按行进时间的默认地图缩放级别的制作方法

文档序号:26101483发布日期:2021-07-30 18:12阅读:69来源:国知局
按行进时间的默认地图缩放级别的制作方法

本公开一般地涉及地图应用,并且更具体地,涉及提供一种以基于与用户的位置相关联的行进时间的缩放级别显示初始地图的地图应用。



背景技术:

这里提供的背景描述是为了总体呈现本公开的上下文。在本背景技术部分中描述的程度上,当前署名的发明人的工作,以及在提交时可能不符合现有技术的描述的方面,既不明确也不隐含地被认为是针对本公开的现有技术。

当用户加载地图应用时,该应用将在用户添加起点或目的地之前显示与用户位置相关联的初始地图。这个初始地图可以包括商店、餐馆或其他兴趣点(poi),以便用户可以看到附近的东西。为了显示初始地图,应用必须确定适当的初始缩放级别。例如,初始地图可以缩小以显示用户所在的整个州或国家,或者可以放大以显示具有城市街区半径的区域,或者两者之间的任何东西。当前的地图应用通常显示包括用户的位置周围几英里的半径的初始地图。然而,取决于用户所处的位置,包括一或两英里半径的初始地图可能没有用。

例如,包括一或两英里半径的初始地图可能显示得太少,从而在更分散的区域或农村区域没有用。也就是说,离农村区域中的给定位置的一或两英里可能包含很少的poi,或者没有poi。此外,位于农村区域的用户通常可能要行进大大远于一或两英里才能到达poi。另一方面,包括一或两英里半径的初始地图可能显示得太多,从而在人口稠密的城市区域是没有用的。也就是说,离人口稠密的城市区域中的给定位置的一或两英里可能包括大量的poi。此外,位于人口稠密的城市区域的用户通常可能行进远少于一或两英里就到达poi。



技术实现要素:

本公开的技术的一个示例实施例是其上存储有指令的非暂时性计算机可读介质,当指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器从客户端设备接收对呈现数字地图的请求。所述指令还使得所述一个或多个处理器基于所述客户端设备的当前地理位置来估计所述客户端设备的用户在特定时间段内可以行进的距离,并且至少基于所估计的距离来选择用于所述数字地图的视口(viewport)的参数。此外,指令使得一个或多个处理器根据所选择的参数生成数字地图,并且经由客户端设备的用户界面显示数字地图。

另一个示例实施例是一种用于生成数字地图的方法。该方法包括由一个或多个处理器从客户端设备接收对呈现数字地图的请求。该方法还包括由一个或多个处理器基于客户端设备的当前地理位置来估计客户端设备的用户在特定时间段内可以行进的距离,并且由一个或多个处理器至少基于所估计的距离来选择用于数字地图的视口的参数。另外,该方法包括由一个或多个处理器根据所选择的参数生成数字地图,并由一个或多个处理器经由客户端设备的用户界面显示数字地图。

又一示例实施例是用于生成数字地图的计算设备,其中该计算设备包括一个或多个处理器和耦合到该一个或多个处理器并在其上存储指令的非暂时性计算机可读存储器。当由一个或多个处理器执行时,所述指令使得计算设备从客户端设备接收对呈现数字地图的请求。所述指令还使得所述计算设备基于所述客户端设备的当前地理位置来估计所述客户端设备的用户在特定时间段内可以行进的距离,并且至少基于所估计的距离来选择用于所述数字地图的视口的参数。此外,指令使得计算设备根据所选择的参数生成数字地图,并且经由客户端设备的用户界面显示数字地图。

附图说明

图1是针对分散的区域或农村区域的示例地图显示,具有一英里的缩放半径;

图2是针对人口稠密区域或城市区域的示例地图显示,具有一英里的缩放半径;

图3是示例系统的框图,在所述示例系统中可以实现用于以基于与用户位置相关联的行进时间的缩放级别显示初始地图的技术;

图4是具有要基于与用户的位置相关联的行进时间而增加的缩放级别的示例地图显示;

图5是具有已经基于与用户的位置相关联的行进时间而增加的缩放级别的示例地图显示;和

图6是用于以基于与用户的位置相关联的行进时间的缩放级别来显示初始地图的示例方法的流程图。

具体实施方式

概览

如上所述,当用户加载地图应用时,该应用将在用户添加起点或目的地之前显示与用户的位置相关联的初始地图。这个初始地图可以包括商店、餐馆或其他兴趣点(poi),以便用户可以看到附近的东西。为了显示初始地图,应用必须确定适当的初始缩放级别。例如,初始地图可以缩小以显示用户所在的整个州或国家,或者可以放大以显示具有城市街区半径的区域,或者两者之间的任何东西。当前的地图应用通常显示包括用户的位置周围几英里的半径的初始地图。然而,取决于用户所处的位置,包括一或两英里半径的初始地图可能没有用。

