用于生成基于车辆数据的上车/下车点信息的装置及方法与流程

用于生成基于车辆数据的上车/下车点信息的装置及方法
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2020年8月3日在韩国知识产权局提交的申请号为10-2020-0096954的韩国专利申请的优先权，该韩国专利申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
3.本公开涉及一种用于生成车辆上车/下车点信息的装置及方法，具体地涉及一种基于车辆数据生成关于车辆上车点和下车点的信息的装置及方法。


背景技术：

4.目前，随着技术进步和政府层面的支持，电动车辆尤其是电动公交车正处于不断扩张的趋势。对于地方政府和公交公司而言，主要前提之一是在保持现有路线系统的情况下，通过用电动公交车替换公交车时估计功耗来确定是否存在运营问题。
5.全球汽车制造商(oem)、电信公司和初创公司都在利用车辆实时数据进行监测和基础统计分析，但目前还没有技术可以基于公交车和路线来预测定制的功耗。
6.因此，需要一种能够针对公交车车站之间每个区间准确分析诸如车辆、外部环境等影响电动公交车效率的变化因素的方法。
7.另外，还需要同步用于实现该方法的车辆时间序列数据和gps数据，并识别数据一致性。
8.本背景技术部分中包含的信息仅用于增强对本公开的一般背景的理解，不可视为对该信息构成本领域技术人员已知的现有技术的承认或任何形式的启发。


技术实现要素：

9.本发明旨在解决现有技术中存在的上述问题，同时完整保持现有技术所取得的优点。
10.本公开的一方面提供一种能够针对每个车辆上车和下车点区间准确分析例如车辆、外部环境等影响电动车辆效率的变化因素的装置和方法。
11.本公开的另一方面提供一种能够同步用于实现该方法的车辆时间序列数据和gps数据并识别数据一致性的装置和方法。
12.本公开的另一方面提供一种能够进行数据整合的装置和方法，该数据整合可以在存储和管理收集的数据时应用。
13.本公开的另一方面提供一种能够通过时间轴调整来测量精细的车辆位置并实现可用于各种基于位置的分析的算法的装置和方法。
14.本公开的另一方面提供一种能够针对在同一路线上运行的车辆的信息生成在运行单元下细分的车辆上车/下车点单元信息的装置和方法。
15.本公开的另一方面提供一种能够识别车辆上车/下车点区间的起点和终点之间的运行模式以识别更准确的运行信息的装置和方法。
16.本发明构思要解决的技术问题不限于上述问题，本公开所属领域的技术人员从以下描述中将清楚地理解本文中未提及的任何其它技术问题。
17.根据本公开的一方面，一种用于生成基于车辆数据的上车点和下车点信息的装置包括处理器，该处理器包括：时间序列数据处理器，被配置为基于预设的第一时间对多个时间序列数据进行重采样，其中多个时间序列数据从车辆中包括的多个传感器接收并且包括车辆的第一速度数据；gps数据处理器，被配置为基于预设的第二时间对gps数据进行重采样，其中gps数据与车辆的gps相关并且包括车辆的第二速度数据；位置数据导出装置，基于第一速度数据、第二速度数据和动态时间扭曲(dtw)算法，整合时间序列数据和gps数据，并从整合后的数据中获取车辆的位置数据；位置整合装置，整合从公共机构接收的车辆上车点和车辆下车点的位置信息；以及标识符生成器，基于车辆上车点和下车点的位置信息，在车辆的位置数据中分别生成与上车点和下车点的位置相关的上车点标识符和下车点标识符。
18.在一个实施例中，从多个传感器输出的时间序列数据可以包括以不同时间周期输出的多个变量数据，并且时间序列数据处理器可以基于第一时间对多个变量数据进行重采样。
19.在一个实施例中，gps数据可以包括关于纬度、经度、方位角、第二速度和高度的数据，并且gps数据处理器可以生成通过以预定时间周期提取关于纬度、经度、方位角、第二速度或高度的数据中的至少一项来获取的表格。
20.在一个实施例中，位置数据导出装置被配置为可以计算每个时间轴的第一速度数据和第二速度数据的欧几里德距离(euclidean distance)，导出具有最小欧几里德距离的最小距离有序对，以及基于有序对整合时间序列数据和gps数据。
21.在一个实施例中，位置数据导出装置可以比较第一速度数据和第二速度数据以校正时间延迟。
