JP7333369B2 - 交通データの処理方法、装置、電子機器、記憶媒体およびコンピュータプログラム製品 - Google Patents

Description

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特に、インテリジェント交通、ディープラーニング、自然言語処理などの分野に関し、より具体的に、交通データの処理方法、交通データの処理装置、電子機器、記憶媒体およびコンピュータプログラム製品に関する。

車両の運転中に、車両をナビゲイトするために、通常、車両自体のデータと道路状況データとに基づいて、車両の運転状況を解析する必要がある。しかしながら、関連技術においてナビゲーション解析用のデータが多くて乱雑であり、車両の運転状況を解析するのに不利であり、これによって、車両をナビゲイトする正確性が低い。

本開示は、交通データの処理方法、装置、電子機器、記憶媒体、及びコンピュータプログラム製品を提供した。

本開示の一方面によれば、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報、複数の交通対象の位置情報及び特徴情報を含む初期交通データを取得することと、前記車両現在位置情報と前記複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定することと、前記特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することで、前記少なくとも１つの交通データ集合に基づいて前記車両をナビゲイトすることと、を含む交通データの処理方法を提供した。

本開示の別の方面によれば、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報、複数の交通対象の位置情報及び特徴情報を含む初期交通データを取得するための取得モジュールと、前記車両現在位置情報と前記複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定するための特定モジュールと、前記特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することで、前記少なくとも１つの交通データ集合に基づいて前記車両をナビゲイトするための処理モジュールと、を含む交通データの処理装置を提供した。

本開示の別の方面によれば、少なくとも１つのプロセッサと、前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを含む電子機器であって、前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが上述した交通データの処理方法を実行することができる、電子機器を提供した。

本開示の別の方面によれば、コンピュータに上述した交通データの処理方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供した。

本開示の別の方面によれば、プロセッサによって実行される時に上述した交通データの処理方法を実現するコンピュータプログラムを含むコンピュータプログラム製品を提供した。

この部分で説明した内容は、本開示の実施例の肝心な又は重要な特徴を表記するためのものでもなく、本開示の範囲を限定するためのものでもないと理解すべきである。本開示の他の特徴は、以下の明細書によって理解し易くなるであろう。

図面は、本方案がよりよく理解されるためのものであり、本願に対する限定を構成しない。
図１は、本開示の一実施例による交通データの処理方法の適用シーンを模式的に示している。 図２は、本開示の一実施例による交通データの処理方法のフローチャートを模式的に示している。 図３は、本開示の一実施例による交通データの処理方法の模式図を模式的に示している。 図４は、本開示の一実施例による第１の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。 図５は、本開示の一実施例による第２の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。 図６は、本開示の一実施例による第３の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。 図７は、本開示の一実施例による相対的方向を取得する模式図を模式的に示している。 図８は、本開示の一実施例による起始方向を取得する模式図を模式的に示している。 図９は、本開示の一実施例による終止方向を取得する模式図を模式的に示している。 図１０は、本開示一の実施例による近隣道路の模式図を模式的に示している。 図１１は、本開示の一実施例による交通データの処理装置のブロック図を模式的に示している。 図１２は、本開示の実施例による交通データ処理用の電子機器のブロック図を模式的に示している。

以下、図面に合わせて本開示の例示的な実施例について説明する。その中、理解に役立つように本開示の実施例の各詳細を含み、これらはあくまで例示的なものであると理解すべきである。そのため、当業者は、本開示の範囲及び趣旨から逸脱せずに、ここで説明した実施例に対して、様々な変更や、修正をなし得ることに認識すべきである。同様に、明確及び簡明のために、以下の説明において公知の機能及び構成に対する説明を省略している。

ここで使用した術語は、単に具体的な実施例を説明するためのものであって、本開示を限定することを意図しない。ここで使用した術語「含む」などは、前記特徴、ステップ、操作及び／又は部品の存在を表すが、１つ又は複数の他の特徴、ステップ、操作又は部品の存在や、追加を除外しない。

ここで使用したすべての術語（技術及び科学術語を含む）は、別途定義しない限り、当業者が通常に理解した意味を持つ。注意すべきことは、ここで使用した術語は、本明細書のコンテキストと一致する意味を持つと解釈すべき、理想的又は硬すぎる方式で解釈すべきではない。

「Ａと、Ｂと、Ｃなどの少なくとも１つ」と類似するような表現を使用する場合、一般的に当業者が通常に理解したこの表現の意味で解釈すべきである（例えば、「Ａと、Ｂと、Ｃとの少なくとも１つを有するシステム」は、単にＡを有する、単にＢを有する、単にＣを有する、ＡとＢとを有する、ＡとＣとを有する、ＢとＣとを有する、及び／又はＡと、Ｂと、Ｃとを有するシステムなどを含むが、これらに限られない）。

本開示の実施例は、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報、複数の交通対象の位置情報及び特徴情報を含む初期交通データを取得することを含む交通データの処理方法を提供した。その後、車両現在位置情報と複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定する。続いて、特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得して、少なくとも１つの交通データ集合に基づいて車両をナビゲイトする。

図１は、本開示の一実施例による交通データの処理方法の適用シーンを模式的に示している。

図１に示す適用シーン１００では、本開示の実施例の交通データの処理方法は、例えば、電子機器によって実行され得る。電子機器は、スマートフォン、コンピュータ、サーバなどを含んでもよい。一例では、電子機器は、データを処理する機能を備える、車両のコンピュータシステムを含んでもよい。

本開示の実施例では、電子機器は、例えば複数のデータソースからの初期交通データ１１０を取得する。複数のデータソースは、車両センサー、サーバなどを含むが、これらに限られない。その中、車両センサーは、例えば車両に設置された測位センサー、速度センサー、イメージセンサーなどを含む。サーバは、例えばクラウドサーバなどを含み、このサーバに多量の交通データを記憶している。

本開示の実施例では、電子機器は、車両センサーから車両に対する初期交通データ１１０を取得してもよく、サーバから車両に対する初期交通データ１１０を取得してもよい。この初期交通データ１１０には、複数のタイプの交通データが含まれるため、これらのタイプの交通データが混雑し、これによって、初期交通データ１１０を解析して車両をナビゲイトすることが困難である。

したがって、本開示の実施例は、初期交通データ１１０を処理することで、交通データ集合１２０を取得し、交通データ集合１２０は、複数の交通データ集合１２１、１２２、１２３を含み、複数の交通データ集合１２１、１２２、１２３のそれぞれは、１つのタイプのデータ集合である。

複数の交通データ集合１２１、１２２、１２３を取得した後に、複数の交通データ集合１２１、１２２、１２３をそれぞれナビゲーションモデル１３０に入力して解析処理を行ってもよく、これによって、ナビゲーションモデル１３０がナビゲーション情報１４０を出力して、車両がナビゲーション情報１４０に基づいてナビゲイトすることができる。その中、ナビゲーションモデル１３０は、ディープラーニングモデルであってもよい。

本開示の実施例では、初期交通データを処理することで複数の交通データ集合を取得することにより、ナビゲーションモデルが複数の交通データ集合を解析して、ナビゲーションモデルの解析正確性を向上して、ナビゲーション効果を向上した。

