如，接收从设置于路边的无线电信标或光信标或广播电台发送的vics(道路交通信息通信系统：注册商标)信息。另外，通信装置12利用移动通信技术将车辆与因特网连接。而且，电子电路11在同一用户(驾驶员)使用的多个终端与车载导航系统之间，取得储存于行动历史数据库13的行动历史数据的同步。关于行动历史数据的同步，在后文中进行说明。

行动历史数据库13储存驾驶员的行动历史。行动历史包括：驾驶员乘坐的车辆的行驶历史、及驾驶员在目的地或经由地的滞留历史。行驶历史包含构成道路网的各个线路的利用频率及行驶次数。滞留历史包含在目的地或经由地的滞留时间、滞留次数及利用频率高的设施周边的行动范围。如上所述，行动历史数据库13通过由电子电路11实现的数据的同步处理，除了能够储存乘坐车辆的驾驶员的行动历史以外，也能够储存由下车后的驾驶员(用户)持有的终端所储存的行动历史。

全球定位系统(gps)14通过接收来自多个gps卫星的电波而推断出与各个卫星的距离，从而测定车辆的当前位置。此外，作为用于测定车辆的当前位置的装置，不限于gps14，也可使用已知的其他装置。

触摸屏15构成驾驶员与路线探索装置之间的用户接口(ui)。具体地，触摸屏15作为接收用于路线探索的条件、例如出发地、目的地、经由地的输入的输入装置、及将路线探索结果提示给驾驶员的显示装置发挥功能。用户接口(ui)不限于触摸屏15。例如，也可以使用语音识别装置来代替触摸屏15。另外，也可以将路线探索结果直接投影到车辆的前窗上。

地图数据库16储存车辆可行驶的道路的地图信息。地图信息包含数字道路地图中的道路网。道路网通过“路口”和“线路”的组合来表示。路口表示十字路口及其他在道路网上表现的节点，线路表示路口与路口之间的道路区间。在路口及线路上分别标注有标识码(id)。

熟悉线路数据库17储存在电子电路11执行的信息处理中生成的“熟悉”线路信息。关于“熟悉”线路，在后文中进行说明。

下面，对电子电路11中包含的多个电路单元(21～32)进行说明。电子电路11具备：行动历史控制部21、熟悉区域控制部23(第一区域控制电路)、熟悉线路控制部26、线路选择部27、路线探索部28、路线比较部29、嗜好性曲线控制部30。在第一及第二实施方式中，对电子电路11具备电路单元(21～29)的情况进行说明，在第三实施方式中，对还具备嗜好性曲线控制部30的情况进行说明。

行动历史控制部21将由gps14取得的表示车辆当前位置的定位数据以与驾驶员识别码、日期、星期及时间带的数据相关联的方式保存于行动历史数据库13。另外，行动历史控制部21具备db(数据库)同步部22。如上所述，db同步部22在同一用户(驾驶员)使用的多个终端与车载导航系统之间，取得储存于行动历史数据库13的行动历史数据的同步。

熟悉区域控制部23根据各驾驶员的行动历史，控制以储存有行动历史的地图上的位置为基准的地图上的熟悉区域(第一区域)的面积及熟悉度。熟悉区域控制部23具备：根据驾驶员自身的行动历史控制熟悉区域的面积的面积控制部24、根据驾驶员自身的行动历史并针对每一熟悉区域控制其熟悉度的熟悉度控制部25。在储存有驾驶员自身的行动历史的情况下，与未储存有驾驶员自身的行动历史的情况相比，面积控制部24将以储存有驾驶员自身的行动历史的地图上的位置为基准的地图上的熟悉区域的面积扩大。参照图3对面积控制部24进行详细说明。在第三实施方式中对熟悉度控制部25进行详细说明。

熟悉线路控制部26从道路地图包含的线路中，探索全长包含在地图上的熟悉区域内的线路，将探索到的线路作为熟悉线路而暂时存储在熟悉线路数据库17。

线路选择部27从熟悉线路数据库17中提取符合探索路线的条件(星期、时间带)的熟悉线路。线路选择部27基于通信装置12接收的vics信息所包含的、道路工程及禁止通行等表示可否通行的信息，确定不能通行的线路，从所提取的熟悉线路中将该线路删除。

路线探索部28将由线路选择部27选择且剩余的熟悉线路看作是可构成路线的线路，探索符合探索条件(出发地、经由地、目的地)的路线。

路线比较部29对从熟悉区域探索到且未储存有行动历史的第二路线和储存有行动历史的第一路线(常用路线)的使用成本进行比较，基于比较结果对第二路线及第一路线(常用路线)赋予优先次序。例如，如果第二路线的预想所需时间低于第一路线的预想所需时间的105％，则将第二路线比常用路线优先地引导给驾驶员。

