CN107077787A - 用于识别受天气状况影响的可导航元素的方法及系统 - Google Patents

用于识别受天气状况影响的可导航元素的方法及系统 Download PDF

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Abstract

获得与车辆沿可导航元素随时间的移动有关的实时车辆探测数据。使用所述探测数据来确定沿所述可导航元素的当前行进速度，将所述当前行进速度与针对所述可导航元素的自由流行进速度进行比较。当沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度的减小小于与识别拥堵事件相关联的阈值且所获得天气数据指示所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，产生天气事件。如果行进速度的所述减小具有足以触发拥堵事件的产生的大小，且所获得天气数据再次指示所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响，那么可使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵的起因是否可归因于所述不利天气。

Description

用于识别受天气状况影响的可导航元素的方法及系统
技术领域
本发明涉及用于识别可导航元素网络中的可导航元素的方法及系统，沿所述可导航元素的交通流可被视为受天气状况影响。本发明可扩展到产生指示与此些所识别元素有关的天气事件的数据，且还可扩展到产生指示由与此些所识别元素有关的不利天气造成的拥堵事件的数据。
背景技术
道路用户越来越依赖于交通流信息来告知其可影响旅程的行程时间的任何突发事件及帮助计划行程。此信息可经由车载导航装置(例如，PND或经集成装置)在沿路线进行导航期间提供给用户，或可作为输入提供到先进的驾驶员辅助系统(ADAS)。交通信息还可(例如)由导航装置或ADAS在开始旅程之前用于路线计划，或在旅程期间在路线中的状况改变的情况下用于重新计算最快路线。所述信息常规地是基于经由交通消息频道(TMC)在FM无线电网络上发送的消息，所述消息可被导航装置接收并被输送给用户，或以其它方式被ADAS或导航系统使用。典型TMC消息将包含根据特定标准代码识别突发事件的地理位置、类型及方向的信息。
近期，已开发其它交通信息系统，例如由通腾国际有限公司(TomTomInternational B.V.)开发的“HD TrafficTM”系统，所述交通信息系统至少部分地依赖于其它交通信息源。举例来说，HD交通系统是基于从位于车辆中的移动电话、PND及具有定位能力的其它装置获得的所谓的“探测”数据，所述数据可用于识别车辆的位置及速度，并据此指示交通状况。
上述系统已改进交通信息可被提供给导航装置的用户的准确度。然而，此类系统通常将沿可导航元素的交通流相对于沿所述元素的自由流行进速度的任何显著减小归因于存在交通阻塞。申请人已意识到，沿可导航元素的交通流的减小可并非总是(至少单独地)由所述元素上的交通阻塞造成的。明确地说，无论是否存在交通阻塞，天气状况也可影响沿可导航元素的交通流。申请人已意识到，能够识别可被视为受天气状况影响的交通流所沿着的可导航元素网络的可导航元素将是有利的。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供一种识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的方法，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述方法包括：
获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据；
获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据；
使用所述位置数据来确定沿所述可导航元素的当前行进速度；
将所述所确定当前行进速度与针对所述可导航元素的自由流速度进行比较；
当所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度减小且其中所述减小小于与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的阈值时，确定所述可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响；及
当确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据。
本发明扩展到一种用于执行根据本文中所描述的本发明的实施例中的任一者的方法的系统。
根据本发明的第二方面，提供一种用于识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的系统，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述系统包括：
用于获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据的构件；
用于获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据的构件；
用于使用所述位置数据来确定沿所述可导航元素的当前行进速度的构件；
用于将所述所确定当前行进速度与针对所述可导航元素的自由流速度进行比较的构件；
用于在所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度减小且其中所述减小小于与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的阈值时确定所述可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响的构件；及
用于在确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据的构件。
将了解，通过参考本发明的第一方面所描述的任何特征可同样适用于根据本发明的第二方面的实施例，且反之亦然。因此，如果在本文中未明确陈述，那么本发明的系统可包括用于执行所描述的方法的步骤中的任一者的构件。用于执行所述方法的步骤中的任一者的构件可包括经配置(例如，经编程)以如此做的一组一或多个处理器。可使用与任何其它步骤相同或不同的一组处理器来执行给定步骤。任何给定步骤可使用若干组处理器的组合来执行。所述系统可进一步包括用于存储(举例来说)指示拥堵及/或天气事件的数据及/或用于确定存在拥堵及/或天气事件的位置数据的数据存储构件，例如计算机存储器。