本開示の実施例は、交通データの処理方法を提供した。図１の適用シーンに合わせて、図２～図１０を参照して本開示の例示的な実施形態による交通データの処理方法を説明する。

図２は、本開示の一実施例による交通データの処理方法のフローチャートを模式的に示している。

図２に示すように、本開示の実施例の交通データの処理方法２００は、例えば操作Ｓ２１０～操作Ｓ２３０を含んでよい。

操作Ｓ２１０において、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報と、複数の交通対象の位置情報及び特徴情報とを含む初期交通データを取得する。

操作Ｓ２２０において、車両現在位置情報と複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定する。

操作Ｓ２３０において、特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することによって、少なくとも１つの交通データ集合に基づいて車両をナビゲイトする。

本開示の実施例において、初期交通データは、例えば車両センサーからのデータとサーバからのデータとを含む。

車両センサーからのデータは、車両の現在位置情報を含む車両データを含んでもよい。サーバのデータは、車両周囲の道路状況データを含んでもよく、道路状況データは、複数の交通対象の対象データを含み、対象データは、例えば位置情報や属性情報などを含み、属性情報は、交通対象の標識を含んでもよい。交通対象は、道路、興味点などを含むが、これらに限られない。興味点は、学校、銀行、飲食店、ガソリンスタンド、病院、スーパーマーケットなどを含む。

例示的に、車両は、車両現在位置情報をサーバに送信して、サーバは、車両現在位置情報に基づいて、車両に車両周囲の道路状況データを送信してもよい。

本開示の実施例において、初期交通データは、例えば幾つかのデータのタイプを表す特徴情報をさらに含んでもよい。例えば、初期交通データが「車両現在位置はＡ位置である」を含むことを例として、この初期交通データの特徴情報は、例えば「車両現在位置」を含み、この特徴情報に基づいて初期交通データ「車両現在位置はＡ位置である」のタイプが分る。

初期交通データには多種のタイプのデータが含まれるため、この初期交通データが多くて乱雑であり、ナビゲイト解析を行うのに不利である。したがって、車両が初期交通データを取得した後に、まず、車両現在位置情報と複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定し、相対的位置関係と特徴情報とに基づいて処理初期交通データを処理することによって、複数の交通データ集合を取得してもよく、それぞれの交通データ集合内のデータは、例えば同一タイプのデータである。

例えば、１つの交通データ集合は、車両自体のデータと車両が所在する現在道路の道路データとを含んでもよく、この交通データ集合内のデータと車両との相関性が高い。別の交通データ集合は、車両が所在する現在道路と隣接する近隣道路の道路データを含んでもよく、この交通データ集合内のデータと車両との相関性がやや低い。さらに別の交通データ集合は、車両から遠い道路の道路データを含んでもよく、この交通データ集合内のデータと車両との相関性が低い。

本開示の実施例において、初期交通データを処理することで、複数の交通データ集合を取得し、各交通データ集合と車両との相関性が異なる。複数の交通データ集合を取得した後に、車両をナビゲイトするように複数の交通データ集合を解析し処理してもよい。複数の交通データ集合は、異なるタイプのデータであるため、複数の交通データ集合に基づいて、データの解析及び処理をし易くなり、これによって、データ解析処理の効率及び正確性を向上し、車両をナビゲイトする効果を向上した。

図３は、本開示の一実施例による交通データの処理方法の模式図を模式的に示している。

図３に示すように、例えば初期交通データ３１０を処理して、複数の交通データ集合を取得する。複数の交通データ集合は、例えば第１の交通データ集合３３１、第２の交通データ集合３３２、第３の交通データ集合３３３を含む。

具体的に、まず、初期交通データ３１０に対してデータ分類を行って、初期交通データ３１０を第１の種別３２１、第２の種別３２２、第３の種別３２３に区分する。

その中、第１の種別３２１には、例えば車両自体のデータ、車両が所在する現在道路の道路データなどが含まれる。第２の種別３２２には、例えば車両が所在する現在道路と隣接する近隣道路の道路データが含まれる。第３の種別３２３には、例えば車両から遠い道路の道路データ又は車両から遠い興味点のデータが含まれる。

本開示の実施例において、第１の種別３２１は、例えば「車両速度：５０ｋｍ／ｈ」、「車両位置：Ａ位置」、「車両と目的地との距離９０ｋｍ」、「道路１標識：Ｄ１」、「道路１位置：Ａ_１」を含む。この第１の種別３２１のデータには、車両自体の速度や、位置などのデータが含まれ、車両が所在する現在道路（道路１）の道路データがさらに含まれ、道路データは、道路標識や、道路位置などを含む。ただし、車両の位置と道路１の位置とに基づいて、車両と道路１とが近い、即ち車両が道路１にあることが分り、これによって、道路１の相関データを第１の種別３２１に区分してもよい。

本開示の実施例において、第２の種別３２２は、例えば「道路２標識：Ｄ２」、「道路２位置：Ａ_２」、「車両と道路２との距離：１０ｋｍ」を含む。この第２の種別３２２は、車両が所在する現在道路（道路１）と隣接する近隣道路（道路２）の道路データを含み、道路データは、道路標識、道路位置、車両と道路との距離などを含む。ただし、道路１と道路２との位置に基づいて、道路２が道路１と隣接すると判定し、これによって、道路２の相関データを第２の種別３２２に区分してもよい。

本開示の実施例において、第３の種別３２３は、例えば「道路３標識：Ｄ３」、「道路３位置：Ａ_３」、「学校の位置：Ａ_４」を含む。この第３の種別３２３は、車両から遠い道路（道路３）の道路データ又は車両から遠い興味点（学校）のデータを含み、興味点（学校）が例えば道路３の両側に位置する。その中、道路３と車両との位置に基づいて、道路３が車両から遠いと判定し、これによって、道路３の相関データ及び道路３の両側の興味点の相関データを第３の種別３２３に区分してもよい。

初期交通データを分類して第１の種別３２１、第２の種別３２２、第３の種別３２３を取得した後に、各種別をそれぞれ処理して第１の種別３２１に対応する第１の交通データ集合３３１、第２の種別３２２に対応する第２の交通データ集合３３２、第３の種別３２３に対応する第３の交通データ集合３３３を取得してもよい。

第１の種別３２１について、その種別内のデータを修正し、修正後に得られた第１の種別３２１を第１の交通データ集合３３１としてもよい。例えば、第１の種別３２１内の「車両と目的地との距離９０ｋｍ」が誤ると判定した場合、「車両と目的地との距離９０ｋｍ」を「車両と目的地との距離１００ｋｍ」に修正してもよい。その中、第１の交通データ集合３３１は「車両与目的地との距離１００ｋｍ」を含む。

第２の種別３２２について、その種別内のデータを修正し、修正後に得られた第２の種別３２２を第２の交通データ集合３３２としてもよい。例えば、第２の種別３２２内の「車両と道路２との距離：１０ｋｍ」が誤ると判定した場合、「車両と道路２との距離：１０ｋｍ」を「車両と道路２との距離：１２ｋｍ」に修正してもよい。その中、第２の交通データ集合３３２は「車両と道路２との距離：１２ｋｍ」を含む。

