CN110753827A - 具有交互式转弯图形的数字地图上的路线 - Google Patents

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Abstract

一种用于向移动计算设备的用户提供特定于转弯的导航指导的计算机实施的方法，所述方法包括：在由移动计算设备的GUI提供的视窗内呈现描绘从起点到目的地的路线的数字地图。所述数字地图包括针对沿所述路线的一个或多个转弯中的每一个转弯的转弯图形，所述转弯图形位于数字地图的、描绘与转弯相对应的路线的一部分的区域中。所述方法还包括：检测经由GUI做出的对与所述一个或多个转弯中的第一转弯相对应的转弯图形的用户选择，和作为响应，经由GUI呈现第一转弯的详细视图。第一转弯的详细视图包括数字地图的放大部分，并且所述放大部分包括第一转弯的图形表示。

Description

具有交互式转弯图形的数字地图上的路线
技术领域
本发明涉及计算机辅助导航，并且更具体地，涉及与特定真实世界位置相对应的数据的选择性访问和显示。
背景技术
本文提供的背景描述是为了总体上呈现本公开的内容的目的。在此背景技术部分中所描述的程度范围内，当前署名的(多个)发明人的工作以及在提交时可能不符合现有技术条件的描述中的各方面，均未被明确或隐含地承认为针对本公开的现有技术。
用于计算设备(例如，智能电话)的当前可用的路线规划工具和导航工具能够经由图形用户界面向用户呈现与路线有关的信息。例如，可以向输入导航请求的用户呈现数字地图，该数字地图描绘包含该路线的地理区域并突出显示路线本身。与地图和路线相关联的数据通常被存储在描述对应真实世界位置的数据库中。例如，数据库通常包括在用户决定将注意力集中在围绕路线的每个转弯的地理区域的情况下支持那些区域的详细放大视图的地图数据(道路、兴趣点等)。数据库可能很大，因此对数据的快速高效访问是一项重大的技术挑战。而且，将数据发送给不需要它的用户会浪费计算资源和/或网络通信资源。
发明内容
在本文描述的一些实施方式中，图形用户界面(GUI)提供对包含真实世界数据的数据库中数据的高效的、直观的和选择性的访问。具体地，允许用户选择性地访问数据使得有可能在不会通过显示用户没有选择的其他数据而浪费计算资源和/或通信资源的情况下(向用户)显示相关数据(例如，转弯的详细视图)。在数字地图的、描绘与转弯相对应的路线的一部分的区域处提供转弯图形有助于访问用户相对可能会感兴趣的转弯的对应详细视图(例如，与路线的其他部分的详细视图相比)，从而高效地利用计算资源。
在一个示例实施例中，一种用于向移动计算设备的用户提供特定于转弯的导航指导的计算机实施的方法包括：在由移动计算设备的GUI提供的视窗(viewport)内呈现描绘从起点到目的地的路线的数字地图。所述数字地图包括针对沿所述路线的一个或多个转弯中的每一个转弯的转弯图形，所述转弯图形位于数字地图的、描绘与转弯相对应的路线的一部分的区域中。所述方法还包括：检测经由GUI做出的对与所述一个或多个转弯中的第一转弯相对应的转弯图形的用户选择，和响应于检测到对与第一转弯相对应的转弯图形的用户选择，经由GUI呈现第一转弯的详细视图。第一转弯的详细视图包括数字地图的放大部分，并且所述放大部分包括第一转弯的图形表示。
附图说明
图1是示例***的框图，在所述示例***中可以实现与增强行驶模式相关联的导航技术和路线规划技术(例如，用于机动两轮车辆)。
图2A描绘可以响应于指定起点和目的地的导航请求而向用户呈现的图形用户界面的示例视窗，其中所述导航请求与第一行驶模式相关联。
图2B描绘可以响应于指定如图2A中所示的相同起点和目的地的导航请求而向用户呈现的图形用户界面的示例视窗，但是其中所述导航请求取而代之地与第二、增强行驶模式(例如，用于机动两轮车辆)相关联。
图3描绘其中可以呈现图2A和图2B的视窗的示例图形用户界面。
图4描绘其中可以显示图2A和图2B的视窗另一示例图形用户界面。
图5描绘可用于确定在增强行驶模式下的时候要显示哪些兴趣点的示例评分技术。
图6描绘被训练以预测与特定车辆类型(例如，机动两轮车辆)相对应的路段速度的示例机器学习模型。
图7是用于向移动计算设备的用户提供地标辅助导航指导的示例方法的流程图。
图8是用于向移动计算设备的用户提供特定于转弯的导航指导的示例方法的流程图。
图9是用于预测特定车辆类型的速度的示例方法的流程图。
具体实施方式
概述
在本文描述的一些实施方式中，特殊的导航和/或路线规划特征和/或能力被提供给正在探索感兴趣的特定行驶模式(例如，用户选择的行驶模式或默认行驶模式等)的用户。例如，做出与“机动两轮车辆”行驶模式(该行驶模式是，例如，还包括汽车模式、自行车模式、公交模式、步行模式等的一组模式中的一个)相关联的导航请求的轻便摩托车、踏板车和/或摩托车的驾驶员可以被提供通常对这样的用户有益的某些特征和/或能力。通常，引起这些特殊特征和/或能力的行驶模式可以在本文中被称为“增强”行驶模式。
在一些实施方式中，当经由增强行驶模式行驶时“更好”(例如，更快、和/或更安全、合法等)的路线被呈现给用户。可以基于某些路段对增强行驶模式有多适合来选择这样的路线。例如，可以基于路段的分类或类型(例如，小巷、四车道高速公路、特定标示的速度限制等)来确定给定的路段对于经由增强行驶模式的行驶具体而言有多适合。例如，对于机动两轮车辆行驶模式，某些路段可能太窄以至于几乎不可能乘汽车行驶，从而降低总体交通水平并提高经由轻便摩托车或踏板车行驶的人的行驶速度。相反，在某些其他路段(诸如，高速公路或限速大于某个阈值速度的路段)上乘坐两轮车辆可能是非法和/或不安全的。
附加地或替代地，在一些实施方式中，可以使用机器学习模型来生成特定于特定车辆类型(例如，与增强行驶模式相对应的车辆类型)的速度预测。可以使用监督学习技术，利用具有基于“混合”车辆类型跟踪数据(例如，来自可能对应于或不对应于机动两轮车辆的车辆中的移动计算设备的GPS或其他数据)的特征集、以及基于特定于特定车辆类型的跟踪数据(例如，来自已知为机动两轮车辆的车辆中的移动计算设备的GPS的相对稀疏的集合或其他数据)的标签对模型进行训练。如果特征集数据和标签数据两者都包括相同路段的足够多的速度信息(以及可能一天中的相同时间的足够多的速度信息)，则模型可以针对特定类型的路段(以及可能针对一天中的特定时间)学习与特定车辆类型相对应的车辆的速度与非特定于该车辆类型的合计速度(aggregate speed)有何不同。一旦被训练，机器学习模型可以接受针对特定路段的实时估计速度或预期速度(例如“混合”车辆类型速度)作为输入，并输出针对特定车辆类型的特定于那些路段的速度预测。例如，这些更准确的速度预测可用于为增强行驶模式提供更好的路线选择，和/或为增强行驶模式提供更准确的ETA。