在本发明的各方面中的任一者中，本发明涉及将沿可导航网络的可导航元素的当前(或接近当前)平均行进速度与针对所述元素的自由流速度进行比较。如果当前平均速度指示沿所述元素的行进速度相对于自由流速度的减小，但所述减小小于与将拥堵事件(例如，交通阻塞)识别为影响所述可导航元素相关联的阈值，那么确定所述元素受一或多种不利天气状况影响。如果发现所述元素受一或多种不利天气状况影响，那么产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据。因此，通过考虑沿元素的速度的减小，可做出关于存在天气事件的推断。明确地说，如果交通流减小，但减小的量小于视为指示交通阻塞的量，且另外，可导航元素上存在指示一或多种不利天气状况的天气数据，那么确定存在影响沿所述元素的交通流的天气事件。常规地，在交通监测系统中，速度的此类减小被忽略，这是因为通常不可能指定关于事件的适合起因，且因此不知道就所述事件告知驾驶员是否将是有帮助的。指示所产生天气事件的数据可被提供(举例来说)给导航装置(例如，与车辆相关联的导航装置)的用户。此类装置可为移动装置，例如便携式导航装置(PND)、先进的驾驶员辅助系统(ADAS)或集成式车载系统。通过提供识别影响沿可导航元素中的元素的交通流的天气事件的能力，本发明可允许将可就天气状况警示驾驶员及/或在确定跨越所述可导航网络的路线时可被考虑在内的信息提供给驾驶员。
在优选实施例中，本发明的方法由服务器实施。因此，在实施例中，本发明的系统包括服务器，所述服务器包括用于执行所描述的各个步骤的构件，且本文中所描述的方法步骤由服务器执行。
本文中所描述的本发明的步骤中的任一者可相对于所述可导航网络的一或多个可导航元素而执行。
本发明考虑与多个装置沿可导航网络的一或多个可导航元素随时间的移动有关的实时位置数据以确定沿所述元素的交通流可是否受交通阻塞及/或不利天气状况影响。将了解，如本文中所提及的可导航网络是现实世界或物理可导航网络，例如，道路网络。然而，本发明适用于任何可导航网络，例如，路径、河流、运河、自行车路径、拖车路径、铁路线路等等的网络。
所述网络可通过数字地图数据以电子方式表示。在其中使用服务器实施所述方法的实施例中，数字地图数据可由服务器存储或以其它方式存取。在数字地图数据中，可导航网络由通过节点连接的多个可导航路段表示，其中所述网络的可导航元素可由一或多个可导航路段表示。参考若干道路路段及元素来描述本发明的实施例，且优选地，可导航元素表示具有超过100km/h(每小时公里)的自由流速度的高速公路。应意识到，本发明还可适用于其它类型的可导航元素。为便于参考，这些路段通常称为道路路段。
根据本发明所使用的位置数据为与多个装置沿所述或每一可导航元素随时间的移动相关的位置数据。所述方法可包括：获得与多个装置沿可导航网络随时间的移动有关的位置数据；及对所述位置数据进行过滤以获得与多个装置沿所述或每一给定可导航元素随时间的移动有关的位置数据，沿所述给定可导航元素的交通流被视为与潜在拥堵及/或天气状况有关。获得与装置沿所述或每一可导航元素的移动有关的位置数据的步骤可参考指示可导航网络的数字地图数据而执行。所述方法可涉及将与装置在包含可导航网络的地理区中的移动有关的位置数据与根据本发明考虑的至少所述或每一可导航元素进行匹配的步骤。
在实施例中，所述方法包括：获得与多个装置沿表示可导航网络的数字地图的一或多个可导航路段在给定时间周期内随时间的移动有关的位置数据。
在一些布置中，获得位置数据的步骤可包括存取数据(即，先前接收并存储的数据)。所述位置数据用于确定沿可导航元素的当前或至少接近当前的行进速度，且因此为“实时”位置数据。然而，将了解，所述数据在被使用之前可被短暂地存储。在其它布置中，所述方法可包括从装置接收位置数据。在其中获得数据的步骤涉及从装置接收数据的实施例中，设想，所述方法可进一步包括在进行到执行本发明的其它步骤之前存储所接收位置数据，及任选地对所述数据进行过滤。接收位置数据的步骤不必与方法的其它一或若干步骤在相同时间或地点发生。
根据本发明所使用的位置数据是从一或多个且优选地多个装置收集的且与装置随时间的移动有关。因此，所述装置是移动装置。将了解，位置数据中的至少一些位置数据与时间数据(例如，时间标记)相关联。然而，出于本发明的目的，不必所有位置数据均与时间数据相关联，只要其可根据本发明用于提供与装置沿可导航元素的移动有关的信息即可。然而，在优选实施例中，所有位置数据均与时间数据(例如，时间标记)相关联。
位置数据与装置随时间的移动有关，且可用于提供由装置采取的路径的位置“迹线”。如上文所提及，数据可从装置接收或可首先被存储。出于本发明的目的，所述装置可为能够提供位置数据及充分相关联时序数据的任何移动装置。所述装置可为具有位置确定能力的任何装置。举例来说，所述装置可包括用于从WiFi接入点或蜂窝式通信网络(例如GSM装置)存取并接收信息且使用此信息来确定其位置的构件。然而，在优选实施例中，所述装置包括用于接收指示接收器在特定时间点处的位置的卫星信号且优选地以规律间隔接收经更新位置信息的全球导航卫星系统(GNSS)接收器(例如GPS接收器)。此类装置可包含导航装置、具有定位能力的移动电信装置、位置传感器等。
优选地，所述装置与车辆相关联。在这些实施例中，所述装置的位置将对应于车辆的位置。在未明确提及的情况下，参考从与车辆相关联的装置获得的位置数据可由参考从车辆获得的位置数据替代，且参考一装置或若干装置的移动可由参考车辆的移动替代，且反之亦然。所述装置可与车辆整合在一起，或可为与车辆相关联的单独装置(例如便携式导航设备)。当然，位置数据可从不同装置的组合或单一类型的装置获得。
从多个装置获得的位置数据通常称为“探测数据”。从与车辆相关联的装置获得的数据可称为车辆探测数据。本文中对“探测数据”的参考因此应理解为可与术语“位置数据”互换，且本文中为了简洁可将位置数据称为探测数据。
本发明基于当前或接近当前数据而提供对交通阻塞及/或不利天气事件的“实时”(即，短期)检测。
本发明的方法涉及获得并使用与多个装置沿根据本发明所评估的所述或每一可导航元素随时间的移动有关的“实时”位置数据。实时数据可被视作相对当前的数据且提供对每一替代可导航元素上的相对当前状况的指示。实时数据可通常与元素上在最近30分钟、15分钟、10分钟或5分钟内的状况有关。在确定交通阻塞及/或天气事件信息时通过使用实时位置数据，可假设所确定的信息为当前适用的，且可在未来、至少在较短期内为可适用的。实时位置数据的使用允许确定可被道路用户及/或导航装置或ADAS依赖的准确且最新信息。
所述位置数据用于确定在给定时间周期(例如，刚过去的时间周期，例如最近两分钟)内沿可导航元素的平均行进速度；所述平均速度因此指示当前平均速度。在其中所获得位置数据与多个装置沿数字地图的一或多个可导航路段的移动有关的实施例中，所述位置数据用于确定在给定时间周期内沿一或多个可导航路段的平均行进速度。
本发明涉及将沿可导航元素的所确定当前平均行进速度与针对所述可导航元素的自由流速度进行比较的步骤。可导航元素的自由流速度指示在其中不存在或存在大体上极少交通量的时间周期期间横穿所述元素的车辆的平均速度。举例来说，此周期可为其中可达到速度可能不太受其它用户影响的一或多个小时的夜间时间。举例来说，此类自由流速度还将反映速度限制、道路布局及交通管理基础设施的影响。在实施例中，指示自由流速度的数据在数字地图数据中与指示表示与自由流速度有关的可导航元素的可导航路段的数据相关联。在这些状况下，可以更确定地假设：平均行进速度的可感知减小指示存在影响沿所述元素的交通流的事件，即，拥堵事件(例如交通阻塞)及/或不利天气事件。
