用于提供优化的位置信息的方法、设备和计算机可读介质与流程

本公开通常涉及位置信息优化的领域，并更特别是涉及用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的方法、设备和计算机可读介质。

背景技术：

按需移动(odm)服务已经快速扩展。当驾驶员接收请求并为用户提供对应的服务时，当前odm系统为驾驶员提供由用户装置自动地获得的或者从用户装置输入的接客点信息。这种接客点信息可以由odm系统转换为基于房屋编号的位置和/或基于感兴趣点的位置。驾驶员可能需要一次或多次联系客户端以进一步澄清接客点信息。

技术实现要素：

本公开的方面涉及提供用于通过使用驾驶员的个性化寻路模型而向驾驶员提供优化的目的地位置信息的方法、设备和计算机可读介质。

根据本公开的第一示例性实施例，提供一种向驾驶员提供优化的目地的位置信息的计算机实施的方法，该方法包括：获得指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息；基于指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息产生为驾驶员个性化地优化的目的地位置信息；以及将优化的位置信息告知驾驶员。

在本实施例的示例中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的以下信息中的至少一个：基于房屋编号系统的位置，基于感兴趣点的位置，基于左右的信息，基于方位的信息，基于地标的信息，基于街道名称的信息，以及至目的地的路线信息。

在本实施例的另一示例中，该方法可以进一步包括：获得驾驶员的当前位置和行驶方向，其中除了指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息之外还基于驾驶员的当前位置和行驶方向产生优化的位置信息。

在本实施例的另一示例中，个性化寻路模型可以包括用于寻路的环境为中心的风格或者自我为中心的风格。

在本实施例的另一示例中，可以由驾驶员的心理因素的得分确定用于寻路的环境为中心的风格或者自我为中心的风格。

在本实施例的另一示例中，可以通过考虑驾驶员的认知图、方向感、性别、文化背景和/或年龄估算心理因素的得分。

在本实施例的另一示例中，在个性化寻路模型包括环境为中心的风格的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于房屋编号系统的位置和基于方位的信息中的至少一个；并且在个性化寻路模型包括自我为中心的风格的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于感兴趣点的位置、基于左右的信息、基于地标的信息中的至少一个。

在本实施例的另一示例中，个性化寻路模型可以包括驾驶员对于目的地的熟悉程度。

在本实施例的另一示例中，在驾驶员对于目的地的熟悉程度等于或高于预定阈值的情形中，优化的位置信息可以包括基于房屋编号系统的位置和基于感兴趣点的位置中的至少一个；并且在驾驶员对于目的地的熟悉程度低于预定阈值的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于方位的信息、基于左右的信息、基于地标的信息中的至少一个。

在本实施例的另一示例中，个性化寻路模型可以包括驾驶员所居住的城市的结构类型。

在本实施例的另一示例中，在城市的结构类型是网格状类型的情形中，优化的位置信息可以至少包括用于表示目的地的基于地标的信息；以及在城市的结构类型是歪斜类型的情形中，优化的位置信息可以至少包括用于表示目的地的基于街道名称的信息。

在本实施例的另一示例中，优化的位置信息可以包括如下至目的地的路线信息，其可以包括沿着从当前位置至目的地的一个或多个地标或感兴趣点，伴随有左右信息或方位信息。

在本实施例的另一示例中，在个性化寻路模型包括用于寻路的自我为中心的风格的情形中路线信息可以包括左右信息，并且在个性化寻路模型包括用于寻路的环境为中心风格的情形中路线信息可以包括方位信息。

在本实施例的另一示例中，可以通过执行对驾驶员的数据挖掘和/或分析驾驶员的侧写而自动地获得驾驶员的个性化寻路模型。

根据本公开的第二示例性实施例，提供一种用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的设备，该设备包括：配置用于获得指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息的单元；配置用于基于指示目的地的位置信息和驾驶员的个性化寻路模型的信息产生为驾驶员个性化优化的目的地位置信息的单元；以及配置用于将优化的位置信息告知驾驶员的单元。

根据本公开的第三示例性实施例，提供一种用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的设备，该设备包括：一个或多个处理器；以及配置用于存储一系列计算机可执行指令的一个或多个存储器，其中，所述一系列计算机可执行指令在被一个或多个处理器执行时使该一个或多个处理器执行上述方法中的任意一个方法。