接着，对图1所示的路线探索装置的动作例进行说明。主要参照流程图对电子电路11执行的、用于探索路线的一系列信息处理的顺序进行说明。一系列信息处理大致分为“1.行动历史的储存及熟悉线路的识别”、“2.基于熟悉线路的路线探索”、“3.熟悉线路的删除”、及“4.嗜好性曲线控制”。关于“1.行动历史的储存及熟悉线路的识别”、“2.基于熟悉线路的路线探索”、“3.熟悉线路的删除”，在第一实施方式中进行说明。关于“4.嗜好性曲线控制”，在第三实施方式中进行说明。

＜1.行动历史的储存及熟悉线路的识别＞

参照图2对电子电路11执行的信息处理(1.行动历史的储存及熟悉线路的识别)进行说明。图2所示的处理动作从车辆的点火开关(ign)接通开始到断开为止反复执行。

首先，在步骤s101中，行动历史控制部21基于由gps14取得的表示车辆的当前位置的定位数据，确定车辆当前行驶的线路，从地图数据库16中取得该线路的识别码(线路id)。进入步骤s102，行动历史控制部21取得当前的星期及时间带的数据。

进入步骤s103，行动历史控制部21例如以与驾驶车辆的驾驶员的识别码、日期、星期及时间带的数据相关联的方式将车辆当前行驶的线路id保存于行动历史数据库13。或者，行动历史控制部21也可以针对每个包含星期及时间带的时间条件，将当前行驶的每条线路id的行驶次数记录于行动历史数据库13。其中，时间条件的区分不限于星期、时刻带，例如也可以为月平均或年平均。

进入步骤s104，面积控制部24根据行动历史来控制熟悉区域的面积。例如，如图3所示，以符合当前的时间条件的每条线路40的行驶次数为自变量，将自变量乘以规定的系数(例如，0.5)所得的数值定义为米制长度的宽度45。以线路40为对称轴，将由宽度45内包的封闭区域识别为“熟悉区域44”。宽度45及熟悉区域44的面积相对于行驶次数具有正相关。宽度45及熟悉区域44的面积随着行驶次数的增加而单调递增。换句话说，熟悉区域44是以线路40为中心而放射状扩展的区域。

其中，熟悉区域相对于行驶次数的正相关不限于一次函数的正相关。此外，作为行动历史之一例，可列举行驶次数，但不限于此，也可以为线路40的利用次数，还可以为每单位时间内的行驶次数或利用次数、即行驶频率或利用频率。

这样，面积控制部24在储存有行动历史(包含行驶次数、利用次数、行驶频率、利用频率)的情况下，与未储存有行动历史的情况相比，将以储存有行动历史的地图上的位置(线路40)为基准的地图上的熟悉区域44的面积扩大。

进入步骤s105，熟悉线路控制部26将由面积控制部24识别的全部熟悉区域44重合在存储于地图数据库16的地图数据上。进入步骤s106，熟悉线路控制部26从地图数据中探索全长包含在地图上的熟悉区域44中的周围线路，将探索到的全部线路作为熟悉线路而存储于熟悉线路数据库17。

例如，在将图3所示的路口42、43及线路40与道路地图位置对齐时，提取位于熟悉区域44内侧的全部其他道路即其他线路作为熟悉线路，将该熟悉线路的线路id存储于线路数据库17。

＜2.基于熟悉线路的路线探索＞

参照图4对电子电路11执行的信息处理(2.基于熟悉线路的路线探索)进行说明。图4所示的处理动作在用户(车辆的乘员)设定用于路线探索的条件(目的地)且指示了路线探索的执行时开始。

在步骤s201中，线路选择部27取得当前的星期及时间带。进入步骤s202，线路选择部27从熟悉线路数据库17中取得符合探索路线的条件(星期、时间带)的熟悉线路id。

进入步骤s203，线路选择部27基于vics信息包含的表示可否通行的信息，确定不能通行的线路id，从在步骤s202取得的熟悉线路id中删除该线路id。

例如，如图6a所示，考虑在由多个线路40构成的道路网中探索从出发地47到目的地48的路线的场景。线路40的一部分包含熟悉线路41。但是，在熟悉线路41的一部分中也有因道路工程53及禁止通行54而不能通行的线路。在这种情况下，如图6b所示，从熟悉线路41中删除不能通行的线路。由此，能够避免在实际行驶时不能利用路线探索的结果这样的不良情况。进入步骤s204，线路选择部27保持剩余的熟悉线路41的线路id。

进入步骤s205，路线探索部28将由线路选择部27保持的熟悉线路41看作可构成路线的线路，探索符合探索条件(出发地、目的地)的路线。此外，路线探索算法优选使用迪杰斯特拉(dijkstra)算法等依据时间、距离等行驶成本的探索装置。

