CN111028370A - 用于改进的收费站车辆处理的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“用于改进的收费站车辆处理的方法和设备”。一种系统，其包括处理器，所述处理器被配置为响应于将车辆识别为在收费站的阈值距离内，向车辆乘员建议基于收费站交通确定的通过收费站的适当路线。所述处理器还被配置为响应于对应于预支付通行费车道的所述适当路线，提供用于通行费预支付的选项。

Description

用于改进的收费站车辆处理的方法和设备
技术领域
说明性实施例总体上涉及用于改进的收费站车辆处理的方法和设备。
背景技术
在道路上设置收费站有很大的激励作用，因为它有助于产生直接归因于道路使用的收入，而道路使用的收入又可以被重新用于同一条道路的维护。尽管这是用于解决支付道路维修的问题的良好解决方案，但是在某些时间内，收费站对高流动交通存在阻碍。由于许多或大多数驾驶员需要减速或停止来支付通行费，所述系统可能会在交通中造成人为的积压。
所述问题的一个解决方案是以用于车辆的射频标识符(RFID)应答器的形式引入的，其发送信号，使得可以对应答器所有者的账户收费，从而允许部分人口更快地行驶通过收费站。不幸的是，许多(如果不是大多数的话)旅行者没有此类标签，并且因此许多收费站的主要结果仍然是与交通状况没有直接关系的交通减速。
对于不需要应答器或者可能仅周期性地遇到收费站的普通驾驶员来说，可能难以以有意义地改进行驶时间的方式来计划通过收费站的行驶。在最后一分钟内切换车道也可能是有风险的，因为在收费站处几个车道经常会变成许多车道。最后一分钟的切换可能不会显著改进吞吐量，并且可能会导致不稳定的行为，这给其他驾驶员带来问题。
发明内容
在第一说明性实施例中，一种系统包括处理器，所述处理器被配置为响应于将车辆识别为在收费站的阈值距离内，向车辆乘员建议基于收费站交通确定的通过收费站的适当路线。所述处理器还被配置为响应于对应于预支付通行费车道的所述适当路线，提供用于通行费预支付的选项。
在第二说明性实施例中，一种系统包括处理器，所述处理器被配置为确定车辆在第一收费站的阈值距离内，对于第一收费站的阈值距离，小于阈值量的交通数据是当前可用的，所述阈值量的交通数据被预定义为足以实现建模。处理器还被配置为利用基于用于阈值确定的数据类型确定的辅助数据源进行交通预测。此外，处理器被配置为响应于基于所述交通预测推荐的自动通行费预支付，提供车内预支付的选项。
在第三说明性实施例中，一种系统包括处理器，所述处理器被配置为确定车辆在第一收费站的阈值距离内，对于第一收费站的阈值距离，小于阈值量的交通数据是当前可用的。处理器还被配置为利用基于用于阈值确定的数据类型确定的辅助数据源进行交通预测。另外，处理器被配置为基于交通预测来确定用于通过收费站的推荐车道，并且向驾驶员推荐所确定的车道。
附图说明
图1示出了说明性的车辆计算系统；
图2示出了用于收费站区内的交通检测的说明性过程；
图3示出了用于交通检测的说明性过程；
图4示出了用于车道检测的说明性过程；
图5A示出了用于收费处理推荐的过程的说明性部分；以及
图5B示出了用于收费处理推荐的说明性过程的其余部分。
具体实施方式
按照需要，本文公开了详细实施例；然而，应理解，所公开实施例仅是说明性的，并且可以各种形式和替代形式并入。附图不一定按比例绘制；一些特征可被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的具体结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅作为教导本领域技术人员以不同方式采用所要求保护的主题的代表性基础。
图1示出了用于车辆31的基于车辆的计算系统1(VCS)的示例框式拓扑图。此类基于车辆的计算系统1的示例是由福特汽车公司(THE FORD MOTOR COMPANY)制造的SYNC系统。启用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接口4。如果接口设置有例如触摸屏显示器，则用户还能够与接口交互。在另一说明性实施例中，通过按钮按压、具有自动语音识别的口语对话系统以及语音合成来进行交互。
