CN107436153B - 基于实时交通信息在无人驾驶车辆中提供内容的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

在一个实施方案中，获得与无人驾驶车辆相关联的路线的位置和路线信息，其中所述路线包括起始位置和目的地。基于位置和路线信息获得所述路线的实时交通信息。基于位置和路线信息以及实时交通信息确定无人驾驶车辆的行车模式。基于所确定的行车模式在从内容数据库获得的内容项目列表中选择内容项目。在无人驾驶车辆内的显示装置中显示所选择的内容项目。

Description

基于实时交通信息在无人驾驶车辆中提供内容的系统和方法
技术领域
本发明的实施方案总体涉及内容搜索和递送。更具体地，本发明的实施方案涉及在无人驾驶车辆中的内容搜索和递送。
背景技术
以自主模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可以将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自主模式运行时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在一些没有任何乘客的情况下行驶。因此，无人驾驶车辆给予乘客、尤其是原本将驾驶车辆的人员在旅行时去做其他事情的机会。代替专注于许多驾驶相关的职责，驾驶员在乘坐无人驾驶车辆时可以自由地观看电影或其他媒体内容。
然而，无人驾驶车辆中的常规内容递送系统通常向用户提供静态内容而不考虑无人驾驶车辆正在运行的实时交通环境。所递送的内容对乘坐无人驾驶车辆的用户可能有吸引力也可能没有吸引力。
发明内容
本申请的目的在于提供一种在无人驾驶车辆中进行内容递送的计算机实现方法、在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置以及数据处理系统。
根据一个方面，提供了在无人驾驶车辆中进行内容递送的计算机实现方法，该方法可包括：获得与无人驾驶车辆相关联的路线的位置和路线信息；基于位置和路线信息获得路线的实时交通信息；基于位置和路线信息以及实时交通信息确定无人驾驶车辆的行车模式；基于所确定的行车模式在从内容数据库获得的内容项目列表中选择内容项目；以及在无人驾驶车辆内的显示装置上显示所选择的内容项目。
根据另一个方面，提供了在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，可包括：获得与无人驾驶车辆相关联的路线的位置和路线信息的装置；基于位置和路线信息获得路线的实时交通信息的装置；基于位置和路线信息以及实时交通信息确定无人驾驶车辆的行车模式的装置；基于所确定的行车模式在从内容数据库获得的内容项目列表中选择内容项目的装置；以及在无人驾驶车辆内的显示装置上显示所选择的内容项目的装置。
根据又一个方面，提供了一种数据处理系统，可包括根据本申请实施方案的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置。
附图说明
本发明的实施方案在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考数字指示类似元件。
图1是示出根据本发明一个实施方案的网络化系统的框图。
图2是示出根据本发明一个实施方案的内容选择模块的示例的框图。
图3是示出根据本发明一个实施方案的处理内容的处理流程的图。
图4是示出根据本发明另一个实施方案的处理内容的处理流程的图。
图5是示出根据本发明一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。
图6是示出根据本发明另一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。
图7是示出根据本发明另一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。
图8是示出根据一个实施方案的数据处理系统的框图。
具体实施方式
以下将参考所讨论的细节来描述本发明的各种实施方案和方面，附图将示出所述各种实施方案。以下描述和附图是对本发明的说明，而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以便提供对本发明各种实施方案的全面理解。然而，在某些示例中，并未描述众所周知的或常规的细节以便提供对本发明实施方案的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方案”或“一实施方案”的提及意味着结合该实施方案所描述的特定特征、结构或特性可包括在本发明的至少一个实施方案中。短语“在一个实施方案中”在本说明书中各个地方的出现不必全部是指同一实施方案。
根据一些实施方案，无人驾驶车辆的内容提送系统考虑到所述无人驾驶车辆内部的乘客在通行中的独特场景。摆脱了驾驶责任，乘客的注意力可以集中在其他事情上，诸如具有高度针对性的、情境感知的且个性化的内容。在此类场景下，识别乘客通行路线的起点和终点，以及沿所述路线的兴趣点(POI)。此类信息能够实现各种格式内容的新颖算法选择和排序，所述格式包括但不限于文本、图片、视频和交互式内容。尤其是在交通繁忙或在交通红灯时，用户将花费更多的时间观看所递送的内容。内容递送系统用于整合路线信息、用户简档和交通状况以便以个性化或定制的方式向无人驾驶车辆乘客递送内容。所递送的内容在时间点上相对于行车条件或环境是合适的。
