KR20180091902A - 인터랙티브 텔레매틱스 시스템 - Google Patents

인터랙티브 텔레매틱스 시스템 Download PDF

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Abstract

출발지로부터 목적지까지 복수의 잠재적 루트를 식별하고, 잠재적 루트들의 각각의 속성들을 계산하고, 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 상기 사용자 선호도들과 비교하고, 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들과 상기 사용자와 연관된 상기 사용자 선호도들의 비교에 기초하여 상기 잠재적 루트들 중 하나 이상을 선택함으로써 상기 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트들을 식별하고, 상기 하나 이상의 최적화된 루트들을 상기 사용자와 연관된 원격 장치로 전송하기 위해 통신 네트워크에 출력함으로써 사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 인터랙티브 텔레매틱스 시스템.

Description

인터랙티브 텔레매틱스 시스템
본 출원은 2015년 12월 11일자로 출원된 미국 임시 특허 출원 제62/266,420호의 우선권을 주장하며, 그 전체의 내용은 본 명세서에 참조로서 포함된다.
기존 맵핑 시스템은 운전자가 가장 빠르거나 가장 짧은 루트 또는 통행료 또는 고속도로를 피할 수 있는 루트를 선택할 수 있도록 한다. 그러나 기존 매핑 시스템은 사용자의 고유한 특성 및 기본 설정(또는 사용자 차량의 고유한 속성 또는 제한 사항)을 기반으로 최적의 루트를 식별하지 못한다. 일부 개인은 제한적인 운전 경력을 갖는 10대 여성, 교통 위반 단속의 기록이 있는 사용자, 제한된 보험 적용 범위의 사용자, 일반적으로 유아와 함께 주행하는 사용자 등과 같이 속도 제한이 낮은 도로로 주행하는 것을 선호할 수 있다. 다른 사용자는 나이가 많은 남성 운전자, 종종 값 비싼 전(全)륜구동 자동차를 운전하는 숙련된 운전자 등과 같이 더 빠른 속도로 주행할 수 있도록 여러 개의 차선을 갖춘 로드웨이들(roadways)를 찾을 수 있다. 한편, 동적으로 변화하는 도로 상태 및/또는 기상 상태에 따라 각 사용자의 선호 루트들이 변경될 수 있다.
또한, 특정 로드웨이는 특정 차량 유형(예를 들어, 트럭) 또는 특정 중량을 초과하는 차량에 대해 폐쇄되거나 특정 높이 이상의 차량에 대해 너무 낮은 고속도로 육교를 포함할 수 있다.
따라서, 동적으로 변화하는 도로 상태 및 현재 및/또는 예측된 기상 상태를 고려하면서 사용자의 고유한 선호도에 기초하여 사용자에 대한 최적 루트들을 식별하는 시스템이 필요하다. 또한 시스템이 사용자 차량의 고유 속성 또는 제한 사항을 기반으로 최적의 루트들을 식별해야 할 필요가 있다.
종래 기술의 단점 및 단점을 극복하기 위하여, 출발지에서 목적지까지 복수의 잠재적 루트들을 식별하고, 상기 잠재적 루트들의 각각을 상기 사용자와 관련된 사용자 프로파일 내의 사용자 선호도들과 비교하는 단계, 상기 속성들의 비교에 기초하여 잠재적 루트들 중 하나 이상을 선택함으로써 상기 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트를 식별하는 단계, 사용자와 관련된 원격 장치로 전송하기 위해 통신 네트워크에 하나 이상의 최적화된 루트들을 출력하는 단계를 포함하는 출발지로부터 목적지까지의 각각의 속성을 계산함으로써 사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 인터랙티브 텔레매틱스 시스템이 제공된다.
예시적인 실시예의 측면들은 첨부 도면을 참조하여 더 잘 이해될 수 있다. 도면의 구성 요소는 반드시 일정한 비율로만 확장되지는 않고, 대신 예시적인 실시예의 원리를 설명할 때 강조되고, 여기서:
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터랙티브 텔레매틱스 시스템의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인터랙티브 텔레매틱스 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 출발지에서 목적지까지의 세 개의 잠재적 루트를 나타내는 도면이다.
도 4는 출발지에서 목적지까지의 제4 잠재적 루트를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 사용자에게 하나 이상의 최적 루트들을 결정하여 사용자에게 출력하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 사용자 프로파일을 업데이트하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 잠재적 루트의 속성을 계산하기 위해 사용된 상관관계를 업데이트하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
이제 본 발명의 예시적인 실시예의 다양한 측면들을 나타내는 도면을 참조한다. 본원의 도면 및 설명에서, 특정 용어는 단지 편의상 사용되었으며 본 발명의 실시예를 제한하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 또한, 도면 및 이하의 설명에서, 동일한 참조 번호는 동일한 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인터랙티브 텔레매틱스 시스템의 구조를 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 아키텍처(100)는 하나 이상의 네트워크(130)를 통해 하나 이상의 서버(140) 및 하나 이상의 저장 장치(150)와 통신하는 원격 장치(120)를 포함한다. 아래에서 상세히 설명하는 바와 같이, 시스템은 텔레매틱스 정보를 원격 장치들(120)에 출력하도록 구성된다.
원격 장치(120)는 하나 이상의 네트워크(130)를 통해 하나 이상의 서버(140)로부터 정보를 수신하도록 구성된 임의의 적합한 컴퓨팅 장치를 포함한다. 원격 장치는 예를 들어 스마트 폰, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 차량 내 내비게이션 장치, 독립형 내비게이션 장치 등을 포함할 수 있다. 각각의 원격 장치(120)는 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치, 그래픽 프로세싱부 등), 하나 이상의 저장 장치(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(random access memory), 읽기 전용 메모리(read-only memory), 솔리드 스테이트 메모리(solid state memory), 하드 디스크 등)뿐만 아니라 적어도 하나의 입력 장치(예를 들어, 키보드, 마우스 등) 및 출력 장치(예를 들어, 디스플레이) 또는 입출력 장치(예를 들어, 터치 스크린)에 연결할 수 있다. 원격 장치들(120) 및/또는 네트워크(들)(130)은, 예를 들어, 위성 위치 확인 시스템(GPS), 네트워크 식별, 셀룰러 네트워크 삼각 측량 등을 사용하여 원격 장치들(120) 중 적어도 일부의 실시간 위치를 결정할 수 있다.
하나 이상의 서버들(140)은 여기에 설명된 기능을 수행하기 위한 명령을 실행하는 임의의 적절한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 하나 이상의 서버들(140)은 내부 저장 장치 및 하나 이상의 컴퓨터 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 저장 장치들(150)은 또한 하드 디스크, 고체형 메모리 등과 같은 일시적이지 않은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 네트워크(130)는 하나 이상의 서버들(140)이 원격 장치들(remove devices)(120)로의 전송을 위한 정보를 출력할(또한 원격 장치들(120)로부터 정보를 수신할) 수 있게 하는 하나 이상의 단거리 또는 장거리 데이터 연결을 포함할 수 있다. 데이터 연결은 유선 및/또는 무선 데이터 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(130)는 하나 이상의 근거리 통신망들 또는 광역 통신망(예를 들어 셀룰러 네트워크, 인터넷)을 포함할 수 있다.
여기에 설명된 기능을 수행하기 위해, 하나 이상의 서버(140)는 제3 자 소스로부터 정보를 수신할 수 있다.
