DE102020113417A1

DE102020113417A1 - Systeme und verfahren zur automatisierten multimodalen zustellung

Info

Publication number: DE102020113417A1
Application number: DE102020113417.7A
Authority: DE
Inventors: Nicholas Colella; Andrea Chowanic; David Michael Herman; Ashwin Arunmozhi
Original assignee: Ford Global Technologies LLC
Current assignee: Ford Global Technologies LLC
Priority date: 2019-05-17
Filing date: 2020-05-18
Publication date: 2020-11-19
Also published as: CN111950952A; US11397913B2; US20200364663A1

Abstract

Die Offenbarung stellt Systeme und Verfahren zur automatisierten multimodalen Zustellung bereit. Es werden Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien zur automatisierten multimodalen Zustellung offenbart. Beispielhafte Verfahren können Folgendes beinhalten: Bestimmen von mit der Zustellung assoziierten Informationen; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit unter Verwendung eines ersten Fahrzeugs angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für eine Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenbarung betrifft Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien zur automatisierten Zustellung und insbesondere zum Bereitstellen automatisierter multimodaler Zustellung.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Selbstfahrende Fahrzeuge (autonomous vehicles - AVs) können als Zustellfahrzeuge eingesetzt werden. AVs haben jedoch möglicherweise keinen Fahrer, der Artikel an einer Haustür ausliefert, wenn das AV einen Zustellort erreicht. Dementsprechend muss ein Benutzer den Artikel möglicherweise manuell aus dem AV holen. In manchen Fällen können die Straßen, die ein AV befahren muss, um in die Nähe eines bestimmten Standorts zu gelangen, in schlechtem Zustand oder ungenügend sein. Dies kann dazu führen, dass den AVs nur ein begrenzter Satz verfügbarer Straßen zur Nutzung bereitsteht, oder kann dazu führen, dass das AV mit Beschränkungen in Bezug auf die Straßennutzung konfrontiert ist. In manchen Fällen ziehen es Benutzer möglicherweise vor, dass ein Artikel in einem bestimmten Bereich des Wohnsitzes des Benutzers gelassen wird, der möglicherweise für das AV unzugänglich ist, wie etwa auf einem Balkon, in einem eingezäunten Garten oder vor einer Haustür. In anderen Fällen kann es ein Benutzer vorziehen, das Paket persönlich vom AV abzuholen, beispielsweise wenn der Wohnsitz des Benutzers über keinen Zugang zu einem sicheren Ort für die Abgabe des Artikels verfügt.
KURZDARSTELLUNG
Es werden Systeme, Verfahren und computerlesbare Medien zur automatisierten multimodalen Zustellung offenbart. Beispielhafte Verfahren können Folgendes beinhalten: Bestimmen von mit der Zustellung assoziierten Informationen; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit unter Verwendung eines ersten Fahrzeugs angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für eine Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Figurenliste

1 zeigt ein Schaubild eines Umgebungskontexts zur automatisierten multimodalen Zustellung von Artikeln gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
2 zeigt ein Schaubild beispielhafter Komponenten, die zur automatisierten multimodalen Zustellung verwendet werden können, gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
3 zeigt einen Satz von Komponenten in einem Zustellfahrzeug gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
4 zeigt einen Satz von Komponenten in einer mobilen Vorrichtung mit einer Zustellanwendung gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
5 zeigt einen beispielhaften Prozessablauf für ein Verfahren zur automatisierten multimodalen Zustellung gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung.
6 ist eine schematische Veranschaulichung eines beispielhaften AV zur automatisierten multimodalen Zustellung gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.
7 ist eine schematische Veranschaulichung einer beispielhaften Serverarchitektur für einen oder mehrere Server, die zur automatisierten multimodalen Zustellung benutzt werden können, gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden in dieser Schrift beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und andere Ausführungsformen verschiedene und alternative Formen annehmen können. Die Figuren sind nicht unbedingt maßstabsgetreu; einige Merkmale können vergrößert oder verkleinert dargestellt sein, um Einzelheiten bestimmter Komponenten zu zeigen. Demnach sind die in der vorliegenden Schrift offenbarten konkreten strukturellen und funktionellen Einzelheiten nicht als einschränkend auszulegen, sondern lediglich als repräsentative Grundlage, um den Fachmann den vielfältigen Gebrauch der vorliegenden Erfindung zu lehren. Für einen Durchschnittsfachmann versteht es sich, dass verschiedene Merkmale, die in Bezug auf beliebige der Figuren veranschaulicht und beschrieben sind, mit Merkmalen kombiniert werden können, die in einer oder mehreren anderen Figuren veranschaulicht sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit veranschaulicht oder beschrieben sind. Die Kombinationen veranschaulichter Merkmale stellen repräsentative Ausführungsformen für typische Anwendungen bereit. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung vereinbar sind, könnten jedoch für bestimmte Anwendungen oder Umsetzungen wünschenswert sein.
Überblick
Wie bereits erwähnt, kann ein AV bei der Zustellung von Artikeln an den Wohnsitz eines Benutzers auf verschiedene Hindernisse stoßen. Dies kann dazu führen, dass ein Benutzer das Paket persönlich von dem AV abholen muss. Dementsprechend kann das AV ein Zustellfahrzeug (zum Beispiel ein unbemanntes Luftfahrzeug (unmanned aerial vehicle - UAV) oder einen Zustellroboter) rekrutieren, um Artikel zuzustellen. Überdies finden Benutzer möglicherweise eine Zustellung von Artikeln unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs praktisch. Beispielsweise kann eine UAV-Zustellung dem Benutzer bei kaltem Wetter Aufwand und Zeit sparen, was zur Benutzerzufriedenheit beitragen kann. In manchen Fällen kann es jedoch schwierig sein, eine Zustellung durch ein Zustellfahrzeug durchzuführen. Beispielsweise können zahlreiche Faktoren, wie etwa starke Windböen, Tiere im Wohnsitz eines Benutzers (die das Zustellfahrzeug möglicherweise angreifen) oder Baum-/Pflanzenbewuchs im Garten und dergleichen die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Zustellung durch das Zustellfahrzeug reduzieren.
Ausführungen der Offenbarung betreffen im Allgemeinen AVs, die Zustellfahrzeuge (zum Beispiel unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) und Zustellroboter) zum Zustellen von Artikeln an Benutzer an Benutzerstandorten (zum Beispiel einem Wohnsitz oder Geschäftssitz eines Benutzers) verwenden können. Beispielsweise kann ein AV UAVs rufen oder fahrzeugseitige, abrufbare UAVs zum Zustellen von Artikeln verwenden. In anderen Beispielen kann das AV einen Zustellrobotor rufen oder einen fahrzeugseitigen, abrufbaren Roboter zum Zustellen von Artikeln verwenden. In einigen Beispielen kann das Zustellfahrzeug einen Artikel in einem bestimmten Bereich (zum Beispiel auf einer Veranda, einem Balkon oder dergleichen) am Wohnsitz des Benutzers abgeben. Als weiteres Beispiel kann das Zustellfahrzeug den Artikel unter Verwendung von Breiten- und Längenkoordinaten, einer sprachbasierten Beschreibung der bestimmten Bereiche und/oder dergleichen abgeben.
In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme einen Algorithmus verwenden, um vor einem Zustellversuch die Möglichkeit einer Zustellung an einen Standort zu bewerten. Insbesondere können die offenbarten Systeme eine externe Vorrichtung (zum Beispiel eine Vorrichtung im Internet oder in der Cloud, eine fahrzeugseitige Datenbank und/oder einen fahrzeug- oder UAV-basierten Sensor) abfragen, um Informationen über den Zustellort zu bestimmen. Die Informationen können verarbeitet werden, um zu bestimmen, wie leicht die Zustellung des Artikels an den Standort durch das Zustellfahrzeug ist. Nichteinschränkende Beispiele für derartige Informationen, die dazu benutzt werden können, die Machbarkeit einer Zustellung zu bestimmen, können Straßenverhältnisse in der Nähe des Standorts, Wetterberichte, vorherige Zustellhistorie in Bezug auf den Standort, Polizeidaten am Standort, Kameraufnahmen, Luftaufnahmen und/oder dergleichen beinhalten.
Zusätzlich zum Bestimmen einer Möglichkeit der Zustellung durch Verwendung des Zustellfahrzeugs können die offenbarten Systeme die Bevorzugung der Zustellung bestimmen. Insbesondere können die offenbarten Systeme basierend auf den Informationen bestimmen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit angibt (zum Beispiel die Möglichkeit einer Zustellung mit einem AV oder Zustellfahrzeug), über einem ersten Schwellenwert liegt. Die offenbarten Systeme können ferner basierend auf den Informationen ein zweites Konfidenzniveau für eine Zustellpräferenz (zum Beispiel Zustellbevorzugung) unter Verwendung des AV relativ zum Zustellfahrzeug (zum Beispiel einem UAV oder Zustellroboter) bestimmen. Wenn sowohl das erste als auch das zweite Konfidenzniveau größer ist als der jeweilige Schwellenwert, können die offenbarten Systeme eine Anweisung an das Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Zustellort übermitteln. In einigen Fällen, wenn das Zustellfahrzeug nicht in der Lage ist, die Zustellung an den Standort durchzuführen, kann das AV die Zustellung neu planen. Alternativ dazu kann das AV eine Anfrage für eine manuelle Abholung des Artikels vom AV durch eine an dem Standort wohnende Person übermitteln.
In einigen Beispielen können die offenbarten Beispiele zum Bestimmen einer Zustellfähigkeit, die die Möglichkeit einer Zustellung reflektiert, zahlreiche Analysen basierend auf erhaltenen Daten durchführen, wie unten beschrieben. Die Analysen können dazu verwendet werden, das erste Konfidenzniveau zu bestimmen. Die Analysen können das Bestimmen einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen (zum Beispiel unter Verwendung einer logistischen Regression) an den Standort oder eine Beschwerdequote von Benutzern oder das Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist, beinhalten. Ferner können die offenbarten Systeme die erhaltenen Daten unter Verwendung eines Entscheidungsbaums verarbeiten, der ein Entscheidungsunterstützungstool beinhalten kann, das ein baumähnliches Modell von Entscheidungen und ihren möglichen Konsequenzen verwendet, einschließlich Zufallsereignisse, Ressourcenkosten und Nutzen. Der Entscheidungsbaum kann dazu programmiert sein, den offenbarten Systemen zu ermöglichen, die Zustellfähigkeit effizient zu bestimmen.
In einigen Ausführungsformen können die offenbarten Systeme zum Bestimmen der Bevorzugung einer Artikelzustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zahlreiche Analysen von Daten durchführen, um verschiedene Merkmale zu bestimmen, die mit dem Standort assoziiert sind, wie unten genauer beschrieben. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme Sensordaten analysieren, die mit dem AV und/oder einem Aufklärungs-UAV assoziiert sind, um die Anwesenheit eines Bewohners in dem Wohnsitz zu bestimmen (zum Beispiel indem bestimmt wird, ob Fahrzeuge in der Einfahrt vorhanden sind). Ferner können die offenbarten Systeme die Daten unter Verwendung eines zusätzlichen Entscheidungsbaums verarbeiten. Darüber hinaus können die Entscheidungsbäume, die mit der Möglichkeit und Bevorzugung einer Artikelzustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs assoziiert sind, verwendet werden, um die Handlungen des AV und damit assoziierten Zustellfahrzeugs zu planen, um die Zustellerfolgsraten und Benutzerzufriedenheitsraten zu verbessern. In einigen Fällen, wenn das Bestimmen der Möglichkeit und Bevorzugung einer Artikelzustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs angibt, dass das Zustellfahrzeug nicht in der Lage ist, die Zustellung durchzuführen, können die Entscheidungsbäume dazu konfiguriert sein, anzugeben, dass das AV stattdessen eine manuelle Abholung des Artikels durch eine Person an dem Standort planen kann.
In einigen Ausführungsformen können die offenbarten Systeme bestimmen, dass die Zustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs nicht möglich oder vorzuziehen ist. Dementsprechend können die offenbarten Systeme die Zustellung mit dem Benutzer neu planen. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme auch einen Bericht bereitstellen, der Informationen darüber beinhaltet, warum die Zustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs nicht durchgeführt wurde. Die offenbarten Systeme können die Neuplanung durchführen und/oder können den Bericht über eine Zustellanwendung auf einer Benutzervorrichtung (zum Beispiel einem Mobiltelefon) übermitteln, wie in Verbindung mit 4 unten gezeigt und beschrieben.
Ausführungsformen der Offenbarung können im Vergleich mit herkömmlichen Zustelldiensten verschiedene Vorteile aufweisen. Beispielsweise können hierin beschriebene Ausführungsformen zu einer Zunahme der Anzahl erfolgreicher Artikelzustellungen an Benutzer führen. Durch Verwendung von Datenanalyse und maschinellem Lernen können die offenbarten Systeme ferner die Zustellung von Artikeln an Benutzer besser planen, wodurch die Effizienz des Zustellprozesses erhöht wird. In einigen Fällen können die offenbarten Ausführungsformen die Zustellung von Artikeln an Benutzer erleichtern, ohne dass eine menschliche Abholung erforderlich ist. Dies kann den Verlust von UAVs und/oder Artikeln reduzieren und die Benutzerzufriedenheit erhöhen.
Ferner können, wie erwähnt, die hierin beschriebenen Vorrichtungen und Systeme (und ihre verschiedenen Komponenten) künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, um die multimodale Zustellung und andere hierin beschriebene Merkmale zu erleichtern. Die Komponenten können verschiedene KI-basierte Verfahren einsetzen, um verschiedene in dieser Schrift offenbarte Ausführungsformen und/oder Beispiele auszuführen. Um die zahlreichen hierin beschriebenen Bestimmungen (zum Beispiel Bestimmen, Feststellen, Folgern, Berechnen, Vorhersagen, Prognostizieren, Schätzen, Ableiten, Voraussagen, Erkennen, Errechnen) bereitzustellen oder zu unterstützen, können hierin beschriebene Komponenten die Gesamtheit oder eine Teilmenge der Daten, auf die ihnen Zugriff gewährt wird, untersuchen und Schlussfolgerungen über Zustände des Systems, der Umgebung usw. anhand eines Satzes von Beobachtungen, die über Ereignisse und/oder Daten erfasst werden, bereitstellen oder diese bestimmen. Bestimmungen können eingesetzt werden, um einen konkreten Kontext oder eine konkrete Handlung zu identifizieren, oder können zum Beispiel eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Zustände erzeugen. Die Bestimmungen können probabilistisch sein; was das Errechnen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über Zustände von Interesse auf Grundlage einer Berücksichtigung von Daten und Ereignissen bedeutet. Bestimmungen können sich zudem auf Techniken beziehen, die zum Zusammensetzen von Ereignissen höherer Ebene aus einer Reihe von Ereignissen und/oder Daten verwendet werden. Zum Beispiel kann KI verwendet werden, um die Möglichkeit und/oder Bevorzugung einer Zustellung eines Artikels an einen bestimmten Standort zu bestimmen.
Derartige Bestimmungen können zur Konstruktion neuer Ereignisse oder Handlungen aus einem Satz von beobachteten Ereignissen und/oder gespeicherten Ereignisdaten führen, ob die Ereignisse in großer zeitlicher Nähe korreliert sind und ob die Ereignisse und Daten aus einer oder mehreren Ereignis- und Datenquellen (zum Beispiel unterschiedlichen Sensoreingängen) stammen. Hierin offenbarte Komponenten können verschiedene Schemata zur Klassifizierung (explizit trainiert (zum Beispiel über Trainingsdaten) sowie implizit trainiert (zum Beispiel über das Beobachten von Verhalten, Präferenzen, historischen Informationen, Empfangen von extrinsischen Informationen usw.)) und/oder Systeme (zum Beispiel Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze, Expertensysteme, Bayessche Netze, Fuzzylogik, Datenfusionsengines usw.) in Verbindung mit dem Durchführen einer automatischen und/oder bestimmten Handlung in Verbindung mit dem beanspruchten Gegenstand einsetzen. Derartige Klassifizierungsschemata und/oder -systeme können zum automatischen Lernen und Ausführen einer Reihe von Funktionen, Handlungen, und/oder Bestimmungen verwendet werden. In einigen Beispielen kann das Training das Verwenden von Daten umfassen, die mit vorherigen erfolgreichen und nicht erfolgreichen Zustellungen eines Artikels an einen Standort assoziiert sind, um die KI-basierten Techniken zu trainieren, damit die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Artikelzustellung durch die Zustellfahrzeuge und/oder die AVs verbessert wird.
