CN111947674A - 用于导航的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

用于导航的一种方法和一种设备，其中从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择(412)一条路线，尤其取决于期望的到达时间和/或出发时间进行选择，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性来评估度量，并且其中该路线这样被选择：作为该路线的路径节段的道路区段能够使该度量最大化。

Description

用于导航的方法和设备
技术领域
本发明涉及尤其用于车辆的用于导航的一种方法和一种设备。
背景技术
WO 9305492 A1公开了机动车辆的行驶状态，例如检测机动车辆的速度、横向加速度、倾斜、减速和/或加速度并且将其发送给如下单元，该单元从检测到的数据提供针对弯道优化的路线规划的弯道数据。弯道优化的路线规划可以包含尽可能多个弯道，这些弯道为机动车辆的驾驶员提供尽可能大的驾驶乐趣。
DE 102014205070 A1、US 2018023969 A1、US 2018010920 A1、US 2018038704A1、US 2017241793A1、US 2017314949 A1、US 2017167885 A1、US 8738288B2、WO2011159340 A2、US 8392109 B2以及EP 1498863 A2描述了另外的方法和设备，其中用于导航所使用的地图资料丰富了用于驾驶体验的信息。
发明内容
目的在于提供相对改善的基于驾驶体验的导航。
这通过以下所述的方法和设备实现。
一种用于导航的方法提出，从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择一条路线，尤其取决于期望的到达时间和/或出发时间进行选择，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性来评估度量(Metrik)，并且其中选择其作为路线的路径节段的道路区段使该度量最大化的路线。车辆相关的导航在用户的驾驶体验方面受到影响。路线计算根据驾驶体验地图来进行，在该驾驶体验地图中存储有多个道路区段，其中发现最佳的路线，以对驾驶体验产生正面影响。
优选地，为这些道路区段指配有多个特性，其中为这些特性指配有相应的权重，借助这些权重在该度量中考虑这些特性。优选地，度量是借助相应的权重加权的特性的总和。
优选地，该至少一个特性表征：静态特性；动态特性、尤其取决于时间的特性；个性化的特性和/或基于群数据的特性。
优选地，该至少一个特性表征：相应的道路区段的物理特性；车辆或相应的道路区段的周围环境的物理特性；车辆的部件的物理特性；关于车辆驾驶员的信息；关于多个车辆或驾驶员的特性的抽象信息；关于布置在车辆或驾驶员处的传感器的测量变量的信息；或布置在车辆处的相机的信息和/或来自数据库、尤其来自社交网络的信息。不同的扩展阶段可以实现取决于车辆信号、相机信号和/或可穿戴式装置的信号对驾驶体验级别进行分级。
优选地提出，取决于关于路径节段的信息对道路区段的表征驾驶体验的这些特性中的至少一个特性进行学习。由此生成具有基于体验的权重的地图信息。
优选地传输对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于该起始地点和/或该目标地点的信息。在此，将请求连接到作为后端的服务器。
优选地，使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行传输。在此访问作为后端的服务器的地图信息。
一种用于导航的设备包括路线计算装置，该路线计算装置被设计为用于从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择一条路线，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性来评估度量，并且其中选择其作为路线的路径节段的道路区段使该度量最大化的路线。
