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JP2018039281A - Wiper function proposal method and wiper function proposal system - Google Patents

Wiper function proposal method and wiper function proposal system Download PDF

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JP2018039281A
JP2018039281A JP2016172599A JP2016172599A JP2018039281A JP 2018039281 A JP2018039281 A JP 2018039281A JP 2016172599 A JP2016172599 A JP 2016172599A JP 2016172599 A JP2016172599 A JP 2016172599A JP 2018039281 A JP2018039281 A JP 2018039281A
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JP
Japan
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intermittent time
vehicle
operation model
information
user
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JP2016172599A
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Japanese (ja)
Inventor
雅己 岡本
Masami Okamoto
雅己 岡本
大介 斎藤
Daisuke Saito
大介 斎藤
井上 裕史
Yasushi Inoue
裕史 井上
乘 西山
Nori Nishiyama
乘 西山
純 河西
Jun Kawanishi
純 河西
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Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
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Abstract

【課題】ワイパーの間欠動作に習熟していないユーザであっても、ワイパーの間欠動作を適切に設定することができるワイパー機能提案方法及びワイパー機能提案システムを提供する。【解決手段】ワイパー機能提案システム100は、複数の車両3の車速と、各車両3のユーザによって設定されたワイパーの間欠時間を示す間欠時間設定情報と、各車両3の外部の情報を示す外部情報とを記憶する記憶装置と、間欠時間設定情報から間欠時間設定の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの間欠時間設定情報と車速と外部情報とに基づいて車速及び外部情報に応じた間欠時間を示す操作モデルを生成し、操作モデルに対して間欠時間の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する車両コントローラとを備える。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a wiper function proposal method and a wiper function proposal system capable of appropriately setting the intermittent operation of a wiper even by a user who is not proficient in the intermittent operation of the wiper. SOLUTION: A wiper function proposal system 100 has a vehicle speed of a plurality of vehicles 3, intermittent time setting information indicating an intermittent time of a wiper set by a user of each vehicle 3, and an external information indicating external information of each vehicle 3. A storage device that stores information and users who frequently set intermittent time are extracted from the intermittent time setting information, and the vehicle speed and external information are responded to based on the extracted user's intermittent time setting information, vehicle speed, and external information. It is provided with a vehicle controller that generates an operation model indicating an intermittent time, calculates a prediction accuracy indicating the consistency of the intermittent time with respect to the operation model, and determines an operation model having the highest prediction accuracy. [Selection diagram] Fig. 1

Description

本発明は、ワイパー機能提案方法及びワイパー機能提案システムに関する。   The present invention relates to a wiper function proposing method and a wiper function proposing system.

従来より、ワイパーの間欠動作を制御する方法が知られている(特許文献1)。特許文献1に記載されたワイパー制御装置は、ワイパーを間欠動作させるときの間欠時間をユーザがスイッチを操作して設定する機能と、レインセンサによって検出した雨滴量に応じて調整する機能を有する。   Conventionally, a method for controlling the intermittent operation of a wiper has been known (Patent Document 1). The wiper control device described in Patent Literature 1 has a function in which an intermittent time when a wiper is intermittently operated is set by a user by operating a switch, and a function of adjusting according to a raindrop amount detected by a rain sensor.

特開2011−105108号公報JP2011-105108A

しかしながら、特許文献1に記載されたワイパー制御装置は、ユーザがワイパーの間欠動作を適切に設定することを前提にしている。そのため、ワイパーの間欠動作に習熟していないユーザは、間欠動作を適切に設定できないおそれがある。   However, the wiper control device described in Patent Document 1 is premised on the user appropriately setting the intermittent operation of the wiper. Therefore, a user who is not familiar with the intermittent operation of the wiper may not be able to set the intermittent operation appropriately.

本発明は、上記問題に鑑みて成されたものであり、その目的は、ワイパーの間欠動作に習熟していないユーザであっても、ワイパーの間欠動作を適切に設定することができるワイパー機能提案方法及びワイパー機能提案システムを提供することである。   The present invention has been made in view of the above problems, and its purpose is to propose a wiper function capable of appropriately setting the intermittent operation of the wiper even if the user is not familiar with the intermittent operation of the wiper. It is to provide a method and a wiper function suggestion system.

本発明の一態様に係るワイパー機能提案方法は、ユーザによって設定されたワイパーの間欠時間を示す間欠時間設定情報から間欠時間設定の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの間欠時間設定情報と各車両の車速及び外部情報とに基づいて、車速及び外部情報に応じた間欠時間を示す操作モデルを生成し、操作モデルに対して間欠時間の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。   A wiper function proposing method according to an aspect of the present invention extracts a user with a high frequency of intermittent time setting from intermittent time setting information indicating the intermittent time of the wiper set by the user, and the extracted intermittent time setting information of the user, Based on the vehicle speed and external information of each vehicle, an operation model indicating intermittent time corresponding to the vehicle speed and external information is generated, and prediction accuracy indicating consistency of intermittent time is calculated for the operation model. Determine the highest operating model.

本発明によれば、ワイパーの間欠動作に習熟していないユーザであっても、ワイパーの間欠動作を適切に設定することができる。   According to the present invention, even a user who is not familiar with the intermittent operation of the wiper can appropriately set the intermittent operation of the wiper.

図1は、本発明の実施形態に係るワイパー機能提案システムの全体構成図である。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a wiper function proposing system according to an embodiment of the present invention. 図2は、本発明の実施形態に係る車両の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the vehicle according to the embodiment of the present invention. 図3は、本発明の実施形態に係るデータセンタの構成を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the data center according to the embodiment of the present invention. 図4Aは、本発明の実施形態に係る操作モデルを説明する図である。FIG. 4A is a diagram illustrating an operation model according to the embodiment of the present invention. 図4Bは、本発明の実施形態に係る操作モデルを説明する図である。FIG. 4B is a diagram illustrating an operation model according to the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明するフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart for explaining an operation example of the vehicle according to the embodiment of the present invention. 図6は、本発明の実施形態に係るデータセンタの一動作例を説明するフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart for explaining an operation example of the data center according to the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施形態に係る車両の一動作例を説明するフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart for explaining an operation example of the vehicle according to the embodiment of the present invention.