进入步骤s206，路线比较部29判断是否在探索到的路线中包含其驾驶员的行动历史最多的路线(常用路线)以外的路线(第二路线)。在不包含的情况下(s206中为“否”)，进入步骤s209，路线比较部29将常用路线显示于触摸屏15。另一方面，在包含的情况下(s206中为“是”)，需要给第二路线和常用路线之间附加优先次序。

因此，进入步骤s207，路线比较部29对从熟悉区域44中探索到且行动历史少或未储存的第二路线、和行动历史最多的第一路线(常用路线)的利用成本进行比较。例如，路线比较部29判断第二路线的预想所需时间是否低于第一路线的预想所需时间的105％。在低于105％的情况下(s207中为“是”)可判断为第二路线相对于常用路线的成本竞争力充分。因此，进入步骤s208，路线比较部29不将常用路线显示于触摸屏15，而是优先地显示第二路线。

在不低于105％的情况下(s207中为“否”)，判断为第二路线的成本竞争力不充分，进入步骤s209，路线比较部29将常用路线比第二路线更优先地显示于触摸屏15。

例如，如图7a所示，作为从出发地47到目的地48的路线，考虑探索了三条路线(常用路线49、第二路线50、51)的场景。第二路线51的所需时间的推定值(41分钟)低于常用路线的所需时间的推定值(40分钟)的105％(s207中为“是”)。因而，如图7b所示，第二路线51的推荐次序比常用路线49高。另一方面，第二路线50的所需时间的推定值(45分钟)不低于常用路线的所需时间的推定值(40分钟)的105％(s207中为“否”)。因而，如图7b所示，第二路线50的推荐次序比常用路线49低。其结果是，按照图7b所示的次序将三条路线(49～51)显示于触摸屏15。

接着，参照图5a～图5g对通过图4所示的路线探索处理探索的路线数或选项因熟悉区域44的扩大而增加的情形进行说明。如图3所示，熟悉区域44的面积随着线路40的行驶次数的增加而单调递增。在图5a所示的由多个线路40构成的道路网中，考虑探索从出发地47到目的地48的路线的场景。

如图5b所示，熟悉线路控制部26将由面积控制部24识别的全部熟悉区域44a重合在由多个线路40构成的道路网上。然后，将全长包含在熟悉区域44a内的全部线路识别为熟悉线路41。在图5b所示的熟悉区域44a内不包含构成常用路线49的线路41以外的线路40。

当成为熟悉区域44a的基准的常用路线49(线路41)的行动历史从图5b的状态开始增加时，成为图5c所示的熟悉区域44b。因为熟悉区域44b的宽度45(参照图3)比熟悉区域44a的宽度45宽，所以熟悉区域44b的面积比熟悉区域44a的面积大。即，当常用路线49的利用次数增加时，以常用路线49为基准的熟悉区域44b的面积扩大。由此，在图5c所示的熟悉区域44b，除了包含成为熟悉区域44b的基准的线路41以外，还新包含两条线路41。即，两条熟悉线路41增加。

进而，当行动历史即常用路线49的利用次数增加时，如图5d所示，三条熟悉线路41进一步增加。于是，如图5e所示，利用熟悉区域44c所包含的熟悉线路41，能够在步骤s205中探索不同于常用路线(第一路线)49的新的路线(第二路线)50，并引导给驾驶员。

之后，如果路线50的利用历史增加，则以构成路线50的熟悉线路41为基准，设定新的熟悉区域，其面积增加。而且，如图5f所示，进一步探索新的路线(第二路线)51。

这样，如果利用道路(线路40)的次数(行动历史)增加，则不可否认地，驾驶员对该道路(熟悉线路41)的见解就增加，对道路(熟悉线路41)的周围状况的洞察力或地理感(土地勘)就增强。能够推测为驾驶员不仅知道该道路，还知道位于其周围的道路(线路40)。对该周围状况的洞察力或地理感用“熟悉区域44”这样的指标来表示。根据驾驶员的行动历史来调节地图上的熟悉区域44的面积。作为用于到达规定的目的地48的路线，如果具有熟悉区域44包含的新的路线(第二路线)50、51，则推测为第二路线50、51对于其驾驶员来说是易行驶的路线，不仅探索第一路线49，还探索该第二路线50、51。由此，由于能够探索使用了推测为已知的道路(熟悉线路41)的其他路线50、51，因此能够针对每个驾驶员探索易行驶的路线。

进而，因每个驾驶员的兴趣或嗜好的差异或偏差，会在容易行驶的道路上也产生差异或偏差。因而，通过基于驾驶员各自的行动历史，探索多种多样的路线，可分散全部车辆行驶的路线，缓解拥堵，提高道路网全网的利用效率，使交通流顺畅。

