JP2018039281A - ワイパー機能提案方法及びワイパー機能提案システム - Google Patents

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。

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。

特開２０１１−１０５１０８号公報

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。

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。

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。

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。

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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims (5)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
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。

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