CN103991419B - 用于选择驾驶者偏好的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于选择驾驶者偏好的方法和系统。一种使一个或更多个处理器能够控制多个车辆特征的车辆计算系统。车辆计算系统可在确定并选择针对这些特征的乘员偏好的同时控制多个车辆特征。车辆计算系统可接收包括请求用户控制的应用的乘员选择的输入。车辆计算系统可在乘员选择的时间接收情境变量。车辆计算系统可在存储器中存储具有相关联的情境变量的车辆特征设置和/或控制的乘员选择。车辆计算系统可基于存储在存储器中的乘员选择，使用关联的规则过滤器来确定对于输入请求的乘员偏好。车辆计算系统可分配应用输入被请求之后的预定时间量，以允许基于关联规则过滤器输出来控制车辆特征。

Description

用于选择驾驶者偏好的方法和系统
技术领域
本发明的实施例针对一种用于利用情境反馈来学习、产生并修改车辆乘员对于车载计算系统的偏好的方法和系统。
背景技术
第8258939号美国专利总体上公开了一种用于针对主驾驶者和次驾驶者控制一个或更多个车辆特征的装置。所述装置包括至少一个控制器，被配置为接收指示驾驶者是主驾驶者和次驾驶者之一的至少一个驾驶者状态信号。该公开基于所述至少一个驾驶者状态信号来确定车辆的驾驶者是否是主驾驶者和次驾驶者之一。控制器还被配置为：响应于确定所述至少一个驾驶者状态信号指示车辆的驾驶者是次驾驶者，控制一个或更多个车辆特征并防止所述一个或更多个车辆特征被禁用。
第7441192号美国专利总体上公开了用于提供用户可定义的多媒体或数字图书馆的系统和方法。还公开了用于选择和播放数字图书馆内的多媒体或数字文件的系统和方法。选择和回放系统及方法涉及数量有限的用户激活的按钮，其中，所述按钮被实现为直接映射到特定多媒体或数字文件的存储位置，以及一旦多媒体或数字文件被选择就接收并播放所述多媒体或数字文件。这些系统和方法的各种特征所需的数量有限的按钮向车辆操作者（诸如车辆驾驶者）提供用于在驾驶时检索和播放定制的播放列表和特定歌曲的安全机制和程序。
第2010/0235739号美国专利申请总体上公开了具有高级播放列表创建能力（诸如围绕用户所选择的“种子”歌曲自动产生播放列表的能力）的媒体播放器。在一些实施例中，附件可确定媒体播放器是否可以使用特定歌曲作为针对高级播放列表的种子歌曲以及是否可因此通知用户。用户可随后操作附件的用户界面基于特定歌曲以创建高级播放列表，而不是必须直接与媒体播放器进行交互。
发明内容
在第一示意性实施例中，车辆计算系统使一个或更多个处理器能够控制多个车辆特征。车辆计算系统可在确定并选择针对这些特征的乘员偏好的同时控制多个车辆特征。车辆计算系统可接收包括请求用户控制的应用的乘员选择的输入。车辆计算系统可在乘员选择的时间接收情境变量。车辆计算系统可在存储器中存储具有相关联的情境变量的车辆特征设置和/或控制的乘员选择。车辆计算系统可基于存储在存储器中的乘员选择，使用关联的规则过滤器来确定对于输入请求的乘员偏好。在应用输入被请求之后，车辆计算系统可分配预定的时间量，以允许基于关联规则过滤器输出来控制车辆特征。
在第二示意性实施例中，一种通过允许车辆计算系统在乘员做出决定的时间接收相关联的情境变量来选择车辆特征的乘员偏好的方法。所述方法可允许车辆计算系统在存储器中存储具有情境变量的乘员选择。所述方法允许计算系统基于存储在存储器中的乘员选择，使用关联的规则过滤器来确定对于输入请求的乘员偏好。所述方法允许在输入请求之后的预定的时间量内，车辆计算系统基于关联的规则过滤器输出来控制车辆特征。
在第三示意性实施例中，一种编码有用于提供指示一个或更多个计算机基于先前的乘员选择来选择针对一个或更多个车辆特征的乘员偏好的指令的计算机程序的计算机可读介质。所述计算机可读介质使得乘员偏好能够被存储在存储器中并用于确定和预测乘员对请求输入的应用（例如，车辆特征）的输入选择。计算机程序接收包括乘员选择的乘员的输入和在乘员选择的时间的情境变量。计算机程序在存储器中存储具有情境变量的乘员选择。计算机程序基于存储在存储器中的乘员选择，使用关联的规则过滤器来确定对于请求输入的应用的乘员偏好，并且允许在输入请求之后的预定的时间量内基于关联的规则过滤器输出来控制车辆特征。
在第四示意性实施例中，一种方法包括：接收与车辆特征设置的乘员选择相关的数据；在设置选择的时间识别情境变量；在存储器中存储具有情境变量的设置；启动具有多个设置的车辆特征；基于所述选择和情境变量，使用关联的规则过滤器来确定针对车辆特征的设置偏好；在使用设置偏好进行启动之后的预定时间量内控制车辆特征。
所述方法还可包括：在车辆计算系统和无线装置之间建立通信；从无线装置接收与乘员选择相关的数据；将设置偏好发送到无线装置。
无线装置可包括平板个人计算机。
乘员选择可包括基于电话号码应答传入电话呼叫。
情境变量可包括认知负载和环境状况中的一个或更多个。
认知负载可包括信号灯启用、转向角逆转量测量和车轮速度中的一个或更多个。
