CN112985433A - 车辆导航设备和车辆导航方法 - Google Patents

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Hyundai Motor Co
Kia Motors Corp
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Abstract

提供了一种车辆导航设备和车辆导航方法。该设备包括：车辆传感器，位于车辆的前部或后部，该车辆传感器被配置为识别车辆的周围信息和道路信息；以及处理器，被配置为辨别由车辆的用户请求的目的地信息，通过车辆传感器辨别车辆的位置信息，辨别车辆的识别出的周围信息和识别出的道路信息，并且通过控制车辆辨别关于在基于该车辆的位置信息指定的范围内的公交站的信息和公交车信息、计算路线的拥塞程度、并通过显示装置显示计算出的拥塞程度，来根据辨别出的目的地信息辨别关于路线的信息。

Description

车辆导航设备和车辆导航方法
相关引用的交叉引证
本申请要求于2019年12月13日向韩国知识产权局提交的韩国专利申请号10-2019-0166313的优先权，该申请通过引用并入本文中。
技术领域
本公开涉及车辆导航设备及其方法。
背景技术
在国内，最右端车道设有公交车道和站点。一些海外国家也以同样的方式开设公交车专用道和公交站点。为此，当车辆驾驶员在城市道路上驾驶时接收到右转的引导时，驾驶员可能因为公交车在公交站停车、公交车进入车站、或公交车从车站移动到另一车道而在右车道上等待较长时间。
在这种情况下，除了造成到达期望目的地的预测时间增加之外，还可能降低对驾驶员的引导可靠性。
为了提高对用户的引导可靠性和到达时间的预测准确度，存在对车辆中的额外的服务方法的需求。
发明内容
本公开的实施例可以解决现有技术中出现的上述问题，同时原封不动地保持现有技术所实现的优点。
本公开的实施例提供了一种车辆导航设备及其方法。特定实施例提供了一种使用城市内公交车交通信息来提供额外信息和优化路线的方法。
本公开的另一实施例提供了一种车辆导航设备及其方法，该车辆导航设备通过考虑道路信息和移动车辆的周围环境来提供车辆路线。
本公开的另一实施例提供了一种车辆导航设备及其方法，该车辆导航设备通过基于移动车辆的预定范围计算道路的拥塞程度来提供车辆路线。
本公开的另一实施例提供了一种车辆导航设备及其方法，该车辆导航设备基于移动车辆的预定范围通过考虑公交站和公交车路线的信息来提供车辆路线。
本公开的另一实施例提供了一种车辆导航设备及其方法，该车辆导航设备基于移动车辆的预定范围通过考虑预测的拥塞程度再次提供车辆路线。
本发明的概念要解决的技术问题不限于前述问题，并且本发明所属领域的技术人员将从以下描述中清楚地理解本文未提及的任何其他技术问题。
根据本公开的实施例，车辆导航设备可以包括：车辆传感器，位于车辆的前部和/或后部，以用于识别车辆的周围信息和道路信息；以及处理器，用于辨别由车辆的用户请求的目的地信息、通过车辆传感器辨别车辆的位置信息、以及辨别车辆的识别出的周围信息和识别出的道路信息及关于根据辨别出的目的地信息的路线的信息。在辨别路线信息时，处理器可以控制车辆辨别关于在基于车辆的位置信息指定的范围内的公交站的信息以及辨别公交车信息、计算路线的拥塞程度，并通过显示装置显示计算出的拥塞程度。
在一实施例中，处理器可以辨别公交站的拥塞程度、公交车的拥塞程度、以及对关于基于车辆的位置信息指定的范围内的公交车路线的信息进行加权，以计算拥塞程度。
在一实施例中，处理器可以被配置为基于车辆的位置信息来设置车辆半径的特定范围，以计算拥塞程度。该车辆半径可根据用户的需求或用于车辆导航服务的***的设置而设置为不同的值。
在一实施例中，处理器可以被配置为使用等式
Figure BDA0002447943710000031
计算拥塞程度。“N”可以表示车站的总数；“a”可以表示公交站的拥塞程度；“b”可以表示公交车的拥塞程度；以及“c0”可以表示指示离开紧接在交叉路口之前的车站的公交车的路线的加权参数。
在一实施例中，处理器可以对要分类为3个阶段的拥塞程度“a”有区别地施加权重，可以对要分类为3个阶段的公交车的拥塞程度“b”有区别地施加权重；可以将公交车的路线为左转或掉头的情况分类为“x”，可以将公交车的路线为直行的情况分类为“y”，并且可以将公交车的路线为右转的情况分类为“z”。本文中，公交站的拥塞程度“a”定义为相对于公交站的面积的等待人员的密度。