在图1所示的说明性实施例1中，处理器3控制基于车辆的计算系统的操作中的至少某个部分。设置在车辆内的处理器允许对命令和程序进行车载处理。此外，处理器连接到非持久性存储装置5和持久性存储装置7两者。在此说明性实施例中，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)或快闪存储器。通常，持久性(非暂时性)存储器可以包括在计算机或其他装置掉电时维持数据的所有形式的存储器。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驱动器和任何其他合适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端。在此说明性实施例中，提供了传声器29、辅助输入端25(用于输入33)、USB输入端23、GPS输入端24、屏幕4(其可以是触摸屏显示器)和蓝牙输入端15。还提供输入选择器51，以允许用户在各种输入之间切换。传声器和辅助连接器两者的输入在被传递到处理器之前由转换器27从模拟信号转换为数字信号。尽管未示出，但与VCS通信的许多车辆部件和辅助部件可使用车辆网络(诸如但不限于CAN总线)以将数据传递到VCS(或其部件)和从VCS(或其部件)传递数据。
所述系统的输出可以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。扬声器连接到放大器11，并通过数模转换器9从处理器3接收放大器11的信号。还可沿着相应地在19和21处示出的双向数据流将输出传输到诸如PND 54的远程蓝牙装置或诸如车辆导航装置60的USB装置。
在一个说明性实施例中，系统1使用蓝牙收发器15与用户的漫游装置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他装置)通信17。然后，可使用漫游装置(在下文中称为ND)53来通过例如与蜂窝塔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Wi-Fi接入点。
ND 53与蓝牙收发器15之间的示例性通信由信号14表示。
可以通过按钮52或类似输入端来命令将ND 53和蓝牙收发器15进行配对。因此，命令CPU将车载蓝牙收发器与漫游装置中的蓝牙收发器进行配对。
可以利用例如数据计划、声载数据或与ND 53相关联的DTMF音调在CPU 3和网络61之间传递数据。替代地，可能期望包括具有天线18的车载调制解调器63，以便通过音频带在CPU3与网络61之间传递16数据。然后，可使用ND 53来通过例如与蜂窝塔57进行的通信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可以与蜂窝塔57建立通信20以用于与网络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。
在一个说明性实施例中，处理器设置有操作系统，所述操作系统包括用于与调制解调器应用软件进行通信的API。调制解调器应用软件可以访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件，以完成与远程蓝牙收发器(诸如在漫游装置中发现的)的无线通信。蓝牙是IEEE802PAN(个域网)协议的子集。IEEE 802LAN(局域网)协议包括Wi-Fi，并且与IEEE 802PAN具有相当多的交叉功能。两者都适用于车辆内的无线通信。可以在此领域中使用的另一种通信手段是自由空间光通信(诸如IrDA)和非标准化的消费者IR协议。