Ein Klassifikator kann einen Eingabeattributvektor abbilden, z = (z1, z2, z3, z4,..., zn), zu der Gewissheit, dass die Eingabe zu einer Klasse gehört, wie durch f (z) = Vertrauen (Klasse). Eine derartige Klassifizierung kann eine probabilistische und/oder statistikbasierte Analyse (zum Beispiel Einkalkulierung von Versorgungsleistungen und Kosten in die Analyse) einsetzen, um eine Handlung zu bestimmen, die automatisch durchgeführt werden soll. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme einen Klassifikator verwenden, um eine Artikelzustellung durch ein Zustellfahrzeug als möglich oder nicht leicht möglich zu klassifizieren, und/oder um die Artikelzustellung durch das Zustellfahrzeug als vorzuziehen oder nicht vorzuziehen zu klassifizieren. Eine Stützvektormaschine (SVM) kann ein Beispiel für einen Klassifikator sein, der verwendet werden kann. Die SVM arbeitet, indem sie eine Hyperoberfläche in dem Raum der möglichen Eingaben findet, wo die Hyperoberfläche versucht, die auslösenden Kriterien von den nicht auslösenden Ereignissen zu trennen. Intuitiv macht dies die Klassifizierung zum Testen von Daten korrekt, die nahe bei den Trainingsdaten liegen, mit diesen jedoch nicht identisch sind. Andere gerichtete und ungerichtete Modellklassifizierungsansätze beinhalten zum Beispiel naive Bayes, Bayessche Netze, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Fuzzylogik-Modelle und/oder probabilistische Klassifizierungsmodelle, die unterschiedliche Muster von Unabhängigkeit bereitstellen, die eingesetzt werden können. Klassifizierung schließt im hierin verwendeten Sinne auch statistische Regression ein, die verwendet wird, um Prioritätsmodelle zu entwickeln.
Ausführungsbei spiele
1 zeigt ein Schaubild eines Umgebungskontexts zur automatisierten multimodalen Zustellung von Artikeln gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung. Der Umgebungskontext 100 beinhaltet einige beispielhafte Szenarien, in denen die offenbarten Systeme automatisierte Zustellungen durchführen können. Es versteht sich, dass die im Umgebungskontext 100 enthaltenen beispielhaften Szenarien den Umfang der möglichen Anwendungen der Offenbarung nicht einschränken.
Der Umgebungskontext 100 beinhaltet einen ersten Wohnsitz 102 mit einer ersten Einfahrt 106, einem AV 104, einem Benutzer 108, der in der ersten Einfahrt 106 steht, und einem Hund 110. Insbesondere kann das AV 104 auf der Straße 105 fahren und verschiedene Artikel befördern, einschließlich Artikel, die an den ersten Wohnsitz 102 zugestellt werden sollen. Eine oder mehrere Vorrichtungen des AV 104 können bestimmen, dass der Benutzer 108 in der ersten Einfahrt 106 steht. Beispielsweise kann eine Kamera des AV 104 dazu konfiguriert sein, Bilddaten, wie etwa ein Video, des ersten Wohnsitzes 102 aufzunehmen. Die offenbarten Systeme analysieren die Videodaten unter Verwendung einer geeigneten KI-basierten Technik zum Erfassen der Anwesenheit des Benutzers 108 und/oder des Hundes 110. Insbesondere können die offenbarten Systeme bestimmen, dass es zwar möglich sein kann, den Artikel unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zuzustellen, die Anwesenheit des Benutzers 108 und die Nähe zum AV 104 es jedoch unzumutbar machen, den Artikel unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zuzustellen. Beispielsweise kann das AV 104 bestimmen, dass es durch den Einsatz eines Zustellfahrzeugs zum Zustellen eines Artikels zusätzliche Zeit verlieren würde, wenn der Benutzer 108 den Artikel schnell vom AV 104 abholen könnte. Ferner kann die Anwesenheit des Hundes 110 in der Nähe des AV 104 es dem Zustellfahrzeug erschweren, den Artikel erfolgreich zuzustellen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme bestimmen, dass der Hund wahrscheinlich auf das Zustellfahrzeug reagieren und dem Zustellfahrzeug beim Zustellen des Artikels in die Quere kommen wird. Aus diesen beiden Gründen kann das AV 104 bestimmen, dem Benutzer 108 das Abholen des Artikels von dem AV 104 zu gestatten.
Der Umgebungskontext 100 beinhaltet ferner einen zweiten Wohnsitz 112 mit einer zweiten Einfahrt 116 und ein Fahrzeug 114, das dem gleichen AV 104 am zweiten Wohnsitz 112 anstelle des ersten Wohnsitzes 102 entsprechen kann. Der Umgebungskontext 100 beinhaltet auch einen Zustellroboter 118 und ein UAV 120. Insbesondere können eine oder mehrere Vorrichtungen des AV 104 bestimmen, dass der zweite Wohnsitz 112 für eine automatisierte Zustellung des Artikels geeignet ist. Beispielsweise kann die Kamera des AV 104 dazu konfiguriert sein, Bilddaten, wie etwa ein Video, des zweiten Wohnsitzes 112 aufzunehmen. Die offenbarten Systeme können die Videodaten unter Verwendung einer KI-basierten Technik analysieren, um zu bestimmen, dass die zweite Einfahrt 116 frei ist (zum Beispiel, dass die zweite Einfahrt 116 keine Zustellfahrzeuge oder Hindernisse enthält). Insbesondere können die offenbarten Systeme bestimmen, dass es möglich ist, den Artikel unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs an den zweiten Wohnsitz 112 zuzustellen, zumindest weil sich dem Zustellfahrzeug auf dem Weg, den es zur Zustellung einschlagen würde, keine Hindernisse entgegenstellen. Ferner können die offenbarten Systeme bestimmen, dass es vorzuziehen ist, den Artikel unter Verwendung des Zustellfahrzeugs an den zweiten Wohnsitz 112 zuzustellen, zumindest weil kein unmittelbares Anzeichen von Schwierigkeiten vorliegt, die mit einer solchen Zustellung unter Verwendung des Zustellfahrzeugs verbunden wären. Beispielsweise können die offenbarten Systeme im Gegensatz zu der Zustellung an den ersten Wohnsitz 102 bestimmen, dass kein Hund und kein anderes Hindernis vorhanden ist, das die Zustellung des Artikels an den zweiten Wohnsitz 112 komplizieren oder beeinträchtigen würde. Nach Bestimmen, dass es sowohl möglich als auch vorzuziehen ist, eine Zustellung des Artikels an den zweiten Wohnsitz 112 unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs durchzuführen, können die offenbarten Systeme den Zustellroboter 118 entsenden, um den Artikel an den zweiten Wohnsitz 112 zuzustellen. Zum Beispiel kann der Zustellroboter 118 den Artikel nehmen und ihn an der Haustür oder Hintertür des zweiten Wohnsitzes 112 absetzen. In einem anderen Beispiel können die offenbarten Systeme das Video unter Verwendung der KI-basierten Technik analysieren, um zu bestimmen, dass die zweite Einfahrt 116 blockiert ist (zum Beispiel können die offenbarten Systeme bestimmen, dass Hindernisse (nicht gezeigt) in der zweiten Einfahrt 116 vorhanden sind). In diesem Beispiel können die offenbarten Systeme bestimmen, dass die Möglichkeit einer erfolgreichen Zustellung unter Verwendung eines bodengebundenen Zustellfahrzeugs unwahrscheinlich ist. Die offenbarten Systeme können jedoch eine ähnliche Analyse durchführen, um die Möglichkeit einer erfolgreichen Zustellung unter Verwendung eines UAV zu bestimmen, und können zu dem Schluss kommen, dass die Erfolgsmöglichkeit hoch ist. Die offenbarten Systeme können dann bestimmen, dass die Bevorzugung der Zustellung unter Verwendung des UAV auch über einem vorbestimmten Schwellenwert liegt. Beispielsweise können die offenbarten Systeme dann feststellen, dass sich in der Flugbahn des UAV 120 vom AV 114 zum Wohnsitz 112 keine unmittelbaren Hindernisse befinden. Dementsprechend können die offenbarten Systeme das UAV 120 entsenden, um den Artikel durch die Luft zu befördern, wodurch sie die zweite Einfahrt 116 umgehen und den Artikel an der Haustür oder Hintertür des zweiten Wohnsitzes 112 absetzen.
In anderen Beispielen können die offenbarten Systeme verschiedene Merkmale der Umgebung und/oder des zweiten Wohnsitzes 112 analysieren, um eine Bestimmung zu treffen, ob der Artikel unter Verwendung des UAV 120, eines Zustellroboters 118 zugestellt werden soll oder ob angefordert werden soll, dass ein Benutzer 108 den Artikel vom AV 104 abholt. Wie erwähnt, können die offenbarten Systeme Merkmale wie etwa die Anwesenheit eines Benutzers, eines Haustiers wie etwa eines Hundes, das Vorhandensein von Hindernissen wie etwa Autos in der Einfahrt eines Wohnsitzes und/oder dergleichen analysieren, um die Möglichkeit der Artikelzustellung an den Standort zu bestimmen. Wird bestimmt, dass die Möglichkeit einer solchen Zustellung über einem gegebenen Schwellenwert liegt, können die offenbarten Systeme ferner Daten wie etwa Benutzerpräferenzen, Wetterberichte, Polizeiberichte und/oder dergleichen (wie unten genauer beschrieben) analysieren, um eine Bevorzugung einer Artikelzustellung an den Standort unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zu bestimmen. Insbesondere können die offenbarten Systeme zum Bestimmen der Zustellfähigkeit, welche die Möglichkeit der Zustellung des Artikels unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs (wie etwa eines UAV oder eines Roboterfahrzeugs) widerspiegelt, zahlreiche Analysen durchführen. Zum Beispiel können die offenbarten Systeme Satellitenbilder von einem Satelliten 130 analysieren, um einen Wohnsitzgrundriss (der zum Beispiel mit dem ersten Wohnsitz 102 oder dem zweiten Wohnsitz 112 assoziiert ist) zu bestimmen. Dementsprechend kann das AV 104 identifizieren, dass der Wohnsitzgrundriss einen Wohnsitztyp beinhaltet (zum Beispiel ein Einfamilienhaus), kann eine Gartengröße bestimmen, kann das Vorhandensein von Bäumen identifizieren und/oder dergleichen.
Die offenbarten Systeme können eine beliebige geeignete KI-basierte Technik verwenden, um die Bestimmungen zu treffen. Nichteinschränkende Beispiele für derartige Techniken können Techniken beinhalten, die auf Computervision und/oder Maschinenlernen basieren. Die auf Maschinenlernen basierende Technik kann ein Convolutional Neural Network (CNN) beinhalten. Zum Beispiel kann das CNN Bilder analysieren, die mit dem Wohnsitz assoziiert sind, um verschiedene Teile des Bildes zu klassifizieren. Die Klassifizierungen können Merkmalen des Wohnsitzes entsprechen, wie etwa einem Garten, einem Vorgarten, einer Einfahrt und/oder dergleichen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme den Grundriss des Wohnsitzes durch Abfragen verschiedener Datenbanken analysieren, um die Verfügbarkeit von Zustellungsorten zu bestimmen und damit assoziierte Luftzustellungswege zusammen mit entsprechenden Toleranzen zu bestimmen. Wenn die Luftwege für eine UAV-Zustellung geeignet sind und die entsprechenden Toleranzen innerhalb eines vorbestimmten Schwellenwerts liegen, können die offenbarten Systeme bestimmen, dass der Artikel unter Verwendung eines UAV 120 zugestellt werden kann.
In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme sowohl historische als auch aktuelle Wetterdaten analysieren, um zu bestimmen, ob das AV 104 und/oder ein Zustellfahrzeug (zum Beispiel UAV 120 oder Zustellroboter 118) den Artikel zustellen kann. Beispielsweise können die offenbarten Systeme eine Windgeschwindigkeit oder eine Niederschlagsrate an dem Wohnsitz bestimmen. Insbesondere können die offenbarten Systeme bestimmen, dass eine Windgeschwindigkeit unter einem Geschwindigkeitsschwellenwert liegt oder die Niederschlagsrate unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, damit die offenbarten Systeme die Zustellung des Artikels durch das Zustellfahrzeug genehmigen.
In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme Sensordaten, die mit dem AV 104 assoziiert sind, und/oder Sensordaten, die mit einem Aufklärungsfahrzeug (zum Beispiel einem Aufklärungs-UAV, das dem UAV 120 ähnlich oder mit diesem identisch ist) assoziiert sind, analysieren, um die Möglichkeit der Zustellung von Artikeln an den Wohnsitz unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zu bestimmen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme die Sensordaten analysieren, um das Vorhandensein von Fahrzeugen in einer Einfahrt (wie etwa der ersten Einfahrt 106) eines Wohnsitzes (wie etwa dem ersten Wohnsitz 102) zu bestimmen. Insbesondere kann das Vorhandensein von Fahrzeugen in der Einfahrt es einem Zustellroboter erschweren, eine Zustellung über die Einfahrt durchzuführen. Die offenbarten Systeme können die Sensordaten ferner dazu analysieren, die Zugänglichkeit eines Wohnsitzes für das AV 104 zu bestimmen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme das Vorhandensein eines eingezäunten Gartens bestimmen, was Zustellungen in den Garten unter Verwendung eines Zustellroboters schwieriger machen kann.
In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme Sensordaten und Daten basierend auf Satellitenbildern, wie sie von einem Satelliten 130 erhalten werden, korrelieren. In einigen Fällen können die offenbarten Systeme bestimmen, dass die Satellitenbilder datiert sind. Dementsprechend können die offenbarten Systeme die Sensoren dazu verwenden, die aktuellen Bedingungen des Wohnsitzes zu bestimmen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme den aktuellen Baumbestand, das Vorhandensein oder Fehlen eines Zauns, Öffnungen im Zaun (zum Beispiel Löcher und offene Türen) bestimmen. In einigen Fällen können die offenbarten Systeme Informationen, die mit den aktuellen Bedingungen des Wohnsitzes assoziiert sind, über Mobilfunkmasten 132 (oder eine ähnliche Netzverbindung) an ein Netz übermitteln, um datierte Satellitenbilddaten zu aktualisieren.
Die offenbarten Systeme können die Sensordaten verwenden, um das Vorhandensein von Tieren wie etwa dem Hund 110 zu erfassen, was die Zustellung verhindern kann. Beispielsweise können die offenbarten Systeme Mikrofone (zum Beispiel Mikrofone, die mit dem AV 104 oder einem Zustellfahrzeug assoziiert sind) verwenden, um Tiergeräusche (Hundebellen, Knurren usw.) zu erfassen, die mit der Anwesenheit von Tieren assoziiert sind. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme die Mikrofone verwenden, um eine akustische Triangulation durchzuführen, um den Standort solcher Tiere zu bestimmen. Akustische Triangulation kann sich auf die Verwendung von Schall beziehen, um die Entfernung und Richtung seiner Quelle (z. B. eines Tieres) zu bestimmen. Für die akustische Triangulation können die offenbarten Systeme die Quellenrichtung an zwei oder mehr Stellen im Raum messen, um deren Position zu triangulieren.
Die offenbarten Systeme können die Kameras des AV 104 oder die Kameras eines Aufklärungs-UAV verwenden, um Beschilderungen zu identifizieren, die mit einem Wohnort oder einem Viertel assoziiert sind. Beispielsweise können die offenbarten Systeme optische Zeichenerkennung (optical character recognition - OCR) verwenden, um die Zeichen zu interpretieren. Die Schilder können Benutzer über Tiere auf dem Grundstück oder Benutzer über bestimmte Zugangsbeschränkungen, Verkehrsereignisse und/oder dergleichen informieren.
Die offenbarten Systeme können die Zustellmöglichkeit des Artikels unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs unter Verwendung verschiedener Artikeleigenschaften bestimmen. Insbesondere können die offenbarten Systeme eine Artikelgröße und ein Artikelgewicht und/oder spezielle Artikeleigenschaften (zum Beispiel unausgeglichen, zerbrechlich usw.) bestimmen, um die Zustellmöglichkeit zu bestimmen. Wenn beispielsweise die offenbarten Systeme bestimmen, dass der Artikel für ein bestimmtes Zustellfahrzeug zu schwer ist, können die offenbarten Systeme bestimmen, den Artikel nicht unter Verwendung des Zustellfahrzeugs zuzustellen. Die offenbarten Systeme können die vergangenen Erfolgsraten einer UAV-basierten Zustellung unter ähnlichen Umgebungsbedingungen bestimmen und/oder eine Rate von Benutzerbeschwerden aus einer Datenbank identifizieren, um die Zustellmöglichkeit des Artikels unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zu bestimmen.