在一实施例中，处理器可以控制车辆将计算出的拥塞程度与针对车辆导航服务预定的路线范围进行比较，并且根据比较结果提供对应于对应范围的路线。
在一实施例中，处理器可以确定计算出的拥塞程度是否属于指示道路拥塞和车辆等待路线的第一路线范围、可以确定计算出的拥塞程度是否属于指示车道变更和右转进入的第二路线范围、或者可以确定计算出的拥塞程度是否属于指示绕行路线的第三路线范围。
在一实施例中，处理器可以控制车辆根据车辆的移动和路线信息来重置拥塞程度，并且根据重置的拥塞程度来更新路线。
在一实施例中，车辆传感器可包括：全球定位***(GPS)、GPS传感器、陀螺仪传感器和/或加速度传感器中的至少一个。
在一实施例中，显示装置可以经由屏幕显示拥塞程度的引导注释，或者通过声音、通过音视频导航(AVN)和/或警报装置中的至少一个来执行警报。
根据本公开的实施例，车辆导航方法可以包括：识别车辆的周围信息和道路信息并辨别由车辆的用户请求的目的地信息，通过车辆的传感器辨别车辆的位置信息，并且辨别车辆的识别出的周围信息和识别出的道路信息以及关于根据辨别出的目的地信息的路线的信息。在辨别路线信息时，辨别可包括：控制车辆辨别在关于基于车辆的位置信息指定的范围内的公交站的信息及公交车信息，以计算路线的拥塞程度，并通过显示装置显示计算出的拥塞程度。
在一实施例中，控制可包括：辨别公交站的拥塞程度、公交车的拥塞程度、以及对关于基于车辆的位置信息指定的范围内的公交车路线的信息进行加权，以计算拥塞程度。
在一实施例中，控制可包括：基于车辆的位置信息来设置车辆半径的特定范围，以计算拥塞程度。车辆半径根据用户的需求或用于车辆导航服务的***的设置而设置为不同的值。
在一实施例中，控制可包括：使用以下等式
Figure BDA0002447943710000041
计算拥塞程度。“N”可以表示车站的总数；“a”可以表示公交站的拥塞程度；“b”可以表示公交车的拥塞程度；以及“c0”可以表示指示离开紧接在交叉路口之前的车站的公交车的路线的加权参数。
在一实施例中，控制可包括：对要分类为3个阶段的拥塞程度“a”有区别地施加权重，对要分类为3个阶段的公交车的拥塞程度“b”有区别地施加权重，将公交车的路线为左转或掉头的情况分类为“x”，将公交车的路线为直行的情况分类为“y”，并且将公交车的路线为右转的情况分类为“z”。本文中，公交站的拥塞程度“a”定义为相对于公交站的面积的等待人员的密度。
在一实施例中，控制可包括：控制车辆将计算出的拥塞程度与针对车辆导航服务预定的路线范围进行比较，并根据比较结果提供对应于对应范围的路线。
在一实施例中，控制可以包括：确定计算出的拥塞程度是否属于指示道路拥塞和车辆等待路线的第一路线范围、确定计算出的拥塞程度是否属于指示车道变更和右转进入的第二路线范围、或者确定计算出的拥塞程度是否属于指示绕行路线的第三路线范围。
在一实施例中，控制可包括控制车辆以根据车辆的移动和路线信息来重置拥塞程度，并且根据重置的拥塞程度更新路线。
在一实施例中，辨别可包括：通过全球定位***(GPS)、GPS传感器、陀螺仪传感器和/或加速度传感器中的至少一个的车辆传感器来辨别车辆的位置信息。
在一实施例中，控制可包括：控制车辆经由屏幕显示拥塞程度的路线注释，或通过声音、通过音视频导航(AVN)的显示装置和/或警报装置中的至少一个来执行警报。
附图说明
通过以下结合附图的详细描述，本公开的上面和其他目的、特征以及优点将更加明显：
图1是示出根据本公开的实施例的包括车辆导航设备的车辆***的配置的框图；
图2是简要示出根据本公开的实施例的车辆导航***的框图；
图3是示意性地示出根据本公开的实施例的用于车辆导航服务的组件的视图；
图4是示意性地示出根据本公开的另一实施例的通过考虑城市公交车的拥塞程度来执行车道引导的过程的图；
图5是示出根据本公开的实施例的用于为车辆规划路线的预测算法的流程图；以及
图6是示意性地示出根据本公开的实施例的车辆中的导航服务设备的结构的视图。
具体实施方式
下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例。在附图中，将通篇使用相同的附图标记来指定相同或等效的元件。此外，为了避免不必要地模糊本公开的要旨，将省略对公知特征或功能的详细描述。