하나 이상의 서버들(140)은 과거 및 현재 교통 데이터(170)를 수신할 수 있다. 과거 교통 데이터(170)는 예를 들어(연방, 주 및/또는 지방) 정부 기관, 자동차 협회(예를 들어 미국 자동차 협회) 등으로부터 수신될 수 있다. 현재 교통 데이터(170)는 예를 들어, 정부 기관, 사설 교통 관리 기관 등으로부터 수신될 수 있다.
하나 이상의 서버들(140)은 정적 및/또는 동적 도로 상태 데이터(180)를 수신할 수 있다. 도로 상태 데이터는 예를 들어 정부 기관(예를 들어, 연방, 주 및 지방 교통 부서, 미국 지질 조사국의 지형 정보), 개인 교통 관리 단체 등에서 수신할 수 있다.
하나 이상의 서버들(140)은 현재, 이력 및 예측된 기상 데이터(190)를 수신할 수 있다. 날씨 데이터(190)는 AccuWeather Enterprise Solutions, Inc., 미국 환경 보호국(U. S. Environmental Protection Agency; EPA), 기상청(National Weather Service; NWS), 국립 허리케인 센터(National Hurricane Center; NHC), 캐나다 환경 캐나다, 영국 기상청, 기상청 등의 정부 기관, 기타 민간 기업(예를 들어, Vaisalia의 미국 내셔널 라이트닝 탐지 네트워크, Weather Decision Technologies, Inc.), 개인(예를 들어, Spotter 네트워크 회원) 등과 같은 제 3 자로부터 수신될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)을 나타낸 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 분석부(230) 및 지리 정보 시스템(GIS) (232), 사용자 프로파일 데이터베이스(240), 로드웨이 데이터베이스(250) 및 장치 위치 데이터베이스(260)를 포함한다. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 또한 교통 데이터베이스(270), 도로 상태 데이터베이스(280) 및 기상 상태 데이터베이스 (290)를 포함할 수 있다. 사용자 프로파일 데이터베이스(240)는 사용자 프로파일들(242)을 포함하고 또한 차량 프로파일들(244)을 포함할 수 있다. 교통 상태 데이터베이스(270)는 과거 교통 상태들(272) 및 현재 교통 상태들(274)을 포함한다. 교통 상태 데이터베이스(270)는 또한 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정된 예측된 교통 상태들(276)을 포함할 수 있다. 도로 상태 데이터베이스(280)는 정적 도로 상태(282)를 포함하고 또한 동적 도로 상태(284)를 포함할 수 있다. 기상 상태 데이터베이스(290)는 과거 기상 상태(292), 현재 기상 상태들(294) 및 예측된 기상 상태들(296)를 포함한다.
분석부(230)는 여기에 설명된 기능을 수행하는 임의의 적합한 컴퓨팅 장치 및/또는 컴퓨터 실행 가능 소프트웨어 명령을 포함할 수 있다. 분석부(230)는 하나 이상의 서버들(140)과 같은 하드웨어 요소들 및/또는 하나 이상의 서버들(140)에 의해 액세스 가능하고 이들에 의해 실행되는 소프트웨어 명령들에 의해 실현될 수 있다.
지리 정보 시스템(Geographic Information System; GIS)(232)은 지리적 데이터를 캡처, 저장, 조작, 분석, 관리 및/또는 제시하도록 설계된 임의의 적합한 컴퓨팅 장치 및/또는 컴퓨터 실행 가능 소프트웨어 명령일 수 있다. (지리 정보 시스템(Geographic information systems)을 지리학 정보 시스템(geographical information systems)이라고도 한다.) GIS(232)는 하나 이상의 서버(140)에 의해 실행되는 특수 목적 하드웨어 및/또는 소프트웨어 명령들에 의해 실현될 수 있다.
추가적으로 또는 대안적으로, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 구글 맵, 어시(Ersi) 등과 같은 제3 자 GIS를 사용할 수 있다.
사용자 프로파일 데이터베이스(240), 로드웨이 데이터베이스(250), 장치 위치 데이터베이스(260), 교통 상태 데이터베이스(270), 도로 상태 데이터베이스(280) 및 기상 상태 데이터베이스(290)는 임의의 조직화된 정보 수집일 수 있고, 여기서 단일 유형의 장치 또는 여러 유형의 장치에 저장된다. 사용자 프로파일 데이터베이스(240), 로드웨이 데이터베이스(250), 장치 위치 데이터베이스(260), 교통 상태 데이터베이스(270), 도로 상태 데이터베이스(280) 및 기상 상태 데이터베이스(290)는 예를 들어, 저장 장치들(150) 중 하나 이상에 저장될 수 있다.　
사용자 프로파일 데이터베이스(240)는 복수의 사용자 프로파일들(242)을 저장하며, 각각의 사용자 프로파일(242)은 사용자의 선호하는 주행 거동 및/또는 선호 루트들을 결정하기 위해 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 사용되는 정보를 포함한다. 각각의 사용자 프로파일(242)은 예를 들어, 연령 및 성별, 알려진 의학적 상태, 주행 경험 수준, 행동 유형, 위험 역경, 순항 속도, 다양한 교통 상태에 대한 응답과 같은 경향 및 선호도와 같은 인구 통계학적 정보, 반응역효과 및 잠재적으로 위험한 운전 상태에 대한 반응, 운전자와의 통상적인 공동 거주자(예를 들어, 사용자가 혼자 운전하는 경우, 어린이, 노인, 건강 상태가 알려진 사람들 등), 운전 기록, 현재 유형의 보험 커버리지, 및 사용자의 선호하는 주행 거동 및 바람직한 루트와 관련하여 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정되는 다른 인자들을 포함할 수 있다. 각각의 사용자 프로파일(242)은 (예를 들어, 사용자의 원격 장치(120)의 실시간 위치에 의해 추론되는 사용자의 운전 행동에 기초하여) 사용자로부터 직접 수신된 정보 및/또는 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정된 정보를 포함할 수 있다.
사용자 프로파일 데이터베이스(240)는 또한 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)의 사용자에 의해 사용되는 차량과 관련된 복수의 차량 프로파일들(244)을 저장할 수 있다. 각각의 차량 프로파일(244)은 차량 프로파일(244)과 관련된 차량을 주행할 때 사용자의 선호하는 주행 거동 및/또는 바람직한 루트를 결정하기 위해 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 사용되는 정보를 포함할 수 있다. 각각의 차량 프로파일(244)은, 차량 높이(vehicle height), 차량 유형(예를 들어, 세단 형, 컨버터블 형, 트럭 형 등) 차량 연료　요건(예를 들어, 디젤 및 디젤 등급, 휘발유 및 휘발유 등급, 액화 천연 가스 등), 차량 수명, 차량 중량, 차량 변속 유형(자동, 수동), 차량 구동 트레인(예를 들어, 2 륜 구동, 4륜 구동, 전(全) 륜구동 등), 차량 서비스/유지 보수 내역, 필요한 차량 유지 보수(예를 들어, 차량의 알려진 문제와 관련된 정보) 등과 같은 차량 프로파일(244)과 관련된 차량의 속성을 포함 할 수 있다. 차량 프로파일들(244)은 사용자로부터의 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 모바일 폰 애플리케이션, 온라인 양식 등을 통해 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 제기된 질문에 응답함으로써 차량 프로파일(244)에서 사용하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 사용자는 동일한 세대에서 다른 사용자(또는 여러 사용자)가 사용하는 하나 이상의 차량에 대한 정보를 입력할 수 있다.