22.在一个实施例中，位置整合装置可以通过整合多个公共机构应用程序接口(api)来导出车辆上车/下车点的位置信息。
23.在一个实施例中，位置整合装置可以基于每个主要城市路线的速度、全国每个上车/下车点的乘客人数和特定地区的每条路线的乘客人数而导出车辆上车/下车点的位置信息。
24.在一个实施例中，标识符生成器可以基于从位置整合装置获取的车辆的转弯点信息，在车辆的位置数据中生成与转弯点相关的转弯标识符。
25.在一个实施例中，标识符生成器被配置为可以分别基于从位置整合装置获取的上车/下车点的位置信息识别车辆的上车/下车点到达时间点，并在对应于上车/下车点到达时间点的车辆位置数据中生成上车/下车点标识符。
26.根据本公开的另一方面，一种用于生成基于车辆数据的上车点和下车点信息的方法包括：时间序列数据处理操作，从车辆中包括的多个传感器接收包括车辆的第一速度数据的多个时间序列数据，并基于预设的第一时间对时间序列数据进行重采样；gps数据处理操作，基于预设的第二时间对gps数据进行重采样，gps数据与车辆的gps相关并且包括车辆的第二速度数据；位置数据导出操作，基于第一速度数据、第二速度数据和dtw算法，整合时间序列数据和gps数据，并从整合后的数据中获取车辆的位置数据；位置整合操作，整合从
公共机构接收的车辆上车点和车辆下车点的位置信息；以及标识符生成操作，基于车辆上车/下车点的位置信息，在车辆的位置数据中分别生成与上车点和下车点的位置相关的上车点标识符和下车点标识符。
附图说明
27.通过以下结合附图的详细描述，本公开的上述和其它目的、特征和优点将更加明显：
28.图1是根据本公开的实施例的用于生成基于车辆数据的上车/下车点信息的装置的控制框图；
29.图2是示出根据本公开的实施例的时间序列数据的重采样的示图；
30.图3是示出根据本公开的实施例的gps数据的重采样的示图；
31.图4是用于示出根据本公开的实施例的数据校正的控制流程图；
32.图5是用于示出根据本公开的实施例的公共机构应用程序接口(api)整合的视图；
33.图6是用于示出根据本公开的实施例的生成上车/下车点标识符的过程的控制流程图；
34.图7是示出根据本公开的示例的上车/下车点标识符的示图；以及
35.图8示出根据本公开的实施例的计算系统。
具体实施方式
36.在下文中，将参照示例性附图详细描述本公开的一些示例性实施例。在将附图标记添加到每个附图中的组件时，应注意的是，相同或等同的组件即使显示在其它附图上也由相同的附图标记表示。此外，在描述本公开的实施例时，将排除对公知的特征或功能的详细描述，以免不必要地使本公开的主旨不清楚。
37.在描述根据本公开的实施例的组件时，可以使用诸如“第一”、“第二”、“a”、“b”、“(a)”、“(b)”等术语。这些术语仅旨在将一个组件与另一组件区分开，并且这些术语不限制构成组件的性质、顺序或次序。除非另有定义，否则本文中使用的包括技术术语或科学术语的所有术语的含义与本公开所属领域的技术人员通常理解的含义相同。诸如在通用词典中定义的那些术语的术语应该被解释为具有与相关技术领域中的上下文含义相同的含义，并且除非在本技术中明确限定为具有理想或过分形式化的含义，否则不应解释为具有理想或过分形式化的含义。
38.在下文中，将参照图1至图5详细描述本公开的实施例。
39.图1是根据本公开的实施例的用于生成基于车辆数据的上车/下车点信息的装置的控制框图。
40.如图所示，用于生成上车/下车点信息的装置可以包括时间序列数据处理器110、gps数据处理器120、位置数据导出装置130、位置整合装置140和标识符生成器150。
41.根据本实施例的用于生成上车/下车点信息的装置是基于车辆，特别是公共汽车、诸如校车或通勤车等的班车、或在某一区间重复运行的车辆提供的车辆数据导出关于车辆停止的上车/下车点(例如，公交车站)的信息的装置。用于生成上车/下车点信息的装置可以安装在车辆内部，或者可以实施为向车辆提供上车/下车点信息的外部服务器。用于生成
上车/下车点信息的装置可以是在运营车辆的车辆公司或能够管理和监督车辆运营的公共机构的管理下驱动的装置。
42.时间序列数据处理器110可以基于预设的第一时间对多个时间序列数据进行重采样，其中，多个时间序列数据从车辆中包括的多个传感器s接收并且包括车辆的第一速度数据。