提供给探索增强行驶模式的用户的其他特征和/或能力可以与图形用户界面(GUI)(例如，向用户描绘路线的方式)更紧密地相关和/或与结合GUI选择性地访问和显示本地数据库或远程数据库中的信息的方式更紧密地相关。例如，当结合增强行驶模式做出导航请求时，描绘最佳(例如，最快)路线的地图可以与可能会用作“地标”的某些兴趣点(POI)一起被显示，但不会在当前缩放等级被显示给用户。可以基于指示POI是否可能用作地标的(在数据库中存储的)POI的特殊字段或属性来做出(可能经由远程通信网络)从数据库中检索与这样的POI相对应的信息、并在地图上向用户呈现这样的信息的决定。例如，与已被证明有助于准确记忆和/或指示跟随方向的类别(例如，体育场、博物馆、庙宇和/或经由市场研究或其他方式识别的任何其他特定类别)相关联的POI可被视为地标。可替换地，并非将一个或多个其他类别视为指示地标状态(或除了将一个或多个其他类别视为指示地标状态之外)，某些POI可以被分配专用“地标类别”(例如，由***设计者，或者以某种自动化的方式)。
作为另一示例，当与增强行驶模式相关联的导航请求被输入时，描绘最佳路线的地图可以与所描绘的路线的每个转弯(或每个大转弯等)上或附近的专用图形(例如，包含指向右或左的箭头的圆)一起被呈现。用户可以选择(例如，用手指轻敲)转弯图形中的任何一个，以查看与对应转弯相关联的更多信息，诸如，以该转弯为中心的地图的放大区域、该转弯处的街道名称、从该转弯到导航请求指定的目的地的行驶时间(例如ETA)等等。在一些实施方式中，用户可以通过退出转弯信息并选择另一转弯图形、或者通过向左或向右(或向上或向下)滑动(swipe)以移动到下一或上一转弯，来查看关于路线上的另一转弯的详细信息。
示例***
图1示出了其中可以实现与增强行驶模式相关联的导航技术和路线技术示例***10。尽管图1和各种其他图形示出其中增强行驶模式是机动两轮车辆模式(例如，用于踏板车、轻便摩托车等)的实施方式(或者在下文中参考这样的实施方式被描述)，但应当理解，在其他实施方式中，增强行驶模式可以对应于不同类型的车辆和/或不同类型的行驶(例如，半挂卡车模式等)。
示例***10包括移动计算设备12(所述移动计算设备12中的每一个对应于相应的用户)、地图服务器14和网络16。地图服务器14远离移动计算设备12中的每一个，并且经由网络16通信耦合到移动计算设备12。网络16可以包括有线和/或无线通信网络的任何合适的组合，诸如一个或多个局域网(LAN)、城域网(MAN)和/或广域网(WAN)。仅作为一个特定示例，网络16可以包括蜂窝网络、因特网和服务器侧LAN。在一些实施方式中，网络16的被移动计算设备12中的一个(例如，设备12A)用于与地图服务器14通信的(多个)部分可以与网络16的被移动计算设备12中的另一个(例如，设备12B)用于与地图服务器14通信那些(多个)部分完全或部分地分离并且独立。
虽然在图1中被示出为具有智能电话形状因素，但是移动计算设备12中的每一个可以是具有有线和/或无线通信能力的任何便携式计算设备(例如，智能电话、平板计算机、诸如智能眼镜或智能手表的可穿戴设备、车载主机等)。在其他实施方式中，移动计算设备12中的一个或多个中的每一个的组件和功能被分布在两个或更多个设备(例如单个驾驶员的智能电话和智能手表)当中。
在图1的示例实施方式中，移动计算设备12A包括处理器20、存储器22、用户接口24和网络接口26。处理器20可以是单个处理器(例如，中央处理单元(CPU))，或者可以包括一组处理器(例如，多个CPU，或CPU和图形处理单元(GPU)等)。存储器22是计算机可读存储单元或设备，或单元/设备的集合，其可以包括永久性(例如，硬盘和/或固态)和/或非永久性存储器组件。存储器22通常存储可在处理器20上执行以执行各种操作的指令，包括各种软件应用的指令。存储器22还可以存储由这样的应用生成和/或使用的数据。
用户接口24包括被配置为使用户能够与移动计算设备12A交互(即，既向移动计算设备12A提供输入，又感知移动计算设备12A的输出)的硬件、固件和/或软件，其至少包括用于提供视觉输出的显示器30。显示器30可以是具有显示能力和手动输入(触摸感测)能力两者的触摸屏，或者用户接口24可以包括用于接受用户输入的单独机制(例如，具有相关联的处理组件的键盘和/或麦克风)。显示器30可以包括符合任何合适类型的显示技术(例如，LCD、LED、OLED等)的硬件、固件和/或软件。
网络接口26包括被配置为使移动计算设备12A能够经由网络16与地图服务器14无线地交换电子数据的硬件、固件和/或软件。例如，网络接口26可以包括蜂窝通信收发器、WiFi收发器、和/或用于一种或多种其他无线通信技术的收发器。
在图1的示例实施方式中，存储器22至少存储地图绘制/导航应用32。通常，地图绘制/导航应用32由处理器20执行以使用户接口24向用户提供呈现在显示器上的GUI，其中所述GUI使用户能够访问由地图服务器14提供的服务。例如，地图绘制/导航应用32可以使用户能够输入指定起点、目的地和行驶模式的导航请求，使网络接口26经由网络16将请求发送到地图服务器14，处理经由网络16和网络接口26从地图服务器14接收的响应的地图/路线数据(例如，地图图块数据、路线数据、地图元素名称/标签、POI信息等)，以及使显示器30基于接收到的地图/路线数据向用户呈现数字地图(描绘用于行驶模式的(多条)最佳/推荐路线)。
地图绘制/导航应用32还可以使移动计算设备12A的用户能够获得其他相关服务。此外，移动计算设备12A还可以包括图1中未示出的其他单元，诸如辅助移动计算设备12A的定位的卫星定位(例如，GPS)单元。
移动计算设备12B和12C中的每一个可以与移动计算设备12A相同或相似。尽管图1仅示出了移动计算设备12A至12C，但是应当理解，地图服务器14可以在任何给定时间与类似于移动计算设备12A至12C中的一个或多个的任何数量(例如，成千上万)的设备进行通信。
地图服务器14可以与地图绘制/导航服务提供商相关联(例如，由其拥有和/或维护)，并且包括网络接口40、处理器42和存储器44。虽然在本文中被称为“服务器”，但是在某些实施方式中，地图服务器14可以包括多个位于同一地点或远程分布的计算设备或***。
网络接口40包括被配置为使地图服务器14能够经由网络16与移动计算设备12交换电子数据的硬件、固件和/或软件。例如，网络接口40可以包括有线或无线路由器以及调制解调器。处理器42可以是单个处理器(例如，CPU)，或者可以包括一组处理器(例如，多个CPU，或者CPU和GPU等)。存储器44是计算机可读存储单元或设备，或单元/设备的集合，其可以包括永久性(例如，硬盘和/或固态)和/或非永久性存储器组件。存储器44存储可以由处理器42执行的地图绘制/导航引擎46和路线规划引擎48的指令。在一些实施方式中，地图绘制/导航引擎46和路线规划引擎48被集成，或者地图绘制/导航引擎46自身被布置为两个不同的引擎(地图绘制和导航)等。