根据一个实施方案，当用户(例如，乘客)进入无人驾驶车辆并且输入目的地时，可以获得位置和路线(LR)信息(例如，起始位置和目的地位置)。在无人驾驶车辆沿所述路线行驶时，位置和路线信息持续不断地更新。另外，还基于无人驾驶车辆运行期间的位置和路线信息获得实时交通信息。基于位置和路线信息以及实时交通信息确定无人驾驶车辆的行车模式。基于所述行车模式搜索并识别适合于呈现给用户的内容项目列表。随后，选择所述内容项目中的一个或多个并将其显示在无人驾驶车辆内的一个或多个显示装置上。
在一个实施方案中，行车模式可以是快速行车模式、慢速行车模式和停止模式中的一种。快速行车模式可以是指无人驾驶车辆在预定时间段内平均速度高于预定阈值。类似地，慢速行车模式可以是指无人驾驶车辆在预定时间段内的平均速度低于预定阈值。可以仅选择特定类型的内容项目(例如，具有较长播放时间的媒体内容)以供在无人驾驶车辆以慢速行车模式或停止模式下运行时显示。
根据另一个实施方案，基于位置和路线信息的一组已知特征、实时交通信息的一组已知特征以及POI的一种已知特征来训练内容选择模型。在无人驾驶车辆的通行期间，一旦动态地获得沿所述路线的位置和路线信息、实时交通信息和兴趣点(POI)信息，就可以提取对应的特征。随后，将内容选择模型应用于所提取的特征以生成输出。所述输出可指示特定的内容类别。基于所述输出，识别内容项目列表。
在又一个实施方案中，使用无人驾驶车辆的图像传感器来捕获在无人驾驶车辆外部的物理对象(例如，建筑物、标志)的图像。对所述图像执行图像识别以识别所述物理对象。可基于图像识别确定与物理对象相关联的一个或多个关键字或POI。从列表中选择内容项目并且随后将所选择的内容项目填加到图像上。随后，在显示装置上显示所填加的图像。
图1是示出根据本发明一个实施方案的网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括通过网络103通信地联接到集中式服务器102的无人驾驶车辆。尽管示出了一个无人驾驶车辆，但是多个无人驾驶车辆可通过网络103联接到服务器102并由其管理。网络103可以是任何类型的网络，例如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网、蜂窝网络、卫星网络的广域网(WAN)或其组合。服务器102可以是任何类型的服务器或服务器集群，诸如网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。
在一个实施方案中，无人驾驶车辆101包括但不限于传感器系统115和数据处理系统110。传感器系统115包括使无人驾驶车辆101能够对各种道路和地方进行导航所需的多种传感器或感测装置。例如，传感器系统115可包括一个或多个摄像机、麦克风、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、雷达系统和/或光探测和测距(LIDAR)系统。数据处理系统110例如通过总线、互连件或网络通信地联接到传感器系统115。数据处理系统110可操作来处理从传感器系统115接收的任何数据并且管理或控制传感器系统115。数据处理系统110可以是配备有用于处理从传感器系统115接收的信息以及控制和驾驶无人驾驶车辆101所必需的软件和硬件的专用计算机。
在一个实施方案中，数据处理系统110包括但不限于行程模块121、内容选择模块122、内容呈现模块123、行车模式模块124以及数据存储体125。模块121-124可以在软件、硬件或其组合中实现。例如，模块121-124可以加载到系统存储器中并且由数据处理系统110的一个或多个处理器执行。行程模块121管理与用户的行程有关的任何数据。用户可以例如通过用户界面登录并且指定行程的起始位置和目的地。行程模块121与无人驾驶车辆101的其他组件通信以获得行程相关数据。例如，行程模块121可以从位置服务器106以及地图和POI(MPOI)服务器105获得位置和路线信息。位置服务器106提供位置服务并且MPOI服务器105提供地图服务和某些位置的POI。在无人驾驶车辆101沿所述路线行驶期间，行程模块121还可以从交通信息系统或服务器(TIS)104获得实时交通信息。应注意，服务器104-106可以由第三方实体进行操作。可替代地，服务器104-106的功能可以与服务器102整合在一起。
在一个实施方案中，基于位置和路线信息、MPOI信息以及实时交通信息，行车模式模块124确定无人驾驶车辆101的行车模式。行车模式可以是快速模式、慢速模式和停止模式中的一种。快速模式是指无人驾驶车辆101在预定时间段内以高于预定速度的平均速度行驶的情况。类似地，慢速模式是指无人驾驶车辆101在预定时间段内以低于预定速度的平均速度行驶的情况。停止模式意味着无人驾驶车辆101例如在交通灯处停止。