所述方法可扩展到获得针对所述可导航元素或路段或每一可导航元素或路段的自由流速度的步骤。获得针对元素或路段的自由流速度的步骤可包括：分析与在给定预定时间周期内横穿可导航元素或路段的装置的移动有关的位置数据。相关数据可通过参考时间对位置数据进行适合过滤而获得。为能够获得自由流速度，应适当地挑选预定时间周期，使得所述预定时间周期将包含与表示在自由流状况下进行的移动的移动有关的数据。通常，时间周期将是相对长的，例如24小时周期或更长。举例来说，如果自由流状况不是每天或每周等都发生的话，那么可考虑长达一周的周期或甚至一个月或更长的周期。获得针对元素或路段的自由流速度的步骤可包括分析与在给定预定时间周期内横穿所述元素或路段的装置的移动有关的位置数据，优选地，其中自由流时间通过将在给定时间周期内横穿所述元素或路段的不同装置的速度平均化而获得。在其中可导航元素由数字地图的路段表示的实施例中，指示自由流速度的数据可与每一路段相关联。
本发明的方法包括将基于位置数据的当前行进速度与针对元素的自由流速度进行比较的步骤。所确定的速度的任何减小可为沿受影响元素的至少一部分的速度的减小。将了解，交通流减小(无论是由拥堵、天气事件还是出于任何其它原因所致)所沿着的可导航伸展段可包括一或多个可导航元素的至少一部分。
在实施例中，当沿元素的当前行进速度相对于针对可导航元素的自由流速度的减小超过第一阈值时，所述方法包括识别及任选地产生指示影响所述元素的拥堵事件的数据。拥堵事件可反映以下各项中的一或多者：静止交通(例如，具有小于自由流的20％的速度)；排队交通(例如，具有介于自由流的20％与40％之间的速度)；及缓慢移动交通(例如，具有介于40％与第一阈值之间的速度)。所述第一阈值可为自由流速度的固定百分比值，例如60％(即，减小40％)，或所述第一阈值可为取决于适用可导航元素而变化的动态值。举例来说，历史交通模式可允许就不同可导航元素按不同百分比值来识别拥堵；举例来说，在WO2012/104392 A1及WO 2012/104393 A1中可找到此类技术，WO 2012/104392 A1及WO 2012/104393 A1的全部内容以引用的方式并入本文中。无论如何，第一阈值被设定为可归因于元素上的拥堵事件的速度相对于自由流速度的减小。所述方法可包括：当沿元素的当前行进速度相对于针对可导航元素的自由流速度的减小不超过第一阈值时，不产生指示影响沿所述元素的交通流的拥堵(例如，交通阻塞)的数据。在实施例中且如下文将更详细论述，所识别拥堵事件还可归因于不利天气状况，即，可导航元素上的交通阻塞的起因归因于不良天气，例如强降水(雨、雪等)、雾、大风等。
在本发明的方法中，当所述比较指示沿可导航元素的当前行进速度相对于自由流速度减小，但所述减小小于指示上文所论述的拥堵事件的第一阈值时，可做出关于存在天气事件的确定。在实施例中，仅在当前行进速度相对于自由流速度的减小超过第二阈值时做出此确定。以实例方式，第二阈值可设定为相对于自由流速度减小20％(即，自由流速度的80％)。所述第二阈值是已设定为是指示可能可归因于影响所述元素上的交通流的不利天气状况的沿元素的速度的减小水平的预定阈值。此阈值可视需要而设定且可为固定值或(举例来说)取决于适用可导航元素的可变值。
出于本发明的目的，所述第二阈值经设定使得速度的小于由第一阈值定义的减小但大于由第二阈值设定的减小的减小可被视为不指示拥堵事件，例如，交通阻塞。交通流的此减小可能可归因于不利天气状况。常规技术通常将不能适当地处置交通流的此类较小程度的减小。通过将交通流的减小仅归因于拥堵(例如，交通阻塞)，此类技术将必须进行以下操作：甚至对于交通流的这些较小程度的减小也确定存在交通阻塞，此时实际上可能不存在阻塞；否则，忽略交通流的减小。然而，申请人已意识到，在一些情形中，交通流的此减小可归因于不利天气状况。在这种情形下，能够散布此信息将是合意的。此可使得驾驶员能够采取适当预防措施(例如，在受影响区域之前减小速度)，或可使得路线选择引擎能够绕过受影响区域。
所述方法可包括：当前速度相对于自由流速度的减小小于指示拥堵的减小时，例如，当沿元素的当前速度相对于自由流速度(无论何处)的减小介于第一阈值与第二阈值之间所定义的范围内时，确定可导航元素是否受一或多种(不利)天气状况影响的步骤。因此，第一阈值及第二阈值可分别定义减小的上限及下限。
尽管如此，设想，所述方法可涉及在第一阈值与第二阈值之间使用至少一个第三阈值，其中确定可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响的步骤在行进速度的减小介于(无论何处)至少一个第三阈值与第二阈值之间所定义的范围内的情况下执行。换句话说，考虑天气状况的减小的范围的上限可或可不对应于第一阈值。
当确定可导航元素受(至少一个)不利天气状况影响时，所述方法包括产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据。优选地，指示天气事件的数据包括以下各项中的至少一者：指示天气事件在可导航网络(例如，相对于数字地图的伸展段；所述伸展段包括一或多个路段的至少一部分)上的位置的数据；指示天气状况的类型及/或天气状况的严重程度(即，天气事件的类型)的数据；与天气事件相关联的行进速度(即，相对于自由流速度的所确定经减小速度)；及指示天气事件的适用时间(例如，开始时间、持续时间及/或结束时间)的数据。因此，在确定沿元素的速度的减小量介于第一阈值与第二阈值之间且发现一或多种不利天气状况正影响所述元素的情况下，则产生天气事件。此天气事件可由装置用于(例如)给用户提供警示。
所述方法可进一步包括，针对一可导航元素(针对其已确定沿所述元素的行进速度的减小超过第二阈值但不超过第一阈值，且关于其已产生天气事件)，随后确定沿所述元素的平均行进速度的减小(如由针对所述元素的当前速度所指示)已超过第一阈值，且另外产生指示影响所述元素的拥堵事件的数据。因此，可在一或多个后续时间(例如，周期性地)确定沿元素的行进速度的减小，并再次将所述减小与第二阈值进行比较。
所述方法可包括：当确定沿元素的当前行进速度相对于针对可导航元素的自由流速度减小(其中所述减小小于与识别拥堵事件相关联的阈值(例如，第一阈值)，但其中确定可导航元素不受一或多种不利天气状况影响)时，不产生指示影响沿元素的交通流的天气事件的数据。
在一些实施例中，且其中拥堵事件已识别为影响可导航元素，例如，当沿可导航元素的当前行进速度相对于自由流速度的减小超过第一阈值时，可做出关于拥堵事件的起因是否可归因于不利天气状况(例如，而非沿可导航元素行进的车辆的量、可导航元素上的道路工程或其它建设等)的确定。实际上，认为，使拥堵事件与特定不利天气状况有关本身可是新且具发明性的。
因此，根据本发明的第三方面，提供一种识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的方法，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述方法包括：
获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据；
获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据，并使用所述位置数据来将拥堵事件识别为影响沿所述可导航元素的交通流；