＜3.熟悉线路的删除＞

参照图8对电子电路11执行的信息处理(3.熟悉线路的删除)进行说明。图8所示的处理动作在驾驶员初次在通过图4的路线探索而初次探索到且无该驾驶员的利用历史的路线上行驶时(步骤s401)实施。

进入步骤s402，熟悉线路控制部26要求驾驶员确认是否有今后也利用该初次利用的路线的意思。具体地，在认识到利用新成为推荐对象的路线的情况下(步骤s401)，根据驾驶员的喜好，询问是否有以后也利用的可能性(步骤s402)。例如，在触摸屏15上显示要求确认的画面。对此，在具有基于驾驶员的不使用之类的明确意思表示的情况下(步骤s403中为“是”)，进入步骤s406。然后，在下次以后的路线探索中，熟悉线路控制部26以不使用构成该路线的线路的方式从熟悉线路数据库17中删除构成该路线的线路的线路id。

另一方面，在无基于驾驶员的不使用之类的明确意思表示的情况下(步骤s403中为“否”)，在之后通过该区域时，与其他路线相比，该路线的利用不延伸的情况下，与上述同样地，在下次以后的路线探索中，以不使用构成该路线的线路的方式在步骤s406中从熟悉线路数据库17中删除。

具体地，在步骤s404中，在再次使用了该初次利用的路线，但在达到常用路线49的行动历史(行驶次数、利用次数)之前停止利用的情况下(s405中为“是”)，熟悉线路控制部26将构成该初次利用的路线的线路的线路id从熟悉线路数据库17中删除(步骤s406)。

根据图8所示的信息处理(3.熟悉线路的删除)，每当继续利用路线探索装置时，都能够排除不符合驾驶员各自的喜好的路线及持续推荐线路的问题。

此外，在第一实施方式中表示了利用车辆上的用户(驾驶员)的行动历史的例子。但也可使用具有导航功能的智能手机等终端，利用使用徒步、自行车、摩托车、公共交通工具等的用户的移动历史。

另外，路线探索装置也可以不具备数据库(13、16、17)。例如，通过使用云计算，能够作为经由通信装置12而连接的云(数据服务器)来实现数据库(13、16、17)。

如上说明地，根据第一实施方式可得到以下的作用效果。

可向对每个区域的交通环境都能够发挥高洞察力的驾驶员有选择地推荐不同于被多个驾驶员占据的常用路线(第一路线)的其他路线(第二路线)。因为可促进由能够发挥高洞察力的驾驶员实现的其他路线(第二路线)的选择，所以能够促使常用路线的交通量的减少、在推荐前利用频率低的附近道路的利用，能够实现在该区域内铺设的道路网全网的利用效率提高。

对任意区域的地理感或洞察力(熟悉水平)都高的驾驶员，有选择地促使其利用在多个驾驶员常用的路线附近存在的其他路线。另一方面，使熟悉水平低的驾驶员、或即使有所熟悉但对附近路径的利用的逃避感强的驾驶员利用常用路径。由此，能够提高在该区域内铺设的全部路径所具有的交通容量的利用效率。

对该区域的熟悉水平通过驾驶员各自的同区域的行动历史(包含利用频率、滞留频率)来评价。熟悉水平越高，在路线探索时，可构成路线的线路(熟悉线路41)的数量越增加。由此，由于能够根据驾驶员各自的行动历史来推荐大量使用的路线，因此能够得到路线分散的效果。

行动历史包含车辆的行驶历史，行驶历史包含构成道路网的每条线路的利用次数及利用频率。熟悉区域44是基于线路放射状扩展的区域，将熟悉区域44所包含的其他线路(熟悉线路)41连接起来，探索不同于常用路线49(第一路线)的第二路线50、51。能够有选择地将在常用路线附近存在的其他路线引导给任意区域的行动历史高的驾驶员。仅通过时间、次数、距离等单纯指标，能够进行熟悉区域的判定。

路线比较部29对由熟悉区域44探索的第二路线50、51和储存有行动历史的常用路线(第一路线)49的利用成本进行比较，基于比较结果，对第二路线及第一路线进行优先级排序。能够对熟悉该区域的驾驶员，提供更多的选项(第二路线)。通过选项(第二路线)的利用习惯化，能够使熟悉区域44进一步扩大，进而使熟悉线路41增加。

如图8所示，熟悉线路控制部26根据第二路线50、51的利用实绩，变更构成路线的线路的选择基准。具体地，熟悉线路控制部26根据基于第二路线50、51的利用实绩的学习，变更构成路线的线路的筛选基准。或者，向驾驶员询问可否利用路线，然后根据基于其回答的学习，变更构成路线的线路的选择基准。驾驶员实际行驶的结果是，在对于该驾驶员来说是具备兼容性低的特性的路线的情况下，熟悉线路控制部26将构成路线的线路从熟悉线路41中排除。每当继续利用路线探索装置时，都能够排除不符合驾驶员各自的喜好的路线及持续推荐线路的问题。