在描述本公开的示例性实施例的元件时，本文可以使用术语第一、第二、A、B、(a)、(b)等。这些术语仅用于区分一个元件与另一元件，而不限制对应元素，且不考虑对应元素的本质、顺序或优先级。此外，除非另有定义，否则包括本文使用的技术和科学术语的所有术语将被解释为本发明所属领域中的习惯术语。应当理解，本文使用的术语应当被解释为具有与它们在本公开和相关技术的上下文中的含义一致的含义，并且除非本文明确如此定义，否则将不以理想化或过于形式化的意义来解释这些术语。
下面，将参考图1至图6详细描述本公开的各种实施例。
图1是示出根据本公开的实施例的包括车辆导航设备的车辆***的配置的框图。
参考图1，根据本公开的实施例的车辆导航设备100可以包括通信器110、存储装置120、显示装置130、处理器140以及警报装置150。
通信器110可以是利用用于经无线或有线连接发送和接收信号的各种电子电路而实现的硬件装置，在本实施例中，通信器110可以通过控制器局域网(CAN)通信、具有灵活数据速率的CAN(CAN-FD)通信、本地互连网(LIN)通信、以太网通信等在车辆中执行通信。通信器110可以包括各种通信单元，诸如：用于与放置在车辆外部的服务器20和外部诊断装置通信的移动通信单元；诸如DMB模块或DVB-H模块的广播接收单元；诸如作为蓝牙模块或NEC模块的ZigBee模块、Wi-Fi通信的短距离通信单元等。具体地，根据本公开的实施例，通信器110可以使用4G和/或5G通信***和作为回程的GPS卫星***来接收用于车辆导航服务的位置信息和道路状况信息。例如，通过LTE***(5G***)连接到网络的车辆通过导航***、用户终端或通信装置向车辆中的用户发送无线数据并从用户接收无线数据。
存储装置120可以存储经由通信器110从服务器20接收的为了车辆无线更新而下载的数据。因此，存储装置120可以临时存储通过设置在车辆中的车辆传感器收集的关于道路环境的信息和道路周围信息，诸如主车辆的位置信息、道路信息以及公交站信息。此外，存储装置120可以存储由用户设置的目的地信息、先前找到的路线信息等。根据本公开的实施例，外部服务器可以是用于车辆导航服务的远程信息处理中心。可替代地，外部服务器可以是支持用于支持自主驾驶的各种输入传感器的数据、道路信息以及通信信息的服务器。此外，存储装置120可以存储由处理器140确定的网络负载、车辆动力状态、电池状态和/或发送剩余ROM数据所需的预测时间中的至少一项或多项。
存储装置120可以包括在存储器的闪存类型、存储器的硬盘类型、存储器的微型类型、以及存储器的卡类型(例如，安全数字(SD)卡或eXtream数字(XD)卡)、存储器的随机存取存储器(RAM)类型、存储器的静态RAM(SRAM)类型、存储器的只读存储器(ROM)类型、存储器的可编程ROM(PROM)类型、存储器的电可擦除PROM(EEPROM)类型、存储器的磁RAM(MRAM)类型、存储器的磁盘类型以及存储器的光盘类型当中的至少一种类型的存储介质。
显示装置130可由处理器140控制以显示用于接收针对车辆的无线更新的用户认证的批准的屏幕。显示装置130可以利用平视显示器(HUD)、仪表板或音视频导航(AVN)来实现。此外，显示装置130可包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管-LCD(TFTLCD)、发光二极管(LED)显示器、有机LED(OLED)显示器、有源矩阵OLED(AMOLED)显示器、柔性显示器、弯曲显示器和/或3D显示器中的至少一种。一些显示器可以利用透明显示器来实现，该透明显示器是透明的或半透明的以观察外部。此外，显示装置130可以被设置为包括触摸面板的触摸屏，并且除了输出装置之外，显示装置130还可以用作输入装置。
处理器140可以电连接到通信装置110、存储装置120、显示装置130、警报装置150等，可以电控制每个组件，可以是执行软件的指令的电路，并且可以执行下述各种数据处理和计算。具体地，根据本公开的实施例，处理器140使位于车辆的前部和后部的车辆传感器识别位于车辆的前部和后部的车辆信息，以识别用于预测车辆周围的事物/道路状况和拥塞程度的周围信息。处理器140还辨别通过车辆传感器和外部服务器预测的车辆的路线拥塞程度，并控制用于车辆导航服务的装置。即，处理器140可以使设置在车辆中的导航设备和用户通信装置显示路线和通过服务器提供的针对拥塞程度的警报。此外，处理器140可以确定车辆的用户是否是通过车辆导航应用程序访问的用户，可以向远程信息处理中心发送关于所辨别的用户的信息，并且可以使经认证的用户通过远程信息处理中心接收已区分的车辆导航。