一种***包括用于导航的设备以及服务器，该服务器被设计为用于接收对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于起始地点和/或目标地点的信息；并且使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行发送。具有作为后端的服务器的***将高度敏感的数据(例如图像、视频、地点数据)本地存储在路线计算装置中，并且学习与个人相关的模型，这些模型可以以匿名的方式使其他用户从群数据(即从与个人相关的模型)中获益，以显著地提升导航性能。
总体上，本发明在此公开下述1、8-9的技术方案，下述2-7为本发明的优选技术方案：
1.一种用于导航的方法，其特征在于，从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择(412)一条路线，尤其取决于期望的到达时间和/或出发时间进行选择，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性(Cs，Ct，Cp，Cf)来评估度量，并且其中该路线这样被选择：作为该路线的路径节段的道路区段能够使该度量最大化。
2.根据前述1所述的方法，其特征在于，为这些道路区段指配有多个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，其中为这些特性(Cs，Ct，Cp，Cf)指配有相应的权重(gs，gt，gp，gf)，借助这些权重在该度量中考虑这些特性(Cs，Ct，Cp，Cf)。
3.根据前述1-2之一所述的方法，其特征在于，该至少一个特性表征：静态特性(Cs)；动态特性(Ct)、尤其取决于时间的动态特性；个性化的特性(Cp)和/或基于群数据的特性(Cf)。
4.根据前述1-3之一所述的方法，其特征在于，该至少一个特性表征：相应的道路区段的物理特性；车辆或相应的道路区段的周围环境的物理特性；车辆的部件的物理特性；关于车辆驾驶员的信息；关于多个车辆或驾驶员的特性的抽象信息；关于布置在车辆或驾驶员处的传感器的测量变量的信息；或布置在车辆处的相机的信息和/或来自数据库、尤其来自社交网络的信息。
5.根据前述1-4之一所述的方法，其特征在于，提出的是，取决于关于路径节段的信息对道路区段的表征驾驶体验的这些特性中的至少一个特性进行学习。
6.根据前述1-5之一所述的方法，其特征在于，传输对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于该起始地点和/或该目标地点的信息。
7.根据前述1-6之一所述的方法，其特征在于，使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行传输。
8.一种用于导航的设备(102)，其特征在于路线计算装置(104)，该路线计算装置被设计为用于从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择一条路线，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性来评估度量，并且其中该路线这样被选择：作为该路线的路径节段的道路区段能够使该度量最大化。
9.一种***(100)，其特征在于用于导航的设备(102)和服务器(106)，该服务器被设计为用于接收对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于起始地点和/或目标地点的信息；并且该服务器被设计为用于使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行发送。
附图说明
其他有利的设计方案从以下说明和附图中得出。在附图中：
图1示意性地示出用于导航的***，
图2示意性地示出具有特性矢量的道路节段，
图3示意性地示出驾驶体验地图，
图4示意性地示出用于导航的方法的步骤的流程图。
具体实施方式
图1示意性地示出用于导航的***100。
***100包括用于导航的设备102。
设备102包括路线计算装置104和作为后端的服务器106。
服务器106可以以分布在多个装置上的方式实施，因此设有本地后端和远程后端。
本地后端和远程后端都可以包括道路区段的节段ID。节段ID例如以以下方式使用，以定义路线：
{节段ID，多个连接节段ID}。因此可以从多条路线中直接识别一条路线或一条可能的路线的相互连接的道路区段。
本地后端还可以包括针对道路区段的几何数据，例如弯曲度的程度、可能的速度、道路的性质。
本地后端还可以包括针对道路区段的个性化数据，例如有关偏好的路径类型或惯例的信息。
远程后端除了节段ID外还可以包括基于地理的特性，例如专属于地区的特性。