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same portions are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

図1を参照して、本実施形態に係るワイパー機能提案システム100の全体構成図について説明する。図1に示すように、ワイパー機能提案システム100は、データセンタ1と、ネットワーク2と、複数の車両3とを備える。複数の車両3は、ネットワーク2を介して、データセンタ1と双方向通信を行う。ネットワーク2は、各種情報を送受信可能な通信網である。例えば、ネットワーク2は、電気通信事業者により設置された専用線、公衆交換電話網、衛星通信回線、移動体通信回線等の各種通信回線で構成される。   With reference to FIG. 1, the whole block diagram of the wiper function proposal system 100 which concerns on this embodiment is demonstrated. As shown in FIG. 1, the wiper function proposal system 100 includes a data center 1, a network 2, and a plurality of vehicles 3. The plurality of vehicles 3 perform bidirectional communication with the data center 1 via the network 2. The network 2 is a communication network that can transmit and receive various types of information. For example, the network 2 includes various communication lines such as a dedicated line, a public switched telephone network, a satellite communication line, and a mobile communication line installed by a telecommunications carrier.

次に、図2を参照して、車両3の構成について説明する。図2に示すように、車両3は、GPS受信機10と、レインセンサ11と、車速センサ12と、カメラ13と、ナビゲーション装置14と、レバースイッチ15と、間欠時間設定スイッチ16と、記憶装置20と、ワイパーコントローラ21と、ワイパー22と、車両コントローラ30と、スピーカ40と、ディスプレイ41とを備える。   Next, the configuration of the vehicle 3 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, the vehicle 3 includes a GPS receiver 10, a rain sensor 11, a vehicle speed sensor 12, a camera 13, a navigation device 14, a lever switch 15, an intermittent time setting switch 16, and a storage device. 20, a wiper controller 21, a wiper 22, a vehicle controller 30, a speaker 40, and a display 41.

GPS受信機10は、人工衛星からの電波を受信することにより、車両3の現在地や日時を検知する。GPS受信機10は、検知した現在地の位置情報や日時を記憶装置20に出力する。   The GPS receiver 10 detects the current location and date / time of the vehicle 3 by receiving radio waves from an artificial satellite. The GPS receiver 10 outputs the detected location information and date / time of the current location to the storage device 20.

レインセンサ11は、車両3への雨滴量を検出し、検出した雨滴量を記憶装置20に出力する。車速センサ12は、車両3の車速を検出し、検出した車速を記憶装置20に出力する。   The rain sensor 11 detects the amount of raindrops on the vehicle 3 and outputs the detected amount of raindrops to the storage device 20. The vehicle speed sensor 12 detects the vehicle speed of the vehicle 3 and outputs the detected vehicle speed to the storage device 20.

カメラ13は、CCD(charge−coupled device)やCMOS(complementary metal oxide semiconductor)などの撮像素子を有したカメラである。カメラ13は、車両3に複数設置され、車両3の周囲を撮影したり、車室内を撮影したりする。カメラ13は、撮影した画像を記憶装置20に出力する。ナビゲーション装置14は、ユーザが設定した目的地までの走行経路を設定する。   The camera 13 is a camera having an image sensor such as a CCD (charge-coupled device) or a CMOS (complementary metal oxide semiconductor). A plurality of cameras 13 are installed in the vehicle 3 to photograph the surroundings of the vehicle 3 and the interior of the vehicle. The camera 13 outputs the captured image to the storage device 20. The navigation device 14 sets a travel route to the destination set by the user.

レバースイッチ15は、ワイパー22のモードを設定するスイッチである。レバースイッチ15は、ワイパー22のモードには、ワイパー22がオフであることを示すオフモード、間欠モード、ローモード、ハイモードがある。間欠モードは、ワイパー22を所定の間欠時間で間欠動作させるモードである。ローモードは、ワイパー22を低速の動作速度で連続的に動作させるモードである。ハイモードは、ワイパー22を高速の動作速度で連続的に動作させるモードである。ユーザによって設定されたレバースイッチ15のスイッチ位置情報は、記憶装置20及びワイパーコントローラ21に出力される。   The lever switch 15 is a switch for setting the mode of the wiper 22. The lever switch 15 has a wiper 22 mode including an off mode, an intermittent mode, a low mode, and a high mode, which indicate that the wiper 22 is off. The intermittent mode is a mode in which the wiper 22 is intermittently operated at a predetermined intermittent time. The low mode is a mode in which the wiper 22 is continuously operated at a low operation speed. The high mode is a mode in which the wiper 22 is continuously operated at a high operation speed. The switch position information of the lever switch 15 set by the user is output to the storage device 20 and the wiper controller 21.

間欠時間設定スイッチ16は、ワイパー22の間欠時間を設定するスイッチである。ユーザによって設定された間欠時間設定スイッチ16の間欠時間設定情報は、記憶装置20及びワイパーコントローラ21に出力される。本実施形態において、間欠時間は、2〜10秒まで1秒間隔で設定できるものとする。ユーザは、レバースイッチ15や間欠時間設定スイッチ16を操作して、ワイパー22の駆動を設定する。   The intermittent time setting switch 16 is a switch for setting the intermittent time of the wiper 22. The intermittent time setting information of the intermittent time setting switch 16 set by the user is output to the storage device 20 and the wiper controller 21. In the present embodiment, the intermittent time can be set at intervals of 1 second from 2 to 10 seconds. The user operates the lever switch 15 and the intermittent time setting switch 16 to set the drive of the wiper 22.