当确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况；及
当确定所述拥堵事件的所述起因可归因于所述一或多种不利天气状况时，使指示所述一或多种不利天气状况的数据与所述所识别拥堵事件相关联。
根据本发明的第四方面，提供一种用于识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的系统，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述系统包括：
用于获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据的构件；
用于获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据并使用所述位置数据来将拥堵事件识别为影响沿所述可导航元素的交通流的构件；
用于在确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况的构件；及
用于在确定所述拥堵事件的所述起因可归因于所述一或多种不利天气状况时使指示所述一或多种不利天气状况的数据与所述所识别拥堵事件相关联的构件。
将了解，通过参考本发明的第三方面所描述的任何特征可同样适用于根据本发明的第四方面的实施例，且反之亦然。用于执行所述方法的步骤中的任一者的构件可包括经配置(例如，经编程)以如此做的一组一或多个处理器。可使用与任何其它步骤相同或不同的一组处理器来执行给定步骤。任何给定步骤可使用若干组处理器的组合来执行。所述系统可进一步包括用于存储(举例来说)指示拥堵及/或天气事件的数据及/或用于确定存在拥堵及/或天气事件的位置数据的数据存储构件，例如计算机存储器。
此外，在这些其它方面中，本发明可包含关于本发明的第一及第二方面所描述的任何特征或所有特征，且反之亦然，只要其不互相矛盾即可。
将拥堵事件归因于一或多种不利天气状况是基于拥堵事件的一或多个属性，且在实施例中，是基于拥堵事件内的行进速度(例如，使用如上文所描述的位置数据而确定的当前速度)及/或拥堵事件的开始时间(例如，所确定当前速度相对于自由流速度的减小超过第一阈值的时间)。
所述归因可基于拥堵事件内的速度分布。举例来说，所述方法可包括：确定沿元素的被视为受拥堵事件影响的部分的速度分布；及仅在速度分布低于给定阈值时，将拥堵事件的起因识别为不利天气。此可通过考虑速度变化的标准偏差或其它度量而确定。已发现，与在由非天气事件造成的常规交通阻塞(或其它拥堵事件)的情形中将预期的速度变化相比，不利天气往往导致受限交通流区内的较小速度变化。
另一选择为或另外，所述归因可基于拥堵事件内的行进速度(例如，当前平均速度)与沿所述元素的适用预期行进速度的比较。举例来说，所述方法可包括：确定沿所述元素的适用预期行进速度；及当拥堵事件内的所确定行进速度相对于适用预期行进速度无规律(例如，比适用预期行进速度大或小超过预定量)时，将拥堵事件的起因归因于是天气相关的。在其中可导航元素由数字地图的路段表示的实施例中，指示至少一个预期行进速度的数据可与每一路段相关联。所述或每一预期行进速度可为指示沿所述元素的预期平均行进速度的任何适合预期行进速度。预期行进速度可为时间相依的。因此，所述或每一预期行进速度可为相对于适用给定时间周期来说的。
在一些实施例中，沿可导航元素的预期行进速度可为沿所述可导航元素的历史行进速度。在此上下文中，词“历史性”或“历史的”应视为指示并非实时的数据。举例来说，历史平均速度及历史行程时间可与过去几天、几周或甚至几年发生的事件有关。历史平均速度可为直接记录的，或可为从跨越路段的所记录历史行程时间计算得来的。历史位置数据还可称为经汇总位置数据，这是因为所述历史位置数据通常将包括在很长一段时间(例如几周或几个月)内收集的来自多个不同移动装置的位置数据。因此，历史位置数据在分析车辆在长时间周期内在网络的若干部分上的行为的重复模式(例如，在一天中的各个不同时间沿道路的平均行进速度)中是有用的。沿可导航元素的历史行进速度可为平均历史行进速度。一元素可具有多个与其相关联的历史平均行进速度，例如，其中每一平均速度表示在特定时间周期期间沿所述路段的平均速度。所述时间周期可为相对于一天中的不同时间或一周中的不同日子来说的。
所述方法可扩展到获得针对可导航元素的历史速度数据(例如，平均速度数据)的步骤。所述方法可或可不扩展到确定与可导航元素相关联的历史速度数据的步骤。所述获得历史速度数据的步骤可仅涉及存取适用数据。在一些实施例中，历史速度数据及优选地历史平均速度数据是与数字地图的表示可导航网络的可导航元素的每一可导航路段相关联地存储的。在优选实施例中，关于横穿可导航元素的历史速度数据是使用与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据而获得的。换句话说，使用车辆探测数据。位置或探测数据可为上文关于所使用的实时位置数据(但现在为历史数据)所描述的类型中的任一者。与元素相关联的平均速度可根据WO 2009/053411 A1中所描述的方法而确定；WO2009/053411 A1的全部内容以引用的方式并入。在此方法中，优选地从多个导航装置(例如，便携式导航装置(PND))俘获/上传多个经时间标记位置数据。此数据优选地被划分为多个迹线，其中每一迹线表示在预定时间周期内从导航装置接收到的数据。接着，可对每一可导航元素在每一预定时间周期内的所记录速度进行平均化。
在一些实施例中，沿可导航元素的预期行进速度可为针对所述可导航元素的历史阻塞行进速度。历史阻塞速度从历史速度数据导出且指示当存在拥堵事件(或交通阻塞)时跨越所述元素(或数字地图的脉络中的路段)的典型行进速度。用于导出历史阻塞速度的方法描述于WO 2012/104392 A1中；WO 2012/104392 A1的全部内容以引用的方式并入本文中。举例来说，阻塞速度可指示当存在拥堵事件时跨越元素(或路段)的最可能平均行进速度，或低于阻塞阈值速度(其是可视为存在拥堵的速度，例如，上文所描述的第一阈值)的所有平均速度的平均值。
另一选择为或另外，所述归因可包括：(例如)使用天气数据来确定针对所述所确定不利天气状况或每一所确定不利天气状况的开始时间；及将所述开始时间与拥堵事件的开始时间进行比较。在拥堵事件的开始时间领先于所述天气状况或每一天气状况的开始时间的情况下，可确定天气状况并非是速度减小的原因。
另一选择为或另外，所述归因可包括确定是否存在也受拥堵事件影响的接近于给定元素的其它可导航元素，及哪些元素全部受相同一或多种不利天气状况影响。如果存在展现交通流速度(即，沿所述元素的行进速度)的类似减小的其它元素，那么可假设所述拥堵事件可归因于天气状况。
在本发明的实施例中的其中确定可导航元素是否受不利天气状况影响的任一者中，不利天气状况可为以下各项中的任一者：存在降水(举例来说，雨、冰雹、雨夹雪或雪)或降水量；风速或风向；存在积雪或积雪量；存在冰或冰量；能见度水平；存在雾或雾量；及/或气温。不利天气状况可包括以上类型的天气中的任一者，但仅为天气状况超过预定严重程度时。因此，举例来说，小雨可能不算是不利天气状况，而大雨将算是不利天气状况。所述方法优选地还包括：确定影响元素的任何不利天气状况的一或若干种类型，及/或确定影响元素的任何天气状况的严重程度以识别所述天气状况是否被算作是不利天气状况。