In einigen Ausführungsformen können die offenbarten Systeme die Sensordaten eines Aufklärungsfahrzeugs verwenden, um Informationen zu bestimmen, die mit einem bestimmten Standort assoziiert sind. Alternativ können die offenbarten Systeme bei einem gegebenen Zustellversuch eines UAV (wie etwa UAV 120) oder eines Zustellroboters (wie etwa Zustellroboter 118) an einen nahe gelegenen Standort die Sensordaten des Zustellfahrzeugs (zum Beispiel Bildsensoren, Temperatursensoren, Feuchtigkeitssensoren, Luftdrucksensoren und/oder dergleichen) analysieren, um Informationen zu bestimmen, die mit einem bestimmten Standort assoziiert sind. Nichteinschränkende Beispiele für solche Informationen können das Vorhandensein von Schnee, Schlamm, Tieren, Wasserpfützen und anderen Gefahren sein, die die Rate der erfolgreichen Artikelzustellung verringern oder sich negativ auf die Benutzerzufriedenheit auswirken würden. In einigen Fällen können die Sensordaten eines UAV auch den Baumbestand auf dem beabsichtigten Luftzustellweg beinhalten. Die offenbarten Systeme können dann die sensorbasierten Daten zusammen mit einem Entscheidungsbaum benutzen, um eine Bewertung zu erzeugen, welche die Möglichkeit einer erfolgreichen Zustellung an dem Standort reflektiert. Beispielsweise können die offenbarten Systeme dem Vorhandensein verschiedener Gefahren, wie sie von den Sensoren erfasst werden, ein Gewicht zuordnen. Beispielsweise kann dem Vorhandensein einer Wasserpfütze ein größeres Gewicht zugeteilt werden als dem Vorhandensein eines Hindernisses wie etwa eines Mülleimers in der Einfahrt eines Wohnsitzes, um die Möglichkeit des Durchführens einer erfolgreichen Zustellung unter Verwendung eines bodengebundenen Roboterzustellfahrzeugs zu bestimmen. Die offenbarten Systeme können dann aus einzelnen Bewertungen eine Gesamtbewertung zusammenfassen, die mit den sensorbasierten Analysen assoziiert ist. Wenn die offenbarten Systeme bestimmt haben, dass die Gesamtbewertung größer als ein vorbestimmter Schwellenwert ist, können die offenbarten Systeme eine Präferenzanalyse durchführen, welche die Bevorzugung der Zustellung des Artikels an den Standort unter Verwendung des Zustellfahrzeugs reflektiert.
Wie oben erwähnt, können die offenbarten Systeme nach Bestimmen der Möglichkeit der Zustellung des Artikels an den Standort ferner eine Analyse durchführen, um die Bevorzugung einer Zustellung des Artikels an den Standort zu bestimmen. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme zum Bestimmen der Bevorzugung einer Artikelzustellung unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs mehrere Analysen an Daten durchführen, die mit dem Standort assoziierte Merkmale reflektieren. Beispielsweise können die offenbarten Systeme die Tageszeit bestimmen und können bestimmen, die Zustellung von Artikeln zu vorbestimmten Zeiten zu vermeiden (zum Beispiel abends, um zu vermeiden, das Abendessen einer Familie zu unterbrechen).
In weiteren Beispielen können die offenbarten Systeme Polizeistatistiken bestimmen, die mit einem bestimmten Standort assoziiert sind. Insbesondere können die offenbarten Systeme, wenn die offenbarten Systeme bestimmen, dass die Polizeistatistiken eine hohe Kriminalitätsrate reflektieren, bestimmen, dass ein hohes Risiko eines Artikeldiebstahls vorliegt. Dementsprechend können die offenbarten Systeme die Zustellung dieser Gegenstände unter Verwendung des Zustellfahrzeugs vermeiden.
Die offenbarten Systeme können Wetterdaten aus einer oder mehreren Datenbanken bestimmen (zum Beispiel internetbasierten Datenbanken). Darüber hinaus können die offenbarten Systeme Wetterdaten von AV 104-Sensoren und/oder UAV 120-Sensoren bestimmen. Die Sensordaten können Informationen in Bezug auf Schneedecke, Windgeschwindigkeit, Temperatur und dergleichen am Wohnsitz bereitstellen.
Die offenbarten Systeme können den für das AV 104 oder das Zustellfahrzeug verfügbaren Weg bestimmen, um die Gegenstände am Standort abzugeben. Darüber hinaus können die offenbarten Systeme einen entsprechenden Abstand auf dem Weg bestimmen. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme eine Wetterbedingung auf dem Weg bestimmen. Zum Beispiel können die offenbarten Systeme eine Schneedecke auf dem Weg unter Verwendung der oben beschriebenen Techniken bestimmen.
In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme ein Benutzerprofil für Benutzer identifizieren, die das AV 104 oder das Zustellfahrzeug verwenden. Insbesondere kann das Benutzerprofil ein Alter des Benutzers, die bisherige Präferenzhistorie des Benutzers, die Historie der vom Benutzer angeforderten Zustellorte und/oder dergleichen beinhalten. Die offenbarten Systeme können die Bevorzugung der Artikelzustellung an einen bestimmten Benutzer an einem bestimmten Standort basierend auf Informationen bestimmen, die aus dem Benutzerprofil abgeleitet werden.
Die offenbarten Systeme können eine Artikeleigenschaft bestimmen, wie etwa Gewicht, Größe, Verderblichkeit, Zerbrechlichkeit, Kosten und/oder Portoart (zum Beispiel First-Class, Priority, Übernacht und/oder dergleichen). Beispielsweise können die offenbarten Systeme ein Artikelgewicht bestimmen. Die offenbarten Systeme können bestimmen, einen schwereren Artikel näher an dem Wohnsitz zuzustellen als einen leichteren Artikel.
Die offenbarten Systeme können UAV-Sensordaten von einem früheren Zustellversuch verwenden, um einen gegenwärtigen Status eines Standorts zu bestimmen. Beispielsweise können die offenbarten Systeme Schnee, Schlamm, Tiere, Wasserpfützen und andere Gefahren oder negative Merkmale erfassen, die eine erfolgreiche Artikelzustellung reduzieren und/oder sich negativ auf die Benutzerzufriedenheit auswirken würden. In einigen Fällen können die UAV-Sensordaten auch den Baumbestand auf einem beabsichtigten Luftzustellweg eines UAV beinhalten.
Die offenbarten Systeme können die gesammelten Daten dazu verwenden, einen Entscheidungsbaum zu bestimmen, um zu bestimmen, ob ein Zustellfahrzeug (wie etwa ein bodengebundener Roboter oder ein UAV) oder das AV 104 für die Zustellung verwendet werden soll. Insbesondere können in einigen Beispielen die offenbarten Systeme die Ergebnisse der Präferenzanalyse verwenden, um zu bestimmen, ob ein Benutzer aufgefordert werden soll, den Artikel vom AV 104 abzuholen, oder ein Zustellfahrzeug verwendet werden soll, um den Artikel an einem gewünschten Standort (z. B. in einem Garten des Wohnsitzes oder an einer Haustür eines Geschäftssitzes) eines Benutzers zuzustellen. Wie erwähnt, können die offenbarten Systeme Entscheidungsbäume verwenden, welche die Vorgehensweise für eine gegebene Analyse der Daten von verschiedenen Geräten angeben, einschließlich von Sensoren des AV und/oder Zustellfahrzeugen, Datenbanken Dritter, dem Internet und/oder dergleichen. In einigen Beispielen kann der Entscheidungsbaum manuell bestimmt werden oder kann unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen bestimmt werden, die über vergangene Benutzerzufriedenheitsumfragen, vorherige Erfolgsraten, manuell programmierte Verfahren und/oder Protokolle und/oder dergleichen trainiert werden, Die Umfragen zur Benutzerzufriedenheit können nach Abschluss einer Zustellung an die Benutzer an einem Benutzergerät übertragen werden. Dementsprechend können die Benutzer unter Verwendung einer Anwendung, die auf der Benutzervorrichtung läuft, einen Fragebogen ausfüllen, Multiple-Choice-Fragen beantworten, Bewertungspunkte bereitstellen und/oder dergleichen.
In einigen Beispielen kann das AV 104 ein beliebiges geeignetes Fahrzeug sein, wie etwa ein Auto, Lastwagen, Wohnmobil (RV), Boot, Flugzeug usw., und kann mit geeigneter Hardware und Software ausgestattet sein, die es ihm ermöglicht, über ein Netz, wie etwa ein lokales Netz (local area network - LAN), zu kommunizieren.
In einer anderen Ausführungsform kann das AV 104 vielfältige Sensoren beinhalten, die dem Fahrzeug bei der Navigation helfen können, wie etwa funkgestützte Ortung und Abstandsmessung (Radar), lichtgestützte Ortung und Abstandsmessung (Lidar), Kameras, Magnetometer, Ultraschall, Barometer und dergleichen. In einer Ausführungsform können die Sensoren und andere Vorrichtungen des AV 104 über eine oder mehrere Netzverbindungen kommunizieren. In anderen Ausführungsformen kann das AV 104 und/oder ein Zustellfahrzeug mit dem Benutzer an einer Benutzervorrichtung unter Verwendung der Netzverbindung kommunizieren. Beispiele für geeignete Netzverbindungen beinhalten ein Controller Area Network (CAN), einen Media-Oriented System Transfer (MOST), ein Local Interconnect Network (LIN), ein Mobilfunknetz, ein Wi-Fi-Netz und andere zweckmäßige Verbindungen, wie etwa diejenigen, die bekannten Standards und Spezifikationen (z. B. einem oder mehreren Standards des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) und dergleichen) entsprechen.
In einer Ausführungsform kann das AV 104 eine oder mehrere magnetische Positionsbestimmungsvorrichtungen wie etwa Magnetometer beinhalten, die eine Genauigkeit bei der Bestimmung eines Standorts in einem Innenraum von 1-2 Metern bei einem Konfidenzniveau von 90 % bieten können, ohne zusätzliche drahtlose Infrastruktur zur Positionsbestimmung zu verwenden. In einer Ausführungsform können die magnetischen Positionsbestimmungsvorrichtungen dazu verwendet werden, die Höhenlage des AV 104 oder eines Zustellfahrzeugs wie etwa ein UAV zu bestimmen. Alternativ oder zusätzlich kann eine Barometervorrichtung dazu verwendet werden, die Höhenlage des AV 104 oder des Zustellfahrzeugs zu bestimmen. In einer anderen Ausführungsform können Barometer und Druckhöhenmesser ein Teil des Fahrzeugs sein und können Druckänderungen messen, die durch eine Änderung der Höhe des AV 104 verursacht werden.
In einer Ausführungsform kann das AV 104 eine oder mehrere Trägheitsmessvorrichtungen (nicht gezeigt) verwenden, um die Position des Fahrzeugs zu bestimmen. Das AV 104 kann Koppelnavigation und andere Ansätze zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs unter Verwendung einer Trägheitsmesseinheit verwenden, die durch das AV 104 getragen wird, wobei manchmal auf Karten oder andere zusätzliche Sensoren Bezug genommen wird, um die inhärente Sensordrift, die bei Trägheitsnavigation auftritt, zu beschränken. In einer Ausführungsform können ein oder mehrere auf mikroelektromechanischen Systemen (MEMS) beruhende Trägheitssensoren in der Trägheitsmesseinheit des AV 104 verwendet werden; die MEMS-Sensoren können jedoch durch Eigenrauschen beeinflusst werden, was mit der Zeit zu einem kubisch wachsenden Positionsfehler führen kann. Um das Fehlerwachstum bei derartigen Vorrichtungen zu reduzieren, kann in einer Ausführungsform ein auf Kalman-Filterung beruhender Ansatz verwendet werden, indem Softwarealgorithmen in Softwaremodulen umgesetzt werden, die den verschiedenen Vorrichtungen in dem AV 104 zugeordnet sind.
In einer Ausführungsform können die Trägheitsmessungen eine oder mehrere Bewegungsdifferenzen des AV 104 abdecken, und deshalb kann der Standort bestimmt werden, indem Integrationsfunktionen in den Softwaremodulen durchgeführt werden, und dementsprechend können Integrationskonstanten erforderlich sein, um Ergebnisse bereitzustellen. Ferner kann die Positionsschätzung für das AV 104 als das Maximum einer zweidimensionalen oder einer dreidimensionalen Wahrscheinlichkeitsverteilung bestimmt werden, die bei einem beliebigen Zeitschritt unter Berücksichtigung des Rauschmodells aller Sensoren und Vorrichtungen involvierter Hindernisse (zum Beispiel anderer Fahrzeuge und Fußgänger) neu berechnet werden kann. Auf Grundlage der Bewegung des Fahrzeugs 104 können die Trägheitsmessvorrichtungen dazu in der Lage sein, die Standorte des Fahrzeugs 104 durch einen oder mehrere KI-basierte Algorithmen, zum Beispiel einen oder mehrere Algorithmen zum maschinellen Lernen, zu schätzen.
In einem anderen Aspekt beinhaltet der Umgebungskontext 100 den Satelliten 130 und einen oder mehrere Mobilfunkmasten 132. In einer anderen Ausführungsform kann das AV 104 einen Sender/Empfänger beinhalten, der wiederum einen oder mehrere Standortempfänger (zum Beispiel GPS-Empfänger) beinhalten kann, die Standortsignale (zum Beispiel GPS-Signale) von einem oder mehreren Satelliten 130 empfangen können. In einer anderen Ausführungsform kann sich ein GPS-Empfänger auf eine Vorrichtung beziehen, die Informationen von GPS-Satelliten (zum Beispiel den Satelliten 130) empfangen und die geografische Position des Fahrzeugs 104 berechnen kann.
In verschiedenen Ausführungsformen kann der GPS-Empfänger dazu konfiguriert sein, ein L5-Frequenzband (zum Beispiel bei ungefähr 1176,45 MHz zentriert) für eine genauere Standortbestimmung zu verwenden (zum Beispiel um das Fahrzeug 104 auf eine Genauigkeit von ungefähr einem Fuß zu orten). In einer anderen Ausführungsform kann die Standortvorrichtung die Fähigkeit beinhalten, Standortsignale von einem oder mehreren nicht-GPS-basierten Systemen zu detektieren, um zum Beispiel die Genauigkeit bei der Bestimmung eines Standorts zu erhöhen. Zum Beispiel kann die Ortsvorrichtung dazu konfiguriert sein, ein oder mehrere Ortssignale von einem russischen globalen Navigationssatellitensystem (GLONASS - global navigation satellite system), einem chinesischen BeiDou-Navigationssatellitensystem, einem Galileo-Positionsbestimmungssystem der Europäischen Union, einem indischen regionalen Navigationssatellitensystem (IRNSS - Indian regional navigation satellite system) und/oder einem japanischen Quasi-Zenith-Satelliten-System und dergleichen zu empfangen.
2 zeigt ein Schaubild beispielhafter Komponenten, die zur automatisierten multimodalen Zustellung verwendet werden können, gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung. Insbesondere zeigt das Schaubild 200 Rechenressourcen, einschließlich eines beispielhaften Servers 202, einer Datenbank 204, eines oder mehrerer Prozessoren 206 und eines Speichers 208. In einigen Beispielen können diese Rechenressourcen Teil eines externen Geräts sein, das über ein Netz 216 mit dem AV 210 in Kommunikation steht, oder können Teil des AV 210 und/oder eines Zustellfahrzeug wie etwa eines UAV sein. Das Schaubild 200 zeigt ferner ein AV 210, das unter Verwendung einer Antenne 211 kommunizieren kann. Das Schaubild 200 zeigt ferner ein UAV 212, das unter Verwendung einer Antenne 213 kommunizieren kann. Während in Schaubild 200 ein UAV 212 dargestellt ist, versteht es sich, dass ein bodengebundenes Fahrzeug, wie etwa ein Roboter-Zustellfahrzeug, dazu verwendet werden kann, die Zustellungen der Artikel durchzuführen, und unter Verwendung einer Antenne kommunizieren kann, die der Antenne 213 ähnlich ist. In verschiedenen Ausführungsformen können die verschiedenen Komponenten des Schaubilds 200 über ein Netz 216 kommunizieren 203, das drahtlose und/oder drahtgebundene Netze wie unten ausführlicher beschrieben beinhalten kann.
In einem Aspekt kann das UAV 212 Sensoren zum Erfassen oder Identifizieren von Objekten oder Oberflächen in einer Umgebung in der Nähe des UAV 212 beinhalten. In einer Ausführungsform können die Sensoren verwendet werden, um identifizierende Informationen über einen Artikel zu erhalten oder zu erfassen. Beispielsweise können die Sensoren einen optischen Sensor oder einen Etikettenleser beinhalten, der dazu konfiguriert ist, identifizierende Informationen von dem Etikett oder dem Barcode zu lesen. Beispielhafte Sensoren können eine Kamera, einen RFID-Etikettenleser, einen Laserbarcodescanner, Lidarsensoren, Radarsensoren, Bildsensoren, Kombinationen davon und/oder dergleichen beinhalten.