当在显示装置130上显示用于从用户接收批准的屏幕时，警报装置150可以向用户输出用于批准的通知。可替代地，警报装置150可以提供用于车辆导航的诸如针对拥塞程度重置路线以及关于拥塞程度的警报的各种信息。
图2是简要示出根据本公开的实施例的车辆导航***的框图。
参考图2，车辆导航200向远程信息处理中心210发送关于主车辆的位置、周围信息以及道路环境的信息，这些信息可以通过GPS传感器、陀螺仪传感器以及加速度传感器来检测。此外，当车辆驾驶员设置目的地时，车辆导航200将对应的目的地信息传送到远程信息处理中心210。
应用本公开的导航***配备有GPS传感器以接收从GPS卫星接收到的信号并计算目标的位置。当GPS传感器的信号在隧道、室内停车场、建筑物森林等中可能无法被正确地接收时，陀螺仪传感器使用称为航位推算(DR)的航位推算导航来补充关于GPS传感器的位置信息。DR方案是一种通过计算从位置的起点到当前位置的行进距离和方向来跟踪当前位置的位置跟踪技术。在DR方案中，基于由陀螺传感器检测到的角速度而获得的角度信息和由速度信号而获得的距离信息，通过猜测主车辆的位置来实现精确导航***。陀螺仪传感器是提供旋转角速度的传感器，并且使用x、y和z轴的角速度值。加速度传感器是提供车辆的当前加速度的传感器，并且被用于计算移动距离。如前所述，车辆导航使用设置在主车辆中的GPS传感器和车辆传感器来执行主车辆的位置信息、道路搜索等。这样，车辆导航通过公共交通搜索、地图搜索等向车辆驾驶员高效地提供目的地信息。
远程信息处理中心210搜索到由驾驶员设置的目的地的路线，以将该路线传送到车辆导航200。为了使用位置信息和无线通信网络来安全且方便地维护/管理车辆，远程信息处理中心可以向乘客提供诸如路线引导、交通信息的供应以及紧急救援信息的安全便利服务以及诸如互联网、电影、游戏等的信息娱乐服务。也就是说，用户可以通过能通过移动通信、互联网或基于车辆的导航***实时发送和接收各种信息的远程信息服务来辨别和响应包括交通状况的各种道路交通信息，并且还可以接收车辆安全、安保、诊断、通信和导航信息以及针对用户的个性化信息服务。
在一实施例中，当右转链路(link)包括在从远程信息处理中心210接收的路线中时，车辆导航200发出对关于在右转前1公里的对应车道中的公交站和公交车的信息的请求。
在一实施例中，公交站270使用传感器(红外传感器等)根据公交站内的人数对拥塞程度进行分类。拥塞程度可以定义为顺畅/正常/拥塞。在通过人体传感器辨别某人进入公交站时，设置在公交站内的传感器通过安装在墙上和顶端的传感器来辨别指定区域内的人数。公交车270使用传感器(红外线传感器等)和交通卡信息，根据公交车中的人数对拥塞程度进行分类。拥塞程度可以定义为顺畅/正常/拥塞。
远程信息处理中心210从交通信息中心220接收关于公交站和公交车的信息，以计算右转车道的拥塞程度。当计算完成时，远程信息处理中心210将对应的信息发送到车辆导航200，该车辆导航200将其提供给导航显示器250。导航显示器250通过显示器显示额外信息，并通过声音引导将额外信息输出到扬声器。本文中，交通信息中心220负责收集和传送各种交通信息、交通状况和交通管理的综合分析，并且通过观察道路交通流和诸如事故、拥塞、施工、示威游行等的突发情况来管理道路和交通。交通信息可以通过CCTV视频、实时信号控制***、检测器、车辆位置跟踪装置(GPS)、交通记者、交通警察、普通电话报告等进行收集；所收集的交通信息可以通过高级自动化处理***来分析/处理，并且可以通过互联网、TV、无线电台、电话、导航服务应用程序等实时提供。
同时，当确定了右转车道的拥塞程度高于设定参考值时，远程信息处理中心210重置路线以将重置路线传送给车辆导航200，并且车辆导航200向驾驶员提供重置路线的方向。通过导航显示器250的显示装置和/或扬声器向用户提供重置路线。
图3是示意性地示出根据本公开的实施例的用于车辆导航服务的组件的视图。
参考图3，车辆340通过远程信息处理中心接收右转车道的拥塞程度，公交车信息和道路信息被反映到该远程信息处理中心。