所述确定可基于指示地理区(可导航网络位于其内)中的天气状况的天气数据。天气数据可为任何适合类型。天气数据指示适用于当前时间的天气状况。天气数据可指示适用于当前时间的预期天气状况(即，预报状况)及/或可指示实际天气状况。优选地，所述确定是基于实时天气数据，即，基于指示实际天气的实时天气报告。天气数据指示可对交通流具有负面影响的一或多种天气状况，即，不利天气事件。当然，天气数据还可包括大体指示影响区域的状况(无论是否不利)的数据。
在一些实施例中，所述方法可包括：一旦已发现速度相对于自由流速度的适合减小，便使用天气数据来确定可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响及优选地影响所述元素的天气状况的一或若干种类型。接着，所述方法可涉及查找所述元素是否受一或若干不利天气状况(及优选地一或若干种类型的任何状况)影响，例如，使用元素位置来查询天气数据。在其它实施例中，所述方法可包括确定可导航元素是否与对影响所述元素的不利天气状况的指示相关联。此指示可与指示表示所述元素的路段的数字地图数据相关联。因此，受不利天气状况影响的元素可已与关于存在不利天气状况的指示(例如，旗标)相关联。元素还可与指示影响所述元素的一或若干种类型的任何天气状况的数据相关联。所述方法可包括：使用指示地理区(可导航网络位于其内)中的天气状况的天气数据来识别可导航网络的受不利天气状况影响的可导航元素的子集；及使所述或每一可导航元素与关于存在影响所述元素的不利天气状况的指示及优选地所述或每一天气状况的类型相关联。当期望确定可导航元素是否受一或多种天气状况影响时，此可通过确定所述元素是否与此指示相关联而执行。再次，可导航元素可与指示影响所述元素的一或若干种类型的不利天气状况的数据相关联。然而，或每当用于确定可导航元素是否受不利天气状况影响时，基于其而做出所述确定的天气数据可从任一或任何适合天气数据源获得。举例来说，所述数据可从天气服务器获得。所述服务器可为与在优选实施例中执行本发明的方法的服务器不同的服务器。天气数据可来自存储指示可导航网络的当前被视为受一或多种不利天气状况影响的一或多个区域的数据的存储库，任选地其中所述数据包括指示影响所述或每一区域的一或若干种类型的不利天气状况的数据。所述存储库可由远程服务器存储。
天气数据可指示一或多个区域，每一区域受一或多种不利天气状况影响。天气数据可或可不与可导航网络的可导航元素或数字地图的指示可导航元素的可导航路段有关。举例来说，天气数据可参考可导航网络中的受天气状况影响的所述或每一可导航元素提供天气数据。在其它实施例中，所述方法包括使用所述数据来确定所述可导航元素是否受不利天气状况影响。此可通过考虑可导航元素的位置及根据天气数据所述位置是否位于受影响区域内而执行。
所产生的指示拥堵及/或天气事件的数据可与指示拥堵及/或天气事件的效度的持续时间的数据相关联。换句话说，所述数据可与指示在其内所述事件可视为适用的持续时间的数据相关联。一旦此时间已过去，便可忽略所述事件，例如，其中再次使用元素的有用预期横穿速度。
在其中产生指示拥堵及/或天气事件的数据及(适用时)其相关联速度减小的实施例中，可关于所产生数据执行各种动作。所述方法可包括与指示和所产生拥堵及/或天气事件有关的元素的数据及(适用时)指示针对所述元素的速度(例如，平均速度)的相关联减小的数据相关联地存储指示所述所产生拥堵及/或天气事件的数据。此步骤可由服务器执行，使得指示拥堵及/或天气事件(及相关联数据)的数据随后可被发送出。
在指示拥堵及/或天气事件的数据由服务器产生的情况下，所述方法可扩展到发送数据的步骤。发送数据的步骤涉及使所述数据可用于(举例来说)一或多个装置(其可为客户端装置)及/或另一服务器(其可或可不为客户端服务器)。发送数据可涉及将指示拥堵及/或天气事件的数据及(适用时)相关联速度减小发射到所述或每一装置或服务器。所述数据可直接或经由一或多个中间组件(例如，另一服务器)发射。服务器可自动致使数据被发射到装置或服务器，或可致使数据响应于从装置或服务器接收的请求而发射。因此，使数据可用可涉及发射数据或使数据可用于(举例来说)到装置或服务器的后续发射。举例来说，服务器可告知装置或服务器所述数据(例如)在特定位置处是可用的，使得所述装置或服务器接着随后可从所述位置检索所述数据。
指示拥堵及/或天气事件的数据及相关联数据可被发送到一或多个装置，例如，客户端装置。所述或每一装置优选地与车辆相关联。所述或每一装置可为导航装置(例如，便携式导航装置(PND)或集成式导航装置)及/或自动车辆管理系统(例如，与车辆相关联的ADAS系统)。另一选择为或另外，发送数据的步骤可包括服务器(例如)经由通信网络将数据发送到另一服务器。所述服务器可将指示所述数据的数据发射到另一服务器。接着，所述另一服务器可取决于其设定而使用或不使用所获得数据。所述另一服务器又可将所述数据发送到与车辆相关联的且与车辆通信的一或多个客户端装置。在这些实施例中，另一服务器可经布置以(例如)从一或多个服务器接收指示多个拥堵及/或天气事件的数据，且可选择用于发送到其客户端装置的拥堵及/或天气事件的子集。所述另一服务器可为与汽车制造商、导航系统提供者等相关联的服务器。
在本发明的实施例中的其中服务器产生指示阻塞及/或天气事件的数据的任一者中，所述服务器可广播所产生数据。所述数据可经发送(即，以任何适合方式输出)以使得其能够被与车辆相关联的多个服务器及/或装置(例如，导航装置及/或自动车辆控制系统)中的任一者使用。此与将数据发射到与车辆相关联的特定导航装置形成对比。
当(例如)与车辆相关联的装置或服务器接收到指示拥堵及/或天气事件的数据时，取决于接收装置或服务器的设定，所述数据可或可不被所述装置或服务器使用。举例来说，拥堵及/或天气事件可仅在车辆沿受影响元素行进或正沿并入有受影响元素的路线行进时被输出。
无论是服务器、导航装置还是以其它方式产生指示拥堵及/或天气事件消息的数据，均可以任何适合方式使用所述数据。所描述的与数据的使用有关的步骤中的任一者可由产生数据的相同装置或服务器或者由(例如)已接收所产生数据的另一服务器或装置执行。优选地，所产生数据由与车辆相关联的装置使用。
指示拥堵及/或天气事件的数据可被输出给驾驶员，且所述方法扩展到此步骤。所述数据可以任何适合方式(包含视觉方式、可听方式及/或触觉方式)输出。所述数据可由导航装置输出。举例来说，拥堵(或交通阻塞)图标或天气警示图标可展示于车辆前方的路径的所显示视图中。优选地，指示天气事件的数据用于向驾驶员提供天气警示。另一选择为或另外，所述数据可被发送到与车辆相关联的车辆控制系统以供由控制车辆行为的系统(例如，ADAS装置)使用。所述消息可由服务器或与车辆相关联的导航装置发送到所述系统。所述车辆控制系统可使用所述数据来触发特定车辆行为，例如，选择车辆的适当速度、应用刹车来使车辆减速等。
将了解，可至少部分地使用软件来实施根据本发明的所述方法。将看出，当从其它方面查看时，本发明扩展到包括计算机可读指令的计算机程序产品，所述计算机可读指令适于在于适合数据处理构件上执行时执行本文中所描述的任何或所有方法。本发明还扩展到包括此软件的计算机软件载体。此软件载体可为物理(或非暂时性)存储媒体或可为信号(例如电线上的电子信号、光学信号或例如到卫星的无线电信号等等)。