根据本公开的第四示例性实施例，提供一种非临时性计算机可读介质，其具有存储在其上的指令，所述指令在被一个或多个处理器执行时使该一个或多个处理器执行上述方法中的任意一个方法。

附图说明

本公开的以上和其他方面和优点将从结合借由示例的方式说明本公开原理的附图的示例性实施例的以下详细描述中而变得明显。注意附图不一定按照比例绘制。

图1说明根据本公开的示例性实施例的用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的方法的流程图。

图2说明根据本公开的示例性实施例的示出驾驶员的详细地图信息、目的地等等的示例性使用场景。

图3说明根据本公开的示例性实施例的用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的设备的方框图。

图4说明根据本公开的示例性实施例的其中可应用本公开的通用硬件环境。

具体实施方式

在以下详细说明中，阐述数个具体细节以提供对所述示例性实施例的全面理解。然而对于本领域技术人员明显的是，可以不采用一些或全部这些具体细节来实践所述实施例。在其他示例性实施例中，尚未详细描述广泛已知的结构或工艺步骤以便避免不必要地模糊本公开的概念。

遍及说明书使用的术语“寻路”包括人员在物理空间中自身确定方位的以及在地点之间导航的所有方式。此外，由于个体差异，人员将具有不同的寻路模型。因此，本公开获得对于每个驾驶员的个性化寻路模型，并且基于他/她的个性化寻路模型为每个驾驶员提供差异性的位置信息，以便促进容易地理解和到达目的地。

遍及说明书使用的术语“优化的位置信息”意味着对于驾驶员个性化地优化的位置信息。例如，优化的位置信息可以以优选并易于为驾驶员所理解的方式而表示，也即符合驾驶员的个性化寻路模型。

遍及说明书使用的术语“房屋编号系统”涉及为街道或区域中的每个建筑物给出唯一编号的系统，特意使其更易于定位特定的建筑物例如“道路a第123号”。

遍及说明书使用的术语“感兴趣点(poi)”意味着某人可以发现有用或有趣的特殊地点位置，其在导航系统中广泛使用以表示地图中的特殊点，例如酒店、营地、加油站或导航系统中使用的任何其他类别。poi通常最少指定poi的纬度和经度，假设某一地图数据。通常包括用于poi的名称或描述，且也可以附加其他信息诸如纬度或电话号码。

遍及说明书使用的术语“地标”涉及易于被注意且可以用于判断你的位置或者其他建筑物或特征的位置的可识别的自然或人造特征，例如但不限于，摩天大楼、大型购物中心、公园、旅游胜地等。

术语“认知图”涉及心理表现的类型，其服务于个体以获取、编码、存储、调用和解码关于他们的相对位置的信息。认知图也可以表述为“人们可能如何看待他们在世界中的位置”。

遍及说明书使用的术语“a和/或b”涉及“a”、“b”或“a和b”。

首先参照图1，示出根据本公开的示例性实施例的用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的方法100的流程图。以下表述的方法100的步骤意在是示例性的。在一些实施例中，可以采用未描述的一个或多个附加步骤和/或不采用一个或多个描述的步骤实现方法。附加地，图1中示出的如以下描述的方法步骤的顺序并非意在是限定性的。在一些实施例中，可以在一个或多个处理装置(例如数字处理器、模拟处理器、设计用于处理信息的数字电路、设计用于处理信息的模拟电路、状态机、和/或用于电子处理信息的其他机构)中实施方法。所述一个或多个处理装置可以包括响应于电子地存储在电子存储介质上的指令执行一些或全部方法步骤的一个或多个模块。所述一个或多个处理模块可以包括通过硬件、固件和/或软件配置以便特殊地设计用于执行一个或多个方法步骤的一个或多个装置。

如图1所示，在步骤110，在实施例中，可以获得指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息。

作为示例，当驾驶员通过odm服务平台提供odm服务时，目的地可以是乘客的接客点。在该情形中，乘客在他/她的电子装置处手动地输入他/她的位置或想去的接客点，或者通过例如电子装置的gps功能自动地确认他/她的位置。然后，服务平台将接收到的接客点信息转换为如在各个地图数据中广泛使用的标准的基于房屋编号系统的位置(例如“道路a第123号”)和/或基于感兴趣点的位置(例如“x饭店”)，如在稍后描述的图2中所示，其可以被认为是指示目的地的位置的信息。备选地，服务平台可以将输入的接客点信息作为指示目的地的位置的信息直接地转发至驾驶员端装置(例如驾驶员的便携式电子装置，驾驶汽车的中央控制台等等)，然后驾驶员端装置可以选择性地将接收到的接客点信息转换为标准的基于房屋编号系统的位置和/或基于感兴趣点的位置。