In einem Aspekt kann das UAV 212 eine Identifikationskomponente (zum Beispiel eine Identifikationskomponente, die ein Bildverarbeitungsmodul beinhaltet, das dem Bildverarbeitungsmodul 335 ähnlich ist, das in Verbindung mit 3 unten gezeigt und beschrieben ist) beinhalten, die dazu konfiguriert ist, eine oder mehrere potenzielle Artikel zur Zustellung an einen Benutzer zu identifizieren. Insbesondere kann die Identifikationskomponente unter anderem eines oder mehrere von einem Funkfrequenzidentifkations(RFID)-Modul, einem Strichcode-/QR-Codelesermodul, Kombinationen davon und/oder dergleichen beinhalten. Zum Beispiel können die Sensoren jeden Artikel oder jede Nutzlast scannen/abbilden, der/die den Sensoren begegnet, und die Identifikationskomponente kann jeden gescannten/abgebildeten Artikel oder jede gescannte/abgebildete Nutzlast basierend auf den Sensordaten identifizieren. In einer Ausführungsform kann die Identifikationskomponente einen Artikel durch Bestimmen einer Seriennummer oder einer anderen Kennung, die dem Artikel entspricht, identifizieren. Beispielsweise kann ein Etikett oder ein Barcode gelesen werden, um die Identität eines Artikels zu bestimmen. In einer Ausführungsform kann das UAV 212 von dem AV 210 Anweisungen zum Zustellen eines bestimmten Artikels empfangen und die Identifikationskomponente kann Artikel identifizieren, bis eine Übereinstimmung für den bestimmten Artikel gefunden wird.
Auf Grundlage der Identität oder der identifizierenden Informationen kann die Identifikationskomponente eine oder mehrere Eigenschaften für den Artikel bestimmen. In einer Ausführungsform kann die Identifikationskomponente eine Seriennummer oder eine eindeutige Kennung für einen Artikel bestimmen und dann über ein Funkgerät eine Datenbank nach Eigenschaften oder Anforderungen für den Artikel abfragen. Die Identifikationskomponente kann eine oder mehrere Abmessungen eines Artikels ermitteln. Die Abmessungen können erforderlich sein, damit das UAV 212 den Artikel aufnehmen und/oder halten kann. Die Identifikationskomponente kann einen Zustellort auf Grundlage einer Identität des Artikels identifizieren. In anderen Beispielen kann die Identifikationskomponente Daten empfangen, die einen Zustellort für den Artikel angeben. Beispielsweise kann die Identifikationskomponente solche Daten von einer dritten Datenbank empfangen, die in einem Netz kommuniziert. Der Zustellort kann eine Adresse, einen GPS-Standort oder dergleichen beinhalten. Der Zustellort kann genügend Informationen beinhalten, damit das UAV 212 fliegen und den Artikel zustellen kann.
In einem Aspekt kann das UAV 212 eine Größenkomponente beinhalten, die dazu konfiguriert ist, eine Abmessung der Nutzlast zu bestimmen. Beispielsweise kann die Größenkomponente solche Daten, die Abmessungen des Artikels angeben, von einer dritten Datenbank empfangen, die in einem Netz kommuniziert. Beispielsweise kann die Größenkomponente eine vertikale Höhe, horizontale Höhe oder Tiefe des Gegenstands bestimmen. Die Größenkomponente kann die Abmessung auf Grundlage der von der Identifikationskomponente gesammelten Daten bestimmen oder kann die Größe auf Grundlage von einem Kamerabild oder anderen Daten bestimmen.
In einer Ausführungsform kann das UAV 212 ein oder mehrere Artikel unter Verwendung eines Sensors scannen, der einen Schnellantwortcode (QR-Code), einen Strichcode, einen Text oder dergleichen lesen kann, um einen Artikel zu identifizieren. Beispielsweise kann das UAV 212 eine Kamera oder einen anderen optischen Sensor beinhalten. In einer Ausführungsform kann das UAV 212 den einen oder die mehreren Artikel unter Verwendung eines anderen Lesertyps scannen, wie etwa Funkfrequenzerkennungsetikettenleser (RFID) zum Lesen von RFID-Etiketten auf den Produkten.
In verschiedenen Aspekten kann das UAV 212 auf Grundlage der Identität des Pakets, des Kartons oder der Nutzlast Metadaten über das Paket bestimmen. Beispielsweise können die aus dem Etikett oder Code gelesenen Informationen die Metadaten oder einen Schlüssel zum Nachschlagen der Metadaten in einer Datenbank oder Tabelle beinhalten. Die Metadaten für das Paket, die Schachtel oder die Nutzlast können eine Höhe des Pakets, einen Zustellungsort (zum Beispiel GPS- oder Adressinformationen) oder dergleichen beinhalten.
In einer anderen Ausführungsform kann das AV 210 ein Funksignal unter Verwendung der Antenne 211 senden. Das Funksignal kann unter Verwendung der Antenne 213 an ein Zustellfahrzeug wie etwa das UAV 212 gesendet werden, um das UAV 212 anzuweisen, die Zustellung vorzunehmen. In einigen Beispielen kann das Funksignal eine Artikelkennung, ein Zustellungsziel, einen Zustellweg, einen Zustellzeitpunkt und Anweisungen beinhalten, die eine Nachzustellungsbenachrichtigung an eine Benutzervorrichtung und/oder dergleichen angeben. Ein drahtloses Signal kann zusätzlich an eine Benutzervorrichtung gesendet werden (um beispielsweise den Benutzer über Zustellungen am Wohnsitz des Benutzers zu informieren). Das UAV 212, das AV 210 und/oder die Benutzervorrichtung können dazu konfiguriert sein, mit der einen oder den mehreren Vorrichtungen des Fahrzeugs unter Verwendung eines Netzes 216 drahtlos oder drahtgebunden zu kommunizieren. Das Netz 216 kann unter anderem ein beliebiges einer Kombination aus unterschiedlichen Arten geeigneter Kommunikationsnetze beinhalten, wie zum Beispiel Rundfunknetze, öffentliche Netze (zum Beispiel das Internet), private Netze, drahtlose Netze, Mobilfunknetze oder beliebige andere geeignete private und/oder öffentliche Netze. Ferner können beliebige der Kommunikationsnetze eine beliebige damit assoziierte geeignete Kommunikationsreichweite aufweisen und zum Beispiel globale Netze (zum Beispiel das Internet), Metropolitan Area Networks (MANs), Weitverkehrsnetze (WANs - wide area networks), lokale Netze (LANs) oder persönliche Netze (PANs - personal area networks) beinhalten. Zusätzlich können beliebige der Kommunikationsnetze eine beliebige Art von Medium beinhalten, über das Netzverkehr geführt werden kann, was Koaxialkabel, Kabel mit verdrillten Adernpaaren, Lichtleitfaser, ein Hybridfaser-Koaxialmedium (HFC-Medium), Sendeempfänger für terrestrische Mikrowellen, Hochfrequenzkommunikationsmedien, White-Space-Kommunikationsmedien, Ultrahochfrequenzkommunikationsmedien, Satellitenkommunikationsmedien oder eine beliebige Kombination daraus einschließt, jedoch nicht darauf beschränkt ist.
Wie bereits erwähnt, können das AV 210 und/oder die Zustellfahrzeuge (zum Beispiel UAV 212) eine oder mehrere Kommunikationsantennen wie etwa Antenne 211 und Antenne 213 beinhalten. Die Antennen können jede geeignete Antennenart sein, die den durch die Benutzervorrichtung und die Vorrichtungen des Fahrzeugs verwendeten Kommunikationsprotokollen entspricht. Einige nicht einschränkende Beispiele für geeignete Kommunikationsantennen beinhalten Wi-Fi-Antennen, mit der Standardfamilie 802.11 des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) kompatible Antennen, Richtantennen, ungerichtete Antennen, Dipolantennen, gefaltete Dipolantennen, Patchantennen und Antennen mit mehreren Eingängen und mehreren Ausgängen (multiple-input multiple-output antennas - MIMO-Antennen) oder dergleichen. Die Kommunikationsantenne kann kommunikativ an eine Funkkomponente gekoppelt sein, um Signale zu übertragen und/oder zu empfangen, wie etwa Kommunikationssignale an die und/oder von der Benutzervorrichtung.
Ferner können das AV 210 und/oder die Zustellfahrzeuge (zum Beispiel UAV 212) ein beliebiges geeignetes Funkgerät und/oder einen beliebigen geeigneten Sender/Empfänger zum Übertragen und/oder Empfangen von Hochfrequenzsignalen (HF-Signalen) in der Bandbreite und/oder den Kanälen beinhalten, die den Kommunikationsprotokollen entsprechen, die durch eine beliebige der Benutzervorrichtung und/oder der Fahrzeugvorrichtungen verwendet werden, um miteinander zu kommunizieren. Die Funkkomponenten können Hardware und/oder Software zum Modulieren und/oder Demodulieren von Kommunikationssignalen nach im Vorfeld eingerichteten Übertragungsprotokollen umfassen. Die Funkkomponenten können zudem Hardware und/oder Softwareanweisungen für die Kommunikation über ein oder mehrere Wi-Fi- und/oder Wi-Fi-Direktprotokolle aufweisen, wie etwa 802.11-Standards von dem Institut für Elektrotechnik- und Elektronikingenieure (IEEE). In bestimmten beispielhaften Ausführungsformen kann die Funkkomponente in Zusammenarbeit mit den Kommunikationsantennen konfiguriert sein, um über 2,4-GHz-Kanäle (z. B. 802.1 1b, 802.11g, 802.11n), 5-GHz-Kanäle (z. B. 802.11n, 802.11ac) oder 60-GHz-Kanäle (z. B. 802.1 lad) zu kommunizieren. In einigen Ausführungsformen können Nicht-Wi-Fi-Protokolle für die Kommunikation zwischen Vorrichtungen verwendet werden, wie etwa Bluetooth, dedizierte Nahbereichskommunikation (dedicated short-range communication - DSRC), Ultrahochfrequenz (UHF) (zum Beispiel IEEE 802.11af, IEEE 802.22), Weißbandfrequenz (zum Beispiel White Spaces) oder andere paketierte Funkkommunikation. Die Funkkomponente kann einen beliebigen bekannten Empfänger und ein beliebiges bekanntes Basisband enthalten, die für eine Kommunikation über die Kommunikationsprotokolle geeignet sind. Die Funkkomponente kann zudem einen rauscharmen Verstärker (LNA), zusätzliche Signalverstärker, einen Analog-Digital-Wandler (A/D), einen oder mehrere Puffer und ein digitales Basisband umfassen.
Wenn ein AV 210 Kommunikation mit einer Benutzervorrichtung oder einem UAV 212 aufbaut, kann das AV 210 typischerweise in der Downlink-Richtung kommunizieren, indem sie Datenrahmen sendet (z. B. einen Datenrahmen, der verschiedene Felder wie etwa ein Rahmensteuerfeld, ein Dauerfeld, ein Adressfeld, ein Datenfeld und ein Prüfsummenfeld umfassen kann). Den Datenrahmen können eine oder mehrere Präambeln vorangehen, die Teil eines oder mehrerer Header sein können. Wie erwähnt können die Datenrahmen Informationen wie etwa eine Artikelkennung, ein Zustellungsziel, einen Zustellweg, einen Zustellzeitpunkt und Anweisungen beinhalten, die eine Nachzustellungsbenachrichtigung an eine Benutzervorrichtung und/oder dergleichen beinhalten. Diese Präambeln können verwendet werden, um es der Benutzervorrichtung zu ermöglichen, einen neu eingehenden Datenrahmen von der Vorrichtung des Fahrzeugs zu erkennen. Eine Präambel kann ein Signal sein, das bei Netzkommunikation verwendet wird, um die Übertragungszeit zwischen zwei oder mehr Vorrichtungen (zum Beispiel zwischen dem Fahrzeug und der Benutzervorrichtung) zu synchroni si eren.
Das Schaubild 200 zeigt ferner einen beispielhaften Server 202, der mit den verschiedenen anderen Komponenten (zum Beispiel der Datenbank 204, dem Prozessor (den Prozessoren) 206, dem Speicher 208, dem UAV 212 und/oder dem AV 210) über das Netz 216 in Kommunikation stehen kann. In anderen Beispielen (nicht gezeigt) kann die Datenbank 204 die Prozessoren 206 und/oder den Speicher 208 intern enthalten. In einer Ausführungsform kann der Server 202 einen cloudbasierten Server beinhalten, der dazu dienen kann, Informationen zu speichern und zu übertragen (zum Beispiel Bilder und Videos von einem Benutzer, einem Wohnsitz eines Benutzers und dergleichen). Einige oder alle der einzelnen Komponenten können in verschiedenen Ausführungsformen optional und/oder unterschiedlich sein. In einigen Ausführungsformen kann sich der Server 202 am AV 210 befinden. In anderen Beispielen kann der Server 202 mit einem AV 210, UAV 212 und/oder einer Benutzervorrichtung (nicht gezeigt) in Kommunikation stehen. In einigen Beispielen kann der Server 202 ausführbare Computeranweisungen auf dem Speicher 208 beinhalten, die vom Prozessor 206 ausgeführt werden können, um unter Verwendung verschiedener KI-basierter Algorithmen eine Möglichkeit und/oder Bevorzugung einer Artikelzustellung an einen gegebenen Standort zu bestimmen. In einigen Beispielen können der Server 202 und/oder die Datenbank 204 ein Archiv mit Bildern und/oder Informationen wie etwa Wetterdaten, Benutzerpräferenzdaten und/dergleichen speichern, um die Zustellung der Artikel an den Standort durch die Zustellfahrzeuge zu unterstützen. Auf diese Weise muss ein AV wie der AV 210 möglicherweise nicht unbedingt Aufzeichnungen über Wohnsitze, Artikel und damit assoziierte Daten führen, sondern kann die Datenbank und/oder den Server abfragen, um solche Informationen effizient zu erhalten und/oder eine Bestimmung zu treffen, ob ein Artikel unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs zugestellt werden soll.
Das Schaubild 200 zeigt ferner eine beispielhafte Datenbank 204. In einigen Beispielen kann ein AV, wie etwa das AV 210, den Grundriss des Wohnsitzes durch Abfragen verschiedener Datenbanken, wie etwa der Datenbank 204, analysieren, um die Verfügbarkeit von Zustellorten zu bestimmen und damit assoziierte Luftzustellungswege zusammen mit entsprechenden Toleranzen zu bestimmen. In anderen Beispielen kann ein AV, wie etwa das AV 210, die vergangenen Erfolgsraten einer UAV-basierten Zustellung unter ähnlichen Umgebungsbedingungen bestimmen und/oder kann eine Rate von Benutzerbeschwerden aus einer Datenbank 204 als Teil der Bestimmung der Zustellmöglichkeit des Artikels unter Verwendung eines Zustellfahrzeugs identifizieren. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme Wetterdaten aus der Datenbank 204 bestimmen. Die Datenbank 204 kann von jedem geeigneten System gesteuert werden, einschließlich eines Datenbankverwaltungssystems (DBMS), das im Zusammenhang mit 7 unten genauer erörtert wird. Das DBMS kann ein beliebiges aus einer Vielfalt von Datenbankmodellen (zum Beispiel ein relationales Modell, Objektmodell usw.) verwenden und kann eine beliebige von einer Vielfalt an Abfragesprachen unterstützen, um Informationen von der Datenbank 204 zu erhalten. In einigen Beispielen kann die Datenbank 204 eine cloudbasierte Datenbank oder eine fahrzeugbasierte Datenbank beinhalten.
Der/Die Prozessor(en) 206 können Anwendungsprozessoren, verschiedene Coprozessoren und andere dedizierte Prozessoren zum Durchführen von Zustellanalysen beinhalten. Der/Die Prozessor(en) 206 können kommunikationsfähig mit dem Speicher 208 gekoppelt und dazu konfiguriert sein, das Betriebssystem, Benutzerschnittstellen, Sensoren, das Navigationssystem, das Kommunikationssystem, Bildverarbeitungssysteme und/oder andere Komponenten auszuführen. In einigen Ausführungsformen kann der bzw. können die Prozessor(en) 206 mehrere dedizierte oder gemeinsame Prozessoren einschließen, die dazu ausgelegt sind, eine Signalverarbeitung durchzuführen, Echtzeitfunkübertragungsoperationen eines Zustellfahrzeugs wie etwa dem UAV 212 umzusetzen/zu verwalten, Navigationsentscheidungen (zum Beispiel Flugbahnen zu berechnen, Hindernisvermeidungsroutinen zu implementieren usw.) zu treffen und dergleichen. Zu dem in verschiedenen Ausführungsformen anzutreffenden flüchtigen und nicht flüchtigen Speicher können Speichermedien zum Speichern von Informationen wie bspw. prozessorlesbaren Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten gehören. Zu einigen Beispielen für Informationen, die gespeichert werden können, gehören Basic Input/Output Systems (BIOS), Betriebssysteme und Anwendungen.