环境状况可包括天气、交通和一天中的时间中的一个或更多个。
在第五示意性实施例中，一种非暂时性计算机可读介质，包括用于指示一个或更多个计算机进行下列步骤的指令：接收包括针对与车辆计算系统进行通信的一个或更多个应用的一个或更多个设置的乘员选择；在乘员选择的时间接收一个或更多个情境变量或大约在乘员选择的时间接收一个或更多个情境变量；在存储器中存储具有情境变量的乘员选择；接收针对应用的启动信号；基于存储在存储器中的乘员选择和情境变量，使用关联的规则过滤器来确定针对启动的应用的乘员设置偏好；在接收到启动信号之后的预定时间量内，使用乘员设置偏好来控制应用。
所述步骤还可包括：在车辆计算系统和无线装置之间建立通信；从无线装置接收乘员选择。
乘员选择可包括呈现给车辆乘员的一个或更多个选项。
情境变量可包括GPS位置、环境状况和认知负荷中的一个或更多个。
附图说明
图1是实现用户交互的车辆信息显示系统的车辆信息娱乐系统的示例性框式拓扑图；
图2是示出用于实现确定和选择车辆乘员偏好的实施例的示例处理的流程图；
图3示出用于使用选择预测系统为车辆乘员选择请求的应用输入的车辆计算系统的示意性示例；
图4示出用于预测和确定乘员选择的车辆计算系统的示意性示例；
图5是示出用于确定传入电话呼叫选择预测处理的车辆计算系统的流程图；
图6示出如何从日志数据发展出关联的规则的示例。
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现。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，在此公开的具体结构和功能细节不应该被解释为限制，而仅仅是教导本领域技术人员以各种方式利用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。如果设置有例如触摸敏感性屏幕，则用户还能够与所述界面交互。在另一示意性实施例中，通过按钮按压、具有自动语音识别和语音合成的语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，处理器连接到非持久性存储器5和持久性存储器7两者。在该示意性实施例中，非持久性存储器是随机存取存储器（RAM），而持久性存储器是硬盘驱动器（HDD）或闪存。总体而言，持久性（非暂时性）存储器可包括当计算机或其它装置断电时保持数据的所有类型的存储器。这些存储器包括但不限于HDD、CD、DVD、磁带、固态驱动器、便携式USB驱动器以及任何其它合适的形式的持久性存储器。
处理器还设置有允许用户与处理器进行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两者的输入被传送到处理器之前，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进行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于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以及扬声器13或立体声系统输出。扬声器连接到放大器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。
移动装置和蓝牙收发器之间的示例性通信由信号14表示。
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，CPU被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，调制解调器63可与蜂窝塔57建立通信20，以与网络61进行通信。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安装在蓝牙收发器上的模块或固件，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）和非标准化消费者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，可实现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，数据传送器可使用整个带宽（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，移动装置53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，传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.LINKTM（索尼）和LynxTM（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而连接到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）或者通过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）。在某些实施例中，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。通过示例而并非限制的方式，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，则很可能由于无线装置不会与自身进行信息的“发送和接收”，因此无线装置不执行该处理。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。