应该注意，目的地不限于如上所述的接客点，而是也可以是驾驶员将要去的任何位置。例如，在一些情形中，驾驶员可以在他/她的电子装置(例如智能电话等)处或在车载系统的中央控制台处输入指示他/她的目的地的位置的信息。此外，指示目的地的位置的信息不限于以上所述的由用户输入的位置信息、标准的基于房屋编号系统的位置、或者基于感兴趣点的位置，而是可以是任何信息，只要其可以指出目的地的位置即可。

如上所述，驾驶员的个性化寻路模型可以指示驾驶员在物理空间中如何自身确定方位以及在地点之间如何导航。从个性化寻路模型，可以推导出什么类型的位置信息将对于驾驶员是优选的，也即易于被驾驶员理解。采用将在稍后描述的优选的位置信息，驾驶员将不费力地到达目的地。在一些情形中，优选的位置信息可以包括用于以对驾驶员优选的方式澄清目的地的附加信息，这可以极大地帮助驾驶员尤其是当他/她对目的地不熟悉时。在驾驶员提供odm服务的情形中，采用优选的位置信息，驾驶员可以容易地且快速地接上乘客。因此，可以改进接客方法。

在一些实施例中，个性化寻路模型可以从各个方面中的一个或多个方面描述驾驶员的寻路风格，其包括心理因素、个性化因素、环境因素等等。

在示例中，从心理方面，驾驶员可以划分为两种风格，也即用于寻路的环境为中心风格和自我为中心风格。作为环境为中心风格，方位信息(例如北、南、西、东等等)对于驾驶员是优选的。另一方面，作为自我为中心风格，驾驶员偏好依赖于左右信息对他/她自身确定方位(例如在某个地方的左/右侧，左/右转等等)。在该情形中，如果驾驶员方向感较差，在目的地附近或者沿着至目的地的路线提供更多地标可以对驾驶员更有帮助。此外，在是环境为中心风格还是自我为中心风格的一些示例中，在女性驾驶员的情形中，在目的地附近或沿着至目的地的路线提供更多地标可以对于驾驶员更是优选的。

在示例中，可以从odm服务平台、社交平台或其他数据库中存储的驾驶员侧写提取驾驶员对于寻路是环境为中心风格的还是自我为中心风格的。备选地或附加地，可以由驾驶员的心理因素的得分确定驾驶员对于寻路是环境为中心风格的还是自我为中心风格的。例如，心理因素的更高得分可以指示环境为中心风格，心理因素的较低得分可以指示自我为中心风格。在一些示例中，可以通过考虑驾驶员的认知图、方向感、性别、文化背景和/或年龄而估算心理因素的得分。这些因素可以从odm服务平台、社交平台或其他数据库中的驾驶员的侧写而提取，和/或可以通过对在社交平台中的消息、在odm服务平台中的历史记录等等进行数据挖掘而确定。应该理解的是，本发明不限于以上示例，且可以使用任何技术以获得所希望的信息。在一个示例中，认知图的较高得分可以指示环境为中心风格，认知图的较低得分可以指示自我为中心风格。认知图可以单独确定对于寻路的环境为中心风格或自我为中心风格，或者可以与其他因素组合。通常，方向感强(也即方向感得分较高)意味着环境为中心风格，方向感差(也即方向感得分较低)意味着自我为中心风格。如果认知图或方向感难以确定或者是模糊的(例如其得分处于中间范围)，将附加地将驾驶员的性别、年龄、文化背景和/或驾驶员的喜好考虑至驾驶员的心理因素的得分中。这些因素可以根据例如经验或实际应用而具有它们各自的权重。关于性别，通常，女性更可能自我为中心且更依赖地标，而男性更可能环境为中心且偏好方位信息。关于文化背景，通常，中国北方的驾驶员(例如北京驾驶员)可能更可能是环境为中心的且偏好方位信息，而中国南方的驾驶员可能更可能是自我为中心的且偏好方位信息。