例如,包括一或两英里半径的初始地图可能显示得太少,从而在更分散的区域或农村区域或在较小的城市中没有用。也就是说,离农村区域或较小城市的给定位置一或两英里可能只包括几个poi,或者可能不包括任何poi。例如,如图1所示,缩放到包括内布拉斯加(nebraska)州林肯(lincoln)市内一英里半径的地图只包括少量的poi。此外,位于农村区域的用户通常可能要行进大大远于一或两英里才能到达poi。例如,因为在分散的区域或农村区域的交通量(traffic)通常较少,所以在分散的区域或农村区域(诸如内布拉斯加州州林肯市)的用户可能驾驶十英里到达poi会感到舒适,因为这将仅花费她大约十分钟。

另一方面,包括一或两英里半径的初始地图可能显示得太多,从而在人口稠密的城市区域是没有用的。也就是说,离人口稠密的城市区域中的给定位置的一或两英里可能包括大量的poi。例如,如图2所示,缩放到包括旧金山(sanfrancisco)内的一英里半径的地图包括大量的poi。此外,位于人口稠密的城市区域的用户通常可能行进远少于一或两英里就到达poi。例如,因为在人口稠密的城市区域通常有更多的交通量(并且因为个人通常在这些区域步行而不是开车),在人口稠密的城市区域(诸如旧金山)的用户可能只在步行多达5个街区到达poi时感到舒适,因为这将花费他大约15分钟。

本公开的方法和系统通过提供以基于与用户的位置相关联的行进时间的缩放级别显示初始地图的地图应用来克服这些问题。有益的是,该应用显示被缩放以包括基于用户的当前地理位置用户可以合理访问的poi的地图。例如,该应用可以例如基于与用户相关联的过去的行进时间、基于用户输入或选择、或者默认地选择行进时间,诸如15分钟。该应用可以例如基于与用户的位置相关联的当前交通(traffic)信息和/或基于与用户或用户的位置相关联的运输模式来估计用户在所选择的行进时间内可以合理行进的距离。例如,如果交通在用户的位置以每小时30英里的速度移动,则应用可以估计用户将能够在15分钟内行进大约7.5英里。作为另一个示例,如果用户的区域中的人通常步行而不是驾驶,应用可以估计用户将能够在15分钟内步行大约一英里。因此,当用户打开应用时,应用可以以基于该估计的行进距离的缩放半径来显示初始地图。例如,如果15分钟行程的估计的行进距离是7.5英里,则在初始地图中可以显示围绕用户的位置7.5英里的缩放半径。类似地,如果15分钟行程的估计行进距离是1英里,则在初始地图中可以显示围绕用户的位置1英里的缩放半径。

该地图应用的一些示例相对于具有固定初始缩放级别的地图应用,可以提供可以具有更可能适合用户需求的缩放级别的自动自适应的初始或默认视图。此外,该初始或默认视图可以在没有或只有与用户的有限附加交互的情况下提供。也就是说,用户可能不太可能需要从初始或默认缩放级别手动调整地图应用的缩放级别,或者任何调整可能小于固定缩放所需的调整。这可以为地图应用提供改进的用户-机器界面。虽然这通常是有益的,但是当用户使用地图应用进行驾驶时,这可能是特别有益的,其中用户对地图应用进行手动调整的机会有限。

示例硬件和软件组件

参考图3,示例通信系统100包括客户端设备102,其可以例如经由网络108与地图数据服务器104、导航服务器106和服务器设备150通信。地图数据服务器104可以向客户端设备102提供地图数据以生成地图显示,而导航服务器106可以向客户端设备102提供驾驶、步行或公共交通指引(publictransitdirections)。在各种实施方式中,客户端设备102可以是智能手机、计算机、平板电脑或任何其他合适的计算设备。客户端设备102可以包括存储器110、一个或多个处理器(cpu)112、图形处理单元(gpu)114、i/o模块116、用户界面118和全球定位服务(gps)模块120。

存储器110可以是非暂时性存储器,并且可以包括一个或几个合适的存储器模块,诸如随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存、其他类型的持久存储器等。例如,i/o模块116可以是触摸屏。在各种实施方式中,客户端设备102可以包括比图3所示更少的组件,或者相反,包括附加的组件。在其他实施例中,客户端计算设备102可以是任何合适的便携式或非便携式计算设备。例如,客户端计算设备102可以是膝上型计算机、台式计算机、诸如智能手表或智能眼镜等可佩戴设备。

