以驾驶员为中心的燃料效率确定和利用的方法和设备与流程

说明性实施例整体涉及用于以驾驶员为中心的燃料效率确定和利用的方法和设备。

发明背景

在几乎每个车辆价格标签和每个网站广告上，车辆都是以每加仑英里数(MPG)或其他效率统计的。虽然这可以表示由特定类型的驾驶员驾驶的车辆在特定状况下以特定速度的操作，但大多数购买车辆的人发现车辆在日常使用时实现的实际MPG与广告值有些明显不同。

差异的原因很多，因为速度、拥堵、天气、路况、驾驶行为等因素都可能导致所经历的MPG出现差异。由于制造商无法对所有这些变量建模，因此相反提供了基于一组标准的数字。只要所有制造商都遵守类似标准，那么该数字对于将一车辆与另一车辆进行比较可能是有用的，因为据推测，它应该反映给定车辆与另一车辆相比可实现的差异和一般效率。

尽管如此，当在现实世界环境中实现不同的MPG或效率值时，这有时会让驾驶员或所有者恼怒。此外，某些车辆在某些情况下受到的影响与其他车辆不同，因此虽然一般驾驶运动型多用途车(SUV)的驾驶员可能知道当他们在SUV中沿共同路线驾驶时他们通常会实现制造商估计的MPG的大约85％，但驾驶员可能无法将此数据直接转换到(例如)轿车中。这意味着如果驾驶员改变车辆类别，则驾驶员可能不得不冒险有点胡乱猜测在新车辆类别中将实现什么MPG或效率。

技术实现要素：

在第一说明性实施例中，一种系统包括处理器，该处理器被配置为响应于车辆型号的效率确定请求来接收用户配置文件。处理器还被配置为从用户配置文件获得效率影响数据。处理器还被配置为将效率影响数据与从车辆型号的驾驶员收集的数据进行比较以确定用户配置文件与车辆型号的类似驾驶员之间的相关性。此外，处理器被配置为基于类似驾驶员实现的效率来预测新车辆型号的燃料效率。

在第二说明性实施例中，一种系统包括处理器，该处理器被配置为从车辆型号的第一驾驶员接收效率提高请求。处理器还被配置为找到针对已经在同型号车辆中在与第一驾驶员的即将到来的路线段类似的道路段上行驶的第二更有效驾驶员的所记录的驾驶员行为数据。此外，处理器被配置为指示第一驾驶员在沿着该路线段行驶时，与针对第二驾驶员在该道路段上所记录的行为匹配。

在第三说明性实施例中，一种系统包括处理器，该处理器被配置为接收有效的巡航控制请求。处理器还被配置为确定即将到来的路线的其中镜像数据实现阈值效率的一部分，该数据表示从先前沿该部分行驶的有效驾驶员收集的驾驶数据。处理器还被配置为当发出请求的车辆到达该部分时，使用巡航控制来使车辆镜像有效驾驶员在该部分上的所记录的行为。

附图说明

图1示出说明性车辆计算系统；

图2示出了用于记录在行驶间隔内的实现的效率、状况和驾驶员行为数据的说明性过程；

图3示出了用于个性化给定车辆的预计效率的说明性过程；

图4示出了用于提高驾驶效率的说明性过程；以及

图5示出了用于在特定路线上复制有效驾驶员行为的说明性过程。

具体实施方式

按照需要，本文公开详细实施例；然而，应理解，所公开的实施例仅仅是说明性的，并且可以各种形式和替代形式并入。附图不一定按比例绘制；一些特征可能会被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的特定结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅作为教导本领域技术人员以不同方式采用所要求保护的主题的代表性基础。

图1示出用于车辆31的基于车辆的计算系统1(VCS)的示例性框拓扑。此类基于车辆的计算系统1的示例是由福特汽车公司(THE FORD MOTOR COMPANY)制造的SYNC系统。启用有基于车辆的计算系统的车辆可以含有位于车辆中的视觉前端接口4。如果接口设置有例如触摸屏显示器，则用户也能够与接口交互。在另一说明性实施例中，通过按钮按压、具有自动言语识别的口语对话系统和言语合成来进行交互。

