CN103294762B - 用于基于车辆的数据收集的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于基于车辆的数据收集的方法和设备。一种计算机实现的方法包括：访问包含需要购买的一个或多个物品的列表。所述方法还包括：接收车辆位置。所述方法还包括：在车辆位置的预定义距离内搜索出售所述列表中的至少一个物品的一个或多个商店、以及这些商店提供的价格。此外，所述方法包括：推荐在所述一个或多个商店中的至少一个商店处停留；提供到推荐了停留的商店的方向。

Description

用于基于车辆的数据收集的方法和设备
技术领域
示意性的实施例总体涉及一种用于基于车辆的数据收集的方法和设备。
背景技术
车辆信息娱乐系统一直在进步，并且自从提供相对预定的内容的简单的收音机、磁带和CD播放器以来已经经历了漫长的过程。现代的信息娱乐系统可从互联网获得音乐，提供全程音控(turn-by-turn)方向，与远程服务器通信，运行应用程序并播放来自无线装置的音乐，并且总体将实际PC的许多特点带入车辆中。
例如，可通过收音机、CD播放器播、MP3播放器、无线装置或甚至通过互联网的流式传输来获得音乐。例如，利用通过便携式无线装置建立的到互联网的连接，用户可访问诸如PANDORA的应用程序，PANDORA将为有兴趣的用户定制的音乐从远程源发送到车辆声音系统。
甚至在车辆没有车载GPS系统的情况下，全程音控导航也是可能的。诸如智能电话的便携式装置可提供GPS信号，并且可从远程服务器或者甚至从智能电话获得导航。可通过车辆的音频系统输出导航，以低廉的价格向用户提供具有车载导航的体验。
甚至可通过远程连接优化车辆系统(诸如，例如动力系系统)。车辆和道路数据可被发送到远程的基于云的服务器，该服务器可针对动力系控制执行优化计算并传送推荐的实施策略。还可通过与远程服务器的通信在某种程度上控制能够优化的其它车辆模块。
然而，即使利用现有车辆信息娱乐系统的所有的现有调整、升级和优点，也存在可被添加到车辆的大量附加功能。为了使得驾驶体验尽可能更加容易、连贯并且很享受的目标，仍然可以进行多个潜在改进。
发明内容
在第一示意性实施例中，一种计算机实现的方法包括：访问包含需要购买的一个或多个物品的列表。所述示意性方法还包括：接收车辆位置。所述示意性方法还包括：在车辆位置的预定义距离内搜索出售所述列表中的至少一个物品的一个或多个商店。此外，所述方法包括：推荐在所述一个或多个商店中的至少一个商店处停留；提供到推荐了停留的商店的方向。
在第二示意性实施例中，一种计算机实现的方法包括：接收针对路线的期望的终点时间。所述示意性方法还包括：一旦车辆在路线终点的预定距离内，就将当前时间和估计的到达时间与期望的终点时间进行比较。此外，所述示意性方法包括：一旦车辆在所述路线的所述预定距离内，就在车辆附近搜索出售购物列表中的至少一个物品的至少一个商店。此外，所述方法包括：估计行驶到所述至少一个商店所需的时间的量；至少部分基于行驶到所述至少一个商店并随后行驶到所述路线终点所需的时间的量比在期望的终点时间之前剩余的时间的总量少，来推荐到所述至少一个商店的绕道。
一种计算机实现的方法包括：接收针对路线的期望的终点时间；一旦车辆在路线终点的预定距离内，就将当前时间与期望的终点时间进行比较；一旦车辆在所述路线的所述预定距离内，就在车辆附近搜索出售购物列表中的至少一个物品的至少一个商店；估计行驶到所述至少一个商店所需的时间的量；至少部分基于行驶到所述至少一个商店并随后行驶到所述路线终点所需的时间的量比在期望的终点时间之前剩余的时间的总量少，来推荐到所述至少一个商店的绕道。
所述估计步骤还包括：估计购买所述至少一个物品所需的时间的量，其中，所述推荐还基于行驶到所述至少一个商店所需的时间的量、随后行驶到所述路线终点的时间的量、以及购买所述至少一个物品的时间的量比在期望的终点时间之前剩余的时间的总量少。