ワイパーコントローラ21は、レバースイッチ15のスイッチ位置情報や間欠時間設定スイッチ16の間欠時間設定情報に基づいて、ワイパー22の駆動を制御する回路である。ワイパー22は、フロントワイパーやリアワイパーを含む。   The wiper controller 21 is a circuit that controls driving of the wiper 22 based on switch position information of the lever switch 15 and intermittent time setting information of the intermittent time setting switch 16. The wiper 22 includes a front wiper and a rear wiper.

記憶装置20は、各種情報を記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。また、記憶装置20には、車両3毎に異なる識別情報である車両識別情報が予め記憶されている。   The storage device 20 is a device that stores various types of information, and includes, for example, a semiconductor memory or a hard disk. The storage device 20 stores in advance vehicle identification information, which is identification information different for each vehicle 3.

車両コントローラ30は、記憶装置20に記憶されている各種情報を処理する回路である。また、車両コントローラ30は、ネットワーク2を介して、データセンタ1と通信する機能を有する。車両コントローラ30は、ユーザ毎に異なる識別情報であるユーザ識別情報を取得する。ユーザ識別情報は、例えばユーザの顔情報である。車両コントローラ30は、カメラ13が撮影したユーザの顔画像に対し所定の処理を行い、ユーザを識別する。なお、ユーザ識別情報は顔情報に限らず、目の光彩、音声、指紋などの人体固有の情報をユーザ識別情報としてもよい。   The vehicle controller 30 is a circuit that processes various types of information stored in the storage device 20. Further, the vehicle controller 30 has a function of communicating with the data center 1 via the network 2. The vehicle controller 30 acquires user identification information that is identification information that is different for each user. The user identification information is user face information, for example. The vehicle controller 30 performs a predetermined process on the user's face image captured by the camera 13 to identify the user. Note that the user identification information is not limited to face information, and information unique to the human body, such as eye glow, voice, and fingerprints, may be used as the user identification information.

スピーカ40は、音声で各種情報をユーザに案内する装置である。ディスプレイ41は、ナビゲーション装置14やインストルメントパネルに搭載され、各種情報を表示する。   The speaker 40 is a device that guides various information to the user by voice. The display 41 is mounted on the navigation device 14 or the instrument panel and displays various information.

次に、図3を参照して、データセンタ1の構成について説明する。図3に示すように、データセンタ1は、記憶装置60と、コントローラ61とを備える。   Next, the configuration of the data center 1 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 3, the data center 1 includes a storage device 60 and a controller 61.

記憶装置60は、複数の車両3から各種情報を収集して記憶する装置であり、例えば半導体メモリやハードディスクなどで構成される。   The storage device 60 is a device that collects and stores various types of information from the plurality of vehicles 3, and includes, for example, a semiconductor memory or a hard disk.

コントローラ61は、記憶装置60に記憶されている各種情報を処理する回路である。なお、コントローラ61、車両コントローラ30、ワイパーコントローラ21は、例えばCPU、ROM、RAMおよび入出力インターフェースなどから成るマイクロコンピュータである。   The controller 61 is a circuit that processes various types of information stored in the storage device 60. The controller 61, the vehicle controller 30, and the wiper controller 21 are microcomputers including, for example, a CPU, a ROM, a RAM, an input / output interface, and the like.

本実施形態において、コントローラ61は、記憶装置60に記憶されている各種情報を用いて統計分析を行い、各ユーザが設定するワイパー22の間欠動作の操作モデルを生成する。コントローラ61は、生成した操作モデルの中から、視認性を追求している操作モデルを決定する。以下、操作モデルの生成方法について詳細に説明する。   In the present embodiment, the controller 61 performs statistical analysis using various types of information stored in the storage device 60, and generates an operation model of intermittent operation of the wiper 22 set by each user. The controller 61 determines an operation model pursuing visibility from the generated operation models. Hereinafter, a method for generating an operation model will be described in detail.

コントローラ61は、記憶装置60に記憶されている各車両3の位置情報に基づき、各車両3の位置における気象情報を公共サービスなどから取得する。気象情報には、雨滴量や日射量が含まれる。また、コントローラ61は、各車両3のレインセンサ11から雨滴量を取得する。コントローラ61が使用する雨滴量は、気象情報に含まれる雨滴量でもよく、レインセンサ11から取得した雨滴量でもよい。   The controller 61 acquires weather information at the position of each vehicle 3 from a public service or the like based on the position information of each vehicle 3 stored in the storage device 60. The weather information includes the amount of raindrops and the amount of solar radiation. Further, the controller 61 acquires the raindrop amount from the rain sensor 11 of each vehicle 3. The raindrop amount used by the controller 61 may be the raindrop amount included in the weather information or the raindrop amount acquired from the rain sensor 11.

コントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と間欠時間設定スイッチ16の間欠時間設定情報とを用いて、各ユーザの操作頻度を抽出する。操作頻度とは、所定の走行時間における、各ユーザが間欠時間設定スイッチ16を操作した回数を示す操作情報である。なお、各ユーザの走行時間は、走行履歴から求めることができる。なお、以下において、ユーザ識別情報と間欠時間設定情報とを含めた情報を、単にユーザ情報とよぶ場合がある。   The controller 61 extracts the operation frequency of each user using the user identification information stored in the storage device 60 and the intermittent time setting information of the intermittent time setting switch 16. The operation frequency is operation information indicating the number of times each user operates the intermittent time setting switch 16 during a predetermined travel time. The travel time of each user can be obtained from the travel history. In the following, information including user identification information and intermittent time setting information may be simply referred to as user information.

次に、コントローラ61は、全体のユーザ情報の中から操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出する。操作頻度が高いユーザを抽出する理由は、操作頻度が高いユーザほど間欠時間設定スイッチ16を頻繁に設定しており、走行環境に応じて視認性を追求していると考えられるからである。なお、10%の数値は、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。   Next, the controller 61 extracts the top 10% users with the highest operation frequency from the entire user information. The reason for extracting users with high operation frequency is that the intermittent time setting switch 16 is set more frequently for users with higher operation frequency, and it is considered that visibility is pursued according to the driving environment. The value of 10% is not limited to this, and can be changed as appropriate.

