CN103868520A - 用于基于情境的行程计划的方法和设备 - Google Patents

Abstract

提供了一种用于基于情境的行程计划的方法和设备。一种系统包括处理器，所述处理器被配置为接收车辆位置和情境信息。所述处理器还被配置为：执行预测算法以基于与存储在数据库中的观察到的驾驶者行为进行比较的所述位置和情境信息来预测一个或更多个下一目的地，并且将所述一个或更多个下一目的地传递到车辆计算系统。所述处理器还被配置为：接收下一目的地输入，并利用所述下一目的地输入作为新的车辆位置，并且估计新的情境信息，重复预测算法的执行、预测的下一目的地的传递以及下一目的地输入的接收，直到接收到指示完成旅程组合的输入为止。

Description

用于基于情境的行程计划的方法和设备

技术领域

示意性实施例总体上涉及用于基于情境（context）的行程计划的方法和设备。

背景技术

导航系统中的行程计划通常涉及对所有考虑到的停止位置的列表和一系列动作进行编译，以使序列匹配计划出的行程。存在许多选择停止位置的方式，所述方式包括但不限于：输入从未访问过的位置的地址，通过在地图中指出来选择位置，从以前访问过的位置的列表中选择位置和/或从兴趣点（POI）的列表中选择位置。

后两种方法可涉及从列表中做出的选择。这些列表通常基于位置/POI的名称、距最后一次访问的时间或者访问频率。即使这看起来像是相对简单的处理，这也可涉及通过列表进行大量滚动以找到正确的选择，特别是在一次无法显示很多行的小屏幕上。

当计划一系列停止（行程链）时（例如，用于那一天的行程的完整设置），由于需要考虑的多个变量，因此输入目的地的困难变得尤其明显。

在第2009/0105934号美国专利申请中讨论的一个确定目的地的示例总体上涉及一种目的地预测装置，所述装置包括：地图信息累积单元，累积至少包括地图上的多个点的位置和所述多个点之间的路径的地图信息；开始位置采集单元，获得移动车体的开始位置；当前位置采集单元，获得移动车体的当前位置；目标候选位置采集单元，基于获得的当前位置从地图信息累积单元获得可潜在地成为移动车体的目的地的多个目的地候选的位置；绕行计算单元，针对具有从开始位置到目的地候选的位置的最小路径成本的路径，计算包括当前位置的作为从开始位置到目的地候选的位置的路径的偏差的绕行；目的地预测单元，将计算出的绕行在目的地候选中最小的目的地候选预测为目的地。

在另一个示例中，第7,280,915号美国专利总体上涉及一种包括下述模块的导航装置的CPU：时钟单元；连续驾驶时间测量单元，测量从行驶开始时间的连续驾驶时间；路程阶段预测单元；以及呈现信息控制器。路程阶段预测单元基于行驶开始时间，从第一过渡确定参考时间的准备好的数据中选择针对从“最初阶段”到“中间阶段”的过渡的第一过渡确定参考时间，并且从第二过渡确定参考时间的准备好的数据中选择针对从“中间阶段”到“最终阶段”的过渡的第二过渡确定参考时间。路程阶段预测单元随后通过将连续驾驶时间与选择的过渡确定参考时间进行比较来预测路程阶段。根据预测出的路程阶段，呈现信息控制器呈现在预测出的路程阶段中方便驾驶者的信息。

发明内容

在第一示意性实施例中，一种系统包括处理器，所述处理器被配置为接收车辆位置和情境信息。所述处理器还被配置为：执行预测算法以基于与存储在数据库中的观察到的驾驶者行为进行比较的所述位置和情境信息来预测一个或更多个下一目的地，并且将所述一个或更多个下一目的地传递到车辆计算系统。所述处理器还被配置为：接收下一目的地输入，并利用所述下一目的地输入作为新的车辆位置，并且估计新的情境信息，重复预测算法的执行、预测的下一目的地的传递以及下一目的地输入的接收，直到接收到指示完成旅程组合的输入为止。