로드웨이 데이터베이스(250)는 교통 흐름(예를 들어, 평행 접근 도로, 통과 차선, 온- 및 오프-램프 등)을 조정하기 위한 이용 가능한 기회를 포함하여 현재 도로의 데이터 세트를 포함한다. 현재 도로의 데이터 세트는 정부 기관, 사설 교통 관리 단체 등에서 받을 수 있다.
장치 위치 데이터베이스(260)는 원격 장치(120) 중 적어도 일부의 실시간 위치를 나타내는 정보를 포함한다. 원격 장치(120)의 실시간 위치는, 예를 들어, 위성 위치 확인 시스템(GPS), 네트워크 식별, 셀룰러 네트워크 조정 등을 이용하여 원격 장치 및/또는 네트워크(들)(130)에 의해 결정될 수 있다.　또한, 장치 위치 데이터베이스(260)는 원격 장치(120) 중 적어도 일부의 실시간(또는 거의 실시간) 동적 위치를 나타내는 정보를 포함하도록 자동 및/또는 반복적으로 업데이트될 수 있다.
교통 상태 데이터베이스(270)는 과거 교통 상태들(272) 및 현재 교통 상태들(274)에 관한 정보를 포함한다. 교통 상태들(272 및 274)은 예를 들어, 로드웨이 데이터베이스(250)에 포함된 도로들의 포인트들 및/또는 세그먼트들에서의 교통의 속도 및 볼륨, 그 교통의 구성(예를 들어, 장거리 트랙터 트레일러, 승용차, 예고편, 오토바이 등을 당기는 픽업 트럭), 충돌 위치, 충돌의 특성 및 심각도 등을 포함할 수 있다. 교통 상태들(272 및 274)에 관한 각각의 데이터 포인트는 그 데이터 포인트의 날짜 및 시간과 함께 저장된다. 과거 및 현재의 교통 상태들(272 및 274)은 원격 장치들의 실시간 위치에 기초하여 제3자 소스들(예를 들어, 상술된 교통 데이터(170))로부터의 정보에 기초하여 결정되고 또는/추가로 원격 장치(120)의 실시간 위치(예를 들어, 원격 장치(120)의 속도, 원격 장치(120)가 빈번하게 정지하는지 여부 등)에 기초하여 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정될 수 있다. 아래에서 상세히 설명되는 바와 같이, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 또한 충돌의 추정 우도를 포함하는 예측된 교통 상태(276)를 결정 및 저장하기 위해 과거 교통 상태들(272) 및 현재 교통 상태들(274)(뿐만 아니라 추가적 정보)을 사용할 수 있다.
도로 상태 데이터베이스(280)는 로드웨이 데이터베이스(250)에 포함된 도로의 세그먼트에 대한 정적 도로 상태(282)를 포함한다. 정적 도로 상태들(282)은 예를 들어, 응용 교통 법규들(예를 들어, 속도 제한, 허가된 차량 유형 등), 로드웨이 유형(예를 들어, 다중 차선 주간 고속도로, 2 차선 도로, 1 차선 카운티 로드웨이 등), 고가도로, 위치(예를 들어, 사막, 산, 교외, 도시 등), 표면 구성(예를 들어, 아스팔트, 콘크리트, 자갈 복합체 등), 야간 조명 양 등을 포함할 수 있다. 정적 도로 상태들(282)은 제3자 소스들(예를 들어, 전술한 도로 상태 데이터(180))로부터 수신된 정보 및/또는 사용자들로부터의 피드백에 기초하여 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정될 수 있다.
도로 상태 데이터베이스(280)는 또한 로드웨이 데이터베이스(250)에 포함된 도로의 세그먼트에 대한 동적 도로 상태들(284)을 포함할 수 있다. 동적 도로 상태들(284)은 예를 들어, 표면 상태(예를 들어, 습기, 눈 덮힌 곳, 얼음이 많은 곳 등), 표면 온도, 표면 유지 상태(예를 들어, 적절하게 유지 보수 또는 열악한 수리), 건축 활동(예를 들어, 건설 활동의 위치 및 특성), 로드웨이 또는 로드웨이의 구간이 폐쇄되는 기간(예를 들어, 휴양) 등을 포함할 수 있다. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 센서들(예를 들어, 기상 및/또는 환경 센서들)로부터 수신된 정보, 제3자 소스(예를 들어, 전술한 도로 상태 데이터(180) 및/또는 날씨 데이터(190))로부터 수신된 정보, 사용자 의견 등에 기초하여 동적 도로 상태들(284)을 결정할 수 있다. 동적 도로 상태들(284)에 관한 데이터 포인트들은 그 데이터 포인트의 날짜와 함께 저장될 수 있다. 또한, 동적 도로 상태들(284)에 관한 데이터 포인트들은 그 데이터 포인트의 시간과 함께(예를 들어, 동적 도로 상태(284)가 하루 동안 적용 가능하지 않은 경우)저장될 수 있다.
기상 상태 데이터베이스(290)는 임의의 대기, 환경, 지리적 및/또는, 과거 기상 상태(292), 현재 기상 상태(294) 및 예측 기상 상태들(296)를 포함하는, 과거 교통 상태들 (272)에 영향을 줄 수 있거나, 현재의 교통 상태 (274)에 영향을 줄 수 있거나, 또는 미래의 교통 상태에 영향을 줄 수 있는 지질 상태에 관한 임의의 정보를 포함한다. 기상 상태는 온도, 강수량, 시정(visibility), 풍속 및 방향 등과 같은 날씨 파라미터를 포함할 수 있다. 예측된 기상 상태들(296)은 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 의해 결정되거나 일기 예보 시스템 또는 제3자로부터 수신될 수 있다. 예측된 기상 상태들(296)은 AccuWeather의 MinuteCast 시스템을 사용하여 생성된 위치 별, 분별 예측일 수 있다(MINUTECAST는 AccuWeather, Inc.의 등록 서비스 마크입니다). 또한, 기상 상태 데이터베이스(290)는 지리적 상태들(예를 들어, 계획된 루트를 따라 눈부신 가능성)을 포함한다. 환경 상태들(예를 들어, 조류와 같은 동물의 알려진 서식지 또는 계획된 주행 경로), 지질학적 상태들(예를 들어, 지진의 과거 위치 및 향후 잠재적 위치) 등을 포함할 수 있다.