所述方法还包括：沿所述路线设置一个或多个检查点，其中，在至少一个检查点执行所述比较。
在每个检查点执行所述比较，直到由车辆进行了到推荐的商店的绕道。
所述方法还包括：检测车辆已经在推荐了停留的所述至少一个商店的附近停留；向用户询问是否在所述商店购买了所述列表中的一个或多个物品；从所述列表移除在商店购买的物品。
在第三示意性实施例中，一种计算机实现的方法包括：访问购物列表。所述方法还包括：接收车辆位置以及接收一个或多个行程参数。此外，所述方法包括：搜索与所述一个或多个行程参数一致的行程可到达的出售所述购物列表中的至少一个物品的商店。所述方法还包括：推荐包括出售所述购物列表中的至少一个物品的至少一个商店的至少一个行程，其中，所述行程与所述一个或多个行程参数一致。
所述一个或多个行程参数包括最大范围。
所述一个或多个行程参数包括行驶的最大总距离。
所述一个或多个行程参数包括最大行程时间。
所述方法还包括：当找到均出售所述购物列表中的至少一个物品的多个商店时，集合与所述至少一个或多个行程参数一致的多个可能的行程；至少部分基于与由商店出售的每个物品相关的加权来比较所述多个可能的行程，以确定最优行程；其中，所述推荐步骤还包括至少推荐所述最优行程。
所述加权至少部分基于在多个商店出售的至少一个物品的定价。
所述最佳行程还至少部分基于燃料成本。
所述最佳行程还至少部分基于时间成本。
附图说明
图1示出示意性的车辆计算机系统；
图2示出停留推荐处理的示意性示例；
图3示出第二停留推荐处理的示意性示例；
图4示出路线确定处理的示意性示例；
图5示出第二路线确定处理的示意性示例。
具体实施方式
根据需要，在此公开了本发明具体的实施例；但是，应理解，公开的实施例仅为本发明的示例，其可以以多种替代形式实施。附图无需按比例绘制；可放大或缩小一些特征以显示特定部件的细节。所以，此处所公开的具体结构和功能细节不应解释为限制，而仅为教导本领域技术人员以多种形式实施本发明的代表性基础。
图1示出用于车辆31的基于车辆的计算机系统(VCS)1的示例性框式拓扑图。这种基于车辆的计算机系统1的示例是由福特汽车公司制造的SYNC系统。设有基于车辆的计算机系统的车辆可包括位于车辆中的可视前端界面4。用户还可通过例如触摸屏(如果设有的话)与该界面交互。在另一示意性实施例中，通过按扭按压、可听语音和语音合成进行交互。
在图1中所示的示意性实施例1中，处理器3控制基于车辆的计算机系统的操作的至少一部分。设置在车辆中的处理器允许命令和例程的车载处理。此外，处理器连接至非持久存储器5和持久存储器7两者。在该示意性实施例中，非持久存储器为随机存取存储器(RAM)，并且持久存储器为硬盘驱动器(HDD)或闪存。
处理器还设置有允许用户与处理器交互的多个不同的输入。在该示意性实施例中，设置有麦克风29、辅助输入25(用于输入33)、USB输入23、GPS输入24和蓝牙输入15。还设置有输入选择器51以允许用户在多种输入之间切换。在对麦克风和辅助连接器的输入传递至处理器之前，通过转换器27将所述输入从模拟信号转换为数字信号。尽管未示出，但是与VCS通信的多个车辆组件和辅助组件可使用车辆网络(诸如但不限于CAN总线)来向VCS(或其组件)传递数据或从其接收数据。
对系统的输出可包括但不限于视觉显示器4和扬声器13或立体声系统输出。扬声器连接至放大器11，并通过数字-模拟转换器9从处理器3接收其信号。还可分别沿19、21处所示的双向数据流输出到远程蓝牙装置(诸如PND(个人导航装置)54)或USB装置(诸如车辆导航装置60)。
在一个示意性实施例中，系统1使用蓝牙收发器15与用户的移动装置53(例如，蜂窝电话、智能电话、PDA或具有无线远程网络连接能力的任何其它装置)通信17。移动装置可随后用于通过例如与蜂窝塔57的通信55来与车辆31外部的网络61通信59。在一些实施例中，蜂窝塔57可为WiFi接入点。