所述情境信息包括驾驶者标识。

所述情境信息包括一周中的一天（DoW）。

所述情境信息包括一天中的时间（ToD）。

估计出的新的情境信息包括：至少部分基于从以前的车辆位置到新的车辆位置的行驶时间的一天中的新的时间。

估计出的新的情境信息包括：至少部分基于计划在新的车辆位置处花费的时间的一天中的新的时间。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分基于：存储在数据库中的观察到的驾驶者行为。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分基于：存储在数据库中的与作为位于新的车辆位置处的业务的相似类型的业务相关的观察到的驾驶者行为。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分基于：存储在数据库中的针对访问作为位于新的车辆位置处的业务的相似类型的业务的其它驾驶者的观察到的驾驶者行为。

在第二示意性实施例中，一种计算机执行的方法包括：接收车辆位置和情境信息。所述方法还包括：经由计算机基于与观察到的驾驶者行为进行比较的所述位置和情境信息来预测一个或更多个下一目的地。此外，所述方法包括：将所述一个或更多个下一目的地传递到车辆并且接收下一目的地输入。所述示意性方法还包括：利用所述下一目的地输入作为新的车辆位置，并且估计新的情境信息，重复预测、传递和接收输入的步骤，直到接收到指示完成旅程组合的输入为止。

所述情境信息可包括驾驶者标识。

所述情境信息可包括一周中的一天。

所述情境信息可包括一天中的时间。

估计出新的情境信息可包括：至少部分基于从以前的车辆位置到新的车辆位置的行驶时间的一天中的新的时间。

估计出的新的情境信息可包括：至少部分基于计划在新的车辆位置处花费的时间的一天中的新的时间。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分可基于：观察到的驾驶者行为。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分可基于：存储在数据库中的与作为位于新的车辆位置处的业务的相似类型的业务相关的观察到的驾驶者行为。

所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分可基于：存储在数据库中的针对访问作为位于新的车辆位置处的业务的相似类型的业务的其它驾驶者的观察到的驾驶者行为。

在第三示意性实施例中，一种计算机可读存储介质存储如下指令，其中，当由处理器执行所述指令时，所述指令使处理器执行包括接收车辆位置和情境信息的方法。所执行的方法还包括：基于与观察到的驾驶者行为进行比较的所述位置和情境信息来预测一个或更多个下一目的地，并且将所述一个或更多个下一目的地传递到车辆。此外，所述方法包括：接收下一目的地输入，并利用所述下一目的地输入作为新的车辆位置，并且估计新的情境信息，重复预测、传递和接收输入的步骤，直到接收到指示完成旅程组合的输入为止。

所述情境信息可包括驾驶者标识信息。

附图说明

图1示出车辆计算机系统的示意性示例；

图2示出导航预测系统的示意性示例；

图3示出行程建立处理的示意性示例；

图4示出目的地选择处理的示意性示例；

图5示出目的地选择屏幕的示意性示例；

图6示出行程输出的示意性示例。

具体实施方式

根据需要，在此公开本发明的详细实施例；然而，将理解的是，所公开的实施例仅仅是本发明的示例，本发明可以以各种替代形式实施。附图无需按比例绘制；可夸大或缩小一些特征以示出特定组件的细节。因此，在此所公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制，而仅仅是教导本领域技术人员以各种形式实施本发明的代表性基础。

图1示出针对车辆31的基于车辆的计算系统（VCS）1的示例框式拓扑图。这种基于车辆的计算系统1的示例是由福特汽车公司制造的SYNC系统。设置有基于车辆的计算系统的车辆可包含位于车辆中的可视前端界面4。如果所述界面设置有例如触摸敏感性屏幕，则用户还可与所述界面交互。在另一示意性实施例中，通过按钮按压以及具有自动声音识别和声音合成的声音会话系统来进行交互。