根据本发明的其它方面或实施例中的任一者，本发明可包含参考本发明的其它方面或实施例所描述的特征中的任一者，只要其不互相矛盾即可。
对将一个项目与另一项目进行比较的任何提及可涉及将任一项目与其它项目且以任何方式进行比较。
应注意，相对于一或多个路段或元素的短语“与其相关联”不应解释为要求对数据存储位置的任何特定限定。所述短语仅要求特征可关于路段或元素被识别。因此，举例来说，关联可借助于参考可能位于远程服务器中的副文件而实现。
下文中陈述这些实施例的优点，且这些实施例中的每一者的其它细节及特征定义于所附附属技术方案中且另外在以下具体实施方式中。
附图说明
下文将参考附图以说明性实例的方式描述本发明的教示的各种方面及体现那些教示的布置，在附图中：
图1是图解说明根据本发明的实施例的用于确定沿道路元素的交通流受不利天气状况影响的时间的方法的步骤的流程图；
图2是图解说明根据本发明的实施例的用于确定不利天气状况造成拥堵事件的时间的方法的步骤的流程图；
图3图解说明用于识别天气及拥堵事件的示范性阈值；
图4展示具有对道路元素的受天气事件影响的一部分的指示的数字地图的视觉表示；
图5图解说明导航装置的展示与即将出现的天气事件有关的警示的第一示范性显示；
图6图解说明导航装置的展示与即将出现的天气事件有关的警示的第二示范性显示；
图7是在三个不同时间周期(‘早晨’、‘中午’及‘晚上’)内跨越路段的平均行进速度的直方图；且
图8A、8B、8C及8D展示识别可能阻塞速度的跨越路段的平均行进速度的直方图。
具体实施方式
在优选实施例中，本发明至少针对于用于确定存在影响沿道路网络中的道路元素的交通流的天气事件的方法及系统。确定沿道路元素的交通流的减小何时可归因于不利天气状况的能力是有用的，从而提供产生允许就天气事件警示驾驶员的数据的能力。
现在将相对于图1而描述本发明的实施例。本发明的此实施例可用于检测影响沿道路网络中的道路元素的交通流的天气事件的存在。所述方法的步骤优选地由服务器执行。
图1所例示的方法在实时系统中使用短时间周期(例如，3分钟)内的实时位置数据(例如，可用于分析的GPS探测数据)而实现。探测数据是从与车辆相关联的其位置对应于车辆的位置的装置(例如，GPS装置)接收的车辆探测数据。或者，探测数据可称为“位置数据”。探测或位置数据与时间数据相关联。位置数据可与表示道路元素网络的数字地图的道路路段相匹配。
在步骤1中，由服务器获得天气数据；所述天气数据指示包含道路网络的至少一部分的地理区中的天气状况。在步骤2中，服务器获得位置数据。
接下来，在步骤3中，服务器确定车辆在给定时间周期内沿道路元素的平均行进速度。平均行进速度使用给定时间周期内的实时车辆探测数据而确定。因此，平均行进速度可视为当前行进速度。
在步骤4中，服务器将给定周期内的所确定平均速度与针对所述元素的自由流速度进行比较。自由流速度指示预期车辆在其中不存在或存在基本上极少交通量的状况下沿所述元素行进的速度。自由流速度是基于与车辆沿所述元素的移动有关的历史位置数据得出的。自由流速度可使用对应于所述元素的数字地图数据而确定。举例来说，自由流速度可被包含为与表示道路元素的一或多个路段相关联的属性。
如果实时平均速度相对于针对所述元素的自由流速度的减小小于与拥堵事件相关联的第一阈值，那么做出关于所述元素是否受不利天气状况影响的确定–步骤5及6。如图3中所展示，第一阈值可对应于(举例来说)平均速度的40％的减小。
如果确定所述元素受不利天气状况影响，那么产生天气事件–步骤7。不利天气状况的实例包含冰、风、雾及雨(或其它形式的降水)。任选地，且再次如图3中所展示，可做出关于速度减小是否超过第二阈值的确定，并仅在速度减小超过第二阈值且小于第一阈值时的情形中产生天气事件。第二阈值可对应于(举例来说)平均速度的60％的减小。
天气事件包含影响所述元素的一或若干不利天气状况的类型以及对所涉及的元素的指示。天气状况的类型可使用代码来指示。天气事件还包含指示速度相对于沿所述元素存在的自由流速度的减小的数据。天气事件还可指示元素的受影响部分的开始点及长度以及所述事件的开始时间及持续时间(或结束时间)。
如将了解，当所确定速度相对于自由流速度的减小超过第一阈值时，则推断为拥堵事件，例如交通阻塞。图2中所展示的方法图解说明可如何做出关于此拥堵事件的起因是否归因于一或多种不利天气状况的确定。
在步骤10中，由服务器获得天气数据；所述天气数据指示包含道路网络的至少一部分的地理区中的天气状况。在步骤11中，服务器获得位置数据，且使用所述位置数据来识别影响可导航元素的拥堵事件(例如，如上文所描述)(步骤12)。
在步骤14中，做出关于是否存在影响所述元素的一或多种不利天气状况的确定。接下来，在步骤15中，使用拥堵事件的一或多个属性来确定拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况，所述一或多个属性例如拥堵事件内的行进速度(例如，使用如上文所描述的位置数据而确定的当前速度)及/或拥堵事件的开始时间(例如，所确定当前速度相对于自由流速度的减小超过第一阈值的时间)。
可执行以下检查中的任一或任何检查以确定是否将拥堵事件的起因归因于不利天气状况。此些检验可包含根据实时数据对沿所述元素的行进速度的变化的考虑。已发现，沿受不利天气状况影响的元素行进的车辆的速度往往是相对一致的。另外，可执行一检查以查看交通流的减小是否是在不利天气状况开始影响所述元素之前开始的。此可通过考虑不利天气状况的开始时间而确定，如果此数据被提供的话。如果交通流的减小在不利天气状况之前开始，那么可假设交通流的减小很可能不可归因于天气状况。另一检查可涉及确定所述元素的近距离内是否存在具有交通流的类似减小的其它元素。如果是，那么此很可能由影响综合区的不利天气状况所造成。
最后，可将针对所述元素的实时平均速度与针对所述元素的预期平均速度及/或阻塞速度进行比较。此可参考历史速度数据而实施；此数据可与指示表示所述元素的路段的数字地图数据相关联。如果当前速度与预期平均速度及/或阻塞速度显著不同(例如，超过预定量)，那么拥堵很可能由不利天气状况造成。
针对元素的阻塞速度指示在所述元素上存在拥堵事件时及优选地有时在拥堵不可归因于天气时沿所述元素的历史平均行进速度。现在参考图7，其大体以100展示在三个特定周期(早晨102、中午104及晚上106)内跨越路段的平均行进速度的直方图。跨越路段的平均行进速度是历史行程数据的实例，所述平均行进速度可从原始数据(例如，跨越所述路段的历史行程时间)计算而得。直方图100可视为表示历史数据，在此意义上，所记录的数据并非是实时数据。因此，所述数据并非是基本上发生于当前时间的原始数据收集(记录道路路段上(举例来说)最近十五分钟内的实际事件)的直接结果。然而，所述数据可用于鉴于在交通水平及行为中出现的模式而预测路段上目前可正发生的事情。
直方图100表明：在早晨102及中午104周期中，存在相对极少缓慢移动交通，而在晚上周期106中，存在基本上较多相对缓慢移动交通。直方图300进一步表明：在全部三个周期102、104及106中，存在大量相对快速移动交通。