Die verschiedenen, in Schaubild 200 veranschaulichten Komponenten sind lediglich repräsentative Komponenten, die die hierin beschriebenen Vorgänge unterstützen können. In einem veranschaulichenden Beispiel kann ein AV, wie etwa das AV 210, bestimmte Arten von Daten (zum Beispiel Hindernisdaten, lokale Umgebungsdaten und/oder dergleichen), die mit dem Standort assoziiert sind, unter Verwendung von AV-basierten Sensoren erhalten. Das AV 210 kann zusätzlich andere Arten von Daten (zum Beispiel Wetterdaten, Verkehrsdaten, optimale Routendaten, Kriminalstatistikdaten, und/oder dergleichen) unter Verwendung von Servern 202, die mit Datenbanken 204 in Kommunikation stehen können, erhalten. Die Server 202 können den Zugriff auf die Daten, die in Datenbanken 204 gespeichert sein können, steuern. Ferner kann das AV 210 den Server 202 abfragen, um verschiedene KI-basierte Algorithmen zur Bestimmung der Möglichkeit und/oder Bevorzugung der Zustellung eines Artikels an einen Standort basierend auf den gesammelten Daten auszuführen. Der Server 202 und/oder die Datenbank 204 können diese Algorithmen unter Verwendung der Prozessoren 206 und des Speichers 208 ausführen, der sich innerhalb des Servers 202 befinden kann, und/oder die Datenbank 204 kann sich außerhalb davon befinden. Alle derartigen Komponenten können über das Netz 216 miteinander kommunizieren. In anderen beispielhaften Ausführungsformen können die offenbarten Systeme diese verschiedenen Komponenten in einem AV, wie etwa dem AV 210, in einem Zustellfahrzeug, wie etwa dem UAV 212, und/oder in einer anderen geeigneten Vorrichtung beinhalten.
3 stellt ein Schaubild dar, das einen Satz Komponenten zeigt, die mit einem Fahrzeug wie etwa einem UAV oder einem Zustellroboter assoziiert sind, gemäß verschiedenen Ausführungsformen der Offenbarung. Insbesondere kann das Zustellfahrzeug eine Stromversorgung 305 (zum Beispiel eine Batterie), einen Speicher 310 (zum Beispiel einen flüchtigen und/oder nicht flüchtigen Speicher), (einen) Prozessor(en) 315 zum Ausführen von Anweisungen und Durchführen von Berechnungen, Sensoren 320, ein Navigationssystem 325, ein Kommunikationssystem 330, ein Bildverarbeitungsmodul 335, eine Trägheitsmesseinheit (IMU) 340, ein globales Positionierungssystem (GPS) 345, ein Artikelbewertungsmodul 350 und einen Fingerabdruckleser 355 beinhalten.
In einer Ausführungsform kann das Kommunikationssystem 330 zudem eine oder mehrere Kommunikationsschnittstellen zum Kommunizieren mit verschiedenen Recheneinheiten enthalten, beispielsweise durch Kommunizieren von Daten, Inhalten, Informationen und/oder ähnliche Begriffe, die in der vorliegenden Schrift synonym verwendet werden, die gesendet, empfangen, bearbeitet, verarbeitet, angezeigt, gespeichert und/oder dergleichen werden können. Eine derartige Kommunikation kann unter Verwendung eines drahtgebundenen Datenübertragungsprotokolls ausgeführt werden, wie etwa FDDI (Fiber Distributed Data Interface), DSL (Digital Subscriber Line), Ethernet, ATM (Asynchronous Transfer Mode), Frame Relay, DOCSIS (Data-Over-Cable-Service-Schnittstellenspezifikation) oder ein anderes drahtgebundenes Übertragungsprotokoll. Gleichermaßen kann das Kommunikationssystem 330 konfiguriert sein, um über drahtlose externe Kommunikationsnetze, die eine Vielzahl von Protokollen verwenden, z. B. GPRS (General Packet Radio Service), UMTS (Universal Mobile Telecommunications System), CDMA2000 (Code Division Multiple Access 2000), CDMA2000 1X (1×RTT) und Breitbandcode Division Multiple Access (WCDMA), Zeit Division-Synchronous Code Division Mehrfachzugriff (TD-SCDMA), Long Term Evolution (LTE), entwickeltes universelles terrestrisches Funkzugangsnetz (E-UTRAN), Evolution-Data Optimierter (EVDO), schneller Paketzugriff (HSPA), High-Speed Downlink Packet Access (HSDPA), IEEE 802.11 (Wi-Fi), Wi-Fi Direct, 802.16 (WiMAX), Ultra-Breitband (UWB), Infrarot (IR) -Protokolle, Nahfeldkommunikations (NFC) -Protokolle, ZigBee, Bluetooth-Protokolle, Wireless Universal Serial Bus (USB) - Protokolle, und/oder jedes andere drahtlose Protokoll zu kommunizieren.
Bei dem bzw. den Prozessor(en) 315 handelt es sich um die Hauptprozessoren des Zustellfahrzeugs, wozu Anwendungsprozessoren, diverse Coprozessoren und andere dedizierte Prozessoren zum Betreiben des Zustellfahrzeugs gehören können. Der/Die Prozessor(en) 315 können kommunikationsfähig mit dem Speicher 310 gekoppelt und konfiguriert sein, um das Betriebssystem, Benutzerschnittstellen, Sensoren 320, das Navigationssystem 325, das Kommunikationssystem 330, das Bildverarbeitungsmodul 335 und/oder andere Komponenten auszuführen. In einigen Ausführungsformen können der/die Prozessor(en) 315 mehrere dedizierte oder gemeinsam genutzte Prozessoren enthalten, die dazu konfiguriert sind, eine Signalverarbeitung durchzuführen (zum Beispiel Basisbandprozessoren für Mobilfunkkommunikation), Echtzeitfunkübertragungsvorgänge des UAV durchzuführen/zu verwalten, Navigationsentscheidungen zu treffen (zum Beispiel Berechnen von Flugwegen, bodengebundenen Routen, Implementieren von Hindernisvermeidungsroutinen usw.). Diese Prozessoren können zusammen mit den anderen Komponenten über die Stromversorgung 305 mit Strom versorgt werden. Die flüchtigen und nicht flüchtigen Speicher, die in verschiedenen Ausführungsformen anzutreffen sind, können Speichermedien zum Speichern von Informationen wie prozessorlesbare Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodule oder andere Daten umfassen. Zu einigen Beispielen für Informationen, die gespeichert werden können, gehören Basic Input/Output Systems (BIOS), Betriebssysteme und Anwendungen.
Die Sensoren 320 können verwendet werden, um Ereignisse oder Änderungen in der Umgebung zu erfassen und ein entsprechendes Signal zu erzeugen, auf das verschiedene Komponenten innerhalb des Zustellfahrzeugs reagieren können oder das an das AV übertragen werden kann. In einigen Ausführungsformen können die Sensoren 320 eines oder mehrere der Folgenden umfassen: ein Mikrofon, eine Kamera, einen Thermostat, einen Beschleunigungsmesser, Lichtsensoren, Bewegungssensoren, Feuchtigkeitssensoren, Fingerabdruckleser, Netzhautscanner, chemische Sensoren, Waagen, LIDAR, RADAR und dergleichen. Beispielsweise können mehrere dieser Sensoren als Teil des Navigationssystems 325 verwendet werden. Um ein anderes Beispiel zu nennen, kann die Batteriedauer abhängig von der Temperatur erheblich schwanken. Daher kann der Temperaturmesswert von dem Thermostat verwendet werden, um die Reichweite des Zustellfahrzeugs genauer vorherzusagen. In einigen Ausführungsformen kann das vom Mikrofon erzeugte Signal zum Bestimmen des Geräuschpegels der Umgebung und Aufzeichnen einer Sprachnachricht oder Kennung von einem Benutzer, der ein Paket einfügt oder entnimmt, verwendet werden. Die Mikrofone können dazu verwendet werden, eine akustikbasierte Erfassung eines Tieres, wie im Zusammenhang mit 1 oben beschrieben, durchzuführen. Weiterhin können die Sensoren 320 Kreditkartenleser zum Akzeptieren von Zahlungen von Benutzern, die Benutzervorrichtungen verwenden, beinhalten, einschließlich Bluetooth- oder Nahfeldkommunikations- (NFC-) Systeme.
Das Navigationssystem 325 kann dafür verantwortlich sein, den Flugweg eines UAV oder die Route eines Zustellroboters zu bestimmen. In einigen Ausführungsformen können dem Zustellfahrzeug Anweisungen auf hoher Ebene oder Abhol-/Abgabestellen über das Kommunikationssystem 330 mitgeteilt werden. Das Navigationssystem 325 kann Eingaben von mehreren Sensoren 320 (zum Beispiel Beschleunigungsmesser, Gyroskope, LIDAR, RADAR usw.), von dem Bildverarbeitungsmodul 335, der Trägheitsmesseinheit (IMU) 340 und/oder dem GPS 345 empfangen, um optimale Flugwege zu ermitteln, Objekte zu erfassen und zu vermeiden, mit dem AV unter Verwendung des Kommunikationssystems 330 zu koordinieren und dergleichen. Beispielsweise kann die IMU 340 die Ausrichtung und Geschwindigkeit des Zustellfahrzeugs bestimmen.
Entsprechend einer Ausführungsform kann das Navigationssystem 325 Aspekte, Vorrichtungen, Module, Funktionalitäten zur Standortbestimmung und/oder ähnliche in der vorliegenden Schrift synonym verwendete Begriffe umfassen. Beispielsweise kann das Navigationssystem 325 Positionierungsaspekte im Freien umfassen, wie etwa ein Standortmodul, das angepasst ist, um beispielsweise Breitengrad, Längengrad, Höhe, Geocode, Kurs, Richtung, Geschwindigkeit, Weltzeit (UTC), Datum und/oder verschiedene andere Informationen/Daten zu erfassen. In einer Ausführungsform kann das Ortungsmodul Daten erfassen, die manchmal als Ephemeridendaten bekannt sind, indem die Anzahl der sichtbaren Satelliten und die relativen Positionen dieser Satelliten identifiziert werden. Bei den Satelliten kann es sich um eine Vielfalt verschiedener Satelliten handeln, darunter Satellitensysteme des Low Earth Orbit (LEO), Satellitensysteme des Department of Defense (DOD), Positionsbestimmungssysteme von European Union Galileo, Navigationssysteme von Chinese Compass, das Indian Regional Navigation Satellite System und/oder dergleichen. Alternativ können die Standortinformationen durch Triangulieren der Position des UAV in Verbindung mit einer Vielzahl anderer Systeme, einschließlich Mobilfunkmasten, Wi-Fi Zugangspunkte und/oder dergleichen ermittelt werden. Gleichermaßen kann das Navigationssystem 325 Positionierungsaspekte im Innenraum umfassen, wie etwa ein Standortmodul, das angepasst ist, um beispielsweise Breitengrad, Längengrad, Höhe, Geocode, Kurs, Richtung, Geschwindigkeit, Uhrzeit, Datum und/oder verschiedene andere Informationen/Daten zu erfassen. Einige der Innensysteme können verschiedene Positions- oder Ortungstechnologien verwenden, einschließlich RFID-Tags, Innenbaken oder Sender, Wi-Fi-Zugangspunkte, Mobilfunkmasten, in der Nähe befindliche Rechenvorrichtungen (z. B. Smartphones, Laptops) und/oder dergleichen. Derartige Technologien können beispielsweise die iBeacons, Gimbal Proximity Beacons, Bluetooth Low Energy (BLE)-Sender, NFC-Sender und/oder dergleichen umfassen. Diese Innenstandortbestimmungsaspekte können in vielfältigen Szenarien verwendet werden, um den Standort von Personen oder Gegenständen mit einer Genauigkeit im Zoll- oder Zentimeterbereich zu bestimmen.
Wie angemerkt, veranschaulicht 3 einen Satz Komponenten in einem Zustellfahrzeug. In einer Ausführungsform können sich Pakete auf einen oder mehrere Artikel beziehen. In einem anderen Aspekt kann das Zustellfahrzeug ein Artikelbewertungsmodul 350 beinhalten, das Eingaben von Sensoren 320, von dem Bildverarbeitungsmodul 335 und/oder von dem Fingerabdruckleser 355 verwenden kann, um zu bestimmen, ob das Paket dem Benutzer zuzustellen ist. Beispielsweise kann das Artikelbewertungsmodul 350 eine Benutzerauthentifizierung über einen Leser 355 (zum Beispiel einen Fingerabdruckleser) und/oder einen anderen biometrischen Leser anfordern. Wenn der Ablesewert nicht mit dem gespeicherten Datensatz übereinstimmt (zum Beispiel von einer Erstregistrierung bei dem Zustellungssystem oder anderen Servern von Drittanbietern), kann das Artikelbewertungsmodul 350 bestimmen, den/die Artikel nicht zuzustellen. Als ein anderes Beispiel kann eine Waage verwendet werden, um das Gewicht des Artikels zu messen. Wenn das Artikelbewertungsmodul 350 bestimmt, dass das Paket ein Maximalgewicht für ein UAV überschreitet, wird der Artikel möglicherweise nicht unter Verwendung des UAV zugestellt. In anderen Beispielen kann der schwere Artikel unter Verwendung eines Zustellroboters zugestellt werden.
4 veranschaulicht einen Satz Komponenten in einer mobilen Vorrichtung mit Zustellanwendung gemäß verschiedenen Ausführungsformen der Offenbarung. Die mobile Vorrichtung 400 kann eine Zustellanwendung 465 beinhalten, die in Verbindung mit einem Zustellfahrzeug benutzt werden kann, um Aspekte der Zustellung zu konfigurieren. Wie in 4 gezeigt, kann die mobile Vorrichtung 400 einen Speicher 405 (zum Beispiel einen flüchtigen Speicher und/oder nicht flüchtigen Speicher), eine Stromversorgung 410 (zum Beispiel eine Batterie), (einen) Prozessor(en) (nicht gezeigt) zum Ausführen von Verarbeitungsanweisungen, eine Zahlungskomponente 415 und ein Betriebssystem 420 beinhalten. Zusätzliche Komponenten wie etwa die Datenspeicherkomponente 425 (zum Beispiel Festplatte, Flash-Speicher, Speicherkarte usw.), eine oder mehrere Netzschnittstellen (zum Beispiel Bluetooth-Schnittstelle 430) und die Netzkommunikationsschnittstelle 435, über die das Mobiltelefon durch Senden und Empfangen von Funksignalen mit lizenzierten, halblizenzierten oder nicht lizenzierten Spektren über ein Telekommunikationsnetz kommunizieren kann), die Audioschnittstelle 440, das Mikrofon 445, die Anzeige 450, der Tastenblock oder die Tastatur 455 und andere Eingabe- und/oder Ausgabeschnittstellen 460 (zum Beispiel ein Fingerabdruckleser oder eine andere biometrische Sensor-/Sicherheitsvorrichtung). Die verschiedenen Komponenten einer Mobilvorrichtung können über einen Bus miteinander verbunden werden.
In verschiedenen Ausführungsformen kann die Zahlungskomponente 415 dazu konfiguriert sein, mit einer Verkaufsstellenvorrichtung, die mit dem Zustellfahrzeug assoziiert ist, betrieben zu werden. Die Verkaufsstellenvorrichtung kann in der Lage sein, eine Transaktion (zum Beispiel eine elektronische Überweisung) unter Verwendung eines Magnetstreifens, eines Chips oder einer NFC-Vorrichtung auszuführen. In einer anderen Ausführungsform kann eine drahtlose Kommunikationsvorrichtung das Empfangen von Zahlungsbestätigungen durch die Zahlungskomponente ermöglichen. In einem anderen Aspekt kann das Zustellfahrzeug eine integrierte Zahlungskomponente beinhalten, wie etwa eine Verkaufsstellenvorrichtung, um eine Vielzahl von Verfahren zum Bezahlen zur Verfügung zu stellen. Beispielsweise kann die Zahlungskomponente des Zustellfahrzeugs ein Durchziehen und/oder Gegenhalten einer Karte oder Vorrichtung, ein Scannen eines QR-Codes, um die Zahlung über Cloud-Server zu ermöglichen, erlauben, und sie kann einen Touchscreen aufweisen, über den der Benutzer mit der Zahlungskomponente interagieren kann.
Der/Die Prozessor(en) (nicht gezeigt) sind die Hauptprozessoren der mobilen Vorrichtung 400 und sie können Anwendungsprozessoren, Basisbandprozessoren, verschiedene Coprozessoren und andere dedizierte Prozessoren zum Betreiben der mobilen Vorrichtung 400 umfassen. Beispielsweise kann ein Anwendungsprozessor die Verarbeitungsleistung bereitstellen, um Softwareanwendungen, Speicherverwaltung, Grafikverarbeitung und Multimedia zu unterstützen. Ein Anwendungsprozessor kann kommunikationsfähig mit dem Speicher 405 gekoppelt und konfiguriert sein, um das Betriebssystem, die Benutzerschnittstelle und die auf dem Speicher 405 oder der Datenspeicherkomponente 425 gespeicherten Anwendungen auszuführen. Ein Basisbandprozessor kann konfiguriert sein, um eine Signalverarbeitung durchzuführen und Echtzeitfunkübertragungsvorgänge der mobilen Vorrichtung 400 umzusetzen/zu verwalten. Diese Prozessoren können zusammen mit den anderen Komponenten über die Stromversorgung 410 mit Strom versorgt werden. Zu dem in verschiedenen Ausführungsformen anzutreffenden flüchtigen und nicht flüchtigen Speicher können Speichermedien zum Speichern von Informationen wie etwa prozessorlesbaren Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten gehören. Zu einigen Beispielen für Informationen, die gespeichert werden können, gehören BIOS, Betriebssysteme und Anwendungen.