次に、コントローラ61は、操作頻度が高い上位10%のユーザのユーザ情報と、車両3の外部の情報を示す外部情報と、車両3の車速を用いて、操作頻度が高い上位10%のユーザの操作モデルを生成する。外部情報とは、雨滴量、道路情報である。道路情報とは、カメラ13が撮影した車外の画像に対し、コントローラ61が所定の処理を行って取得する各車両3の周囲の道路情報である。道路情報には白線情報や渋滞情報が含まれる。   Next, the controller 61 uses the user information of the top 10% users with the highest operation frequency, the external information indicating the information outside the vehicle 3, and the vehicle speed of the vehicle 3, and the top 10% users with the highest operation frequency. Generate an operation model for. The external information is raindrop amount and road information. The road information is road information around each vehicle 3 acquired by the controller 61 performing a predetermined process on an image outside the vehicle photographed by the camera 13. The road information includes white line information and traffic jam information.

図4A及び図4Bを用いて操作モデルについて説明する。図4A及び図4Bに示すユーザX,Yは、操作頻度が高い上位10%に属するユーザである。はじめに図4Aに示す視認性について説明する。本実施形態において視認性とは、視覚で情報を認識することの容易さである。コントローラ61は、雨滴量と道路情報に基づいて、視認性を分類する。例えば、雨滴量が多く、白線が検出されない場合、視認性は不良となる。白線が検出されない場合は雨で路面が見えにくいためである。反対に、雨滴量が少なく、白線が検出される場合、視認性は良好となる。雨滴量、道路情報と、視認性との関係については、予め実験やシミュレーションを通して求めることができる。本実施形態において、コントローラ61は、雨滴量と道路情報に基づいて、視認性を良好、やや良好、普通、やや不良、不良の5段階に分類する。視認性が良好とは、視覚で情報を認識することが容易であることを示し、視認性が不良とは、視覚で情報を認識することが容易ではないことを示す。   The operation model will be described with reference to FIGS. 4A and 4B. The users X and Y shown in FIGS. 4A and 4B are users belonging to the top 10% with the highest operation frequency. First, the visibility shown in FIG. 4A will be described. In this embodiment, visibility is the ease of recognizing information visually. The controller 61 classifies the visibility based on the raindrop amount and road information. For example, when the amount of raindrops is large and no white line is detected, the visibility is poor. This is because when the white line is not detected, it is difficult to see the road surface due to rain. On the other hand, when the amount of raindrops is small and a white line is detected, the visibility is good. The relationship between the amount of raindrops, road information, and visibility can be obtained in advance through experiments and simulations. In the present embodiment, the controller 61 classifies the visibility into five levels: good, slightly good, normal, slightly bad, and bad based on the raindrop amount and road information. Good visibility means that it is easy to visually recognize information, and poor visibility means that it is not easy to recognize information visually.

次に、コントローラ61は、分類した視認性において、車両3の車速と間欠時間設定情報を用いて統計分析を行う。車速を用いる理由は、同じ視認性でもユーザによっては車速に応じて間欠時間を変更する場合があるからである。統計分析を行う際、コントローラ61は、雨滴量、道路情報、車速、及びユーザXの間欠時間設定情報のうち、無作為に抽出した80%の情報を用いて操作モデルを生成する。残りの20%は、後述する予測精度に使用される。   Next, the controller 61 performs statistical analysis on the classified visibility using the vehicle speed of the vehicle 3 and the intermittent time setting information. The reason for using the vehicle speed is that, depending on the user, the intermittent time may be changed depending on the vehicle speed even with the same visibility. When performing statistical analysis, the controller 61 generates an operation model using 80% of information extracted at random from the raindrop amount, road information, vehicle speed, and intermittent time setting information of the user X. The remaining 20% is used for the prediction accuracy described later.

図4Aに示す操作モデルXのケースAとは、視認性が良好、車速が30km/hのとき、ユーザXは、ワイパー22の間欠時間を10秒に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースBは、視認性が良好、車速が40km/hのとき、ユーザXは、間欠時間を9秒に設定する、ということを示す操作モデルである。同様に、ケースCは、視認性がやや良好、車速が30km/hのとき、ユーザXは、間欠時間を8秒に設定する、ということを示す操作モデルである。残りのケースD〜Jについても同様であるため、説明を省略する。   The case A of the operation model X shown in FIG. 4A is an operation model indicating that when the visibility is good and the vehicle speed is 30 km / h, the user X sets the intermittent time of the wiper 22 to 10 seconds. . Similarly, Case B is an operation model indicating that when the visibility is good and the vehicle speed is 40 km / h, the user X sets the intermittent time to 9 seconds. Similarly, the case C is an operation model indicating that when the visibility is slightly good and the vehicle speed is 30 km / h, the user X sets the intermittent time to 8 seconds. Since the same applies to the remaining cases D to J, the description thereof is omitted.

コントローラ61は、図4Bに示すように、ユーザYについても同様に、操作モデルYを生成する。操作モデルYのケースA〜Jについては、操作モデルXと数値が異なるのみであるため説明を省略する。   As shown in FIG. 4B, the controller 61 similarly generates an operation model Y for the user Y. The cases A to J of the operation model Y are not described because they are only different in numerical values from the operation model X.