信号14代表了移动装置和蓝牙收发器之间的示例性通信。
可通过按钮或类似输入指示移动装置53和蓝牙收发器15的配对52，因此，CPU将被指示车载蓝牙收发器将与移动装置中的蓝牙收发器配对。
可利用例如与移动装置53相关联的数据计划、声载数据或双音多频(DTMF)音调在CPU3和网络61之间传送数据。可替代地，可期望包括具有天线18的车载调制解调器63，以便通过语音频带在CPU3和网络61之间传送16数据。随后，能够通过例如与蜂窝塔57的通信55来使用移动装置53与车辆31之外的网络61通信59。在一些实施例中，调制解调器63可与蜂窝塔57建立通信20以与网络61通信。作为非限制性示例，调制解调器63可以是USB蜂窝调制解调器，并且通信20可以是蜂窝通信。
在一个示意性实施例中，处理器设置有包括与调制解调器应用软件通信的API(应用编程接口)的操作系统。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件，以完成和(诸如设在移动装置中的)远程蓝牙收发器的无线通信。蓝牙是IEEE802PAN(个人区域网络)协议的子集。IEEE802LAN(局域网络)协议包括WiFi并且与IEEE802PAN有相当多的交叉功能。两者都适合用于在车辆中进行无线通信。可以在此领域使用的其它通信方式是自由空间光通信(诸如红外数据协议，IrDA)和非标准化的消费者红外(IR)协议。
在另一实施例中，移动装置53包括用于语音频带或宽带数据通信的调制解调器。在声载数据的实施例中，当正在传输数据期间移动装置的拥有者对装置说话时，可执行已知为频分复用的技术。在其它时间，当拥有者没有使用该装置时，数据传输能够使用整个带宽(在一个示例中为300Hz至3.4kHz)。尽管频分复用常见于车辆和互联网之间的模拟蜂窝通信并且仍然在使用，但其已经很大程度上被码域多址(CDMA)、时域多址(TDMA)、空域多址(SDMA)的混合替代用于数据蜂窝通信。这些都是ITU IMT-2000(3G)兼容标准，并且为静止或者步行用户提供高达2mbs的数据率以及为在移动车辆中的用户提供高达385kbs的数据率。3G标准现正被可以为车辆中的用户提供100mbs以及为静止用户提供1gbs的高级国际移动通信(IMT-Advanced(4G))所替代。如果用户具有与移动装置相关联的数据计划，则该数据计划可能允许宽带传输，并且系统可使用更宽的带宽(加速数据传输)。在又一实施例中，移动装置53被安装到车辆31的蜂窝通信装置(未显示)所替代。在又一实施例中，移动装置53可以是能够通过例如(而非限制的)802.11网络(即WiFi)或WiMax网络进行通信的无线局域网(LAN)装置。
在一个实施例中，输入数据可经由声载数据或数据计划穿过移动装置、穿过车载蓝牙收发器、并进入车辆的内部处理器3。例如，在特定临时数据的情况下，数据可存储在HDD或其它存储介质7上，直至不再需要的时候。
其它可与车辆交互的源包括具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54，或者具有USB62或其它连接的车辆导航装置60，或者具有车载GPS装置24，或者具有与网络61连接的远程导航系统(未示出)。USB是一类串行网络协议中的一种。IEEE1394(火线)、EIA(电子工业协会)串行协议、IEEE1284(并口)、S/PDIF(索尼/飞利浦数字互联格式)和USB-IF(USB应用者论坛)形成了装置-装置串行标准的骨干。大多数协议可以实施用于电通信或者光通信。
此外，CPU能和各种其它的辅助装置65通信。这些装置可通过无线连接67或有线连接69来连接。辅助装置65可包括但不限于个人媒体播放机、无线健康装置、便携式计算机等。