在示例中，从个性化方面，个性化寻路模型可以限定驾驶员对于目的地的熟悉程度。熟悉程度可以从驾驶员的侧写确定，和/或可以通过分析odm服务平台中的历史记录和/或社交平台中的消息而确定。如果驾驶员居住在目的地附近，熟悉程度可以是高。如果历史记录显示驾驶员的大多数旅程在目的地附近，和/或社交平台中的消息/文本显示驾驶员的许多活动出现在目的地附近，熟悉程度可以是高。应该理解，本发明不限于以上示例，且可以使用任何可能的技术以获得驾驶员对于目的地的熟悉程度。

在另一示例中，从环境方面，个性化寻路模型可以限定驾驶员所居住的城市的结构类型。城市结构可以影响驾驶员用于表示和理解地址的偏好。在一些实施方式中，城市结构可以包括网格状类型和歪斜类型。例如，因为北京市具有网格状城市结构，北京驾驶员可能偏好方位信息和地标信息。因为上海市具有歪斜城市结构，上海驾驶员可能偏好采用街道名称表示位置。

应该注意，个性化寻路模型不限于以上所述的那些方面，且可以覆盖任何可能的因素/风格，只要其可以指示驾驶员用于表示和理解目的地地址的偏好即可。

在步骤110，在示例中，可以通过执行对驾驶员的数据挖掘而自动地获得驾驶员的个性化寻路模型。例如，可以对于驾驶员发布在社交平台中的消息、在odm服务平台中的历史记录等执行数据挖掘以便于获得个性化寻路模型的各个方面。备选地或附加地，可以通过分析驾驶员的侧写而自动地获得驾驶员的个性化寻路模型。可以在odm服务平台和/或相关联的社交平台中建立侧写。在一些情形中，侧写可以包括驾驶员的许多属性，其描述认知图、方向感、性别、文化背景、年龄、家庭地址、公司地址等等。例如，可以通过对驾驶员的调查表而建立侧写。

接着，在图1的步骤120，在实施例中，可以基于指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息产生对于驾驶员个性化优化的目的地位置信息。

在示例中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的以下信息中的至少一个：基于房屋编号系统的位置，基于感兴趣点的位置，基于左右的信息，基于方位的信息，基于地标的信息，基于街道名称的信息，以及至目的地的路线信息。

在产生至目的地的路线信息或者关于路线等的一些其他信息的情形中，也可以获得驾驶员的当前位置和行驶方向。接着，可以除了指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息之外还基于驾驶员的当前位置和行驶方向产生优化的位置信息。

在一些实施方式中，如上所述，个性化寻路模型可以指示驾驶员对于寻路是环境为中心风格的还是自我为中心风格的。在个性化寻路模型包括环境为中心风格的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于房屋编号系统的位置和基于方位的信息中的至少一个。另一方面，在个性化寻路模型包括自我为中心风格的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于感兴趣点的位置、基于左右的信息、基于地标的信息中的至少一个。基于房屋编号系统的位置可以指示目的地的房屋编号，例如“道路a第123号”。基于感兴趣点的位置可以指示目的地的特殊位置名称，例如“x饭店”。基于方位的信息可以包括方位信息连同特殊位置(poi或地标)和/或距目的地的距离。例如，基于方位的信息可以表示为“展览馆北侧”、“驾驶员北侧200m”、“a建筑西侧100m”等等。基于左右的信息可以包括左右信息连同特殊位置(poi或地标)和/或距目的地的距离。例如，基于左右的信息可以表示为“驾驶员左手侧”、“中央公园右侧”、“中央公园左侧50m”等。基于地标的信息可以指示目的地附近或沿着至目的地的路线的一个或多个地标，例如，可以表示为“与展览馆相对”、“直行100m并经过大型购物中心”、“经过购物中心之后右转”等等。请注意，本发明不限于以上示例，且可以使用其他类型信息以清楚地表示目的地。

在其他实施方式中，如上所述，备选地或附加地，个性化寻路模型可以指示驾驶员对于目的地的熟悉程度。在示例中，在驾驶员对于目的地的熟悉程度是高的、也即等于或高于预定阈值的情形中，优化的位置信息可以包括基于房屋编号系统的位置和基于感兴趣点的位置中的至少一个。另一方面，在驾驶员对于目的地的熟悉程度低于预定阈值的情形中，优化的位置信息可以包括用于表示目的地的基于方位的信息、基于左右的信息、基于地标的信息中的至少一个。