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程序的车载处理。此外，处理器连接至非永久性存储器5和永久性存储器7两者。在该示意性实施例中，非永久性存储器是随机存取存储器（RAM），而永久性存储器是硬盘驱动器（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、屏幕4（可以是触摸屏显示器）和蓝牙输入15的全部。还设置有输入选择器51，以允许用户在各种输入之间互换。在对麦克风和辅助连接器的输入被传送至处理器之前，通过转换器27将所述输入从模拟转换为数字。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）以向VCS（或其组件）传送数据并传送来自VCS（或其组件）的数据。

对系统的输出可包括但不限于可视显示器4和扬声器13或立体声系统输出。扬声器连接至放大器11并通过数模转换器9从处理器3接收其信号。还可分别沿19和21处所示的双向数据流产生到远程蓝牙装置（诸如PND54）或USB装置（诸如车辆导航装置60）的输出。

在一示意性实施例中，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）进行通信17。移动装置随后可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进行通信59。在一些实施例中，蜂窝塔57可以是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52或相似输入来指示移动装置53与蓝牙收发器15进行配对。因此，向CPU指示车载蓝牙收发器将与移动装置中的蓝牙收发器进行配对。

可利用例如与移动装置53关联的数据计划、话上数据或DTMF音调在CPU3和网络61之间传送数据。可选择地，可期望包括具有天线18的车载调制解调器63以便在CPU3和网络61之间通过语音频带传送数据16。移动装置53随后能够被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进行通信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进行通信的API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，以完成与（诸如设置在移动装置里的）远程蓝牙收发器的无线通信。蓝牙是IEEE802PAN（个域网）协议的子集。IEEE802LAN（局域网）协议包括WiFi并且与IEEE802PAN具有相当多的交叉功能。两者都适合于车辆内的无线通信。可以在本领域使用的另一通信方式是自由空间光通信（诸如IrDA）和非标准的消费者红外（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。在话上数据的实施例中，当移动装置的拥有者能够在数据被传送的同时通过装置说话时，可执行已知为频分复用的技术。在其它时间，当拥有者没有使用装置时，数据传送可使用整个带宽（在一示例中是300Hz至3.4kHz）。尽管频分复用对于车辆与互联网之间的模拟蜂窝通信而言可能是常见的并且仍在使用，但其已经很大程度上被用于数字蜂窝通信的码域多址（CDMA）、时域多址（TDMA）、空域多址（SDMA）的混合体所替代。这些都是ITU IMT-2000（3G）兼容的标准，并且为静止或者行走的用户提供高达2mbs的数据速率以及为在移动的车辆内的用户提供385kbs的数据速率。3G标准现在正被为在车辆内的用户提供100mbs的数据速率以及为静止的用户提供1gbs的数据速率的高级IMT（4G）所替代。如果用户拥有与移动装置关联的数据计划，则所述数据计划可允许宽带传输且系统可使用宽得多的带宽（加速数据传送）。在另一实施例中，移动装置53被安装至车辆31的蜂窝通信装置（未示出）所替代。在另一实施例中，ND53可以是能够通过例如（而非限制）802.11g网络（即WiFi）或WiMax网络进行通信的无线局域网（LAN）装置。

在一实施例中，输入数据可经由话上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，在某些临时数据的情况下，数据可被存储在HDD或其它存储介质7上，直至不再需要所述数据的时候为止。

其它可与车辆连接的源包括：具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54，具有USB62或其它连接的车辆导航装置60，车载GPS装置24，或者与网络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^TM（苹果）、i.LINK^TM（索尼）和Lynx^TM（德州仪器））、EIA（电子工业协会）串行协议、IEEE1284（Centronics端口）、S/PDIF（索尼/飞利浦数字互连格式）和USB-IF（USB应用者论坛）形成了装置-装置串行标准的骨干。多数协议可被实施为用于电通信或光通信。

此外，CPU能与各种其它的辅助装置65进行通信。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器、无线医疗装置、便携式计算机等。