在另一实施例中，ND 53包括用于音频带或宽带数据通信的调制解调器。在声载数据实施例中，当漫游装置的所有者可以在传输数据的同时通过装置进行通话时，可以实现称为频分复用的技术。在其他时间，当所有者不使用所述装置时，数据传输可以使用整个带宽(在一个示例中为300Hz至3.4k Hz)。尽管频分复用对于车辆与互联网之间的模拟蜂窝通信来说可能是常见的，并且仍在使用，但它已在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)的混合所替代。如果用户具有与漫游装置相关联的数据计划，则所述数据计划可允许宽带传输，并且所述系统可使用宽得多的带宽(加速数据传送)是可能的。在又一实施例中，用安装到车辆31的蜂窝通信装置(未示出)替换ND53。在再一实施例中，ND 53可以是能够通过例如(但不限于)802.11g网络(即，Wi-Fi)或Wi-Max网络进行通信的无线局域网(LAN)装置。
在一个实施例中，传入数据可经由声载数据或数据计划传递通过漫游装置、通过车载蓝牙收发器并进入车辆的内部处理器3中。例如，在某些临时数据的情况下，数据可以被存储在HDD或其他存储介质7上，直到不再需要数据时为止。
可以与车辆交互的另外源包括具有例如USB连接56和/或天线58的个人导航装置54、具有USB62或其他连接的车辆导航装置60、车载GPS装置24或者与网络61具有连接性的远程导航系统(未示出)。USB是一类串行网络协议中的一个。IEEE 1394(FireWireTM(苹果(Apple))、i.LINKTM(索尼(Sony))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(Sony)/飞利浦(Philips)数字互连格式)和USB-IF(USB开发者论坛)形成了装置间串行标准的基干。大多数协议可用于电通信或光通信。
此外，CPU可以与多种其他辅助装置65通信。这些装置可以通过无线连接67或有线连接69来连接。辅助装置65可以包括但不限于个人媒体播放器、无线保健装置、便携式计算机等。
此外，或替代地，CPU可使用例如Wi-Fi(IEEE 803.11)71收发器连接到基于车辆的无线路由器73。这可以允许CPU在本地路由器73的范围内连接到远程网络。
除了使示例性过程由位于车辆中的车辆计算系统执行之外，在某些实施例中，示例性过程可由与车辆计算系统通信的计算系统执行。此类系统可以包括但不限于无线装置(例如但不限于移动电话)或通过无线装置连接的远程计算系统(例如但不限于服务器)。这些系统可以统称为车辆相关联计算系统(VACS)。在某些实施例中，VACS的特定部件可取决于系统的特定实现方式而执行过程的特定部分。以举例而非限制的方式，如果过程具有与配对的无线装置发送或接收信息的步骤，则很可能无线装置未在执行过程的所述部分，因为无线装置不会与本身“发送和接收”信息。本领域的普通技术人员将理解何时不适合将特定计算系统应用于给定解决方案。
在本文讨论的每个说明性实施例中，示出了可由计算系统执行的过程的示例性、非限制性示例。关于每个过程，为了执行所述过程的有限目的，执行所述过程的计算系统被配置为用于执行所述过程的专用处理器是可能的。所有过程不需要都完整地执行，并且被理解为可以执行以实现本发明的要素的过程类型的示例。可根据需要在示例性过程中添加或移除另外步骤。
关于在示出说明性过程流程的附图中描述的说明性实施例，应注意，出于执行这些附图所示的示例性方法中的一些或全部的目的，通用处理器可被临时启用为专用处理器。当执行提供指令以执行所述方法的一些或所有步骤的代码时，所述处理器可被临时改变用途为专用处理器，直到所述方法完成时为止。在另一示例中，在适当的程度上，根据预配置的处理器起作用的固件可以使处理器充当为执行所述方法或其一些合理变型而提供的专用处理器。
收费站为道路维护实体提供了重要的收入服务，但这是以减缓交通和造成无意的交通堵塞为代价的。大多数收费站有多个车道可供选择，有些包括“直通”车道，当车辆以高速移动通过车道时，RFID应答器可以用于经由识别车辆的无线电信号快速地支付通行费。其他选项包括现金专用通道、任何形式的支付通道和信用卡通道。
当在即使中等交通量的情况下接近收费站时，没有自动直通选项的驾驶员可以选择确定要走哪个车道。哪个车道移动得最快，甚至特定车道的交通量是多少并不总是很明显。这通常还涉及最后一秒的决策，其总是驾驶员创建具有未预料到的操纵的危险情况的选项。经由预测车道拥堵、收费站拥堵和提供自动支付的选项，说明性实施例通过使交通流过较少占用的车道(至少经由推荐)和/或允许驾驶员预支付通行费两者来改进当前模型，这可以允许驾驶员使用直通车道或加快在另一车道中处理驾驶员通行费。