存储器110存储操作系统(os)122,操作系统(os)122可以是任何类型的合适的移动或通用操作系统。os122可以包括允许应用检索传感器读数的应用编程接口(api)功能。例如,被配置为在客户端设备102上执行的软件应用可以包括调用os122api以在该时刻检索客户端设备102的当前地理位置的指令。存储器110还存储被配置为生成交互式数字地图的地图应用124。

地图应用124可以包括视口参数选择器126,视口参数选择器126可以被配置为基于客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的估计的距离来选择用于数字地图的视口的参数。一般来说,数字地图的视口包括初始位置周围的地理区域,诸如客户端设备102的当前地理位置或默认位置。示例视口参数可以是数字地图的缩放级别。在一些示例中,视口参数选择器126可以被配置为选择缩放级别,使得如数字地图中所示的初始位置周围的缩放半径等于客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的估计距离。

在一些示例中,特定时间段可以是默认时间段,诸如15分钟或20分钟。附加地或可替代地,视口参数选择器126可以被配置为分析用户过去的行程以识别与用户相关联的平均行进时间,并且可以使用平均行进时间作为特定时间段。此外,在一些示例中,视口参数选择器126可以被配置为使用与先前呈现的数字地图或先前选择的poi相关联的用户交互作为训练数据来生成机器学习模型,并且可以使用机器学习模型来选择特定时间段。

视口参数选择器126可以结合诸如与地理位置相关联的交通状况、与地理位置相关联的天气状况、与地理位置相关联的速度限制、与地理位置相关联的运输模式(或与客户端设备102的用户相关联的运输模式)等因素,利用来自导航服务器106的驾驶、步行或公共交通指引,来估计客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离。此外,视口参数选择器126可利用来自导航服务器106的驾驶、步行或公共交通指引来估计用户在特定时间段内从初始位置开始在不同方向可以行进的多个距离,并组合多个距离以生成估计距离(例如,通过对多个距离取平均)。

因此,使用由视口参数选择器126选择的视口参数,地图应用124可以根据所选择的参数生成数字地图,并且经由客户端设备102的用户界面118显示数字地图。具体而言,在接收到指示目的地位置的任何用户输入之前,地图应用124可以根据所选择的参数生成数字地图。

注意,尽管图3将地图应用124示为独立的应用,但是地图应用124的功能也可以以经由在客户端计算设备102上执行的网络浏览器可访问的在线服务的形式来提供,作为在客户端计算设备102上执行的另一软件应用的插件或扩展,等等。地图应用124通常可以为不同的相应操作系统提供不同的版本。例如,客户端设备102的制造商可以提供包括用于androidtm平台的地图应用22的软件开发工具包(sdk)、用于iostm平台的另一sdk等。

除了客户端设备102之外,通信系统100还包括服务器设备150,该服务器设备150被配置为提供用于在客户端设备102上生成地图显示的视口参数。通信系统100还可以包括导航数据服务器106,导航数据服务器106提供例如驾驶、步行、骑自行车或公共交通指引,并确定从起始位置到目的地的行进时间。此外,通信系统100可以包括地图数据服务器104,该地图数据服务器104向服务器设备150提供地图数据以生成地图显示。在通信系统100中操作的设备可以经由通信网络108互连。

在一些实施方式中,服务器设备150包括一个或多个处理器152和存储器154。存储器154可以是有形的、非暂时性的存储器,并且可以包括任何类型的合适的存储器模块,包括随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存、其他类型的持久存储器等。存储器154存储可在构成视口参数生成器156的处理器152上执行的指令,视口参数生成器156可以确定地图应用中的地图显示的视口的初始视口参数。例如,初始视口参数可以是缩放级别。视口参数生成器156可以从客户端设备102,更具体地说,从视口参数选择器126接收对包括初始位置的地图数据的请求。在一些实施例中,初始位置是客户端设备102的用户的当前地理位置。在其他实施例中,初始位置是默认位置,诸如旧金山。

在任何情况下,视口参数生成器156然后可以为地图显示确定视口参数,诸如缩放级别。如上所述,视口参数生成器156可以基于用户在特定时间段(例如,15分钟)内从初始位置可以行进的估计距离来确定缩放级别。为了估计用户在特定时间段内从初始位置可以行进的距离,视口参数生成器156可以请求导航服务器106提供导航指引和相应的行进时间以及从初始位置到初始位置的阈值距离(例如,60英里)内的poi的行进距离。然后视口参数生成器156可以识别具有匹配于特定时间段的行进时间的poi。在一些实施例中,视口参数生成器156可以计算针对所识别的poi的行进距离的平均值作为缩放半径。在其他实施例中,视口参数生成器156可以过滤所识别的poi中的一些,使得视口参数生成器156识别从初始位置起在不同方向上的poi(例如,从初始位置起在每个主方向上一个poi),以及然后计算针对所识别的poi的行进距离的平均值。