此外或可选择地，CPU可使用例如WiFi（IEEE803.11）收发器71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。

除了具有通过位于车辆中的车辆计算系统执行的示例性处理之外，在某些实施例中，还可以通过与车辆计算系统通信的计算系统来执行示例性处理。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系统（例如但不限于服务器）。总体上，这些系统可被称为与车辆关联的计算系统（VACS）。在特定实施例中，VACS的特定组件可根据系统的特定实施而执行处理的特定部分。通过示例并且是以非限制的方式，如果处理具有利用配对的无线装置发送或者接收信息的步骤，则很可能无线装置不执行该处理，因为无线装置不会与自身进行信息的“发送和接收”。本领域的普通技术人员将理解何时不适合对给定解决方案应用特定的VACS。在所有解决方案中，预期至少位于车辆中的车辆计算系统（VCS）自身能够执行示例性处理。

示意性实施例提出一种用于提高动力系统特征的使用行程预测的方法，以便通过对即将的行程或行程设置（行程链）建议目的地来辅助驾驶者在导航系统中输入目的地。

基于车辆以前的驾驶历史——更明确地，以前的停止位置和（当所述停止位置被访问时）所述停止位置的情境信息（以及所述停止位置彼此间的关系）——系统可基于当前的ToD（Time-of-Day，一天中的时间）、DoW（Day-of-Week，一周中的一天）、位置、以前的驾驶历史等将最有可能的目的地的列表传送给驾驶者。正因为如此，驾驶者可被给予具有更高相关性的可能停止位置的更短的列表，从所述列表选择他所意图的目的地——在多数情况下，所呈现给驾驶者的位置是驾驶者从相似的位置在相同的ToD和DoW左右访问过的位置。由于行驶时间和停止持续时间被封装在预测矢量中，因此预测的停止位置随着驾驶者根据过去的驾驶模式沿他计划出的行程对后续停止位置的选择而动态地改变。

结果，系统被设计为减少在具有多个停止的行程计划的（行程链）处理期间驾驶者所花费的时间量和精力。这可通过当驾驶者确认一个或一序列行程目的地时动态地填入下一位置来实现。

在____________提交的共同拥有和共同待决的申请____________________中描述了目的地预测，所述申请的内容通过引用合并于此。

图2示出导航预测系统的示意性示例。

该示例性系统具有两个操作部分：记录系统211和预测系统207。记录系统可以是始终监控车辆使用的连续运行的系统，并且将数据存储在数据库209中。

每当存在驾驶者提供下一目的地的需要时，预测系统可被导航应用205调用。例如，当驾驶者想要导航协助时这可以是手动的，或者当车辆启动时这可由导航应用自动触发。导航应用请求预测系统提供对下一即将到来的行程的预测，并且按照该请求提供当前位置和时间信息（当前ToD和DoW）。预测系统使用存储在数据库中的数据连同当前情境（包括GPS坐标213）来提供在信息娱乐系统201的屏幕203上向驾驶者呈现的可能目的地的列表。驾驶者选择呈现出的选项的正确位置。如果没有选项匹配意图的目的地，则他/她还可使用输入的传统手段（诸如，使用在屏键盘提供地址、使用语音识别系统说出地址或者通过现有的一系列兴趣点（POI）进行搜索）来输入正确的目的地。

如果被启用，则预测系统还可使用新指示的目的地，以便预测驾驶者将在后续的行程中开往何处，并且因此使驾驶者计划出行程的完整链。这在车辆需要知道在再次充电之前将能开多远的电动车辆（诸如，电池电动车辆（BEV）和插入式混合动力电动车辆（PEHV））中格外有用。当驾驶者满意他的选择时，目的地被转发回导航应用。

图3示出行程建立处理的示意性示例。在该示意性实施例中，行程计划系统利用基于改变情境变量的一串预测来建立针对一天的整个行程计划。行程计划随后可被用于将方向提供给驾驶者、为驾驶者重新规划路径、能源管理等。