基于所确定的行车模式，内容选择模块在数据存储体的内容数据库中进行搜索以识别对于对应的行车模式适合呈现的内容项目(例如，特殊内容或赞助内容诸如Ad)列表。例如，某些内容可能仅在无人驾驶车辆以慢速行车模式或停止行车模式运行的情况下呈现。其背后的基本原理是：用户将具有更多的时间来享受所述内容。在其他情况下，某些内容(诸如具有特定播放时间的视频)可能适合于慢速行车模式或停止模式，以使得用户能够具有足够的时间来完成内容的观看。可根据预定的排序算法或排序模型对内容项目进行排序。例如，可基于从用户的用户简档获得的用户信息来对内容项目进行排序，所述用户简档可存储在数据存储体125中。用户信息可包括与用户相关联的用户偏好、先前行为或历史日志。随后，基于所述排序来选择内容项目。通过内容展示模块123来渲染所选择的内容项并将其呈现给用户，例如显示在显示装置上。
数据存储体125可保存在永久性存储装置(例如，诸如硬盘的非易失性存储装置)中，所述永久性存储装置存储多种数据，包括但不限于内容数据库、用户简档、行程相关信息(例如，位置和路线信息、POI信息)。存储在数据存储体125中的数据可以从多种数据源获得，所述数据源诸如服务器102、交通信息服务器104、地图和POI服务器105以及位置服务器106。例如，内容数据和用户简档可以由服务器102的数据存储体130的内容数据库131和用户简档132提供并从它们高速缓存。数据处理系统110还包括其他组件，诸如一个或多个处理器(例如中央处理单元或CPU)、系统存储器或通信接口(例如，无线通信接口)等。
图2是示出根据本发明一个实施方案的内容选择模块的示例的框图。参考图2，内容选择模块122包括但不限于图像处理模块201、内容检索模块202、内容排序模块203以及内容渲染模块204。在一个实施方案中，基于由行程模块121确定的位置和路线信息、MPOI信息和/或实时交通信息以及由行车模式模块124提供的无人驾驶车辆的行车模式，内容检索模块202确定适合于当前交通环境(例如，行车模式和MPOI)特定类型的内容。内容检索模块202在内容索引211中执行查找操作以便例如基于实时行驶信息和/或行车模式来识别作为内容项目候选项的内容项目(例如，赞助内容或Ad)列表。
在一个实施方案中，内容排序模块203使用多种排序算法来对列表中的内容项目进行排序。可基于用户的用户简档对内容项目进行排序。例如，可基于用户偏好对内容项目进行排序，所述用户偏好可从用户简档中导出。可基于用户在过去的用户操作历史来对用户简档进行编译。在一个实施方案中，内容排序模块203将一个或多个内容排序模型212应用于内容项目中的每一个以确定每个内容项目的排序得分。可选择排序得分高于预定阈值的内容项目。可使用表示过去的类似行驶环境或交通状况的多组已知特征来训练内容排序模型212。还可基于相似用户的用户简档来训练内容排序模型212。
随后通过内容渲染模块204来渲染所选择的内容项目，并且可以在无人驾驶车辆内的显示装置上显示所渲染的内容。在一个实施方案中，内容渲染模块204进一步将所选择的内容项目填加到在所述时间点上使用无人驾驶车辆的一个或多个摄像机捕获的图像上，其中所述图像可以由图像处理模块201进行处理。在一个实施方案中，图像处理模块201对图像执行图像识别以导出或理解由所述图像表示的内容。例如，图像处理模块201可以导出描述图像或POI的一个或多个关键字。可进一步基于由图像表示的一个或多个关键字或POI来识别内容项目列表。内容渲染模块随后将所选择的内容项目填加到图像上以生成所填加的图像，其中所述内容项目可以叠加在图像上。随后，在无人驾驶车辆的显示装置上显示所填加的图像。
在无人驾驶车辆中，可能不存在实际的或物理的窗口。相反，“窗口”(在本文中被称为虚拟窗口)可以由显示装置(即模制成车窗形状的平面或曲面屏幕显示装置)表示或代替。显示装置将显示通过一个或多个适当的摄像机实时动态地捕获的图像或图像流(例如，视频)，好像用户正在通过透明车窗观看或查看实际的物理内容一样。对于每个“窗口”(例如，显示装置)，存在用于流式传输待实时显示的对应内容的对应显示信道，所述对应内容可由增强现实系统，例如数据处理系统110进行集中处理。在此类情况下，以虚拟现实方式(也被称为增强现实方式)来显示所填加的图像。
图3是示出根据本发明一个实施方案的处理内容的处理流程的图。处理流程300可以由图1的数据处理系统110执行。参考图3，例如通过行程模块121获得位置和路线信息301、实时交通信息302以及MPOI信息303。行程模块121可通过与适当的数据源诸如交通信息服务器104、MPOI服务器105和位置服务器106等通信来获得这些信息。在一个实施方案中，至少将位置和路线信息301以及交通信息302提供给行车模式模块124。行车模式模块124基于位置和路线信息301以及交通信息302确定行车模式311。行车模式311可以是快速行车模式、慢速行车模式或停止模式中的一种。基于行车模式311，内容选择模块从内容数据库或服务器320中搜索、识别内容项目列表并将所述内容项目列表排序。所述内容可以是特殊内容或赞助内容(例如，广告或Ad)。可进一步基于MPOI信息303或用户的用户简档来识别内容项目列表并将其排序。随后，从所排序的内容项目中选择内容项目315。此外，内容选择模块可以将所选择的内容项目315填加到在所述时间点上由传感器系统115捕获的图像312上以生成所填加的图像。随后，通过内容呈现模块123在无人驾驶车辆内的显示装置上显示所填加的图像。
