CN104006818A - 导航***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种导航***及方法。该导航方法包括：通过一电子装置根据一路径产生一行车信息；通过一云端服务器的一接收单元接收上述行车信息；通过上述云端服务器的一特征分析单元分析上述行车信息，并判断上述行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组；以及通过上述云端服务器的一最佳化单元根据上述电子装置所输入的一出发地及一目的地，由上述群组中取得一最佳路径，并将上述最佳路径传送至上述电子装置以进行导航。
Description
技术领域
本发明涉及一种导航***，更具体来说，涉及一种通过云端运算分析驾驶行为以及结合社群信息以提供导航的导航***。
背景技术
对许多驾驶者而言，车用导航***已成为不可或缺的辅助工具。现行车用导航***除了基本路线导航外，还可整合实时路况，通过最新的路况信息来动态修正导航路线，使驾驶者尽量避开壅塞路线，以提升导航质量。
随着实时路况的变化，车用导航***能依据当时交通状况，如道路现况、车流量多寡、道路施工及交通事故等，提供车用导航***做实时路况导航，然而，驾驶者在接收最新的可避开壅塞路线的指引后，却不一定顺从车用导航***建议而改道，多数原因来自于驾驶者对道路类型可能有所偏好，例如新手驾驶者即便知悉小巷道内不易塞车但无愿意走小巷道，或女性驾驶者基于安全考虑使得走偏僻替代道路的意愿不高，又或是驾驶者对不同道路类型的掌控程度不同，如果改道走不擅长的道路类型反而会使行驶速度下降，如不习惯走弯曲山路，上述情况容易影响驾驶者遵循车用导航***指引的意愿，使得车用导航***导航未能完全发挥其效力，其最主要因素在于车用导航***无法依驾驶者的驾驶偏好提供较佳的行驶路线。
因此，依据驾驶者的偏好，并通过快速运算以提供驾驶者更佳导航路径的导航***，实为目前亟欲追求的目标。
发明内容
本发明提供一种导航***及方法。
本发明提出一种导航***，包括：一电子装置，用以根据一路径产生一行车信息；以及一云端服务器，包括：一接收单元，用以接收上述行车信息；一特征分析单元，耦接至上述接收单元，用以分析上述行车信息，并判断上述行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组；以及一最佳化单元，耦接至上述特征分析单元，用以根据上述电子装置所输入的一出发地及一目的地，由上述群组中取得一最佳路径，并将上述最佳路径传送至上述电子装置以进行导航。
本发明提出一种导航方法，包括：通过一电子装置根据一路径产生一行车信息；通过一云端服务器的一接收单元接收上述行车信息；通过上述云端服务器的一特征分析单元分析上述行车信息，并判断上述行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组；以及通过上述云端服务器的一最佳化单元根据上述电子装置所输入的一出发地及一目的地，由上述群组中取得一最佳路径，并将上述最佳路径传送至上述电子装置以进行导航。
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出优选实施例，并配合附图，作详细说明如下。
附图说明
图1是显示根据本发明一实施例所述的导航***的示意图。
图2是显示根据本发明另一实施例所述的导航***的示意图。
图3是显示根据本发明一实施例所述的导航方法的流程图。
【符号说明】
100 导航***
110 云端服务器
112 接收单元
114 特征分析单元
116 最佳化单元
130 电子装置
200 导航***
210 云端服务器
212 接收单元
214 特征分析单元
216 最佳化单元
218 行车信息存储单元
220 路况单元
230 电子装置
300 流程图
S302、S304、S306、S308 步骤
具体实施方式
为了让本发明的目的、特征、及优点能更明显易懂，下文特举优选实施例，并配合所附图示图1至图3，做详细的说明。本发明说明书提供不同的实施例来说明本发明不同实施方式的技术特征。其中，实施例中的各元件的配置为说明之用，并非用以限制本发明。且实施例中附图标号的部分重复，为了简化说明，并非意指不同实施例之间的关联性。
图1是显示根据本发明一实施例所述的导航***100的示意图。导航***100主要包括一云端服务器110（服务器）和一电子装置130。其中云端服务器110通过云端运算以进行信息处理，其可接收并存储大量行车信息于云端中，同时可加快处理速度，以实时提供驾驶者相关导航与路径信息。云端服务器110主要包括接收单元112、特征分析单元114及最佳化单元116。特征分析单元114分别耦接至接收单元112及最佳化单元116。