熟悉线路控制部26参照行动历史，以各线路为中心并正相关，扩大熟悉区域44的面积。可随时参照熟悉线路41。

(第二实施方式)

在第二实施方式中，对利用下车后的驾驶员即用户的滞留历史来探索路线的实施例进行说明。例如可利用用户在车辆上从出发地移动到目的地或经由地，到达以后下车而在目的地或经由地滞留的历史。路线探索装置根据该滞留历史调整地图上的熟悉区域44的面积，从熟悉区域44中探索新的路线(第二路线)。

即，驾驶员的行动历史不仅包含行驶历史，还包含滞留历史。滞留历史包含用户在目的地或经由地滞留的滞留时间、滞留次数及利用频率高的设施周边的行动范围。

第二实施方式的路线探索装置可应用于具有导航功能的智能手机等终端。其具体结构与图1所示的大致结构相同，省略说明。

参照图9对第二实施方式的电子电路11执行的信息处理(1.行动历史的储存及熟悉线路的识别)进行说明。图9所示的处理动作通过启动用户安装于终端的滞留历史储存程序而开始，反复执行到结束该程序。或者，也可与车辆的导航系统进行合作。也可以在乘坐时，使用车辆的导航系统而存储行驶历史，下车后，使用终端而存储行动历史(包含移动历史及滞留历史)。例如，只要从断开点火开关(ign)开始，反复执行到接通即可。

首先，在步骤s501中，行动历史控制部21基于由gps14取得的表示车辆的当前位置的定位数据，取得当前地点所属的网格代码。网格代码例如有长宽各10m的正方形的网格代码。也可以取得当前地点的纬度及经度来代替网格代码，识别以该纬度及经度为中心的10m见方的区域。进入步骤s502，行动历史控制部21取得当前的星期及时间带的数据。

进入步骤s503，行动历史控制部21例如以与驾驶车辆的驾驶员的识别码、日期、星期及时间带的数据相关联的方式将终端的当前地点所属的网格代码保存于行动历史数据库13。或者，行动历史控制部21也可以针对包含星期及时间带在内的每个时间条件，将当前地点所属的每个网格代码的滞留历史(包含累积滞留时间或累积滞留次数)记录于行动历史数据库13。其中，时间条件的区分不限于星期、时刻带，例如也可以为月平均或年平均。

进入步骤s504，面积控制部24根据滞留历史控制熟悉区域的面积。例如，如图10a所示，将由共享网格代码60的中心点的正方形62包围的封闭区域识别为“熟悉区域62”。熟悉区域(正方形)62的一边的长度是以符合当前的时间条件的每个网格代码60的累积滞留时间为自变量，自变量乘以规定的系数(例如，1.0)所得的数值的米制长度。熟悉区域62的一边的长度及熟悉区域62的面积相对于滞留历史(滞留时间或滞留次数的累积值)具有正相关。熟悉区域62的面积随着滞留时间或累积滞留的累积值的增加而单调递增。换句话说，熟悉区域62是基于上述目的地或上述经由地(当前地点61)而放射状扩展的区域。

其中，熟悉区域62相对于滞留历史的正相关不限于基于一次函数的正相关。此外，作为滞留历史的例子，可列举滞留时间或滞留次数的累积值，但不限于此，也可以为每单位时间的滞留时间或滞留次数，即滞留频率。

这样，面积控制部24在储存有滞留历史(包含滞留时间、滞留次数、滞留频率)的情况下，与未储存有滞留历史的情况相比，可扩大以储存有滞留历史的地图上的位置(网格代码60)为基准的地图上的熟悉区域62的面积。

进入步骤s505，熟悉线路控制部26将由面积控制部24识别的全部熟悉区域62重合在存储于地图数据库16的地图数据上。具体地，如图10a所示，将全部熟悉区域62都重合在包含多个线路40的道路网上。进入步骤s506，熟悉线路控制部26从地图数据中探索全长包含在地图上的熟悉区域62中的线路40。然后，如图10b所示，熟悉线路控制部26将探索到的全部线路作为熟悉线路41而存储于熟悉线路数据库17。

此外，熟悉区域62的形状不限于正方形，也可以为长方形或圆形(包含正圆及椭圆)。例如，在圆形的情况下，如果是以网格代码60的中心点或当前地点的纬度经度为中心的圆，则只要与正方形62的一边的长度同样地根据滞留历史来控制该圆的半径或直径即可。