在图1所示的说明性实施例1中，处理器3控制基于车辆的计算系统的操作中的至少某一部分。在车辆内提供的处理器允许命令和例程的车载处理。此外，处理器连接到非持久性存储装置5和持久性存储装置7。在此说明性实施例中，非持久性存储装置是随机存取存储器(RAM)，而持久性存储装置是硬盘驱动器(HDD)或快闪存储器。一般来说，持久性(非暂时性)存储器可包括在计算机或其他装置断电时维护数据的所有形式的存储器。这些存储器包括但不限于HDD、CD、DVD、磁带、固态驱动器、便携式USB驱动器、以及任何其他合适形式的持久性存储器。

处理器还设置有允许用户与处理器交互的许多不同的输入。在此说明性实施例中，传声器29、辅助输入25(用于输入33)、USB输入23、GPS输入24、屏幕4(其可以是触摸屏显示器)、以及蓝牙输入15都予以提供。还提供了输入选择器51，以允许用户在各种输入之间交换。传声器和辅助连接器两者的输入在被传递到处理器之前由转换器27从模拟转换为数字。虽然未示出，但与VCS通信的许多车辆部件和辅助部件可使用车辆网络(诸如但不限于CAN总线)来与VCS(或其部件)来回传递数据。

系统的输出可包括但不限于视觉显示器4和扬声器13或立体声系统输出。扬声器连接到放大器11，并通过数模转换器9从处理器3接收放大器的信号。还可沿着分别在19和21处示出的双向数据流将输出传输到诸如PND 54的远程蓝牙装置或诸如车辆导航装置60的USB装置。

在一个说明性实施例中，系统1使用蓝牙收发器15与用户的漫游装置53(例如，蜂窝电话、智能电话、PDA或具有无线远程网络连接的任何其他装置)进行通信17。然后，可使用漫游装置(以下称为ND)53来通过例如与蜂窝塔57的通信55与车辆31外部的网络61进行通信59。在一些实施例中，塔57可以是Wi-Fi接入点。

ND 53与蓝牙收发器15之间的示例性通信由信号14表示。

可通过按钮52或类似输入来指示配对ND 53和蓝牙收发器15。因此，指示CPU将车载蓝牙收发器与漫游装置中的蓝牙收发器配对。

可利用例如与ND 53相关联的数据计划、声载数据或DTMF音调在CPU 3与网络61之间传达数据。替代地，可能期望包括具有天线18的车载调制解调器63，以便经由话音频带在CPU 3与网络61之间传达16数据。然后，可使用ND 53来通过例如与蜂窝塔57的通信55与车辆31外部的网络61进行通信59。在一些实施例中，调制解调器63可与塔57建立通信20，以与网络61进行通信。作为一个非限制性示例，调制解调器63可以是USB蜂窝调制解调器，并且通信20可以是蜂窝通信。

在一个说明性实施例中，处理器设置有操作系统，所述操作系统包括用于与调制解调器应用软件进行通信的API。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件，以完成与远程蓝牙收发器(诸如存在于漫游装置中的蓝牙收发器)的无线通信。蓝牙是IEEE802PAN(个人区域网络)协议的子集。IEEE 802LAN(局域网)协议包括Wi-Fi，并且具有与IEEE 802PAN相当大的交叉功能。两者都适用于车辆内的无线通信。可在此领域中使用的另一通信手段是自由空间光学通信(诸如IrDA)和非标准化消费者IR协议。