更详细地，远程信息处理中心从交通信息中心接收关于右转的拥塞程度的信息，该拥塞程度通过考虑根据公交车路线和每辆公交车300、302及304的公交车之间的间隔、对应的公交站370和375之间的距离、每个车站的拥塞程度、对应的公交车的路线、以及预测的每辆公交车的到达时间的复杂性而计算出。在通过车辆中的导航检测到移动车辆进入对应路线的指定范围时，远程信息处理中心通过导航来引导基于接收到的信息所计算的右转的拥塞程度。
例如，远程信息处理中心通过车辆导航***的GPS、陀螺仪传感器、以及加速度传感器来辨别对应路线，通过辨别对应路线指定范围内的车站信息和公交车路线信息来计算拥塞程度，并将计算出的拥塞程度引导到车辆导航。通过考虑在基于车辆(例如车辆半径)指定的特定范围(例如，1km)内的车站的数量、车站之间的间隔、对应车站的拥塞程度、计划到达车站的公交车的拥塞程度(包括公交车的数量)、车站和交叉路口之间的交通信息、离开交叉路口之前的车站的公交车的路线等来计算右转的拥塞程度。本文中，车辆半径的范围可以根据导航的性能而被设置为不同的值。可替代地，车辆半径的范围可以根据用户的需求确定为不同的范围，并且可以被反映。
根据本公开的实施例的拥塞程度的计算可以如下面的等式1所示使用。
[等式1]
Figure BDA0002447943710000121
本文中，“N”表示车站的总数；“a”表示公交站的拥塞程度；“b”表示公交车的拥塞程度；“c0”表示指示离开紧接在交叉路口之前的车站的公交车的路线的加权参数。
“a”可以设置为0.6、0.3或0.1当中的值。
用于计算公交站的拥塞程度的权重被分为三类：拥塞＝0.6，正常＝0.3，或顺畅＝0.1。
因此，“a”被设置为三个值中的一个。
“b”可定义为“0.6x+0.3y+0.1z”
用于计算公交车的拥塞程度的权重被分为三类：拥塞＝0.6、正常＝0.3、或顺畅＝0.1。
将计划到达车站的公交车为拥挤的情况分类为“x”；将计划到达车站的公交车为正常的情况分类为“y”；将计划到达车站的公交车为顺畅的情况分类为“z”。
因此，到达单个车站的所有公交车的拥塞程度计算为“b”。
“c0”可定义为“0.4x+0.2y+0.2z”。
离开紧接在交叉路口右转之前的车站的公交车的路线为左转或掉头的情况分类为“x”类；离开紧接在交叉路口右转之前的车站的公交车的路线为直行的情况分类为“y”；离开紧接在交叉路口右转之前的车站的公交车的路线为右转的情况分类为“z”。
“x”、“y”或“z”为每条路线的公交车的数量。
根据本公开的实施例，车辆导航服务的路线设置可以如下基于f(x)来定义。
当f(x)不小于1且小于5时，提供拥塞路线。这可以包括“临时等待车辆”。
当f(x)不小于6且小于10时，提供“变更车道进入右转”。
当f(x)不小于10时，提供“绕行路线”。
上述公开是参考情况中的转折点；并且取决于进一步的分析，可能需要计算拥塞程度并再次应用路线设置。
下文中，将描述计算根据本公开的实施例的公交站的拥塞程度。公交站的拥塞程度可以定义为相对于面积的等待人员的密度。
1)使用公交站内的传感器(红外传感器等)辨别公交站中的等待空间中的人数。
2)公交站能够容纳的人数：公交站中的等待空间面积/每人占用面积0.4m2。
3)确定标准：密度(％)＝等待人数/能够容纳的人数×100。确定标准可定义如下。
顺畅：密度小于33％的情况。
正常：密度不小于33％且小于66％的情况。
拥塞：密度大于66％的情况。
下文，将描述计算根据本公开的实施例的公交车的拥塞程度。为此，公交车的拥塞程度可以通过考虑座位数、把手数等来定义。
1)使用传感器(红外线传感器等)和公交车中的交通读卡器来辨别公交车内的人数。
交通读卡器：可以使用卡辨别上下车的乘客数。
2)公交车能够容纳的人数：公交车的总座位数+把手数(公交车中的每个把手对应一名乘客)。
3)确定标准。
顺畅：公交车内乘客数不大于座位数的情况。
正常：“正常”情况下的乘客数大于“顺畅”情况下的乘客数、并且公交车内的乘客数不大于座位数与把手数之和的情况。
拥塞：公交车中的乘客数大于座位数与把手数之和的情况。
根据本公开的实施例，通过使用用于计算拥塞程度的参数来反映公交站的拥塞程度和公交车的拥塞程度的计算，可以在车辆的路线中实现更精确的道路预测。
图4是示意性地示出根据本公开的另一实施例的通过考虑城市公交车的拥塞程度来执行车道引导的过程的图。
参考图4，描述了通过反应关于在基于车辆而确定的范围内的车站的信息和关于至对应车站的移动/预测要移动的公交车的信息来辨别车辆的路线并执行路线预测的过程。
例如，车辆440检测到了两个车站470和475。此外，相对于车站470和475，存在公交车400、402以及404。在这种情况下，右转车道的拥塞程度可以如下计算。