远程后端除了节段ID外还可以包括全局用户偏好，即匿名化的用户偏好，例如经常行驶的路线、路线评估、驾驶风格、车辆类型。
远程后端除了节段ID外还可以包括图像数据，例如来自外部相机或媒体的图像数据。
这些图像数据例如作为地图信息指配给节段ID。
路线计算装置104被设计为用于取决于来自将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线的地图信息来选择一条路线。
在该实例中，路线计算装置104被设计为用于取决于开始地点和/或目标地点和/或期望的到达时间向后端发送关于可能的道路区段的请求108。
在该实例中，后端被设计为用于将可能的道路区段连同其相应的特性一起在答复110中发送到路线计算装置104。
在该实例中，路线计算装置104被设计为用于在收到用户的请求112之后发送请求108。在该实例中，路线计算装置104被设计为用于将具有最大体验值的路线在输出114中发送给用户，该具有最大体验值的路线在该实例中同样满足边界条件。
在该实例中，路线计算装置104被设计为用于将取决于地域的请求116发送给服务提供商118，该服务提供商在答复120中将例如关于天气、交通堵塞或交通密度和/或事件的信息发送给路线计算装置104。在这种情况下，在路线计算时考虑这个信息。
具有最大体验值的路线包括至少一个路径节段。如在下文中描述的路线的至少一个路径节段选自多个道路区段。
在以下说明中尤其由“体验”来限定术语“驾驶体验”。以下观察方式的基础构成体验：“体验是在一个人的个人生活中与日常生活如此不同以至于长时间留在记忆中的事件”。因此，驾驶体验由以下示例性的组成部分组合而成：
1.驾驶体验：引导产生积极体验的路线。这包含以下方面，如专属于车辆的特性(例如敞篷车、跑车、功率)、速度、弯道行驶、周围环境(自然、大城市…)、交替丰富度(Abwechslungsreichtum)、道路质量、天气和季节、白天和夜间、专有性。
2.兴趣点/热点：驾驶体验大多不限于车辆，而是除了驾驶之外还包含停顿，这些停顿例如可以在特别的饭店、酒店或景点度过。额外地，服务可以丰富驾驶体验，例如提供自行车来在POI处进行体育运动。然而也可以在驾驶期间体验POI，其方式为例如驾驶路过景点。
对于驾驶员而言，尤其以下方面在驾驶体验中是起决定作用的：
1.道路和车道：弯道丰富度和横向动力、爬坡、下坡、车道品质、长度和持续时间、精神压力、速度、加速和减速、可预测性、安全性
2.天气和季节：在此与车道路面与轮胎之间的摩擦值相关，可能的中间介质例如雪或树叶
3.交通：尤其数量、超车可能性、总体交通流量
4.周围环境：自然、城市、美景、景点、海拔信息、植被、人口密度
5.安全性：身体不受伤的安全性、感觉上的安全性、社会方面
6.停留时间：在某个点或区段处的时间点和持续时间
为这些道路区段各自指配有至少一个特性，该至少一个特性表征在这个道路区段上的驾驶体验。在该实例中，特性尤其表征：相应的道路区段的物理特性；车辆或相应的道路区段的周围环境的物理特性；车辆部件的物理特性；关于车辆驾驶员的信息；关于多个车辆或驾驶员的特性的抽象信息；关于布置在车辆或驾驶员处的传感器的测量变量的信息；或布置在车辆处的相机的信息和/或来自数据库、尤其来自社交网络的信息。
图2示意性地示出具有特性矢量的道路节段，这些特性矢量可以用于产生在图3中示意性展示的驾驶体验地图。
道路区段
Figure BDA0002489751140000071
(其中i≠j)连接路径点xi和xj，其中xi＝[lati,loni]给出在例如全球定位***GPS的坐标中的位置。在该实例中，道路区段各指配有四个特性，这些特性作为特性矢量
Figure BDA0002489751140000072
来表征驾驶体验，其中cs表征静态特性；ct表征动态特性、尤其取决于时间的特性；cp表征个性化的特性；并且cf表征基于群数据的特性。
在该实例中，以如下方式限定特性：
静态的：弯曲度、坡度、最高速度、道路级别、对车辆的要求。
动态的：天气、道路状态、交通密度。
个性化的：车辆传感器、从车辆数据测定的速度偏好、山路、或弯道、籍由社交网络测定的偏好、工作或休闲惯例、日程、偏好地域、相机数据、生命传感器(即可穿戴式装置)。
群数据或队列数据：基于地点的特性、用户之间的相似性、相机数据、车辆传感器、来自社交网络的基于地点的信息。