额外地或可替代地，CPU可使用例如WiFi71收发器而连接至基于车辆的无线路由器73。这可允许CPU在本地路由器73的范围内连接到远程网络。
除了通过位于车辆中的车辆计算机系统执行示例性处理之外，在一些特定实施例中，可以通过与车辆计算机系统通信的计算机系统执行示例性处理。这样的系统可包括但不限于无线装置(例如但不限于移动电话)或者经由无线装置连接的远程计算机系统(例如但不限于服务器)。总体上，这些系统可称为车辆相关联的计算机系统(VACS)。在特定实施例中，VACS的特定部件可以根据系统的特定实施而执行处理的特定部分。通过示例并且是非限制的，如果处理包括使用配对的无线装置发送或者接收信息的步骤，则很可能无线装置没有执行该处理，这是因为该无线装置不会与自身“发送和接收”信息。本领域的普通技术人员会理解何时不适合对给定解决方案应用特定VACS。在所有解决方案中，预期至少位于车辆中的车辆计算机系统(VCS)自身能够执行示例性处理。
如前所述，存在可用于车辆信息娱乐系统的多种现有功能，但是很多功能是附加可用的。在这些示意性实施例中，考虑这样的系统，通过该系统，用户可输入被车辆计算机系统使用的购物列表。购物列表物品的一些示意性示例可以是重复物品、一次购买、“愿望单”购买等。所述列表还可包含用户排序格式，所述用户排序向用户强调特定商品或服务的优先级。额外或可替换地，用户可输入关于选择或购买特定商品可能要花费多长时间或者获得该商品的需要有多紧急的时间估计。可如稍后在示意性实施例中所看到的来使用这些估计。
考虑到针对购买的各种可能目标以及可购买一些物品或每个物品的各个地点，确定潜在购物目的地的复杂度可根据提供者希望对等式优化多少而变化。在简单的情况下，可简单地选择具有最多物品的最近的商店，并给出所述商店作为选项。在更复杂的情况下，可考虑各种物品的加权的重要性，同时，汽油成本、驾驶时间、在每个商店可买到的物品的数量、具有列表上的不同物品的商店的邻近度、以及包括特价商品的不同商店之间的商品的价格差等(以及任何其它相关因素)都可被考虑。
图2示出路线计划处理的示意性示例。在该示意性实施例中，用户可能没有计划特定路线，但是可能已经预先输入希望购买的一个或多个物品。可以以多种方式进行物品的输入，包括但不限于，通过使用智能电话或其它无线装置等在线、车辆内、车辆内语音地输入。在至少一个示例中，网上出售的物品可具有与其关联的图标，允许用户选择该图标以将物品添加到与用户相关的购物列表。
在该示例中，示意性处理在201访问现有购物列表。在该示例中，该处理正在远程计算机系统上运行，但是该处理还可在车俩计算机系统、无线装置等上运行。除访问购物列表以外，处理还在203确定是否已经预先为车辆计划了路线。如果路线已经存在，则处理将继续进行以确定沿着该路线的可能的购物点，这将参照图3讨论。
如果不存在路线，则处理将在205确定是否期望特定路线。在该示例中，期望路线与使车辆/系统处理基于购物列表和考虑的因素来计划路线的期望对应。如果计划的购物路线不被期望，则处理仍然可基于用户与出售在购物列表上列出的一个或多个物品的商店的邻近度以及提供的交易来提供沿着行程的一个或多个推荐的停留点。
在该示意性示例中，如果没有期望特定路线，则处理可采用现有的购物列表，并基于包含在所述购物列表中的数据来填充(populate)商店的列表。例如，处理可以在远程服务器上运行，并且远程服务器还可访问一个或多个购物数据库。这些数据库可由生产商、经销商、零售商提供，并作为中央知识库等存在。在207，可针对这些信息源中的一个或多个对购物列表进行交叉参考，直到知晓可能或已知出售购物列表上的一个或多个物品的商店的列表。在209，远程处理可随后周期性地或连续地接收车辆坐标。