43.时间序列数据处理器110可以通过例如rpm传感器、速度传感器、方向盘、制动器等的多个传感器s接收并存储时间序列数据。这种时间序列数据可以是以不同时间周期从传感器s输出的变量数据。时间序列数据处理器110可以基于例如100ms的周期的第一时间而合成这些以不同时间周期输出的变量数据。
44.在本公开的各个实施例中，时间序列数据处理器110、gps数据处理器120、位置数据导出装置130、位置整合装置140和标识符生成器150中的每一个可以是处理器、计算机或诸如电子控制单元(ecu)的控制单元，或集成到一个控制单元中。
45.此外，与诸如“控制器”、“控制单元”、“控制装置”或“控制模块”等的控制装置相关的术语是指包括存储器和处理器的硬件设备，其被配置为执行被解释为算法结构的一个或多个步骤。存储器存储算法步骤，并且处理器执行算法步骤以执行根据本公开的各种示例性实施例的方法的一个或多个过程。根据本公开的示例性实施例的控制装置可以通过非易失性存储器和处理器来实现，该非易失性存储器被配置为存储用于控制车辆的各种组件的操作的算法或关于用于执行算法的软件命令的数据，该处理器被配置为利用存储在存储器中的数据执行上述操作。存储器和处理器可以是单独的芯片。或者，存储器和处理器可以集成在单个芯片中。处理器可以实现为一个或多个处理器。处理器可以包括各种逻辑电路和运算电路，可以根据从存储器提供的程序处理数据，并可以根据处理结果产生控制信号。
46.控制装置可以是由预定程序操作的至少一个微处理器，该预定程序可以包括用于执行包括在本公开的上述各种示例性实施例中的方法的一系列命令。
47.前述公开还可以实施为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质是可以存储随后可由计算机系统读取的数据的任何数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括硬盘驱动器(hdd)、固态磁盘(ssd)、硅磁盘驱动器(sdd)、只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘、光学数据存储装置等，以及作为载波的实施(例如，通过互联网传输)。
48.在本公开的各种示例性实施例中，上述每个操作可以由控制装置执行，并且控制装置可以由多个控制装置或集成的单个控制装置配置。
49.在本公开的各种示例性实施例中，控制装置可以以硬件或软件的形式来实现，或者可以以硬件和软件的组合来实现。
50.图2为示出根据本公开的实施例的时间序列数据的重采样的示图。
51.如图所示，车辆中的多个传感器s通过多个时间通道(time channel)以不同周期输出多个变量数据。例如，可以通过时间通道1每200ms输出一个变量数据，而可以通过时间通道267每100ms输出6个变量数据。从图2中可以看出，通过总共141个时间通道输出1081个变量数据，并且根据每个设备的传感器精度或数据收集特性，数据格式和数据收集间隔存在差异。
52.时间序列数据处理器110可以以100ms的时间单位对这种变量数据进行重采样，从
而增强数据解释能力并识别一致性。即，可以消除基于变量数据的收集单位的差异并且可以标准化变量数据。
53.在本文中，将由时间序列数据处理器110处理或已经由时间序列数据处理器110重采样并处理的车辆速度可以称为第一速度数据。
54.gps数据处理器120可以基于预设的第二时间对gps数据进行重采样，其中gps数据与车辆的gps相关并且包括车辆的第二速度数据。在本公开的各种实施例中，将由gps数据处理器120处理或已经由gps数据处理器120重采样并处理的车辆速度可以称为第二速度数据。
55.图3为示出根据本公开实施例的gps数据的重采样的示图。
56.如图3所示，gps数据可以包括关于纬度、经度、方位角、第二速度和高度的数据。gps数据处理器120可以通过将gps数据转换成特定格式后仅提取必要的列而对gps数据进行重采样。根据本实施例的gps数据处理器120可以以1秒的周期从有关纬度、经度、方位角、第二速度和高度的数据的表中提取至少一列，即仅必要的列，以生成1秒周期的数据。可以将第二时间设置为1秒以外的值。对此，在此明确说明，1秒是指预先设定的特定时间，作为具体例子来说明本发明，不排除其它时间。