次にコントローラ61は、生成した操作モデルX,Yの予測精度を算出する。予測精度とは、ユーザX,Yが一貫した操作を行っているか否かを示す指標である。例えば、図4Aに示すように視認性が良好で、車速が30km/hであれば、ユーザXは間欠時間を10秒に設定すると予測できる。予測精度の算出において、コントローラ61は、操作モデルの生成に際に使用しなかった残りの20%の雨滴量、道路情報、車速、及びユーザXの間欠時間設定情報を用いて予測精度を算出する。具体的には、コントローラ61は、生成した操作モデルに対し、残りの20%の雨滴量、道路情報、車速、及びユーザXの間欠時間設定情報をあてはめ、予測誤差を算出する。例えば、残りの20%の中に、視認性が良好で、車速が30km/hのとき、ユーザXが間欠時間を9秒に設定した情報があれば、この情報は、予測誤差を示す情報となる。コントローラ61は、残りの20%の中に予測誤差を示す情報がいくつ存在するか算出する。そして、コントローラ61は、残りの20%の情報のうち、予測誤差を含まない情報の割合を算出する。この割合が予測精度となる。本実施形態において、図4A及び図4Bに示すように、操作モデルXの予測精度は83%であり、操作モデルYの予測精度は51%であったとする。コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両3に配信する操作モデルに決定する。ここでは2つの例であるが、操作モデルXの予測精度は操作モデルYの予測精度より高いため、コントローラ61は、操作モデルXを各車両3に配信する操作モデルに決定する。   Next, the controller 61 calculates the prediction accuracy of the generated operation models X and Y. The prediction accuracy is an index indicating whether or not the users X and Y are performing a consistent operation. For example, as shown in FIG. 4A, when the visibility is good and the vehicle speed is 30 km / h, the user X can be predicted to set the intermittent time to 10 seconds. In calculating the prediction accuracy, the controller 61 calculates the prediction accuracy using the remaining 20% raindrop amount, road information, vehicle speed, and intermittent time setting information of the user X that were not used when generating the operation model. . Specifically, the controller 61 applies the remaining 20% raindrop amount, road information, vehicle speed, and intermittent time setting information of the user X to the generated operation model, and calculates a prediction error. For example, if there is information in which the visibility is good and the vehicle speed is 30 km / h and the user X sets the intermittent time to 9 seconds in the remaining 20%, this information includes information indicating a prediction error. Become. The controller 61 calculates how many pieces of information indicating the prediction error exist in the remaining 20%. And the controller 61 calculates the ratio of the information which does not contain a prediction error among the remaining 20% information. This ratio is the prediction accuracy. In the present embodiment, as shown in FIGS. 4A and 4B, it is assumed that the prediction accuracy of the operation model X is 83% and the prediction accuracy of the operation model Y is 51%. The controller 61 determines the operation model with the highest prediction accuracy as the operation model to be distributed to each vehicle 3. Here, there are two examples, but since the prediction accuracy of the operation model X is higher than the prediction accuracy of the operation model Y, the controller 61 determines the operation model X to be distributed to each vehicle 3.

次に、コントローラ61は、各車両3の視認性と車速を取得し、取得した視認性と車速に一致する操作モデルXを各車両3に配信する。例えば、車両3の視認性が良好で、車速が30km/hであれば、コントローラ61は、間欠時間が10秒であることを示す操作モデルXのケースAを配信する。配信された操作モデルXは、スピーカ40やディスプレイ41を介して、ユーザに伝えられる。ユーザは操作モデルXに従って間欠時間設定スイッチ16を操作することにより、ワイパー22の間欠動作に習熟していなくても、視認性に優れたワイパー22の間欠動作を設定することができる。   Next, the controller 61 acquires the visibility and vehicle speed of each vehicle 3 and distributes the operation model X that matches the acquired visibility and vehicle speed to each vehicle 3. For example, if the visibility of the vehicle 3 is good and the vehicle speed is 30 km / h, the controller 61 delivers the case A of the operation model X indicating that the intermittent time is 10 seconds. The distributed operation model X is transmitted to the user via the speaker 40 and the display 41. By operating the intermittent time setting switch 16 according to the operation model X, the user can set the intermittent operation of the wiper 22 with excellent visibility even if the user is not familiar with the intermittent operation of the wiper 22.

なお、ユーザは配信された操作モデルXに従い、操作モデルXと同じ操作を行う場合もあれば、配信された操作モデルXに従わない場合もある。すなわち、ユーザが操作モデルXと異なる操作をする場合がある。ユーザが操作モデルXと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかの判断は、車両コントローラ30が実施する。車両コントローラ30は、操作モデルXをユーザに提案した後、ユーザが操作モデルXと同じ操作をしたか又は異なる操作をしたかを判断する。ユーザが、操作モデルXと異なる間欠時間を設定した場合、車両コントローラ30は、そのときのユーザの間欠時間設定情報と、配信された操作モデルXの間欠時間とに基づいて新たな操作モデルを生成する。例えば、車両コントローラ30は、ニューラルネットワークを用いて新たな操作モデルを生成することができる。そして、同様の視認性と車速の場合、すなわち視認性が良好で、車速が30km/hの場合、車両コントローラ30は新しい操作モデルをユーザに提案する。これにより、車両コントローラ30は、ユーザの感性に適した操作モデルを提案できる。   Note that the user may perform the same operation as the operation model X according to the distributed operation model X, or may not follow the distributed operation model X. That is, the user may perform an operation different from that of the operation model X. The vehicle controller 30 determines whether the user has performed the same operation as the operation model X or a different operation. After proposing the operation model X to the user, the vehicle controller 30 determines whether the user has performed the same operation as the operation model X or a different operation. When the user sets an intermittent time different from the operation model X, the vehicle controller 30 generates a new operation model based on the intermittent time setting information of the user at that time and the intermittent time of the distributed operation model X. To do. For example, the vehicle controller 30 can generate a new operation model using a neural network. In the case of the same visibility and vehicle speed, that is, when the visibility is good and the vehicle speed is 30 km / h, the vehicle controller 30 proposes a new operation model to the user. Thereby, the vehicle controller 30 can propose the operation model suitable for a user's sensitivity.

また、コントローラ61は、各車両3に設定されている間欠時間と、視認性と車速に一致する操作モデルXの間欠時間を比較し、両者が異なっている場合に、操作モデルXを配信してもよい。これにより、操作モデルXと同じ設定をしているユーザには、操作モデルXが配信されないため、ユーザが煩わしさを感じることがない。   Further, the controller 61 compares the intermittent time set for each vehicle 3 with the intermittent time of the operation model X that matches the visibility and the vehicle speed, and distributes the operation model X when they are different. Also good. Thereby, since the operation model X is not distributed to the user who has the same setting as the operation model X, the user does not feel bothered.