图4是示出根据本发明另一个实施方案的处理内容的处理流程的图。处理流程400可以由图1的数据处理系统110执行。参考图4，获得位置和路线特征401、交通信息特征402以及MPOI特征403。这些位置和路线特征401、交通信息特征402以及MPOI特征403可以从图3的位置和路线信息301、实时交通信息302以及MPOI信息303中提取。将特征401-403提供给内容选择模型420。内容选择模块122利用内容选择模型420的输出来从内容数据库或服务器320中搜索、识别内容项目315并对其进行排序和选择。可基于过去已知的特征来训练内容选择模型420。内容选择模型420的输出可指示内容的类型或类别。内容选择可进一步基于无人驾驶车辆的行车模式。
图5是示出根据本发明一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。过程500可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程500可以由图1的数据处理系统110执行。参考图5，在框501处，处理逻辑例如从位置服务服务器获得无人驾驶车辆的行程的位置和路线信息。在框502处，处理逻辑基于与所述行程相关联的路线从MPOI服务器获得静态MPOI信息。在框503处，处理逻辑基于由无人驾驶车辆的一个或多个传感器捕获的传感器数据(例如，图像)获得动态MPOI信息。可基于对由摄像机实时捕获的图像进行的图像识别来确定动态MPOI。在框504处，处理逻辑获得所述路线的实时交通信息。在框505处，处理逻辑在内容数据库中进行搜索以基于位置和路线信息、静态和动态MPOI信息以及实时交通信息来识别内容项目列表。在框506处，选择内容项目以呈现给无人驾驶车辆内的用户。
图6是示出根据本发明另一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。过程600可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程600可以由图1的数据处理系统110执行。参考图6，在框601处，处理逻辑获得由无人驾驶车辆的用户输入的行程的位置和路线信息。在框602处，处理逻辑获得与所述行程相关联的路线的实时交通信息。在框603处，处理逻辑确定无人驾驶车辆在通行期间的行车模式，其中所述行车模式是快速行车模式、慢速行车模式或停止模式中的一种。在框604处，处理逻辑基于无人驾驶车辆的行车模式从内容数据库中搜索并识别内容项目列表。在框605处，处理逻辑从所述列表中选择内容项目并将其呈现给无人驾驶车辆内的用户。
图7是示出根据本发明另一个实施方案的针对无人驾驶车辆处理内容的过程的流程图。过程700可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑可包括软件、硬件或其组合。例如，过程700可以由图1的数据处理系统110执行。参考图7，在框701处，处理逻辑获得与无人驾驶车辆的用户指定的行程相关联的路线的位置和路线信息。在框702处，处理逻辑获得沿所述路线的MPOI信息。在框703处，处理逻辑获得在无人驾驶车辆沿所述路线行驶时的实时交通信息。在框704处，处理逻辑从LR信息、TIS信息和MPOI信息中提取LR特征、TIS特征和MPOI特征。在框705处，将内容选择模型应用于LR特征、TIS特征和MPOI特征，生成输出。在框706处，基于来自内容选择模型的输出，处理逻辑从内容数据库中搜索、识别内容项目列表并对其进行排序。在框707处，从所述列表中选择内容项目并将其呈现给无人驾驶车辆内的用户。
贯穿本申请所描述的技术可以用来基于在时间点上沿行程的路线的行驶环境(例如，位置和路线信息、实时交通信息以及地图和兴趣点)，向乘坐无人驾驶车辆的用户提供特定的赞助内容(诸如广告或Ad)。还可以将赞助内容填加到实时捕获的无人驾驶车辆周围环境的一个或多个图像上，从而创建增强现实内容递送环境。
以上描述的无人驾驶车辆是指可以被配置成处于无人驾驶模式下的车辆，在所述无人驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种无人驾驶车辆可包括传感器系统，所述传感器系统具有被配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。所述传感器系统可包括一个或多个摄像机、麦克风、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、雷达系统和/或光探测和测距(LIDAR)系统。
GPS系统可以估算无人驾驶车辆的地理位置。GPS系统可包括收发器，所述收发器可操作来提供关于无人驾驶车辆的位置的信息。IMU单元可基于惯性加速度来感测无人驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元可表示利用无线电信号来感测无人驾驶车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方案中，除感测对象之外，雷达单元另外可以感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元可以使用激光器来感测无人驾驶车辆所处环境中的对象。除其他系统组件之外，LIDAR单元还可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机可包括用于捕获无人驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机可以是静物摄影机或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，诸如通过使安装摄像机的平台旋转和/或倾斜。麦克风可以被配置成从无人驾驶车辆周围的环境中捕获声音。