第３の種別３２３について、その種別内のデータを追加し、追加されたデータと第３の種別３２３のデータとを共に第３の交通データ集合３３３としてもよい。例えば、追加されたデータは「道路３の方向：真北方向」である。その中、第３の交通データ集合３３３は「道路３の方向：真北方向」を含む。

本開示の実施例において、初期交通データを分類し処理して複数の交通データ集合を取得し、複数の交通データ集合内のデータの正確性が高く、データ情報が全面であり、これによって、複数の交通データ集合に基づいてナビゲイト解析を行う時にナビゲーション解析の正確性を向上し、さらに車両をナビゲイトする効果を向上する。

図３の模式図に合わせて、図４～図６を参照して第１の交通データ集合と、第２の交通データ集合と、第３の交通データ集合とを如何に取得するかについて説明する。

図４は、本開示の一実施例による第１の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。

図４に示すように、初期交通データの特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して第１の交通データ集合を取得することは、例えば操作Ｓ４３１～操作Ｓ４３３を含んでもよく、その中、操作Ｓ４３３は、例えば操作Ｓ４３３１～操作Ｓ４３３５を含む。

本開示の実施例において、特徴情報は、例えばキーワードを含む。キーワードは、予め設定された複数のキーワードを含んでもよい。

操作Ｓ４３１において、初期交通データからキーワードを有する交通データを車両データとして特定する。

本開示の実施例において、自然言語処理技術によって車両データを取得する。例えば、予め設定されたキーワードは「車両速度」、「車両位置」、「車両と目的地との距離」などを含む。自然言語処理技術によって、初期交通データからこれらのキーワードを有する交通データを車両データとして特定する。例えば、特定された車両データは、「車両速度：５０ｋｍ／ｈ」、「車両位置：Ａ位置」、「車両と目的地との距離９０ｋｍ」などを含む。その中、車両データは、車両現在の走行方向を表すフロント方向をさらに含んでもよい。

操作Ｓ４３２において、相対的位置関係に基づいて、初期交通データから車両が所在する現在道路の道路データを特定する。

例えば、初期交通データには、道路１の道路データ、道路２の道路データ、道路３の道路データが含まれ、各道路は位置情報を有し、相対的位置情報は、例えば車両と各道路との相対的位置を表す。相対的位置に基づいて、複数の道路から車両の現在道路を特定し、例えば、所在する現在道路は道路１であり、そして、現在道路（道路１）の道路データを取得し、現在道路の道路データは、例えば「道路１標識：Ｄ１」、「道路１位置：Ａ_１」などを含む。

操作Ｓ４３３において、車両データと現在道路の道路データとに基づいて、第１の交通データ集合を特定する。

一例において、直接に車両データと現在道路の道路データとを第１の交通データ集合としてもよい。或いは、車両データ又は現在道路の道路データを処理して第１の交通データ集合を取得してもよい。具体的に、車両データ又は現在道路の道路データを修正して、修正後のデータを第１の交通データ集合としてもよい。具体的に、操作Ｓ４３３１～操作Ｓ４３３５を参照する。

本開示の実施例において、車両データは、第１の目標距離と車両現在位置情報とを含み、第１の目標距離は車両現在位置と目的地との間の距離である。例えば、車両データは、「車両と目的地との距離９０ｋｍ」及び「車両位置：Ａ位置」を含む場合、第１の目標距離は９０ｋｍであり、車両現在位置情報はＡ位置である。

操作Ｓ４３３１において、目的地の位置情報を取得する。この目的地の位置情報は、例えば初期交通データから取得されてもよく、例えば、目的地の位置情報はＢ位置であってもよい。

操作Ｓ４３３２において、車両現在位置情報と目的地の位置情報とに基づいて、車両の現在位置と目的地との間の第１の参考距離を算出する。例えば、Ａ位置とＢ位置とに基づいて、Ａ位置とＢ位置との間の距離を第１の参考距離として特定する。例えば、第１の参考距離は１００ｋｍである。その中、第１の参考距離はリアルタイム的に算出された距離であり、この距離の正確性が高い。

操作Ｓ４３３３において、第１の目標距離と第１の参考距離との間の差が第１の所定閾値よりも大きいかを判定する。大きいと判定した場合、操作Ｓ４３３４を実行し、そうでないと、終了する。

操作Ｓ４３３４において、第１の目標距離と第１の参考距離との間の差が第１の所定閾値よりも大きい場合、車両データ内の第１の目標距離を第１の参考距離に置換えて、更新後の車両データを取得する。

例えば、第１の所定閾値が５ｋｍであることを例として、第１の目標距離９０ｋｍと第１の参考距離１００ｋｍとの間の差１０ｋｍが第１の所定閾値５ｋｍよりも大きいことは、初期交通データの中の第１の目標距離にエラーがあることを表すため、車両データの中の第１の目標距離９０ｋｍを１００ｋｍに置換えてもよい。得られた更新後の車両データには、例えば「車両と目的地との距離１００ｋｍ」が含まれる。

操作Ｓ４３３５において、更新後の車両データと現在道路の道路データとを第１の交通データ集合として特定する。

本開示の実施例は、キーワードによって車両データを特定し、車両と道路との相対的位置に基づいて車両が所在する現在道路を特定し、その後、車両データと現在道路の道路データとを処理して第１の交通データ集合を取得する、と考えられる。データ処理は、例えば車両データを修正することを含む。これから分るように、本開示の実施例の技術案によって、第１の交通データ集合のデータ正確性が高く、これによって、第１の交通データ集合に基づいてナビゲイト解析を行う時に、ナビゲーション解析の正確性を向上し、さらに車両をナビゲイトする効果を向上することができる。

本開示の実施例において、第１の交通データ集合は、現在道路の車道数、各車道の方向、車両の現在状態などをさらに含んでもよい。その中、車両の現在状態は、車両がナビゲーション状態、巡航状態、停車状態にあることを含む。なお、第１の交通データ集合は、車両前方所定距離（例えば３００ｍ）内のすべての道路の道路標識をさらに含んでもよく、道路標識は道路名称及び各道路の道路特徴点を含み、この道路特徴点は例えば道路の弯曲形状を表す。

図５は、本開示の一実施例による第２の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。

図５に示すように、初期交通データの特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して第２の交通データ集合を取得することは、例えば操作Ｓ５３１～操作Ｓ５３３を含んでもよく、その中、操作Ｓ５３３は、例えば操作Ｓ５３３Ａ及び／又は操作Ｓ５３３Ｂを含む。操作Ｓ５３３Ａは、例えば操作Ｓ５３３１Ａ～操作Ｓ５３３４Ａを含み、操作Ｓ５３３Ｂは、例えば操作Ｓ５３３１Ｂ～操作Ｓ５３３６Ｂを含む。