图2是示出用于实现确定和选择乘员偏好的实施例的示例处理的流程图。VCS自动选择处理200可降低当由VCS将菜单选项口头地或视觉地以菜单形式呈现给乘员时管理大量菜单选项所需的关注度和复杂性。在驾驶体验期间，VCS可向乘员呈现设置的选项和/或菜单选项的列表，包括但不限于广告、媒体请求和/或导航信息。菜单选项的列表的示例可包括但不限于发生在交互广告请求车辆乘员做出决定时。VCS可具有帮助车辆乘员做出与乘员在相似的情况下自己会做出的选择相似的选择的功能。
在一实施例中，乘员可能对特定菜单选项不熟悉且无法理解所有可用的选项。处理可训练VCS并基于乘员先前的选择和偏好简化选择，并限制显示的选项的数量。VCS还可为乘员限制选项被多次重复，从而当乘员变得熟悉选项或车辆特征时，菜单系统可停止呈现选项。
乘员可进行输入，以触发VCS在避免显示选项或选择的菜单的情况下，基于过去的偏好做出令乘员满意的决定。VCS可确定做出决定所需的时间量，并基于外部因素（包括但不限于出厂设置、用户定义的设置、GPS位置数据和/或天气数据）限制对选项的选择。如果乘员没有时间立即做出决定，则应该基于先前偏好或选择做出默认选择。理想地，这可以是与乘员在相同的状况下会做出的选择非常相似的智能默认选择。
在用于做出选择或决定的时间限制针对特征菜单而言不存在的情况下，驾驶者会被提示在合理的时间量内进行响应。可存在允许VCS使请求超时的选项，且默认选择可基于针对乘员建立的良好选择分析。允许VCS为乘员做出选择的时间段可基于工作负荷估计和其它情境（context）信息而变化。
VCS自动选择处理200可允许计算系统在车辆内实现“为我选择（CFM）”特征。所述特征可由图2中的示例性实施例处理详细呈现。
在步骤202，VCS可运行请求来自车辆乘员的输入决定的应用或与这样的应用通信。可通过使用车辆CAN总线、WiFi、蓝牙和/或本领域技术人员已知的装置、系统和/或应用之间的其它形式的通信来进行应用与VCS之间的通信。应用可以是请求车辆乘员选择设置的车辆特征。应用和/或车辆特征可包括但不限于广告查询、传入电话呼叫响应、气候控制查询、导航选择、媒体选择和/或多功能显示特征。
例如，乘员可进入车辆并执行点火周期，以发现无线电与当乘员离开车辆时在相同的电台位置。或者，乘员可能会发现气候控制设置可被设置为与乘员最后一次驾驶车辆相同的温度。一旦这些车辆特征、应用或系统被启动（例如，当点火被启动时），所述车辆特征、应用或系统可向乘员请求对设置的选择。CFM可接收乘员对车辆设置的选择，并将选择的列表呈现给乘员。
在步骤204，CFM特征可接收用于显示给乘员的选项的应用列表并对该应用列表进行排序。CFM特征可通过对选项的应用列表上的每个项分配唯一坐标值来开始对应用列表进行排序，并基于存储器中每个项的唯一坐标值来对该列表进行排序。唯一坐标值可包括但不限于：对乘员已经在相似的情况下选择该选项的次数的运行计算、和/或由车辆乘员给出的预定的排名。在步骤206，CFM特征可接收排序的选项的应用列表，并应用关联的规则过滤器。在确定乘员的预定选择或选项的列表之前，关联的规则过滤器可发展数据分析的多个阵列。
在步骤208，关联的规则过滤器可从一个或更多个数据库接收输入，该输入包括用于分析与选项的应用列表相比的乘员偏好的多个数据点。存储在数据库中的变量可包括但不限于：出厂设置、用户定义的设置、学习到的用户偏好、学习到的用户选择熟悉度和应用设置。
在步骤210，当确定用于为车辆乘员分类选项列表的用户偏好时，可使用另外的VCS输入。另外的VCS输入可包括但不限于：GPS坐标、天气状况和一天中的时间（time ofday）。当实现CFM特征时，可在用于确定偏好的选项的应用列表的多种情况下使用另外的VCS输入。例如，在选项的导航路线列表的情况下，关联的规则过滤器可从数据库接收声明乘员偏好观光路线的用户定义的设置，然而系统可基于VCS输入向关联的规则过滤器通知已经在该观光路线上检测到事故。如果在乘员的偏好导航路线上检测到事故，则CFM特征可呈现将检测到事故的路线排除在外的选项列表，并且/或者从选项的导航列表选择替代路线。