在另一实施例中，ND 53包括用于话音频带或宽带数据通信的调制解调器。在声载数据实施例中，当漫游装置的所有者能够在传输数据时通过装置进行通话时，可实现称为频分复用的技术。在其他时候，当所有者未在使用装置时，数据传送可使用整个带宽(在一个示例中为300Hz至3.4kHz)。虽然频分复用对于车辆与互联网之间的模拟蜂窝通信来说可能是常见的，并且仍在使用，但它已在很大程度上被用于数字蜂窝通信的码域多址(CDMA)、时域多址(TDMA)、空域多址(SDMA)的混合所替代。如果用户具有与漫游装置相关联的数据计划，则数据计划可能允许宽带传输，并且系统可使用宽得多的带宽(加速数据传送)。在又一实施例中，ND 53被安装到车辆31的蜂窝通信装置(未示出)所替代。在又一实施例中，ND 53可以是能够通过例如(但不限于)802.11g网络(即，Wi-Fi)或Wi-Max网络进行通信的无线局域网(LAN)装置。

在一个实施例中，传入数据可经由声载数据或数据计划传送通过漫游装置、通过车载蓝牙收发器并进入车辆的内部处理器3中。例如，就某些临时数据而言，数据可存储在HDD或其他存储介质7上，直到不再需要数据为止。

可与车辆交互的附加源包括具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54、具有USB 62或其他连接的车辆导航装置60、车载GPS装置24、或者具有与网络61的连接的远程导航系统(未示出)。USB是一类串行网络化协议中的一种。IEEE 1394(FireWire^TM(苹果)、i.LINK^TM(索尼)和Lynx^TM(德州仪器))、EIA(电子工业协会)串行协议、IEEE 1284(Centronics端口)、S/PDIF(索尼/菲利普数字互连格式)和USB-IF(USB实施者论坛)构成了装置-装置串行标准的骨干。大多数协议可实施用于电通信或光学通信。

此外，CPU可与多种其他辅助装置65进行通信。这些装置可通过无线67或有线69连接进行连接。辅助装置65可包括但不限于个人媒体播放器、无线健康装置、便携式计算机等。

此外，或替代地，CPU可使用例如Wi-Fi(IEEE 803.11)71收发器而连接到基于车辆的无线路由器73。这可使得CPU连接到在本地路由器73的范围中的远程网络。

除了由位于车辆中的车辆计算系统执行示例性过程之外，在某些实施例中，还可由与车辆计算系统通信的计算系统执行示例性过程。此类系统可包括但不限于无线装置(例如但不限于移动电话)或通过无线装置连接的远程计算系统(例如但不限于服务器)。此类系统可统称为车辆相关联计算系统(VACS)。在某些实施例中，VACS的特定部件可取决于系统的特定实现方式来执行过程的特定部分。作为示例而非限制，如果过程具有与配对的无线装置发送或接收信息的步骤，则很可能无线装置未在执行过程的所述部分，因为无线装置不会与本身“发送和接收”信息。本领域普通技术人员将理解何时将特定计算系统应用于给定解决方案是不合适的。

在本文论述的每个说明性实施例中，示出可由计算系统执行的过程的示例性非限制性示例。关于每个过程，为了执行过程的有限的目的，执行过程的计算系统可能被配置为执行过程的专用处理器。所有过程并不需要全部都执行，并且被理解为可执行以实现本发明的要素的过程类型的示例。可根据需要在示例性过程中添加或移除附加步骤。

关于在附图中描述的示出说明性过程流的说明性实施例，应注意，为了执行这些附图所示示例性方法中的一些或全部，可暂时启用通用处理器作为专用处理器。当执行提供指令以执行方法中的一些或全部步骤的代码时，处理器可暂时重新用作专用处理器，直到所述方法完成为止。在另一示例中，在适当的程度上，根据预先配置的处理器起作用的固件可致使处理器充当为执行所述方法或其某一合理变型而提供的专用处理器。

根据人们驾驶的地点、时间和方式，由两个不同的人驾驶相同型号和类别的车辆可能会经历截然不同的效率值。车辆负载会降低效率，走走停停的交通可能是重要的燃料燃烧因素，并且急速加速可能会快速使用燃料，仅举几个非限制性示例。虽然不同驾驶员的驾驶行为可能显著不同，但给定个体的行为可能倾向于保持大致相同。也就是说，无论这个人是驾驶SUV、轿车还是跑车，用户都可能具有通常不会改变的一些行为特性。

