CN108289122A - 用于分析运动配置文件的方法 - Google Patents

用于分析运动配置文件的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108289122A
CN108289122A CN201810005545.XA CN201810005545A CN108289122A CN 108289122 A CN108289122 A CN 108289122A CN 201810005545 A CN201810005545 A CN 201810005545A CN 108289122 A CN108289122 A CN 108289122A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road user
server
parameter
value
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN201810005545.XA
Other languages
English (en)
Inventor
卡斯滕·斯塔克
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ford Global Technologies LLC
Original Assignee
Ford Global Technologies LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ford Global Technologies LLC filed Critical Ford Global Technologies LLC
Publication of CN108289122A publication Critical patent/CN108289122A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/2866—Architectures; Arrangements
    • H04L67/30—Profiles
    • H04L67/306—User profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/012—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from other sources than vehicle or roadside beacons, e.g. mobile networks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0141—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for traffic information dissemination
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/52—Network services specially adapted for the location of the user terminal
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H04W4/025—Services making use of location information using location based information parameters
    • H04W4/027—Services making use of location information using location based information parameters using movement velocity, acceleration information
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/59—Context or environment of the image inside of a vehicle, e.g. relating to seat occupancy, driver state or inner lighting conditions
    • G06V20/593—Recognising seat occupancy
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

提供了一种用于分析和比较至少一个道路使用者的不同的运动配置文件的方法，用于数据采集的装置被分配给至少一个道路使用者，其中数据从装置传送到服务器，服务器根据选择的移动可能性确定关于相同道路使用者或多个道路使用者的比较数据，并将比较数据提供给一个或多个道路使用者。