从图2根据相应的特性矢量例如为路径点x0、x1、x2、x3和x4确定图3的驾驶体验地图。例如将介于针对负面驾驶体验的0与针对正面驾驶体验的100之间的点赋予道路区段。针对每个用户，这些点例如藉由模拟进行计算并且藉由数据的收集适配以及个性化。针对每个用户，特性被不同地加权。针对其余的路径点和道路区段进行同样的处理。
对于这些驾驶体验值的计算，除了模拟之外还可以设置包含基于用户的偏好、适应性地基于用户的信息和/或队列数据。尤其可以基于群数据扩展驾驶体验地图。优选地，应用去中心化的多任务学习，其中在各个车辆的路线计算装置104中训练本地模型，该本地训练的模型由不同车辆的服务器106相互连接，以更新去中心化的模型并且将更新的去中心化的模型作为用于下一个训练步骤的本地模型提供给车辆。在此不交换敏感数据。
路线计算装置104被设计为用于取决于道路区段的特性来评估度量，以便选择其作为路线的路径节段的道路区段使度量最大化的路线。
度量包括例如加权的总和。对应的优化问题的目的在于给出路线
Figure BDA0002489751140000081
针对
Figure BDA0002489751140000082
其中度量为
Figure BDA0002489751140000083
此外使用以下边界条件：
x0为导航的起始地点；
xT为导航的目标地点；
道路节段xij相互连接。
优选地还使用以下条件：
到达时间≤期望的到达时间；
仅一次在道路区段xij上行驶；
道路区段xij中的每个道路区段仅在一个方向上行驶。
路线计算装置104被设计为用于解决这个复杂的优化问题。寻找相关联的路径节段，使得基于根据图2生成的驾驶体验地图的驾驶体验最大化，并且到达时间小于等于期望的到达时间。在此遵守边界条件，例如起始地点和目标地点、以及在路线期间单次地行驶节段。
参数矢量gs、gt、gp、gf(特性借助这些参数矢量被加权)随用户的不同而不同，并且可以部分地由用户本身或由***学习后预先设定。
路线计算装置104被设计为用于本地存储数据，例如图像、视频、地点数据。路线计算装置104被设计为用于访问作为后端的服务器106的地图信息。
用于导航的方法提出，从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择一条路线。
该路线包括至少一个选自多个道路区段的路径节段。为道路区段各自指配有至少一个表征驾驶体验的特性。取决于道路区段的特性来评估度量，并且选择其作为路线的路径节段的道路区段使度量最大化的路线。优选地，为了选择路线，还对路径节段的数量进行标准化。
用户与***的交互可以以多模式的方式进行，例如藉由中央显示器、抬头显示器、智能电话或藉由例如在车辆中在智能电话或家庭助理上的对话。
为了对导航进行初始化，可以进行如下设置：
a.明确的导航请求：
i.用户选择一个导航目标或指定一条多日的路线并且选择哪种类型的导航是他偏好的，例如最快速的、驾驶体验优化的或最短的路线；
ii.用户可以任选地指定一个时间因素，例如与最短的路线相比可以延迟到达。在此，在该实例中区分以下情况：
1.期望的到达时间<可能的到达时间：计算最快的可能路线并且可以不考虑或仅稍微考虑驾驶体验。
2.期望的到达时间>可能的到达时间：基于个性化的且以群数据支持的驾驶体验来计算路线，并且在此计算最佳的路线以使这个值最大化并且满足期望的到达时间。
iii.用户可以任选地例如籍由对于弯曲度、美景等的滑动控制器来指定路线的关注点。替代性地，还可以选择预先设定的配置，尤其轿车配置、跑车配置、敞篷车配置。这包含另外的输入参数，例如地域、城市、体验类型(尤其湖、山、海湾…)、天数、行驶公里、在车里的时间，在计算最佳路线时，关于测定的个性化的以群数据支持的驾驶体验值将这些输入参数包含在内。
b.隐含的导航请求：
i.如果预测到导航目标，例如开车上班或回家，则可以实现对驾驶体验优化的路线提出建议。
ii.可以以隐含的方式与日历进行比较以便以时间因素自动化的方式来确定。
iii.用户现在可以明确地执行a.中的步骤。
针对路线的选择可以提出，在基于驾驶体验值计算出可能的路线之后，可以允许用户对这些路线进行明确地选择或隐含地选择。
此外可以提出，针对所选择的路线执行POI、停车场的预定、充电站的预约。
针对导航可以设置如下：
a.针对每个驾驶区段、热点或POI，驾驶员得到额外的信息，例如在路径区段上的驾驶体验的关注点。
b.在整个行驶期间定期地执行可能的替代方案的计算，以包含动态的参数，尤其天气、交通等。因此，可以明确地或隐含地适配路线。
此外可以提出，将POI、停车场的预定、预约适配于例如明确的需求或自动化地适配。