在一些实施例中,用于估计用户从初始位置可以行进的距离的特定时间段是预定时间段(例如,10分钟、15分钟、20分钟等)。在其他实施例中,视口参数生成器156使用机器学习模型来确定特定时间段。更具体地,用户可以选择地图应用124中的用户控件来共享她的位置数据和用户交互数据。视口参数生成器156然后可以获得与先前呈现的数字地图或先前选择的poi相关联的用户交互,作为机器学习模型的训练数据。例如,视口参数生成器156可以获得在其中用户在数字地图正被呈现的阈值时间段内调整了缩放级别的先前呈现的数字地图的实例,以及在其中用户在所述阈值时间段内没有调整缩放级别的数字地图的实例。对于先前呈现的数字地图的每个实例,视口参数生成器156可以获得初始缩放级别的指示和/或调整后的缩放级别的指示。视口参数生成器156还可以将对应的时间段分配给每个缩放级别,作为对行进对应于缩放级别的缩放半径所花费的时间量的估计,使得随着缩放级别增加,时间段减少。例如,对于缩放级别6,时间段可以是15分钟,以及对于缩放级别8,时间段可以是10分钟。

机器学习模型然后可以基于与先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段来确定时间段。最终缩放级别可以是调整后的缩放级别或如果初始缩放级别在数字地图正被呈现的阈值时间段内没有被调整,则为初始缩放级别。例如,机器学习模型可以将时间段确定为与最终缩放级别相关联的时间段的平均值、与最终缩放级别相关联的时间段的加权平均值(其中最近呈现的数字地图被分配了更高的权重),或者基于与最终缩放级别相关联的时间段的任何合适的组合来确定。

在一些实施例中,机器学习模型可以基于与先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段和先前呈现的数字地图的地理区域来确定时间段。例如,视口参数生成器156可以向机器学习模型提供针对所请求的地图数据的初始位置,并且机器学习模型可以基于与包括初始位置或初始位置的阈值距离内的位置的先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段来确定时间段。

例如,机器学习模型可以针对旧金山(sanfrancisco)指示10分钟的时间段以及针对加利福尼亚州(ca)半月湾(halfmoonbay)(旧金山以外的一个沿海小镇)指示15分钟的时间段。当机器学习模型接收到旧金山和半月湾之间的初始位置时,机器学习模型可以确定哪个城市更接近初始位置,并将时间段确定为与更接近的城市相关联的时间段。

机器学习模型可以使用任何合适的机器学习技术来生成,诸如回归分析(例如,逻辑回归、线性回归、或多项式回归)、k近邻、决策树、随机森林、增强、神经网络、支持向量机、深度学习、强化学习、贝叶斯网络等。在上述示例中,视口参数生成器156基于来自请求地图数据的用户的用户交互数据生成机器学习模型。在其他实施例中,视口参数生成器156可以提供来自几个用户的用户交互作为机器学习模型的训练数据。

同样在一些实施例中,视口参数生成器156可以向导航服务器106提供运输模式以及对导航指引和相应的行进时间和行进距离的请求。然后视口参数生成器156可以识别具有与特定运输模式的特定时间段相匹配的行进时间的poi。在一些实施例中,特定的运输模式是驾驶。在其他实施例中,视口参数生成器156基于初始位置确定特定的运输模式。例如,视口参数生成器156可以确定对于农村区域,特定的运输模式是驾驶,而对于城市区域,特定的运输模式是步行。在另一个示例中,如果初始位置非常接近自行车道,则视口参数生成器156可以确定特定的运输模式是骑自行车,并且如果初始位置非常接近火车站,则视口参数生成器156可以确定特定的运输模式是公共运输。

在其他实施例中,视口参数生成器156可以基于客户端设备102的用户的用户简档来确定传输模式。更具体地,用户可以选择地图应用124中的用户控件来共享她的位置数据和导航历史。导航历史可以包括从起始位置到目的地的先前导航请求以及每个导航请求的相应运输模式。然后视口参数生成器156可以确定运输模式为根据用户的用户简档中的用户导航历史的最频繁的运输模式。附加地或可替代地,视口参数生成器156可以将运输模式确定为在用户导航历史中起始位置在初始位置的阈值距离(例如,一英里)内的导航请求的最频繁的运输模式。