57.即，根据本实施例的时间序列数据处理器110和gps数据处理器120解析接收到的数据和gps数据，并通过重采样过程同步时间间隔。
58.在一个示例中，时间序列数据处理器110的第一速度数据和gps数据处理器120的第二速度数据是可以从两个数据源获取的数据中的公共数据，其可以用来校正其它数据。
59.位置数据导出装置130可以基于第一速度数据、第二速度数据和dtw算法，整合时间序列数据和gps数据，并从整合后的数据中导出车辆的位置数据。
60.位置数据导出装置130通过比较作为两个数据源的相同收集信息的第一速度数据和第二速度数据而校正误差，以校正在整合时间序列数据和gps数据时可能出现的例如时间延迟的设备间收集误差。
61.为了校正这样的数据误差，位置数据导出装置130可以利用动态时间扭曲(dynamic time warping,dtw)算法。即，位置数据导出装置130可以计算每个时间轴的第一速度数据和第二速度数据的欧几里德距离，导出具有最小欧几里德距离的最小距离有序对，并基于有序对整合时间序列数据和gps数据。即，可以用具有最小欧几里德距离的两个时间点作为有序对而选择比较对，可以以比较对为中心进行数据整合，并且可以以生成的比较对为基准校正设备中的其它信息，从而将数据相互组合。
62.图4是用于示出根据本公开的实施例的数据校正的控制流程图。
63.图4中的各个操作可以由时间序列数据处理器110、gps数据处理器120和位置数据导出装置130执行。上述过程将通过图4概括如下。
64.首先，时间序列数据处理器110可以接收并存储包括车辆的第一速度数据的多个时间序列数据，并且可以对时间序列数据进行重采样，即基于第一时间处理时间序列数据(s410)。
65.当数据被如此处理时，时间序列数据处理器110从时间序列数据中提取车辆的第一速度数据(s415)。
66.类似地，gps数据处理器120可以接收并存储与车辆的gps相关的gps数据，并基于
第二时间提取并处理接收到的gps数据(s420)。
67.当gps数据被如此处理时，gps数据处理器120从gps数据中提取车辆的第二速度数据(s425)。
68.在一个示例中，当比较车辆时间序列数据和gps数据时，尽管使用在同一车辆和同一时段收集的数据，仍会发生时间延迟。这种时间延迟的增加或减少的趋势可以根据时段而变化。
69.位置数据导出装置130可以基于dtw算法来校正时间延迟以解决这样的问题。这意味着通过比较作为两个设备的相同收集信息的速度数据来校正误差。
70.gps数据处理器120可以计算每个时间轴的第一速度数据和第二速度数据的欧几里德距离(s430)，导出具有最小欧几里德距离的最小距离有序对(s431)，并基于有序对整合时间序列数据和gps数据(s433)。
71.在执行如图4所示的过程时，当需要对收集的数据进行存储和管理时，可以在数据存储前的预处理过程中应用相应的算法，并在数据整合后将数据管理在一张表中。另外，可以通过时间轴的调整来测量精细的车辆位置，并且精细的车辆位置可以用于各种基于位置的分析。另外，当车辆中的各种设备之间，即多个传感器s之间发生校正问题时，可以应用或利用图4中的校正过程。
72.再次返回图1，根据本实施例的位置整合装置140可以整合从公共机构接收的车辆上车/下车点的位置信息。位置整合装置140可以通过整合多个公共机构应用程序接口(api)导出车辆上车/下车点的位置信息，并且可以基于每个主要城市路线的速度、全国每个上车/下车点的乘客人数和特定地区的每条路线的乘客人数而导出车辆上车/下车点的位置信息。
73.国家机构提供与包括公交车在内的公共交通相关的数据，但分散在全国各地的各个机构都在管理数据，并且未整合的数据通过多个api提供。位置整合装置140是整合公共数据以进行全国数据分析的模块。可以通过位置整合装置140提取全国公交车上车/下车点的位置信息。
74.下面将以获取车辆上车/下车点信息为例描述可以从公共机构获取的用于获取例如公交车的公共交通工具的上车/下车点信息的方法。
75.图5是用于说明根据本公开的实施例的公共机构api整合的视图。