Gemäß einigen Ausführungsformen kann die Zustellanwendung 465 auf der mobilen Vorrichtung 400 installiert sein. Die Zustellanwendung 465 kann verwendet werden, um einen Benutzer zu registrieren, Abhol-/Abgabestellen und/oder -zeiten zu bestätigen, den aktuellen Standort eines Zustell-UAV zu übertragen, Videos oder Bilder in Echtzeit von einer Zustelldrohne bereitzustellen, Feedback von Benutzern zu empfangen, Abhol-/Abgabestellen und/oder -zeiten neu anzusetzen und dergleichen.
5 zeigt einen beispielhaften Prozessablauf für ein Verfahren zur automatisierten multimodalen Zustellung gemäß beispielhaften Ausführungsformen der Offenbarung. Bei Block 502 kann das Verfahren Bestimmen eines Standorts für eine Zustellung von mindestens einem Artikel beinhalten. Das Fahrzeug kann als erstes Fahrzeug bezeichnet werden und kann ein AV enthalten. Das erste Fahrzeug kann mit einem zweiten Fahrzeug gekoppelt sein oder mit diesem in Kommunikation stehen. Das zweite Fahrzeug kann entweder physisch gekoppelt, in das AV integriert und von diesem trennbar sein oder es kann eine vom AV separate Einheit sein. Wie erwähnt, kann das zweite Fahrzeug ein UAV, einen bodengebundenen Zustellroboter und/oder dergleichen beinhalten.
Bei Block 504 kann das Verfahren Bestimmen von Informationen beinhalten, die mit der Zustellung assoziiert sind. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme die Informationen bestimmen, indem sie eine Anfrage für die Informationen von einem cloudbasierten Server, einer fahrzeugbasierten Datenbank, Sensoren des Fahrzeugs und/oder dergleichen übertragen. Die Informationen können mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, ein Luftbild des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mindestens mit einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein zusätzlicher Fahrzeuge am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort, ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort oder dergleichen.
Bei Block 506 kann das Verfahren Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit mit einem ersten Fahrzeug angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt, beinhalten. In einigen Beispielen kann das Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus auf mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate basieren, oder auf dem Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist. Die offenbarten Systeme können solche Informationen verwenden, um eine Bewertung zu erzeugen, die mit der Möglichkeit assoziiert ist, den Artikel unter Verwendung des ersten Fahrzeugs an den Standort zuzustellen. In anderen Ausführungsformen können die offenbarten Systeme einen Entscheidungsbaum verwenden, um zu bestimmen, dass das erste Konfidenzniveau über dem ersten Schwellenwert liegt, wie weiter in Verbindung mit 1 oben beschrieben.
Bei Block 508 kann das Verfahren Bestimmen eines zweiten Konfidenzniveaus basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen beinhalten, das eine Zustellpräferenz für die Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt. Die offenbarten Systeme können ferner eine Anweisung an das zweite Fahrzeug senden, um die Zustellung an den Standort durchzuführen. In einigen Beispielen können die offenbarten Systeme die Anweisung an das zweite Fahrzeug senden, um die Zustellung durchzuführen, wenn das zweite Fahrzeug bevorzugt wird. Die offenbarten Systeme können bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt, und können einen Zustellbericht erzeugen. In anderen Beispielen können die offenbarten Systeme den Zustellbericht basierend auf dem ersten Konfidenzniveau erzeugen, das unter dem ersten Schwellenwert liegt. In jedem Fall können die offenbarten Systeme einem Benutzer eine Begründung dafür bereitstellen, warum die Zustellung möglicherweise nicht möglich oder vorzuziehen ist. Beispielsweise kann der Zustellbericht mindestens einen Grund enthalten, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt, und die offenbarten Systeme können den Zustellbericht an eine Benutzervorrichtung übertragen. Die offenbarten Systeme können dann eine zweite Zustellung des Artikels an den Standort planen, beispielsweise unter Verwendung von Eingaben, die von der Benutzervorrichtung empfangen werden.
6 ist eine schematische Veranschaulichung eines beispielhaften selbstfahrenden Fahrzeugs gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. Wie angemerkt, kann das Fahrzeug (zum Beispiel AV 104 oder 210, wie oben in Verbindung mit 1 und 2 gezeigt und beschrieben) ein autonomes Fahrzeug beinhalten. Unter Bezugnahme auf 6 kann ein beispielhaftes AV 600 ein Triebwerk 602 (wie etwa eine Brennkraftmaschine und/oder einen Elektromotor) beinhalten, das angetriebenen Rädern 604, die das Fahrzeug vorwärts oder rückwärts antreiben, Drehmoment bereitstellt.
Der autonome Fahrzeugbetrieb, der Antrieb, Lenkung, Bremsung, Navigation und dergleichen beinhaltet, kann autonom durch eine Fahrzeugsteuerung 606 gesteuert werden. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 606 dazu konfiguriert sein, Feedback von einem oder mehreren Sensoren (zum Beispiel dem Sensorsystem 634 usw.) und anderen Fahrzeugkomponenten zu empfangen, um Straßenverhältnisse, Fahrzeugpositionierung und so weiter zu bestimmen. Die Fahrzeugsteuerung 606 kann zudem Daten von verschiedenen Sensoren wie etwa Geschwindigkeitsüberwachungs- und Gierratensensor sowie den Reifen, den Bremsen, dem Elektromotor und anderen Fahrzeugkomponenten aufnehmen. Die Fahrzeugsteuerung 606 kann das Feedback und die Routen-/Kartendaten der Route verwenden, um durch das selbstfahrende Fahrzeug vorzunehmende Handlungen zu bestimmen, die Vorgänge bezüglich des Motors, der Lenkung, der Bremsung und so weiter beinhalten können. Die Steuerung der verschiedenen Fahrzeugsysteme kann unter Verwendung beliebiger geeigneter mechanischer Mittel umgesetzt sein, wie etwa Servomotoren, Roboterarme (zum Beispiel zum Steuern des Lenkradbetriebs, des Fahrpedals, des Bremspedals usw.) und so weiter. Die Steuerung 606 kann dazu konfiguriert sein, dem Benutzer durch Kommunikation mit der Benutzervorrichtung des Benutzers zu interagieren.
Die Fahrzeugsteuerung 606 kann einen oder mehrere Computerprozessoren beinhalten, die an mindestens einen Speicher gekoppelt sind. Das Fahrzeug 600 kann ein Bremssystem 608 beinhalten, das Bremsscheiben 610 und Bremssättel 612 aufweist. Das Fahrzeug 600 kann ein Lenksystem 614 beinhalten. Das Lenksystem 614 kann ein Lenkrad 616 beinhalten, wobei eine Lenkwelle 618 das Lenkrad mit einer Zahnstange 620 (oder einem Lenkgetriebe) verbindet. Die Vorder- und/oder Hinterräder 604 können über die Achse 622 mit der Zahnstange 620 verbunden sein. Ein Lenksensor 624 kann nahe der Lenkwelle 618 angeordnet sein, um einen Lenkwinkel zu messen. Das Fahrzeug 600 beinhaltet zudem einen Geschwindigkeitssensor 626, der an den Rädern 604 oder in dem Getriebe angeordnet sein kann. Der Geschwindigkeitssensor 626 ist dazu konfiguriert, ein Signal an die Steuerung 606 auszugeben, das die Geschwindigkeit des Fahrzeugs angibt. Ein Gierratensensor 628 steht in Kommunikation mit der Steuerung 606 und ist dazu konfiguriert, ein Signal auszugeben, das die Gierrate des Fahrzeugs 600 angibt.
Das Fahrzeug 600 beinhaltet eine Kabine, die eine Anzeige 630 in elektronischer Kommunikation mit der Steuerung 606 aufweist. Die Anzeige 630 kann ein Touchscreen sein, der den Fahrgästen des Fahrzeugs Informationen anzeigt und/oder als Eingabe dient. Es versteht sich für den Durchschnittsfachmann, dass viele unterschiedliche Anzeige- und Eingabevorrichtungen verfügbar sind und dass die vorliegende Offenbarung nicht auf eine konkrete Anzeige beschränkt ist. Ein Audiosystem 632 kann innerhalb der Kabine angeordnet sein und einen oder mehrere Lautsprecher zum Bereitstellen von Informationen an Artikel abholende Benutzer beinhalten. Das Audiosystem 632 kann auch ein Mikrofon zum Empfangen von Spracheingaben oder zum Erfassen von Geräuschen an dem Wohnsitz (zum Beispiel Tiergeräusche) beinhalten. Das Fahrzeug kann ein Kommunikationssystem 636 beinhalten, das dazu konfiguriert ist, drahtlose Kommunikation über ein oder mehrere Netze zu senden und/oder zu empfangen. Das Kommunikationssystem 636 kann zur Kommunikation mit Vorrichtungen im Auto oder außerhalb des Autos konfiguriert sein, wie etwa einer Vorrichtung eines Benutzers, den Zustellfahrzeugen usw.
Das Fahrzeug 600 kann zudem ein Sensorsystem zum Erfassen von Bereichen außerhalb des Fahrzeugs beinhalten, wie etwa Benutzerwohnsitzen, Tieren, Benutzern, Einfahrten und dergleichen (in Verbindung mit 1 oben gezeigt und beschrieben). Das Sensorsystem kann eine Vielzahl von unterschiedlichen Arten von Sensoren und Vorrichtungen beinhalten, wie etwa Kameras, Ultraschallsensoren, RADAR, LIDAR und/oder Kombinationen daraus. Das Sensorsystem kann zum Steuern der Funktionen verschiedener Komponenten mit der Steuerung 606 in elektronischer Kommunikation stehen. Die Steuerung kann über einen seriellen Bus oder über dedizierte elektrische Leitungen kommunizieren. Die Steuerung umfasst im Allgemeinen eine beliebige Anzahl von Mikroprozessoren, ASICs, ICs, Speicher (zum Beispiel FLASH, ROM, RAM, EPROM und/oder EEPROM) und Softwarecode, um miteinander zusammenzuwirken, um eine Reihe von Vorgängen auszuführen. Die Steuerung beinhaltet auch vorbestimmte Daten oder „Lookup-Tabellen“, die auf Berechnungen und Testdaten beruhen und in dem Speicher gespeichert sind. Die Steuerung kann über eine oder mehrere drahtgebundene oder drahtlose Fahrzeugverbindungen unter Verwendung üblicher Busprotokolle (zum Beispiel CAN und LIN) mit anderen Fahrzeugsystemen und Steuerungen kommunizieren. Im hierin verwendeten Sinne bezieht sich eine Bezugnahme auf „eine Steuerung“ auf eine oder mehrere Steuerungen und/oder einen oder mehrere Computerprozessoren. Die Steuerung 606 kann Signale von dem Sensorsystem 634 empfangen und Speicher beinhalten, der maschinenlesbare Anweisungen zum Verarbeiten der Daten von dem Sensorsystem beinhaltet. Die Steuerung 606 kann dazu programmiert sein, Anweisungen an mindestens die Anzeige 630, das Audiosystem 632, das Lenksystem 614, das Bremssystem 608 und/oder das Triebwerk 602 auszugeben, um das Fahrzeug 600 autonom zu betreiben.
7 ist eine schematische Veranschaulichung einer beispielhaften Serverarchitektur für einen oder mehrere Server 700 gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung. In einigen Beispielen kann der Server 700 dem oben in Verbindung mit 2 gezeigten und beschriebenen Server 202 ähneln. Der Server 700, der in dem Beispiel aus 7 dargestellt ist, kann einem Server entsprechen, der von einem Fahrzeug (zum Beispiel Fahrzeug 104, wie oben in Verbindung mit 1 gezeigt und beschrieben) und/oder in einem mit dem Fahrzeug, einem Zustellfahrzeug oder einer Benutzervorrichtung assoziierten Netz verwendet werden kann. In einer Ausführungsform kann der Server 700 einen cloud-basierten Server beinhalten, der dazu dienen kann, Informationen zu speichern und zu übertragen (zum Beispiel Bilder und Videos von einem Benutzer, einem Wohnsitz eines Benutzers und dergleichen). Einige oder alle der einzelnen Komponenten können in verschiedenen Ausführungsformen optional und/oder unterschiedlich sein. In einigen Ausführungsformen kann sich mindestens einer der in 7 beschriebenen Server an einem AV befinden oder damit in Kommunikation stehen.
Der Server 700 kann mit einem AV 740 und einer oder mehreren Benutzervorrichtungen 750 in Kommunikation stehen. Das AV 740 kann mit der einen oder den mehreren Benutzervorrichtungen 750 in Kommunikation stehen. Ferner können der Server 700, das AV 740 und/oder die Benutzervorrichtungen 750 dazu konfiguriert sein, über ein oder mehrere Netze 742 zu kommunizieren. Das AV 740 kann zusätzlich über ein oder mehrere Netz(e) 742 mit den Benutzervorrichtungen750 über ein Verbindungsprotokoll wie etwa Bluetooth oder NFC stehen. Ein derartiges Netz bzw. derartige Netze 742 kann bzw. können unter anderem eine oder mehrere beliebige unterschiedliche Arten von Kommunikationsnetzen beinhalten, wie etwa Kabelnetze, öffentliche Netze (zum Beispiel das Internet), private Netze (zum Beispiel Frame-Relay-Netze), drahtlose Netze, Mobilfunknetze, Telefonnetze (zum Beispiel ein öffentliches Fernsprechnetz) oder beliebige andere geeignete private oder öffentliche paketvermittelte oder leitungsvermittelte Netze. Ferner kann ein solches Netz bzw. können derartige Netze einen beliebigen geeigneten, damit assoziierten Kommunikationsbereich aufweisen. Zusätzlich kann/können (ein) solche(s) Netz(e) Kommunikationsverbindungen und assoziierte Vernetzungsvorrichtungen (zum Beispiel Switches auf der Sicherungsschicht, Router usw.) zum Übertragen von Netzverkehr über eine beliebige geeignete Art von Medium beinhalten, einschließlich unter anderem Koaxialkabel, Kabel mit verdrillten Adernpaaren (zum Beispiel Kupferkabel mit verdrillten Adernpaaren), Lichtleitfaser, ein ETC-Medium, ein Mikrowellenmedium, ein Hochfrequenzkommunikationsmedium, ein Satellitenkommunikationsmedium oder eine beliebige Kombination davon.
In einer veranschaulichenden Konfiguration kann der Server700 einen oder mehrere Prozessoren 702, eine oder mehrere Speichervorrichtungen 704 (in dieser Schrift auch als Speicher 704 bezeichnet), eine oder mehrere Eingangs-/Ausgangs-(E/A-)Schnittstelle(n) 706, eine oder mehrere Netzschnittstelle(n) 708, einen oder mehrere Sensor(en) oder eine oder mehrere Sensorschnittstelle(n) 710, einen oder mehrere Sender/Empfänger 712, eine oder mehrere optionale Anzeigekomponenten 714, ein(-e/-en) oder mehrere optionale Lautsprecher/Kamera(s)/Mikrofon(e) 716 und Datenspeicher 720 beinhalten. Der Server 700 kann ferner einen oder mehrere Bus(se) 718 beinhalten, die verschiedene Komponenten des Servers 700 funktionell koppeln. Der Server 700 kann ferner eine oder mehrere Antenne(n) 730 beinhalten, zu denen unter anderem eine Mobilfunkantenne zum Übertragen oder Empfangen von Signalen an eine/von einer Mobilfunknetzinfrastruktur, eine GNSS-Antenne zum Empfangen von GNSS-Signalen von einem GNSS-Satelliten, eine Bluetooth-Antenne zum Übertragen oder Empfangen von Bluetooth-Signalen, eine NFC-Antenne zum Übertragen oder Empfangen von NFC-Signalen und so weiter gehören können. Diese verschiedenen Komponenten werden nachstehend genauer beschrieben.
Der bzw. die Bus(se) 718 kann bzw. können mindestens eines von einem Systembus, einem Speicherbus, einem Adressbus oder einem Nachrichtenbus beinhalten und den Austausch von Informationen (zum Beispiel Daten (einschließlich computerausführbarer Codes), Signalisierung usw.) zwischen verschiedenen Komponenten des Servers 700 ermöglichen. Der bzw. die Bus(se) 718 kann bzw. können unter anderem einen Speicherbus oder eine Speichersteuerung, einen Peripheriebus, einen Accelerated Graphics Port und so weiter beinhalten. Der bzw. die Bus(se) 718 kann bzw. können einer beliebigen geeigneten Busarchitektur zugeordnet sein.