在任何情况下,视口参数生成器156然后可以识别对应于缩放半径的缩放级别,并且可以从地图数据服务器104请求所识别的缩放级别的、针对包括初始位置的地理区域的地图数据。然后,视口参数生成器156可以将所识别的缩放级别的地图数据提供给视口参数选择器126,用于在客户端设备102上显示。在其他实施例中,视口参数生成器156连同对所识别的缩放级别的指示一起向客户端设备102提供针对包括初始位置的地理区域的地图数据。视口参数选择器126然后生成在所识别的缩放级别的、包括初始位置的地图显示。在一些实施例中,当客户端设备102启动地图应用124时,地图显示被呈现给用户。

视口参数生成器156和视口参数选择器126可以作为视口参数生成系统的组件来操作。可替代地,视口参数生成系统可以仅包括服务器侧组件,并且仅仅向视口参数选择器126提供以所确定的视口参数呈现数字地图的指令。换句话说,这些实施例中的视口参数生成技术可以对视口参数选择器126透明地实现。作为另一种替代,视口参数生成器156的全部功能可以在视口参数选择器126中实现。

示例地图显示

图4是具有缩放级别(例如,缩放级别6)的、包括用户的当前地理位置的地理区域的示例地图显示,该缩放级别将由视口参数生成器156和/或视口参数选择器126基于与用户的位置相关联的行进时间来增加。例如,响应于接收到对包括用户的当前地理位置的地理区域的地图数据的请求,视口参数生成器156可以从地图数据服务器104检索以缩放级别6的、针对包括用户的当前地理位置的地理区域的地图数据。然后视口参数生成器156可以以缩放级别6从导航服务器106请求导航数据,该导航数据包括从用户的当前地理位置到包括用户的当前地理位置的地理区域边界处或附近的poi或其他位置的行进时间。如图4所示,客户端设备102的当前地理位置周围的地理区域包括距客户端设备102的位置多达28分钟车程(drive)的位置。如果显示图4的地图的客户端设备的用户位于人口密集的城市区域,则该地图显示被缩小得太多,以至于不能向用户显示有用的、可步行的poi。

视口参数生成器156然后将所识别的行进时间(例如,28分钟)与阈值时间段(例如,15分钟)进行比较,并且如果所识别的行进时间超过阈值时间段多于阈值差异(例如,1分钟),则视口参数生成器156可以增加缩放级别并重复该过程。如果所识别的行进时间少于阈值时间段多于阈值差异(例如,1分钟),则视口参数生成器156可以降低缩放级别并重复该过程,直到所识别的行进时间匹配阈值时间段或者在阈值时间段的阈值差异(例如,1分钟)内。在其他实施例中,这不是迭代过程,并且视口参数生成器156经由导航服务器106识别从用户的当前地理位置起的行进时间在阈值时间段的阈值差异内的位置。视口参数生成器156然后基于从用户的当前地理位置到所识别的位置的距离来确定缩放半径,并识别对应于缩放半径的缩放级别。

图5是根据本公开的技术的具有基于与用户的位置相关联的行进时间而增加的缩放级别(例如,缩放级别8)的示例地图显示。图5的地图显示描绘了与图4所示相同的位置,但是已经被自动放大(例如,放大到缩放级别8),使得地图显示中所示的地理区域反映了客户端设备的用户在特定时间段(例如,步行10分钟)内可以行进的距离。更具体地,在图5中,从用户的当前地理位置到地图显示的边界处或附近的poi或其他位置的行进时间在阈值时间段(例如,步行10分钟)的阈值差异(例如,一分钟)内。

示例方法

图6示出了用于生成数字地图的示例方法600的流程图。方法600可以在存储在计算机可读存储器上并可在客户端设备102的一个或多个处理器上执行的指令集中实现。例如,方法600可以由地图应用124和/或视口参数选择器126来实现。在其他实施例中,方法600可以由服务器设备150实现,并且更具体地,由视口参数生成器156实现。在其他实施例中,方法600由客户端设备102、服务器设备150、视口参数选择器126和/或视口参数生成器156的任何合适的组合来实现。根据方法600,为客户端设备102确定缩放级别。但是,可以使用类似的方法来确定其他地图视口参数。

在框602,可以从客户端设备102接收呈现具有初始位置的数字地图的请求。例如,客户端设备的用户可以打开客户端设备102上的地图应用124,从而触发对呈现数字地图的请求。

在框604,可以基于初始位置,诸如客户端设备102的当前地理位置或默认位置,来估计客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离。一般来说,客户端设备102的用户在特定时间段期间可以行进的距离可以反映客户端设备102的用户在典型行程中可能行进的距离。在一些示例中,特定时间段可以是针对典型用户行进时间的默认时间段,诸如10分钟、15分钟、20分钟等。另外,在一些示例中,可以基于与客户端设备102的用户相关联的先前行程来选择特定时间段。例如,特定时间段可以是基于与客户端设备102的用户相关联的先前行程的平均(例如,均值、中值、取模等)行进时间。