无人驾驶车辆还可包括计算机视觉系统，所述计算机视觉系统用于处理并分析由一个或多个摄像机捕获的图像以识别无人驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可包括交通信号、车行道边界、其他车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可以使用对象识别算法、视频跟踪以及其他计算机视觉技术。在一些实施方案中，计算机视觉系统可以绘制环境地图，跟踪对象，估算对象的速度等。
无人驾驶车辆还可包括导航系统，用于确定无人驾驶车辆的行车路径。例如，导航系统可以确定用于实现无人驾驶车辆沿以下路径移动的一系列速度和定向前进方向：所述路径在使无人驾驶车辆总体上沿通往最终目的地的基于车行道路径前进的同时，基本上避免感知到的障碍物。目的地可以根据通过用户界面进行的用户输入设定。导航系统可以在无人驾驶车辆正在运行的同时动态地更新行车路径。导航系统可将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并以确定用于无人驾驶车辆的行车路径。
无人驾驶车辆还可包括防撞系统，用于识别、评估并且避免或以其他方式绕过无人驾驶车辆环境中的潜在障碍物。例如，防撞系统可通过以下方式实现无人驾驶车辆的导航中的变化：操作控制系统中的一个或多个子系统来采取转弯操纵、转向操纵、制动操纵等。防撞系统可基于周围的交通模式、道路状况等自动确定可行的障碍物回避操纵。防撞系统可以被配置成使得当其他传感器系统检测到位于无人驾驶车辆将转弯进入的相邻区域中的车辆、建筑障碍物等时不采取转弯操纵。防撞系统可以自动选择既可用又使得无人驾驶车辆乘员的安全性最大化的操纵。防撞装置可以选择预测的避免操纵以致使无人驾驶车辆的乘客舱中出现最小量的加速度。
无人驾驶车辆还可包括无线通信系统，以允许无人驾驶车辆与在其周围环境内的外部系统(诸如装置、传感器、其他车辆等)和/或控制器、服务器等之间的通信，所述外部系统和/或控制器、服务器等可以提供关于车辆周围环境的有用信息，诸如交通信息、天气信息等。例如，无线通信系统可以直接地或通过通信网络与一个或多个装置无线地通信。无线通信系统可以使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如使用WiFi。无线通信系统可以例如使用红外链路、蓝牙等与装置直接通信。
应注意，如以上示出和描述的组件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实现。例如，此类组件可以实现为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可以由处理器(未示出)在存储器中加载并执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。可替代地，此类组件可以实现为编程或嵌入到专用硬件(诸如集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可通过来自应用的对应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类组件可以实现为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件组件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
图8是示出可以与本发明的一个实施方案一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如，系统1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任一数据处理系统，例如图1的数据处理系统110或服务器102。系统1500可包括许多不同的组件。这些组件可以实现为集成电路(IC)、集成电路的部分、离散电子装置或被适配用于电路板的其他模块(诸如计算机系统的主板或插入卡)，或者实现为以其他方式并入计算机系统的底盘内的组件。
还应注意，系统1500旨在示出计算机系统的许多组件的高级视图。然而，应当理解的是，某些实现方式中可具有附加的组件，此外，其他实现方式中可具有所示组件的不同布置。系统1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏装置、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外，虽然仅示出了单个机器或系统，但是术语“机器”或“系统”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。