当关联的规则过滤器完成时，选项的应用列表可被发送回步骤204以进行另外的排序。一旦排序完成，则CFM特征可对已经基于预测的和评估的乘员偏好被简化的选项列表进行重新排列。例如，一旦乘员启动车辆上的点火，则无线电系统可询问乘员是否想要听乘员在一天的那个时间经常听的前三个电台。
在步骤212，CFM可发送用于在乘员输出装置上显示的选项的列表。乘员可从所述列表选择无线电台之一，或者通过手动选择不在列表上的无线电台来无效（override）CFM。乘员输出装置可包括但不限于：仪表盘、中央控制台LCD屏幕、通过车辆扬声器的音频、在可通过SYNC或其它蓝牙配对装置连接到车辆的智能电话或者可通过SYNC或其它蓝牙配对装置连接到车辆的PC上。
在一实施例中，在给定的时间段内，重新排序的选项的列表可供乘员选择。如果给定的时间段已经超时而车辆乘员没有对选项的列表进行响应，则CFM特征可为乘员选择选项。例如，当乘员进入车辆时，呈现给乘员的选项的列表可包括气候控制设置。气候控制选项的列表可能已经由关联的规则过滤器基于多个因素产生，所述多个因素包括但不限于用户定义的设置、学习到的驾驶者偏好、外部环境状况和一天中的时间。乘员可忽视气候控制设置的列表，并且在合理的时间段之后，CFM可选择预测的乘员偏好或默认设置。
图3示出用于使用选择预测系统为车辆乘员选择请求的应用输入的车辆计算系统的示意性示例。当用户忙碌的情况下，选择预测系统可向乘员（用户）提供一个或更多个选择。系统可从选项菜单的列表选择选项之一。来自菜单的选项可在有限的时间内被呈现，如果乘员不能及时作出选择，则存在实现默认选择的输入选择超时。示例是：如果VCS和/或SYNC检测到传入呼叫，则选项的菜单可被呈现，以允许乘员做出选择。如果乘员在预定时间量内没有做出选择，则CFM可触发将要采取的默认行为。这给予乘员忽略乘员输入请求的选项，以允许乘员继续保持他们当前正在进行的事；同时使VCS和/或SYNC能够基于由CFM学习到的或者由乘员设置的乘员设置偏好采取预测的默认行为。
在步骤302，选择预测系统可由VCS使用多个系统和传感器（包括但不限于，乘员工作负荷的检测、生物计量学、乘员行为和/或乘员与其它车辆特征和系统的交互）启动。选择预测系统还可使用多种技术（包括但不限于，乘员的配对无线装置、拥有相关联的钥匙的用户和/或使用安装在仪表盘上的相机的识别系统）确定哪个乘员已经进入车辆。
在现代交通工具中，与车辆的各种感测能力结合的VCS能够在一定程度上确定车辆乘员状态，这在以前是无法看到的。基于检测到的装置（属于特定用户）、相机和/或重量感测装置（其可“识别”特定用户）以及许多其它传感器，在某些情况下有可能准确地确定哪位“已知的”乘客在特定时间在车辆中。即使给定的乘客是未知的，也有可能做出关于普通乘客的一些假设（例如，诸如35磅的乘客有可能是儿童的假设）。在至少一种情况下，存在于车辆中或用于激活车辆的个性化的钥匙可指示与钥匙相关联的用户的存在或可能存在。
此外，可通过测量驾驶者或其它车辆乘员的认知负荷和/或压力水平来启动选择预测系统。基于观察到的天气和交通状况、驾驶模式、驾驶员身体温度、心率和其它生理测量和/或另外的大量可观察的条件和驾驶者/车辆/环境状态，可由车辆处理做出驾驶者或其它乘员当前能够应付多少认知负载的假设。
例如，在没有限制的情况下，基于车辆中的特定无线装置的存在，并且基于来自内部车辆相机和座椅传感器的读数，车辆计算系统可识别出驾驶者“简”和乘客“吉姆”都在车辆中。此外，钟表可指示当前是凌晨3:30（意味着例如外面很可能是黑天）。天气传感器、指示雨刷被使用的继电器和/或基于云的计算数据可指示当前在车辆附近存在冰雹风暴。基于云的交通数据还可指示车辆当前处于中量交通中。生物计量学信息可表明简可能具有高心率，而吉姆正在睡觉。基于这些信息，系统可确定简的认知负荷的粗略近似（在这种情况下可能是“高”），并且如果合适的在负荷公差内，则媒体输入请求和/或广告（如果存在这些）可被适当地递送给简和吉姆。其它认知负荷确定可包括但不限于：信号灯启动、车轮速度、转向角逆转量测量等。在这种情况下，在允许针对请求的输入的预测的默认行为之前，在步骤306，系统基于乘员认知负荷的分析开启智能定时。智能定时可以是在进行预测之前系统所允许的执行分析的预定量的时间。
在步骤304，还可由车辆乘员请求启动选择预测系统。在一个实施例中，可使用多种形式（包括但不限于，方向盘上的按钮、移动电子装置上的按钮、语音识别请求和/或使用允许系统非常快速且方便地被激活的手势检测器）请求CFM特征，并将所述CFM特征呈现在车辆中。
当接收到启动CFM特征的请求时，在步骤306，系统可开启智能定时。智能定时可允许系统在一定量的时间后做出决定。智能定时可基于多个外部因素（包括但不限于，一天中的时间、乘员、天气和/或当前位置）而调整。例如，如果基于外部因素需要立刻决定，则系统可提供针对车辆乘员的预测的行为。如果基于外部因素不需要针对紧急响应的决定，则在由选择预测系统做出预测的行为和/或默认之前，系统可提供用于将选项的列表呈现给车辆乘员的合理的时间量。