本開示の実施例において、複数の交通対象は複数の道路を含み、初期交通データは複数の道路の道路データを含む。

操作Ｓ５３１において、相対的位置関係に基づいて、複数の道路の道路データから車両が所在する現在道路の道路データを特定する。

操作Ｓ５３２において、相対的位置関係と現在道路の道路データとに基づいて、複数の道路の道路データから近隣道路の道路データを特定し、近隣道路と現在道路との間の位置関係が第１の所定位置関係を満たす。

例えば、初期交通データには、道路１の道路データ、道路２の道路データ、道路３の道路データが含まれ、各道路は位置情報を有し、相対的位置情報は、例えば車両と各道路との相対的位置を表す。相対的位置に基づいて、複数の道路から車両の現在道路を特定し、例えば、所在する現在道路が道路１であり、現在道路（道路１）の道路データを取得し、現在道路の道路データは、例えば、「道路１標識：Ｄ１」、「道路１位置：Ａ_１」などを含む。

その中、相対的位置関係は、複数の道路の間の相対的位置を表し、相対的位置関係に基づいて、現在道路に近い近隣道路を特定することができ、第１の所定位置関係は、例えば近隣道路と現在道路とが直接に接続され、且つ近隣道路が、車両が現在道路から走行しようとする道路であることを含む。

例示的に、近隣道路は、例えば道路２であり、近隣道路の道路データは、道路標識、道路位置、道路特徴点情報を含むが、これらに限られない。この道路特徴点は、例えば、道路の弯曲形状を表す。一例において、近隣道路の道路データは、「道路２標識：Ｄ２」、「道路２位置：Ａ_２」、「車両と道路２との距離：１０ｋｍ」などを含む。

操作Ｓ５３３において、近隣道路の道路データと車両現在位置情報との少なくとも１つに基づいて、第２の交通データ集合を特定する。

一例において、直接に近隣道路の道路データを第２の交通データ集合としてもよい。

別の例において、車両現在位置情報に基づいて近隣道路の道路データを修正し、修正後の近隣道路の道路データを第２の交通データ集合としてもよい。具体的に、以下の操作Ｓ５３３Ａ又は操作Ｓ５３３Ｂを参照する。

一例において、近隣道路の道路データを修正することは、道路データの中の距離データを修正することを含む。具体的に、操作Ｓ５３３Ａを参照し、操作Ｓ５３３Ａは、例えば操作Ｓ５３３１Ａ～操作Ｓ５３３４Ａを含む。

本開示の実施例において、近隣道路の道路データは第２の目標距離を含み、第２の目標距離は車両現在位置と近隣道路の特徴点との間の距離である。例えば、近隣道路の道路データは「車両と道路２との距離：１０ｋｍ」を含み、第２の目標距離は１０ｋｍである。

操作Ｓ５３３１Ａにおいて、車両現在位置情報と近隣道路の特徴点の位置情報とに基づいて、車両の現在位置と近隣道路の特徴点との間の第２の参考距離を算出する。

その中、車両現在位置情報は、例えば初期交通データから得られる。近隣道路は、例えば複数の特徴点を含み、第２の参考距離は、例えば車両現在位置情報と特定の１つの特徴点との間の距離であり、この特定の１つの特徴点は、例えば複数の特徴点の中、車両に最も近い特徴点であり、言い換えれば、この特定の１つの特徴点は、車両が近隣道路まで走行した時に経過した１つ目の特徴点である。

例示的に、算出された第２の参考距離は、例えば１２ｋｍである。その中、第２の参考距離はリアルタイム的に算出された距離であり、この距離の正確性が高い。

操作Ｓ５３３２Ａにおいて、第２の目標距離と第２の参考距離との間の差が第２の所定閾値よりも大きいかを判定する。大きいと判定した場合、操作Ｓ５３３３Ａを実行し、そうでないと、終了する。

操作Ｓ５３３３Ａにおいて、第２の目標距離と第２の参考距離との間の差が第２の所定閾値よりも大きい場合、近隣道路の道路データの中の第２の目標距離を第２の参考距離に置換えて、更新後の近隣道路の道路データを取得する。

例えば、第２の所定閾値が１ｋｍであることを例として、第２の目標距離１０ｋｍと第２の参考距離１２ｋｍとの間の差２ｋｍが、第２の所定閾値１ｋｍよりも大きいことは、初期交通データの中の第２の目標距離にエラーがあることを表すため、近隣道路の道路データの中の第２の目標距離１０ｋｍを１２ｋｍに置換えてもよい。得られた更新後の近隣道路の道路データには、例えば「車両と道路２との距離：１２ｋｍ」が含まれる。

操作Ｓ５３３４Ａにおいて、更新後の近隣道路の道路データを第２の交通データ集合として特定する。

本開示の実施例は、近隣道路の道路データを処理することで第２の交通データ集合を取得し、データ処理は、例えば道路データの中の距離を修正することを含む、と考えられる。これから分るように、本開示の実施例の技術案によって、第２の交通データ集合のデータ正確性が高く、これによって、第２の交通データ集合に基づいてナビゲイト解析を行う時に、ナビゲーション解析の正確性を向上し、さらに車両をナビゲイトする効果を向上する。

別の例において、近隣道路の道路データを修正することは、道路データの中の方向データを修正することを含む。具体的に、操作Ｓ５３３Ｂを参照し、操作Ｓ５３３Ｂは、例えば操作Ｓ５３３１Ｂ～操作Ｓ５３３６Ｂを含む。

本開示の実施例において、近隣道路の道路データは、近隣道路の相対的目標方向を含み、この相対的目標方向は、例えば現在道路に対する近隣道路の方向を表す。例えば、近隣道路の道路データは、「道路１に対する道路２の方向は、真北方向である」を含む。相対的目標方向は、例えば真北方向である。

操作Ｓ５３３１Ｂにおいて、車両現在位置情報と近隣道路の第１の特徴点の位置情報とに基づいて、車両の現在位置から近隣道路の第１の特徴点に指す第１の方向を算出する。

操作Ｓ５３３２Ｂにおいて、近隣道路の第１の特徴点の位置情報と近隣道路の第２の特徴点の位置情報とに基づいて、第１の特徴点から第２の特徴点に指す第２の方向を算出する。

その中、近隣道路は、複数の特徴点を含み、第１の特徴点は、例えば複数の特徴点の中、車両に最も近い特徴点であり、言い換えれば、この第１の特徴点は、車両が近隣道路まで走行した時に経過した１つ目の特徴点である。第２の特徴点は、複数の特徴点の中、道路中間位置にある特徴点である。

操作Ｓ５３３３Ｂにおいて、第１の方向と第２の方向とに基づいて、第１の方向と第２の方向との間の相対的参考方向を特定する。

例えば、第１の方向が真北方向であり、第２の方向が北から東に１５°偏る方向である場合、第１の方向と第２の方向との間の相対的参考方向は、例えば「北から東に１５°偏る方向」である。その中、相対的参考方向は、リアルタイム的に算出された方向であり、この方向の正確性が高い。

操作Ｓ５３３４Ｂにおいて、相対的目標方向と相対的参考方向との間の夾角が所定夾角よりも大きいかを判定する。大きいと判定した場合、操作Ｓ５３３５Ｂを実行し、そうでないと、終了する。