通过使用车辆坐标，在211，处理可针对存在的任何特定商店检查车辆位置的邻近度。在至少一个实施例中，处理可在车辆起始点、当前点的半径范围之内、车辆行驶方向的邻近距离之内等建立所有已知相关商店的当前坐标。如果需要，则可使用预确定相关商店(即，出售期望产品的商店)的定位的坐标的任何合适的装置。在这样的示例中，可将当前车辆坐标与用于相关或邻近度确定的预定坐标进行比较。在另一示例中，一旦接收到坐标，就可针对存在的任何相关商店检查围绕所述坐标的给定的邻近度、半径、区域等。
如果在213没有与车辆邻近的相关商店，则处理可在车辆行驶的同时继续接收车辆的坐标。如果在213存在与车辆邻近的任何商店，则在215，处理可推荐停留。例如，如果处理识别车辆邻近杂货店，并且牛奶和鸡蛋在要购买的物品的列表上，则在215，处理可推荐驾驶员在邻近的杂货店停留。推荐可包括但不限于商店的名称、预计在商店中可买到的物品、在商店停留的估计时间、偏离路线到商店的距离/时间、商品与其它商店的商品相比的价格等。
如果已经推荐了停留并且在217车辆停留，则在219，处理可更新购物列表。在该示意性示例中，更新列表的处理包括询问用户购买了列出的物品中的哪些(如果购买了物品的话)。这可以是购买的物品的直接用户描述的形式，或者可以是用于用户选择购买的物品的所需物品的列表的呈现。如果用户选择一个或多个相关物品，或指示购买了列表中的一个或多个物品，则在219处理可更新列表。在车辆重新开始行驶之后，处理继续接收车辆坐标并检查邻近的商店。
图3示出用于沿着已知路线检查推荐的停留的处理的示意性示例。在该示例中，处理填充沿着路线的商店的列表。例如，如果已知路线并且已知期望产品的列表，则处理可沿着路线在例如路线的给定邻近度之内检查，以确定在可容忍的邻近度之内沿着所述路线是否存在任何商店。
在该示意性示例中，如果估计的停留时间与估计的行程剩余时间的和不超过期望的到达时间，则处理将向用户提供推荐的停留。例如，如果用户需要牛奶，并且为了牛奶的停留将花费估计8分钟，则处理可首先沿着路线检测可获得牛奶的点。虽然在该示例中将停留点设置为更接近路线的终点，但是可推荐并确定沿着路线的任何位置的停留点。将停留点设置为接近于路线的终点可允许驾驶员和系统两者确定还剩余多少充裕时间。在该示例中，充裕时间是在驾驶员“需要”到达目的地之前剩余的时间。
例如，如果驾驶员必须在上午9:00上班，并且驾驶员在上午8:00离家，则在考虑交通量和停留的情况下驾驶员可预计该驾驶员会花费大概1小时。但是，如果交通不拥堵，并且驾驶员碰上许多绿灯，则驾驶员可能只需要40分钟。在这种情况下，由于驾驶员接近上班地点，则系统可识别在期望的到达时间之前剩余20“自由”分钟。利用该信息以及车辆的当前位置，系统可寻找邻近驾驶员位置的将提供至少一个期望购买的物品的购物停留，并且该停留将花费比在时限之前剩余的时间少的购物时间。快速购物停留只需要15分钟偏离路线，并可允许驾驶员购买期望的物品同时仍然准时上班。
系统甚至能够确定易腐物品与非易腐物品。例如，如果驾驶员上午正在去上班的路上，则驾驶员可能不希望购买牛奶或其它易腐商品。
在图3中示出的示意性示例中，在车辆在行进中或在路线开始之前，在301，处理填充可出售驾驶员输入的期望购买的物品的商店的列表。此外，在303，处理可沿着行程的路线检查邻近于在列表中填充的一个或多个商店的点。这些点可能是沿着路线的最佳停留点，从而可与用于确定是否剩余充裕时间的最佳时间对应。当然，可根据期望的方案在沿着路线的任何点进行时间充裕确定。
在该示例中，在305，处理设置沿着路线的停留点。停留点是沿着路线的邻近于具有期望购买的商品的一个或多个商店的点。在该示例中，停留点与将针对估计的停留时长检查时间充裕的点对应。在路线中提早检查时间充裕的特定实施例中，将一些附加的容忍的量添加到估计完成行程的时间的量中会是有用的。接近路线的终点，交通量、交通灯和其它行驶中的障碍都已经被成功考虑，因此将不再影响行程的持续时间。然而，如果由于明显的充裕的时间而导致用户早先停留，然后碰到交通拥堵，则可能错过到达时限。关于交通量、天气、交通灯等的数据也可被用于估计行程中剩余的时间的量。如果存在行驶到不同商店的充足时间，则处理可推荐价格最低的商店。