c.基于路线区段，用户现在可以使用基于驾驶体验值的自动化建议来设定车辆参数，例如运动模式、缓冲器、手动换挡、弯道前的挡位建议。
在图4中展示的方法提出与之相关的步骤402。
步骤402中进行目标地点xT的用户输入。
随后实施步骤404。
在步骤404中进行最快的路线的计算。
随后实施步骤406。
在步骤406中进行将到达时间T输出给用户。
随后实施步骤408。
在步骤408中以期望的到达时间T*进行用户输入并且如有必要选择例如海岸、山路等的选项之一。
随后实施步骤410。
在步骤410中对期望的到达时间T*是否大于最短的路线的到达时间T进行检验。
如果期望的到达时间T*大于到达时间T，则实施步骤412。反之实施步骤414。
在步骤412中，在遵守边界条件的情况下计算具有最大体验值的路线并且确定导航。
随后实施步骤416。
在步骤414中确定用于导航的最快的路线。
随后实施步骤416。
在步骤416中，实现用户输入的请求以开始导航。
当用户操作用户输入来开始导航时，导航以确定的路线开始。
当由于到达目标或用户输入中止导航使导航结束时，该方法结束。

Claims (9)

1.一种用于导航的方法，其特征在于，从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择(412)一条路线，尤其取决于期望的到达时间和/或出发时间进行选择，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性(Cs，Ct，Cp，Cf)来评估度量，并且其中该路线这样被选择：作为该路线的路径节段的道路区段能够使该度量最大化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为这些道路区段指配有多个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，其中为这些特性(Cs，Ct，Cp，Cf)指配有相应的权重(gs，gt，gp，gf)，借助这些权重在该度量中考虑这些特性(Cs，Ct，Cp，Cf)。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该至少一个特性表征：静态特性(Cs)；动态特性(Ct)、尤其取决于时间的动态特性；个性化的特性(Cp)和/或基于群数据的特性(Cf)。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，该至少一个特性表征：相应的道路区段的物理特性；车辆或相应的道路区段的周围环境的物理特性；车辆的部件的物理特性；关于车辆驾驶员的信息；关于多个车辆或驾驶员的特性的抽象信息；关于布置在车辆或驾驶员处的传感器的测量变量的信息；或布置在车辆处的相机的信息和/或来自数据库、尤其来自社交网络的信息。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，提出的是，取决于关于路径节段的信息对道路区段的表征驾驶体验的这些特性中的至少一个特性进行学习。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，传输对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于该起始地点和/或该目标地点的信息。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行传输。
8.一种用于导航的设备(102)，其特征在于路线计算装置(104)，该路线计算装置被设计为用于从将导航的起始地点与导航的目标地点连接的多条路线中选择一条路线，其中该路线包括至少一个路径节段，其中该路线的该至少一个路径节段选自多个道路区段，其中为这些道路区段各自指配有至少一个特性(Cs，Ct，Cp，Cf)，该至少一个特性表征驾驶体验，其中取决于这些道路区段的特性来评估度量，并且其中该路线这样被选择：作为该路线的路径节段的道路区段能够使该度量最大化。
9.一种***(100)，其特征在于用于导航的设备(102)和服务器(106)，该服务器被设计为用于接收对可能的路径节段的请求，其中该请求包括关于起始地点和/或目标地点的信息；并且该服务器被设计为用于使选自该多个道路区段的至少一个道路区段以其至少一个特性进行发送。
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