操作Ｓ５３３５Ｂにおいて、相対的目標方向と相対的参考方向との間の夾角が所定夾角よりも大きい場合、近隣道路の道路データの中の相対的目標方向を相対的参考方向に置換えて、更新後の近隣道路の道路データを取得する。

所定夾角が１０°であることを例として、相対的目標方向「真北方向」と相対的参考方向「北から東に１５°偏る方向」との間の夾角１５°が、所定夾角１０°よりも大きいことは、初期交通データの中の相対的目標方向にエラーが存在することを表すため、近隣道路の道路データの中の相対的目標方向「真北方向」を「北から東に１５°偏る方向」に置換えてもよい。得られた更新後の近隣道路の道路データには、例えば「道路１に対する道路２の方向は、北から東に１５°偏る方向である」が含まれる。

操作Ｓ５３３６Ｂにおいて、更新後の近隣道路の道路データを第２の交通データ集合として特定する。

本開示の実施例は、近隣道路の道路データを処理することで第２の交通データ集合を取得し、データ処理は、例えば道路データの中の方向を修正することを含む、と考えられる。これから分るように、本開示の実施例の技術方案によって、第２の交通データ集合のデータ正確性が高く、これによって、第２の交通データ集合に基づいてナビゲイト解析を行う時に、ナビゲーション解析の正確性を向上し、さらに車両をナビゲイトする効果を向上する。

図６は、本開示の一実施例による第３の交通データ集合を取得するフローチャートを模式的に示している。

図６に示すように、初期交通データの特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して第３の交通データ集合を取得することは、例えば操作Ｓ６３１～操作Ｓ６３３を含んでもよく、その中、操作Ｓ６３３は、例えば操作Ｓ６３３１～操作Ｓ６３３３を含み、操作Ｓ６３３２は、例えば操作Ｓ６３３２Ａ～Ｓ６３３２Ｄを含む。

本開示の実施例において、初期交通データは、各交通対象の対象データを含み、交通対象は、例えば道路や興味点を含む。

操作Ｓ６３１において、相対的位置関係に基づいて、複数の対象の対象データから１つの交通対象の対象データを、車両が所在する現在道路の道路データとして特定する。

操作Ｓ６３２において、相対的位置関係と現在道路の道路データとに基づいて、複数の対象の対象データから少なくとも１つの交通対象の対象データを特定し、少なくとも１つの交通対象と現在道路との間の位置関係は第２の所定位置関係を満たす。

本開示の実施例において、相対的位置関係は、複数の交通対象の間の相対的位置を表し、相対的位置関係に基づいて現在道路から遠い少なくとも１つの交通対象を特定することができ、遠い少なくとも１つの交通対象は、例えば遠距離道路と遠距離道路の両側の興味点とを含む。第２の所定位置関係は、例えば遠距離道路と現在道路との間の距離が遠いことを含み、即ち、遠距離道路と現在道路との間に少なくとも１つの他の道路を有する。

例示的に、遠距離道路は、例えば道路３であり、遠距離道路の道路データは、道路標識、道路位置、道路特徴点情報を含むが、これらに限られず、この道路特徴点は、例えば道路の弯曲形状を表す。例えば、遠距離道路の道路データは、「道路３標識：Ｄ３」、「道路３位置：Ａ_３」などを含む。遠距離道路の両側の興味点は、例えば学校を含み、興味点データは、例えば「学校位置：Ａ_４」を含む。

操作Ｓ６３３において、少なくとも１つの交通対象の対象データに基づいて、第３の交通データ集合を特定する。

一例において、直接に少なくとも１つの交通対象の対象データを第３の交通データ集合としてもよい。例えば、遠距離道路のデータと遠距離道路の両側の興味点のデータとを第３の交通データ集合とする。

別の例において、既存の少なくとも１つの交通対象の対象データに基づいて、少なくとも１つの交通対象に対する対象データを追加し、既存の対象データと追加された対象データを第３の交通データ集合としてもよい。具体的に、以下の操作Ｓ６３３１～操作Ｓ６３３３を参照する。

本開示の実施例において、少なくとも１つの交通対象は、例えば少なくとも１つの道路を含み、交通対象の対象データは、道路データを含み、道路データは、道路の特徴点を含む。

操作Ｓ６３３１において、少なくとも１つの道路から目標道路を特定する。その中、目標道路は、少なくとも１つの道路のいずれであってもよい。

操作Ｓ６３３２において、少なくとも１つの道路それぞれの特徴点に基づいて、目標道路の方向データを特定する。その中、この方向データは、例えばこの目標道路に対して追加されたデータである。

操作Ｓ６３３３において、目標道路の方向データを第３の交通データ集合として特定する。即ち、初期交通データには目標道路の方向データが存在せず、目標道路の方向データを追加し、追加された目標道路の方向データを第３の交通データ集合とする。

その中、操作Ｓ６３３２は、例えば操作Ｓ６３３２Ａ～操作Ｓ６３３２Ｄを含む。

本開示の実施例において、少なくとも１つの道路は複数の道路を含む。

操作Ｓ６３３２Ａにおいて、特徴点に基づいて、目標道路の方向と第１の道路の方向とを特定し、そして、目標道路の方向と第１の道路の方向との間の相対的方向を特定し、第１の道路は、複数の道路の中、目標道路と隣接する道路である。

操作Ｓ６３３２Ｂにおいて、第１の道路の第１の特徴点から目標道路の起始特徴点に指す方向を起始方向として特定する。第１の道路は、例えば進入道路であり、即ち、車両が第１の道路から目標道路まで走行することができる。第１の特徴点は、例えば車両が第１の道路を走行した時に経過した１つ目の特徴点である。

操作Ｓ６３３２Ｃにおいて、目標道路の終止特徴点から第２の道路の第２の特徴点に指す方向を終止方向として特定し、その中、第２の道路は、複数の道路の中、目標道路と隣接する道路である。第２の道路は、例えば脱出道路であり、即ち、車両が目標道路から第２の道路まで走行することができる。第２の特徴点は、例えば車両が第２の道路を走行した時に経過した最後の特徴点である。

操作Ｓ６３３２Ｄにおいて、相対的方向、起始方向、終止方向を目標道路の方向データとする。

本開示の実施例は、対象データを処理することで第３の交通データ集合を取得し、データ処理は、例えば対象データに対して追加処理を行うことを含む、と考えられる。これから分るように、本開示の実施例の技術案によって、第３の交通データ集合のデータがより豊富になり、これによって、第２の交通データ集合に基づいてナビゲイト解析を行う時にナビゲーション解析の正確性を向上し、さらに車両をナビゲイトする効果を向上する。

以下、図７から図９に合わせて方向データを如何に取得するかについて説明する。

図７は、本開示の一実施例による相対的方向を取得する模式図を模式的に示している。

図７に示すように、目標道路７１０の方向が方向Ａ_１であり、第１の道路７２０の方向が方向Ｂ_１であり、方向Ａ_１と方向Ｂ_１との間の相対的方向は、例えば角度α_１で表される。角度α_１が反時計回りである場合、負であることを示し（図７の左図に示すように）、角度α_１が時計回りである場合、正であることを示す（図７の右図に示すように）。