76.如图所示，位置整合装置140可以整合首尔(seoul)的开放数据api、釜山(busan)的公交系统api和政府的公共数据api，并且进一步整合来自其它公共机构的信息，例如京畿(gyeonggi)公交api或国土交通部(ministry of land,infrastructure,and transport)api。
77.另外，位置整合装置140可以进一步利用来自韩国运输安全局(korea transportation safety authority)的每个主要城市路线的速度信息、从韩国运输安全局提供的全国每个上车/下车点的乘客人数、从京畿交通信息中心提供的每条京畿路线的乘客人数等。
78.这样，由于通过整合多个政府机构的api提取上车/下车点的位置信息，因此可以方便准确地识别全国公交车上车/下车点的位置信息，并可以通过api更新实时收集最新信息。
79.标识符生成器150可以基于车辆上车/下车点的位置信息生成与车辆位置数据中的上车/下车点位置相关的上车/下车点标识符。
80.标识符生成器150对应于响应生成新运行单元(new operation unit)请求的模块，其中基于车辆内的车辆位置数据收集信息，整合关于上车/下车点单元(unit)的信息、车辆的位置数据和由政府提供的上车/下车点的位置信息，以识别每个车辆上车/下车点区间的起点和终点。
81.在本公开中，标识符生成器150可以基于从位置整合装置140获取的车辆的转弯点信息而生成与车辆的位置数据中的转弯点相关的转弯标识符，基于上车/下车点的位置信息识别车辆的上车/下车点到达时间点，并在对应于上车/下车点到达时间点的车辆位置数据中生成上车/下车点标识符。这将参照图6描述如下。
82.图6是用于示出根据本公开的实施例的生成上车/下车点标识符的过程的控制流程图。
83.首先，标识符生成器150从位置整合装置140的公共数据上车/下车点位置信息导出转弯点的位置坐标(s610)，并基于导出的位置坐标生成车辆数据中的转弯标识符(s620)。
84.由于需要这样的转弯标识符来区分同一区间的上行线和下行线，因此转弯点可以用作转弯标识符。
85.标识符生成器150可以从位置整合装置140的公共数据上车/下车点位置信息导出上车/下车点位置坐标(s630)，并基于导出的上车/下车点位置坐标生成车辆的上车/下车点到达时间点(s640)。
86.标识符生成器150可以基于每条路线的转弯位置和上车/下车点位置计算每个车辆时间轴的最小距离，并且可以将车辆数据中的最接近每个上车/下车点坐标的位置坐标点视为车辆经过的点。
87.当导出车辆的车站到达时间点时，对应于该到达时间点的车辆位置可以是距离上车/下车点位置最近的位置坐标，并且标识符生成器150可以基于位置坐标在车辆的位置数据中生成上车/下车点标识符(s650)。
88.总之，标识符生成器150可以利用车辆时间序列数据内的每个时间轴的纬度和经度坐标以及政府提供的每条公交路线的上车/下车点位置信息生成车辆运行数据中的上车/下车点单元。
89.因此，可以针对在同一路线上运行的车辆的信息生成在运行单元(operation unit)下细分的上车/下车点单元信息，并且可以通过车辆上车/下车点区间的起点和终点之间的运行模式(operation pattern)来识别更准确的运行信息(operation information)。另外，可以针对每个上车/下车点区间识别在整个路线区间内影响车辆的诸如外部环境等的变化因素。
90.图7是示出根据本公开的示例的上车/下车点标识符的示图。
91.如图所示，可以基于位置信息来区分车辆的上车/下车点。多个上车/下车点可以通过可以识别上车/下车点位置的位置坐标(x,y)来识别，并且可以通过转弯标识符来识别车辆是在上行线还是下行线。
92.根据本实施例，可以利用提取/处理/存储的车辆位置数据和公共数据上车/下车
点位置信息在实时运行数据中识别每个转折点和每个上车/下车点的位置。另外，如图7所示，可以基于车辆的运行方向(operation direction)来安排上车/下车点顺序，并且可以存储为每个上车/下车点生成的分隔符以用作分析单元。
93.在一个示例中，根据示例的标识符生成器150可以通过调整小数位来匹配从车辆收集的gps信息和公共数据的每个上车/下车点的位置坐标，以匹配上车/下车点信息与实时数据。另外，转弯点信息和到达点信息一起生成并显示，使得用户可以容易地识别车辆的行驶路径和路线的信息以及每个上车/下车点的详细特征。
