用于动态导航调整的方法和设备与流程

说明性实施例总体上涉及用于动态导航调整(modification)的方法和设备。

背景技术：

虽然车辆导航系统已存在数十年，但是最近在数据采集和通信网络两者上的改进允许对减速、建筑和交通拥堵进行实时识别或接近实时识别。

然而，即使改进了交通报告，数据也不总是完全准确，并且经常在具有非常少的关于如何避开事故或者距建筑或交通延伸有多远的数据的地图上标记特定事件。

此外，关于为什么用户可能想要避开与交通或当前建筑无关的路段存在多种多样的原因。例如，在特定地点，道路在冬季之后倾向于形成糟糕的形状，或者在特定降雨量之后可能会经历严重的积水(flooding)。这种类型的数据通常不被包括在路线“延误”数据中，但是本地用户可能知道特定道路路段对于行驶是高度不合期望的。或者，例如，即使针对较短的路段，部分道路也可能未被铺砌，这使得在下雨或降雪之后沿着该道路行程变得不合期望。

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，所述处理器被配置为：接收用于避开用户识别的部分路线的指令。所述处理器还被配置为：将用户识别的部分路线发送到远程服务器。所述处理器还被配置为：响应于所述发送而接收与用户识别的部分路线的大小有关的更新推荐，并且计算避开通过所述更新推荐更新的用户识别的部分路线的路线。

在第二说明性实施例中，一种系统包括处理器，所述处理器被配置为：接收目的地。所述处理器还被配置为：从本地存储器检索用户指定的指定避开区域。所述处理器还被配置为：计算到目的地的路线，所述到目的地的路线将所述避开区域视为不可行驶的道路路段，以用于路线计算的目的，并且呈现计算的路线。

在第三说明性实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收用于路线计算的驾驶员请求。所述方法还包括：访问用户指定的避开区域的数据库。所述方法还包括：下载在距车辆预定距离内的避开区域，并且执行路线确定，其中，所述路线确定包括避开在下载的用户指定的避开区域上的行程。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：在车辆行驶时重复所述访问和所述下载，并且重复所述执行，使得所述路线确定对先前计算的路线进行调整，以避开通过重复所述下载而下载的任何新下载的避开区域。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：下载具有与避开区域相关联的指定状况的避开区域。

根据本发明的一个实施例，所述执行包括执行路线确定，其中，所述路线确定包括仅避开在具有与下载的用户指定的避开区域相关联的指定状况的下载的用户指定的避开区域上的行程。

根据本发明的一个实施例，所述指定状况包括坑洞或积水中的至少一个。

附图说明

图1示出了说明性的车辆计算系统；

图2示出了用于路线偏离的说明性处理；

图3示出了用于路线推荐的说明性处理；

图4示出了用于路线计算的说明性处理。

具体实施方式

根据需要，在此公开了详细实施例；然而，将理解的是，所公开的实施例仅是说明性的，并且可以以各种和替代形式来实施。附图不必按比例绘制；一些特征可被夸大或最小化以示出特定组件的细节。因此，在此公开的具体结构和功能细节不应被解释为具有限制性，而仅作为用于教导本领域技术人员以多种形式利用所要求保护的主题的代表性基础。

图1示出了用于车辆31的基于车辆的计算系统(vcs)1的示例框式拓扑图。这种基于车辆的计算系统1的示例为由福特汽车公司制造的sync系统。设置有基于车辆的计算系统的车辆可包含位于车辆中的可视前端界面4。如果所述界面设置有例如触摸敏感屏幕，则用户还能够与所述界面进行交互。在另一说明性实施例中，通过按钮按压、具有自动语音识别和语音合成的口语对话系统来进行交互。

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至少一部分操作。设置在车辆内的处理器允许对命令和例程进行车载处理。另外，处理器连接到非持久性存储器5和持久性存储器7两者。在该说明性实施例中，非持久性存储器是随机存取存储器(ram)，持久性存储器是硬盘驱动器(hdd)或闪存。一般说来，持久性(非暂时性)存储器可包括当计算机或其它装置掉电时保存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驱动器和任何其它适当形式的持久性存储器。