在该示例中，驾驶者可启动行程选择处理。例如，这可通过激活在车辆信息娱乐系统上运行的导航应用来完成。导航应用可利用本地资源和/或基于云的资源来提供行程建立体验。在该示例中，处理基于在云中连接预测引擎（303）。通过使用基于云的系统，在不必将这些资源提供给每个单独的车辆的情况下可使用强大的计算资源。

在连接预测引擎后，处理可将与当前情境相关的数据发送给引擎。例如而非限制，所述数据可包括诸如ToD、DoW、驾驶者当前位置、（基于例如配对的电话的拥有者可知的）车辆的当前驾驶者、当前车辆速度和行驶方向以及与驾驶者/车辆情境相关的任何其它已知信息的信息。

在通过处理的第一时刻，可能是尚未选择当前目的地的情况。然而，预测引擎可基于预测算法产生多个可能目的地，随后，所述多个可能目的地通过本地处理被接收（307）。尽管可存在产生的一个以上的可能目的地，但是由于所述目的地基于过去观察到的经验，因此可能地推荐的目的地的列表相对短，并且通常与驾驶者意图访问的实际目的地具有高相关性。例如而非限制，如果驾驶者周一至周五在上午七点和八点之间去工作，则如果车辆在一周的那几天中在那段时间期间由该驾驶者驾驶，那么“工作”将很可能是可能目的地中的一个。

选择的列表可被呈现给驾驶者，以用于选择期望的特定目的地（309）。虽然预测算法通常会是准确的，但始终可能的是，特定驾驶者意图偏离当前的范例（例如，在从工作回家的路上在杂货店停车）。在这样的情况下，驾驶者可选择或不选择呈现出的目的地中的一个（311），而输入驾驶者意图行驶到的特定目的地（313）。

无论选择目的地还是输入目的地，该目的地将构成行程中的一个停止。如果完成行程输入（315），则处理可继续前进，否则可继续进行目的地预测和输入。由于预测算法已经访问包括每个选择的目的地的位置和可能的行驶时间的各种信息，因此将来的预测信息可作为基础，犹如其在以前的目的地的时间/位置被提供给该点时一样。此外，历史行为可指示在任何已知的目的地处可能花费的时间量，这可帮助估计离开的可能时间，并且还可帮助提供针对基于观察到的行为预测下一目的地的准确信息。

一旦已经选择和/或输入了所有目的地，处理就可组合出完整的行程（317）。随后可将所述行程传递给用户以示出行程信息，诸如总行驶时间、到达时间、行驶的距离等。此外，可利用该信息获得和/或计算其它信息。例如，基于汽油的车辆可预测车辆中是否有足够的汽油以完成行程，并且告知用户是否需要加油。在电动或混合动力车辆中，处理可利用行程信息来推荐充电时间点，或者管理（和告知）驾驶者被设计为确保驾驶者可在不对车辆进行充电的情况下可能完成行程的能源使用策略（319）。

图4示出目的地选择处理的示意性示例。这是可在例如“云”上运行以选择多个可能的下一目的地的后端处理。在该示例中，处理从车辆接收多条与情境相关的信息，所述信息包括但不限于当前车辆位置和驾驶者信息（401）。由于车辆中不同的驾驶者在一天的相同时间可能具有不同的通常目的地（例如，在中午使用车辆的配偶中的一方可能要去商店，另一方可能要去吃午餐），因此驾驶者信息会是有用的。

基于接收到的信息，处理可建立查询（403）以确定可能的目的地。可能的是，随着时间的推移而收集到更多关于驾驶者习惯的信息，处理对于预测的目的地将变得越来越准确。随后可将查询发送到数据库（405），并且可从数据库接收结果（407）。