Der Speicher 704 des Servers 700 kann flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, wenn er mit Leistung versorgt wird) wie etwa RAM und/oder nichtflüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, auch wenn er nicht mit Leistung versorgt wird) wie etwa Festwertspeicher (read-only memory - ROM), Flash-Speicher, ferroelektrischen RAM (FRAM) und so weiter beinhalten. Dauerhafter Datenspeicher kann im hierin verwendeten Sinne des Ausdrucks nicht flüchtigen Speicher beinhalten. In gewissen Ausführungsbeispielen kann ein flüchtiger Speicher einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als ein nicht flüchtiger Speicher ermöglichen. In bestimmten anderen Ausführungsbeispielen können bestimmte Arten von nicht flüchtigem Speicher (zum Beispiel FRAM) jedoch einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als bestimmte Arten von flüchtigem Speicher ermöglichen.
Der Datenspeicher 720 kann wechselbaren Speicher und/oder nicht wechselbaren Speicher beinhalten, der unter anderem Magnetspeicher, optischen Plattenspeicher und/oder Bandspeicher beinhaltet. Der Datenspeicher 720 kann nichtflüchtige Speicherung von computerausführbaren Anweisungen und anderen Daten bereitstellen.
Der Datenspeicher 720 kann computerausführbaren Code, Anweisungen oder dergleichen speichern, die in den Speicher 704 ladbar und durch den bzw. die Prozessor(en) 702 ausführbar sein können, um den bzw. die Prozessor(en) 702 dazu zu veranlassen, verschiedene Vorgänge durchzuführen oder einzuleiten. Der Datenspeicher 720 kann zusätzlich Daten speichern, die zur Verwendung durch den bzw. die Prozessor(en) 702 während der Ausführung der computerausführbaren Anweisungen in den Speicher 704 kopiert werden können. Konkreter kann der Datenspeicher 720 ein oder mehrere Betriebssysteme (operating systems - O/S)722; ein oder mehrere Datenbankverwaltungssysteme (database management systems - DBMS) 724; und ein(e) oder mehrere Programmodul(e), Anwendungen, Engines, computerausführbaren Code, Skripte oder dergleichen speichern. Einige oder alle dieser Komponenten können Unterkomponenten sein. Beliebige der als in dem Datenspeicher 720 gespeichert dargestellten Komponenten können eine beliebige Kombination aus Software, Firmware und/oder Hardware beinhalten. Die Software und/oder Firmware kann computerausführbaren Code, Anweisungen oder dergleichen beinhalten, die zur Ausführung durch einen oder mehrere des Prozessors bzw. der Prozessoren 702 in den Speicher 704 geladen werden können. Beliebige der Komponenten, die als in dem Datenspeicher 720 gespeichert dargestellt sind, können Funktionen unterstützen, die unter Bezugnahme auf entsprechende Komponenten beschrieben sind, die an früherer Stelle in dieser Offenbarung benannt sind.
Der bzw. die Prozessor(en) 702 kann bzw. können dazu konfiguriert sein, auf den Speicher 704 zuzugreifen und die in diesen geladenen computerausführbaren Anweisungen auszuführen. Zum Beispiel kann bzw. können der bzw. die Prozessor(en) 702 dazu konfiguriert sein, die computerausführbaren Anweisungen der verschiedenen Programmmodul(e), Anwendungen, Engines oder dergleichen des Servers 700 auszuführen, um das Durchführen verschiedener Vorgänge gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung zu bewirken oder zu erleichtern. Der bzw. die Prozessor(en) 702 kann bzw. können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit beinhalten, die zum Annehmen von Daten als Eingabe, Verarbeiten der eingegebenen Daten gemäß gespeicherten computerausführbaren Anweisungen und Erzeugen von Ausgabedaten in der Lage ist. Der bzw. die Prozessor(en) 702 kann bzw. können eine beliebige Art von geeigneter Verarbeitungseinheit beinhalten.
Unter Bezugnahme auf andere veranschaulichte Komponenten, die als in dem Datenspeicher 720 gespeichert dargestellt sind, kann das O/S 722 von dem Datenspeicher 720 in den Speicher 704 geladen werden und eine Schnittstelle zwischen anderer Anwendungssoftware, die auf dem Server 700 ausgeführt wird, und den Hardwareressourcen des Servers 700 bereitstellen.
Das DBMS 724 kann in den Speicher 704 geladen werden und Funktionen zum Zugreifen, Abrufen, Speichern und/oder Bearbeiten von Daten, die in dem Speicher 704 gespeichert sind, und/oder Daten, die in dem Datenspeicher 720 gespeichert sind, unterstützen. Das DBMS 724 kann beliebige von vielfältigen Datenbankmodellen (zum Beispiel relationales Modell, Objektmodell usw.) verwenden und beliebige von vielfältigen Abfragesprachen unterstützen.
Unter Bezugnahme auf andere veranschaulichte Komponenten des Servers 700 kann bzw. können die Eingangs-/Ausgangs-(E/A-)Schnittstelle(n) 706 den Empfang von Eingabeinformationen durch den Server 700 von einer oder mehreren E/A-Vorrichtungen sowie die Ausgabe von Informationen von dem Server 700 an die eine oder mehreren E/A-Vorrichtungen erleichtern. Die E/A-Vorrichtungen können beliebige von vielfältigen Komponenten beinhalten, wie etwa eine Anzeige oder einen Anzeigebildschirm, der eine Berührungsfläche oder einen Touchscreen aufweist; eine Audioausgabevorrichtung zum Erzeugen von Tönen, wie etwa einen Lautsprecher; eine Audioaufnahmevorrichtung, wie etwa ein Mikrofon; eine Bild- und/oder Videoaufnahmevorrichtung, wie etwa eine Kamera; eine haptische Einheit; und so weiter. Die E/A-Schnittstelle(n) 706 kann bzw. können zudem eine Verbindung mit einer oder mehreren der Antenne(n) 730 beinhalten, um über ein Funkgerät für ein drahtloses lokales Netz (WLAN) (wie etwa Wi-Fi), Bluetooth, ZigBee und/oder ein Funkgerät für ein drahtloses Netz, wie etwa ein Funkgerät, das zur Kommunikation mit einem drahtlosen Kommunikationsnetz in der Lage ist, wie etwa einem Long-Term-Evolution-(LTE-)Netz, WiMAX-Netz, 3G-Netz, ZigBee-Netz usw., eine Verbindung mit einem oder mehreren Netzen herzustellen.
Der Server 700 kann ferner eine oder mehrere Netzschnittstelle(n) 708 beinhalten, über die der Server 700 mit beliebigen von vielfältigen anderen Systemen, Plattformen, Netzen, Vorrichtungen und so weiter kommunizieren kann. Die Netzschnittstelle(n) 708 kann bzw. können Kommunikation zum Beispiel mit einem oder mehreren drahtlosen Routern, einem oder mehreren Host-Servern, einem oder mehreren Web-Servern und dergleichen über ein oder mehrere Netze ermöglichen.
Der bzw. die Sensor(en)/Sensorschnittstelle(n) 710 kann bzw. können eine beliebige Art von Erfassungsvorrichtung, wie zum Beispiel Trägheitssensoren, Kraftsensoren, Wärmesensoren, Fotozellen und so weiter, beinhalten oder dazu in der Lage sein, damit eine Schnittstelle zu bilden.
Die Anzeigekomponente(n) 714 kann bzw. können eine oder mehrere Anzeigeschichten, wie etwa LED- oder LCD-Schichten, Touchscreen-Schichten, Schutzschichten und/oder andere Schichten beinhalten. Die optionale(n) Kamera(s) des bzw. der Lautsprecher(s)/Kamera(s)/Mikrofon(-s/-e) 716 kann bzw. können eine beliebige Vorrichtung sein, die zum Aufnehmen von Umgebungslicht oder Bildern konfiguriert ist. Das bzw. die optionale(n) Mikrofon(e) des bzw. der Lautsprecher(s)/Kamera(s)/Mikrofon(-s/-e) 716 kann bzw. können eine beliebige Vorrichtung sein, die zum Empfangen von analogen Schalleingaben oder Sprachdaten konfiguriert ist. Das bzw. die Mikrofon(e) des bzw. der Lautsprecher(s)/Kamera(s)/Mikrofon(-s/-e) 716 kann bzw. können Mikrofone beinhalten, die zum Aufnehmen von Schall verwendet werden.
Es versteht sich, dass das/der bzw. die Programmmodul(e), Anwendungen, computerausführbaren Anweisungen, Code oder dergleichen, die in 7 als in dem Datenspeicher 720 gespeichert dargestellt sind, lediglich veranschaulichend und nicht erschöpfend sind und dass Verarbeitung, die als durch ein beliebiges bestimmtes Modul unterstützt beschrieben ist, alternativ auf mehrere Modul(e) verteilt sein kann oder durch ein anderes Modul durchgeführt werden kann.
Es versteht sich ferner, dass der Server 700 alternative und/oder zusätzliche Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten beinhalten kann, die über die beschriebenen oder dargestellten hinausgehen, ohne vom Umfang der Offenbarung abzuweichen.
Die Benutzervorrichtung 750 kann einen oder mehrere Computerprozessor(en) 752, eine oder mehrere Speichervorrichtungen 754 und eine oder mehrere Anwendungen, wie etwa eine Fahrzeuganwendung 756, beinhalten. Andere Ausführungsformen können unterschiedliche Komponenten beinhalten.
Der/die Prozessor(en) 752 können dazu konfiguriert sein, auf den Speicher 754 zuzugreifen und die vom Computer ausführbaren Anweisungen, die darin geladen sind, auszuführen. Zum Beispiel kann bzw. können der bzw. die Prozessor(en) 752 dazu konfiguriert sein, die computerausführbaren Anweisungen der verschiedenen Programmmodul(e), Anwendungen, Engines oder dergleichen des Servers auszuführen, um das Durchführen verschiedener Vorgänge gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung zu bewirken oder zu erleichtern. Der/die Prozessor(en) 752 kann bzw. können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit beinhalten, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die Eingangsdaten gemäß gespeicherten, vom Computer ausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgangsdaten zu erzeugen. Der/die Prozessor(en) 752 können eine beliebige Art von geeigneter Verarbeitungseinheit beinhalten.
Der Speicher 754 kann einen flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, wenn er mit Strom versorgt wird) beinhalten. Dauerhafter Datenspeicher kann im hierin verwendeten Sinne des Ausdrucks nicht flüchtigen Speicher beinhalten. In gewissen Ausführungsbeispielen kann ein flüchtiger Speicher einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als ein nicht flüchtiger Speicher ermöglichen. In bestimmten anderen Ausführungsbeispielen können bestimmte Arten von nicht flüchtigem Speicher (zum Beispiel FRAM) jedoch einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als bestimmte Arten von flüchtigem Speicher ermöglichen.
Unter Bezugnahme auf die Funktionalität, die von der Benutzervorrichtung 750 unterstützt wird, kann die AV-Anwendung 756 eine mobile Anwendung sein, die von dem Prozessor 752 ausführbar ist und zum Darstellen von Optionen und/oder Empfangen von Benutzereingaben von Informationen in Bezug auf die offenbarten Ausführungsformen verwendet werden kann. Zusätzlich kann die Benutzervorrichtung 750 mit dem AV 740 über das Netz 742 und/oder eine direkte Verbindung kommunizieren, die eine drahtlose oder drahtgebundene Verbindung sein kann. Die Benutzervorrichtung 750 kann eine Kamera, einen Scanner, einen Bioleser oder dergleichen beinhalten, um biometrische Daten eines Benutzers aufzunehmen, einen gewissen Verarbeitungsschritt an den biometrischen Daten durchzuführen, wie etwa Merkmale aus aufgenommenen biometrischen Daten zu extrahieren, und diese extrahierten Merkmale dann an einen oder mehrere entfernte Server zu kommunizieren, wie etwa einen oder mehrere von cloudbasierten Servern.
Das selbstfahrende Fahrzeug 740 kann einen oder mehrere Computerprozessor(en) 760, eine oder mehrere Speichervorrichtungen 762, einen oder mehrere Sensoren 764 und eine oder mehrere Anwendungen, wie etwa eine Anwendung 766 für autonomes Fahren, beinhalten. Andere Ausführungsformen können unterschiedliche Komponenten beinhalten. Eine Kombination oder Unterkombination dieser Komponente kann in die Steuerung 606 in 6 eingebunden sein. Das selbstfahrende Fahrzeug 740 kann zusätzlich über ein Verbindungsprotokoll, wie etwa Bluetooth oder Nahbereichskommunikation mit der Benutzervorrichtung 750 in drahtloser Kommunikation 746 stehen.
Der/die Prozessor(en) 760 können dazu konfiguriert sein, auf den Speicher 762 zuzugreifen und die vom Computer ausführbaren Anweisungen, die darin geladen sind, auszuführen. Zum Beispiel können der/die Prozessor(en) 760 dazu konfiguriert sein, die vom Computer ausführbaren Anweisungen der verschiedenen Programmodule, Anwendungen, Engines oder dergleichen der Vorrichtung auszuführen, um zu veranlassen oder zu ermöglichen, dass verschiedene Vorgänge gemäß einer oder mehreren Ausführungsformen der Offenbarung durchgeführt werden. Der/die Prozessor(en) 760 kann bzw. können eine beliebige geeignete Verarbeitungseinheit beinhalten, die in der Lage ist, Daten als Eingabe zu akzeptieren, die Eingangsdaten gemäß gespeicherten, vom Computer ausführbaren Anweisungen zu verarbeiten und Ausgangsdaten zu erzeugen. Der/die Prozessor(en) 760 können eine beliebige Art von geeigneter Verarbeitungseinheit beinhalten.
Der Speicher 762 kann flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, wenn er mit Strom versorgt wird), wie etwa Direktzugriffsspeicher (RAM), und/oder nicht flüchtigen Speicher (Speicher, der seinen Zustand beibehält, auch wenn er nicht mit Strom versorgt wird), wie etwa Nur-Lese-Speicher (ROM), Flash-Speicher, ferroelektrischer RAM (FRAM) und so fort beinhalten. Dauerhafter Datenspeicher kann im hierin verwendeten Sinne des Ausdrucks nicht flüchtigen Speicher beinhalten. In gewissen Ausführungsbeispielen kann ein flüchtiger Speicher einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als ein nicht flüchtiger Speicher ermöglichen. In bestimmten anderen Ausführungsbeispielen können bestimmte Arten von nicht flüchtigem Speicher (z. B. FRAM) jedoch einen schnelleren Lese-/Schreibzugriff als bestimmte Arten von flüchtigem Speicher ermöglichen.
Es versteht sich, dass das/der bzw. die Programmmodul(e), Anwendungen, computerausführbaren Anweisungen, Code oder dergleichen, die in 7 als in dem Datenspeicher 720 gespeichert dargestellt sind, lediglich veranschaulichend und nicht erschöpfend sind und dass Verarbeitung, die als durch ein beliebiges bestimmtes Modul unterstützt beschrieben ist, alternativ auf mehrere Modul(e) verteilt sein kann oder durch ein anderes Modul durchgeführt werden kann.
Es versteht sich ferner, dass der Server 700 alternative und/oder zusätzliche Hardware-, Software- oder Firmwarekomponenten beinhalten kann, die über die beschriebenen oder dargestellten hinausgehen, ohne vom Umfang der Offenbarung abzuweichen.
Ausführungsbeispiele der Offenbarung können eines oder mehrere der folgenden Beispiele beinhalten:

Beispiel 1 kann ein Verfahren zur Artikelzustellung beinhalten, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Bestimmen eines Standorts zur Zustellung von mindestens einem Artikel, Bestimmen von mit der Zustellung assoziierten Informationen; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit unter Verwendung eines ersten Fahrzeugs angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für eine Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Beispiel 2 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Beispiel 3 kann das Verfahren aus Beispiel 2 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das erste Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (AV) ist und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) oder ein Roboterfahrzeug ist.
Beispiel 4 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das zweite Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Beispiel 5 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Beispiel 6 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem umfasst: Bestimmen von mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate oder Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Beispiel 7 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei die Informationen mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, ein Luftbild des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mindestens mit einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.
Beispiel 8 kann das Verfahren aus Beispiel 1 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Bestimmen der Informationen umfasst, eine Anfrage für mindestens einen Teil der Informationen von mindestens einem von einem cloudbasierten Server, einer fahrzeugbasierten Datenbank oder mindestens einem Sensor des Fahrzeugs zu übertragen.