类似地，个体驾驶的路线通常不会改变。因此，不管驾驶员驾驶的车辆的类型如何，驾驶员通常都驾驶相同的路线去上班、上学、购物等。当知道了驾驶员行为相当一致并且路线选择相当一致，说明性实施例提供允许个体对各种车辆进行燃料效率预测的方法和设备，无论个体是否曾经甚至驾驶过其中一辆车，或者甚至是与感兴趣的车辆相同类别的车辆。

图2示出了用于记录在行驶间隔内的实现的效率、状况和驾驶员行为数据的说明性过程。这是原始设备制造商(OEM)在各种车辆行驶时可能在这些车辆上运行的数据收集过程，用于收集关于驾驶行为和路况两者的数据。该数据可以用于双重目的，它可以用于改进和细化单个驾驶员配置文件，并且它可以用于表示在特定车辆中以特定驾驶行为在特定状况下实现的燃料效率。

此说明性过程在车辆开启时重复运行，以收集可用于对个体期望和车辆期望两者建模的离散数据间隔。当该过程检测到发动机被激活时(201)，该过程可以开始。也可以收集每个旅程的数据，然后分析整个旅程，如果这是优选的方法。这种间歇地收集仅避免了事后必须将旅程分开并允许更小和更频繁的报告，但它不一定是唯一适于收集个体数据或车辆数据的方法。

在该示例中，该过程等待直到车辆开始移动(通常实现最小速度，从而确保例如车辆不在车道中移动到另一位置)(203)。一旦车辆超过移动阈值，该过程就开始数据收集间隔(分钟、英里等)(205)。直到间隔结束(207)或车辆断电(209)，该过程可以继续记录车载数据。该数据可以包括(例如)天气状况、路况(可通过传感器检测)、行驶速度、加速和制动、遇到的交通、GPS坐标、停车和起动以及已知影响燃料效率的任何其他数据。

在每个间隔结束时，该过程将数据记录在车载存储库(在该示例中)中(209)，并且当旅程结束时，该过程报告所记录的数据(213)。如果需要，该过程还可以仅间歇地报告数据。

虽然可能看起来用户配置文件数据应该包括加速趋势和停车趋势，以及诸如巡航控制的功能的使用(即，以行为为中心的数据)，但用户配置文件数据还可以包括状况和行驶数据。如果用户正在购买要在共同区域的共同路线上使用的新车辆(与当前车辆使用相同)，则该种数据都可以与确定用户可能期望哪种实际燃料效率相关。因此，用户配置文件数据可以包括个体行为数据和环境数据两者。

可以在效率计算中使用任一种或两种类型的数据。例如，如果用户想要购买要在新地点使用的新车辆，则最有用的数据是用户行为数据，其可以指示类似行为的用户在新地点中实现哪种效率(假设新地点被作为输入提供)。另一方面，如果用户没有移动到任何地方或改变驾驶位置和路线，则状况数据和行为数据两者都可用于预测将实现哪种效率。

这两种类型的数据一般也可用于对效率建模。由于有这么多的变量，因此可能并不总是很清楚这是否是对效率产生不利影响的状况或行为。但是，在许多类似行为的用户在不同状况下行驶的情况下，可以很容易看出状况而不是行为何时会影响效率。类似地，在许多不同行为的用户在相同状况下行驶的情况下，可以很容易确定行为而不是状况何时会影响效率。

例如，如果激进型驾驶员A1和A2在冬天在佛罗里达州和密歇根州以60mph在高速公路上行驶，则该过程可能会注意到密歇根州的雪造成的不利行驶状况导致效率降低.5mpg。或者，如果激进型驾驶员A1和谨慎型驾驶员C1都在密歇根州沿相同的路线行驶，则该过程可能会注意到谨慎型驾驶员的缓慢加速和减速会导致效率提高1mpg。可以通过大量数据将用户分类到一些相当精确的分组中，并且当通过对特定车辆进行建模来了解状况和行为的因果关系时，可以对非常具体的用户经历的状况和行为的影响进行建模。也就是说，如果不存在理想候选者进行直接比较，则该过程可以确定用户的各种行为和状况趋势并基于建模来估计mpg。