현재의 교통 상태(274), 동적 도로 상태(284) 및/또는 현재 기상 상태들(294)은 또한 원격 장치들(120), 차량들 및/또는 개인들로부터 수신된 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서, 인터낼티브 텔레매틱스 시스템(200)은, 현재 교통 상태들(274), 동적 도로 상황들(284), 및/또는 현재의 기상 상태들 (294)을 결정할 때, 이미지 및/또는 설명과 같은 개인으로부터의 포인트 관측을 수신 및 해석 할 수 있고, 포인트 관측(사용자의 위치뿐만 아니라)으로부터의 정보를 통합할 수 있다. 포인트 관측은(예를 들어, 원격 장치(120)의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여) 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)으로 전송하기 위해 사용자에 의해 출력될 수 있다. 추가적으로 또는 대안 적으로, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 소셜 미디어, 다른 공개적으로 이용 가능한 소스 및/또는 전용 제3자 소스로부터 포인트 관측을 수집할 수 있다. 다른 예에서, 대화 형 텔레매틱스 시스템 (200)은 현재 교통 상태들(274), 동적 도로 상태들(284), 및/또는 현재 기상 상태들(294)을 결정할 때, 차량으로부터 정보를 수신하여 해석하고 그 정보(차량의 위치뿐만 아니라)를 통합할 수 있다. 차량으로부터의 정보는 차량 날씨 센서(예를 들어, 외부 온도 및 레인 센서)로부터의 센서 데이터, 차량 기상 도로 상태 센서(예를 들면, 젖은 또는 눈으로 덮인 도로 또는 차량 견인력을 결정하기 위해 차량 안티 록 브레이크 시스템에 의해 사용되는 센서)로부터의 센서 데이터, 다른 차량 센서(예를 들어, 카메라)로부터의 센서 데이터, 차량 표시등이 주간에 켜져 있음을 나타내는 정보(시감도 감소 표시), 차량 앞 유리 와이퍼가 켜져 있다는 정보(비를 나타냄) 등을 포함할 수 있다. 차량으로부터의 정보는 차량과 쌍을 이루는(예를 들어, 블루투스를 통해) 차량 내 원격 장치(120) 등을 통해 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)에 출력될 수 있다.
인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 그 사용자에 대한 사용자 프로파일에 저장된 그 사용자의 특성에 기초하여 사용자에 대한 최적화된 주행 루트를 결정한다. 이 시스템은 도 3에 도시된 세 개의 루트를 참조하여 설명될 것이다.
도 3은 루트(301), 루트(302) 및 루트(303)을 포함하는 출발지 위치(310)에서 목적지 위치(390)까지의 세 개의 잠재적 루트를 도시한다. 루트(301, 302 및 303)의 각각은 GIS(232)를 사용하는 로드웨이 데이터베이스(250)에 저장된 정보에 기초하여 분석부(230)에 의해 결정된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 루트(301)는 길이가 24.9 마일이고, 1 시간 9 분의 예측 주행 시간(후술하는 분석부(230)에 의해 결정됨)을 갖는다. 루트(302)의 길이는 22.1 마일이며 예측 소요 시간은 1 시간 2 분이다. 루트(303)의 길이는 22.3 마일이며 예측 소요 시간은 1 시간이다. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 길이 I 및 추정된 주행 시간 t 이외에, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은, 예를 들어, 각 루트(또는 반대로 안전 s)와 잠재적 혼잡(c), 경치가 좋은지 여부(경치 p), 루트가 밤에 잘 점등되는지 여부(밝기 b) 등과 각각의 잠재적 루트의 다른 속성을 결정한다. 예를 들어, 분석부(230)는 이들 속성 각각을 표 1에 나타낸 수치로 감소시킬 수 있다.
Figure pct00001
표 1
특정 루트 n이 특정 사용자에게 호소력을 가지면 다음 수학식 1과 같이 Xn으로 수학적으로 표현될 수 있다.
Xn　= Aln　+ Btn　+ Csn　+ Dbn　+ Ecn　+ Fpn　...
여기서 A, B, C, D, E, F 등은 다른 속성들에 대하여 각 속성에 대한 사용자 선호를 나타내는 계수이다. 다시 말해, 비율 B : A는 최적의 주행 루트를 결정할 때 사용자가 예측 주행 시간 tn을 거리 ln에 얼마나 가중시킬지를 나타낸다. 유사하게, 비율 B : C는 사용자가 안전 sn(즉, 사용자의 위험 회피)에 대한 예측된 주행 시간 tn의 가중치 나타내고, 비율 B : D는 사용자가 잘 점등된 도로를 주행하는 지에 대한 예측된 주행 시간 tn을 얼마나 많이 비추었는지의 가중치 나타내고(높이 bn을 가진), 비율 B : E는 정체 cn에 대한 사용자가 예측된 주행 시간 tn 의 가중치를 나타내고(예를 들어, 사용자가 더 긴 드라이브를 선호하여 얼마나 짧은 거리로 주행 하는지를 얼마나 많이 바라는지), 비율 B : F는 사용자가 풍경 pn에 대한 예측된 주행 시간 tn 를 얼마나 선호하는지(예를 들어, 사용자가 좋은 뷰로 더 긴 드라이브를 얼마나 선호하는지 여부 및 그 정도) 등을 나타낸다.
분석부(230)는 각 후보 루트에 대한 각 속성 ln, cn 등을 결정한다. 속성들의 일부는 시간에 따라 변할 수 있기 때문에, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 원격 장치(120)를 사용하여 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 출발 시간(또는 추가적으로 예측된 도착 시간)을 특정하는 기능을 제공할 수 있다. 물론, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 현재 시간을 출발 출발 시간으로 사용할 수 있다.
분석부(230)는 각 루트의 거리(ln)를 결정하기 위해 출발 위치(310)에서 목적지 위치(390)까지의 루트를 단순하게 그려서 GIS(232)를 사용하여 루트의 선형 길이를 측정한다.
출발 시간이 현재 시간이면, 분석부(230)는 현재의 교통 상태(274)에 기초하여 잠재적 혼잡(cn)을 결정한다. 그러나 사용자가 루트를 따라 주행하는데 소요되는 시간 동안 정체가 다를 수 있으므로, 분석부(230)는 추가적으로, 과거의 기상 상태들(292)이 현재의 기상 상태들(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(294)과 유사할 때(사용자가 루트의 해당 부분을 따라 주행 할 것으로 예측되는시기에 따라), 동적 도로 상태들(284)이 현재의 동적 도로 상태들(284) 등과 유사할 때, 하루 중 유사한 시간대, 주중 유사한 날, 연중 유사한 날(예를 들어, 휴일 또는 비-휴일)의 루트를 따라 과거의 교통 상태들(272)에 기초하여 잠재적 혼잡을 추가적으로 결정할 수 있다. 또한, 분석부(230)는, 과거의 기상 상태들(292)이 현재의 기상 상태들(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(294)과 유사할 때(사용자가 루트의 해당 부분을 따라 주행 할 것으로 예측되는시기에 따라), 동적 도로 상태들(284)이 현재의 동적 도로 상태들(284) 등과 유사할 때, 하루 중 유사한 시간, 주중 유사한 날에, 연중 유사한 날(예를 들어, 휴일 또는 비-휴일)의 다른 유사한 도로(즉, 유사한 정적 도로 상태들(282)을 갖는 로드웨이)의 과거의 교통 상태(272)에 기초하여 잠재적 혼잡(cn)을 결정할 수 있다.
분석부(230)는 상술한 바와 같이 분석부(230)에 의해 결정된 잠재적 혼잡량(cn)에 반비례하는 루트의 길이 및 차량의 예측된 주행 속도에 기초하여 예측된 주행 시간(tn)을 결정한다.
잠재적 혼잡(cn) 결정과 유사하게, 분석부(230)는 또한 과거 교통 상태들 (272)에 기초하여 각 루트의 안전성(sn)을 결정한다. 하지만, 분석부(230)는 루트 상의 과거 충돌(과거의 교통 상태(272)의 서브 세트)에 기초하여 루트의 안전(sn)을 결정한다.