在其他实施方式中，如上所述，备选地或附加地，个性化寻路模型可以指示驾驶员所居住的城市的结构类型。在一些示例中，在城市的结构类型是网格状类型的情形中，优化的位置信息可以至少包括用于表示目的地的基于地标的信息。以及，在城市的结构类型是歪斜类型的情形中，优化的位置信息可以至少包括用于表示目的地的基于街道名称的信息。基于街道名称的信息可以采用至少两个街道名称表示目的地，这意味着目的地位于这些街道的交叉点附近。基于街道名称的信息可以例如是“道路a-道路b”。在一些情形中，除了基于街道名称的信息之外，也可以提供其他信息用于清楚地限定目的地，例如基于房屋编号系统的位置、基于感兴趣点的位置、基于左右的信息、基于方位的信息、基于地标的信息等等。

在另一示例中，优化的位置信息可以包括至目的地的路线信息，其可以包括沿着从当前位置至目的地的路径的一个或多个地标或感兴趣点，选择性地伴随有左右信息或方位信息。在一些实施方式中，在个性化寻路模型包括对于寻路的自我为中心风格的情形中路线信息可以包括左右信息，且在个性化寻路模型包括对于寻路的环境为中心风格的情形中路线信息可以包括方位信息。

为了促进全面地理解本发明，现在参照图2详细描述本发明所适用的具体示例。图2示出根据本公开的示例性实施例的示出驾驶员的当前位置、目的地和在目的地附近以及沿着从驾驶员至目的地的路径的地标的详细地图信息的示例性使用场景。

在图2中，示意性的汽车表示驾驶员201，五角星表示目的地。如图2所示，目的地的房屋编号是“道路a第123号”，目的地的感兴趣点信息是“x饭店”。水平(西-东)向道路是道路a，垂直(南-北)向道路是道路b。驾驶员201从南驶向北。

如果个性化寻路模型指示驾驶员201是环境为中心风格的，优化的目的地位置信息可以包括基于房屋编号系统的位置“道路a第123号”，和/或基于方位的信息、例如“驾驶员北侧200m”等。如果个性化寻路模型进一步指示驾驶员201非常熟悉目的地，则优化的位置信息可以仅包括基于房屋编号系统的位置“道路a第123号”。如果个性化寻路模型进一步指示驾驶员201的熟悉程度是中等，也即在中间范围，则优化的位置信息可以包括房屋编号“道路a第123号”以及基于方位的信息、例如“驾驶员北侧200m”、“驾驶员东北侧”等。如果驾驶员201不熟悉目的地，则优化的位置信息可以附加地包括一个或多个地标连同选择性的方位，例如“展览馆对面”、“展览馆北侧”、“中央公园东侧”、“购物中心北侧100m”等。如果驾驶员201居住在上海市，则优化的位置信息可以备选地或附加地包括基于街道名称的信息、例如“道路a-道路b”。

另一方面，如果个性化寻路模型指示驾驶员201是自我为中心风格的，则优化的目的地位置信息可以包括基于感兴趣点的位置“x饭店”，和/或基于左右的信息(诸如“驾驶员左手侧”)，和/或基于地标的信息(诸如“展览馆对面”、“中央公园右侧”)等。如果个性化寻路模型进一步指示驾驶员201非常熟悉目的地，则优化的位置信息可以仅包括基于感兴趣点的位置“x饭店”。如果个性化寻路模型进一步指示驾驶员201的熟悉程度是中等的、也即在中间范围，则优化的位置信息可以包括基于感兴趣点的位置“x饭店”以及基于左右的信息例如“驾驶员左手侧”等。如果驾驶员201不熟悉目的地，则优化的位置信息可以附加地包括一个或多个地标连同选择性的左右信息，例如“展览馆对面”、“中央公园右侧”等等。

在一些情形中，优化的位置信息可以备选地或附加地包括至目的地的路线信息。如果个性化寻路模型指示驾驶员201是环境为中心风格的，则主要通过使用方位信息表示路线，例如“直行向北直至交叉口，接着转向东”。如果个性化寻路模型指示驾驶员201是自我为中心风格的，则主要通过使用左右信息表示路线，例如“直行100m并经过购物中心，接着右转”。如果个性化寻路模型指示驾驶员不熟悉目的地，则路线信息和/或其他位置信息可以包括更多地标。