处理器还设置有允许用户与处理器进行交互的若干不同的输入。在该说明性实施例中，麦克风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)和蓝牙输入15全部被设置。还设置了输入选择器51，以允许用户在各种输入之间进行切换。对麦克风和辅助连接器两者的输入在被传送到处理器之前由转换器27对所述输入进行模数转换。尽管未示出，但是与vcs进行通信的众多车辆组件和辅助组件可使用车辆网络(诸如，但不限于can总线)向vcs(或其组件)传送数据并传送来自vcs(或其组件)的数据。

系统的输出可包括但不限于视觉显示器4以及扬声器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接收其信号。还可分别沿19和21所示的双向数据流产生到远程蓝牙装置(诸如，个人导航装置(pnd)54)或usb装置(诸如，车辆导航装置60)的输出。

在一个说明性实施例中，系统1使用蓝牙收发器15与用户的移动装置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它装置)进行通信(17)。移动装置随后可用于通过例如与蜂窝塔57的通信(55)来与车辆31外部的网络61进行通信(59)。在一些实施例中，蜂窝塔57可是wi-fi接入点。

移动装置与蓝牙收发器之间的示例性通信由信号14表示。

可通过按钮52或类似的输入来指示将移动装置53与蓝牙收发器15进行配对。相应地，cpu被指示车载蓝牙收发器将与移动装置中的蓝牙收发器进行配对。

可利用例如与移动装置53关联的数据计划、话上数据或dtmf音在cpu3与网络61之间传送数据。可选地，可期望包括具有天线18的车载调制解调器63，以便在cpu3与网络61之间通过语音频带传送数据(16)。移动装置53随后可用于通过例如与蜂窝塔57的通信(55)来与车辆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可与蜂窝塔57建立通信(20)，以与网络61进行通信。作为非限制性示例，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，处理器设置有包括用于与调制解调器应用软件进行通信的api(应用程序接口)的操作系统。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(诸如在移动装置中发现的)远程蓝牙收发器的无线通信。蓝牙是ieee802pan(个域网)协议的子集。ieee802lan(局域网)协议包括wi-fi并且与ieee802pan具有相当多的交叉功能。两者都适合于车辆内的无线通信。可在该领域使用的另一种通信方式是自由空间光通信(诸如irda)和非标准化消费者ir协议。

在另一个实施例中，移动装置53包括用于语音频带或宽带数据通信的调制解调器。在话上数据的实施例中，当移动装置的拥有者可在数据被传送的同时通过装置说话时，可实施已知为频分复用的技术。在其它时间，当拥有者没有在使用装置时，数据传输可使用整个带宽(在一个示例中是300hz到3.4khz)。尽管频分复用对于车辆与互联网之间的模拟蜂窝通信而言会是常见的并且仍在被使用，但是其已经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)的混合体所替代。如果用户具有与移动装置关联的数据计划，则所述数据计划允许宽带传输并且所述系统可使用宽得多的带宽(加速数据传输)是可行的。在另一个实施例中，移动装置53被安装至车辆31的蜂窝通信装置(未示出)所替代。在另一个实施例中，移动装置(nd)53可以是能够通过例如(但不限于)802.11g网络(即，wi-fi)或wimax网络进行通信的无线局域网(lan)装置。

在一个实施例中，传入数据可经由话上数据或数据计划被传送通过移动装置、通过车载蓝牙收发器并进入车辆的内部处理器3。例如，在某些临时数据的情况下，数据可被存储在hdd或其它存储介质7上，直至不再需要所述数据时为止。