과거 기상 상태들(292)이 현재 기상 상태들(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(294)과 유사할 때(사용자가 그 루트 부분을 따라 주행할 것으로 예상되는 때에 따라), 동적 도로 상태들(284)이 현재의 동적 도로 상태들(284) 등과 유사할 때, 예를 들어 하루 중 유사한 시간대, 주중 유사한 날, 연중 유사한 날(예를 들어, 휴일 또는 비-휴일)일 경우, 과거의 충돌에 더 많은 가중치가 주어질 수 있다.
또한, 분석부(230)는, 과거 기상 상태들(292)이 현재 기상 상태들(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(294)과 유사할 때(사용자가 그 루트 부분을 따라 주행할 것으로 예상되는 때에 따라), 동적 도로 상태들(284)이 현재의 동적 도로 상태들(284) 등과 유사할 때, 하루 중 유사한 시간대, 주중 유사한 날, 연중 유사한 날(예를 들어, 휴일 또는 비-휴일)에, 유사한 로드웨이(즉, 유사한 정적 도로 상태들(282)을 갖는 로드웨이)를 따라 과거의 충돌에 기초하여 루트의 안전(sn)을 더 결정할 수 있다.
분석부(230)는 잠재적 혼잡도(cn), 예측된 주행 시간(tn) 및 각 루트의 안전(sn)을 결정할 때마다, 이들 계산을 예측된 교통 상태들(276)로서 저장할 수 있다. 이러한 계산을 위한 기간 후, 분석부(230)는 예측된 교통 상태들(276)을 실제 교통 상태들(즉, 비교가 일어날 때에 따라, 현재 교통 상태들(274) 또는 과거 교통 상태들(272)) 및 해당 루트를 따라가는 실제 소요 시간과 비교할 수 있다. 계산의 정확성에 따라, 분석부(230)는 이들 계산을 위해 사용된 상관관계를 더 정제할 수 있다.
분석부(230)는 루트의 각 부분에 대한 정적 도로 상태들(282)에 기초하여 루트가 어떠한 경치(즉, 풍경 pn) 및/또는 얼마나 밝게(즉, 밝기 bn)에 있는지를 결정할 수 있다. 풍경(pn)은 낮 동안에만 관련될 수 있고 밝기 (bn)은 야간에만 관련되기 때문에, 분석부(230)는 하루 중 시간에 기초하여 이들 요소들을 변화시킬 수 있다.
대안적으로, 분석부(230)는 하루 중 시간에 기초하여 이들 속성(예를 들어, 계수 D 및 E)에 관한 사용자 선호도를 변경할 수 있다.
분석부(230)에 의해 사용자 선호 운동 행동 및/또는 선호 루트(예를 들어, 계수 A, B, C, D, E, F 등을 결정하기 위해 사용되는 정보 및/또는 비율 B : A, B : C, B : D, B : E, B : F 등)는 사용자와 관련된 사용자 프로파일(242)에 저장된다. 분석부(230)는 예를 들어 사용자로부터 직접 수신된 정보에 기초하여 (예를 들어, 원격 장치(120)를 사용하여 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 의해 제공된 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 사용자가 정보를 입력하는 기능을 제공함으로써) 이들 사용자 선호도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스는 사용자가 밤에 조명이 좋은 도로(즉, 낮은 밝기 bn)를 선호하는지 여부, 비가 올 밤에는 조명이 좋은 도로를 선호하는지 여부 등, 주행 거리 ln에 대한 경치(pn) 및/또는 안전(sn)에 대한 사용자의 선호도에 대한 직접적인 질문을 사용자에게 제기할 수 있다.
또한, 사용자 프로파일(242)은 특정 루트에 직접 적용 가능한 정보를 저장할 수 있다. 다시 도 3을 참조하면, 예를 들어, 부모는 새로운 운전자가 루트(301)의 일부를 따라 주행하는 것을 허용하지 않을 수 있다. 따라서, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 특정 로드웨이 또는 로드웨이의 일부가 피해야 함을 특정하기 위해 사용자(예를 들어, 새로운 운전자) 또는 다른 사용자(예를 들어, 부모)를 위한 기능을 제공할 수 있다. 따라서, 분석부(230)는 이러한 로드웨이를 피하는 루트만을 출력할 것이다.
또한, 분석부(230)는 사용자에게 최적화된 루트를 제공하는 과정에서(예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이) 보다 많은 다중 루트 옵션을 사용자에게 제공하고, 사용자가 루트들 중 하나를 선택하게 하고, 사용자가 선택하지 않기로 선택한 루트의 속성과 관련하여 선택된 루트의 속성을 선호하는 사용자 선택에서 유추한다. 또한, 분석 유닛(230)은(장치 위치 데이터베이스(260)에 저장된 바와 같이) 사용자와 관련된 원격 장치(120)의 실시간 위치를 나타내는 정보에 액세스하기 때문에, 분석부(230)는 사용자가 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)으로부터 최적화된 루트를 요청하지 않고 루트를 따라 주행하도록 선택했다 할지라도, 사용자가 따라 가기로 선택한 루트의 속성을 선호한다고 추론할 수 있으며, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200) 등에 의해 제안된 루트로부터 벗어나는 것을 선택한다.
또한, 분석부(230)는 사용자가, 성별, 건강 상태, 운전 경험, 운전 기록, 보험, 통상적인 공동 거주자(예를 들어, 어린이, 노인, 질병이 있는 사람들 등)과 같은 사용자와 관련된 사용자 프로파일(242)에 저장된 사용자 프로파일 기준과 유사한 사용자 프로파일 기준 및/또는 예컨대 차량 유형(예를 들어, 세단, 컨버터블, 트럭 등), 차량 연료 요건(예를 들어, 디젤 및 디젤 등급, 휘발유 및 가솔린 등급, 액화 천연 가스 등), 차량 연령, 차량 중량, 차량 트랜스미션 유형(자동, 수동), 차량 구동 장치(예를 들어, 2 륜구동, 4 륜구동, 전륜구동 등), 차량 서비스/유지 관리 내역 및/또는 필수 차량 유지 관리(예를 들어, 차량의 알려진 문제점과 관련된 정보)와 같은 사용자의 차량과 관련된 차량 프로파일(242)에 저장된 차량 프로파일 기준과 유사한 차량 프로파일 기준을 갖는 다른 사용자와 유사한 사용자 선호도를 갖는 것을 유추할 수 있다.
사용자의 선호 운전 행동 및/또는 선호 루트는 주행 유형에 따라 다를 수 있다. 예를 들어, 사용자는 보다 긴 길이(즉, ln)의 주행을 위해 더 많은 풍경(pn)을 갖는 루트를 선호할 수 있다. 다른 예시에서, 사용자가 특정 차량을 운전할 때 더 안전한 루트(즉, 보다 높은 안전 sn), 보다 적은 고속도로를 갖는 루트 및/또는 보다 낮은 속도 한계를 갖는 루트 등이 있다. 따라서, 분석부(230)는 특정 유형의 주행에 대한 특정 사용자 선호도를 결정할 수 있고, -예를 들어, 특정 주행 유형에 대한 사용자 선호도에 대한 사용자 질문을 하고 사용자가 선택한 루트 및/또는 특정 유형의 주행에 대한 사용자 주도 루트를 기반으로 특정 선호도를 추론함으로써- 이러한 특정 선호도에 기초하여 주행 유형에 대한 최적화된 루트를 결정할 수 있다.