同时，可以构建通用的用户模型和状况模型，从而可能有希望对给定用户进行分类并将其与给定范例进行比较，这可以允许确定用户在用户实际上从未驾驶过的完全不同的车辆中可能具有的效率。

图3示出了用于个性化给定车辆的预计效率的说明性过程。在该示例中，该过程获得给定用户的配置文件(301)。用户可以在经销商处购买，或可以在线购买。该配置文件可以相对于用户帐户存储在车辆上、移动装置上或云上。

一旦检索到用户配置文件，该过程就可以从配置文件中提取相关的行为和状况统计资料和数据以用于比较(303)。作为请求的一部分，该过程接收对需要效率数据的特定车辆的识别(305)。

然后，该过程将用户与用户数据所对应的驾驶员(真实的或建模的)匹配(307)。也就是说，该过程要么找到具有类似驾驶行为的驾驶员，要么找到按照类似驾驶行为建模的驾驶员模型。此外，如果需要，并且存在足够的数据，则该过程可以将用户与在类似于请求的用户的状况下驾驶的驾驶员匹配。这可以包括对于情况，驾驶员经历速度限制、交通等超过阈值时间段，在所述情况中，用户也经历这些变量超过阈值时间段。例如，其他比较可以包括一般区域数据(城市或地区)和平均行驶速度。例如，地区可以包括被比较用户也可能经常行驶的城市或区域(驾驶员家周围X英里)。

一旦进行了适当的比较，该过程就可以输出被比较方(另一驾驶员)在所请求的车辆中实现的实际效率(309)。如果用户与模型驾驶员进行比较，则模型驾驶员将基于观察到的特性，且因此输出也应相对精确。由于人们很少在行为和行驶习惯上完全相同，因此在某些情况下直接比较会更准确，而在某些情况下，模型会更准确。模型，其适应特定行为在特定车辆型号中所具有的影响，最终应该更准确，但这可能需要大量数据。在此期间(直到模型产生高度准确的结果)，为所请求车辆的另一真实人类驾驶员找到紧密匹配可能更有效。

图4示出了用于提高驾驶效率的说明性过程。在此示例中，第一用户请求提高驾驶效率。该过程将找到具有较高燃料效率的第二用户记录了数据的路线段。该路线段可以是当前路线段的文字复制或具有类似特性(速度限制、停车标志、交通等级等)的段。通过指示第一用户在第二用户实现了更高效率的类似状况下以与第二用户更相似的方式行事，该过程可以教导第一用户如何提高燃料效率。该过程还可以在该指导时段期间跟踪效率，且甚至可以给出关于第一驾驶员能够模仿第二驾驶员的效果如何的反馈。

一旦该过程接收到请求(401)，那么该过程在同一车辆型号中找出已经行驶了与请求的驾驶员的即将到来的路线段类似的路线段的驾驶员(403)。如果相同型号车辆不存在更有效的驾驶员(405)，则该过程可以报告效率镜像此时不可用(407)。这可能是由于型号是新的、已收集的数据有限或请求的驾驶员是该车辆型号的最有效驾驶员之一的事实。

如果该过程找到更有效的驾驶员，则该过程随后检查确定是否已记录了任何更有效驾驶员的在与请求的驾驶员的即将到来的路线类似的路线上的行为的数据(409)。由于找到在相同路线上相同型号车辆的更有效驾驶员的机会可能较低，因此该过程可以使用针对与请求的驾驶员的即将到来的路线段类似的路线段(类似的速度限制、停靠站、交通数据、车道等)所记录的路线数据。当然，如果在类似状况下存在精确路线段的数据，则该过程相反可以使用该数据。如果存在更有效的驾驶员，但不存在类似路线段上的那些驾驶员的数据(411)，则该过程可能再次报告缺少数据。

