车辆导航系统的制作方法

本发明涉及车辆导航领域，并且具体地但非排他地涉及使用从多个用户收集的数据来选择目的地并将车辆导航到所选择的目的地。

背景技术：

传统的车辆导航系统将车辆引导到用户自主选择和请求的目的地。许多叫车服务和拼车服务都使用导航系统，导航系统被增强以根据驾驶员和乘客预先选择的出发和到达目的地，为他们提供连接的方式。这类系统旨在优化时间，但忽略了用户体验的许多方面。

这些现有系统根据路线匹配用户，例如，如果两个用户同时叫车去杂货店，系统将匹配它们，并安排它们一起乘坐。

但是，抵达杂货店后，一个人可能会发现杂货店太忙了。这会降低个人体验的质量，并且经常会让人对访问杂货店感到失望，并希望他们自己选择去了其他地方。这就需要一种能够向用户提供关于拥挤的指导，以便在用户开始他们的旅程之前将他们引导到合适且期望的场地的系统。

通过引导个人到可供选择的其他场地，这样的系统可以非常有益于防止人群拥挤。

由于传统的系统可以优化时间，陌生人常常只能通过位置来匹配，并且这样做时，会在不舒服的沉默中体验一段旅程。如今，许多人利用配对服务在忙碌的生活中结识新朋友。这可以将通常不会遇到的人聚集在一起。乘坐协调是一个人在当前圈子之外与人会面的理想环境，但是目前还没有以这种方式使用车辆导航系统。

另外，需要一种系统，该系统能够通过了解用户在这些系统上的活动，鼓励个人以适合个人的方式参与其中。

技术实现要素：

根据本发明，提供了一种用于多个用户的车辆导航系统，包括：传感器，提供给每个用户并配置为收集位置数据；控制器，配置为接收和分析位置数据以产生聚集信息，包括有关聚集在场地的系统用户的数量的信息；其中，聚集信息和位置数据用于将车辆导航到场地，使用聚集数据确定场地。

控制器还可以被配置为根据属性匹配用户。

控制器还可以被配置为使用从外部系统或网络收集的信息来导出属性。

该系统还可以被配置为向用户提供聚集信息。

该系统还可以被配置为向用户提供建议的目的地。例如，系统可以建议目的地或旅行路线。建议的目的地可以通过他们的简介和/或行为和/或聚集信息来确定。

该系统还可以被配置为向用户提供场地的排名建议。

控制器还可以被配置为根据自己输入的乘车交流偏好来匹配用户。

控制器还可以被配置为根据活动的相关性匹配用户，并且鼓励协调行程。

该系统还可以被配置为允许用户阻止其他用户进行未来的匹配。

该系统还可以被配置为仅在行程的持续时间内向用户提供对匹配的用户简介的访问。

根据本发明的另一方面，提供了一种包括车辆导航系统的车辆。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于车辆导航的方法，包括以下步骤：向多个用户提供传感器；从每个传感器收集位置数据；将位置数据发送到控制器，通过分析位置数据产生聚集信息；使用聚集信息和位置数据将车辆导航到场地，使用聚集数据确定场地。

该方法还可以包括向用户提供简介并使用户能够从外部系统或网络输入属性和/或导出属性。

该方法还可以包括以下步骤：向用户提供按聚集信息排序的场地列表。

该方法还可以包括以下步骤：向用户提供访问场地的建议，由他们的简介和/或行为和/或聚集信息确定。

根据本发明，提供了一种用于多个用户的车辆导航系统，包括：传感器，提供给每个用户并配置为收集位置数据；控制器，配置为接收和分析位置数据以产生聚集数据，包括有关聚集在场地的系统用户的数量的数据，并且收集用户行为的数据并且基于所收集的行为数据向用户提供他们可能想要访问的场地的建议，用户向控制器输入指示他们的首选场地的优选场地数据；其中，聚集数据、位置数据和优选场地数据用于将车辆导航到场地，使用聚集数据确定场地。