사용자의 선호하는 운전 행동 및/또는 선호하는 루트는 악천후 상태에 따라 다를 수 있다. 예를 들어, 사용자는 보다 안전한 루트(즉, 보다 높은 안전 sn), 보다 적은 고속도로로의 루트, 및/또는 현재의 기상 상태(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(296)가 사용자가 악천후 상태에서 주행할 것이라는 것을 나타내는 경우 속도 제한이 낮은 루트를 선택할 수 있다. 사용자의 특정 선호도는 특정 기상 상태에 따라 다를 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 현재의 기상 상태(294) 및/또는 예측된 기상 상태들(296)가 사용자가 비가 내릴 것으로 나타낼 때보다 높은 밝기(bn)를 갖는 루트를 선호할 수 있다. 따라서, 분석부(230)는 악천후 상태 동안의 주행에 대한 특정 사용자 선호도를 결정하고, -예를 들어, 악천후 중 사용자 환경 설정에 관한 특정 질문을 제기하고, 악천후 상태 중 사용자가 선택한 루트 및/또는 사용자 중심 루트를 기반으로 특정 환경 설정을 유추함으로써- 악천후 상태 동안의 주행을 위한 최적 루트를 결정할 수 있다.
분석부(230)는 또한 사용자와 관련된 원격 장치(120)의 실시간 위치에 기초하여 사용자가 선호하는 새로운 루트를 습득할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자는 출발지(310)를 떠날 때 루트(301)를 선택하고, 이후 루트(301)로부터 벗어나기로 결정하고 (인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)이 루트(404)를 제시하지 않았음에도 불구하고) 대신 루트(404)를 따르기로 결정할 수 있다. 나중에 사용자가 유사한 주행을 하고 루트(301)이 옵션으로 제공되는 경우, 분석부(230)는 또한 예를 들어 예측된 주행 시간들(t301 및 t404)과 함께 옵션으로서 루트(404)를 제시할 수 있어, 사용자는 루트(301)를 따라 가야 할지 또는 다시 한번 루트(404)를 선택할지에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있다.
분석부(230)는 또한 사용자의 차량과 관련된 차량 프로파일(242)에 저장된 차량 프로파일 기준으로부터 직접적으로 최적화된 루트를 결정할 수 있다. 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 루트(302)의 일부는 특정 가중치에 대해 특정 차량 유형(예를 들어, 트럭) 및/또는 차량에 대해 폐쇄될 수 있다. 다른 예시에서, 루트(301)는 특정 높이 이상의 차량에 대해 너무 낮은 고속도로 육교를 포함할 수 있다. 따라서, 분석부(230)은 대체 루트를 제안하고 특정 차량 프로파일 기준을 갖는 차량이 접근할 수 없는 도로를 피하도록 구성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트를 결정하고 이들 루트를 사용자에게 출력하는 프로세스(500)를 나타내는 흐름도이다.
사용자(및 연관된 사용자 프로파일(242))는 단계(502)에서 식별된다. 원격 장치(120)가 스마트폰과 같은 개인 장치인 경우, 분석부(230)는 스마트 장치(120)와 연관된 사용자에 기초하여 사용자를 식별한다. 예를 들어, 사용자와 관련된 사용자 프로파일(242)은 원격 장치(120)와 관련된 장치 식별 코드를 포함할 수 있다. 그러나, 일부 예시에서, 원격 장치(120)는 복수의 사용자들(예를 들어, 차량 내 또는 독립형 내비게이션 시스템)에 의해 사용될 수 있다. 이러한 경우에, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 원격 장치(120)의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 사용자를 식별하는 기능을 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 차량(및 연관된 차량 프로파일(244))은 단계(504)에서 식별될 수 있다. 예를 들어, 원격 장치(120)가 차량 내 내비게이션 시스템인 경우, 원격 장치(120)는 차량과 관련된 차량 프로파일(244)과 연관될 수 있다. 다른 예시에서, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 원격 장치(120)의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 사용자 차량 중 하나를 선택함으로써 차량을 식별하는 기능을 제공할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 원격 장치(120)의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 목적지를 선택하는 기능성을 제공함으로써, 목적지가 단계(506)에서 사용자로부터 수신된다.
출발 위치가 단계(508)에서 결정된다. 사용자가 위치 인식 원격 장치(120)를 사용하는 경우, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 원격 장치(120)의 현재 위치를 고정 출발 위치로 사용할 수 있다. 그러나, 또한, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 원격 장치(120)의 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 상이한 출발 위치를 식별하는 기능을 제공할 수 있다.
출발 시간은 단계(510)에서 결정된다. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 현재 시간을 고정 출발 시간으로 사용할 수 있다. 그러나, 또한, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 원격 장치(120)를 사용하여(예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 선택함으로써) 상이한 출발 시간 또는 목적지 시간을 식별하는 기능을 제공할 수 있다.
출발지에서 목적지까지의 잠재적 루트가 단계(512)에서 결정된다. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 GIS(232) 및 도로 데이터베이스(250)에 저장된 정보를 사용하여 임의의 수의 잠재적 루트를 결정할 수 있다.
단계(514)에서 하나 이상의 잠재적 루트가 사용자 프로파일(242)에 저장된 정보에 기초하여 제거될 수 있다. 전술한 바와 같이, 예를 들어, 사용자 프로파일(242)은 특정 로드웨이 또는 로드웨이 일부를 따라 이동하지 않는 것을 (또는 허용되지 않음) 나타낼 수 있다. 따라서, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 사용자가 선호하거나 또는 피해야 하는 로드웨이 또는 로드웨이 부분을 포함하는 루트를 제거할 수 있다.
단계(516)에서 하나 이상의 잠재적 루트가 차량 프로파일(244)에 저장된 정보에 기초하여 제거될 수 있다. 전술한 바와 같이, 예를 들어, 차량 프로파일(244)은 차량이 특정 로드웨이 또는 로드웨이 일부를 따라 주행하는 것이 금지되어 있음을 나타낼 수 있다. 따라서, 인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 로드웨이 또는 로드웨이 일부를 포함하는 루트를 제거할 수 있다.
전술 한 바와 같이, 단계(518)에서 각 루트의 속성들 (예를 들어, 길이(I), 예측된 주행 시간(t), 안전(s), 잠재적 혼잡도(c), 풍경(p), 밝기(b) 등)이 계산된다.
각 루트의 속성들 중 일부(예를 들어, 혼잡도(c), 안전성(s), 예측된 주행 시간(t) 등)는 단계(520)에서 예측된 교통 상태들(276)로서 저장될 수 있다.
인터랙티브 텔레매틱스 시스템(200)은 단계(522)에서 하나 이상의 최적화된 루트를 결정한다. 하나 이상의 최적화된 루트는 단계(518)에서 계산된 각각의 잠재적 루트의 속성을 사용자와 관련된 사용자 프로파일(242)에 저장된 사용자 선호와 비교함으로써 결정된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 최적화된 루트(들)는 차량과 관련된 차량 프로파일(244)에 추가로 기초하여 결정될 수 있다.
하나 이상의 최적화된 루트는 단계(524)에서 사용자에게 출력된다. 예를 들어, 분석부(230)은 사용자와 관련되고 사용자 프로파일(242)에서 식별된 원격 장치(120)로 전송하기 위해 하나 이상의 최적화된 루트를 네트워크(130)에 출력할 수 있다.