电子装置130可设置于车辆上，其可以是智能终端装置、手机、PAD等配置有全球定位***(Global Positioning System，GPS)、感测行车相关信息的传感器（图未标示）等装置。电子装置130可通过卫星定位***及传感器根据一路径产生一行车信息，并持续将车辆行驶过程中所产生的行车信息传回至云端服务器130中，其中此行车信息可包括一位置信息、一速度信息、一时间信息、一道路信息及一行为信息等信息。举例来说，位置信息及时间信息可通过全球定位***从卫星接收信号找出当前的行车位置（经度与纬度）。速度信息讯可利用一线性加速度计(Accelerometer)取得，或通过上述位置信息所行驶的路径长度与时间信息所花费的时间计算。道路信息可通过网络从公路局所取得并更新，其道路信息是指道路的类型，例如高速公路、山路、平路、巷道等信息，也可包括道路上交通号志（像是红绿灯）的数量或行车所需转向的次数等信息。而行为信息对应驾驶者对该道路类型的驾驶内容，举例来说，在不同的行驶时段中（如上下班的尖峰时段与离峰时段），驾驶者于相同的出发地及目的地之间可能选取不同的行驶路径。
云端服务器110的接收单元112用以接收电子装置130所产生的行车信息。特征分析单元114用以分析上述行车信息，并判断电子装置130为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组。例如，表格1是显示云端服务器110事先所建立所有使用此导航***的驾驶的驾驶信息。
表格1
上述的“出发地→目的地”可通过位置信息得到。在一具体实施例中，当驾驶者进入车内启动电子装置130时，电子装置130即与云端服务器110连结，并不断传送相关行车信息至云端服务器110。上述的行驶次数代表特定驾驶者行驶该路径的次数，例如表格1中的驾驶III行驶“台北→桃园地”此一路径共计2000次，意味驾驶III几乎每天行驶此路径。
当特征分析单元114取得所有驾驶信息时，使用者可选择或由云端服务器110预先定义以行车信息其中之一作为特征分析单元114分析的主要条件。特征分析单元114根据此行车信息将所有驾驶信息区分成多个群组，而每一群组对应至一感测范围。特征分析单元114再依据电子装置130的行车信息判断电子装置130所对应的感测范围，再依据感测范围取得对应的群组。举例来说，如果使用者选择以速度信息为主要条件作为分析的主要条件，表格2是显示同一路径中以速度信息为主要条件将所有驾驶分群的群组表格。
| 驾驶 | 速度信息 | 感测范围 | 特征 |
| 使用者 | 80km/hr | 快 | |
| 群组I | 40km/hr | 49km/hr以下 | 慢 |
| 群组II | 62km/hr | 50～70km/hr | 正常 |
| 群组III | 75km/hr | 71km/hr以上 | 快 |
表格2
特征分析单元114将行驶此路径的所有驾驶的速度信息区分为特征为快、正常及慢的三个群组，分别对应至不同的感测范围。速度信息对应49km/hr以下的感测范围属于群组I，速度信息对应50～70km/hr的感测范围属于群组II，速度信息对应50～70km/hr的感测范围则属于群组III。如表格2所示，使用者的速度信息为80km/hr，对应表格2中71km/hr以上的感测范围，因此，使用者应属于群组III（快）。
必须注意的是，以上所述的多个驾驶、群组等数目，并不局限于本申请图示及说明书之内容所示。此外，特征分析单元114还可调整感测范围的大小，将所有驾驶的特征作更细微的分析。此外，在判断使用者所对应的群组时，“出发地→目的地”的栏位内容必须一致，亦即须行驶过“台北→桃园地”此一路径的驾驶者始能被特征分析单元114进行分析并区分群组，如此判断的结果较为准确。
当特征分析单元114判断此电子装置130的行车信息对应至某一群组后（快），最佳化单元116根据电子装置130所输入的一出发地及一目的地（例如出发地为桃园，目的地为台中）由所对应的群组中取得一在此出发地至此目的地之间的最佳路径（即所有行驶的路径中包含桃园至台中的路段，再从中决定一最佳路径）。值得注意的是，在此实施例中，最佳化单元116可先在属在此对应群组有行驶过此出发地至目的地之间的所有驾驶中，取得多个条候选路径，再依据每一候选路径的一权重指数，从候选路径中计算取得此最佳路径。此外，须特别说明的是，强调必须要从“所对应的群组”中取得一在此出发地至此目的地之间的最佳路径，是因定性为相同群组的驾驶，其所选择的路径会较不同群组的驾驶所选择的路径符合此使用者。
举例来说，当使用者通过电子装置130输入出发地为桃园，目的地为台中的信息后，由于此使用者已被定性特征为“快”的群组（群组III，假设群组III包含50个驾驶），因此最佳化单元116将群组III中50驾驶曾经行驶过出发地为桃园，目的地为台中的行程（假设包括45条路径，可能有驾驶没有行驶过该路径，也可能有单一驾驶行驶超过2个以上路径）列为候选路径。而后最佳化单元116再根据这些45条路径的行车信息所分配的权重指数，决定最佳路径。例如行驶次数占40%，行车时段占30%，时间信息占20%，道路信息占10%等。最后，最佳化单元116可根据上述经过权重计算后的结果，从这些45条路径中选择最佳路径。