请注意，关于图2的以上示例仅是示意性的，且不应认作为对本发明的任何限制。

接着，在图1的步骤130，在实施例中，可以将如上所产生的优化的位置信息告知驾驶员。在一些情形中，可以通过在他/她的电子装置或汽车的控制台上的显示器向驾驶员显示优化的位置信息。在其他情形中，可以以音频信号的形式将优化的位置信息告知驾驶员。在一些情形中，可以将优化的位置信息经由无线或有线网络发送至电子装置或汽车的控制台。

采用所产生的优化的位置信息，驾驶员可以容易地理解并明了目的地在哪里。在提供odm服务的情形中，这种优化的位置信息将改进在驾驶员与乘客之间的接客过程。也即，其将减小对驾驶员和乘客的负担，减少乘客等待时间等。

选择性地，所产生的优化的位置信息也可以发送至用户的电子装置例如智能电话等并由其确认。

图3说明根据本公开的示例性实施例的用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的设备300的方框图。设备300的方框可以由硬件、软件、固件或者其任意组合实施以执行本公开的原理。本领域技术人员可以理解，图3中所述的方框可以组合或分离成子方框以实施如上所述的本公开的原理。因此，本说明在此可以支持在此所述的方框的任何可能的组合、分离或进一步限定。

参照图3，用于向驾驶员提供优化的目的地位置信息的设备300可以包括：获得单元301、产生单元302以及告知单元303。

获得单元301配置用于获得指示目的地的位置和驾驶员的个性化寻路模型的信息。

产生单元302配置用于基于指示目的地的位置和驾驶员个性化寻路模型的信息产生对于驾驶员个性化优化的目的地位置信息。

告知单元303配置用于将优化的位置信息告知驾驶员。

在本实施例的示例中，设备300可以是处理器、微处理器等，且可以提供在车辆侧、例如在驾驶员端装置上的应用程序中或者在车载系统的中央控制台处。备选地，设备300可以远程地提供，且可以由驾驶员端装置经由各种网络等而访问。备选地，设备300可以提供在用于支持乘客与驾驶员之间的odm服务的服务器上，或者与服务器集成。

请注意，设备300中的各个单元可以配置用以执行图1的方法100中的如上所述的各个操作，且因此在此省略其细节。

如由本领域技术人员易于理解的那样，以上单元的类型、数目和位置不限于所示的实施例，且也可以根据实际需求使用其他类型、数目和位置。例如，设备300可以包括其他单元(例如导航单元)。

图4示出根据本公开的示例性实施例的其中本公开可适用的通用硬件环境400。

参照图4，现在将描述计算装置400，其是可以适用于本公开的各方面的硬件装置的示例。计算装置400可以是配置用于执行处理和/或计算的任何机器，可以是但不限于工作站、服务器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助理、智能电话、车载计算机或其任意组合。前述设备300可以完全地或至少部分地由计算装置400或类似的装置或系统而实施。

计算装置400可以包括可能经由一个或多个接口与总线402相连或通信的元件。例如，计算装置400可以包括总线402、一个或多个处理器404、一个或多个输入装置406以及一个或多个输出装置408。一个或多个处理器404可以是任何类型的处理器，且可以包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器(诸如专用处理芯片)。输入装置406可以是可将信息输入至计算装置的任何类型的装置，且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、话筒和/或远程控制。输出装置408可以是可展示信息的任何类型的装置，且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出端子、振动器和/或打印机。计算装置400也可以包括非临时性存储装置410或与其连接，其可以是非临时的且可以实施数据存储的任何存储装置，且可以包括但不限于磁盘驱动器、光学存储装置、固态存储、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、光盘或任何其他光学介质、rom(只读存储器)、ram(随机访问存储器)、高速缓存和/或任何其他存储器芯片或卡盒、和/或计算机可以从其读取数据、指令和/或代码的任何其他介质。非临时性存储装置410可以是能够从接口分离的。非临时性存储装置410可以具有用于实施以上所述的方法和步骤的数据/指令/代码。计算装置400也可以包括通信装置412。通信装置412可以是可使能与外部设备和/或与网络通信的任何类型的装置或系统，且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信装置、无线通信装置和/或芯片集诸如bluetooth^tm装置、1302.11装置、wifi装置、wimax装置、蜂窝通信设施等等。