프로세스(500)는 분석부(230)에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예에서, 분석부(230)는 개별 하드웨어 장치 및/또는 소프트웨어 모듈을 포함할 수 있으며, 각각은 프로세스(400)에서 일부 기능을 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 분석부(230)는 단계(512)에서 잠재적 루트를 결정하는 GIS(232), 단계(518)에서 각 잠재적 루트의 속성을 계산하는 교통 분석 유닛, 및 단계(518)에서 하나 이상의 최적화된 루트를 결정하는 최적화된 루트 분석부(524)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 분석부(230)는 단일 하드웨어 장치를 포함할 수 있고 및/또는 소프트웨어 모듈은 전술한 기능 중 둘 이상을 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 사용자 프로파일(242)을 업데이트하기 위한 프로세스(600)를 도시한 흐름도이다.
단계(524)에서 하나 이상의 루트가 사용자에게 출력되면, 단계(602)에서 루트들 중 하나의 사용자 선택이 수신될 수 있다.
사용자의 실제 이동 경로(604)는 단계(604)에서 사용자와 관련된 원격 장치(120)의 실시간 위치에 기초하여 결정될 수 있다.
단계(606)에서, 사용자 프로파일(606)은 단계(602)에서 사용자에 의해 선택된 루트의 속성 및/또는 단계(604)에서 결정된 바와 같이 사용자에 의해 이동된 실제 루트에 기초하여 업데이트된다.
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 루트 속성을 계산하기 위해 사용된 상관관계를 업데이트하는 프로세스(700)를 도시하는 흐름도이다.
전술한 바와 같이, 단계(518)에서 계산된 각각의 잠재적 루트의 속성들(예를 들면, 혼잡도(c), 안전성(s), 예측된 여행 시간(t) 등)은 단계(520)에서 예측된 교통 상태들(276)로서 저장될 수 있다. 그 시간 동안 그 루트들의 실제 속성들(예를 들어, 혼잡도(c), 안전도(s), 예측된 여행 시간(t) 등)은 단계(702)에서 결정된다.
단계(704)에서, 이들 루트의 실제 속성은 단계(518)에서 계산되고 단계(520)에서 저장된 속성과 비교된다.
단계(706)에서, 단계(518)에서 루트 속성을 계산하는데 사용된 상관관계는 단계(702)에서 결정된 바와 같은 루트의 실제 속성에 기초하여 업데이트된다.
바람직한 실시예가 상술되었지만,　본 개시를 검토한 당업자는 다른 실시예가 본 발명의 범위 내에서 실현될 수 있음을 쉽게 이해할 것이다. 하드웨어 구성 요소, 소프트웨어 모듈 등의 특정 개수의 공개는 제한하기보다는 예시적인 것이다. 예를 들어, 각각의 데이터베이스에 포함될 수 있는 정보에 대한 설명과 함께 다섯 개의 데이터베이스들(사용자 프로파일 데이터베이스(240), 도로 데이터베이스(250), 장치 위치 데이터베이스(260), 교통 상태 데이터베이스(270), 도로 상태 데이터베이스(280) 및 기상 상태 데이터베이스(290))이 상술되어있다.
당업자가 인식할 수 있는 바와 같이, 정보가 하나 이상의 서버(140)에 액세스 가능한 한, 전술한 정보는 임의의 방식으로 저장될 수 있다. 다시 말해, 하나의 데이터베이스에 포함되는 것으로 상술한 정보는 다른 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 상술된 모든 정보는 단일 데이터베이스 등에 저장될 수 있다. 따라서, 본 발명은 첨부된 청구 범위에 의해서만 제한되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 인터랙티브 텔레매틱스 시스템에 있어서,
    복수의 사용자 프로파일들을 저장하는 데이터베이스 - 사용자 프로파일들의 각각은 사용자의 사용자 선호도들을 포함함 -; 및
    분석부를 포함하고,
    상기 분석부는:
    출발지로부터 목적지까지의 복수의 잠재적 루트들을 식별하고;
    잠재적 루트들의 각각의 속성들을 계산하고;
    상기 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 상기 사용자 선호도들과 비교하고;
    상기 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들과 상기 사용자와 연관된 상기 사용자 선호도들의 비교에 기초하여 상기 잠재적 루트들 중 하나 이상을 선택함으로써 상기 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트들을 식별하고;
    상기 하나 이상의 최적화된 루트들을 상기 사용자와 연관된 원격 장치로 전송하기 위해 통신 네트워크에 출력하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 잠재적인 혼잡도 또는 안전성을 포함하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    동적 도로 상태들을 저장하는 도로 상태 데이터베이스를 더 포함하고;
    상기 분석부는 상기 동적 도로 상태들에 적어도 부분적으로 기초하여 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 계산하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    현재 및/또는 예측된 기상 상태들을 저장하는 기상 상태 데이터베이스를 더 포함하고, 상기 분석부는 상기 현재 및/또는 예측된 기상 상태들에 적어도 부분적으로 기초하여 잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 계산하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 선호도들 중 적어도 하나는 상기 사용자가 안전 대 여행 시간 및/또는 루트 길이에 얼마나 가중치를 두는지를 나타내는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 상기 사용자와 연관된 차량의 속성들을 저장하고, 상기 분석부는 상기 사용자와 연관된 상기 차량의 속성들에 더 기초하여 상기 최적 루트들을 식별하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 분석부는 상기 사용자가 상기 하나 이상의 최적화된 루트들 중 하나를 선택하는 기능을 제공하고, 상기 선택된 루트의 하나 이상의 속성들에 기초하여 상기 사용자 선호도들을 업데이트하는
    인터랙티브 텔레매틱스 시스템.
  8. 사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법에 있어서,
    출발지로부터 목적지까지의 복수의 잠재적 루트들을 식별하는 단계;
    잠재적 루트들의 각각의 속성들을 계산하는 단계;
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 상기 사용자 선호도들과 비교하는 단계;
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들과 상기 사용자와 연관된 상기 사용자 선호도들의 비교에 기초하여 상기 잠재적 루트들 중 하나 이상을 선택함으로써 상기 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트들을 식별하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 최적화된 루트들을 상기 사용자와 연관된 원격 장치로 전송하기 위해 통신 네트워크에 출력하는 단계
    를 포함하는 사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 잠재적인 혼잡도 또는 안전성을 포함하는
    사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 동적 도로 상태들에 적어도 부분적으로 기초하여 계산되는
    사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 현재 및/또는 예측된 기상 상태들에 적어도 부분적으로 기초하여 계산되는
    사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 사용자 선호도들 중 적어도 하나는 상기 사용자가 안전 대 여행 시간 및/또는 루트 길이에 얼마나 가중치를 두는지를 나타내는
    사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 최적 루트들은 상기 사용자와 연관된 차량의 속성들에 더 기초하여 식별되는
    사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 하나 이상의 최적화된 루트들 중 하나를 선택하는 기능을 제공하는 단계; 및
    상기 선택된 루트의 상기 속성들에 기초하여 상기 사용자 선호도들을 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는 사용자에 대한 하나 이상의 최적 루트들을 식별하는 방법.