図８は、本開示の一実施例による起始方向を取得する模式図を模式的に示している。

図８に示すように、目標道路８１０の起始特徴点は特徴点Ｐ_１であり、第１の道路８２０の第１の特徴点は特徴点Ｑ_１であり、第１の道路８２０の第１の特徴点Ｑ_１から目標道路８１０の起始特徴点Ｐ_１に指す方向を起始方向Ｂ_２として特定し、起始方向Ｂ_２は例えば角度α_２で表され、角度α_２は、例えば起始方向Ｂ_２と真北方向Ａ_２との間の夾角であり、その中、角度が時計回りである場合は正である。

図９は、本開示の一実施例による終止方向を取得する模式図を模式的に示している。

図９に示すように、目標道路９１０の終止特徴点は特徴点Ｐ_２であり、第２の道路９２０の第２の特徴点は特徴点Ｑ_２であり、目標道路９１０の終止特徴点Ｐ_２から第２の道路９２０の第２の特徴点Ｑ_２に指す方向を終止方向Ｂ_３として特定し、終止方向Ｂ_３は例えば角度α_３で表され、角度α_３は、例えば終止方向Ｂ_３と真北方向Ａ_３との間の夾角であり、その中、角度が時計回りである場合は正である。

図１０は、本開示の一実施例による近隣道路の模式図を模式的に示している。

図１０に示すように、近隣道路は、現在道路１０１０と直接に繋がり、且つ車両が現在道路１０１０から走行しようとする道路１０２０を除いて、進入道路１０３０と脱出道路１０４１、１０４２とを含んでもよい。

その中、第２の交通データ集合は、道路１０２０の道路データを除いて、進入道路１０３０と脱出道路１０４１、１０４２との道路データを含んでもよい。

具体的に、現在道路１０１０の位置１０１１は、例えば車両が所在する位置である。道路１０２０は、特徴点１０２１を含み、該特徴点１０２１は、例えば道路１０２０の１つ目の特徴点である。位置１０１１から特徴点１０２１までの間に複数の特徴点を有し、各特徴点は位置情報を有する。その中、第２の交通データ集合は、例えば特徴点１０２１の位置情報及び標識情報、位置１０１１から特徴点１０２１までの間の複数の特徴点の位置情報をさらに含み、一例において、特徴点１０２１の標識は、例えば道路１０２０の標識で表される。

前文で言及した第２の参考距離は、例えば位置１０１１と特徴点１０２１との間の距離である。

第２の交通データ集合は、位置１０１１と特徴点１０２１との間の交差点データをさらに含んでもよく、交差点データは、交差点標識と位置とを含む。第２の交通データ集合は、進入道路と脱出道路との間の相対的角度又は方向をさらに含んでもよい。

第２の交通データ集合は、進入道路の車道数及び道路標識、脱出道路の車道数及び道路標識をさらに含んでもよい。その中、進入道路の道路終点と道路１０２０の起点とが同一の特徴点であり、脱出道路の道路起点と道路１０２０の終点とが同一の特徴点である。

第２の交通データ集合は、進入道路及び脱出道路それぞれの複数の特徴点をさらに含んでもよい。

第２の交通データ集合内の各データが初期交通データから取得される、と考えられ、例えば、自然言語処理技術で初期交通データを処理して、初期交通データの中の所定キーワードを有するデータを第２の交通データ集合として取得する。

本開示の実施例において、第３の交通データ集合は、複数の交通対象の対象データを含み、交通対象は、道路と興味点とを含む。具体的に、第３の交通データ集合には、各道路の標識、長さ、道路タイプなどが含まれる。道路タイプは、高速道路、都市高速道路、国道、省道、県道、町道路、他の道路、九級道路、フェリー・ボート、行人道路などを含む。第３の交通データ集合には、各道路の車道数及び車道方向、道路通行許可マークなどがさらに含まれてもよい。道路通行許可マークは、順方向通行、逆方向通行、双方向通行などを含む。第３の交通データ集合には、各道路の複数の特徴点、横断歩道特徴点などがさらに含まれてもよい。

第３の交通データ集合には、興味点タイプ、興味点と車両との距離、興味点の詳細アドレス、興味点の消費価格、ユーザによる興味点の評価情報などがさらに含まれる。興味点タイプは、ガソリンスタンド、飲食店、旅館などを含む。

第３の交通データ集合内の各データが初期交通データから取得されてもよく、例えば、自然言語処理技術で初期交通データを処理して、初期交通データの中の所定キーワードを有するデータを第３の交通データ集合として取得してもよい、と考えられる。

図１１は、本開示の一実施例による交通データの処理装置のブロック図を模式的に示している。

図１１に示すように、本開示の実施例の交通データの処理装置１１００は、例えば取得モジュール１１１０と、特定モジュール１１２０と、処理モジュール１１３０とを含む。

取得モジュール１１１０は、車両に対する初期交通データを取得するために用いられ、その中、初期交通データは、車両現在位置情報、複数の交通対象の位置情報及び特徴情報を含む。本開示の実施例によれば、取得モジュール１１１０は、例えば前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２１０を実行することができ、ここで説明を繰り返さない。

特定モジュール１１２０は、車両現在位置情報と複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定するために用いられる。本開示の実施例によれば、特定モジュール１１２０は、例えば前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２２０を実行することができ、ここで説明を繰り返さない。

処理モジュール１１３０は、特徴情報と相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することで、少なくとも１つの交通データ集合に基づいて車両をナビゲイトするために用いられる。本開示の実施例によれば、処理モジュール１１３０は、例えば前文で図２を参照して説明した操作Ｓ２３０を実行することができ、ここで説明を繰り返さない。

本開示の実施例によれば、本開示は、電子機器、読取可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム製品をさらに提供した。

図１２は、本開示の実施例による交通データ処理用の電子機器のブロック図を模式的に示している。

図１２は、本開示の実施例を実施するために用いられる例示電子機器１２００の模式的ブロック図を示している。電子機器１２００は、様々な形式のデジタルコンピュータ、例えば、ラップトップ型コンピュータと、デスクトップコンピュータと、ワークベンチと、パーソナル・デジタル・アシスタントと、サーバと、ブレードサーバと、大型コンピュータと、他の適宜なコンピュータとを表す旨である。電子機器は、様々な形式の移動装置、例えば、パーソナル・デジタル・アシスタントと、携帯電話と、スマートフォンと、ウェアラブル機器と、他の類似する計算装置とを表してもよい。本文に示す部品と、それらの接続及び関係と、それらの機能とは単に例示であり、本文で説明した及び／又は要求した本開示の実現を限定することを意図しない。

図１２に示すように、機器１２００は、計算手段１２０１を含み、それがリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１２０２に記憶されたコンピュータプログラム又は記憶手段１２０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２０３にロードされたコンピュータプログラムに基づいて、各種の適宜な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ１２０３には、機器１２００の操作に必要な各種プログラム及びデータが記憶されてもよい。計算手段１２０１と、ＲＯＭ１２０２と、ＲＡＭ１２０３とは、バス１２０４を介して接続される。入力・出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１２０５もバス１２０４に接続される。