另外，第二实施方式的电子电路11执行的用于探索路线的一系列信息处理中的、“2.基于熟悉线路的路线探索”、“3.熟悉线路的删除”与第一实施方式相同，省略说明。

第二实施方式的路线探索方法及路线探索装置可与第一实施方式的路线探索方法及路线探索装置组合。即，路线探索装置也可使用驾驶员的行驶历史、及下车后的驾驶员(终端的用户)的滞留历史二者来探索路线。在这种情况下，如上所述，db同步部22在同一用户(驾驶员)使用的多个终端和车载导航系统之间，取得储存于行动历史数据库13的行动历史数据的同步。

另外，在第二实施方式中，作为用户的行动历史，不仅可以考虑用户的滞留历史，还可以考虑移动历史。例如，在具有以偏重滞留时间的多个地点为中心的移动轨迹的情况下，可应用移动轨迹来代替图3所示的线路40，识别熟悉区域44。即，也可将内包移动轨迹的区域识别为熟悉区域。可储存融合有用户的滞留历史及移动历史的混合型的行动历史。

以上，根据第二实施方式，可得到以下作用效果。

基于持有终端的用户的滞留历史及移动历史，能够评价对任意区域的地理感或洞察力(熟悉水平)。促使对任意区域的地理感或洞察力(熟悉水平)高的驾驶员有选择地利用在多个驾驶员常用的路线附近存在的其他路线。另一方面，使熟悉水平低的驾驶员、或即使有所熟悉对附近路径的利用的逃避感也强的驾驶员利用常用路径。由此，能够提高在该区域铺设的全部路径具有的交通容量的利用效率。

对该区域的熟悉水平通过驾驶员各自的同区域的行动历史(包含滞留时间或滞留次数)来评价。熟悉水平越高，在路线探索时，可构成路线的线路(熟悉线路41)的数量越增加。由此，由于能够根据驾驶员各自的行动历史来推荐大量使用的路线，因此能够得到路线分散的效果。

行动历史包含用户的滞留历史，滞留历史包含目的地或经由地的滞留时间、滞留次数及利用频率高的设施周边的行动范围。熟悉区域62是基于目的地或经由地而放射状扩展的区域，将熟悉区域62所包含的其他线路(熟悉线路)41连接起来，探索不同于常用路线49(第一路线)的第二路线50、51。能够将在常用路线附近存在的其他路线有选择地引导给任意区域的行动历史高的驾驶员。仅通过时间、次数、距离等单纯指标，能够进行熟悉区域的判定。

熟悉线路控制部26参照滞留历史，以各地点、各设施为中心并以正相关，扩大熟悉区域62的面积。可随时参照熟悉线路41。

(第三实施方式)

路线探索装置考虑驾驶员各自的各种各样的嗜好性(嗜好性曲线)而探索路线。为了更正确地掌握驾驶员的嗜好性，驾驶员关于行驶路线进行的选择行为成为有意义的信息。具体地，为了掌握驾驶员的嗜好性，自路线探索装置推荐出的多条路线的选择、或脱离所推荐的路线而选择到的新路线的特性发挥作用。

在第三实施方式中，对根据驾驶员对进行了路线变更的区域的熟悉水平而修正嗜好性曲线的“嗜好性曲线控制”进行说明。在嗜好性曲线控制中，驾驶员在地理感后的区域(熟悉区域44、62)进行的路线变更可解释为是为了满足驾驶员的嗜好性而进行的有无确信度的判断的路线变更。然后，根据路线变更后的状况即上述确信度来修正嗜好性曲线。

这里，“嗜好性曲线”例如是将各驾驶员对平均速度、左右转弯次数、车道数、信号机数之类的路线具有的多个(4个)特征各个的重视度(嗜好性)连起来而成的四边形的雷达图。每个驾驶员对各个特征的重视度例如可作为特开平5―224601号公报公开的式(1)的系数(a1、a2、a3、a4)来使用。即，通过对路线具有的特征(例如，行驶距离l、行驶时间t、道宽w、车道数、左右转弯次数n、车道数)乘以各驾驶员的重视度，算出每个驾驶员对该路线的综合评价值。然后，基于综合评价值，能够决定向每个驾驶员推荐的路线。

第三实施方式的电子电路11不仅具备电路单元(21～29)，还具备嗜好性曲线控制部30。嗜好性曲线控制部30基于驾驶员选择的新路线具有的特征量修正该驾驶员的嗜好性曲线。嗜好性曲线控制部30具备：运算嗜好性曲线的修正量的修正量运算部31、针对每个驾驶员都运算与修正量相乘的加权系数的加权系数运算部32。

如图11所示，路线探索装置推荐了推荐路线65作为从出发地47到目的地48的路线。与此相对，驾驶员开始在推荐路线65行驶。可是，在推荐路线65的中途67，脱离推荐路线65而选择新的路线(脱离路线66)并开始行驶。然后，驾驶员在目的地48的跟前，再次回到推荐路线65，到达目的地48。