控制器还可以被配置为根据属性匹配众多用户中的每一个用户。

控制器还可以被配置为使用从外部系统或网络收集的信息来导出属性。

该系统还可以被配置为向众多用户中的每一个用户提供聚集信息。

该系统还可以被配置为向众多用户中的每一个用户提供建议的目的地。例如，系统可以建议目的地或旅行路线。建议的目的地可以通过他们的简介和/或行为和/或聚集信息来确定。

该系统还可以被配置为向众多用户中的每一个用户提供场地的排名建议。

该系统还可以被配置为允许众多用户中的每一个用户阻止其他用户进行未来的匹配。

该系统还可以被配置为仅在行程的持续时间内向众多用户中的每一个用户提供对匹配的用户简介的访问。

根据本发明的另一方面，提供了一种包括车辆导航系统的车辆。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于车辆导航的方法，包括以下步骤：向多个用户提供传感器；从每个传感器收集位置数据；将位置数据发送到控制器，通过分析位置数据产生聚集数据；收集用户行为的数据并且基于所收集的行为数据向用户提供他们可能想要访问的场地的建议，用户向控制器输入指示他们的首选场地的优选场地数据；使用聚集数据、位置数据和优选场地数据将车辆导航到场地，使用聚集数据确定场地。

该方法还可以包括向众多用户中的每一个用户提供简介并使众多用户中的每一个用户能够从外部系统或网络输入属性和/或导出属性。

该方法还可以包括以下步骤：向众多用户中的每一个用户提供按聚集信息排序的场地列表。

该方法还可以包括以下步骤：向众多用户中的每一个用户提供访问场地的建议，由他们的简介和/或行为和/或聚集信息确定。

为了避免说明书中不必要的重复工作和重复文本，仅关于本发明的一个或多个方面的实施例描述了某些特征。然而，应该理解，在技术上可行的情况下，关于本发明的任何方面或实施例描述的特征也可以与本发明的任何其他方面或实施例一起使用。

附图说明

为了更好地理解本发明，并且为了更清楚地示出如何实现本发明，现在将通过示例的方式参考附图，其中：

图1a是车辆导航系统的示意图；

图1b是运行中的车辆导航系统的示意图；

图2是匹配用户的方法的流程图；

图3a和3b是两个用户界面的配置示例的示意图；以及

图4是车辆导航方法的流程图。

具体实施方式

参考图1a，车辆导航系统2可以被配置为从多个用户收集位置数据并生成聚集信息，包括有关聚集在场地的系统用户数量的信息。参考图1b，车辆导航系统2可以被配置为使用聚集信息来确定场地以便将车辆4导航到场地。

系统2包括控制器6和提供给每个用户的传感器8。传感器8被配置为从每个用户收集诸如经度和纬度的位置数据。传感器8还可以配置为确定车辆4的方向。可以使用位于个人设备201(诸如智能电话，图4中示出)内的卫星导航系统(诸如gps)来确定用户的位置。用户的位置从个人设备发送到控制器6。控制器6可以被配置为存储和监视用户的当前和最终目的地，从而创建与每个简介相关联的活动记录。

系统2可以一直追踪用户的位置，或者在预定的使用时段追踪用户的位置。例如，系统2可以被配置为仅在乘坐期间，在呼叫或结束乘坐时和/或在系统2上活动时追踪用户的位置。

系统2还使用位置数据来确定到场地的最佳路线。可以通过使用聚集信息来推断交通水平的算法来确定路线。推导出的交通水平可能会影响路线的选择。系统可以使用矢量图来确定最佳路线，图可以存储在系统中，或者可选地，可以将系统配置为参考数据库来收集所需的数据。

系统2可以向每个用户提供简介。简介可以存储在控制器4上，或者可以通过参考数据库来访问。

参考图2，系统2可以配置为执行包括步骤102至106的匹配用户的方法100。在步骤102a，系统允许用户输入属性。在步骤102b，系统从外部系统收集的信息中获取或推断属性。在步骤102c，系统通过分析用户的行为来确定属性。在步骤104，系统将属性整理成对每个用户唯一的简介。在步骤106，系统匹配具有兼容属性的用户的简介。

为了执行步骤102b，系统可以被配置为与至少一个外部网络对接。外部网络例如可以是社交媒体平台。系统2可以仅通过接口提取数据，并且可以不将任何数据返回到外部网络。可以提取的数据的示例包括与用户的外部网络简介相关联的兴趣和频繁访问的地点。

一个示例场景是当系统2通过识别用户在社交媒体站点上关注的艺术家或乐队来确定用户的音乐兴趣时，就会使用从外部网络获取的信息。这些信息可用于形成填充到用户简介的属性。在匹配时可以使该属性对于驾驶员可见，以便向驾驶员指示乘客在乘坐期间可以享受哪种类型的音乐。乘客可能会被提供一个建议的信息主题列表，就像驾驶员在创建简介时提供的那样。这些提示在促使乘客开始与驾驶员交谈可以非常有用，这非常符合他们的共同兴趣。提供这样的信息对于改善驾驶员和乘客的乘坐乐趣非常有益。