1.车站总数“N”为2个。
车站1：拥塞，且车站2：正常
2.计划到达车站1的公交车的数量为4辆，且计划到达车站2的公交车的数量为3辆。
计划到达车站1的公交车的拥塞程度：2辆公交车拥挤，且2辆公交车正常。
计划到达车站2的公交车的拥塞程度：单辆公交车拥挤，且2辆公交车正常。
3.预计从车站1离开的4辆公交车的线路信息。
左转的公交车的数量为一辆；直行的公交车的数量为两辆；右转的公交车的数量为一辆。
因此，每个车站、计划到达每个车站的公交车、以及通过每个车站和计划到达每车站的公交车的拥塞程度可通过应用如下辨别到的值来计算。
车站：a1＝0.6(拥塞)，a2＝0.3(正常)。
计划到达车站“a1”的公交车：(0.6×2+0.3×2)＝1.8。
计划到达车站“a2”的公交车：(0.6×1+0.3×2)＝1.2。
离开紧接在交叉路口右转之前的车站的公交车的路线权重：(0.4×1+0.2×2+0.2×1)＝1.0。
因此，最终计算是如下计算为2.44，。
总和＝0.6(0.6×2+0.3×2)+0.3(0.6×1+0.3×2)+(0.4×1+0.2×2+0.2×1)＝2.44。
由于计算出的总成本值为2.44，这对应于车辆路线规划的“范围为1以上且小于5”。关于拥塞路线规划的该信息被传送到导航，并且导航可视地显示关于拥塞路线规划的信息，并且将关于拥塞路线规划的信息声学地输出到扬声器。例如，可以输出“右侧车道由于公交车而繁忙，右转时请注意”等。
图5是根据本公开的实施例的用于描述车辆路线规划的过程的信号流程图。
参考图5，驾驶员通过车辆导航设置目的地(500)。远程信息处理中心基于驾驶员的路线、主车辆的位置以及到交通中心的当前车道，发出对预定范围内的公交站的信息的请求(505)。在本实施例中，例如，预定范围定义在1km或更小的半径内。预定范围可以在根据车辆导航的服务要求而改变为另一范围之后使用。此外，远程信息处理中心可以向车辆提供关于公交站和公交车的信息(570)。
远程信息处理中心确定1km的半径内是否存在公交站(510)。当确定存在公交站(Y)时，远程信息处理中心确定是否存在计划到达对应公交站的公交车(515)。
远程信息处理中心通过考虑公交站的数量、每个车站的拥塞信息、计划到达每个车站的公交车的数量、每辆公交车的拥塞信息以及关于公交车路线的信息(权重)来计算拥塞程度。远程信息处理中心使用等式1计算拥塞成本(520)。远程信息处理中心的服务器可通过考虑交通信息和车辆导航的信息来计算拥塞成本。
远程信息处理中心辨别计算出的成本，并然后确定计算出的成本在预定车辆路线范围当中存在的位置(525)。即，当辨别出的拥塞成本不小于指定的参考值(Y)时，远程信息处理中心提供对应点的绕行路线(530)。
同时，当在510中确定公交站不存在(N)时，远程信息处理中心继续现有路线(550)。参考图4，远程信息处理中心可以预测在交叉路口处右转。
当在525处辨别出的拥塞成本存在于指定参考值的范围内(N)时，远程信息处理中心额外提供计算出的对应路线的拥塞程度(560)。
图6是示出根据本公开的实施例的使用车辆导航控制器的车辆导航服务的概念的视图。
参考图6，提供了设置在车辆中的车辆导航控制器610可包括与车辆中的音视频导航(AVN)的屏幕620以及智能电话640互通。诸如触摸屏、旋钮控制器、或触摸板的车辆导航控制器610嵌入到车辆中，以便更有效地向车辆用户提供车辆引导信息。
车辆导航控制器610可以包括高级功能，诸如向前和向后高清记录、车辆驾驶时的驾驶记录、冲击检测模式、AVN连接、智能电话连接、高级存储器管理、以及通过车辆传感器600提供嵌入式多媒体卡(eMMC)(内置存储器)，并且可以进一步包括为了用户便利和安全而添加的功能等。
此外，通过远程信息处理中心存储的图像可以包括诸如视频回放、视频编辑、视频删除、以及通过AVN屏幕或移动电话应用的视频共享的功能；可以通过触摸屏放大图像来扩展识别小尺寸数字/对象的功能。因此，可以通过智能手机专用应用程序共享所记录的图像或快照。通过在短时间内压缩所记录的图像或快照，可以根据用户的生活方式提供用于自适应使用的压缩图像或快照。信息可以存储在USB存储器650上并在PC回放装置630上观看。
根据本公开的实施例，车辆导航控制器610可以通过车辆传感器600(例如GPS、陀螺仪传感器、加速度传感器等)在主车辆驾驶时获得道路状况和周围车辆信息，并且可以基于除了从服务器提供的信息之外还基于获得的结果来更精确地预测和补偿道路的拥塞程度。