直方图100上展示阻塞阈值速度108选定为处于60km/h。阻塞阈值速度是阻塞状况的实例。阻塞阈值速度是跨越路段的平均行进速度，低于所述阻塞阈值速度则行程视为已被阻塞。在此实施例中，阻塞阈值速度仅是基于关于什么平均速度在特定路段内应视为阻塞的主观看法而选择。然而，在其它实施例中，阻塞阈值速度可根据替代准则(例如，当对其它车辆的影响可忽略(即，自由流速度)时，在清晨的一周期期间跨越路段的平均行进速度的百分比)而选择。换句话说，阻塞阈值速度可为针对路段的自由流速度的选定百分比，自由流速度是在选定低交通周期期间所记录的跨越路段的平均行进速度。如将了解，一旦已定义阻塞阈值速度，便将低于此速度的跨越路段的所有平均行进速度视为阻塞的。
直方图100上还展示10km/h的阻塞速度110。如可见，阻塞速度110是时间无关的，即，针对全部三个周期102、104及106提供相同阻塞速度110。在此实施例中，阻塞速度110已选定为是低于阻塞阈值速度108的偶发模式。因此，阻塞速度是对当存在阻塞时跨越路段的最可能平均行进速度的指示。在其它实施例中，可不同地定义阻塞速度110，且稍后将论述此。
现在参考图8A到7D，图解说明用于定义阻塞速度的替代准则。图8A展示直方图112，图8B展示直方图114，图8C展示直方图116，且图8D展示直方图118。这些直方图112、114、116及118各自展示在单个周期内跨越的路段的历史平均行进速度。如同图7的直方图100，所述直方图全部使用历史数据。
在直方图112及114两者中，存在明显低速度模式120。假设阻塞阈值速度已选定为高于低速度模式120，那么低速度模式120可特别适于选作阻塞速度。为进行比较，在直方图112及114两者中还展示第五百分位122。
在直方图116及118两者中，要么不存在低速度模式，要么低速度模式非常不明显。在此情形中，明确地说，可使用例如第五百分位122的百分位作为阻塞速度。
在其它实施例中，还存在用于选择阻塞速度的其它选项。举例来说，阻塞速度可为下降到低于阻塞阈值速度的跨越路段的所有平均行进速度的平均值。
再次参考图2，一旦已做出拥堵事件可归因于一或多种不利天气状况的确定，便产生关于拥堵事件的数据，且使所述数据与指示一或若干适用天气状况的数据相关联–步骤16。
可以若干种方式执行以下操作：确定是否存在影响元素的不利天气状况，且如果使用，那么确定其类型。所述确定是基于可存储于远程天气服务器的存储库中的实时天气数据。在其它布置中，天气数据可至少部分地基于所预测天气状况。所述服务器存储指示影响包含道路网络的地理区中的区域的天气状况的数据。所述方法可涉及：存取天气数据以查找是否存在影响特定道路元素的不利天气状况，且如果是，那么查找其类型。在其它实施例中，道路网络的受不利天气状况影响的道路元素与指示不利天气状况及所涉及的天气状况的类型的指示(例如，旗标)相关联。接着，确定道路元素是否受不利天气状况影响可仅涉及确定所述元素是否与指示不利天气状况的旗标相关联。所述方法可涉及：在执行本发明的步骤之前，首先使用天气数据来使此类指示(例如，旗标)与受影响元素相关联。将了解，关于是否存在影响元素的不利天气状况的确定可使用适当天气数据以任何适合方式执行，从而提供指示天气状况及受所述状况影响的位置的数据。在一些实施例中，天气数据可与数字地图的表示所述元素的可导航路段有关。然而，在其它布置中，可需要使用所关注的道路元素的位置来查找数据，此可能使用可为地图不可知的某种形式的位置参考系统。天气数据将包含任何天气状况的位置数据，所述位置数据可用于以任何其它位置参考系统来确定受影响位置。
一旦道路元素已确定为受拥堵及/或天气事件影响，且产生了指示拥堵及/或天气事件的适当数据，服务器便可执行若干步骤，例如以下各项中的一或多者：存储所述数据；及将所述数据发射到另一服务器，或者将所述数据直接发射到与车辆相关联的导航装置或先进的驾驶员辅助系统(ADAS)以供(举例来说)在给用户提供警报中使用。所述数据可经提供作为交通更新发射的一部分。
经产生且可被接收并用于给用户提供警示的拥堵及/或天气事件数据包含：指示事件的识别符的数据；事件(例如，事件的末尾部分或其它参考点)的位置；受影响部分的长度；事件的开始时间及相关联持续时间(例如，由结束时间指示)；天气状况的类型，例如冰、雾、风、降水(例如，雨、雪等)；及天气状况的严重程度。举例来说，出于计算到目的地的路线的目的，装置(例如，导航装置)可使用事件的位置、开始时间及持续时间来确定所述事件是否仍适用。图4展示数字地图上的此拥堵或天气事件的视觉表示。此处，已使用关于受影响部分的长度及位置的信息将道路元素的受影响部分22画为阴影以指示经减小交通流的区域。部分24的头部用图标24标记；但将了解，可同样地展示部分24的尾部。所述图标可指示不利天气状况的类型。地图下方展示指示冰、风、雾及雨的实例。
图4图解说明导航装置的展示与即将出现的天气或拥堵事件有关的警示的显示30。道路网络的受事件影响的部分由阴影部分36展示。车辆在道路网络上的当前位置由当前位置标记34表示，且因此可见，装置位于道路网络的受事件影响的一部分上。举例来说，用户可通过触摸阴影部分36而致使显示窗口32，从而提供关于事件的较详细信息。在此例子中，窗口32展示造成事件的天气类型(即，“雾，不良天气”)连同事件的长度，以及因横穿事件而导致的行程时间的所估计延迟。
图5图解说明导航装置的展示与即将出现的天气或拥堵事件有关的警示的显示40。所述警示展示于正沿着的路线42的示意性表示上，车辆的当前位置由图标43展示，且即将出现的事件的位置(在此例子中，其距离装置的当前位置为6.0km)由图标44展示。图标44内的符号指示造成事件的天气类型，即，冰。
最后，应注意，虽然所附权利要求书陈述了本文中所描述的特征的特定组合，但本发明的范围并不限于所附权利要求书的特定组合，而是扩展为涵盖本文中所揭示的特征或实施例的任何组合，无论所述特定组合此时是否已明确列举于所附权利要求书中。

Claims (18)

1.一种识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的方法，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述方法包括：
获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据；
获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据；
使用所述位置数据来确定沿所述可导航元素的当前行进速度；
将所述所确定当前行进速度与针对所述可导航元素的自由流速度进行比较；
当所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度减小且其中所述减小小于与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的阈值时，确定所述可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响；及