Description

用于分析运动配置文件的方法
技术领域
本发明涉及一种用于分析和比较至少一个道路使用者的各种运动配置文件的方法，用于数据采集的装置被分配给至少一个道路使用者，该至少一个道路使用者的各种运动配置文件被发送给服务器。
背景技术
现代交通条件下，其中大量的道路使用者正在移动，使得需要评估道路使用者的移动有效性。在这种情况下，特别是在城市地区，有多个不同的移动可能性。此外，在城市地区存在多个可替选的行进路线。就道路使用者而言，经常有动机来优化时间和空间上的移动类型，即尽可能快地到达目标并且还行进最短的距离。如果没有其他的话，各个道路使用者之间往往有一定的竞争倾向，这也会对其他道路使用者导致负面影响。
发明内容
存在能够比较道路使用者的运动的目的。
该目的通过具有权利要求1的特征的方法来实现。本发明的另外的有利实施例从独立权利要求和从属权利要求、附图以及示例性实施例得出。
本发明的第一方面涉及一种用于分析和比较至少一个道路使用者的各种运动配置文件的方法，用于数据采集的装置被分配给至少一个道路使用者，至少一个道路使用者的各种运动配置文件被发送给服务器，该方法包括以下步骤：
-通过道路使用者选择移动可能性，
-将道路使用者从起点移动到目标点，
-通过装置在起点和目标点之间的整个移动周期内采集至少一个参数的值，
-将参数值发送到服务器，
-将参数值存储在服务器上的第一列表中，
-将参数值与存储在第一列表中的相同参数的其它值进行比较，
-将比较值存储在服务器上的第二列表中，
-将比较的结果报告给道路使用者。
该方法是有利的，因为它能够确定最有效的移动方式。通过将数据采集装置与服务器连接，参数的值可以被记录并且直接与相同参数的原来的值进行比较。有利地，可以在生成道路使用者的运动配置文件中包括各种参数，参数的数量是任意的。也通过数据采集装置报告移动可能性的类型。
优选地，在该方法中将检测的值与相同道路使用者的值进行比较。通过将用于数据采集的装置连接到服务器，参数的值可以被记录并且直接与已经由相同的道路使用者获得的相同参数的原来的值进行比较。在这种情况下，时间上不同的记录可以有利地相互比较。以这种方式，最有效的移动可能性可以由个人确定。例如，个人可以例如步行、骑自行车、骑摩托车、驾驶机动车来应对相同的距离，其中对同一个人对相同的距离来确定最有效的移动可能性，当然还要考虑数据被记录的不同时间。此外，个人也可以与自己竞争，即，不断尝试以获得最佳值，并且在这样做时，使用不同或相同的移动可能性来应对相同的距离。在这种情况下特别有利的是，运动的起点和目标点可以在门到门运动的意义上进行，使得例如，就机动车辆而言，寻找停车位被包括在特定距离所需的时间的参数中。
此外，在该方法中将不同道路使用者的值相互比较是优选的。在这种情况下，可以方便地进行比赛，使得在使用相同的运输工具或不同的运输工具的道路使用者之间，可以针对一个或多个参数来确定最有效的使用者，而无需使使用者直接在道路上与另一个比赛。此外，相同类型的不同交通工具可以以这种方式相互比较，例如，不同的类型的机动车辆。这些参数则涉及例如速度或燃料的消耗量。
该参数优选与道路使用者的个人有关。这意味着所记录的一个或多个参数直接与在交通中移动的个人相关联。然后参数选自包括个人的年龄、个人的体重、特定距离所需的时间、所选择的路线以及最大速度的组中。有利的是，该个人也可以徒步行进。
此外，参数与选定的移动可能性相关是优选的。特别优选地，车辆被选为移动可能性。然后参数选自包括车辆的类型、特定距离所需的时间、特定距离的燃料消耗量、行进的距离、最大速度、车辆的非运行时间以及车辆中的额外乘客的组中。车辆的类型优选是机动车辆。在这种情况下，与个人有关的参数也可以包括在与移动可能性有关的参数中。在这种情况下车辆的非运行时间指的是车辆在路径上但当前没在移动的时间，例如在交通堵塞或在交通信号灯处行进受到影响的时期。
优选地，在该方法中生成道路使用者的配置文件，并且基于不同参数值的比较来计算道路使用者的最佳配置文件。通过这种方式，可以有利地为道路使用者创建建议，以改变特定的参数以便例如在相同的速度时节约燃料或为特定的路线找到最佳的运输工具。
优选基于所确定的参数值来生成排名。排名可以基于相同道路使用者的各种值，使得使用者与自身竞争。此外，排名也可以保持在不同的道路使用者之间。
本发明的第二方面涉及一种用于执行根据本发明的方法的系统，该系统包括至少一个分配给道路使用者的用于数据采集的装置以及至少一个服务器，其中该装置被配置为将数据发送到服务器并且接收来自服务器的数据。
根据本发明的系统的优点对应于根据本发明的方法的优点。
该装置优选地包括芯片或应用程序。
附图说明
借助于附图更详细地解释本发明，在附图中：
图1示出了根据本发明的系统的实施例的框图；
图2示出了根据本发明的系统的实施例的框图；
图3示出了根据本发明的方法的实施例的流程图。
具体实施方式
在根据图1的本发明的系统1的一个实施例中，道路使用者2与服务器4连接。为此，道路使用者2被分配了用于数据采集的装置3。道路使用者2可以是行人。道路使用者2可以通过移动工具(例如在轮滑鞋(Inline-Skates)上)移动。道路使用者2也可以通过游泳(即以限制于水路的方式)来移动。道路使用者2可以是车辆的驾驶员，即主动引导车辆。特别地，车辆是基于发动机的车辆，即机动车辆。可替选地，在这种情况下的车辆也可以是另一种路上交通工具，例如，自行车或马车。此外，交通工具还可以是轨道交通工具、水上交通工具或飞行器，其中这些交通工具可以是基于发动机的，或者可替选地也可以提供无发动机的移动。道路使用者2也可以位于车辆中，并允许自身被动地(例如，在公共汽车中)运输。