上文中，虽然已参考示例性实施例和附图描述了本公开，但是本公开并并不限于此，而是可以由本公开涉及的领域中的技术人员在不脱离所附权利要求中要求保护的本公开的精神和范围的情况下进行各种修改和改变。
因此，本公开的实施例并不旨在限制本公开的技术精神，而是仅为说明性目的而提供。本公开的保护范围应由所附权利要求解释，并且其的所有等同物应当解释为包括在本公开的范围内。
本公开向使用车辆导航服务的驾驶员提供具有高可靠性的额外信息。即，可以向驾驶员提供关于拥塞程度的额外信息，并且可以根据需求自动改变路线。
因此，驾驶员可以提前识别沿着路线的拥塞的右转车道，并且可以根据需要避免拥塞的右转车道。因此，可以提供具有用户满意度且高服务可靠性的车辆导航服务。
此外，可以提供通过本公开直接或间接理解的多种效果。
上文，虽然已参考示例性实施例和附图描述了本公开，但是本公开并不限于此，而是可以由本公开涉及的领域中的技术人员在不脱离所附权利要求中要求的本公开的精神和范围的情况下进行各种修改和改变。

Claims (20)

1.一种车辆导航设备，所述设备包括：
车辆传感器，位于车辆的前部或后部，所述车辆传感器被配置为识别所述车辆的周围信息和道路信息；以及
处理器，被配置为：
辨别由所述车辆的用户请求的目的地信息；
通过所述车辆传感器辨别所述车辆的位置信息；
辨别所述车辆的识别出的所述周围信息和识别出的所述道路信息；
通过控制所述车辆辨别关于在基于所述车辆的位置信息指定的范围内的公交站的信息及公交车信息、计算所述车辆的路线的拥塞程度、并通过显示装置显示计算出的拥塞程度，来根据辨别出的目的地信息辨别关于所述路线的信息。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器被配置为辨别在基于所述车辆的位置信息指定的范围内的所述公交站的拥塞程度、公交车的拥塞程度、以及关于公交车路线的权重信息，以计算所述车辆的所述路线的所述拥塞程度。
3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器被配置为基于所述车辆的位置信息来设置车辆半径的特定范围，以计算所述路线的所述拥塞程度，其中，所述车辆半径根据所述用户的需求或用于车辆导航服务的***的设置而被设置为不同的值。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器被配置为使用以下等式来计算所述拥塞程度：
Figure FDA0002447943700000021
其中：
“N”表示公交站的总数；
“a”表示所述公交站的拥塞程度；
“b”表示公交车的拥塞程度；以及
“c0”表示指示离开紧接在交叉路口之前的公交站的公交车的路线的加权参数。
5.根据权利要求4所述的设备，其中，所述公交站的所述拥塞程度基于相对于所述公交站的面积的等待人员的密度。
6.根据权利要求4所述的设备，其中，根据所述公交车上的乘客数、所述公交车上的座位数、以及所述公交车中的把手数来对所述公交车的所述拥塞程度进行分类，其中，当所述公交车上的所述乘客数小于或等于所述公交车中的所述座位数时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“顺畅”；当所述公交车上的所述乘客数大于所述公交车中的所述座位数但小于所述公交车中的所述座位数与所述公交车中的所述把手数之和时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“正常”；并且当所述公交车上的所述乘客数大于所述公交车中的所述座位数与所述公交车中的所述把手数之和时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“拥塞”。
7.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器被配置为：
控制所述车辆将计算出的所述拥塞程度与针对车辆导航服务预定的路线范围进行比较；并且
控制所述车辆根据比较结果提供对应于对应路线范围的路线。
8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述处理器被配置为确定计算出的所述拥塞程度是否属于指示道路拥塞和车辆等待路线的第一路线范围、计算出的所述拥塞程度是否属于指示车道变更和右转进入的第二路线范围、或者计算出的所述拥塞程度是否属于指示绕行路线的第三路线范围。