其它的可与车辆进行交互的源包括：具有例如usb连接56和/或天线58的个人导航装置54、具有usb62或其它连接的车辆导航装置60、车载gps装置24或具有到网络61的连接的远程导航系统(未示出)。usb是一类串行联网协议中的一种。ieee1394(火线^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、ieee1284(centronics端口)、s/pdif(索尼/飞利浦数字互连格式)和usb-if(usb开发者论坛)形成了装置-装置串行标准的骨干。大多数协议可针对电通信或光通信来实施。

此外，cpu可与各种其它的辅助装置65进行通信。这些装置可通过无线连接67或有线连接69来连接。辅助装置65可包括但不限于个人媒体播放器、无线保健装置、便携式计算机等。

此外或可选地，可使用例如wi-fi(ieee802.11)收发器71将cpu连接到基于车辆的无线路由器73。这可允许cpu在本地路由器73的范围内连接到远程网络。

除了由位于车辆中的车辆计算系统执行示例性处理之外，在特定实施例中，还可由与车辆计算系统通信的计算系统来执行示例性处理。这样的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)。这样的系统可被统称为与车辆关联的计算系统(vacs)。在特定实施例中，vacs的特定组件可根据系统的特定实施方式来执行处理的特定部分。通过示例而并非限制的方式，如果处理具有与配对的无线装置进行发送或者接收信息的步骤，则很可能由于无线装置不会与自身进行信息的“发送和接收”，而使得无线装置不执行该部分的处理。本领域普通技术人员将理解何时不适合对给定的解决方案应用特定的计算系统。

在此处讨论的每个说明性实施例中，示出了可由计算系统执行的处理的示例性的非限制性的示例。针对每个处理，执行该处理的计算系统为了执行该处理的有限目的而变为被配置为用于执行该处理的专用处理器是可行的。所有处理不需要被全部执行，并且应被理解为是可被执行以实现本发明的要素的多种类型的处理的示例。可根据需要将额外步骤添加到示例性处理中或从示例性处理中去除额外步骤。

针对在示出说明性处理流程的附图中描述的说明性实施例，应注意的是，为了执行由这些附图示出的示例性方法中的一些或全部的目的，通用处理器可被暂时用作专用处理器。当执行提供用于执行所述方法的一些或全部步骤的指令的代码时，所述处理器可被暂时改用作专用处理器，直到所述方法完成时为止。在另一个示例中，在适当的程度上，根据预先配置的处理器运行的固件可使得所述处理器充当为了执行所述方法或所述方法的某种合理变型的目的而被提供的专用处理器。

虽然现代导航系统包括用于识别正在施工的建筑和交通事故的多个选项，但是这些数据并不总是即时更新的，并且通常不包括与延误的时间或堵车的长度有关的数据。此外，该数据几乎从不包括“路况不好的道路”数据，所述“路况不好的道路”数据指示通常不适合或不适于行驶的道路。

用户可能知道关于这种本地道路状况(尤其是，诸如常见的积水、大的坑洞和未铺砌部分的持续状况)。用户会简单地进行选择以避开这些部分本地道路，但是不知道存在该状况的导航系统不可能总是有意识地避开这些道路。此外，虽然用户可能知道关于道路的状况，但是用户并不总是知道用于避开的好的选项，并且可在试图避开关注区域时驶入堵死道路的邻近区域或其它不合适的替代方案。

当用户不是来自存在状况的区域时，用户可能在避开该状况的时候甚至更加困难。甚至在决定避开状况之前，用户可能会至少遇到状况一次，并且此时，可能不再有可能进行最初避开(例如，不存在用于避开状况的岔路)。在诸如此类的情况下，即使状况本身并未在任何地图数据上出现，其他本地驾驶员所采用的路线也可有助于指示存在路况不好的道路状况。

通过将众包与观测到的本地的驾驶指令和动作相结合，说明性实施例可以以相当合理的准确度来描绘避开区域。通过观测被避开的典型区域以及这些区域的大小，“路况不好的”道路状况的配置文件可被构建，虽然这实质上是关于道路状况的假设，但是事实上，驾驶员的用于避开区域的选择的阈值百分比(即使它是除此之外最快的路线)通常指示该区域存在问题。