在此示例中，如果存在要建模的驾驶员和即将到来的路线段的数据，则该过程可以提供主动或被动指导(413)。主动指导包括在驾驶员行驶时输送给驾驶员的指令。被动指导包括记录路线段上的驾驶员行为，将其与更有效驾驶员的行为进行比较，稍后告知驾驶员可能发生的行为变化。虽然被动指导可能不如主动指导那样有效，但对于某些驾驶员来说也可能不那么分散注意力，并且在某些情况下，诸如高度分散注意力的环境下(天气、交通等)，这可能是唯一可用的选择。

如果该过程参与被动指导，则该过程可以跟踪该段上的驾驶员行为的比较(其中将请求的驾驶员与更有效的驾驶员进行比较)(415)。在该段结束时，当请求的驾驶员不再驾驶时，该过程可以输送(视觉上、可听地、电子邮件、文本、应用等)分析，包括对驾驶行为的建议改变(417)。

如果主动指导被请求和/或适当，则当用户到达要应用更有效的用户行为的路线延伸部分时，该过程可以开始跟踪用户的行为(419)。在许多示例中另一用户的行为可能是相当好的模型时，使用在共同路线段(或者特性类似的段)上的相同车辆中的用户的数据可以为驾驶员产生更逼真的复制感觉，因为据推测，示例性驾驶员必须做出与当前驾驶员类似的决定。

该过程观察用户驾驶时的用户行为(制动、巡航控制使用、加速、车道变换等)(421)，并且如果与有效用户的模型行为存在偏差(423)，则该过程可以向驾驶员警告另一用户会在那种情况下如何采取行动(425)。这可以是事后警告或者可以在决策点之前提供警告(即，当该过程知道另一用户开始制动时，该过程可以指示当前用户制动)。可以使用反馈(例如，阻力)来让驾驶员知道驾驶员何时过度激进地制动或加速，并且通常该过程可以允许当前驾驶员基于被证明对于给定车辆有效的行为来实现更有效的一组驾驶习惯。

图5示出了用于在特定路线上复制有效驾驶员行为的说明性过程。在此示例中，该过程可以使用“智能”巡航控制功能来镜像路线上的行为，该行为是在相同路线上观察到的高度有效驾驶员的行为。在这种情况下，该过程使用在文字相同路线段上的驾驶员的行为，以适应诸如车道可用性和交通控制的固定障碍。可以使用与HD地图数据(高度先进的地图数据，其包括车道和交通控制特征)相结合的行为建模来代替实际数据，但在所示示例中，使用来自相同型号车辆的有效驾驶员的真实数据。

在该过程中，用户输入路线，并且该过程检查可能在数据库中出现的段或长部分的路线(501)。通过将路线的各方面与数据库进行比较(503)，可以识别包括最佳或高效行为的段(505)。如果不存在任何部分(或者不存在任何合适长度的部分)，则该过程可以通知请求的驾驶员(507)。

如果存在具有与其相关联的合适模型行为的路线部分、路线段等，则该过程可以参与镜像功能(509)，该镜像功能将使启用了巡航控制的车辆实际上表现为模型驾驶员的行为。这显然必须适应交通和道路的其他变化，因此诸如自适应巡航控制的特征(其可能适应当前车辆)将使这成为可能。如果不存在自适应巡航控制可用，则该过程可以相反参与与图4所示一样的指导。

如果该系统能够适应当前障碍，则该过程将开始镜像模型驾驶员的行为。如果要求诸如制动或其他改变超过阈值的行动(511)，则该过程确定这是否是需要驾驶员参与的行动(513)。也就是说，如果需要车道变换、转弯或其他行动，则该过程可以要求驾驶员参与该行动，并且在许多情况下，驾驶员参与可能是必要的。该过程在行动之前警告驾驶员(517)，并且该过程指示驾驶员采取何种行动以及何时采取行动(519)。该行动完成后，可以恢复镜像。如果该行动不要求驾驶员行动，则该过程可以在不询问驾驶员的情况下采取所要求的行动(515)。在替代实施例中，该过程可以提供决定参加或决定退出功能，由此向驾驶员呈现一个或多个特定行动，然后再进行所述特定行动。例如，如果车辆能够变换车道而无需驾驶员交互，则可以向驾驶员呈现该选项。或者，如果要进行显著的加速或减速，则驾驶员可以决定退出特定行动，或决定参加特定行动。