在步骤308，关联的规则过滤器基于来自一个或更多个数据库的因素分析并产生针对车辆乘员的预测的选项或选项的列表，所述因素包括用于分析与当前请求的输入相比的乘员偏好的多个数据点。由关联的规则过滤器接收到的一个或更多个因素可包括但不限于：出厂设置、用户定义的设置、存储的驾驶者偏好、应用设置和存储的驾驶者选项熟悉度。
继续上面的简和吉姆在凌晨3:30在冰雹风暴中旅行的示例，关联的规则过滤器可放弃向简和/或吉姆递送用于从中选择的多个选项，或者可选地仅提供“安全”相关的选项。例如，当涉及到请求简和吉姆的输入的广告时，系统可仅显示与当地加油站和/或旅馆选项的广告。如果存在针对简和吉姆的媒体输入请求，则关联的规则过滤器分析可在不将选项呈现给乘员的情况下，基于预测的驾驶者偏好以及其它变量（包括冰雹风暴和在凌晨3:30驾驶）来确定选项。
在步骤310，当确定用户偏好以便为车辆乘员分类选项的列表时，可使用其它的VCS输入。其它的VCS输入可包括但不限于：GPS坐标、天气坐标和一天中的时间。当实现CFM特征时，可在确定选项的偏好的应用列表的多种情况下使用其它的VCS输入。例如，在选项的导航路线列表的情况下，相关联的路线过滤器可从数据库接收表明乘员偏好最节省燃料的路线的用户定义的设置，然而基于VCS输入，系统可通知关联的规则过滤器在最节省燃料的路线上检测到事故，因此CFM特征从选项的导航列表选择替代路线。在简和吉姆的示例中，VCS输入可包括但不限于：与一天中的凌晨3:30的时间相关的信息、在夜间驾驶期间的路况和/或冰雹风暴的天气状况。
在步骤312，关联的规则过滤器可从一个或更多个数据库接收包括与选项的应用列表相比的用于分析乘员偏好的多个数据点输入。存储在数据库中的变量可包括但不限于：出厂设置、用户定义的设置、学习到的用户偏好、学习到的用户选项熟悉度和应用设置。数据库可被存储在车辆计算系统中的电子存储器、云或与VCS通信的移动装置中。数据库能够存储还可用于进一步定制未来的内容递送的来自先前对选项的选择的反馈、使用情况或对选项的选择。在上面的示例中，如果简连续选择放弃提供的广告，则系统可最终阻止所有广告（除非例如检测到低燃料状况）。
在步骤314，乘员输入装置可允许乘员提供输入，调整和控制车辆特征、应用和子系统。车辆特征、应用和子系统可包括但不限于：气候控制、导航、定速控制、娱乐和/或可在与VCS通信的移动装置上运行的其它应用。乘员输入装置允许用户预览在选项的列表上呈现的所有选择并选择他/她想要哪个选项。
在步骤316，系统可允许车辆乘员干预，因此乘员可在所有选项被呈现之前指示选项。乘员可使用他们的输入装置来选择选项，并无效CFM选项或选项列表。首先到达和/或被选择的请求可被传送到等待乘员输入的应用。
为了减少用户交互时间，除少数例外情况，最可能的选项被首先呈现。由学习用户偏好的推荐系统基于过去在特定情境下做出的选择来确定特定选项的可能性。在传入呼叫的情况下，来自蜂窝电话的呼叫者ID和来自GPS的一天中的时间可以是用于估计驾驶者做出特定选择的可能性的情境因素。
在一实施例中，一旦点火被启动，推荐系统就可允许做出用户偏好。例如，乘员可能居住在几个月中天气会是早上冷而下午温和的密歇根。如果是这种情况，则乘员可在早上启动点火，以允许系统基于乘员的偏好调整天气控制以应对外面寒冷的天气。一旦乘员在下午进入车辆，则系统可基于乘员的偏好调整气候控制以应对外面温和的气温。系统可允许乘员无效推荐系统学习到的偏好、关联的规则过滤器选项或默认设置。
在318，在驾驶者已经请求、选择或者已经默认关联的规则过滤器选项之后，输入可被传送到等待乘员输入的应用。应用可接收输入并执行针对相应的车辆特征、应用和/或子系统控制的合适的行为。应用还可以是在与VCS通信的移动装置上运行的程序和/或特征。
另一种减少车辆乘员交互时间的方式可通过移除乘员熟悉的项来实现，特别是如果这些项很少被选择。通过特定菜单已经被呈现和选择的次数以及乘员选择特定菜单项所用的时间来确定对于所述菜单项的熟悉度。可通过说出与菜单项相关联的命令来激活乘员记得但是并未呈现的菜单项，因此移除所述菜单项仅仅是避免呈现驾驶者已经知道的信息的方式。
还可为了训练目的而使用熟悉度。当乘员对选项的菜单不熟悉时，CFM可将选项的数量限制为最明显的，以简化选项。一旦乘员变得对明显的选项更熟悉，则这些选项被移除并被替换为较不明显的选项。最后CFM仅显示不明显的选项，且乘员从存储器选择明显的选项。给予更多的时间后，乘员甚至熟悉了不明显的选项，且CFM不呈现所述不明显的选择中的任何，实现最短可能的交互时间。
图4示出用于预测和确定乘员选择的车辆计算系统的示意性示例。VCS可具有进行通信的一个或更多个系统，以将用户设置、乘员设置偏好和学习到的偏好存储在数据库中，同时继续学习并记录与多个其它确定变量相关联的用户决定。所述一个或更多个系统可包括：包括可在无线装置（例如，与SYNC AppLink通信的潘多拉（Pandora））上运行的应用的车辆特征。在至少一个实施例中，进行实际确定、数据检索和传送确定的处理可以非车载处理，其中，仅仅关于所述处理的数据采集和提供是车载发生。决策处理400可具有多个可能的输入。在该示例中，输入被存储在可位于车辆内的电子存储器中的数据库411中。