当确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中指示所述天气事件的所述数据包括以下各项中的一或多者：指示所述天气事件在所述可导航网络上的位置的数据；指示天气状况的类型及/或所述天气状况的严重程度的数据；与所述天气事件相关联的行进速度；及指示所述天气事件的适用时间的数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其包括：当所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度减小且其中所述减小小于与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的第一阈值且超过第二较低阈值时，确定所述可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响。
4.根据任一前述权利要求所述的方法，其包括：将指示所产生天气事件的数据提供到移动装置，任选地导航装置，且所述移动装置使用所述数据来给用户提供天气警示。
5.根据任一前述权利要求所述的方法，其包括：当所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度的减小超过与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的所述阈值时，产生指示影响沿所述元素的交通流的拥堵事件的数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其包括：
当确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况；及
当确定所述拥堵事件的所述起因可归因于所述一或多种不利天气状况时，使指示所述一或多种不利天气状况的数据与所述所识别拥堵事件相关联。
7.一种识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的方法，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述方法包括：
获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据；
获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据，并使用所述位置数据来将拥堵事件识别为影响沿所述可导航元素的交通流；
当确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时，使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况；及
当确定所述拥堵事件的所述起因可归因于所述一或多种不利天气状况时，使指示所述一或多种不利天气状况的数据与所述所识别拥堵事件相关联。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中所述将拥堵事件归因于一或多种不利天气状况是基于所述拥堵事件内的行进速度及/或所述拥堵事件的开始时间。
9.根据权利要求6到8中任一权利要求所述的方法，其包括：确定沿所述元素的被视为受所述拥堵事件影响的部分的速度分布；及当所述速度分布低于给定阈值时，将所述拥堵事件的所述起因归因于一或多种不利天气状况。
10.根据权利要求6到9中任一权利要求所述的方法，其包括：确定沿所述元素的适用预期行进速度；及当所述拥堵事件内的所述所确定行进速度与所述适用预期行进速度的差超过预定量时，将所述拥堵事件的所述起因归因于一或多种不利天气状况。
11.根据权利要求6到10中任一权利要求所述的方法，其包括：确定针对所述元素的阻塞速度，所述阻塞速度指示当存在拥堵事件时沿所述元素的所述预期行进速度；及当所述拥堵事件内的所述所确定行进速度与所述阻塞速度的差超过预定量时，将所述拥堵事件的所述起因归因于一或多种不利天气状况。
12.根据权利要求6到11中任一权利要求所述的方法，其包括：确定所述一或多种不利天气状况的开始时间；将所述一或多种不利天气状况的所述开始时间与所述拥堵事件的开始时间进行比较；及当所述拥堵事件的所述开始时间不领先于所述一或多种不利天气状况的所述开始时间时，将所述拥堵事件的所述起因归因于一或多种不利天气状况。
13.根据任一前述权利要求所述的方法，其中所述确定可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响是基于来自存储库的指示所述地理区中的天气状况的天气数据，所述存储库存储指示所述可导航网络的当前被视为受不利天气状况影响的一或多个区域的数据。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述天气数据包括指示影响所述区域或每一区域的不利天气状况的一或多种类型的数据。
15.根据任一前述权利要求所述的方法，其中所述确定可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响包括：确定所述可导航元素是否与对所述元素受一或若干不利天气状况的影响的指示及任选地任何不利天气状况的类型相关联。
16.一种用于识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的系统，任选地服务器，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述系统包括：
用于获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据的构件；
用于获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据的构件；
用于使用所述位置数据来确定沿所述可导航元素的当前行进速度的构件；
用于将所述所确定当前行进速度与针对所述可导航元素的自由流速度进行比较的构件；
用于在所述比较指示沿所述元素的所述当前行进速度相对于针对所述可导航元素的所述自由流速度减小且其中所述减小小于与将拥堵事件识别为影响所述可导航元素相关联的阈值时确定所述可导航元素是否受一或多种不利天气状况影响的构件；及
用于在确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时产生指示影响沿所述元素的交通流的天气事件的数据的构件。
17.一种用于识别地理区内的可导航网络中的可导航元素的系统，任选地服务器，沿所述可导航元素的交通流受不利天气状况影响，所述系统包括：
用于获得指示所述地理区中的天气状况的天气数据的构件；
用于获得与多个装置沿所述可导航元素随时间的移动有关的位置数据并使用所述位置数据来将拥堵事件识别为影响沿所述可导航元素的交通流的构件；
用于在确定所述可导航元素受一或多种不利天气状况影响时使用所述拥堵事件的一或多个属性来确定所述拥堵事件的起因是否可归因于一或多种不利天气状况的构件；及
用于在确定所述拥堵事件的所述起因可归因于所述一或多种不利天气状况时使指示所述一或多种不利天气状况的数据与所述所识别拥堵事件相关联的构件。
18.一种计算机程序产品，其包括计算机可读指令，所述计算机可读指令可执行以执行根据权利要求1到15中任一权利要求所述的方法，所述计算机可读指令任选地体现于非暂时性计算机可读媒体上。
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