地图绘制/导航引擎46和路线规划引擎48通常被配置为协作以向诸如移动计算设备12的客户端设备提供可经由客户端设备应用(诸如地图绘制/导航应用32)访问的地图绘制服务和导航服务。例如，地图绘制/导航引擎46可以经由网络16接收由移动计算设备12A的用户经由地图绘制/导航应用32输入的导航请求，并且将由所述导航请求指定的(或以其他方式与所述导航请求相关联的)起点、目的地和行驶模式转发到路线规划引擎48。路线规划引擎48可以确定从起点到目的地的最佳(例如，最快)路线或路线集合。路线确定可以部分地基于指定的行驶模式，如下面进一步讨论的。然后，路线规划引擎48可以将所确定的(多条)路线传递给地图绘制/导航引擎46，地图绘制/导航引擎46可以检索与包括所确定的(多条)路线的地理区域相对应的地图信息。可以从地图数据库50中检索地图信息(例如，指示道路、水陆区域、地名，POI位置/名称等的数据)。与包括所确定的(多条)路线的地理区域中的POI有关的数据可以部分地基于指定的行驶模式来被选择性地访问/检索，如下面进一步讨论的。然后，地图绘制/导航引擎46可以使网络接口40将从地图数据库50检索到的地图信息与由地图绘制/导航引擎46生成的任何导航数据(例如，分路段(turn-by-turn)文本指令)一起经由网络16发送到移动计算设备12A。地图数据库50可以包括一个或多个不同的数据库，并且可以被存储在一个或多个位置处的一个或多个存储器(例如，存储器44和/或另一存储器)中。
在图1的示例实施方式中，地图服务器14支持特定于增强行驶模式的许多特殊特征和/或能力。例如，增强行驶模式可以是特定于特定车辆类型(诸如机动两轮车辆(例如，小型摩托车，轻便摩托车等))的模式。地图服务器14可以支持多种不同的行驶模式(例如，汽车、步行、骑自行车、公交)，增强行驶模式只是它们之中的一个用户可选择的选项。例如，移动计算设备12A的地图绘制/导航应用32可以使显示器30呈现GUI，该GUI使用户能够在做出导航请求时选择特定的行驶模式(例如，通过在输入/发送请求之前选择行驶模式，或在发送初始请求后更改为新的行驶模式等)。在一些实施方式中，默认导航请求与特定的行驶模式(例如，汽车或增强行驶模式等)相关联，直到和除非用户手动选择了新的行驶模式。
如上所述，当确定路线时，或者当确定如何在地图上分别显示路线和/或方向时，路线规划引擎48和地图绘制/导航引擎46可以利用所选择的(或默认的等等)行驶模式。为此，地图绘制/导航引擎46可以包括增强行驶模式(ETM)地图绘制/导航单元52，并且路线规划引擎48可以包括ETM路线规划单元54。虽然在图1中被示出为不同的单元，但是应当理解，ETM地图绘制/导航单元52和ETM路线规划单元54的功能/操作可以与其他软件单元被集成在相应的引擎46、48内。
在操作中，如果路线规划引擎48确定从移动计算设备12A接收到的导航请求与增强行驶模式相关联，则ETM路线规划单元54可以确定/识别特别适合于根据该模式的行驶(经由机动两轮车辆的行驶)的一条或多条路线。在一个实施方式中，ETM路线规划单元54通过分析沿着潜在路线的一个或多个路段的类型或类别来确定用于增强行驶模式请求的一条或多条最佳/推荐(例如，最快、最安全、允许的等)路线。例如，地图数据库50可以存储每个路段的类型的指示。因此，例如，ETM路线规划单元54可以确定一个路段是四车道的高速公路，而另一路段是小巷，等等。ETM路线规划单元54可以使用该信息，基于哪种道路类型更适合或更不适合经由增强行驶模式的行驶，来确定路线。例如，如果增强行驶模式对应于机动两轮车辆，则ETM路线规划单元54可以优先考虑不能通过汽车行驶的路段(例如，小巷)。附加地或可替换地，ETM路线规划单元54可以排除对于增强行驶模式而言超出限制的路段(例如，如果与该行驶模式相对应的车辆在法律上不被允许在该路段上)，或者因其他原因而对于增强行驶模式而言不是优选的路段(例如，在所述路段上行驶将是困难的或危险的)。
在一些实施方式中，ETM路线规划单元54还或者替代地基于针对增强行驶模式专门预测的行驶时间来确定路线，该行驶时间又反过来基于针对增强行驶模式专门预测的路段速度。针对增强行驶模式的行驶时间和/或速度预测可以通过应用简单的调整(例如，从与驾驶汽车相关联的时间中减去10％或“混合”车辆行驶时间)获得，或者可以应用更复杂的调整(例如，将针对汽车或混合交通的路段速度估算值增加15％，但仅用于交通繁忙的情况以及某些道路类型)。在一些实施方案中，可使用被专门训练以针对增强行驶模式预测速度的模型来预测行驶时间和/或速度。在图1的实施方式中，例如，地图服务器14为此目的包括ETM速度预测模型60。可以使用来自训练数据库62的数据来训练ETM速度预测模型60，训练数据库62包括特征集64和相关联的标签66。训练数据库62可以包括一个或多个不同的数据库，并且可以存储在一个或多个位置处的一个或多个存储器(例如，存储器44和/或另一存储器)中。下面结合图6描述根据一些实施方式的ETM速度预测模型60的训练和操作。虽然训练数据库62被描绘为与地图服务器14通信，但是应当理解，ETM速度预测模型60可以替代地已经使用不同的计算设备或***被训练，使得仅在训练(或迭代训练的初始回合)完成之后将模型60加载到存储器44中。
一旦ETM路线规划单元54已经确定最佳路线、或可选路线的最佳集合，就可以将所述(多条)路线传递到地图绘制/导航引擎46。在这种特定情况下，像路线规划引擎48一样，地图绘制/导航引擎46可以确定与导航请求相关联的行驶模式是增强行驶模式。然后，ETM地图绘制/导航单元52生成地图绘制/导航数据，以支持具有特定于增强行驶模式的特征和/或能力的GUI。
例如，地图绘制/导航引擎46可以检索包括已知或被认为对于准确记忆和/或跟随导航方向特别有用的一个或多个地标POI的地图数据。为此，地图绘制/导航引擎46可以，例如，通过选择地图的适当中心位置(例如纬度和经度)和地图缩放等级，来首先确定适当地(例如，完全)描绘所确定的一条或多条路线所需的地图范围。然后，地图绘制/导航引擎46可以访问地图数据库50，以确定POI的哪个子集在该中心位置和缩放等级下位于地图内表示的地理区域中。在POI的该子集内，ETM地图绘制/导航单元52可以分析存储在地图数据库50中的POI类别，并且将那些类别与地标类别68的预定(并且可能是用户可配置的)列表进行比较。如果所述子集中的特定POI具有地标类别68的列表中的类别，则ETM地图绘制/导航引擎使得该POI在特定缩放等级下被显示在地图上的可能性增加。例如，地标POI可以在所有缩放等级下都被显示在地图上。可替换地，可以提高地标POI的分数，使得POI在比其不会显现的缩放水平更低的缩放水平下显现。POI分数还可以基于一个或多个其他因素，诸如，POI的受欢迎程度、一天中的当前时间等等。用于在地图上显示特定POI的阈值分数可以根据缩放等级而变化(例如，随着缩放等级的降低，需要更高的分数)。可替换地，阈值可以是固定的，并且缩放等级也可以影响分数(例如，在更高缩放等级下分数增加更多)。下面参考图5讨论一种示例评分方法。
地标类别68的列表可以是与地标相对应的各种类别(例如，火车站、博物馆、庙宇等)的列表。例如，可能已经基于市场研究确定了地标类别68。可替换地，地图数据库50可以存储哪些POI与专用“地标类别”相关联的指示符，并且ETM地图绘制/导航单元52可以简单地确定所述子集中的每个POI是否与该专用类别相关联。