在一具体实施例中，当一路径的行驶次数较多时，也可表示此路径的交通情况通常皆可符合该驾驶者的行使偏好（快），因此具有较高的权重。
图2是显示根据本发明另一实施例所述的导航***200的示意图。导航***200主要包括一云端服务器210和一电子装置230。云端服务器210包括接收单元212、特征分析单元214、最佳化单元216、行车信息存储单元218及路况单元220。和前一实施例中相同名称的元件，其功能亦如前所述，在此不再赘述。
图2和图1的主要差异在于云端服务器210还包括行车信息存储单元218以及路况单元220。
在此实施例中，云端服务器210的行车信息存储单元218分别耦接至接收单元212、特征分析单元214及最佳化单元216，用以存储所有使用此导航***200的驾驶的行车信息。简单来说，设置于车辆内的电子装置230所产生的行车信息，经接收单元212接收后，会传送至行车信息存储单元218作存储，再由特征分析单元214进行分析。此外，特征分析单元214将行车信息分析之后，会将分析后的行车信息传送到信息存储单元218保存，藉此收集所有每一驾驶者的驾驶信息，以用于日后其他驾驶者的导航路径分析使用。其中，行车信息存储单元218可以是任何市售的用于存储信息的装置或产品，例如硬盘、各式存储器、CD、DVD、计算机、服务器等装置。
在此实施例中，云端服务器210还可包括路况单元220。路况单元220耦接至最佳化单元216，用以接收各路段的实时路况信息。具体来说，可在各道路上设置监控装置或是接收如公路局、*** map等所提供的实时路况，藉此知悉各道路的交通情况。此监控装置可为摄像装置或其他感测装置，如此可使得最佳化单元216在找寻最佳路径时同时考虑路况信息，可提供车辆更佳的路径信息。
图3是显示根据本发明一实施例所述的导航方法的流程图300。首先，在步骤S302中，通过电子装置根据一路径产生一行车信息。在步骤S304中，通过云端服务器的接收单元接收行车信息。接着，在步骤S306中，通过云端服务器的特征分析单元分析此行车信息，并判断行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组。最后，在步骤S308中，通过云端服务器的一最佳化单元根据电子装置所输入的一出发地及一目的地，由此群组中取得一最佳路径，并将最佳路径传送至电子装置进行导航。
因此，通过本发明的导航***及方法，提供符合驾驶者的驾驶习惯的路径数据，通过电子装置所传送的行车信息，在云端导航***进行快速的分析处理，以提供最适合驾驶者的路径数据。此外，驾驶者还可依照自己的驾驶需求调整行车所需的条件，使得所找寻到的行车路径更贴近驾驶者本身的需求。
虽然本发明已以优选实施例公开如上，然其并非用以限定本发明，本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可做些许更动与润饰，因此本发明的保护范围当视所附权利要求书界定范围为准。
Claims (10)
1.一种导航***，包括：
一电子装置，用以根据一路径产生一行车信息；以及
一云端服务器，包括：
一接收单元，用以接收上述行车信息；
一特征分析单元，耦接至上述接收单元，用以分析上述行车信息，并判断上述行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组；以及
一最佳化单元，耦接至上述特征分析单元，用以根据上述电子装置所输入的一出发地及一目的地，由上述群组中取得一最佳路径，并将上述最佳路径传送至上述电子装置以进行导航。
2.如权利要求1所述的导航***，其中上述特征分析单元是将上述驾驶信息区分成多个群组，而每一群组对应至一感测范围，判断上述行车信息所对应的感测范围，再依据上述感测范围取得对应上述感测范围的群组。
3.如权利要求1所述的导航***，其中上述云端服务器还包括：
一行车信息存储单元，耦接至上述接收单元、上述特征分析单元及上述最佳化单元，用以存储上述驾驶信息及上述行车信息。
4.如权利要求1所述的导航***，其中上述最佳化单元从上述群组取得多个候选路径，再依据每一候选路径的一权重指数，从上述候选路径中取得上述最佳路径；
其中，上述多个候选路径包含上述出发地与上述目的地。
5.如权利要求1所述的导航***，其中上述行车信息包括一位置信息、一速度信息、一时间信息、一道路信息、一行为信息。
6.如权利要求1所述的导航***，上述云端服务器还包括：
一路况单元，耦接至上述最佳化单元，用以接收一路况信息。
7.一种导航方法，包括：
通过一电子装置根据一路径产生一行车信息；
通过一云端服务器的一接收单元接收上述行车信息；
通过上述云端服务器的一特征分析单元分析上述行车信息，并判断上述行车信息为对应上述路径的多个驾驶信息中的一群组；以及