9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述处理器被配置为：
响应于所述车辆的移动和路线信息，控制所述车辆重置所述拥塞程度；并且
控制所述车辆根据重置的所述拥塞程度提供更新的路线。
10.根据权利要求1所述的设备，其中，所述显示装置被配置为经由屏幕显示针对所述拥塞程度的路线注释，或者通过声音、通过音视频导航的所述显示装置或警报装置提供警报。
11.一种车辆导航方法，所述方法包括：
识别车辆的周围信息和道路信息；
辨别由所述车辆的用户请求的目的地信息；
通过所述车辆的传感器辨别所述车辆的位置信息；
辨别所述车辆的识别出的所述周围信息和识别出的所述道路信息；
控制所述车辆辨别关于在基于所述车辆的位置信息指定的范围内的公交站的信息及公交车信息；
计算所述车辆的路线的拥塞程度；并且
通过显示装置显示计算出的拥塞程度。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，控制所述车辆包括：辨别在基于所述车辆的位置信息指定的范围内的所述公交站的拥塞程度、公交车的拥塞程度、以及关于公交车路线的权重信息，以计算所述车辆的所述路线的所述拥塞程度。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，控制所述车辆包括：基于所述车辆的位置信息来设置车辆半径的特定范围，以计算所述车辆的所述路线的所述拥塞程度，其中，所述车辆半径根据所述用户的需求或用于车辆引导服务的***的设置而被设置为不同的值。
14.根据权利要求11所述的方法，其中，控制所述车辆包括使用以下等式计算所述拥塞程度：
Figure FDA0002447943700000041
其中：
“N”表示公交站的总数；
“a”表示所述公交站的拥塞程度；
“b”表示公交车的拥塞程度；以及
“c0”表示指示离开紧接在交叉路口之前的公交站的公交车的路线的加权参数。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述公交站的所述拥塞程度基于相对于所述公交站的面积的等待人员的密度。
16.根据权利要求14所述的方法，其中，根据所述公交车上的乘客数、所述公交车中的座位数、以及所述公交车中的把手数来对所述公交车的所述拥塞程度进行分类，其中，当所述公交车上的所述乘客数小于或等于所述公交车中的所述座位数时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“顺畅”；当所述公交车上的所述乘客数大于所述公交车中的所述座位数但小于所述公交车中的所述座位数与所述公交车中的所述把手数之和时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“正常”；并且当所述公交车中的所述乘客数大于所述公交车中的所述座位数与所述公交车中的所述把手数之和时，所述公交车的所述拥塞程度分类为“拥塞”。
17.根据权利要求11所述的方法，其中，控制所述车辆包括：控制所述车辆将计算出的所述拥塞程度与针对车辆导航服务预定的路线范围进行比较，并且根据比较结果提供对应于对应路线范围的路线。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，控制所述车辆提供所述路线包括：确定计算出的所述拥塞程度是否属于指示道路拥塞和车辆等待路线的第一路线范围、计算出的所述拥塞程度是否属于指示车道变更和右转进入的第二路线范围、或者计算出的所述拥塞程度是否属于指示绕行路线的第三路线范围。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，在控制所述车辆提供所述路线之后，所述方法进一步包括：
响应于所述车辆的移动和路线信息，控制所述车辆重置所述拥塞程度；并且
控制所述车辆根据重置的所述拥塞程度提供更新的路线。
20.根据权利要求11所述的方法，其中，控制所述车辆包括：控制所述车辆经由屏幕显示针对所述拥塞程度的路线注释，或者通过声音、通过音视频导航的所述显示装置或警报装置提供警报。
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