此外,在一些示例中,可以通过使用与先前呈现的数字地图或先前选择的poi相关联的用户交互作为训练数据来生成机器学习模型以学习特定时间段。例如,如果在地图应用呈现初始数字地图时用户通常放大,则可以减少特定时间段。相反,如果在地图应用呈现初始数字地图时用户通常缩小,则可以增加特定时间段。作为另一个示例,如果用户通常选择离她的当前地理位置更远或具有更长的估计的运送(transit)时间的poi,则可以增加特定时间段。相反,如果用户通常选择离她的当前地理位置更近或具有更短的估计的行进时间的poi,则可以减少特定时间段。

更具体地,可以获得与先前呈现的数字地图或先前选择的兴趣点poi相关联的用户交互,作为机器学习模型的训练数据。例如,可以获得其中用户在数字地图正被呈现的阈值时间段内调整了缩放级别的先前呈现的数字地图的实例,以及可以获得其中用户在所述阈值时间段内没有调整缩放级别的数字地图的实例。对于先前呈现的数字地图的每个实例,可以获得对初始缩放级别的指示和/或对调整后的缩放级别的指示。对应的时间段也可以被分派给每个缩放级别,作为对行进对应于缩放级别的缩放半径所花费的时间量的估计,使得随着缩放级别的增加,所述时间段减少。例如,对于缩放级别6,时间段可以是15分钟,以及对于缩放级别8,时间段可以是10分钟。

机器学习模型然后可以基于与先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段来确定时间段。最终缩放级别可以是调整后的缩放级别或如果初始缩放级别在数字地图正被呈现的阈值时间段内没有被调整,则为初始缩放级别。例如,机器学习模型可以将时间段确定为与最终缩放级别相关联的时间段的平均值、与最终缩放级别相关联的时间段的加权平均值(其中最近呈现的数字地图被分配了更高的权重),或者基于与最终缩放级别相关联的时间段的任何合适的组合来确定。

在一些实施例中,机器学习模型可以基于与先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段和先前呈现的数字地图的地理区域来确定时间段。例如,可以将针对所请求的地图数据的初始位置提供给机器学习模型,并且机器学习模型可以基于与针对包括所述初始位置或在所述初始位置的阈值距离内的位置的先前呈现的数字地图的最终缩放级别相关联的时间段来确定所述时间段。

在任何情况下,客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离可以基于诸如与地理位置相关联的交通状况、与地理位置相关联的天气状况、与地理位置相关联的速度限制、与地理位置相关联的运输模式、与客户端设备102的用户相关联的运输模式、一天中的时间和/或这些因素的某种组合的因素。在一些实施例中,客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离通过从导航服务器106检索导航数据来确定,该导航数据包括考虑到交通状况、天气状况、速度限制等的、从初始位置到各个位置的估计的行进时间以及到各个位置的相应行进距离。

例如,与客户端设备102的地理位置相关联的增加的交通量可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更短的距离,而与客户端设备102的地理位置相关联的减少的交通量可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更长的距离。另外,与客户端设备102的地理位置相关联的恶劣天气条件可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更短的距离,而与客户端设备102的地理位置相关联的正常天气条件可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更长的距离。

此外,与客户端设备102的地理位置相关联的更高速度限制可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更长的距离,而与客户端设备102的地理位置相关联的更低速度限制可能意味着客户端设备102的用户可以在特定时间段内行进更短的距离。

另外,客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离可以基于与客户端设备102的地理位置相关联(或者与客户端设备102的用户相关联)的运输模式。例如,用户通常可以使用一种运输模式,诸如步行、公共交通(publictransit)或私人车辆。另外,如果客户端设备102位于城市中,则步行可以是与客户端设备102的地理位置相关联的运输模式。当与客户端设备102的地理位置相关联(或与客户端设备102的用户相关联)的运输模式是步行时,客户端设备102的用户可能仅能够在特定时间段期间行进短距离。此外,如果客户端设备102位于火车站或公共汽车站附近,则火车或公共汽车可以是与客户端设备102的地理位置相关联的运输模式。当与客户端设备102的地理位置相关联(或与客户端设备102的用户相关联)的运输模式是公共交通,诸如公共汽车或火车时,客户端设备102的用户可能能够在特定时间段期间行进更长的距离。此外,如果客户端设备102位于郊区或农村区域,则个人车辆可以是与客户端设备102的地理位置相关联的运输模式。当与客户端设备102的地理位置相关联(或与客户端设备102的用户相关联)的运输模式是个人车辆时,客户端设备102的用户可能能够在特定时间段期间行进更长的距离。