在一些实施方式中，ETN地图绘制/导航单元52还或者替代地向用户提供对与沿着所显示的路线的各个转弯有关的信息的增强访问。在确定导航请求与增强行驶模式相关联之后，例如，ETN地图绘制/导航单元52可以识别所描绘的一条或多条路线内的所有转弯(例如，与所生成的分路段导航指令的集合相对应的所有转弯)。此后，ETM地图绘制/导航单元52可以生成使移动计算设备12A的GUI在所识别的转弯中的每一个处显示专用图形的数据。每个图形可以是包含箭头的圆或其他形状，例如，其中每个箭头指示转弯的方向。可替换地，可以使用任何其他合适类型的图形。当被显示在GUI内时，每个图形可以(通过ETN地图绘制/导航单元52)直接定位在路线内的对应转弯上方，或者在该转弯附近的位置处。
在一些实施方式中，转弯图形是交互式的。例如，用户可以用他或她的手指轻敲(tap)特定的转弯图形，以访问和查看关于对应转弯的更详细的信息。例如，轻敲转弯图形可以使得GUI显示以该对应转弯为中心或大致以该对应转弯为中心的地图的放大(“详细”)视图。可以通过将命令中继到地图服务器14来访问详细视图所需的地图数据，地图服务器14可以从地图数据库50检索地图数据。可替换地，详细视图所需的地图数据可能在较早的时间已经被预先提取并加载到移动计算设备12的存储器22中。
与转弯相关的其他信息也可以显示在详细视图中或与详细视图一起显示。例如，地图绘制/导航引擎46或路线规划引擎48可以确定从所选择的转弯到目的地的行驶时间(例如，ETA)，并且该时间可以显示在详细视图中或与详细视图一起显示。作为另一示例，可以在详细视图内显示转弯中涉及的街道的名称。更一般而言，地图绘制/导航引擎46可以基于转弯的位置和用于查看转弯的缩放等级，例如通过使用初始显示地图和路线所用的算法相同的算法，来确定要显示的街道名称、POI和/或其他地图信息。例如，对于增强行驶模式，当生成转弯的详细视图时，ETM地图绘制/导航单元52可以再次提高地标POI的分数。
转弯的详细视图还可以支持其他用户交互。例如，用户可以沿特定方向(用他或她的手指)滑动，以直接移动到下一(或进行中的)转弯的详细视图。可选地，用户可以替代地以退出详细视图并选择与不同转弯相对应的转弯图形。
当处于增强行驶模式时，还可以呈现或包括其他GUI相关特征和/或能力。例如，(在相同缩放等级下与其他行驶模式相比)可以显示更少的位于地图区域内但未包括在一条或多条优选路线中的道路。作为其他示例，可以将与增强行驶模式相对应的图形(例如，风格化的两轮车辆图标)放置在起点和/或用户的当前位置，和/或可以对某些道路类型(例如，小巷)进行不同的颜色编码，等等。下面结合图2B和图3至图5的示例实施方式进一步讨论与增强行驶模式相关联的各种特征和能力，包括以上讨论的那些特征和能力中的一些。
现在将参考图2至图6描述根据各种实施方式的***10的操作的不同方面。特别地，图2至图4描绘在执行地图绘制/导航应用32时可以通过图1的移动计算设备12A的显示器呈现的各种GUI(或GUI视窗)，每个GUI或GUI视窗的内容由处理器20生成。
示例GUI
首先参考图2A和图2B，在两种情况下示出了GUI的示例视窗100。特别地，图2A对应于其中已经输入了与除了增强行驶模式以外的行驶模式相关联的导航请求的情况，并且图2B对应于其中已经输入了与增强行驶模式相关联的导航请求的情况。例如，如果增强行驶模式是机动两轮车辆模式，则图2A可以描绘当用户请求方向并选择汽车模式(或汽车模式为默认行驶模式)时的视窗100，并且图2B可以描绘当用户随后选择增强行驶模式时的视窗100。
在图2A中，视窗100包含描绘路线102的地图，该路线102表示从起点104到目的地106的推荐路径(起点104和目的地106两者均已在导航请求中被指定)。在该示例实施方式中，视窗100还包含预测的行驶时间108(此处为20分钟)，以及“次佳”(例如，第二快的)推荐路线110，其可以被涂上阴影和/或与主要推荐路线102不同地(例如，不那么突出地)着色。例如，路线102和路线110两者都可以已经由地图服务器14的路线规划引擎48生成。
相比之下，在图2B中，尽管路线122、124与图2A中的路线102、110对应于相同的导航请求(例如，相同的起点104和目的地106)，但视窗100包含描绘不同的主要路线122和不同的次要路线124的地图。例如，这可能是由于地图服务器14的ETM路线规划单元54已经访问了地图数据库50中的道路类型信息以确定针对增强行驶模式的不同路线，和/或由于ETM路线规划单元54已经(例如，基于ETM速度预测模型60的输出)针对各种潜在路线预测了不同的速度(因此还有不同的行驶时间)，如上面参考图1所讨论以及下面参考图6所讨论的。还为主要路线122显示了预测行驶时间126。如图所示，在这个示例场景中，增强行驶模式提供更短的预测行驶时间。
在这个实施方式中，由于增强行驶模式，视窗100在其他方面也有所不同。例如，起点104(和/或当前用户位置)由对应于增强行驶模式的图形(此处为机动两轮车辆的风格化图标)表示。作为另一示例，次要路线124可以以比主要路线122更小的线宽来描绘，以使得更少地从主要路线122分心。
作为另一个示例，图2B的地图比图2A的地图描绘明显更少的路段，以便减少对用户导致的混乱和分心。例如，如果地图服务器14的地图绘制/导航引擎46计算分数(例如，基于路段被行驶的频率和/或路段的道路类型的分数)以确定在特定缩放等级下是否显示特定路段，则当在增强行驶模式下时，对于位于地图区域内但不属于建议的(多条)路线的任何路段，可以降低分数。例如，可以由图1的ETM地图绘制/导航单元52(例如，通过访问地图数据库50中的路段信息)做出隐藏某些路段的确定。
作为又一示例，尽管缩放等级相同(或几乎相同)，图2B的地图描绘了不在图2A的地图中的某些POI。特别地，在所描绘的实施方式和场景中，图2B的地图示出已经被确定为在地标类别56中的至少一个中的(或者属于专用地标类别的)多个POI：博物馆132A、医院132B和体育场132C。例如，如上面参考图1所讨论的，可以由ETM地图绘制/导航单元52(例如，通过访问地图数据库50中的POI信息)来做出显示POI 132A至132C的确定。
作为又一示例，图2B的地图在每个转弯(或每个大转弯，例如，需要从一个街道名称移动到另一街道名称或需要合并等的每个转弯)处包括转弯图形134。在该示例实施方式中，每个转弯图形134是具有箭头的圆，该箭头指示转弯的大致方向(左或右)。在其他实施方式中，可以使用其他图形，可以省略箭头(或者可以更精确地指示转弯形状)，等等。如以上参考图1所讨论的，用户可以用手指轻敲(或以其他方式选择)特定的转弯图形134，并且作为响应，(在视窗100中)被呈现在转弯位置处的地图的详细视图并且可能还有其他信息(例如，从该转弯到目的地106的预测行驶时间等)。例如，可以由移动计算设备12A的地图绘制/导航应用32生成每个转弯图形134以及与之的用户交互，并且可以由地图服务器14的ETM地图绘制/导航单元52(例如，通过在从移动通信设备12A接收到更新的请求之后访问地图数据库50中的路段信息)从地图数据库50检索详细的转弯信息(例如，用于详细视图的地图数据)，并将其提供给地图绘制/导航应用32。