通过上述云端服务器的一最佳化单元根据上述电子装置所输入的一出发地及一目的地，由上述群组中取得一最佳路径，并将上述最佳路径传送至上述电子装置以进行导航。
8.如权利要求7所述的导航方法，还包括：
通过上述特征分析单元将上述驾驶信息区分成多个群组，而每一群组对应至一感测范围，判断上述行车信息所对应的感测范围，再依据上述感测范围取得对应上述感测范围的群组。
9.如权利要求7所述的导航方法，其中通过上述最佳化单元取得上述最佳路径的步骤还包括：
通过上述最佳化单元从上述群组取得多个候选路径，再依据每一候选路径的一权重指数，从上述候选路径中取得上述最佳路径；
其中，上述多个候选路径包含上述出发地与上述目的地。
10.如权利要求7所述的导航方法，其中上述行车信息包括一位置信息、一速度信息、一时间信息、一道路信息、一行为信息。
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
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| TW102106132 | 2013-02-22 |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104697543A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-10 | 武汉光庭信息技术有限公司 | 一种融合个性偏好因子的路径探索方法 |
| CN107421555A (zh) * | 2017-07-10 | 2017-12-01 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 确定导航路径的方法和装置 |
| CN108627174A (zh) * | 2017-03-24 | 2018-10-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 导航路线确定方法及装置、数据检索处理方法和服务器 |
| CN112197781A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-08 | 山东工业职业学院 | 一种基于云计算的车载数据管理*** |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017124331A1 (en) * | 2016-01-20 | 2017-07-27 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Navigation apparatus and method |
| CN106802155A (zh) * | 2017-02-07 | 2017-06-06 | 深圳市智载科技有限责任公司 | 具有etc的车辆行驶路径智能导航方法及装置 |
| CN109791411A (zh) * | 2017-05-03 | 2019-05-21 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 智能滑板的控制方法、设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050099321A1 (en) * | 2003-11-07 | 2005-05-12 | Pegasus Consulting Corp. | Decentralized vehicular traffic status system |
| CN1800783A (zh) * | 2004-12-31 | 2006-07-12 | 集嘉通讯股份有限公司 | 路径规划***及方法 |
| TW200921052A (en) * | 2007-09-21 | 2009-05-16 | Tomtom Int Bv | Navigation apparatus and method therefor |
| US20100324806A1 (en) * | 2008-03-27 | 2010-12-23 | Aisin Aw Co., Ltd. | Travel pattern information obtaining device, travel pattern information obtaining method, and travel pattern information obtaining program |
| TW201135188A (en) * | 2010-04-06 | 2011-10-16 | Mitac Int Corp | Method of utilizing a personal navigation device to predict paths and related personal navigation device |