在307，处理继续监视车辆的位置，直到到达指定的停留点。在该示例中，所述点与地理位置对应，但是在其它示例中，所述点可以与估计的停留时间对应。例如，如果在路线的终点附近存在四个可能的绕道购物行程，并且估计每个购物行程花费大概15分钟，则一旦在时限之前剩余30分钟或更少的时间，处理就可开始查看相对于目的地而言的车辆的位置，换句话说，查看可能剩余多少时间。在309，不论是使用基于时间的检查点还是使用基于位置的检查点，处理将在某个点处检查是否存在可用于进行停留的充足的充裕时间。在不知道停留时间的另一示例中，如果处理识别出在时限之前剩余预定量的时间并且不需要剩余时间的充足量来完成行程，则处理可简单地推荐停留。
如果剩余充足的时间，则在311处理将推荐驾驶员停留。如果没有剩余充足的时间，则在317处清除该点。在313，推荐可包括停留信息，诸如但不限于停留持续时间、可购买的物品、商店名称、到商店的路线/方向的选项、多个停留选项等。处理还可包括用于指示将进行停留的用于驾驶员的选项。如果期望，则这可开始车辆中的倒计时时钟，从而驾驶员知道停留并随后返回原始路线还剩余多少时间。
在该实施例中，如果在315进行了停留，则处理可假设购买了商品或者询问驾驶员是否购买了商品。在停留期间接收与被购买的商品相关的信息允许驾驶员对购物列表进行更新处理。以这种方式，系统避免针对已经购买的商品推荐停留。在至少一个实施例中，处理将在进行购物绕道之前的某个点处通知驾驶员正在购买什么商品。例如，如果驾驶员已经在某个其它行程中购买了这些商品，则驾驶员可选择将先前购买的商品从购物列表中移除。例如，这可帮助保持购物列表更新，而不需要驾驶员持续在线登录并更新列表。
如果进行了停留，则在319，处理可在恢复路线时更新在时限之前剩余的时间。例如，这帮助处理跟踪是否可进行第二停留。
图4示出路线计划处理的示意性示例。在该示意性示例中，路线可不被用户特别输入。作为替代，用户可希望处理基于用户希望购买的物品的列表并结合邻近于用户位置的商店来确定一条路线或多条路线。首先，在该示意性处理中，在401，接收将被考虑的变量的列表。这些变量可包括但不限于将要购买的物品、行驶的最大距离、行驶的最长时间、物品的加权值、行程的目标、在给定行程中“必须购买”的物品、搜索商店的优选方向等。
在403，基于接收的变量，处理可确定供应所需物品的一个或多个商店。例如，处理可进行针对商店的半径搜索，随后将找到的商店与物品的列表进行交叉参考以确定物品的可获得性。在另一示例中，处理可具有与每个物品相关的商店的列表，并搜索邻近用户位置的那些商店的情况。商店选择的各种方法是可能的并被预期在示意性实施例的范围之内。
除了确定哪些商店具有哪些物品以外，在405，处理还可确定在每个商店里的各种物品的定价。这可利用例如数据库、商店网站、其它在线资源或用于价格信息获得的任何合适的源来实现。在针对购物列表上的至少一个产品选择了一个或多个商店之后，在407，处理继续进行以集合可能的购物选项的列表。这些选项可基于例如在最大行驶范围内的邻近度。在另一示例中，处理可简单地扩大搜索范围直到存在至少X个选项，其中，X是预定数字或用户输入的数字。
例如，第一商店(A商场)可能以3美元出售物品1并且位于用户位置的东南方向5英里处。第二商店(B商场)可能以3.50美元出售物品1、以17美元出售物品7并且位于用户位置的西方向3.2英里处。第三商店(C商场)可能以2美元出售物品2、以11美元出售物品4并且位于用户位置的北方向11英里处。用户可能已经输入了15英里的最大行驶范围以及45分钟的最大行程时间。通过检查选项，计算机可设计多个建议的路线。