如式(2)所示，加权系数运算部32算出脱离路线66整体的行驶距离(lt)中的、熟悉区域44内的脱离路线66的行驶距离(lf)所占的比例并将其作为加权系数(w)。此外，也可以代替行驶距离(lt、lf)而使用行驶时间，求出上述比例。具体地，也可以将熟悉区域44内的脱离路线66的行驶时间占脱离路线66整体的行驶时间的比例设为加权系数(w)。

[式1]

嗜好性曲线控制部30进行加权系数(w)乘以嗜好性曲线的修正量的计算。然后，通过加权后的修正量来修正嗜好性曲线。具体地，在每个驾驶员对路线的特征(平均速度、左右转弯次数、信号数、车道数平均)的重视度(嗜好性)上都加上或减去加权后的修正量。路线探索部28使用修正后的嗜好性曲线算出探索到的各路线的综合评价值。路线探索装置基于综合评价值，决定反映了各驾驶员的嗜好性的路线的推荐次序。此外，关于嗜好性曲线的修正，在后文中参照图15进行说明。

这样，可推定为脱离路线66越多地包含在熟悉区域44内，路线变更的意图越被通过其驾驶员的行动实绩而储存的对该区域的见解或地理感所证实。即，可推定为上述比例越高，路线变更越反映其驾驶员的嗜好性，越是驾驶员的有意识的路线变更。因此，在边通过路线探索装置接受推荐路线的提供边进行移动的驾驶员在其中途(67)脱离了路线(65)的情况下，算出该驾驶员的嗜好性对其判断的反映度并将其作为与脱离以后的行驶状况(比例)相应的加权系数(w)。即，根据熟悉区域44内的脱离路线66相对于脱离路线的整体所占的比例，算出加权系数(w)。然后，使用加权系数(w)，对修正量进行加权，所述修正量是对路线探索装置已掌握的从前的嗜好性曲线的修正量。

此外，虽然表示比例与加权系数(w)相等的例子，但不限于此。加权系数(w)只要相对于上述比例具有正相关即可。例如，也可以具有单纯的比例关系。

图1的熟悉区域控制部23还具备熟悉度控制部25，所述熟悉度控制部25基于驾驶员的行动历史，针对每个熟悉区域44算出熟悉度。行动历史越多，熟悉度控制部25越较高地算出熟悉度。加权系数运算部32使对嗜好性曲线的修正量的加权随着熟悉度升高而增大。

熟悉度被定义为相对于熟悉区域的利用次数、滞留时间、利用频率具有正相关的单调递增函数。例如，如图12b所示，在以横轴为利用次数、纵轴为熟悉度时，可采用如纵轴截距为零、在利用次数无限大时收敛为1那样的指数函数曲线69。当然，也可以定义为一次函数68。

由于通过考虑熟悉度而规定加权系数，反映对脱离路线66经由的熟悉区域的见解或地理感的多寡，因此能够掌握用于反映嗜好性的判断的确信度。

图13a是表示路线具有的特征量(平均速度、左右转弯次数、信号机数、车道数平均)各个的、推荐路线65和脱离路线66的差值的例子的曲线图。将脱离路线66的特征量减去推荐路线65的特征量所得的值作为差值来表示。因此，在图13a的例中，脱离路线66与推荐路线65相比，平均速度较快，左右转弯的次数较多，信号机数较少，而且，车道数平均较少。因此，进行了该路线变更的驾驶员能够推想到对如下这样的不重视行驶难易度的各特征的重视度(嗜好性)，即，虽然重视了平均速度高及信号机数少，但不重视左右转弯的次数增加、车道数平均减少。修正量运算部31基于图13a所示的特征量的差值运算嗜好性曲线的修正量。不管具体的运算方法如何，都可使用现有的方法。

图13b～图13d是表示加权系数相对于特征量的差值的相关的例子的曲线图。图13b是不考虑特征量的差值的绝对值，仅考虑特征量的差值的正负符号的例子。如果特征量的差值为正值，则判断为驾驶员重视该特征。然后，将对修正量的加权系数一律设定为1.0。如果特征量的差值为负值，则判断为驾驶员轻视该特征。然后，将对修正量的加权系数一律设定为－1.0。

图13c及图13d是按照差值的正负符号，使加权系数的绝对值随着特征量的差值的绝对值增大而增大的例子。图13c表示二次函数曲线(非线形)的例子，图13d表示一次函数曲线(线形)的例子。这样，相对于特征量的差值，加权系数可用单调递增函数来定义。特征量的差值和加权系数可以为线形或非线形的关系。根据因路线变更而导致的特征的差值，能够设定重视度(嗜好性)的修正量。能够迅速地向各驾驶员原本具有的嗜好性曲线进行修正。

