学习自动化车辆的制作方法
【专利说明】学习自动化车辆
【背景技术】
[0001] 经常学习采取最佳路线至某些区域一一包括避免哪些区域和哪些交叉路口一一 的驾驶员在高峰期是最繁忙的。然而，学习这些路线需要时间和直觉。对地理区域没有经 验的驾驶员，比如新手驾驶员或最近迀入该地理区域的驾驶员，需要时间去学习如何最好 地导航该区域。加快这样的学习的一个方法是询问在那个区域驾驶更多经验的人。然而， 不同的驾驶员有不同的优先顺序。例如，一个驾驶员可能希望尽可能多的在高速公路上驾 驶，即使这意味着一直挺到交通结束。另一个驾驶员可能希望尽可能快的到达他或她的目 的地，尽管行驶更长的距离或降低燃料经济性。因此，如何最好地导航地理区域的问题相对 于驾驶者的优先顺序是有点主观的。
【发明内容】
[0002] 根据本发明，提供一种车辆，包含：
[0003] 导航系统，其配置为确定从当前位置到选择的目的地的路线；以及
[0004] 处理设备，其配置为对路线应用模板，其中模板表示与地理区域相关联的多个驾 驶趋向，且其中处理设备配置为在车辆开始路线之前基于模板调整路线。
[0005] 根据本发明的一个实施例，其中导航系统配置为基于至少一个用户偏好确定路 线，且其中处理设备配置为应用符合用户偏好的模板。
[0006] 根据本发明的一个实施例，其中用户偏好基于燃料效率和到选择的目的地的行驶 时间中的至少一个。
[0007] 根据本发明的一个实施例，进一步包含配置为选择模板的预测学习系统。
[0008] 根据本发明的一个实施例，其中预测学习系统配置为基于与当前位置相关联的地 理区域选择模板。
[0009] 根据本发明的一个实施例，其中预测学习系统配置为从远程服务器中接收模板。
[0010] 根据本发明的一个实施例，其中模板限定安全信息，基础设施信息，便利信息，和 与地理区域相关联的交通流量信息中的至少一个。
[0011] 根据本发明的一个实施例，其中处理设备并入配置为在自主模式下操作的自主模 式控制器中。
[0012] 根据本发明的一个实施例，其中处理设备配置为至少部分地基于用户输入更新模 板。
[0013] 根据本发明，提供一种车辆，包含：
[0014] 自主驾驶传感器；
[0015] 自主模式控制器，其配置为当在自主模式下操作时根据通过自主驾驶传感器输出 的信号控制至少一个车辆子系统；以及
[0016] 导航系统，其配置为确定从当前位置到选择的目的地的路线；
[0017] 其中自主模式控制器包括配置为对路线应用模板的处理设备，其中模板表示与地 理区域相关联的多个驾驶趋向，且其中处理设备配置为在自主模式控制器在自主模式下操 作之前基于模板调整路线。
[0018] 根据本发明的一个实施例，其中导航系统配置为基于至少一个用户偏好确定路 线，且其中处理设备配置为应用符合用户偏好的模板。
[0019] 根据本发明的一个实施例，其中用户偏好基于燃料效率和到选择的目的地的行驶 时间中的至少一个。
[0020] 根据本发明的一个实施例，本发明的车辆进一步包含配置为选择模板的预测学习 系统。
[0021] 根据本发明的一个实施例，其中预测学习系统配置为基于与当前位置相关联的地 理区域选择模板。
[0022] 根据本发明的一个实施例，其中预测学习系统配置为从远程服务器中接收模板。
[0023] 根据本发明的一个实施例，其中模板限定安全信息，基础设施信息，便利信息，和 与地理区域相关联的交通流量信息中的至少一个。
[0024] 根据本发明的一个实施例，其中处理设备配置为至少部分地基于用户输入更新模 板。
[0025] 根据本发明，提供一种方法，包含：
[0026] 确定车辆的当前位置；
[0027] 确定车辆的目的地；
[0028] 至少部分地基于当前位置和目的地产生路线；
[0029] 对路线应用模板，模板表示与地理区域相关联的多个驾驶趋向；以及
[0030] 在车辆开始路线之前基于模板调整路线。
[0031] 根据本发明的一个实施例，本发明的方法进一步包含至少部分地基于地理区域选 择模板。
[0032] 根据本发明的一个实施例，本发明的方法进一步包含从远程服务器中要求模板。
【附图说明】
[0033] 图1说明了配置为选择最符合用户的偏好的路线的示例性车辆。
[0034] 图2是可以在图1的车辆中使用的示例性系统的图形。
[0035] 图3是可以用来选择符合用户的偏好的路线的示例性过程的流程图。
【具体实施方式】
[0036] 示例性车辆包括导航系统和处理设备。导航系统确定从当前位置到选择的目的地 的路线。处理设备对路线应用模板。模板表示与地理区域相关联的驾驶趋向。处理设备在 车辆开始路线之前基于模板调整路线。因此，驾驶员可以以避免，例如，高交通流量区域，高 犯罪区域等的方式操作车辆。而且，当在自主车辆中实施时，车辆可以避免这样的区域而没 有任何驾驶员的干预。
[0037] 在附图中所示的车辆和系统可以采取许多不同的形式，并且包括多个和/或替代 的组件和设施。所示的示例性组件并不旨在进行限制。事实上，额外的或可选择的组件和 /或实施方式也可以使用。
[0038] 如图1所示，车辆100包括用于根据用户的偏好自动地调整产生的路线的系统 105。系统105在下面参照图2被显示和更详细地描述。虽然所示为轿车，但是车辆100可 以包括任何乘客或商用车辆，比如汽车，卡车，运动型多用途车辆，出租车，公共汽车等。在 一些可行的方法中，如下面所讨论的，车辆100是配置为在自主（例如，无人驾驶）模式，部 分自主模式，和/或非自主模式下操作的自主车辆。
[0039] 图2是图1的车辆100中所示的系统105的组件的示例性图形。系统105,如图所 示，包括用户界面设备110,通信接口 115,导航系统120,预测学习系统125,至少一个自主 驾驶传感器130,和自主模式控制器135。
[0040] 用户界面设备110可以配置为在车辆100的操作过程中呈现信息给用户，比如驾 驶员。而且，用户界面设备110可以配置为接收用户输入。因此，用户界面设备110可以位 于车辆100的乘客舱中。在一些可行的方法中，用户界面设备110可以包括触敏显示屏幕。
[0041] 导航系统120可以配置为确定车辆100的位置，比如车辆100的当前位置。导航 系统120可以包括全球定位系统（GPS)接收器，其配置为使车辆100的位置相对于卫星或 基于地球的发射机塔成三角形。因此，导航系统120可以被配置用于无线通信。导航系统 120可进一步配置为开发从当前位置到选择的目的地的路线，以及通过，例如，用户界面设 备110显示地图和呈现至选择额目的地的驾驶方向。在某些情况下，导航系统120可以根 据用户偏好开发路线。用户偏好的示例可以包括最大化燃料效率，降低行驶时间，行驶最短 距离，或类似物。
[0042] 通信接口 115可以配置为促进车辆100的组件和其他设备之间的有线和/或无线 通信。例如，通信接口 115可以配置为从蜂窝供应商的塔和车辆的远程信息处理服务交付 网络（SDN)中接收消息并且传递消息到蜂窝供应商的塔和车辆的远程信息处理服务交付 网络（SDN)，车辆的远程信息处理服务交付网络（SDN)相应地建立与用户的移动设备一一 比如手机，平板电脑，手提电脑，便携式信息终端（fob)，或通过二次或同样的蜂窝