除了改善乘坐体验之外，系统2还可以配置为在计划的出发时间之前向用户提供匹配的简介，以给予用户选择适当或优选匹配的机会。系统2可以配置为允许用户拒绝匹配，提示系统生成替代匹配。通过显示匹配用户的全部或部分简介，用户可以浏览简介以决定他们是否希望与匹配的用户一起乘坐、驾驶或者分享一段旅程。提供用户控制选择一个或多个用户一起乘车可以增加用户在开始一段旅程时的信心。例如提供照片可以便于识别用户。这可以加速该过程的会合部分，从而减少车辆4的停留时间。这可以具有提高旅程效率的效果，这对于商业上使用系统2的驾驶员来说尤其重要。

参考图3a、3b和4，可以通过智能手机201上提供的用户界面200将聚集信息传达给用户。

对于使用该系统提供增强的叫车服务的示例，从特定位置和/或到特定位置的乘坐次数可以用作指示所选地点的繁忙程度的一种方法。用户的当前位置也可用于生成此信息。

位置的拥挤程度可能是期望的属性或者是不期望的属性。这取决于地点的类型和旅行者的偏好。

该系统可以配置为评估某个地点过度拥挤还是低于饱和合适。例如，对于不喜欢人群的用户来说，在杂货店过度拥挤可能是不合适的。然而，俱乐部或酒吧的过度拥挤可能表示受欢迎，这可能对于用户是合适的。

一个示例场景是当用户(被识别为不喜欢拥挤)请求导航到杂货店时，会使用聚集信息。系统评估感兴趣区域中杂货店的相对拥挤程度。如果识别出许多用户的位置在一个特定杂货店或其附近，则系统2可将该杂货店识别为“拥挤”。系统2使用评估结果按照拥挤的顺序对杂货店进行排名，并按照兼容性顺序向用户显示杂货店列表。除了提供排序列表之外，每个杂货店可以向用户显示拥挤程度的状态或描述。状态可能表示相对拥挤。这种状态可以包括“最不忙”，“不太忙”，“有点忙”和“最忙”。

可以使用诸如关于位置、场地或区域的大小或容量的数据的附加数据来确定拥挤程度。该信息可用于通过考虑不同场地的大小来增强拥挤状态的有用性。

通过在用户的手机上显示描述来向用户提供这样的信息使他们能够更好地做出明智的决定去哪里出差和/或社交活动。系统2对于不喜欢或在拥挤的环境中感到不适的用户特别有益。它可以帮助用户选择理想的社交活动地点。例如，这些信息可以帮助商家阻止用户在高峰时间选择去特定的商店。这可以产生平滑客户供应或鼓励更好地将客户分散到各个商家的效果。由于拥挤可能是积极的或消极的，这可能会产生鼓励人群形成、增长或收缩的效果。

在替代示例中，系统2配置为监视用户的活动，并根据行为(如历史旅程中的模式)提供建议。通过分析用户的行为，系统2可以向用户提供被分组成类别的各种建议。这些类别的三个示例是：提出场地(没有来自用户的直接输入)，提出适合于协调旅程的匹配以及基于匹配提出场地。

首先，系统2可以配置为建议长时间不参与社交活动后进行社交。可以分析行为信息以得出结论。例如，如果发现用户长时间离开俱乐部，则系统2可以建议进行社交的场所，并将用户导航到该场所。在另一个示例中，系统2可以配置为鼓励用户去健身房，通过识别健身房访问频率的减少来启动。这些建议有助于促进健康的生活方式。

其次，系统2可以配置为向两个或更多个用户建议他们协调路线。该建议可以以智能手机通知的形式呈现给用户。系统2通过分析历史交通和跟踪路线，可以确定常规的通勤时间。用户可以根据通勤与另一个用户匹配。可以向用户提供匹配用户的简介以使他们能够浏览他们的简介并进行联系以协调旅程。此功能使用户能够在决定其是否适合乘坐协调之前了解他们的匹配。系统2可以通过基于先前的上车和下车位置的历史对用户进行配对来创建匹配。可以扩展此功能以基于属性创建用于乘坐协调的匹配。例如，如果一个用户具有多次在大学校园中下车的历史，则可以基于场地和其他兼容属性来匹配已经表示对所述大学感兴趣的其他用户。