在一个实施方案中，系统1500包括通过总线或互连件1510连接的处理器1501、存储器1503以及装置1505-1508。处理器1501可表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可表示一个或多个通用处理器，诸如微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地，处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实现其他指令集的处理器、或实现指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器，诸如专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协同处理器、嵌入式处理器或能够处理指令的任何其他类型的逻辑。
处理器1501(其可以是低功率多核处理器插座，诸如超低电压处理器)可充当用于与所述系统的各种组件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实现为片上系统(SoC)。处理器1501被配置成执行指令以执行本文所讨论的操作和步骤。系统1500还可包括与可选的图形子系统(显示控制器和/或显示装置)1504通信的图形接口，图形子系统(显示控制器和/或显示装置)1504可包括显示控制器、图形处理器和/或显示装置。
处理器1501可以与存储器1503通信，存储器1503在一个实施方案中可以通过多个存储器装置实现以提供给定量的系统存储器。存储器1503可包括一个或多个易失性存储(或存储器)装置，诸如随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或其他类型的存储装置。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其他装置执行的指令序列的信息。例如，多种操作系统、装置驱动程序、固件(例如，输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统，例如像来自
Figure BDA0001153299710000131
公司的
Figure BDA0001153299710000132
操作系统、来自苹果公司的Mac
Figure BDA0001153299710000133
来自
Figure BDA0001153299710000134
公司的
Figure BDA0001153299710000135
或其他实时或嵌入式操作系统(诸如VxWorks)。
系统1500还可包括I/O装置，诸如装置1505-1508，包括网络接口装置1505、可选的输入装置1506以及其他可选的I/O装置1507。网络接口装置1505可包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如，全球定位系统(GPS)收发器)或其他射频(RF)收发器或其组合。NIC可以是以太网卡。
输入装置1506可包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示装置1504整合在一起)、指示装置(诸如指示笔)和/或键盘(例如，物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如，输入装置1506可包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触摸灵敏度技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种，以及用于确定与触摸屏的一个或多个接触点的其他接近传感器阵列或其他元件来检测其触点和移动或间断。
I/O装置1507可包括音频装置。音频装置可包括扬声器和/或麦克风，以促进支持语音的功能，诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电话功能。其他I/O装置1507还可包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如，PCI-PCI桥)、传感器(例如，运动传感器，诸如加速度计、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或其组合。装置1507还可包括成像处理子系统(例如，摄像机)，所述成像处理子系统可包括用来促进摄像机功能(诸如记录照片和视频片段)的光学传感器，诸如电荷耦合装置(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以通过传感器集线器(未示出)联接到互连件1510，而其他装置诸如键盘或热传感器可以由嵌入式控制器(未示出)控制，这取决于系统1500的特定配置或设计。
为了提供信息诸如数据、应用、一个或多个操作系统等的永久性存储，大容量存储装置(未示出)也可联接到处理器1501。在各种实施方案中，为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应能力，这种大容量存储装置可以通过固态装置(SSD)实现。然而，在其他实施方案中，大容量存储装置可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实现，其中较小量的SSD存储装置充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其他此类信息的非易失性存储，从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外，闪存装置可以例如通过串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存装置可以提供系统软件的非易失性存储，所述系统软件包括所述系统的基本输入/输出软件(BIOS)以及其他固件。