また、コントローラ61は、視認性が悪化した際に、間欠時間を調節すると視認性が向上すると判断した場合に操作モデルの提案を行ってもよい。視認性が悪化した場合とは、例えば雨が強くなった場合である。視認性が向上するか否かの判断について、コントローラ61は、視認性が悪化した際に設定されている間欠時間と、悪化した視認性と車速に一致する操作モデルXの間欠時間を比較し、両者が異なっていれば視認性が向上すると判断する。   Further, when the visibility deteriorates, the controller 61 may propose an operation model when it is determined that the visibility is improved by adjusting the intermittent time. The case where visibility deteriorates is, for example, a case where rain has become strong. Regarding the determination of whether or not the visibility is improved, the controller 61 compares the intermittent time set when the visibility is deteriorated with the intermittent time of the operation model X that matches the deteriorated visibility and the vehicle speed, If both are different, it is determined that the visibility is improved.

次に、図5に示すフローチャートを参照して、車両3の一動作例について説明する。このフローチャートは、イグニッションスイッチがオンされたときに開始する。   Next, an operation example of the vehicle 3 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. This flowchart starts when the ignition switch is turned on.

ステップS101において、記憶装置20は、ユーザ識別情報、間欠時間設定情報、位置情報、道路情報、雨滴量、及び車速を記憶する。   In step S101, the storage device 20 stores user identification information, intermittent time setting information, position information, road information, raindrop amount, and vehicle speed.

ステップS103において、車両コントローラ30は、記憶装置20に記憶されている情報をデータセンタ1に送信する。   In step S <b> 103, the vehicle controller 30 transmits information stored in the storage device 20 to the data center 1.

ステップS105において、イグニッションスイッチがオンの場合(ステップS105でNo)、処理がステップS101に戻る。一方、イグニッションスイッチがオフの場合(ステップS105でYes)、一連の処理は終了する。   If the ignition switch is on in step S105 (No in step S105), the process returns to step S101. On the other hand, when the ignition switch is off (Yes in step S105), the series of processing ends.

次に、図6に示すフローチャートを参照して、データセンタ1の一動作例について説明する。   Next, an operation example of the data center 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

ステップS201において、記憶装置60は、各車両3の記憶装置20に記憶されている情報を取得し記憶する。   In step S <b> 201, the storage device 60 acquires and stores information stored in the storage device 20 of each vehicle 3.

ステップS203において、コントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と間欠時間設定情報とを用いて、操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出する。   In step S203, the controller 61 uses the user identification information and intermittent time setting information stored in the storage device 60 to extract the top 10% users with the highest operation frequency.

ステップS205において、コントローラ61は、操作頻度が高い上位10%のユーザの間欠時間設定情報、雨滴量、道路情報、及び車速を用いて、各ユーザの操作モデルを生成する。   In step S205, the controller 61 generates an operation model for each user using the intermittent time setting information, raindrop amount, road information, and vehicle speed of the top 10% users with the highest operation frequency.

ステップS207において、コントローラ61は、生成した操作モデルに対して間欠時間設定の一貫性を示す予測精度を算出する。   In step S207, the controller 61 calculates a prediction accuracy indicating the consistency of the intermittent time setting for the generated operation model.

ステップS209において、コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。   In step S209, the controller 61 determines an operation model with the highest prediction accuracy.

ステップS211において、コントローラ61は、予測精度がもっとも高い操作モデルを各車両3に配信する。   In step S <b> 211, the controller 61 distributes the operation model having the highest prediction accuracy to each vehicle 3.

次に、図7に示すフローチャートを参照して、車両3の一動作例について説明する。このフローチャートは、車両3がデータセンタ1から操作モデルを受信した際に開始する。   Next, an operation example of the vehicle 3 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. This flowchart starts when the vehicle 3 receives an operation model from the data center 1.

ステップS301において、車両コントローラ30は、設定されている間欠時間と、操作モデルの間欠時間とを比較する。設定されている間欠時間が操作モデルの間欠時間と同じ場合(ステップS301でYes)、処理は繰り返し実行される。一方、設定されている間欠時間が操作モデルの間欠時間と異なる同じ場合(ステップS301でNo)、処理はステップS303に進む。   In step S301, the vehicle controller 30 compares the set intermittent time with the intermittent time of the operation model. If the set intermittent time is the same as the intermittent time of the operation model (Yes in step S301), the process is repeatedly executed. On the other hand, if the set intermittent time is different from the intermittent time of the operation model (No in step S301), the process proceeds to step S303.

ステップS303において、車両コントローラ30は、操作モデルをユーザに提案する。   In step S303, the vehicle controller 30 proposes an operation model to the user.

ステップS305において、車両コントローラ30は、ユーザが操作モデルと同じ操作をしたか否かを判定する。ユーザが操作モデルと同じ操作をした場合(ステップS305でYes)、処理は繰り返し実行される。一方、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合(ステップS305でNo)、処理はステップS307に進む。   In step S305, the vehicle controller 30 determines whether the user has performed the same operation as the operation model. When the user performs the same operation as the operation model (Yes in step S305), the process is repeatedly executed. On the other hand, when the user performs an operation different from the operation model (No in step S305), the process proceeds to step S307.

ステップS307において、車両コントローラ30は、ユーザの間欠時間設定情報と操作モデルの間欠時間とに基づいて新たな操作モデルを生成する。   In step S307, the vehicle controller 30 generates a new operation model based on the user's intermittent time setting information and the intermittent time of the operation model.

以上説明したように、本実施形態に係るワイパー機能提案システム100によれば、以下の作用効果が得られる。   As described above, according to the wiper function proposing system 100 according to the present embodiment, the following operational effects can be obtained.