应用可呈现要求用户做出选择的请求，并且可基于请求继续等待用户输入（402）。应用请求可包括但不限于：气候控制特征、导航输入、媒体输入请求、广告显示和/或传入电话呼叫。应用可基于发送到应用的启动信号开始做出针对用户输入的请求。可由多个处理产生启动信号，所述多个处理包括但不限于：VCS检测到乘员在车辆中、启动车辆中的点火和/或使用当乘员进入车辆时可识别乘员的唯一的钥匙。VCS可使用多种技术检测到乘员在车辆中，所述多种技术包括但不限于：乘员的先前同步过的无线装置的蓝牙识别。
可由VCS接收并处理应用请求。VCS可将应用请求发送到预测系统，以开始预测用户的偏好。预测系统可接收对于输入的应用请求，并基于存储在一个或更多个数据库414中的与用户相关的多个变量开始产生用户客户CFM选择列表（404）。数据库414可通过云计算或通过无线装置（该无线装置使用蓝牙技术与VCS进行通信）与VCS进行通信。无线装置可包括但不限于：智能电话、膝上计算机和/或平板个人计算机。
数据库414可包括但不限于出厂设置、用户定义的设置、预测系统的学习到的用户偏好、学习到的用户选择熟悉度、应用设置和其它VCS输入。例如，等待用户输入的启动的车辆特征可以是用于选择媒体选项的请求以允许娱乐系统播放音乐。应用可等待用户输入并将请求发送到预测系统，以用于为用户产生预测的歌曲/专辑的CFM选项列表（404）。预测系统可考虑用户定义的播放列表，并且基于这些播放列表考虑基于多个因素学习到的用户选项熟悉度，以产生用于显示给用户的选项的列表，其中，所述多个因素包括但不限于：一周中的天、一年中的月份和/或一天中的时间。在一实施例中，预测系统可通告现在是周五下午5点钟，并且可基于学习到的用户偏好呈现用户的媒体目录中的欢快的歌曲。在另一实施例中，预测系统可通告现在是周一早上7:30，并且基于设置偏好选择天气和交通电台，以为用户准备早上去工作的通勤。
在预测系统基于用户产生预测的选项的列表之后，列表可被发送并呈现给用户输出装置406。用户输出装置406可包括但不限于：仪表盘、中央控制台LCD屏幕、通过车辆扬声器的音频、在可通过SYNC或其它蓝牙配对装置连接到车辆的智能电话或者可通过SYNC或其它蓝牙配对装置连接到车辆的PC上。针对车辆特征的设置的乘员选择和/或产生的选择列表404可被存储并用于针对未来应用用户输入请求的预测系统连续学习处理416中的未来分析。
针对与VCS进行通信的预测系统的连续学习处理的方法可通过被编程在合适的车辆可编程逻辑器件（诸如VCS、娱乐模块、车辆中的其它控制器或其组合）中的计算机算法、机器可执行代码或软件指令而实现。尽管在线上（on line）学习流程图416中示出的各种步骤似乎按照时间顺序发生，但是至少所述步骤中的一些可按照不同的顺序发生，并且可同时执行某些步骤，或者根本不执行某些步骤。
在步骤418，在选项的列表被产生并在用户的输出装置上呈现给用户之后，学习算法还可接收所述列表，以将所述列表与当前乘员、车辆和/或环境状况下的用户选项关联。学习算法可确定对于一个或更多个变量和/或因素的选项的值或选项的列表。基于例如观察到的行为、乘员的偏好、车辆情境、环境状况、车辆状态、一天中的时间等，选择预测系统可被更新，并且可具有与变量和/或因素值相关联的选项。
在步骤420，学习算法可基于产生的列表和用户对输入的选择来调整用户偏好关联强度。在步骤422，学习处理可基于经调整的学习到的用户偏好来估计弱关联。例如，在没有限制的情况下，如果气候控制请求被请求，则系统可对车辆环境进行评估。所述评估可包括但不限于：天气感测或信息检索，四轮驱动或牵引控制的使用，前灯、雨刷的使用，和/或一天中的时间。学习处理可学习乘员的偏好，以根据评估情况设置气候，同时排除弱选择。
例如，系统可在一年中的特定月份、一天中的特定时间将针对乘员的气候控制请求设置为72华氏度。系统可呈现多个输入选项，然而基于用户偏好学习到乘员偏好70-75华氏度的范围并开启座椅加热和开启后除霜。系统可排除这种状况下的弱气候控制设置（例如，低于70华氏度的温度选择）和不请求空气调节。
在步骤424，学习处理可增加对于具有强效果的特定用户偏好的关联。为了继续上面的气候控制用户输入请求，增加具有强效果的关联的步骤可包括但不限于：将外部环境条件和一天中的时间存储到用于特定乘员的气候控制用户偏好设置。一旦算法已经完成其分析，则在步骤426，算法可更新学习到的用户偏好。学习到的用户偏好可被存储在车载于VCS的数据库414中，或者被存储在云中或移动无线装置中的非车载的数据库414中。
一旦使用输出装置406将选项列表呈现给用户，用户408就可预览选项的列表，并从列表选择选项或通过做出不包括在列表中的选择来无效列表。用户408可使用用户输入装置410做出选择。用户输入装置可包括但不限于：在移动装置上运行的应用、可在车辆的中央控制台上进行控制的车辆特征和/或位于方向盘上的用户按钮。