機器１２００における複数の部品は、Ｉ／Ｏインターフェース１２０５に接続され、キーボード、マウスなどの入力手段１２０６と、各種タイプのディスプレイ、スピーカなどの出力手段１２０７と、磁気ディスク、光ディスクなどの記憶手段１２０８と、ネットワークカード、モデム、無線通信送受信機などの通信手段１２０９とを含む。通信手段１２０９は、機器１２００がインターネットといったコンピュータネットワーク及び／又は各種電気通信ネットワークを介して他の機器と情報・データをやりとりすることを可能にする。

計算手段１２０１は、各種の処理及び計算能力を有する汎用及び／又は専用処理コンポーネントであってもよい。計算手段１２０１の幾つかの例示は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）と、図形処理ユニット（ＧＰＵ）と、各種の専用の人工知能（ＡＩ）計算チップと、各種の機器学習モデルアルゴリズムを実行する計算ユニットと、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）と、任意の適宜なプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラなどを含むが、これらに限られない。計算手段１２０１は、前文で説明した各方法及び処理、例えば交通データの処理方法を実行する。例えば、幾つかの実施例において、交通データの処理方法は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現されてもよく、それが機器読取可能な媒体、例えば記憶手段１２０８に有形的に含まれる。幾つかの実施例において、コンピュータプログラムの一部又は全部がＲＯＭ１２０２及び／又は通信手段１２０９を介して機器１２００上にロード及び／又はインストールされ得る。コンピュータプログラムがＲＡＭ１２０３にロードされ、計算手段１２０１によって実行される時に、前文で説明した交通データの処理方法の１つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、他の実施例において、計算手段１２０１が他の任意の適宜な方式を介して（例えば、ファームウェアを介して）交通データの処理方法を実行するように配置される。

本文で以上に説明したシステム及び技術の各種実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ）、専用標準製品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップのシステム（ＳＯＣ）、負荷プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組合せで実現され得る。これらの各種実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実行されることを含んでもよく、この１つ又は複数のコンピュータプログラムが、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上に実行及び／又は解釈されてもよく、このプログラマブルプロセッサは専用又は汎用プログラマブルプロセッサであり、記憶システムと、少なくとも１つの入力装置と、少なくとも１つの出力装置とから、データ及びコマンドを受信し、データ及びコマンドをこの記憶システムと、この少なくとも１つの入力装置と、この少なくとも１つの出力装置とに転送してもよい。

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せによって書かれてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供されて、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行される時にフローチャート及び／又はブロック図に規定された機能・操作が実施されるようにしてもよい。プログラムコードは、完全に機器上に実行されてもよいし、部分的に機器上に実行されてもよく、独立ソフトウェアパッケージとして部分的に機器上に実行され且つ部分的に遠距離機器上に実行され、或いは完全に遠距離機器又はサーバ上に実行される。

本開示のコンテキストにおいて、機器読取可能な媒体は、有形的な媒体であってもよく、それが、コマンド実行システム、装置又は機器に使用され、又はコマンド実行システム、装置又は機器と組合せて使用されるプログラムを含み、或いは記憶してもよい。機器読取可能な媒体は、機器読取可能な信号媒体や、機器読取可能な記憶媒体であってもよい。機器読取可能な媒体は、電子的なもの、磁性的なもの、光学的なもの、電磁的なもの、赤外のもの、又は半導体システム、装置又は機器、或いは上記内容の任意の適宜な組合せを含むが、これらに限られない。機器読取可能な記憶媒体のより具体的な例示は、１つ又は複数のラインによる電気接続、携帯コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学的記憶デバイス、磁気的記憶デバイス、又は上記内容の任意の適宜な組合せを含む。

ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータでここで説明したシステム及び技術を実施してもよく、このコンピュータは、ユーザに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレー）モニタ）と、キーボード及び指向装置（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、このキーボード及びこの指向装置によって、入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するためのものであってもよく、例えば、ユーザに提供するフィードバックは、任意の形式のセンサーフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形式（声入力、語音入力、又は触覚入力を含む）でユーザからの入力を受信してもよい。

ここで説明したシステム及び技術は、バックグラウンド部品を含む計算システム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェア部品を含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンド部品を含む計算システム（例えば、グラフィカル・ユーザー・インターフェース又はネットワークブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザはこのグラフィカル・ユーザー・インターフェース又はこのネットワークブラウザを介してここで説明したシステム及び技術の実施形態とインタラクションすることができる）、又はこのようなバックグラウンド部品、ミドルウェア部品、或いはフロントエンド部品の任意の組合せを含む計算システムで実施されてもよい。任意の形式又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）を介してシステムの部品を相互に接続してもよい。通信ネットワークの例示は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、広域ネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含んでもよい。クライアントとサーバとは、一般的に互いに離れて、且つ通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。相応するコンピュータで実行されるとともに、互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係を形成する。

上記に示した様々な形式のフローを利用して、ステップを並び替え、追加又は削除することができると理解すべきである。例えば、本開示に記載された各ステップは、並行に実行されてもよいし、順に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよく、本開示が開示した技術案が所望する結果を実現できる限り、本文はここで限定しない。

上述した具体的な実施形態は、本開示の保護範囲に対する限定を構成しない。当業者は、設計要求や他の要因に応じて、さまざまな修正、組合、サブ組合及び置換を行うことができると理解すべきである。本開示の趣旨及び原則の範囲内になされた任意の修正、等価な置換、改進などは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (11)