在该示例中，选项A可包括向东南行驶5英里、购买物品1、行驶到B商场、购买物品7并回家。选项B可包括向西行驶3.2英里并购买物品1和物品7并回家。选项C可包括向北行驶11英里并购买物品2和物品4并回家。选项D可包括向西行驶3.2英里并购买物品1和物品7、然后行驶到C商场并购买物品2和物品4然后回家。
一旦集合了可能的行程，示意性处理就继续进行到处理409以基于用户偏好对各种选项加权。在411处对加权后的选项进行比较。在以上示例中，物品对于用户而言的重要性的等级不同，其中，获得一种物品比获得其它物品更重要。例如，物品1的加权值可以为0.5，物品2的加权值为0.8，物品4的加权值为1.1，物品7的加权值为1.3(越高的值与越重要的物品对应)。在以上的示例中，选项A随后具有与其相关的值1.8，选项B也一样(所述值是可获得的物品的总累加值)。选项C具有与其相关的值1.9，选项D的值为3.7。在该示例中，选项D提供最高的选项值路线，但是处理可具有其它考虑。例如，商品的价格可以作为需要的考虑。在该示例中，仅存在一个共同物品，并且其价格在A商场中比在B商场中便宜0.50美元。但是，考虑到时间和燃料成本(两者都是处理可考虑的可能的真实值)，当还购买物品7时不去A商场而只在B商场购买物品1可能是最佳计划。因此，处理可排除选项A。
另一方面，如果价格差是例如50美元，则其可能值得行驶时间和燃料的额外成本。任何合适的变量和输入可用于确定针对用户的最高“值”路线。可使用启发式假设、驾驶员资料、相关规则等来确定路线值。接受的阈值可随后被设置为包括可管理的选择的数量。在此示出的示例仅为了示意性目的，并不意图以任何方式限制本发明的范围。
由于已经排除了选项A，并且由于选项D允许购买最大数量的物品，所以选项D显然是最优的剩余选项。然而，已经向用户指示45分钟是最长购物时间。处理可评估选项D并确定其可能需要(如果期望则包括交通量、交通灯、建筑物、天气等)8分钟以行驶到B商场，并随后需要17分钟以行驶到C商场，随后需要15分钟以行驶回家。此外，处理可猜测每次停留可能需要15分钟。因此，针对选项D的累加的总时间是70分钟，这已经远远超过可允许的阈值。
在该实施例中，呈现的路线将会是选项C，这是由于选项C提供最高加权的值，并符合输入的限制范围。在至少一个实施例中，可以向其它路线(诸如选项D)提供向用户通知关于超过阈值、如果行驶该路线将会获得什么、实际估计时间/距离等的信息。一旦通过处理或通过用户(如果用户具有选择的选项)选择了合适的路线，则在413提供该路线。在至少一个实施例中，多条甚至次优路线可被呈现给用户用于路线选择。用户可选择期望的路线，并且可例如通过处理确定那条路线是最优路线来对路线排序。可与(例如而非限制地)路线上可购买到的商品、商品的定价、路线的时间、路线的距离、估计的花费(如果期望则包括时间/燃料)等对应地提供或产生关于每条路线的附加细节。
图5示出用于路线选择的另一示意性处理。在该示意性实施例中，在501，处理接收预填充(或在路线开始时填充)的购物列表。在503，处理随后确定用户是否已经输入或期望输入行驶偏好。
如果输入了行驶偏好，则在合适情况下可由用户输入多个偏好。这些可包括但不限于输入的行驶方向505、最大范围(或来回总距离)507、行驶的总时间509(或到达目的地的总时间)、前述的最佳/期望的设置509(由于最佳可能比最大要小)等。这些变量可帮助处理最佳地选择一条或多条路线以及用于呈现给用户的购物选项。
一旦输入了选择的行驶偏好(或未被选择)，在511，处理将这些和任何附加偏好设置为与路线相关。例如，其它偏好可包括但不限于商品的最小数量/成本(例如，用户可能不想花费20分钟行程而只购买柠檬)、与交通量相关的偏好(例如，仅仅低/中交通量的区域)、与天气相关的偏好(仅仅不处于暴风雨中的区域)等。除了可在路线开始的时间配置这些设置以外，还可在某些较早的时间点预定义这些设置。随后在513，可启动考虑了任何相关设置和/或偏好的搜索。