  15. 명령들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(Computer Readable Storage Medium; CRSM)에 있어서, 상기 명령들은 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금:
    출발지로부터 목적지까지의 복수의 잠재적 루트들을 식별하고;
    잠재적 루트들의 각각의 속성들을 계산하고;
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들을 상기 사용자 선호도들과 비교하고;
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들과 상기 사용자와 연관된 상기 사용자 선호도들의 비교에 기초하여 상기 잠재적 루트들 중 하나 이상을 선택함으로써 상기 사용자에 대한 하나 이상의 최적화된 루트들을 식별하고;
    상기 하나 이상의 최적화된 루트들을 상기 사용자와 연관된 원격 장치로 전송하기 위해 통신 네트워크에 출력하도록 하는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  16. 제15항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 잠재적인 혼잡도 또는 안전성을 포함하는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  17. 제15항에 있어서,
    잠재적 루트들의 각각의 상기 속성들은 동적 도로 상태들, 현재 기상 상태들, 또는 예측된 기상 상태들에 적어도 부분적으로 기초하여 계산되는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 사용자 선호도들 중 적어도 하나는 상기 사용자가 안전 대 여행 시간 또는 루트 길이에 얼마나 가중치를 두는지를 나타내는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 최적 루트들은 상기 사용자와 연관된 차량의 속성들에 더 기초하여 식별되는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 명령들은 추가적으로 상기 컴퓨터로 하여금:
    상기 사용자가 상기 하나 이상의 최적화된 루트들 중 하나를 선택하는 기능을 제공하고; 상기 선택된 루트의 상기 속성들에 기초하여 상기 사용자 선호도들을 업데이트하도록 하는
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10585440B1 (en) 2017-01-23 2020-03-10 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for using human-operated material-transport vehicles with fleet-management systems
US11097736B2 (en) * 2017-02-28 2021-08-24 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for traction detection and control in a self-driving vehicle
JP6708785B2 (ja) * 2017-03-31 2020-06-10 本田技研工業株式会社 走行経路提供システムおよびその制御方法、並びにプログラム
US10690508B2 (en) 2018-04-03 2020-06-23 International Business Machines Corporation Navigational system utilizing local driver based route deviations
US10955252B2 (en) * 2018-04-03 2021-03-23 International Business Machines Corporation Road-condition based routing system
US11030890B2 (en) 2018-05-03 2021-06-08 International Business Machines Corporation Local driver pattern based notifications
JP7192398B2 (ja) * 2018-10-31 2022-12-20 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理システム、プログラム、および情報処理方法
WO2020101474A1 (en) * 2018-11-14 2020-05-22 Mimos Berhad A continuous journey scheduling system
US11390277B2 (en) 2018-11-30 2022-07-19 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for self-driving vehicle collision prevention
DE102019112922A1 (de) * 2019-05-16 2020-11-19 Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Navigation
GB2590591B (en) * 2019-06-03 2021-12-29 Relish Tech Limited A method of determining a route
US11649147B2 (en) 2019-09-20 2023-05-16 Clearpath Robotics Inc. Autonomous material transport vehicles, and systems and methods of operating thereof
CN111126909B (zh) * 2019-12-20 2023-08-08 贵阳货车帮科技有限公司 货源路线的数据处理方法、装置、设备及存储介质
US11385648B2 (en) * 2019-12-27 2022-07-12 Intel Corporation Inclement weather condition avoidance
US11797931B1 (en) * 2020-02-11 2023-10-24 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Systems and methods for adaptive route optimization for learned task planning
CN111489553B (zh) * 2020-04-26 2022-02-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种路线规划方法、装置、设备和计算机存储介质
US12122367B2 (en) 2020-09-10 2024-10-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Systems and methods for operating one or more self-driving vehicles
US12123727B2 (en) * 2020-12-15 2024-10-22 Metropolitan Life Isurance Co. Systems, methods, and devices for generating a transit route based on a safety preference
JP7512912B2 (ja) * 2021-01-21 2024-07-09 トヨタ自動車株式会社 制御装置、システム、及び提案方法
CN114491230A (zh) * 2021-12-13 2022-05-13 高德软件有限公司 路线数据的处理方法、路线推荐方法、装置及产品
US12031831B2 (en) * 2022-04-19 2024-07-09 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods for ranking routes based on driving complexity
US20230408266A1 (en) * 2022-06-09 2023-12-21 GM Global Technology Operations LLC Road brightness route planning
US12264929B2 (en) * 2022-10-27 2025-04-01 State Farm Mutual Automobile Insurance Company Systems and methods for identifying frequently traveled routes
US12456137B2 (en) 2023-03-28 2025-10-28 T-Mobile Usa, Inc. Personalizing an interaction between a mobile device associated with a user and an application or a website associated with a wireless telecommunication network
EP4575407A1 (en) * 2023-12-20 2025-06-25 Tomtom Traffic B.V. Systems and methods for journey time analysis
US12498732B2 (en) 2024-01-17 2025-12-16 Rockwell Automation Technologies, Inc. Systems and methods for characterizing a vehicle motion of an autonomous mobile robot

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08271275A (ja) * 1995-03-30 1996-10-18 Hitachi Ltd 経路選択装置
US20120173075A1 (en) * 2010-12-29 2012-07-05 Paccar Inc Systems and methods for improving the efficiency of a vehicle
US20130080055A1 (en) * 2007-08-13 2013-03-28 Gary J. Speier System and method for travel route planning using safety metrics

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE60234947D1 (de) * 2001-11-05 2010-02-11 Aisin Aw Co Fahrzeugnavigationsvorrichtung und -verfahren
JP4170128B2 (ja) * 2003-04-03 2008-10-22 三菱電機株式会社 経路案内学習装置
US20060129313A1 (en) * 2004-12-14 2006-06-15 Becker Craig H System and method for driving directions based on non-map criteria
US7680749B1 (en) * 2006-11-02 2010-03-16 Google Inc. Generating attribute models for use in adaptive navigation systems
JP4554653B2 (ja) * 2007-08-08 2010-09-29 クラリオン株式会社 経路探索方法、経路探索システムおよびナビゲーション装置
JP2010117231A (ja) * 2008-11-12 2010-05-27 Sumitomo Electric Ind Ltd ルート探索装置、ルート探索システム、ルート情報提供装置、車載器、ルート探索方法及び、プログラム
US9037397B2 (en) * 2009-12-07 2015-05-19 Intel Corporation System and method for generating alternative routes
US20140222330A1 (en) * 2011-12-27 2014-08-07 Tobias M. Kohlenberg Integration of contextual and historical data into route determination
US9803990B2 (en) * 2013-05-30 2017-10-31 Oath (Americas) Inc. Systems and methods for providing mobile mapping services including trip prediction and route recommendation
US9389086B2 (en) * 2014-03-27 2016-07-12 Heba Abdulmohsen HASHEM Transportation planner and route calculator for alternative travel methods
US9778060B2 (en) * 2015-05-22 2017-10-03 Here Global B.V. Method and apparatus for providing personalized routing based on user routing behaviors
US10453337B2 (en) * 2015-06-25 2019-10-22 Here Global B.V. Method and apparatus for providing safety levels estimate for a travel link based on signage information

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08271275A (ja) * 1995-03-30 1996-10-18 Hitachi Ltd 経路選択装置
US20130080055A1 (en) * 2007-08-13 2013-03-28 Gary J. Speier System and method for travel route planning using safety metrics
US20120173075A1 (en) * 2010-12-29 2012-07-05 Paccar Inc Systems and methods for improving the efficiency of a vehicle

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