在说明性示例中，用户可标记避开区域(例如，当用户遇到坑洞时，可标记避开区域)并且本地导航系统可将这些避开区域视为“非道路”或者以其它方式避免在任何路线计算中使用标记的区域。这可能会持续直到用户取消标记道路(道路被修复)为止。以较少用户交互方式，车辆可对特定的不好的道路状况进行检测并且在本地地图上标记这些区域，并且推荐在将来的导航中避开这些区域。如果用户被观测到在标记或推荐的避开区域上持续地行进，则系统可“取消标记”该区域(假设问题被确定或者用户根本不关心)。例如，如果不存在不使用该区域的路线，则导航系统也可使用“非道路”标记的区域来进行路线导航。

图2示出了用于路线偏离的说明性处理。在该说明性示例中，在201，所述处理接收用于绕过特定区域进行路线导航的指令。这种指令可以是在地图上选择避开区域的形式，可以是对绕行路线推荐做出肯定响应的形式，或者甚至可以是基于绕过路线的特定路段的重复的用户偏离来检测(甚至几个一致的偏离实例将可能表明在一部分路线上存在问题)的形式。接收用于偏离绕过区域的指令的另一示例将仅为用户是否离开路线或者偏离路线超过特定距离或特定时间。

在203，所述处理接收针对绕行路线的距离。如果用户指定避开地图的特定部分，则该距离将是只要避开标记的区域就允许重新进入的任何路线。在其它示例中，该距离可以是离散的(例如，避开道路的下一个两英里)。在另一示例中，该距离可基于根据用户避开部分路线的一致行为(例如，用户通常在何时以及在何地重新进入初始路线)观测到的典型的避开操纵。

然后在205，所述处理在本地存储标记的地图版本，所述地图版本指示所述区域在将来的导航中将被避开。这允许用户在将来的路线导航推荐中至少避开指定区域，而用户不必提醒系统避开该部分或者选择性地避开该部分，这是因为路线仍然经过了该部分。

此外，在该示例中，在207，所述处理将标记的部分上传到云服务器。这可为至少两个功能服务。首先，这允许将标记的数据作为对本地道路数据的众包分析的一部分而被提供给大量用户。这可帮助可能不熟悉区域的其他用户知道哪些道路被本地人避开。

上传数据的另一个有用的方面在于服务器可将标记的部分与从其它车辆接收到的部分进行比较，以确定绕行路线是不足的还是过于激进的。也就是说，如果2英里的道路路段包含相当多的坑洞，并且用户仅避开1.5英里的道路，则系统可使用众包数据来通知个人用户(如果要避开坑洞的话)对绕行路线需求是较大的。另一方面，如果用户避开4英里的道路，并且因此采取较慢的路线，则所述处理可基于来自区域中的其他驾驶员的观测和指示的行为来告知用户仅需要避开2英里的道路。

在209，所述处理接收任何调整或推荐，并且向驾驶员提供调整。如果在211驾驶员接受对绕行路线的建议调整，则在213，所述处理改变地图的本地标记，以反映改进的数据。然后在215，所述处理可重新计算避开特定区域的路线。调整能力对于非本地驾驶员来说是尤其有用的，非本地驾驶员可能会遇到坑洞路段，并且可能会寻求大的避开区域来解决实际上非常局部化的问题。如果车辆可检测到坑洞或者其它不期望的道路特征，则车辆可紧密连续地检测到一个或两个坑洞，并且基于该依据来向云动态地请求绕行路线，而无需来自驾驶员的任何明确指示。云随后可从其他本地驾驶员收集用户观测和指示的行为，以确定该部分道路是否经常被避开以及被避开的距离有多远。