1. 電子機器によって以下のことが実行される：
   車両センサー及びサーバから、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報、道路と興味点とを含む複数の交通対象の位置情報及び初期交通データのタイプを表す特徴情報を含む初期交通データを取得することと、
   前記車両現在位置情報と前記複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定することと、
   前記特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することで、前記少なくとも１つの交通データ集合に基づいて前記車両をナビゲイトすることと、を含んでおり、
   前記少なくとも１つの交通データ集合は、第１の交通データ集合を含み、前記特徴情報は、前記車両に係る情報であるキーワードを含み、前記初期交通データの特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することは、
   前記初期交通データから、前記キーワードを有する交通データを前記車両自体のデータである車両データとして特定することと、
   前記相対的位置関係に基づいて、前記初期交通データから、前記車両が所在する現在道路の道路データを特定することと、
   前記車両データと前記現在道路の道路データとに基づいて、前記第１の交通データ集合を特定することと、を含んでおり、
   前記車両データは、第１の目標距離と車両現在位置情報とを含み、
   前記第１の目標距離は、車両現在位置と目的地との間の距離であり、
   前記車両データと前記現在道路の道路データとに基づいて、前記第１の交通データ集合を特定することは、
   前記目的地の位置情報を取得することと、
   前記車両現在位置情報と前記目的地の位置情報とに基づいて、前記車両の現在位置と目的地との間の第１の参考距離をリアルタイム的に算出することと、
   前記第１の目標距離と第１の参考距離との間の差が第１の所定閾値よりも大きい場合、前記車両データの中の第１の目標距離を前記第１の参考距離に置換えて、更新後の車両データを取得することと、
   更新後の車両データと前記現在道路の道路データとを前記第１の交通データ集合として特定することと、を含む
   交通データの処理方法。
2. 前記少なくとも１つの交通データ集合は、第２の交通データ集合を含み、
   前記複数の交通対象は、複数の道路を含み、
   前記初期交通データは、前記複数の道路の道路データを含み、
   前記初期交通データの特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することは、
   前記相対的位置関係に基づいて、前記複数の道路の道路データから前記車両が所在する現在道路の道路データを特定することと、
   前記相対的位置関係と前記現在道路の道路データとに基づいて、前記複数の道路の道路データから近隣道路の道路データを特定し、前記近隣道路と前記現在道路との間の位置関係が第１の所定位置関係を満たすことと、
   前記近隣道路の道路データと前記車両現在位置情報との少なくとも１つに基づいて、前記第２の交通データ集合を特定することと、を含む
   請求項１に記載の方法。
3. 前記近隣道路の道路データは、車両現在位置と近隣道路の特徴点との間の距離である第２の目標距離を含み、
   前記近隣道路の道路データと前記車両現在位置情報との少なくとも１つに基づいて、前記第２の交通データ集合を特定することは、
   前記車両現在位置情報と前記近隣道路の特徴点の位置情報とに基づいて、前記車両の現在位置と近隣道路の特徴点との間の第２の参考距離をリアルタイム的に算出することと、
   前記第２の目標距離と第２の参考距離との間の差が第２の所定閾値よりも大きい場合、前記近隣道路の道路データの中の第２の目標距離を前記第２の参考距離に置換えて、更新後の近隣道路の道路データを取得することと、
   更新後の近隣道路の道路データを前記第２の交通データ集合として特定することと、を含む
   請求項２に記載の方法。
4. 前記近隣道路の道路データは、近隣道路の相対的目標方向を含み、
   前記近隣道路の道路データと前記車両現在位置情報との少なくとも１つに基づいて、前記第２の交通データ集合を特定することは、
   前記車両現在位置情報と近隣道路の第１の特徴点の位置情報とに基づいて、前記車両の現在位置から前記近隣道路の第１の特徴点に指す第１の方向を算出することと、
   近隣道路の第１の特徴点の位置情報と近隣道路の第２の特徴点の位置情報とに基づいて、第１の特徴点から第２の特徴点に指す第２の方向を算出することと、
   前記第１の方向と第２の方向とに基づいて、前記第１の方向と前記第２の方向との間の相対的参考方向を特定することと、
   前記相対的目標方向と相対的参考方向との間の夾角が所定夾角よりも大きい場合、前記近隣道路の道路データの中の相対的目標方向を前記相対的参考方向に置換えて、更新後の近隣道路の道路データを取得することと、
   更新後の近隣道路の道路データを前記第２の交通データ集合として特定することと、を含む
   請求項２に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つの交通データ集合は、第３の交通データ集合を含み、
   前記初期交通データは、各前記交通対象の対象データを含み、
   前記初期交通データの特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することは、
   前記相対的位置関係に基づいて、前記複数の対象の対象データから、１つの交通対象の対象データを前記車両が所在する現在道路の道路データとして特定することと、
   前記相対的位置関係と前記現在道路の道路データとに基づいて、前記複数の対象の対象データから少なくとも１つの交通対象の対象データを特定し、前記少なくとも１つの交通対象と前記現在道路との間の位置関係が第２の所定位置関係を満たすことと、
   前記少なくとも１つの交通対象の対象データに基づいて、前記第３の交通データ集合を特定することと、を含む
   請求項１に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの交通対象は、少なくとも１つの道路を含み、
   前記交通対象の対象データは、道路データを含み、
   前記道路データは、道路の特徴点を含み、
   前記少なくとも１つの交通対象の対象データに基づいて、前記第３の交通データ集合を特定することは、
   前記少なくとも１つの道路から目標道路を特定することと、
   前記少なくとも１つの道路それぞれの特徴点に基づいて、前記目標道路の方向データを特定することと、
   前記目標道路の方向データを前記第３の交通データ集合として特定することと、を含む
   請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つの道路それぞれの特徴点に基づいて、前記目標道路の方向データを特定することは、
   特徴点に基づいて、目標道路の方向と、前記複数の道路の中の前記目標道路と隣接する道路である第１の道路の方向とを特定し、目標道路の方向と第１の道路の方向との間の相対的方向を特定することと、
   第１の道路の第１の特徴点から目標道路の起始特徴点に指す方向を起始方向として特定することと、
   目標道路の終止特徴点から前記複数の道路の中の前記目標道路と隣接する道路である第２の道路の第２の特徴点に指す方向を終止方向として特定することと、
   前記相対的方向、前記起始方向、前記終止方向を目標道路の方向データとすることと、を含む
   請求項６に記載の方法。
8. 車両センサー及びサーバから、車両に対する初期交通データであって、車両現在位置情報、道路と興味点とを含む複数の交通対象の位置情報及び初期交通データのタイプを表す特徴情報を含む初期交通データを取得するための取得モジュールと、
   前記車両現在位置情報と前記複数の交通対象の位置情報との間の相対的位置関係を特定するための特定モジュールと、
   前記特徴情報と前記相対的位置関係との少なくとも１つに基づいて、前記初期交通データを処理して少なくとも１つの交通データ集合を取得することで、前記少なくとも１つの交通データ集合に基づいて前記車両をナビゲイトするための処理モジュールと、を含んでおり、
   前記少なくとも１つの交通データ集合は、第１の交通データ集合を含み、前記特徴情報は、前記車両に係る情報であるキーワードを含み、
   前記処理モジュールは、
   前記初期交通データから、前記キーワードを有する交通データを前記車両自体のデータである車両データとして特定し、
   前記相対的位置関係に基づいて、前記初期交通データから、前記車両が所在する現在道路の道路データを特定し、
   前記車両データと前記現在道路の道路データとに基づいて、前記第１の交通データ集合を特定し、
   前記車両データは、第１の目標距離と車両現在位置情報とを含み、
   前記第１の目標距離は、車両現在位置と目的地との間の距離であり、
   さらに、前記処理モジュールは、
   前記目的地の位置情報を取得し、
   前記車両現在位置情報と前記目的地の位置情報とに基づいて、前記車両の現在位置と目的地との間の第１の参考距離をリアルタイム的に算出し、
   前記第１の目標距離と第１の参考距離との間の差が第１の所定閾値よりも大きい場合、前記車両データの中の第１の目標距離を前記第１の参考距離に置換えて、更新後の車両データを取得し、
   更新後の車両データと前記現在道路の道路データとを前記第１の交通データ集合として特定する
   交通データの処理装置。
9. 少なくとも１つのプロセッサと、
   前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続するメモリとを含む電子機器であって、
   前記メモリに、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され得るコマンドが記憶されており、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることで、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～７のいずれか一項に記載の方法を実行することができる
   電子機器。
10. コンピュータに請求項１～７のいずれか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータコマンドを記憶している非一時的なコンピュータ読取可能な記憶媒体。
11. プロセッサによって実行される時に請求項１～７のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータプログラム。

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