在一些示例中,估计客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的距离可以包括基于初始位置估计用户在特定时间段内从初始位置起在不同方向上可以行进的多个距离,并且组合所述多个距离以生成估计的距离。例如,可以从导航服务器106检索用于从客户端设备102的地理位置起在各个方向上行进特定时间量的多个样本路线,并且可以对与每个样本路线相关联的距离进行平均,以产生客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的估计的距离。

在框606,可以基于估计的距离来选择用于数字地图的视口的参数。视口可以包括初始位置周围的地理区域。在一些示例中,所选择的视口参数可以是缩放级别。例如,可以选择缩放级别,使得初始位置周围的缩放半径等于客户端设备102的用户在特定时间段内可以行进的估计的距离。因此,数字地图中初始位置周围的地理区域可以反映客户端设备102的用户可能行进的区域内的poi和街道,而不包括不必要地远离初始位置的poi。

在框608,可以根据所选择的参数生成数字地图,并且在框610,可以经由客户端设备102的用户界面显示数字地图。特别地,在客户端设备102接收到指示目的地位置的任何用户输入之前,可以经由客户端设备102的用户界面显示数字地图。因此,客户端设备102的用户可以查看客户端设备102的用户可能行进的区域内的poi和街道,以便选择poi。例如,客户端设备102的用户可以打开反映客户端设备102的用户可能行进的区域内的各种餐馆的初始地图。

附加考虑

以下附加考虑适用于上述讨论。贯穿本说明书,多个实例可以实现描述为单个实例的组件、操作或结构。尽管一个或多个方法的各个操作被示出并描述为分开的操作,但是各个操作中的一个或多个可以同时执行,并且不需要以所示的顺序执行操作。在示例配置中呈现为分开的组件的结构和功能可以实现为组合的结构或组件。类似地,呈现为单个组件的结构和功能可以实现为分开的组件。这些和其他变化、修改、添加和改进落入本公开主题的范围内。

另外,本文将某些实施例描述为包括逻辑或多个组件、模块或机制。模块可以构成软件模块(例如,存储在机器可读介质上的代码)或硬件模块。硬件模块是能够执行某些操作的有形单元,并且可以以某种方式配置或布置。在示例实施例中,一个或多个计算机系统(例如,独立的、客户端或服务器计算机系统)或计算机系统的一个或多个硬件模块(例如,处理器或一组处理器)可以由软件(例如,应用或应用部分)配置为操作以执行如本文所述的某些操作的硬件模块。

硬件模块可以包括专用电路或逻辑,其被永久配置(例如,作为专用处理器,诸如现场可编程门阵列(fpga)或专用集成电路(asic))以执行某些操作。硬件模块还可以包括由软件临时配置以执行某些操作的可编程逻辑或电路(例如,包含在通用处理器或其他可编程处理器中)。应当理解,在专用且永久配置的电路中或者在临时配置的电路(例如,由软件配置的)中实现硬件模块的决定可以由成本和时间考虑来驱动。

因此,术语硬件应被理解为包含有形实体,即被物理构造、永久配置(例如,硬连线)或临时配置(例如,编程)来以某种方式操作或执行本文描述的某些操作的实体。考虑到硬件模块被临时配置(例如,编程)的实施例,每个硬件模块不需要在任何一个时刻被配置或实例化。例如,在硬件模块包括使用软件配置的通用处理器的情况下,通用处理器可以在不同时间被配置为相应的不同硬件模块。软件可以相应地配置处理器,例如,以在一个时刻构成特定的硬件模块,并且在不同的时刻构成不同的硬件模块。

硬件和软件模块可以向其他硬件和/或软件模块提供信息,并从其他硬件和/或软件模块接收信息。因此,所描述的硬件模块可以被认为是通信耦合的。当多个这样的硬件或软件模块同时存在时,通信可以通过连接硬件或软件模块的信号传输(例如,经由适当的电路和总线)来实现。在多个硬件模块或软件在不同时间被配置或实例化的实施例中,这种硬件或软件模块之间的通信可以例如通过在多个硬件或软件模块可以访问的存储器结构中存储和检索信息来实现。例如,一个硬件或软件模块可以执行操作,并将该操作的输出存储在其通信耦合的存储器设备中。然后,另一个硬件或软件模块可以在以后访问存储器设备,以检索和处理存储的输出。硬件和软件模块也可以启动与输入或输出设备的通信,并且可以对资源(例如,信息集合)进行操作。