通过使用说明性实施例，可以针对用户从未驾驶过的车辆来计算个性化的逼真MPG要求，并且用户还可以基于驾驶相同型号的车辆的更有效的驾驶员来学习并控制车辆。

说明性实施例允许同时利用本地处理和远程处理，并且允许使用带宽约束以及连接可用性和连接选项以按照在可用资源实际可用时可以更好地使用这些资源的方式来动态地重新分配处理。

虽然上文描述了示例性实施例，但并不意图这些实施例描述本发明的所有可能形式。相反，本说明书中所使用的词语为描述性而非限制性词语，并且应理解，可在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。另外，各种实现实施例的特征可以逻辑方式组合以根据情形产生本文描述的实施例的合适的变型。

根据本发明，提供了一种系统，该系统具有处理器，该处理器配置为：响应于对车辆型号的效率确定请求来接收用户配置文件；从用户配置文件中获得效率影响数据；将效率影响数据与从车辆型号的驾驶员收集的数据进行比较以确定用户配置文件与车辆型号的类似驾驶员之间的相关性；以及基于通过由相关性识别的类似驾驶员实现的效率来预测车辆型号的燃料效率。

根据实施例，效率影响数据包括用户驾驶行为。

根据实施例，效率影响数据包括用户路线数据。

根据实施例，路线数据包括用户超过阈值时间量遇到的路线特性。

根据实施例，路线特性包括交通。

根据实施例，路线特性包括道路速度限制。

根据实施例，路线数据包括用户行驶的平均速度。

根据实施例，路线数据包括地理位置。

根据本发明，提供了一种系统，该系统具有处理器，该处理器被配置为：从车辆型号的第一驾驶员接收效率提高请求；找到针对已经在同型号车辆中在与第一驾驶员的即将到来的路线段类似的道路段上行驶的第二更有效驾驶员的所记录的驾驶员行为数据；以及指示第一驾驶员在沿着该路线段行驶时，与针对第二驾驶员在该道路段上所记录的行为匹配。

根据实施例，第二驾驶员基于平均燃料效率被确定为更有效。

根据实施例，指示第一驾驶员包括当第一驾驶员比第二驾驶员更激进地加速或制动时提供警告。

根据实施例，指示第一驾驶员包括当在给定速度下档位设置与第二驾驶员的档位设置不同时通知驾驶员。

根据实施例，指示第一驾驶员包括当第一驾驶员的平均速度偏离第二驾驶员的平均速度时通知第一驾驶员。

根据本发明，提供了一种系统，该系统具有处理器，该处理器被配置为：接收有效的巡航控制请求；确定即将到来的路线的其中镜像数据实现阈值效率的一部分，该数据表示从先前沿该部分行驶的有效驾驶员收集的驾驶数据；以及当发出请求的车辆到达该部分时，使用巡航控制来使车辆镜像有效驾驶员在该部分上的所记录的行为。

根据实施例，上述发明的特征还在于，有效驾驶员也驾驶与请求的车辆相同型号的车辆。

根据实施例，巡航控制包括自适应巡航控制。

根据实施例，镜像包括警告驾驶员镜像行为所必需的以及驾驶员交互在必要时预定义的必要行动。

根据实施例，警告包括指示驾驶员在到达有效驾驶员采取行动的部分的点时采取行动。

根据实施例，阈值效率是高于请求的车辆的当前驾驶员的平均效率的任何效率。

根据实施例，该过程被配置为在不能对该部分进行镜像时参与提供效率提高指导的指导过程。