存储装置1508可包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质)，其上存储有体现任何一种或多种本文所述方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如，模块、单元和/或逻辑1528)。模块/单元/逻辑1528可以表示任一上述组件，例如像如上所述的搜索引擎、编码器、交互日志记录模块。模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内，另外构成机器可访问的存储介质。模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口装置1505被发送或接收。
计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方案中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质，所述指令集用于由机器执行并且导致所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此，术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质或者任何其他非暂时性机器可读介质。
本文所述的模块/单元/逻辑1528、组件以及其他特征可以实现为离散硬件组件或整合在硬件组件(诸如ASICS、FPGA、DSP或类似装置)的功能中。另外，模块/单元/逻辑1528可以实现为硬件装置内的固件或功能电路。此外，模块/单元/逻辑1528可以以硬件装置和软件组件的任何组合实现。
应注意，虽然系统1500被示出为具有数据处理系统的各种组件，但是其不旨在表示任何具体的架构或互连组件的方式；因为此类细节和本发明的实施方案没有密切关系。还应当认识到，具有更少组件或可能具有更多组件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其他数据处理系统也可与本发明的实施方案一起使用。
前述详细描述中的一些部分已经依据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方法，以便最有效地将它们的工作实质传达给本领域中的其他技术人员。这里，算法通常被认为是导致所期望结果的前后一致的操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的步骤。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均意图与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的适宜标记。除非在以上讨论中另外明确地说明清楚，否则应当了解，贯穿本说明书利用术语(诸如以下权利要求书中所阐述的术语)的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机系统或电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(例如，电子)量的数据，并将所述数据变换成计算机系统存储器或寄存器或其他此类信息存储器、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其他数据。
本发明的实施方案还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序被存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所描述操作中的一些可以按不同的次序执行。此外，一些操作可以并行地而不是顺序地执行。
本发明的实施方案并未参考任何特定的编程语言进行描述。将认识到的是，可以使用多种编程语言来实现如本文描述的本发明的实施方案的教导。
在以上的说明书中，已经参考本发明的具体示例性实施方案对其实施方案进行了描述。将显而易见的是：在不脱离如以下权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下，可以对其做出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (17)

1.一种在无人驾驶车辆中进行内容递送的计算机实现方法，所述方法包括：
获得与所述无人驾驶车辆相关联的路线的位置和路线信息；
基于所述位置和路线信息获得所述路线的实时交通信息；
基于所述位置和路线信息以及所述实时交通信息确定所述无人驾驶车辆的行车模式；
基于所确定的行车模式在从内容数据库获得的内容项目列表中选择内容项目；以及