经由装置3，数据被记录并转送到服务器4。然后在将道路使用者2从起点移动到目标点的过程中数据被持续地记录并发送，使得道路使用者2如上所述的被跟踪。
在这种情况下，装置3可以是例如智能电话的芯片或应用程序。以这种方式，例如，通过智能手机的触摸屏可以输入像例如所选择的移动可能性的信息。以这种方式，装置3可以例如由行人、游泳者或骑自行车者舒适地携带。某些数据是与个人有关的，例如道路使用者2的年龄和性别、速度、特定距离所需的时间以及所选择的路线。
在基于发动机的车辆(例如，机动车辆)的情况下，用于数据采集的装置3被理想地连接到车载传感器，使得与车辆相关的数据(像例如燃料消耗量、车辆乘客的数量以及车辆的类型)被检测并发送到服务器4。然后可以将与车辆相关的数据容易地和与个人相关的数据结合。一些数据(像例如速度)是与个人和车辆都相关的。对于消息或信息输入，分配给道路使用者2的装置3可以在像例如智能手机的移动装置中或例如导航装置的触摸屏的车辆装置中实现。
在根据图2的本发明的系统1的一个实施例中，3个道路使用者2与服务器4连接。数字3在这里是说明性的，任意数量的道路使用者2也可以作为替选与服务器4连接。道路使用者2可以如上分类。然后，道路使用者2都可以属于相同类别，例如，都是行人、都是骑自行车者或都是机动车辆驾驶员。然而，道路使用者2也可以属于不同的类别，使得例如可以将骑自行车者的配置文件与机动车辆驾驶员的配置文件进行比较。
在如图3所示的根据本发明的方法的实施例中，分析并比较至少一个道路使用者2不同的运动配置文件。道路使用者2被分配了用于数据采集的装置3。为了评估数据，装置3被配置为将数据发送到服务器4。在第一步骤S1中，道路使用者2的移动可能性(例如通过在触摸屏上输入)被选择并且传送到装置3。在第二步骤S2中，道路使用者2从起点移动到目标点。在这种情况下，道路使用者2可以直接在起点处开始运动，即开启运动，并且在目标点处结束运动，即停止运动。作为起点，也可以使用道路使用者2已经在其上移动的路线上的点。也可以将道路使用者2的运动在其后更远地延伸的路线上的点作为目标点。评估的距离因此可以从道路使用者2完成的较大距离中任意地评估。
在第三步骤S3中，通过装置3在起点和目标点之间的整个移动周期内检测至少一个参数的值。参数例如是为从起点到目标点的距离测量的时间。在第四步骤S4中，所测量的参数值被发送到服务器4。在第五步骤S5中，将所发送的参数值存储在服务器4上的第一列表中。在第一列表中，存储相同参数的值，参数值能够源于相同的道路使用者2或源于不同的道路使用者2。在第六步骤S6中，最后存储的参数值与已经存储在第一列表中的相同参数的其它值进行比较。在比较的基础上，在第七步骤中确定存储在服务器4上的第二列表中的参考值。在第八步骤S8中，将比较的结果报告给道路使用者2。为此，服务器4将相应的数据发送给装置3，装置3通过显示器(例如智能手机)将结果报告给道路使用者2。
在该方法的一个实施例中，记录了多个不同参数的值。所记录的参数可以被细分为与个人相关的参数、与所选择的移动可能性相关，以及在这种情况下在这些类别中进行评估。可替选地，可以共同评估所有参数。将与个人相关的参数(例如个人的年龄、个人的体重、特定距离所需的时间、所选择的路线、路线上达到的最大速度)独立于所选择的移动可能性的类型分配给道路使用者2。与所选择的移动可能性相关的参数包括车辆的类型、特定距离所需的时间、特定距离的燃料消耗量、行进的距离、最大速度、车辆中的额外乘客。
在该方法的一个实施例中，基于参数来生成相关道路使用者2的配置文件。在这种情况下，配置文件中包括至少一个参数(例如，特定路径距离所需的时间)。然而，优选地，配置文件中包括多个参数。通过这种方式，可以基于多个参数来优化配置文件。例如，可以减少道路使用者2的特定路线距离所需的时间，因为选择了特定的移动可能性，即特定的运输工具。
在这种情况下，就本发明而言，如何选择路线的起点和目标点是至关重要的。例如，起点是道路使用者2的住宅的前门。目标点然后是道路使用者2的工作所在的建筑物的门。因此，记录了实际的门到门运动的数据。道路使用者2可以骑自行车一次以及开车一次。关于距离所需要的时间，像例如寻找车辆停车位的因素在这种情况下也起作用，使得道路使用者2本身即使至少部分地具有较高的车辆速度，用自行车也比用车辆需要更少的用于从门到门的距离的时间。如果道路使用者2选择相同的移动可能性，则也可以优化例如从门到门距离所需的实际路线。
在该方法的另一实施例中，不同道路使用者2(即至少两个)彼此之间的比赛可以在彼此不直接竞赛的情况下进行。为此，道路使用者2的数据通过装置3被发送到服务器4。通过服务器4，比较数据被确定，排名被生成并传送到用户。在这种情况下，不仅是比较特定距离的时间，而且也比较在机动车辆的情况下最高的消耗量。
除了体育比赛之外，该方法还用于在不同的机动车辆类型之间进行比较。在这种情况下，与车辆相关的参数(特别是例如，燃料消耗量、转换特性、最大速度等)相互比较。
附图标记列表
1 系统
2 道路使用者
3 用于数据采集的装置
4 服务器