在其他实施方式中，与某些或所有其他模式相比，当处于增强行驶模式时，可以看到更多、更少和/或不同的变化(或支持用户交互性)。
图3描绘专门用于图2B的其中已选择增强行驶模式的场景的、其中可以呈现图2A和图2B的视窗100的示例GUI 150。如图3中所示，GUI 150包括视窗区域152(其可以包括视窗100)、用于输入和查看导航请求的起点和目的地的用户界面154以及用于选择和查看用于所述导航请求的行驶模式的用户界面156。在所描绘的场景中，用户已经选择了增强行驶模式(这里是机动两轮车辆模式)，然后该增强行驶模式在用户界面156中被突出显示。可替换地，增强行驶模式可以是默认设置。在所描绘的实施方式中，示出了针对可用行驶模式中的每一个的预测行驶时间。
GUI区域158示出了针对主要和/或所选择的路线(例如，图2B中的路线122)的预测行驶时间，并且在这个实施方式中，示出了关于路线的文本描述符。在这个实施方式和场景中，描述符(“具有捷径的最快路线”)指示该主要和/或所选择的路线是预测到目的地的行驶时间最短的路线，并且该路线包括捷径(可能仅因为选择了增强行驶模式而可用)。另一用户界面160可以提供例如用于启动语音和/或分路段导航模式的控件，以及用于访问其他路线信息的菜单。
图4描绘又用于图2B的其中已经选择增强行驶模式或者增强行驶模式是默认设置的场景的、其中可以呈现图2A和图2B的视窗100的另一示例GUI 170。然而，当用户已经选择了先前保存的导航请求(此处是与用户上下班通勤相对应的起点和目的地)时，可以呈现GUI 170。在GUI 170中，视窗区域172包括视窗(例如，视窗100)，并且区域174包括所选择的先前保存的导航请求的文本描述符以及描绘当前行驶模式(此处为增强行驶模式)的图标。此外，区域176可以描绘与最快路线(例如，图2B的路线122)有关的信息，并且区域178可以描绘与用户通常采用的路线有关的信息以及相关联的信息(例如交通信息、施工信息和/或指示通常行驶时间的变化的其他信息)。
用于增加地标POI的突出度的示例技术
图5描绘可用于在处于增强行驶模式的同时确定哪个POI要浮现(即在描绘一条或多条建议的路线的地图上显示)的示例评分技术200。评分技术200可以由例如图1的地图服务器14中的ETM地图绘制/导航单元52实现。在图5的示例场景中，POI的集合202表示在当前中心位置和缩放等级下由地图表示的地理区域内的POI。如图5所示，POI B、E和F与地标类别(例如，图1的地标类别68中包括的类别)相关联，而POI A、C、D、G和H与地标类别不相关联。POI B、E和F可以是例如图2B的POI 132A、132B和132C。可以由ETM地图绘制/导航单元52通过访问地图数据库50中存储的特定于POI的数据、以及可能还通过访问地图数据库50中的地标类别68的列表，来确定哪些POI与地标类别相关联。
(例如，由ETM地图绘制/导航单元52)为POI 202中的每一个确定分数204。可以使用任何合适的技术来计算每个分数204。例如，可以基于针对POI的搜索查询的频率和/或任何其他合适的因素来确定所述分数204中的每一个。调整后的分数206专用针对增强行驶模式被计算，并且反映出在考虑了地标类别的存在或缺失之后的评分。在图5所示的实施方式中，通过为不在地标类别中的任何POI减去10分、并为在地标类别中的任何POI加上20分来简单地调整分数204。在其他实施方式中，可以不为不在地标类别中的任何POI调整分数204，或者可以使用更复杂的算法来确定调整后的分数206中的每一个，等等。
可以将调整后的分数206中的每一个与阈值进行比较，以确定是否在描绘(多条)路线的地图上显示对应的POI。该阈值可以取决于缩放等级(例如，缩放等级越低，阈值越高)。例如，如果针对当前缩放等级的阈值为50，则在处于增强行驶模式(例如，机动两轮车辆模式)时该地图将显示POI B、E和F，但在处于不同的行驶模式(例如汽车模式)时该地图将替代地显示POI B、E和H。可替换地，缩放等级自身可以被用来确定分数204中的每一个，并且阈值可以独立于缩放等级(例如，是固定的)。
用于预测特定于车辆类型的速度的示例机器学习模型
图6描绘训练阶段期间的示例机器学习模型220。机器学习模型220用于针对特定车辆类型(诸如机动两轮车辆(轻便摩托车、踏板车等))预测速度。更具体地，与一个或多个其他车辆类型(例如，汽车)相比，或者与未知或“混合”车辆类型相比，机器学习模型220可以尝试学习特定车辆类型的速度相关驾驶行为或特性。虽然图6示出了其中机器学习模型220被训练以预测机动两轮车辆速度的实施方式，但应当理解，其他实施方式也是可能的(例如，半挂卡车速度、更特定的汽车类型(诸如SUV)的速度，等等)。例如，在特定车辆类型是与增强行驶模式相对应的一个车辆类型的情况下，机器学习模型220可以用作图1的ETM速度预测模型60。
机器学习模型220可以包括神经网络(例如，基于网格的神经网络或循环神经网络)，并且可以使用监督学习技术被训练。例如，在图6的实施方式中，使用特征222和对应的标签224来训练机器学习模型220。例如，特征222可以表示图1的特征集64中的特征，并且标签224可以表示图1的标签66中的标签。
特征222包括用于混合/未知车辆类型的混合跟踪数据230。混合跟踪数据230可能已经从不同驾驶员的移动计算设备(例如，类似于图1的设备12A的每个移动计算设备)被收集，并且包括具有对应的时间戳的设备位置(例如，GPS位置)。混合跟踪数据230还包括与每个位置/时间戳相关联的瞬时速度信息。例如，每个时间的速度信息可以包括基于GPS多普勒的速度、和/或从GPS位置和时间戳计算出的速度。虽然在本文中被称为“瞬时”速度，但是应当理解，可以使用某种程度的平均或其他过滤。
混合跟踪数据230可以是非常大的数据集(例如，具有来自不同车辆中的成千上万移动设备的数据)，并且包括指示在时间Ti(下文进一步参考)以及其他时间的车辆速度的数据。混合跟踪数据230还可以包括来自(交通模式随之变化的)一天中的多个时间(例如，早上、中午、下午、晚上、深夜等)和/或一周中的多天的数据。在至少一些场景中，混合跟踪数据230可以包括足够的信息以使得机器学习模型220能够确定特定路段上的“自由流动”速度，即，在不被交通、恶劣的天气状况等限制的情况下车辆通常行驶的速度。例如，自由流动速度至少可以大致表示法定速度限制。在其他实施方式中，(例如，从速度限制确定的，或通过在机器学习模型220的训练之前处理混合的跟踪数据230来确定的)自由流动速度作为特征222内的单独特征被提供。
在图6所示的实施方式中，特征222还包括道路类型232和国家234。道路类型232可以指示混合跟踪数据230中的特定位置/速度/时间与哪个道路类型(例如，两车道高速公路、四车道高速公路、边道、小巷等)相关联。在其他实施方式中，特征222不包括道路类型232。例如，机器学习模型220可以依赖于混合跟踪数据230固有的特征(例如，自由流动速度、指示车道变化的位置增量等)以考虑不同道路类型之间的差异。