如果接收到太多的结果，则处理可将结果削减至阈值数量，或者可一起发送所有结果（409）。随后可由车辆计算系统接收结果，在车辆计算系统中，结果可被驾驶者查看，并且对目的地的选择可被做出（或输入）。一旦目的地已经被选择或输入，处理就可接收结果（411）。这些可以是选择的结果，或者可以是目的地输入的结果。

基于选择的/输入的目的地，处理可确定到目的地的可能行程时间（413）。这可基于交通信息、驾驶者习惯、天气信息等，或者在更简单的情况下，这可简单地基于距离和可能的行驶速度（基于速度限制）。除了计算行驶时间之外，处理还可基于将在目的地处花费的可能时间量来计算行驶时间调整（415）。在已知目的地的情况下，可基于关于驾驶者通常在该目的地处花费多少时间的观察来计算该时间。

如果输入的目的地与任何可能的选择都不相应，则系统可能很难计算将在该目的地处花费的时间。然而，多个建模解决方案可帮助解决该问题。在一种情况下，目的地可以是已知的目的地，正好不是为该部分旅程所预测的一个目的地。在这种情况下，可将键入的目的地与针对该用户的所有已知的目的地的列表进行比较，并且随后可使用存储的观察到的在该位置处花费的平均时间来预测多久后用户将到达该位置。

即使在目的地与已知的目的地不相应的情况下，也可做出关于在该位置处花费的时间的预测。例如，如果该位置是加油站，则系统可参考用户通常在已知的加油站花费多长时间。对于一些常见的业务类型而言都是如此。在业务的类型针对该用户未知的情况下，系统甚至可查看其它相似境遇的用户（或所有用户），以确定这些用户通常在这样的业务上花费多长时间。例如，如果用户第一次访问花店，则系统可能不具有针对该用户的参考，但是可知道驾驶者通常在花店花费15分钟。

一旦已经对行程时间做出合适的调整（415），处理随后就确定是否接收到已经完成行程选择的通知（417）。如果完成了行程选择处理，则行程被保存，并且可被转发到其它处理，以用于例如确定能源管理策略（423）、传递给驾驶者等。

如果仍存在需要选择的目的地，则处理基于当前的最后目的地创建新的“开始位置”（419）。由于物理目的地是已知的，因此这应该是相当准确的对位置的计划。处理还基于计划的行驶时间和在所有目的地处的停止持续时间来创建新的“开始时间”。由于处理基于过去观察到的行为来推测，因此这可能是较为不准确的，但是仍有相当的可能性预测成功。只要选择和预测处理继续，系统就可继续产生用于预测下一目的地的新的开始位置和时间。

图5示出目的地选择屏幕501的示意性示例。在该示意性示例中，显示器显示出多个可能的选择项507、509、511。在该示例中，每个选项是与特定选项（例如，业务标识）相关的图形。这些也可以简单地是与每个选择相应的按钮，或者在另一示例中，如果例如地址本身是可选的，则根本不需要被显示。

与每个显示的按钮相应地，显示位置地址和/或名称。这将关于每个目的地的其它信息提供给驾驶者。如果存在分配到给定目的地的通用名称（例如，房子、工作等）或业务名称（例如，Kroger），则这里也可显示所述名称。

在一些情况下，驾驶者可能不希望行驶到目的地中的任何一个，相反可选择输入替代目的地513。对“替代”按钮的选择可启动普通的导航应用，所述普通的导航应用允许驾驶者输入地址、搜索业务等，一旦地址选择完成就返回示意性屏幕。此外，在一些情况下，处理可具有多于三个的目的地，但仅具有用于一次显示三个的空间。在这种情况下，驾驶者可选择“继续”按钮503，以查看其它的预测的目的地。一旦全部完成了行程选择，驾驶者就可选择“完成”按钮505。