Claims (12)

1.一种用于分析和比较至少一个道路使用者(2)的不同的运动配置文件的方法，用于数据采集的装置(3)被分配给所述至少一个道路使用者(2)，所述至少一个道路使用者(2)的不同的运动配置文件被发送给服务器，该方法包括以下步骤：
-通过所述道路使用者(2)选择移动可能性，
-将所述道路使用者(2)从起点移动到目标点，
-通过所述装置(3)在所述起点和所述目标点之间的整个移动周期内采集至少一个参数的值，
-将所述参数值发送到所述服务器(4)，
-将所述参数值存储在所述服务器(4)上的第一列表中，
-将所述参数值与存储在所述第一列表中的相同参数的其它值进行比较，
-将所述比较值存储在所述服务器上的第二列表中，
-将所述比较的所述结果报告给所述道路使用者(2)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，将检测的值与所述相同道路使用者(2)的值进行比较。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，将不同道路使用者(2)的检测的值进行相互比较。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述参数与所述道路使用者(2)的个人相关。
5.根据权利要求5所述的方法，其中，所述参数选自包括所述道路使用者(2)的年龄、所述道路使用者(2)的重量、特定距离所需的时间、选择的路线、最大速度的组中。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述参数与所述选择的移动可能性相关。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，车辆被选择为所述移动可能性。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述参数选自包括所述车辆的类型、特定距离所需的时间、特定距离的燃料消耗量、行进的距离、最大速度、所述车辆的非运行时间、所述车辆中的额外乘客的组中。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述道路使用者(2)的配置文件被生成，并且基于不同参数值的所述比较来计算所述道路使用者(2)的最佳配置文件。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于确定的所述参数值来生成排名。
11.一种用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的系统(1)，包括分配给道路使用者(2)的至少一个用于数据采集的装置(3)以及至少一个服务器(4)，其中装置(3)被配置为将数据发送到所述服务器(4)并且接收来自所述服务器(4)的数据。
12.根据权利要求11所述的系统，其中所述装置(3)包括芯片或者应用程序。
CN201810005545.XA 2017-01-09 2018-01-03 用于分析运动配置文件的方法 Withdrawn CN108289122A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102017200193.3 2017-01-09
DE102017200193.3A DE102017200193A1 (de) 2017-01-09 2017-01-09 Verfahren zur Bewegungsprofilanalyse

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108289122A true CN108289122A (zh) 2018-07-17

Family

ID=62636886

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810005545.XA Withdrawn CN108289122A (zh) 2017-01-09 2018-01-03 用于分析运动配置文件的方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20180196999A1 (zh)
CN (1) CN108289122A (zh)
DE (1) DE102017200193A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112966324B (zh) * 2021-02-22 2023-11-07 北京交通大学 提升城市轨道交通车站拐角设施处行人走行效率的方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050222750A1 (en) * 2004-03-30 2005-10-06 Honda Motor Co., Ltd. Traffic information providing system
US20140067156A1 (en) * 2012-09-04 2014-03-06 Vodafone Holding Gmbh System for Identification Provided by Users in Vehicles
CN103810858A (zh) * 2012-11-08 2014-05-21 罗伯特·博世有限公司 无线移动设备、服务器及与其相关的方法和系统
US20160117928A1 (en) * 2014-10-24 2016-04-28 Telogis, Inc. Systems and methods for performing driver and vehicle analysis and alerting
WO2016119704A1 (zh) * 2015-01-27 2016-08-04 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种为按需服务提供信息的方法及系统
WO2016165606A1 (zh) * 2015-04-16 2016-10-20 腾讯科技（深圳）有限公司 数据收集方法、设备和系统
CN106096750A (zh) * 2015-04-29 2016-11-09 福特全球技术公司 共乘用户的路径干扰和用户的重新规划路线
CN106169243A (zh) * 2016-08-25 2016-11-30 武汉理工大学 一种基于车联网的实时路况估计系统及方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8688180B2 (en) * 2008-08-06 2014-04-01 Inthinc Technology Solutions, Inc. System and method for detecting use of a wireless device while driving
US9650051B2 (en) * 2013-12-22 2017-05-16 Lytx, Inc. Autonomous driving comparison and evaluation
US9534913B2 (en) * 2015-04-09 2017-01-03 Mapquest, Inc. Systems and methods for simultaneous electronic display of various modes of transportation for viewing and comparing
US10109218B2 (en) * 2015-08-25 2018-10-23 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Systems and methods for driver coaching
WO2017212472A1 (en) * 2016-06-06 2017-12-14 Rec N' Trek Ltd. System, device, and method of navigation in tracks