在所述无人驾驶车辆内的显示装置上显示所选择的内容项目，
其中，所述行车模式包括快速行车模式、慢速行车模式和停止模式中的一种，以及所述所选择的内容项目能够由媒体播放器播放且所述所选择的内容项目具有适合于所述行车模式的播放时间，以使得用户能够具有足够的时间来完成对所述所选择的内容项目的观看。
2.如权利要求1所述的方法，其中响应于确定所述行车模式是慢速行车模式或停止模式来选择和显示所述内容项目。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：基于所述位置和路线信息获得所述路线的第一兴趣点(POI)信息，其中所述内容项目列表是基于所述第一POI信息从所述内容数据库获得的。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述内容项目列表是基于作为所述无人驾驶车辆乘客的用户的用户简档从所述内容数据库获得的。
5.如权利要求3所述的方法，还包括：
在所述无人驾驶车辆沿所述路线行驶时，使用附接到所述无人驾驶车辆的摄像机捕获在所述无人驾驶车辆外部的对象的图像；以及
执行对所述图像的图像识别以识别所述对象，以及导出描述与所述对象相关联的POI的第二POI信息，其中所述内容项目列表是进一步基于所述第二POI信息从所述内容数据库获得的。
6.如权利要求3所述的方法，还包括：
从所述位置和路线信息提取第一组特征；
从所述实时交通信息提取第二组特征；
从所述第一POI信息提取第三组特征；以及
将内容选择模型应用于所述第一组特征、所述第二组特征和所述第三组特征，从而生成针对内容选择的输出。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述内容项目列表是基于所述针对内容选择的输出从所述内容数据库获得的。
8.如权利要求6所述的方法，还包括：基于所述针对内容选择的输出将所述内容项目列表排序，其中所选择的内容项目是基于所述列表的排序进行选择的。
9.一种在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，包括：
获得与所述无人驾驶车辆相关联的路线的位置和路线信息的装置；
基于所述位置和路线信息获得所述路线的实时交通信息的装置；
基于所述位置和路线信息以及所述实时交通信息确定所述无人驾驶车辆的行车模式的装置；
基于所确定的行车模式在从内容数据库获得的内容项目列表中选择内容项目的装置；
以及
在所述无人驾驶车辆内的显示装置上显示所选择的内容项目的装置，
其中，所述行车模式包括快速行车模式、慢速行车模式和停止模式中的一种，以及所述所选择的内容项目能够由媒体播放器播放且所述所选择的内容项目具有适合于所述行车模式的播放时间，以使得用户能够具有足够的时间来完成对所述所选择的内容项目的观看。
10.如权利要求9所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，其中响应于确定所述行车模式是慢速行车模式或停止模式来选择和显示所述内容项目。
11.如权利要求9所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，还包括：基于所述位置和路线信息获得所述路线的第一兴趣点(POI)信息的装置，其中所述内容项目列表是基于所述第一POI信息从所述内容数据库获得的。
12.如权利要求11所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，其中所述内容项目列表是基于作为所述无人驾驶车辆乘客的用户的用户简档从所述内容数据库获得的。
13.如权利要求11所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，还包括：
执行对在所述无人驾驶车辆外部的对象的图像进行图像识别以识别所述对象的装置，其中，所述图像是在所述无人驾驶车辆沿所述路线行驶时使用附接到所述无人驾驶车辆的摄像机而捕获的；以及
导出描述与所述对象相关联的POI的第二POI信息的装置，其中所述内容项目列表是进一步基于所述第二POI信息从所述内容数据库获得的。
14.如权利要求11所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，还包括：
从所述位置和路线信息提取第一组特征的装置；
从所述实时交通信息提取第二组特征的装置；
从所述第一POI信息提取第三组特征的装置；以及
将内容选择模型应用于所述第一组特征、所述第二组特征和所述第三组特征从而生成针对内容选择的输出的装置。
15.如权利要求14所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，其中所述内容项目列表是基于所述针对内容选择的输出从所述内容数据库获得的。
16.如权利要求14所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置，还包括：基于所述针对内容选择的输出将所述内容项目列表排序的装置，其中所选择的内容项目是基于所述列表的排序进行选择的。
17.一种数据处理系统，包括如权利要求9-16中任一项所述的在无人驾驶车辆中进行内容递送的装置。
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