如图13b～图13d所示，嗜好性曲线控制部30给驾驶员提出了多个对嗜好性曲线的修正量的加权方法(调节方法)。然后，基于由驾驶员选择的加权方法，进行对嗜好性曲线的修正量的加权。

参照图14对将图11、图12a及图13a～图13d所示的三个加权系数的算出方法组合的例子进行说明。对图12a所示的三个熟悉区域(44f～44h)的各个，分别设定有图14所示的熟悉度(f1、f2、f3)。进而，设熟悉区域(44f～44h)内的脱离路线66的长度为l1、l2、l3。各熟悉区域(44f～44h)内的脱离路线66的长度(l1、l2、l3)相对于脱离路线66的整体长度(lt)的比例由式(2)算出。通过对该比例乘以各熟悉度(f1、f2、f3)，可取得三个加权系数的总和。通过对该总和乘以参照图13a～图13d已说明的加权系数(w9)，算出最终的加权系数(wt)。式(3)表示以上的算出方法。虽然表示将三个算出方法组合的例子，但也可以任意组合三个算出方法的一部分。

[式2]

参照图15的曲线图对通过加权后的修正量来修正嗜好性曲线的方法之一例进行说明。图15的纵轴表示驾驶员对路线的各特征的重视度(嗜好性p)，横轴表示嗜好性变量x。嗜好性p相当于特开平5―224601号公报公开的式(1)的系数(a1、a2、a3、a4)。嗜好性变量和嗜好性具有一对一的关系。通过嗜好性变量的增加，嗜好性也增加。

相对于修正前的嗜好性变量71，加上或减去加权后的修正量72。嗜好性曲线控制部30对构成嗜好性曲线的各特征(平均速度、左右转弯次数、车道数、信号机数)，修正每个驾驶员的嗜好性。路线探索装置使用修正后的嗜好性(重视度)，决定向每个驾驶员推荐的路线。

在图15所示的例中，作为单调递增函数之一例，表示s形曲线。嗜好性及嗜好性变量的初始值设定为0.5及0。通过反复进行嗜好性的修正，嗜好性收敛于1或0。其后，相对于嗜好性变量的修正量，嗜好性的变动减少。因为通过嗜好性变量的媒介，将过去的历史作为累积值来记录，所以通过选择最佳函数，促进嗜好性掌握的学习。

如上述说明地，嗜好性曲线控制部30任意组合图11、图12a及图13a～图13d所示的三个加权系数的算出方法，进行对嗜好性曲线的修正量的加权。然后，通过图15所示的方法，利用加权后的修正量来修正嗜好性曲线。

根据第三实施方式，可得到以下的作用效果。

如果脱离推荐路线65而在熟悉区域44内的脱离路线66行驶，则驾驶员知道该脱离路线66之类的推测成立。因此，可推测为熟悉区域44内的脱离路线66所占的比例越高，越体现驾驶员的趣味或嗜好。嗜好性曲线控制部30使对嗜好性曲线的修正量的加权随着熟悉区域44内的脱离路线66相对于脱离路线66的整体所占的比例升高而增大。由于能够正确掌握嗜好性曲线，因此在反映嗜好性的路线推荐中，对于驾驶员来说，能够进行兼容性更高的路线引导。

熟悉度控制部25基于驾驶员的行动历史，针对每个熟悉区域，算出熟悉度。嗜好性曲线控制部30使对嗜好性曲线的修正量的加权随着熟悉度升高而增大。通过进一步考虑熟悉度，能够进行更正确的加权。

嗜好性曲线控制部30给驾驶员提出了多个对嗜好性曲线的修正量的加权方法，基于由驾驶员选择的加权方法，进行对修正量的加权。由于能够选择与驾驶员的喜好相应的修正方法，因此用户的便利性提高。

如上所述，记载了本发明的实施方式，但构成该公开的一部分的论述及附图不应理解为限定本发明。对本领域技术人员来说，由该公开可明了各种替代实施方式、实施例及运用技术。

上述各实施方式所示的各功能可通过一个或多个处理电路来安装。处理电路包含含有电路的处理装置等被编程的处理装置。处理装置还包含如以执行实施方式记载的功能的方式设置的面向特定用途的集成电路(asic)或以往的电路零件那样的装置。

此外，本发明也可应用于在行动历史数据库13内仅储存1名驾驶员的行动历史的路线探索装置。在这种情况下，路线探索装置基于驾驶员自身的行动历史，能够探索该驾驶员感觉容易行驶的路线。即，只要在行动历史数据库13内针对每个驾驶员都储存1名以上的驾驶员的行动历史即可。