该功能的一个优点是通过协调路线，用户既可以节省资金，减少交通压力，减少燃料消耗，减少污染又可以鼓励社交。除了改善交通运输外，系统2还可以帮助人们找到具有相似兴趣的其他人，并为他们提供相互见面的平台。

第三，系统2可以配置为基于所识别的匹配来提议场所。该功能可以通过导航用户(被认为是兼容的)到相同的地点来收集具有相似兴趣的用户。该功能可以使用户能够在不需要事先协调路线的情况下进行会面。

以下方案演示了此功能的应用。系统2识别包含兼容属性的简介的第一和第二用户。第一用户选择要导航到特定俱乐部。然后，第二用户在系统2中搜索相同区域中的俱乐部。系统2通过分析第二用户的简介来响应搜索，选择具有兼容属性的用户的简介，这些用户例如在一小时内搜索过同一区域中的俱乐部。由于兼容属性、位置和时间段，系统2识别第一和第二用户之间的匹配，然后建议将第二用户导航到第一用户所在的俱乐部。向第二用户呈现第一用户的匹配简介并且导航到上述俱乐部。或者，可以根据每个俱乐部的匹配频率向第二用户呈现俱乐部的排名列表。这是系统2如何将具有相似兴趣的人聚集在一起的示例。

在一些示例中，系统2可以根据简介上提供的任何单个属性或属性的任何组合来匹配用户。属性可以包括从系统上的先前活动导出的任何信息。系统2可以绘制相关属性之间的相关性以增强匹配的推导。系统2可以使用算法。该算法可以从用户输入和/或导出的属性和/或行为中学习以定制未来的匹配。该行为可以涉及位置历史和/或用户在系统2上处于活动时可导出的任何其他信息。

属性的一个示例是在创建简介时，用户可以输入在途交流的偏好。这可以简单到在“健谈”或“沉默”之间选择，或者可以更具体。系统2可以根据这个选择匹配用户。

系统2可以使用户能够阻止另一个用户。在用户与同一用户重复匹配的情况下，最好防止重新匹配。系统2向用户提供阻止另一个用户的选项，从而防止将来的匹配，或在生成建议时考虑。这对于发现另一个令人讨厌的用户，与该用户具有过去的历史或对另一用户有法律约束的用户来说很有作用。这种阻止可能导致用户被阻止与任何其他用户匹配或被限制为阻止所涉及的两个用户之间的交互。

控制器6可以被配置为分析两个用户的简介，并使用该分析来生成改进算法，该算法与生成匹配相关。系统2可以使用机器学习来改进用于产生匹配的算法。匹配算法可以使用诸如被阻止用户共有的属性之类的信息来提高预测匹配的兼容性的准确性。随着数据的不断收集，这可以逐步完善。这样，系统2可以配置为从成功和不成功的匹配中学习以改进其兼容性评估。这些改进可能涉及改变特定属性的权重，这些属性在预测兼容性方面的影响或大或小。

任何用户简介都可以随时被任何其他用户访问。或者，可以在系统2上的活动定义的有限的持续时间内访问简介。例如，系统2可以配置为仅在旅程的持续时间内向用户提供匹配的用户简介的访问。或者，可以允许用户从他们的简介的不同隐私级别中进行选择。

图4示出了用于车辆导航的方法200。在步骤202，向用户提供传感器203，其可以例如是个人设备201上的gps传感器，或者可以是发给系统用户的专用传感器。在步骤204，从每个传感器收集位置数据。在步骤206，将位置数据发送到控制器6并进行分析以产生聚集数据。在步骤208，利用聚集信息和位置数据将车辆4导航到场地，使用聚集数据确定场地。

方法200可以涉及向每个用户提供简介并使用户能够从外部系统或网络输入属性和/或导出属性。

在导出多个场地的聚集信息后，步骤(e)为用户提供按聚集信息排列的场地列表。在一个示例中，响应于用户搜索特定类型的场所(例如杂货店)的请求来选择排名的场所。

该方法可以包括通过参考分类场地的数据库并选择最适合预定标准的场地来产生场地列表。预定标准可以根据属性、位置、聚集数据和/或行为定义。

该方法可以进一步包括对场地进行排名，其可以使用聚集信息来执行。系统2可以提供每个场地的状态形式的信息或拥挤程度的描述。该信息可以基于诸如百分比可用性之类的容量来传达拥挤或描述的相对级别。

本领域技术人员将理解，尽管已经通过参考一个或多个示例性实例的方式描述了本发明，它不限于所公开的示例，并且可以在不脱离由所附权利要求限定的本发明的范围的情况下构造替代示例。