国家234可以指示混合跟踪数据230中的特定位置/速度/时间与哪个国家相关联。由于不同国家的驾驶行为(和/或驾驶条件、法律等)不同，这样的信息对于机器学习模型220可能有用。在其他实施方式中，特征232不包括国家232。例如，机器学习模型220可以依赖于由混合跟踪数据230指定的位置，以学习与需要预测行驶速度的国家的区别。应当理解，机器学习模型220还可以包括图6中未示出的其他合适类型的特征(例如，与每个位置/速度/时间相对应的天气状况等)。
标签224包括机动两轮车辆(“MTWV”)跟踪数据236。MTWV跟踪数据236可能已经从其他驾驶员的移动计算设备(例如，类似于图1的设备12A的每个移动计算设备)中收集到，其中(例如，基于用户输入，或者通过从各种数据源中尽可能推断，等等)得知每个这样的驾驶员驾驶机动两轮车辆。类似于混合跟踪数据230，MTWV跟踪数据236可以包括诸如设备位置(例如，GPS位置)、瞬时速度信息和对应的时间戳的信息。与混合跟踪数据230一样，每个时间的速度信息可以包括基于GPS多普勒的速度、和/或从GPS位置和时间戳计算出的速度。在其他实施方式中，跟踪数据236中的速度信息与跟踪数据230中的速度信息是不同的类型。
MTWV跟踪数据236可以是比混合跟踪数据230小得多的数据集(例如，仅来自数百个或几千个驾驶员)，并且像混合跟踪数据230一样，包括指示在时间Ti(以及可能在其他时间，虽然不一定与在混合跟踪数据230中表示的其他时间相同)的车辆速度的数据。时间Ti可以包括来自一天中的多个时间和/或一周中的多天的时间。应当理解，时间Ti可以表示瞬时时间点或时间窗口。此外，混合跟踪数据230和MTWV跟踪数据236之间的时间重叠不一定意味着这两组跟踪数据中的时间戳彼此精确匹配。
机器学习模型220利用混合跟踪数据230和MTWV跟踪数据236之间在时间Ti上的共性以及在这些时间时在位置上的共性，以学习机动两轮车辆速度如何趋于不同于在一天中的特定时间和/或一周中的特定天在特定路段类型(和/或特定路段)上的混合速度或合计速度。作为示例，混合跟踪数据230可以显示在时间窗口X期间在路段A上的混合交通通常以约25km/h的速度移动，并且在路段A上的自由流动速度为约70km/h。MTWV跟踪数据236可以显示，同样在路段A上以及在时间窗口X期间(或大约在时间窗口X期间)，一个或多个机动两轮车辆以35km/h和40km/h之间的速度移动。根据此特征和标签信息，机器学习模型220可以学习关于机动两轮车辆在具有与路段A相同的自由流动速度的路段上并且在与时间窗口X相似的一天中的多个时间和/或一周中的多天比一般交通(例如通过在车流中穿梭)移动更快的能力的一些内容。
一旦被训练，机器学习模型220可以接受通常与特征222中表示的信息的类型相对应的实时数据作为输入。例如，在特定路段上的、在一天中的特定时间和一周中的特定天的一般/混合交通的实时速度可以(例如，基于来自当前进行驾驶的人员的移动计算设备的GPS数据)被测量和估计，并且被馈送到机器学习模型220中(可能与道路类型和/或国家信息一起)。机器学习模型220可以处理那些输入，并输出针对在一天中的那个时间和/或一周中的那天在相同路段上的机动两轮车辆的预测速度。如以上参考图1所讨论的，由机器学习模型220输出的预测速度可以用于各种目的，诸如估计路线行驶时间(例如，用于识别和推荐最快路线)和/或呈现到期望的目的地的预测的行驶时间。
用于提供地标辅助导航指导的示例方法
接下来参考图7讨论用于通过选择性地利用数据库信息来提供地标辅助导航指导的示例方法300。方法300可以由服务器或其他计算设备或***的一个或多个处理器(例如，由图1的地图服务器14的处理器42)在执行计算机可读介质上存储的应用的指令(例如，图1的存储器44中存储的地图绘制/导航引擎46和/或路线规划引擎48的指令)时实现。
在块302，从一个或多个移动计算设备接收导航请求。例如，移动计算设备可以类似于图1的移动计算设备12A。每个导航请求可以与相应的起点、目的地和行驶模式相关联。行驶模式可以指示针对其的路线信息被期望的车辆的类型(和/或用于移动的装置)。例如，每个导航请求可以与从包括以下各项的组中选择的行驶模式相关联：汽车模式、机动两轮车辆模式、步行模式、自行车模式以及交通(例如，公共交通)模式。导航请求可能已经由移动计算设备的用户使用Web浏览器或专用移动应用(例如，图1的地图绘制/导航应用32)输入。
在块304，对于在块302接收到的每个导航请求，确定(将在对应的数字地图中被描绘的)对应的路线。例如，可以基于与导航请求相对应的起点、目的地和行驶模式来确定最快(并且可能是最安全的等)路线。例如，可以使用以上结合图1的路线规划引擎48讨论的技术中的任何一种来确定路线。例如，路线的确定可以考虑到导航请求与第一行驶模式相关联的事实(例如，通过确定一个或多个路段的分类，和确定分类是否适合于经由第一行驶模式的行驶，和/或确定经由第一行驶模式的行驶是否对任何分类不被允许等等)。作为另一示例，路线的确定可以考虑到特定于第一行驶模式的预测行驶时间(例如，使用由图1的ETM速度预测模型60或图6的训练的机器学习模型220生成的速度预测来计算的行驶时间)。
在块306，对于与第一(例如，增强)行驶模式相关联的(在块302接收到的)每个导航请求，(1)从在数据库(例如，图1的地图数据库50)中存储的许多POI中确定(将在对应的数字地图中被描绘的)对应POI，并且(2)使得对应的数字地图经由移动计算设备中的相应的一个移动计算设备的GUI被呈现。第一行驶模式可以特定于特定类型的车辆，诸如机动两轮车辆。
至少基于对应的数字地图的缩放等级以及基于所述POI是否与地标类别的预定列表中的一个或多个类别相关联，来确定对应的POI。地标类别的“列表”可以是具有被标记为可用作导航地标(例如，博物馆、体育馆、饭店等)的多个类别的列表，或者可替换地，可以仅包括已被分配给某些POI的单个专用地标类别。可以在块306使用至少考虑缩放等级以及地标类别的存在或不存在的任何合适的规则或算法来确定POI。例如，可以使用类似于上面参考图5讨论的技术的评分技术。
例如，可以通过从数据库检索关于对应的POI的信息、并且经由无线通信网络(例如，图1的网络16)将检索到的信息发送到移动计算设备中的相应的一个移动计算设备，来使得对应的数字地图经由GUI被呈现。当经由GUI被呈现时，除了对应的路线之外，数字地图还描绘在块306确定的对应的POI。
在块308，对于替代地与不同的第二行驶模式相关联的(在块302接收到的)每个导航请求，(1)从数据库中存储的POI中确定(将在对应的数字地图中被描绘的)对应的POI，以及(2)使得对应的数字地图经由移动计算设备中的相应一个移动计算设备的GUI被呈现。例如，第二行驶模式可以特定于特定类型的车辆，诸如汽车，或者可以是除第一行驶模式之外的任何任意行驶模式(例如，汽车、步行、自行车或公交车)。块308可以类似于块306，但是除了不管每个POI是否与地标类别的列表中的任何类别相关联来确定对应的POI之外。