值得注意的是，可在不参考众包数据的情况下以完全本地的方式完成避开处理(如果需要)。例如，用户可请求避开土路或建筑区域，并且本地导航系统可将该部分视为无法通过(至少用于导航计算目的)持续了特定时间量或者直到用户以其它方式进行指示为止。

图3示出了用于路线推荐的说明性处理。在该示例中，在301，所述处理可接收一个或多个用户针对路线避开所指定的标记的区域。这些区域可在从车辆接收到时被聚合，以便针对任何地点建立避开区域的定制模型。

所述处理除了对接收到的请求的避开区域进行建模之外，还可接收指示用户在何时停止避开(重新进入道路或路线)的数据。这样可帮助定义区域的“结束”，并且足够大的数据集可用于为可能不足够熟悉避开区域的用户定义重新进入的优选区域，以准确地指定何时结束避开。

此外，在该示例中，在303，所述处理接收车辆行驶数据，在该示例中，所述车辆行驶数据至少指示车辆在何处意图重新进入路线。当前接收到的重新进入点可基于例如用户指定的避开区域的大小，或者可基于由用户的车载导航系统调整的任何其它合理因素。

在305，所述处理将当前避开计划和重新进入点与针对避开区域的已知的现存配置文件进行比较。例如，该已知的现存配置文件基于如以上讨论的采集到的众包数据。其它数据源(诸如，市政数据源或交通馈送)也可被用于以一定程度的精确度来定义特定避开区域的大小。

如果在307针对避开存在更快捷的选项(尽快地重新进入路线并且有可能更快地重新进入路线的选项)，则在309，所述处理可向最初发送绕行路线数据的车辆发送推荐的改变。这可以是持续进行且动态的处理，使得只要存在绕行路线，所接收的行驶数据就包括当前车辆的位置和速度。如果在311车辆重新进入路线或恢复速度(这取决于被追踪的内容)或者当车辆在311重新进入路线或恢复速度时，则在313，所述处理可标记绕行的结束。否则，所述处理继续接收行驶数据，所述行驶数据可(基于观测到重新进入之后的驾驶员行为)指示车辆在何时重新进入路线以及重新进入点是否实际上是合适的重新进入点两者。

下面是使用驾驶员/车辆a、b和c的前述的说明性示例。针对一个或更多个原因(诸如，交通状况、道路状况等)，三辆车全都试图避开2英里的道路行程，所述2英里的道路行程当前在云服务器中被记录为2英里行程。三辆车的驾驶员全都目击到了该交通并且请求绕行路线，其中，驾驶员a指定1.5英里，驾驶员b指定2.5英里，驾驶员c指定2英里。

由于云具有当前被设置为两英里的避开区域，所以云推荐驾驶员a的导航处理仅2英里的绕行路线，并且针对驾驶员b也是如此。两个驾驶员都接受了该推荐。驾驶员a第一个到达该区域，并且开始避开该区域。当驾驶员a在驾驶时，远程处理正在接收驾驶员a的行驶数据并且可更新该推荐(针对驾驶员b和c也是如此)。

驾驶员a在2英里之后重新进入初始路线，并且会遇到另外0.2英里的其它车流。因此(并且可能基于多于一个的简单数据实例)，远程处理可将避开区域的大小更新为2.2英里。由于与驾驶员b和驾驶员c的通信仍在持续进行中，所以所述处理可动态地推荐对路线b和路线c的改变，使得当前2.2英里被避开。驾驶员b不接受改变，而驾驶员c接受改变。

驾驶员b(下一个到达绕行)实际上在1.7英里处重新进入初始路线，选择使用本地显示的地图来计算出如何尽快地重新进入路线。在重新进入之后，驾驶员b在此时不会遇到车流，或者在任何其它时候不会遇到沿路线上的车流。远程处理现在更新避开区域的大小并且向驾驶员c发送另一推荐。