94.如上所述，本公开在车辆数据中生成标识符，使得可以针对每个上车/下车点区间准确分析影响车辆效率的变化因素，例如车辆、外部环境等，并为此提供了一种数据预处理方法。
95.此外，根据本公开，通过利用上车/下车点单元的详细信息，可以进行精细和先进的分析设计，并且可以确保各种外部数据的数据一致性和扩展性。
96.另外，具体地，可以将分析结果结合(graft)到先前运营的车辆路线和上车/下车点基础设施，并且可以针对在同一路线上运行的车辆生成在运行单元下细分的上车/下车点单元信息。通过上车/下车点区间的起点和终点之间的运行模式，可以识别出更准确的运行信息，并且可以为每个上车/下车点区间识别在整个路线区间内影响车辆的诸如外部环境等的变化因素。另外，因此，可以针对车辆运行的每个区域/路线/上车点/下车点定制分析设计。
97.另外，当需要对收集到的数据进行加载和管理时，可以通过在数据加载前的预处理过程中应用相应的算法进行数据整合之后将数据整合到一张表中，可以通过时间轴的调整来测量精细的车辆位置，并且精细的车辆位置可以用于各种基于位置的分析。
98.图8示出根据本公开的实施例的计算系统。
99.参照图8，计算系统1000可以包括通过总线1200连接的至少一个处理器1100、存储器1300、用户界面输入装置1400、用户界面输出装置1500、存储装置1600和网络接口1700。
100.处理器1100可以是中央处理单元(cpu)或处理存储在存储器1300和/或存储装置1600中的指令的半导体装置。存储器1300和存储装置1600可以包括各种类型的易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可以包括rom(只读存储器)1310和ram(随机存取存储器)1320。
101.因此，结合本文公开的实施例描述的方法或算法的操作可以直接实施为硬件、或由处理器1100执行的软件模块、或者硬件和软件模块的组合。软件模块可以驻留在诸如ram、闪存、rom、eprom、eeprom、寄存器、硬盘、可移除磁盘和cd-rom的存储介质(即，存储器1300和/或存储装置1600)中。
102.示例性存储介质可以联接到处理器1100，处理器1100可以从存储介质中读取信息并且可以将信息记录在存储介质中。在另一方法中，存储介质可以与处理器1100集成。处理器和存储介质可以驻留在专用集成电路(asic)中。asic可以驻留在用户终端内。在另一方法中，处理器和存储介质可以作为单独的组件驻留在用户终端中。
103.以上描述仅是对本公开的技术思想的说明，在不脱离本公开的本质特征的情况下，本领域技术人员可以做出各种修改和改变。
104.因此，本公开中公开的实施例并非旨在限制本公开的技术思想，而是用于说明本
公开，并且本公开的技术思想的范围不受这些实施例的限制。本公开的范围应被解释为涵盖在所附权利要求书的范围中，并且所有落入权利要求书范围内的技术思想都应被解释为包含在本公开的范围内。
105.本公开的实施例提供能够针对每个上车/下车点区间准确分析例如车辆、外部环境等影响电动车辆效率的变化因素的装置和方法。
106.另外，本公开的实施例提供能够同步用于实施本方法的车辆时间序列数据和gps数据并识别数据一致性的装置和方法。
107.本公开的实施例提供进行数据整合的装置和方法，该数据整合可以在存储和管理收集的数据时应用。
108.另外，本公开的实施例提供能够通过时间轴调整来测量精细的车辆位置并实施可用于各种基于位置的分析的算法的装置和方法。
109.因此，当出现各个设备之间的校正问题时，可以应用本文中的算法。
110.另外，本公开的实施例提供能够针对在同一路线上运行的车辆的信息生成在运行单元下细分的车辆上车/下车点单元信息的装置和方法。
111.另外，本公开的实施例提供能够识别车辆上车/下车点区间的起点和终点之间的运行模式以识别更准确的运行信息的装置和方法。
112.因此，可以针对每个上车/下车点区间识别在整个路线区间内影响车辆的诸如外部环境的变化因素。
113.另外，可以提供通过本文直接或间接识别的各种效果。
114.在上文中，虽然已经参照示例性实施例和附图描述了本公开，但是本公开不限于此，而是可以由本公开所属领域的技术人员在不脱离在所附权利要求书中要求保护的本公开的思想和范围的情况下进行各种修改和改变。