| CN102829794A (zh) * | 2011-06-13 | 2012-12-19 | 英华达（南京）科技有限公司 | 导航***及其路径规划方法 |
-
2013
- 2013-02-22 TW TW102106132A patent/TWI471530B/zh not_active IP Right Cessation
- 2013-03-12 CN CN201310077435.1A patent/CN104006818A/zh active Pending
- 2013-10-04 US US14/046,035 patent/US20140244171A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050099321A1 (en) * | 2003-11-07 | 2005-05-12 | Pegasus Consulting Corp. | Decentralized vehicular traffic status system |
| CN1800783A (zh) * | 2004-12-31 | 2006-07-12 | 集嘉通讯股份有限公司 | 路径规划***及方法 |
| TW200921052A (en) * | 2007-09-21 | 2009-05-16 | Tomtom Int Bv | Navigation apparatus and method therefor |
| US20100324806A1 (en) * | 2008-03-27 | 2010-12-23 | Aisin Aw Co., Ltd. | Travel pattern information obtaining device, travel pattern information obtaining method, and travel pattern information obtaining program |
| TW201135188A (en) * | 2010-04-06 | 2011-10-16 | Mitac Int Corp | Method of utilizing a personal navigation device to predict paths and related personal navigation device |
| CN102829794A (zh) * | 2011-06-13 | 2012-12-19 | 英华达（南京）科技有限公司 | 导航***及其路径规划方法 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104697543A (zh) * | 2015-03-17 | 2015-06-10 | 武汉光庭信息技术有限公司 | 一种融合个性偏好因子的路径探索方法 |
| CN104697543B (zh) * | 2015-03-17 | 2017-10-10 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种融合个性偏好因子的路径探索方法 |
| CN108627174A (zh) * | 2017-03-24 | 2018-10-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 导航路线确定方法及装置、数据检索处理方法和服务器 |
| CN107421555A (zh) * | 2017-07-10 | 2017-12-01 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 确定导航路径的方法和装置 |
| CN107421555B (zh) * | 2017-07-10 | 2020-01-10 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 确定导航路径的方法和装置 |
| CN112197781A (zh) * | 2020-09-21 | 2021-01-08 | 山东工业职业学院 | 一种基于云计算的车载数据管理*** |
| CN112197781B (zh) * | 2020-09-21 | 2022-08-26 | 山东工业职业学院 | 一种基于云计算的车载数据管理*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TWI471530B (zh) | 2015-02-01 |
| US20140244171A1 (en) | 2014-08-28 |
| TW201433776A (zh) | 2014-09-01 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140827 |