在用户已经针对等待用户输入请求的应用做出选择之后，选择可被记录在学习处理算法416中。在步骤428，学习处理算法还可收集关于用户选择的统计。在步骤430，收集到的统计可用于学习用户选项和关于某些应用请求输入的熟悉度。学习到的用户选项熟悉度可用于未来分析并创建针对特定应用输入请求的预测系统选项列表。
用户可从由预测系统产生的选项列表404选择呈现的选项，或者可通过使用用户输入装置410做出未提供在列表上的选择来无效选项的预测系统列表。用户还可允许预测系统基于来自数据库的分析和持续的学习算法来做出选项选择412。可由用户使用用户输入装置410请求为我选择选项选择412特征，或者如果在合理的时间量之内未做出选择，则可基于预测系统默认的定时来选择特征。
图5是示出用于确定传入电话呼叫选择预测处理的车辆计算系统的流程图。在该示例中，由预测系统处理检查一些或所有相关的情境信息。相关的情境信息可考虑与车辆行为、环境因素、乘员的压力水平和/或认知负荷相关的变量和因素。
VCS可基于检测到乘员启动多个车辆特征和应用。启动的应用可请求基于特定乘员的输入。在一实施例中，VCS可基于乘员智能电话装置的先前的配对来识别特定用户。基于识别出的乘员，VCS可检索包括传入电话呼叫管理的乘员设置偏好。传入电话呼叫管理可包括关于限制当乘员在车辆中时接收到的电话呼叫、文本消息或电子邮件的量的偏好。VCS可基于包括但不限于天气状况和/或认知符合的多个因素，来使用关联的规则过滤器确定限制哪些电话呼叫、文本消息或电子邮件。
在步骤502，VCS可检测传入电话。在一示例中，传入电话呼叫可以是由与VCS进行通信的用户的无线装置接收到的文本消息或电子邮件消息。传入电话呼叫可被乘员的无线装置接收，并通过使用蓝牙技术被发送到VCS。
VCS可确定并产生用于呈现给车辆乘员的选项的列表，向乘员提供关于如何管理传入电话呼叫的选项的列表。由用户预测系统产生选项的列表。用户预测系统可包括预测并学习乘员行为以产生针对特定应用输入请求的选项的列表的用户偏好软件。
一旦VCS基于乘员设置、出厂设置和/或学习到的乘员行为确定并产生选项的列表，则在步骤504，系统可将选项的菜单呈现给乘员。VCS可通过使用车内显示器和/或乘员的无线装置发送给乘员来呈现选项的菜单。针对传入电话呼叫产生的选项的菜单可包括但不限于：应答电话呼叫、将电话呼叫发送到语音邮件、或者将让那个人知道乘员正忙并将在不久后回电的默认文本消息发送回传入电话呼叫电话号码。在一示例中，如果VCS检测到传入电话号码是电话推销员号码，和/或系统已经检测到与乘员相关的认知负载高，则系统可不呈现选项的菜单。
在一实施例中，乘员可从他们的雇主接收电子邮件消息。电子邮件消息可具有与其相关联的高优先级。系统可通告电子邮件来自乘员的雇主且具有高优先级。基于存储在数据库中的因素和/或其它VCS输入，系统可产生对于雇主电子邮件的响应消息，以使雇主知道乘员当前正在驾驶且乘员接收到了电子邮件消息。
在步骤506，VCS可具有在采取默认行为之前向用户预测系统提供合理的时间量来将选项的菜单呈现给乘员的定时。如果定时还未超时，则选项的菜单可继续在输出装置上将其自身呈现给乘员。输出装置可包括车载显示单元和/或乘员的移动装置。
如果定时超时，则在步骤508，VCS可确定乘员是否已经从呈现的选项的菜单选择了选项。如果驾驶者已经做出选择，则VCS可将选择发送到请求用户输入的相应的应用。在该示例中，请求用户输入的应用可以是连接到VCS的智能电话装置和/或嵌入VCS内的蜂窝电话。
在步骤510，如果定时已经超时，且驾驶者未做出选择，则用户预测系统可将用户偏好响应发送到传入电话呼叫请求。用户偏好可具有对于特定电话号码的标准响应，例如，如果是乘员家庭电话号码呼叫他的智能电话，则偏好可应答所述呼叫。如果针对特定电话号码存在一个或更多个用户偏好，则在操作512，预测系统可基于多个变量和因素筛选出选项，其中，所述多个变量和因素包括环境状况、一天中的时间、交通和学习到的乘员偏好。如果针对应答传入呼叫不存在偏好，则在步骤514，VCS可查看乘员是否已经从选项的列表选择项。
在步骤518，如果乘员已经从过滤菜单选项的列表选择了项，则选择的项可被发送到请求用户输入的应用。如果乘员还没有选择项，则在步骤516系统可基于传入电话号码来选择默认选择。一旦已经由系统做出默认选择，在步骤518，选择就可被发送到智能电话装置。默认选择的示例可以是：如果乘员的认知负荷高，则将传入电话呼叫发送到语音信箱。
图6示出如何从日志数据发展出关联的规则的示例。当学习系统开始基于乘员偏好产生选项的列表和/或控制车辆特征选择时，可应用关联的规则。关联的规则过滤器可意在使用乘员的兴趣的不同测量来识别在一个或更多个数据库中发现的强规则。在示例中示出的日志数据600针对三种类型的广告，所述广告包括但不限于：餐厅、加油站和旅馆。可存在用于产生规则和分配关联度、统计和其它乘员偏好评分的一个或更多个算法，以加强针对学习系统的预测的乘员偏好选择。