在该示意性实施例中，在515，处理将搜索任何商店。如果找到商店，则在519，将商店与商品的列表进行交叉参考，以确定在该商店中可出售哪些商品。如果没有找到商店，则在517继续搜索商店。该交叉参考可基于明确存在的商品(即，处理“知晓”或合理地确认商品在商店中)、可能存在的商品(即，处理“知晓”商店出售杂货、所以特定杂货可能在商店中)、或任何其它合适的比较和确定的方式。做出明确的决定可基于对列出在商店中可购买的商品的数据库、网站等的参考。做出可能的“猜测”决定可基于商店的类型，这可以通过数据库、先前经验、在线信息等得知。如果没有找到商店，则(例如，根据搜索如何重复，可首先搜索1英里以内的范围并将搜索每次扩大合理的量)处理继续搜索商店。
在521，如果一个或多个物品可以买到、可能买到等，则在523，处理将任何相关变量添加到物品。这些变量可包括但不限于行驶的距离、购买的时间、物品的成本、行驶的时间、物品的加权值等。随后在525，可估计总行驶时间、去商店的时间+购物的时间或任何其它相关时间。随后在527，用于购买物品的任何选项可被记入例如将被用于填充可能路线的列表。
在529，处理查看是否已经达到最大时间和/或范围。如果没有达到最大时间或范围(或其它终点条件)，则处理将继续寻找其它商店以希望扩大路线可能性。如果已经达到最大时间/范围，则在531，处理查看是否存在用于行驶/购物的至少一个合适的选项。在该实施例中，如果不存在至少一个选项，则在533，处理扩大至少一个最大变量并继续搜索。如果存在至少一个选项，则在535，处理将可能的选项呈现给用户以进行路线选择(或呈现最优选择的路线等)。
虽然以上描述了示例性实施例，但是意图不是这些实施例描述本发明的所有可能形式。而是，在说明书中使用的词语是描述而非限制的词语，并且应理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可进行各种改变。此外，各种实现的实施例的特征可被组合以形成本发明的进一步的实施例。

Claims (8)

1.一种用于基于车辆的数据收集的方法，包括：
访问包含需要购买的一个或多个物品的列表；
接收车辆位置；
在车辆位置的预定义距离内搜索出售所述列表中的至少一个物品的一个或多个商店；
估计行驶到所述一个或多个商店中的至少一个商店进行购买的停留时间以及随后行驶到行程的终点的行程剩余时间；
基于估计的停留时间加上估计的行程剩余时间不超过在行程的期望的终点时间之前剩余的时间的总量，推荐在所述一个或多个商店中的至少一个商店处停留；
提供到推荐了停留的商店的方向。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述列表包括预填充的列表。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述列表被在线预填充。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所述列表在车辆中被预填充。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述搜索步骤还包括：确定出售所述列表中的至少一个物品的商店。
6.如权利要求5所述的方法，其中，所述确定步骤还包括：将所述列表中的物品与所述商店出售的物品的数据库进行比较。
7.如权利要求5所述的方法，其中，所述确定步骤还包括：针对所述列表中的一个或多个物品搜索与所述商店关联的在线网站。
8.如权利要求1所述的方法，还包括：
检测车辆已经在推荐了停留的商店附近停留；
向用户询问是否在所述商店购买了所述列表中的一个或多个物品；
从所述列表移除在所述商店购买的物品。
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