当计算装置400用作车载装置时，其也可以连接至外部装置，例如，gps接收器，用于感测不同环境数据的传感器诸如加速度传感器、轮速传感器、陀螺仪等等。以该方式，计算装置400可以例如接收位置数据以及指示车辆的行驶状况的传感器数据。当计算装置400用作车载装置时，其也可以连接至用于控制车辆的行驶和操作的其他设施(诸如发动机系统、雨刷、防锁死制动系统等等)。

此外，非临时性存储装置410可以具有地图信息和软件元件以便处理器404可以执行路线引导处理。此外，输出装置406可以包括用于显示地图、车辆的位置标记以及指示车辆行驶状况的图像的显示器。输出装置406也可以包括具有用于音频引导的耳机的扬声器或接口。

总线402可以包括但不限于工业标准结构(isa)总线、微信道架构(mca)总线、增强isa(eisa)总线、视频电子标准协会(vesa)本地总线、以及外围部件互联(pci)总线。特别是，对于车载装置，总线402也可以包括控制器局域网(can)总线或设计用于应用在汽车上的其他架构。

计算装置400也可以包括工作存储器414，其可以是可存储可用于处理器404工作的指令和/或数据的任何类型的工作存储器，且可以包括但不限于随机访问存储器和/或只读存储器装置。

软件元件可以位于工作存储器414中，包括但不限于操作系统416、一个或多个应用程序418、驱动器和/或其他数据和代码。用于执行以上所述的方法和步骤的指令可以包括在一个或多个应用程序418中，且前述设备300的单元可以由读取并执行一个或多个应用程序418的指令的处理器404实施。更具体地，前述设备300的获得单元301可以例如由处理器404在执行具有指令以执行图1的步骤110的应用程序418时实施。此外，前述设备300的产生单元302可以例如由处理器404在执行具有用以执行图1的步骤120的指令的应用程序418时实施。前述设备300的其他单元也可以例如由处理器404在执行具有用以执行一个或多个前述各个步骤的指令的应用程序418时实施。软件元件的指令的可执行代码或源代码可以存储在非临时性计算机可读存储介质中，诸如上述的存储装置410中，且可以可能采用编译和/或安装而读取至工作存储器414中。也可以从远程位置下载软件元件的指令的可执行代码或源代码。

应该进一步理解，计算装置400的部件可以跨网络分布。例如，可以使用一个处理器执行一些处理，而可以由与该一个处理器远离的另一处理器执行其他处理。计算系统400的其他部件也可以类似地分布。因此，计算装置400可以解释为在多个位置执行处理的分布式计算系统。

本领域技术人员从以上实施例可以清楚地知晓，本公开可以由具有必要硬件的软件、或者由硬件、固件等实施。基于该理解，本公开的实施例可以部分地以软件形式具体化。计算机软件可以存储在可读存储介质诸如柔性盘、硬盘、光盘或计算机的闪存中。计算机软件包括用于使计算机(例如个人计算机、服务站或网络终端)执行根据本公开的各个实施例的方法或其一部分的一系列指令。

也应该知晓，可以根据特殊需求做出改变。例如，也可以使用定制的硬件，和/或特定的元件可以以硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言、或其任意组合实施。进一步，可以采用与其他计算装置诸如网络输入/输出装置的连接。例如，可以由编程硬件(例如包括现场可编程门阵列(fpga)和/或可编程逻辑阵列(pla)的可编程逻辑电路)采用汇编器语言或硬件编程语言(诸如verilog、vhdl、c++)通过使用根据本公开的逻辑和算法而实施所公开的方法和设备的一些或全部。

尽管迄今已经参考附图描述了本公开的各个方面，以上所述的方法和设备仅是示例性的示例，且本发明的范围不限于这些方面，而是仅由所附权利要求及其等价形式限定。可以省略各种要素或者可以由等价要素替代。此外，可以以与本公开中所述不同的顺序执行各步骤。而且，各种要素可以以各种方式组合。也重要的是，随着技术进步，许多所述要素可以由本公开之后出现的等价要素替代。