呈现给车辆乘员的一个或更多个类别的广告可在数据日志中被分类。关联的规则过滤器可发现先前的乘员选择、乘员设置和情境变量之间的规律。例如，如果乘员在周五下午6点钟时驾驶，且正开往多个餐厅的区域，则关联的规则过滤器可指示乘员的这样的行为通常导致购买外带披萨。这样的信息可用作关于发送诸如针对披萨的促销价或植入式广告的决定的基础。
数据日志可继续从与VCS进行通信的应用接收基于请求的乘员输入。关联的规则过滤器可从数据日志删除未使用或未选择的主题和/或类别。如果乘员继续不理会或从未选择与类别相关的选项，则关联的规则过滤器删除这些类别。关联的规则过滤器可基于乘员设置、偏好和/或通过使用探索模型，将类别添加到数据日志。探索模型可基于先前的乘员选择来预测乘员针对车辆特征和/或应用的输入。
在一实施例中，日志数据600可具有包括餐厅、加油站和旅馆的三个主题，用于显示给车辆乘员。日志数据可具有多个主题，然而针对该示例使用三个主题。日志数据可被拆分为多栏，包括但不限于：交易602、用户广告选择604、先前的用户广告选择606和传感器读数608。交易602栏可提供追踪项和变量的子集的唯一交易ID，其中，所述项和变量可包括但不限于：乘员选择、乘员设置和/或情境变量。交易602可按优先级排列用于呈现给乘员的乘员偏好的列表。
用户广告选择604可从关联的规则过滤器产生用于将广告呈现给乘员的乘员偏好。用户广告选择604可基于先前的用户广告选择606和传感器读数608。例如，在表1中，针对广告的关联规则可以是下面的用于按优先级排列交易ID602的统计强度。
表1
基于所述示例，关联规则可基于燃料水平616的传感器读数608来选择加油站广告以呈现给车辆乘员。关联规则表明：如果燃料水平616传感器的读数是0.3或0.4，则产生加油站广告以显示给车辆乘员。关联的规则过滤器还可使用先前的用户广告选择606来确定是否为乘员产生加油站广告。在示出的日志数据600中，关联的规则过滤器可基于燃料水平传感器和先前的用户广告选择606来产生针对加油站612的用户广告选择。在该示例中，针对加油站广告的交易ID可被分配最高的优先级610。
一旦已经根据例如已知的乘员偏好、传感器读数和关联规则而对广告进行了加权，则学习系统可对用于递送给车辆乘员的广告进行排序。具有相关的关联规则的多个广告可被发送到车辆乘员和/或基于学习系统的排序而进行排队。学习系统可产生针对可请求乘员输入的车辆特征、应用和其它VCS子系统/应用的乘员设置的日志数据。
除了关联的规则过滤器之外，学习系统可使用多个算法和/或预测软件。用于在学习系统中使用的其它算法和/或预测软件可包括但不限于决策树学习。
虽然以上描述了示例性实施例，但并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，可组合各种实现实施例的特征以形成本发明的进一步的实施例。

Claims (9)

1.一种用于控制车辆特征设置的系统，所述系统包括：
车辆计算系统，具有用于控制一个或更多个车辆特征的一个或更多个处理器；
其中，所述一个或更多个处理器被配置为：
识别在接收到车辆设置的时间呈现的情境变量；
响应于一个或更多个情境变量随后被呈现，使用关联的规则过滤器来产生车辆设置的排序列表；
响应于在预定时间量之后未从所述排序列表中选择至少一个车辆设置，根据至少一个车辆设置在所述排序列表上的顺序来实现所述至少一个车辆设置。
2.如权利要求1所述的系统，其中，车辆设置是气候控制设置、导航设置和无线电设置中的至少一个。
3.如权利要求1所述的系统，其中，车辆设置包括基于电话号码应答传入电话呼叫的选项。
4.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或更多个情境变量包括一个或更多个GPS坐标、一天中的时间、一周中的一天和月份。
5.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或更多个处理器还被配置为接收生物计量学信息，其中，关联的规则过滤器采用生物计量学信息作为输入。
6.如权利要求5所述的系统，其中，生物计量学信息包括驾驶资料、驾驶者身体温度和心率中的一个或更多个。
7.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或更多个处理器还被配置为：
在车辆计算系统和无线装置之间建立通信；
从无线装置接收车辆设置。
8.如权利要求7所述的系统，其中，车辆计算系统和无线装置之间的通信包括蓝牙。
9.如权利要求1所述的系统，其中，所述一个或更多个处理器还被配置为：
在车辆计算系统和无线装置之间建立通信；
从无线装置接收生物计量学信息；
在接收到车辆设置的时间将生物计量学信息和情境变量一起存储；
基于生物计量学信息将车辆设置发送到无线装置。
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