图6示出行程输出601的示意性示例。在已经由驾驶者输入整个行程后，处理可将行程的摘要603呈现给驾驶者。在该示例中，驾驶者正在驾驶混合动力车辆或完全电力车辆，并且相应地，充电信息可被呈现。在此，能源管理系统可呈现当前电量613和预测的结束电量615。结束电量将有可能随着推荐的能源管理策略而产生，并且可随着驾驶者的行驶而变化。当驾驶者行驶时，推荐的行驶路径、行驶速度等可被呈现给驾驶者，以制定能源使用策略。

此外，可示出针对每个位置的停止信息605、607、609以及总行驶距离和时间611。一旦旅程开始，例如，行驶时间和距离就可调整以反映第一目的地。当可接受时，还可向驾驶者输出其它合适的信息。

在非限制性示例中，可按照下述步骤来操作在此描述的示意性系统：

当车辆启动时，导航应用请求预测系统提供对于即将到来的目的地的预测。导航应用按照该请求提供当前识别的位置、时间和日期。预测系统呈现这些情境信息，从而驾驶者可确认所述情境信息并开始预测。当确认时，预测系统使用当前位置和时间来建立对数据库做出的对可能的下一停止位置的列表的查询。

查询的结果被重定格式并被呈现给驾驶者。建议的位置是驾驶者在相似的时段（周一早上）前后从同样的位置（家）开始的先前行程期间做出的最有可能的停止。

驾驶者挑选他的拼车朋友约翰的家作为第一停止，随后选择指示在当前选择后存在其它已知停止的“继续”。系统获得这条信息，并且内部预测引擎形成新的查询以预测第二停止位置列表。系统将使用初始目的地作为第二行程的“起点”。系统还将使用以前记录的关于第一行程应花费的时间的知识以及在第一目的地的平均停止时间，来确定针对第二行程的最可能的开始时间。系统再次获得预测的结果，并将所述结果呈现给驾驶者。随后，驾驶者选择其办公室作为针对其行程的第二停止和最终停止，并且随后点击“完成”以结束针对该行程链的计划。现在，系统在内部将与驾驶者传送的关于在行程期间计划的停止的信息拼合在一起。

将驾驶者所选择的两个停止以及相关的行程信息高亮显示，并且从这些行程中估计出总距离和行程时间。随后将由此产生的行程（两个停止）对驾驶者示出，作为对他所计划的行程的最终确认。

虽然以上描述了示例性实施例，但是不意图这些实施例描述本发明的所有可能形式。相反，说明书中所使用的词语是描述性词语而非限制，并且应理解的是，可在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种改变。此外，可组合各种执行实施例的特征以形成本发明的另外的实施例。

Claims (8)

1.一种系统，包括：

处理器，被配置为：

接收车辆位置和情境信息；

执行预测算法，以基于与存储在数据库中的观察到的驾驶者行为进行比较的所述位置和情境信息来预测一个或更多个下一目的地；

将所述一个或更多个下一目的地传递到车辆计算系统；

接收下一目的地输入；

利用所述下一目的地输入作为新的车辆位置，并且估计新的情境信息，重复预测算法的执行、预测的下一目的地的传递以及下一目的地输入的接收，直到接收到指示完成旅程组合的输入为止。

2.如权利要求1所述的系统，其中，所述情境信息包括驾驶者标识。

3.如权利要求1所述的系统，其中，所述情境信息包括一周中的一天（DoW）。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述情境信息包括一天中的时间（ToD）。

5.如权利要求1所述的系统，其中，估计出的新的情境信息包括：至少部分基于从以前的车辆位置到新的车辆位置的行驶时间的一天中的新的时间。

6.如权利要求1所述的系统，其中，估计出的新的情境信息包括：至少部分基于计划在新的车辆位置处花费的时间的一天中的新的时间。

7.如权利要求6所述的系统，其中，所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分基于：存储在数据库中的观察到的驾驶者行为。

8.如权利要求6所述的系统，其中，所述计划在新的车辆位置处花费的时间至少部分基于：存储在数据库中的与作为位于新的车辆位置处的业务的相似类型的业务相关的观察到的驾驶者行为。

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