Beispiel 9 kann eine Vorrichtung zur Artikelzustellung beinhalten, Folgendes umfassend: mindestens eine Speichervorrichtung, die computerausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, der dazu konfiguriert ist, auf die mindestens eine Speichervorrichtung zuzugreifen, wobei der Prozessor dazu konfiguriert ist, die computerausführbaren Anweisungen zu Folgendem auszuführen: Bestimmen eines Standorts zur Zustellung von mindestens einem Artikel, Bestimmen von mit der Zustellung assoziierten Informationen; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit unter Verwendung eines ersten Fahrzeugs angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für eine Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Beispiel 10 kann die Vorrichtung aus Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend computerausführbare Anweisungen, die den Prozessor dazu veranlassen, eine Anweisung, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort zu senden.
Beispiel 11 kann die Vorrichtung aus Beispiel 10 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das erste Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (AV) ist und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) oder ein Roboterfahrzeug ist, und wobei das zweite Fahrzeug physisch an das AV gekoppelt ist und in dieses integriert werden kann.
Beispiel 12 kann die Vorrichtung aus Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend computerausführbare Anweisungen, die den Prozessor zu Folgendem veranlassen: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Beispiel 13 kann die Vorrichtung aus Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem umfasst: Bestimmen von mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate oder Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Beispiel 14 kann die Vorrichtung aus Beispiel 9 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei die Informationen mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, ein Luftbild des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mindestens mit einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.
Beispiel 15 kann nicht transitorisches computerlesbares Medium beinhalten, das computerausführbare Anweisungen speichert, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor zum Durchführen von Operationen veranlassen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Standorts zur Zustellung von mindestens einem Artikel, Bestimmen von mit der Zustellung assoziierten Informationen; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit unter Verwendung eines ersten Fahrzeugs angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für eine Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Beispiel 16 kann das nicht transitorische computerlesbare Medium aus Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend Operationen zum Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Beispiel 17 kann das nicht transitorische computerlesbare Medium aus Beispiel 16 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das erste Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (AV) ist und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) oder ein Roboterfahrzeug ist, und wobei das zweite Fahrzeug physisch an das AV gekoppelt ist und in dieses integriert werden kann.
Beispiel 18 kann das nicht transitorische computerlesbare Medium aus Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend Operationen zu Folgendem: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Beispiel 19 kann das nicht transitorische computerlesbare Medium aus Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, wobei das Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem umfasst: Bestimmen von mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate oder Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Beispiel 20 kann das nicht transitorische computerlesbare Medium aus Beispiel 15 und/oder einem anderen Beispiel hierin beinhalten, ferner umfassend Operationen zum Senden einer Anweisung, wobei die Informationen mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, eine Luftaufnahme des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mit mindestens einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.
Beispiel 20 kann eine Vorrichtung beinhalten, die Mittel zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Beispiele umfasst.
Beispiel 21 beinhaltet einen maschinenlesbaren Speicher, der maschinenlesbare Anweisungen beinhaltet, die bei Ausführung ein Verfahren nach den vorangehenden Beispielen umsetzen.
Beispiel 22 beinhaltet einen maschinenlesbaren Speicher, der maschinenlesbare Anweisungen beinhaltet, die bei Ausführung ein Verfahren nach den vorangehenden Beispielen umsetzen oder eine Vorrichtung nach den vorangehenden Beispielen verwirklichen.
Beispiel 23 kann ein oder mehrere nichtflüchtige computerlesbare Medien beinhalten, die Anweisungen umfassen, die eine elektronische Vorrichtung bei Ausführung der Anweisungen durch einen oder mehrere Prozessoren der elektronischen Vorrichtung dazu veranlassen, ein oder mehrere Elemente eines Verfahrens, das in einem oder in Bezug auf eines der Beispiele 1-20 beschrieben ist, oder ein beliebiges anderes Verfahren oder einen beliebigen anderen Prozess, das/der hierin beschrieben ist, durchzuführen.
Beispiel 24 kann eine Vorrichtung beinhalten, die Logik, Module und/oder Schaltungen zum Durchführen eines oder mehrerer Elemente eines Verfahrens, das in einem oder in Bezug auf eines der Beispiele 1-20 beschrieben ist, oder eines beliebigen anderen Verfahrens oder eines beliebigen anderen Prozesses, das/der hierin beschrieben ist, umfasst.
Beispiel 25 kann ein Verfahren, eine Technik oder einen Prozess, wie in einem oder in Bezug auf eines der Beispiele 1-20 beschrieben, oder Teile oder Anteile davon beinhalten.
Beispiel 26 kann eine Vorrichtung beinhalten, umfassend: einen oder mehrere Prozessoren und ein oder mehrere computerlesbare Medien, die Anweisungen umfassen, die bei Ausführung durch den einen oder die mehreren Prozessoren den einen oder die mehreren Prozessoren dazu veranlassen, das Verfahren, die Techniken oder den Prozess, wie sie in einem oder in Bezug auf eines der Beispiele 1-20 beschrieben sind, oder Teile davon durchzuführen.

Obwohl konkrete Ausführungsformen der Offenbarung beschrieben wurden, wird der Durchschnittsfachmann erkennen, dass zahlreiche andere Modifikationen und alternative Ausführungsformen innerhalb des Umfangs der Offenbarung liegen. Beispielsweise können beliebige der Funktionen und/oder Verarbeitungsmöglichkeiten, die in Bezug auf eine konkrete Vorrichtung oder Komponente beschrieben wurden, durch eine beliebige andere Vorrichtung oder Komponente durchgeführt werden. Zudem wird der Durchschnittsfachmann, auch wenn verschiedene veranschaulichende Umsetzungen und Architekturen gemäß den Ausführungsformen der Offenbarung beschrieben wurden, anerkennen, dass zahlreiche andere Modifikationen an den veranschaulichenden Umsetzungen und Architekturen, die in der vorliegenden Schrift beschrieben sind, ebenfalls innerhalb des Umfangs der Offenbarung liegen.
Blöcke der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme unterstützen Kombinationen von Mitteln zum Durchführen der angegebenen Funktionen, Kombinationen von Elementen oder Schritten zum Durchführen der angegebenen Funktionen und Programmanweisungsmittel zum Durchführen der angegebenen Funktionen. Es versteht sich zudem, dass jeder Block der Blockdiagramme und Ablaufdiagramme und Kombinationen aus Blöcken in den Blockdiagrammen und/oder Ablaufdiagrammen durch speziell dazu dienende hardwarebasierte Computersysteme, die die angegebenen Funktionen, Elemente oder Schritte durchführen, oder Kombinationen von speziell dazu dienender Hardware und Computeranweisungen, umgesetzt werden können.
Eine Softwarekomponente kann in einer beliebigen einer Vielzahl von Programmiersprachen kodiert sein. Eine veranschaulichende Programmiersprache kann eine niederrangige Programmiersprache sein, wie etwa eine Assembler-Sprache, die mit einer konkreten Hardwarearchitektur und/oder Betriebssystemplattform assoziiert ist. Eine Softwarekomponente, die Assembler-Sprachanweisungen umfasst, kann eine Umwandlung in ausführbaren Maschinencode durch einen Assembler vor Ausführung durch die Hardwarearchitektur und/oder Plattform erfordern.
Eine Softwarekomponente kann als eine Datei oder ein anderes Datenspeicherkonstrukt gespeichert werden. Softwarekomponenten einer ähnlichen Art oder verwandter Funktionalität können zusammen gespeichert werden, wie etwa beispielsweise in einem konkreten Verzeichnis, Ordner oder einer Programmbibliothek. Softwarekomponenten können statisch (zum Beispiel voreingestellt oder fest) oder dynamisch (zum Beispiel zum Zeitpunkt der Ausführung erstellt oder modifiziert) sein.
Softwarekomponenten können durch einen beliebigen einer großen Vielzahl von Mechanismen andere Softwarekomponenten aufrufen oder durch diese aufgerufen werden. Aufgerufene oder aufrufende Softwarekomponenten können weitere vom Kunden entwickelte Anwendungssoftware, Betriebssystemfunktionen (zum Beispiel Vorrichtungstreiber, Routinen der Datenspeicher (zum Beispiel Dateiverwaltung), andere übliche Routinen und Dienste usw.) oder Softwarekomponenten Dritter (zum Beispiel Middleware, Verschlüsselung oder andere Sicherheitssoftware, Datenbankverwaltungssoftware, Datentransfer- oder andere Netzkommunikationssoftware, mathematische oder statistische Software, Bildverarbeitungssoftware und Formatübersetzungssoftware) umfassen.
Softwarekomponenten, die mit einer konkreten Lösung oder einem konkreten System assoziiert sind, können auf einer einzelnen Plattform liegen und ausgeführt werden oder können über mehrere Plattformen verteilt sein. Die mehreren Plattformen können mit mehr als einem Hardwarehersteller, zugrundeliegender Chiptechnologie oder Betriebssystem assoziiert sein. Des Weiteren können Softwarekomponenten, die einer bestimmten Lösung oder einem bestimmten System zugeordnet sind, zunächst in einer oder mehreren Programmiersprachen geschrieben sein, aber Softwarekomponenten aufrufen, die in anderen Programmiersprachen geschrieben sind.
Die computerausführbaren Programmanweisungen können in einen Spezialcomputer oder eine andere konkrete Maschine, einen Prozessor oder andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um eine konkrete Maschine zu erzeugen, so dass die Ausführung der Anweisungen auf dem Computer, dem Prozessor oder der anderen programmierbaren Datenverarbeitungsvorrichtung veranlasst, dass eine oder mehrere Funktionen oder ein oder mehrere Vorgänge, die in den Ablaufdiagrammen angegeben sind, durchgeführt werden. Diese Computerpogrammanweisungen können auch in einem computerlesbaren Speichermedium (CRSM) gespeichert sein, das einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung anweisen kann, in einer bestimmten Weise zu funktionieren, so dass die in dem computerlesbaren Speichermedium gespeicherten Anweisungen ein Produkt mit Anweisungsmitteln erzeugen, das eine oder mehrere Funktionen oder einen oder mehrere Vorgänge, die in den Ablaufdiagrammen angegeben sind, implementiert. Die Computerprogrammanweisungen können zudem in einen Computer oder eine andere programmierbare Datenverarbeitungsvorrichtung geladen werden, um zu veranlassen, dass eine Reihe von funktionsfähigen Elementen oder Schritten auf dem Computer oder der anderen programmierbaren Vorrichtung durchgeführt wird, um einen computereingerichteten Prozess herzustellen.
Auch wenn die Ausführungsformen in für Strukturmerkmale oder methodische Handlungen spezifischer Sprache beschrieben wurde, versteht es sich, dass die Offenbarung nicht notwendigerweise auf die beschriebenen spezifischen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Die spezifischen Merkmale und Handlungen werden vielmehr als veranschaulichende Formen der Implementierung der Ausführungsformen offenbart. Konditionalsprache, wie etwa unter anderem „kann“, „könnte“, „würde“ oder „möchte“, soll, sofern nicht spezifisch anders angegeben oder im verwendeten Kontext anders zu verstehen, allgemein vermitteln, dass gewisse Ausführungsformen gewisse Merkmale, Elemente und/oder Schritte umfassen könnten, während andere Ausführungsformen diese nicht umfassen. Somit soll solche Sprache, die konditionale Zusammenhänge ausdrückt, im Allgemeinen nicht implizieren, dass Merkmale, Elemente und/oder Schritte für eine oder mehrere Ausführungsformen in irgendeiner Weise erforderlich sind oder dass eine oder mehrere Ausführungsformen unbedingt Logik beinhalten, die mit oder ohne Eingabe oder Aufforderung durch einen Benutzer entscheidet, ob diese Merkmale, Elemente und/oder Schritte in einer beliebigen konkreten Ausführungsform enthalten oder durchzuführen sind.
In einem Aspekt der Erfindung beinhaltet das nicht transitorische computerlesbare Medium Operationen zum Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Gemäß einer Ausführungsform ist das Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (AV) und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) oder ein Roboterfahrzeug, und wobei das zweite Fahrzeug physisch an das AV gekoppelt ist und in dieses integriert werden kann.
Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Operationen zum: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Gemäß einer Ausführungsform umfasst Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem: Bestimmen von mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate oder Bestimmen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Gemäß einer Ausführungsform umfassen die Informationen mindestens eines von Folgendem: ein Bild des Standorts, eine Luftaufnahme des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mit mindestens einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.

Claims

Verfahren zur Artikelzustellung, Folgendes umfassend: Bestimmen eines Standorts für eine Zustellung von mindestens einem Artikel; Bestimmen von Informationen, die mit der Zustellung assoziiert sind; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit mit einem ersten Fahrzeug angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für die Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Verfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei das erste Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (autonomous vehicle - AV) ist und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (unmanned aerial vehicle - UAV) oder ein Roboterfahrzeug ist.
Verfahren aus Anspruch 1, ferner umfassend Senden, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, einer Anweisung an das zweite Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner Folgendes umfasst: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem umfasst: Bestimmen mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate; oder Feststellen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Informationen mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, ein Luftbild des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mindestens mit einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Bestimmen der Informationen umfasst, eine Anfrage für mindestens einen Teil der Informationen von mindestens einem von einem cloudbasierten Server, einer fahrzeugbasierten Datenbank oder mindestens einem Sensor des Fahrzeugs zu übertragen.
Vorrichtung zur Artikelzustellung, Folgendes umfassend: zumindest eine Speichervorrichtung, die computerausführbare Anweisungen speichert; und mindestens einen Prozessor, der dazu konfiguriert ist, auf die mindestens eine Speichervorrichtung zuzugreifen, wobei der Prozessor dazu konfiguriert ist, die computerausführbaren Anweisungen auszuführen zum: Bestimmen eines Standorts für eine Zustellung von mindestens einem Artikel; Bestimmen von Informationen, die mit der Zustellung assoziiert sind; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit mit einem ersten Fahrzeug angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für die Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.
Vorrichtung nach Anspruch 9, ferner umfassend computerausführbare Anweisungen, die den Prozessor dazu veranlassen, eine Anweisung, basierend auf mindestens dem zweiten Konfidenzniveau, an das erste Fahrzeug zum Durchführen der Zustellung an den Standort zu senden.
Vorrichtung nach Anspruch 10, wobei das erste Fahrzeug ein selbstfahrendes Fahrzeug (AV) ist und das zweite Fahrzeug ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) oder ein Roboterfahrzeug ist, und wobei das zweite Fahrzeug physisch an das AV gekoppelt ist und in dieses integriert werden kann.
Vorrichtung nach Anspruch 9, ferner umfassend computerausführbare Anweisungen, die den Prozessor zu Folgendem veranlassen: Bestimmen, dass das zweite Konfidenzniveau unter einem zweiten Schwellenwert liegt; Erzeugen eines Zustellberichts, wobei der Zustellbericht mindestens einen Grund beinhaltet, warum das zweite Konfidenzniveau unter dem zweiten Schwellenwert liegt; Übertragen des Zustellberichts an eine Benutzervorrichtung; und Planen einer Zustellung des Artikels an den Standort.
Vorrichtung nach Anspruch 9, wobei das Bestimmen des ersten Konfidenzniveaus ferner mindestens eines von Folgendem umfasst: Bestimmen mindestens einer von einer historischen Erfolgsrate von Zustellungen an den Standort oder einer Benutzerbeschwerderate; oder Feststellen, dass eine Zustellroute blockiert ist.
Verfahren nach Anspruch 9, wobei die Informationen mindestens eines von Folgendem umfassen: ein Bild des Standorts, ein Luftbild des Standorts, einen Bericht über die Straßenverhältnisse, einen Wetterbericht, eine Windgeschwindigkeit am Standort, mit dem Standort assoziierte Polizeidaten, einen historischen Zustellbericht, der mit mindestens einer vorherigen Zustellung an den Standort assoziiert ist, ein Benutzerprofil, das mindestens mit einem am Standort wohnenden Benutzer assoziiert ist, eine Zustellzeit, eine Anwesenheit des Benutzers am Standort, ein Vorhandensein von Zustellfahrzeugen am Standort, eine Eigenschaft in Bezug auf die Artikelgröße, eine Eigenschaft in Bezug auf das Artikelgewicht, ein Baumbestand am Standort oder ein Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Standort.
Nicht transitorisches computerlesbares Medium, auf dem computerausführbare Anweisungen gespeichert sind, die bei Ausführung durch einen Prozessor den Prozessor dazu veranlassen, Vorgänge durchzuführen, die Folgendes umfassen: Bestimmen eines Standorts für eine Zustellung von mindestens einem Artikel; Bestimmen von Informationen, die mit der Zustellung assoziiert sind; Bestimmen, basierend auf mindestens einem ersten Teil der Informationen, dass ein erstes Konfidenzniveau, das eine Zustellfähigkeit mit einem ersten Fahrzeug angibt, über einem ersten Schwellenwert liegt; und Bestimmen, basierend auf mindestens einem zweiten Teil der Informationen, eines zweiten Konfidenzniveaus, das eine Zustellpräferenz für die Zustellung unter Verwendung des ersten Fahrzeugs relativ zu einem zweiten Fahrzeug angibt.