コントローラ61は、記憶装置60に記憶されているユーザ識別情報と間欠時間設定スイッチ16の間欠時間設定情報とを用いて操作頻度が高い上位10%のユーザを抽出する。コントローラ61は、操作頻度が高い上位10%のユーザのユーザ情報と、車両3の外部情報と、車両3の車速を用いて、操作頻度が高い上位10%のユーザの操作モデルを生成する。コントローラ61は、生成した操作モデルに対して間欠時間の一貫性を示す予測精度を算出し、予測精度がもっとも高い操作モデルを決定する。予測精度がもっとも高い操作モデルは、視認性を追求した操作を行っていると考えられる。よって、予測精度がもっとも高い操作モデルに従い、ユーザが間欠時間設定スイッチ16を操作することにより、ワイパー22の間欠動作に習熟していないユーザであっても、ワイパー22の間欠動作を適切に設定することができる。換言すれば、ワイパー22の間欠動作に習熟していないユーザであっても、視認性に優れたワイパー22の間欠動作を設定することができる。   The controller 61 uses the user identification information stored in the storage device 60 and the intermittent time setting information of the intermittent time setting switch 16 to extract the top 10% users with the highest operation frequency. The controller 61 uses the user information of the top 10% users with the high operation frequency, the external information of the vehicle 3, and the vehicle speed of the vehicle 3 to generate the operation model of the top 10% users with the high operation frequency. The controller 61 calculates a prediction accuracy indicating the consistency of intermittent time for the generated operation model, and determines an operation model having the highest prediction accuracy. It is considered that the operation model with the highest prediction accuracy is performing an operation pursuing visibility. Therefore, according to the operation model with the highest prediction accuracy, the user operates the intermittent time setting switch 16 to appropriately set the intermittent operation of the wiper 22 even if the user is not familiar with the intermittent operation of the wiper 22. be able to. In other words, even a user who is not familiar with the intermittent operation of the wiper 22 can set the intermittent operation of the wiper 22 with excellent visibility.

また、コントローラ61は、記憶装置20に記憶されている各車両3の位置情報を用いて、その位置の気象情報を取得する。気象情報には少なくとも雨滴量が含まれる。これにより、コントローラ61は、レインセンサ11を設置していない車両3のユーザの操作モデルを作成することができる。また、コントローラ61は、カメラ13が撮影した画像に対し所定の処理を行い、各車両3の周囲の道路情報を取得する。コントローラ61は、雨滴量を含む気象情報と道路情報から視認性を分類し、分類した視認性と車速と間欠時間設定情報を用いて操作モデルを生成する。このようにコントローラ61は、雨滴量を含む気象情報、道路情報、車速、間欠時間設定情報を用いることにより、走行環境に適した操作モデルを生成できる。   In addition, the controller 61 uses the position information of each vehicle 3 stored in the storage device 20 to obtain weather information at that position. The weather information includes at least the amount of raindrops. Thereby, the controller 61 can create the operation model of the user of the vehicle 3 in which the rain sensor 11 is not installed. Further, the controller 61 performs a predetermined process on the image captured by the camera 13 and acquires road information around each vehicle 3. The controller 61 classifies the visibility from the weather information including the raindrop amount and the road information, and generates an operation model using the classified visibility, vehicle speed, and intermittent time setting information. As described above, the controller 61 can generate an operation model suitable for the traveling environment by using the weather information including the raindrop amount, road information, vehicle speed, and intermittent time setting information.

また、コントローラ61は、各車両3に設定されている間欠時間と、視認性と車速に一致する操作モデルの間欠時間を比較し、両者が異なっている場合に、操作モデルを配信する。これにより、操作モデルと異なる設定をしているユーザには、視認性が向上する操作モデルが配信される。一方、操作モデルと同じ設定をしているユーザには、操作モデルが配信されないため、ユーザは煩わしさを感じることがない。   Further, the controller 61 compares the intermittent time set for each vehicle 3 with the intermittent time of the operation model that matches the visibility and the vehicle speed, and distributes the operation model when both are different. Thereby, an operation model with improved visibility is distributed to a user who has a setting different from the operation model. On the other hand, since the operation model is not distributed to the user who has the same setting as the operation model, the user does not feel bothered.

また、予測精度がもっとも高い操作モデルをユーザに提案した際に、ユーザが操作モデルと異なる操作をした場合、コントローラ61は、ユーザが設定した間欠時間と、操作モデルの間欠時間とに基づいて新たな操作モデルを生成する。これにより、車両コントローラ30は、ユーザの感性に合致する操作モデルを生成できる。   In addition, when the operation model with the highest prediction accuracy is proposed to the user, when the user performs an operation different from the operation model, the controller 61 newly sets the operation model based on the intermittent time set by the user and the intermittent time of the operation model. A simple operation model. Thus, the vehicle controller 30 can generate an operation model that matches the user's sensitivity.

上記のように、本発明の実施形態を記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。   Although the embodiments of the present invention have been described as described above, it should not be understood that the descriptions and drawings constituting a part of this disclosure limit the present invention. From this disclosure, various alternative embodiments, examples and operational techniques will be apparent to those skilled in the art.

本実施形態において、コントローラ61は、雨滴量と道路情報の2つのパラメータを用いて視認性を分類したが、パラメータはこれらに限られない。コントローラ61は、パラメータとして、日射量、日時(昼か夜か)などを用いてもよい。パラメータが多いほど、コントローラ61は、より細かく視認性を分類できる。日射量について、コントローラ61は、気象情報から取得する以外に、車両3に日射量センサを設けて日射量を取得してもよい。   In the present embodiment, the controller 61 classifies the visibility using two parameters of the raindrop amount and the road information, but the parameters are not limited to these. The controller 61 may use the amount of solar radiation, date and time (day or night) as parameters. As the number of parameters increases, the controller 61 can classify the visibility more finely. Regarding the amount of solar radiation, the controller 61 may acquire the amount of solar radiation by providing a solar radiation amount sensor in the vehicle 3 in addition to obtaining from the weather information.