应当理解，图7中描绘的块的顺序不一定代表方法300中的各种操作的时序。例如，块302、304、306和308的操作可以至少部分同时进行，块308可以在块306之前开始，块306可以在块308之后结束，等等。
用于提供特定于转弯的导航指导的示例方法
现在将参考图8讨论用于向移动计算设备的用户提供特定于转弯的导航指导的示例方法320。方法320可以由移动计算设备的一个或多个处理器(例如，图1中的移动计算设备12A的处理器20)在执行计算机可读介质上存储的应用的指令(例如，图1中的存储器22中存储的地图绘制/导航应用的指令32)时实现。
在块322，数字地图在由移动计算设备的GUI提供的视窗内被呈现，该地图描绘路线，并且针对沿着所述路线的一个或多个转弯中的每一个描绘转弯图形。例如，GUI可以被呈现在图1中的移动计算设备12A的显示器30上。每个转弯图形位于数字地图的、描绘所述路线的与相应转弯相对应的一部分的区域中。例如，转弯图形可以直接叠加在转弯上方(例如，如图2B所示)，也可以位于在地图上与转弯接触或稍微偏离转弯的位置。例如，转弯图形可以是任何合适的尺寸、颜色、形状等。例如，转弯图形可以是包含与相应转弯的大致方向相对应的箭头的圆，如图2B所示。
在块324，检测到对与转弯中的第一转弯(尽管不一定是按顺序的第一/初始转弯)相对应的转弯图形的(例如，经由GUI做出的)用户选择。例如，用户选择可以是在触摸屏显示器上的手指轻敲。
在块326，响应于在块324检测到对转弯图形的用户选择，第一(即，所选择的)转弯的详细视图经由GUI被呈现。详细视图包括数字地图的放大部分，其中放大部分包括第一转弯的图形表示。在一些实施方式中，方法320包括在块326之前从远程数据库(例如，图1的地图数据库50)检索表示详细视图的数据。可替换地，可以从本地存储器中检索所述数据(例如，如果用户先前已经选择了转弯图形，或者如果在用户选择任何转弯图形之前下载了用于所有转弯的详细视图的数据)。
详细视图还可以包括其他信息，诸如街道名称、POI(例如，包括根据方法300呈现的地标POI)等。作为另一示例，方法320可以包括(例如，使用ETM速度预测60、机器学习模型220和/或以下讨论的方法340)确定从路线的第一转弯到目的地的预测行驶时间，并且详细视图可以包括该预测时间。
在一些实施方式中，方法320可以包括这样的附加块：该附加块在块326之后并且响应于检测到用户(例如，在GUI上的)手指滑动而发生，在所述附加块中紧邻第一转弯之后或之前的第二转弯的详细视图经由GUI被呈现给用户(例如，代替原始详细视图)。新的详细视图包括数字地图的不同放大部分，该不同放大部分包括第二转弯的图形表示(可能还有从第二转弯到目的地的行驶时间等)。
附加地或可替换地，方法320可以包括这样的附加块：在所述附加块中，确定指定路线目的地和起点的导航请求与第一行驶模式(例如，增强行驶模式，如以上参考更早的附图所讨论的)相关联。在这个实施方式中，响应于导航请求与第一行驶模式相关联的确定，(多个)转弯图形可以被包括在数字地图中。明确指示行驶模式的图形也可以被包括在数字地图中(例如，在起点或用户的当前位置等)。
附加地或可替换地，方法320可以包括第一附加块和第二附加块，第一附加块在块322之前发生，在第一附加块中导航请求被从移动计算设备发送到远程服务器，其中所述导航请求指定路线起点和终点，在第二附加块中表示数字地图的至少一些的数据响应于导航请求从远程服务器被接收。同样在这个实施方式中，方法320可以包括第三附加块，第三附加块在导航请求的发送之前发生，在第三附加块中基于路线起点和目的地的用户指示来生成导航请求。
用于针对特定车辆类型预测速度的示例方法
现在将参考图9讨论用于针对特定类型的车辆预测速度的示例方法340。该方法340可以由计算设备或***的一个或多个处理器(例如，由图1中的地图服务器14的处理器42)在执行计算机可读介质上存储的应用的指令(例如，图1的存储器44中存储的指令)时实现。在一些实施方式中，执行方法340的计算***可以包括多个不同的(例如，位于远程的)子***。例如，块342至346可以由第一位置处的第一计算机***执行，而块348和350由第二位置处的第二计算机***执行(或者可能，块350由第三位置处的第三计算机***执行)。
在块342，在多个时间在多个路段上行驶的同时，指示第一多个车辆的各个速度的跟踪数据(“第一跟踪数据”)(例如，从驾驶用户的移动计算设备，或者在后续处理之后)被接收。第一多个车辆可以是混合类型/未知类型的(例如，汽车、卡车、轻便摩托车等)。然而，在其他实施方式中，第一多个车辆是已知类型或类型范围(例如，仅轿车和卡车)。
在块344，在相同的多个时间在相同的多个路段上行驶的同时，指示第二多个车辆的各个速度的跟踪数据(“第二跟踪数据”)(例如，从驾驶用户的移动计算设备，或者在后续处理之后)也被接收。然而，第二多个车辆对应于特定车辆类型(例如，机动两轮车辆)，针对该特定车辆类型的模型将被训练以预测速度。
第一和/或第二跟踪数据可以包括GPS多普勒速度、从GPS位置和时间戳导出的速度、和/或以一种或多种其他方式导出的速度。第一跟踪数据可以是比第二跟踪数据大得多的数据集，并且还可以指示未在第二跟踪数据中被反映的、在其他时间在相同路段上行驶的车辆的各个速度。
在块346，机器学习模型被训练以针对特定车辆类型预测速度。可以使用基于由第一跟踪数据指示的各个速度的特征集以及基于由第二跟踪数据指示的各个速度的标签来训练所述模型(例如，包括网格神经网络或其他合适的神经网络)。该模型可以使用第一跟踪数据中包括的大量“历史”数据，以学习更多关于在第一跟踪数据和第二跟踪数据两者中表示的路段的内容。例如，所述模型可以通过查看那些路段上的最大速度(不包括异常值)来学习针对所述路段的自由流动速度。可替换地，方法340可以包括附加块，在所述附加块中，第一跟踪数据被预处理以确定路段的自由流动速度，然后自由流动速度被用作特征集中的附加特征。在任何一种情况下，模型都可以考虑到相同路段的自由流动速度，观察并学习在那些相同的路段上并且在相同的时间由第二跟踪数据表示的车辆类型的车辆的速度与由第一跟踪数据表示的(多个)车辆类型的速度有何不同。
在块348，训练模型被用于至少通过处理与在第一路段上行驶的一个或多个其他车辆相对应的实时速度估计值，来预测在特定路段(“第一路段”)上的与特定车辆类型相对应的特定车辆(“第一车辆”)的速度。例如，实时速度估计值可以是从由当前在第一路段上行驶的车辆(例如，汽车)的移动计算设备提供的GPS导出的速度计算的平均(或几何平均，等等)速度。可替换地，可以以另一种合适的方式来确定实时速度估计值(例如，基于由与第一路段相关联的“智能”基础设施提供的数据等等)。
在块350，在块348预测的速度(以及可能与沿同一路线的其他路段相对应的一个或多个其他的预测的速度)被用于向用户(例如，向第一车辆的驾驶员)提供预测的行驶时间和/或推荐的路线。例如，块350可以包括将预测的行驶时间和/或推荐的路线发送到已经做出导航请求的用户的移动计算设备。