本文描述的示例方法的各种操作可以至少部分地由被临时配置(例如,通过软件)或永久配置为执行相关操作的一个或多个处理器来执行。无论是临时配置的还是永久配置的,这种处理器可以构成处理器实现的模块,其操作以执行一个或多个操作或功能。在一些示例实施例中,本文提到的模块可以包括处理器实现的模块。

类似地,本文描述的方法或例程可以至少部分地由处理器实现。例如,方法的至少一些操作可以由一个或多个处理器或处理器实现的硬件模块来执行。某些操作的执行可以分布在不仅驻留在单个机器中、而且还部署在多个机器上的一个或多个处理器中。在一些示例实施例中,一个或多个处理器可以位于单个位置(例如,在家庭环境、办公室环境中或作为服务器群),而在其他实施例中,处理器可以分布在多个位置。

一个或多个处理器还可以操作以支持“云计算”环境的相关操作的执行或作为saas。例如,如上所述,至少一些操作可以由一组计算机(作为包括处理器的机器的示例)来执行,这些操作可以经由网络(例如,因特网)和经由一个或多个适当的接口(例如,api)来访问。

某些操作的执行可以分布在不仅驻留在单个机器中、而且还部署在多个机器上的一个或多个处理器中。在一些示例实施例中,一个或多个处理器或处理器实现的模块可以位于单个地理位置(例如,在家庭环境、办公室环境或服务器群内)。在其他示例实施例中,一个或多个处理器或处理器实现的模块可以分布在多个地理位置。

本说明书的一些部分是按照算法或对存储为机器存储器(例如,计算机存储器)内的比特或二进制数字信号的数据的操作的符号表示的形式呈现的。这些算法或符号表示是数据处理领域的普通技术人员用来向本领域其他技术人员传达其工作实质的技术的示例。如本文所用,“算法”或“例程”是导致期望结果的自洽操作序列或类似处理。在这种上下文中,算法、例程和操作涉及物理量的物理操纵。典型地,但不是必须地,这些量可以采取能够被机器存储、访问、传递、组合、比较或以其他方式被操纵的电、磁或光信号的形式。主要出于通用的原因,有时使用诸如“数据”、“内容”、“比特”、“值”、“元素”、“符号”、“字符”、“术语”、“数字”、“标号”等的词语来指代这种信号是方便的。然而,这些词语仅仅是方便的标签,并且将与适当的物理量相关联。

除非特别说明,否则本文中使用诸如“处理”、“计算”、“演算”、“确定”、“呈现”、“显示”等的词语的讨论可以指机器(例如,计算机)的动作或过程,该机器操纵或转换一个或多个存储器(例如,易失性存储器、非易失性存储器或其组合),寄存器,或接收、存储、发送或显示信息的其他机器组件内的表示为物理(例如,电、磁或光)量的数据。

如本文所使用的,对“一个实施例”或“实施例”的任何引用意味着结合该实施例描述的特定元件、特征、结构或特性被包括在至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在说明书中不同地方的出现不一定都指同一实施例。

一些实施例可以使用表达“耦合”和“连接”及其派生词来描述。例如,一些实施例可以使用术语“耦合”来描述,以指示两个或更多个元件直接物理或电接触。然而,术语“耦合”也可以表示两个或更多个元件彼此不直接接触,但是仍然彼此合作或交互。实施例不限于此上下文。

如本文所使用的,术语“包括”、“包括有、”“包含”、“包含有”、“具有”、“有”或其任何其他变体旨在涵盖非排他性的包含。例如,包括元素的列表的过程、方法、物品或装置不一定仅限于这些元素,而是可以包括未明确列出的或这种过程、方法、物品或装置固有的其他元素。此外,除非有相反的明确说明,否则“或”指的是包含性的或,而不是排他性的或。例如,条件a或b由下列任一条件满足:a为真(或存在)且b为假(或不存在),a为假(或不存在)且b为真(或存在),以及a和b都为真(或存在)。

此外,使用“一”或“一个”来描述本文的实施例的元件和组件。这样做仅仅是为了方便和给出描述的一般意义。本说明书应被理解为包括一个或至少一个,且单数也包括复数,除非显然它另有含义。

在阅读本公开后,本领域的技术人员将理解用于通过本文公开的原理建立与导航相关的通信会话的另外的替代结构和功能设计。因此,虽然已经示出和描述了特定的实施例和应用,但是应当理解,所公开的实施例不限于本文公开的精确构造和组件。可以在不脱离所附权利要求限定的精神和范围的情况下,对本文公开的方法和装置的布置、操作和细节进行各种对于本领域技术人员来说显而易见的修改、改变和变化。

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