なお、上述の実施形態の各機能は、1または複数の処理回路により実装され得る。処理回路は、電気回路を含む処理装置等のプログラムされた処理装置を含む。処理回路は、また、実施形態に記載された機能を実行するようにアレンジされた特定用途向け集積回路(ASIC)や従来型の回路部品のような装置を含む。   Note that each function of the above-described embodiment may be implemented by one or a plurality of processing circuits. The processing circuit includes a programmed processing device such as a processing device including an electrical circuit. The processing circuitry also includes devices such as application specific integrated circuits (ASICs) and conventional circuit components arranged to perform the functions described in the embodiments.

1 データセンタ
2 ネットワーク
3 車両
10 GPS受信機
11 レインセンサ
12 車速センサ
13 カメラ
14 ナビゲーション装置
15 レバースイッチ
16 間欠時間設定スイッチ
20、60 記憶装置
21 ワイパーコントローラ
22 ワイパー
30 車両コントローラ
40 スピーカ
41 ディスプレイ
61 コントローラ
100 ワイパー機能提案システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Data center 2 Network 3 Vehicle 10 GPS receiver 11 Rain sensor 12 Vehicle speed sensor 13 Camera 14 Navigation device 15 Lever switch 16 Intermittent time setting switch 20, 60 Storage device 21 Wiper controller 22 Wiper 30 Vehicle controller 40 Speaker 41 Display 61 Controller 100 Wiper function proposal system

Claims (5)

複数の車両の車速と、各車両のユーザによって設定されたワイパーの間欠時間を示す間欠時間設定情報と、前記各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶装置に記憶し、
前記間欠時間設定情報から間欠時間設定の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの前記間欠時間設定情報と前記車速と前記外部情報とに基づいて、前記車速及び前記外部情報に応じた間欠時間を示す操作モデルを生成し、前記操作モデルに対して前記間欠時間の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とするワイパー機能提案方法。
Storing the vehicle speed of a plurality of vehicles, intermittent time setting information indicating an intermittent time of a wiper set by a user of each vehicle, and external information indicating external information of each vehicle in a storage device;
A user having a high frequency of intermittent time setting is extracted from the intermittent time setting information, and the intermittent time according to the vehicle speed and the external information is extracted based on the extracted intermittent time setting information, the vehicle speed, and the external information of the extracted user. A method for proposing a wiper function, comprising: generating an operation model indicating the accuracy, calculating a prediction accuracy indicating consistency of the intermittent time with respect to the operation model, and determining an operation model having the highest prediction accuracy.
前記各車両の位置情報を前記記憶装置に記憶し、前記位置情報に基づき少なくとも雨滴量を含む気象情報を取得し、
前記各車両に設置された撮像素子で前記各車両の周囲を撮影し、撮影した前記各車両の周囲の画像から道路情報を取得し、
前記気象情報、前記道路情報、及び前記車速に応じた間欠時間を示す操作モデルを生成することを特徴とする請求項1に記載のワイパー機能提案方法。
Storing the position information of each vehicle in the storage device, and obtaining weather information including at least a raindrop amount based on the position information;
Photographing the surroundings of each vehicle with an image sensor installed in each vehicle, obtaining road information from the captured images of each vehicle,
The wiper function proposing method according to claim 1, wherein an operation model indicating an intermittent time corresponding to the weather information, the road information, and the vehicle speed is generated.
前記各車両のワイパーに設定されている間欠時間と、前記操作モデルの間欠時間とが異なる場合、前記操作モデルの間欠時間と異なる間欠時間が設定されている車両に前記操作モデルを配信することを特徴とする請求項1または2に記載のワイパー機能提案方法。   When the intermittent time set in the wiper of each vehicle is different from the intermittent time of the operation model, the operation model is distributed to a vehicle having an intermittent time different from the intermittent time of the operation model. The method for proposing a wiper function according to claim 1 or 2, characterized in that: 前記予測精度がもっとも高い操作モデルを前記ユーザに提案した際に、前記ユーザが前記予測精度がもっとも高い操作モデルと異なる操作をした場合、
前記予測精度がもっとも高い操作モデルと、前記異なる操作とに基づいて新たな操作モデルを生成することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載のワイパー機能提案方法。
When the operation model with the highest prediction accuracy is proposed to the user, when the user performs an operation different from the operation model with the highest prediction accuracy,
The wiper function proposing method according to any one of claims 1 to 3, wherein a new operation model is generated based on the operation model having the highest prediction accuracy and the different operation.
複数の車両の車速と、各車両のユーザによって設定されたワイパーの間欠時間を示す間欠時間設定情報と、前記各車両の外部の情報を示す外部情報とを記憶する記憶装置と、
前記間欠時間設定情報から間欠時間設定の頻度が高いユーザを抽出し、抽出したユーザの前記間欠時間設定情報と前記車速と前記外部情報とに基づいて、前記車速及び前記外部情報に応じた間欠時間を示す操作モデルを生成するコントローラとを備え、
前記コントローラは、前記操作モデルに対して前記間欠時間の一貫性を示す予測精度を算出し、前記予測精度がもっとも高い操作モデルを決定することを特徴とするワイパー機能提案システム。
A storage device for storing vehicle speeds of a plurality of vehicles, intermittent time setting information indicating an intermittent time of a wiper set by a user of each vehicle, and external information indicating information outside the vehicles;
A user having a high frequency of intermittent time setting is extracted from the intermittent time setting information, and the intermittent time according to the vehicle speed and the external information is extracted based on the extracted intermittent time setting information, the vehicle speed, and the external information of the extracted user. A controller for generating an operation model indicating
The said controller calculates the prediction accuracy which shows the consistency of the said intermittent time with respect to the said operation model, and determines the operation model with the highest said prediction accuracy, The wiper function proposal system characterized by the above-mentioned.
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