在一个实施方式中，方法340包括附加块，在所述附加块中，指示与上面结合块342和344讨论的路段相关联的道路类型的道路类型数据被接收。在这个实施方式中，在块346使用的特征集可以进一步包括由道路类型数据指示的道路类型，并且块348可以包括使用该模型来不仅处理实时速度估计值，而且还处理与第一路段相对应的道路类型的指示。
在另一实施方式中，方法340包括附加块，在所述附加块中，指示与上面结合块342和344讨论的路段相关联的国家的国家数据被接收。在这个实施方式中，在块346使用的特征集可以进一步包括由国家数据指示的国家，并且块348可以包括使用该模型来不仅处理实时速度估计值，而且还处理与第一路段相对应的国家的指示。
在又一实施方式中，方法340包括从特定的移动计算设备接收导航请求，其中所述导航请求可以指定特定的行驶模式(例如，如上面讨论的增强行驶模式)。在这个实施方式中，块348可以响应于从该移动计算设备接收到导航请求而发生。
其他考虑
以下附加考虑适用于前述讨论。在整个说明书中，多个实例可以实现被描述为单个实例的组件、操作或结构。尽管将一种或多种方法的各个操作示出并描述为分开的操作，但是可以同时执行所述各个操作中的一个或多个，并且不需要按照所示顺序执行所述操作。在示例配置中呈现为分开的组件的结构和功能可以实现为组合的结构或组件。类似地，呈现为单个组件的结构和功能可以被实现为分开的组件。这些和其他变型、修改、添加和改进落入本公开的主题的范围内。
除非另有明确说明，否则在本公开中使用诸如“处理”、“计算”、“核算”、“确定”、“呈现”、“显示”等的词语的讨论可以指代操纵或转换被表示为一个或多个存储器(例如，易失性存储器、非易失性存储器或其组合)、寄存器、或者接收、存储、发送或显示信息的其他机器组件内的物理(例如，电、磁或光)量的机器(例如，计算机)的动作或过程。
如在本公开中使用的，对“一个实施方式”或“一实施方式”的任何引用意味着结合该实施方式描述的特定元件、特征、结构或特性被包括在至少一个实施方式或实施例中。短语“在一个实施方式中”在说明书中各个地方的出现不一定都指代相同的实施方式。
如在本公开中使用的，术语“包括”、“包含”、“包括着”、“包含着”、“具有”、“有”或其任何其他变型旨在覆盖非排他性包括。例如，包括一列表元素的过程、方法、物品或装置不必仅限于那些元素，而是可以包括未明确列出的或这样的过程、方法、物品或装置固有的其他元素。此外，除非明确指出相反的意思，否则“或”是指包含性的“或”而不是排他性的“或”。例如，条件A或B被以下各项中的任何一个满足：A为真(或存在)且B为假(或不存在)，A为假(或不存在)且B为真(或存在)，以及A和B两者均为真(或存在)。
在阅读本公开时，本领域技术人员将理解用于通过本公开中的原理提供与路线规划和/或导航相关的特征和/或能力的另外的可替换结构和功能设计。因此，尽管已经示出和描述了特定的实施例和应用，但是应当理解，所公开的实施例不限于本公开中所公开的精确构造和组件。在不脱离所附权利要求书所限定的精神和范围的情况下，可以对本公开中所公开的方法和装置的布置、操作和细节进行对本领域技术人员而言显而易见的各种修改、改变和变化。

Claims (15)

1.一种用于向移动计算设备的用户提供特定于转弯的导航指导的计算机实施的方法，所述方法包括：
在由移动计算设备的图形用户界面提供的视窗内呈现描绘从起点到目的地的路线的数字地图，所述数字地图包括针对沿所述路线的一个或多个转弯中的每一个转弯的转弯图形，所述转弯图形位于数字地图的、描绘与转弯相对应的路线的一部分的区域中；
检测经由图形用户界面做出的对与所述一个或多个转弯中的第一转弯相对应的转弯图形的用户选择；和
响应于检测到对与第一转弯相对应的转弯图形的用户选择，经由图形用户界面呈现第一转弯的详细视图，所述第一转弯的详细视图包括数字地图的放大部分，并且所述放大部分包括第一转弯的图形表示。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在呈现第一转弯的详细视图之前，从远程数据库检索表示第一转弯的详细视图的数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，检测对与所述第一转弯相对应的转弯图形的用户选择包括：检测所述用户的手指轻敲。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法，其中，呈现第一转弯的详细视图还包括：呈现从第一转弯到目的地的预测行驶时间。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，还包括：
在呈现第一转弯的详细视图之后，并且响应于检测到用户的手指滑动，经由图形用户界面呈现紧邻第一转弯之后或之前的第二转弯的详细视图，所述第二转弯的详细视图包括数字地图的另一放大部分，所述另一放大部分包括第二转弯的图形表示。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，还包括：
确定指定所述目的地的导航请求与第一行驶模式相关联，
其中，响应于确定所述导航请求与第一行驶模式相关联，所述一个或多个转弯图形被包括在数字地图中。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一行驶模式是特定于特定车辆类型的行驶模式。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一行驶模式是特定于机动两轮车辆的行驶模式。
9.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，其中，所述数字地图还包括指示所述行驶模式的图形。
10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，其中，所述转弯图形中的每一个转弯图形描绘箭头，所述箭头与对应于所述转弯图形的转弯的方向相对应。
11.根据权利要求1至10中的任一项所述的方法，还包括，在呈现数字地图之前：
从移动通信设备向远程服务器发送导航请求，所述导航请求指定起点和目的地；和
响应于导航请求，从远程服务器接收表示数字地图的至少一些的数据。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：
在发送导航请求之前，基于对起点和目的地的用户指示来生成导航请求。
13.一个或多个服务器，被配置为执行根据权利要求1至12中的任一项所述的方法。
14.一种计算机程序产品，包括使得根据权利要求13所述的一个或多个服务器执行根据权利要求1至12中任一项所述的方法的多个指令。
15.一种计算机可读介质，存储根据权利要求14所述的计算机程序产品。
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