该示例示出了在车辆行驶时区域如何被动态地调整以及通信通常如何改善驾驶体验。如果相同的三辆车在第二天行驶过相同的路线，在期望继续避开的情况下(以及在先前的避开原因与持续的状况(诸如，道路状态)有关的情况下)，三辆车将具有与最近一次接收的区域的大小对应的本地数据集(针对驾驶员a为2英里，针对驾驶员b为1.7英里，针对驾驶员c为1.7英里)。虽然交通延误大小可能与日常障碍不一致，但是类似的构思可被用于道路行程上的不好的行驶状况，所述不好的行驶状况可能会持续一段时间。

在一些情况下，可能无法基于路线的重新进入来确定特别精确的结束点，这是因为在一些车辆中可能(或者甚至根本)无法持续地检测到诸如坑洞的状况。因此，在一些情况下，利用足够的数据，可基于人们请求重新进行路线规划的点的范围来确定持续不好的道路状况的行程的大小。在这些示例中，所述处理“假设”：当大部分受损或不好的道路仍然存在时，人们请求重新进行路线规划，因此后缘(trailing)数据点(沿着重新进行路线规划被请求的行程的最远点)倾向于指示“结束点”，超过所述结束点，道路不再差到足以保证重新进行路线规划。通过使用这种数据分析，可确定和构建至少表示路况不好的道路行程的最差部分的相当精确的模型。

例如，基于各种数据来接收或确定与道路行程相关联的特定状况也是可行的。对状况的明确识别将提供最精确的数据，但是，例如，如果除suv(多功能车辆)之外的所有车辆都避开了部分道路，则状况可能与对于标准车辆来说不适合的(但对于suv来说是适合的)的状况相关。在另一示例中，路线上的低矮的树枝可使得所有的suv和货车(而不是常规车辆)的驾驶员避开该路线。虽然可能无法在没有附加数据的情况下精确地查明问题，但是即使是诸如这样的数据也可被用于定制针对车辆类别的推荐。附加数据(相机、雷达、激光雷达等的附加数据)可被用于更精确地对所经历的实际状况进行建模。

图4示出了用于路线计算的说明性处理。在该示例中，在401，所述处理接收目的地输入或已计算的路线。这里，考虑的是关于已经存在的路线，但是如果所述处理接收到目的地，则通过使用没有绕道的“优选”路线作为基本路线，可在路线形成期间执行类似的处理。

在403，所述处理对路线进行检查，以在405查看路线是否包括任何标记的避开区域(例如，用户标记或众包的避开区域)。如果存在标记的区域，则在409，所述处理可将这些区域视为“非道路”或无法通行的道路，并且在411，所述处理重新计算路线。在407，所述处理随后可向用户呈现路线。

在替代方法中，确定初始路线的导航路线计算器可仅将任何标记的区域视为无道路的区域或不可通行的区域，因此初始路线可反映期望的、持续的避开区域。

由于可能存在这样一种情况：路线在不包括至少一个避开区域的情况下变得不可通行，或者路线变得过于繁杂(诸如，偏离优选的无避开路线超过阈值时间或阈值距离)，所以所述处理可总是“关闭”一些或全部的避开部分，以便确定到目的地的至少一条落入可接受参数或指定参数(时间/距离/燃料/等)的可通行的路线。

在其它示例中，驾驶员可指定应该避开哪种类型的持续状况(坑洞、积水、低矮树木等)，然后，车辆可请求识别本地区域中的这些状况的数据，以在本地区域内制定方向时使用所述数据。该数据也作为车辆行程被更新，以使得该数据可在驾驶员需要该数据时以更新和按需的方式被呈现。

说明性实施例允许用户利用数据来指定并且连续地避开特定道路，其中，所述数据通过众包针对这些用户被改进并且以类似的方式被提供给经验不太丰富的用户。

虽然以上描述了示例性实施例，但是这些实施例并不意在描述本发明的所有的可能形式。更确切地，说明书中所使用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应理解的是，可在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。此外，各种实现的实施例的特征可以以逻辑方式被组合，以产生在此描述的实施例的情境适当的变型。