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050222750A1 (en) * 2004-03-30 2005-10-06 Honda Motor Co., Ltd. Traffic information providing system
US20140067156A1 (en) * 2012-09-04 2014-03-06 Vodafone Holding Gmbh System for Identification Provided by Users in Vehicles
CN103810858A (zh) * 2012-11-08 2014-05-21 罗伯特·博世有限公司 无线移动设备、服务器及与其相关的方法和系统
US20160117928A1 (en) * 2014-10-24 2016-04-28 Telogis, Inc. Systems and methods for performing driver and vehicle analysis and alerting
WO2016119704A1 (zh) * 2015-01-27 2016-08-04 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种为按需服务提供信息的方法及系统
WO2016165606A1 (zh) * 2015-04-16 2016-10-20 腾讯科技（深圳）有限公司 数据收集方法、设备和系统
CN106096750A (zh) * 2015-04-29 2016-11-09 福特全球技术公司 共乘用户的路径干扰和用户的重新规划路线
CN106169243A (zh) * 2016-08-25 2016-11-30 武汉理工大学 一种基于车联网的实时路况估计系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
DE102017200193A1 (de) 2018-07-12
US20180196999A1 (en) 2018-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shaheen et al. Mobility and the sharing economy: Potential to facilitate the first-and last-mile public transit connections
Dozza et al. Using naturalistic data to assess e-cyclist behavior
JP5900454B2 (ja) 車両用車線案内システム及び車両用車線案内方法
CN106611497B (zh) 交通量预测系统及预测方法、车辆用显示装置以及车辆
CN104508719B (zh) 驾驶辅助系统以及驾驶辅助方法
JP5375805B2 (ja) 運転支援システム及び運転支援管理センター
CN104541131B (zh) 路线计算系统、导航装置和路线计算方法
CN106092113B (zh) 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器
KR20190126198A (ko) 승객 편안함을 위해 경로 및 운전 스타일을 결정하고 동적으로 업데이트하기 위한 방법 및 시스템
US20140122014A1 (en) Method and device for detecting at least one unevenness of the road surface
CN106652515A (zh) 车辆自动控制方法、装置和系统
US10337880B2 (en) Burden estimation device and burden estimation method
CN106461406A (zh) 车道选择装置、车辆控制系统及车道选择方法
CN110738749B (zh) 车载装置、信息处理装置、信息处理方法
CN106023585B (zh) 交通拥堵信息生成装置以及交通拥堵信息生成方法
CN112955362A (zh) 评估自主车辆的乘坐质量
JP2012128344A (ja) 車載運転認知トレーニング装置
CN108253983A (zh) 用于计算偏移路线的方法和导航装置
JP2018205794A (ja) 情報処理システム、運転支援システム、情報処理方法、及びコンピュータプログラム
Will et al. Methodological considerations regarding motorcycle naturalistic riding investigations based on the use of gg diagrams for rider profile detection
US11914384B2 (en) Energy consumption estimation device and energy consumption estimation method
CN108289122A (zh) 用于分析运动配置文件的方法
JP6079460B2 (ja) ナビゲーションシステム、ナビゲーション装置、及びサーバ
CN111383045B (zh) 信息处理装置和移动车辆系统
Maleki et al. Impact of autonomous vehicle technology on long distance travel behavior

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20180717