说明性实施例可以使用实时和历史数据来预测收费站拥堵，这进而可以允许针对车道选择和自动支付两者的推荐。车道优化算法还可以考虑在收费站之后的下一个操纵，因为收费站通常布置在十字路口，并且繁忙收费站的驾驶员可能不想穿过收费站外交通的六车道到达必要的旁路或下一条道路。也就是说，驾驶员可以针对下一次操纵的“推荐的最快”车道进行优化，而不是简单的最快车道。
图2示出了用于收费站区内的交通检测的说明性过程。在该示例中，所述过程确定201车辆位置。由于在该示例中所述过程仅关注在收费站处的交通，所以出于确定车辆是否将影响、观察或经历与收费站有关的交通的目的，可以将所述位置设定为距收费站某一接近度。如果需要，这些区可以是不同差异区，并且可以基于如何以及何时观察给定收费站的交通的观察，以便实现合理的分析。在该示例中，所述过程基于检测围栏、范围、点等来确定203车辆是否在距收费站的限定接近度内203。例如，交通确定可以基于当前观察到的交通、在预定义的先前时间段内观察到的交通或者基于历史数据的预测交通。
如果车辆在限定的接近度内，则所述过程还可以确定车辆是否已经通过收费站205。因为GPS尚不完全准确，所以在收费站周围的区域可能需要被过度扩展地限定。这可能会导致优选的考虑范围之外的坐标，但是这确保了以高度的可能性捕获优选的结果。因此，例如，如果误差范围是50英尺，那么如果范围是完美的，围栏可能比优选的大50英尺。因此，关于车辆是否通过收费站的二次确定可用于移除不影响或对收费站交通具有较小影响的结果。
如果车辆通过收费站，则所述过程可以确定217总处理时间，所述总处理时间是车辆从某个点到收费站出口所花费的总时间量。这可以给出平均处理时间的意义，并且即使不能容易地进行关于交通的其他确定，还可以是有用的。然后，这连同通过所述过程收集的其他数据一起被上传219到云以用于众包。
如果车辆没有通过收费站，则所述过程然后可以确定207车辆是否具有能够用于检测其他车辆的传感器。这可以包括驻车辅助传感器、雷达、激光雷达、摄像头等。如果车辆具有可用于检测其他车辆的传感器，则所述过程可以使用那些传感器来感测209接近(前方、后方、朝向后方等)车辆，并将所述传感器数据添加211到集合中以便上传。
所述过程还可以跟踪213停止和车辆GPS位置，以获得指示车辆路径和车辆停止和前进交通的“面包屑”踪迹，这可以给出在车辆当前所在的给定车道中有多少车辆被处理的感测。所述过程还可以从用户接收215输入，这可以允许用户限定交通状况或其他未被检测到或比检测到更准确的变量。
所有这些数据都可以添加到数据包中进行上传，并且云处理可以编译结果，以构建给定收费停靠点的实时交通简档。此数据还可以添加到历史记录中，用于实时数据不可用的时间，以及用于估计实时数据不可用的其他收费站的状况。天气、建筑和其他数据还可以被考虑用于实时和历史目的。
图3示出了用于交通检测的说明性过程。在该示例中，所述过程尝试基于检测到的停止来确定交通线路中的车辆的数量。假设对象(检测)车辆(也称为自我车辆)可以合理准确地布置在车道内，这对于确定收费站的给定车道上有多少车辆可以是有用的。这里，所述过程检测301车辆停止，所述车辆停止是车辆已经到达收费站或在交通线路中停止的指标。如果存在移动303，则所述过程可以确定是否已经移动了整个车辆长度(或更多)305。如果移动了小于整个车辆长度，则所述过程将继续跟踪移动。因为车辆的长度不尽相同，所以可以替代地考虑代表整个车辆长度的值。如果GPS坐标不够可靠，无法提供这些数据，则还可以使用诸如轮胎旋转的数据来跟踪自我车辆的移动。
如果移动大于或等于整个车辆长度(或其他变量)，则所述过程可以确定在航向上是否存在阈值附近的增量307。也就是说，在移动期间车辆的航向显著转向，指示可能的车道切换。如果在航向上没有显著的增量，则所述过程可以基于所述移动来对当前车道中的车辆进行计数309。尽管车辆可以移动少量以收紧交通，但是在特定距离上的移动可以限定车辆通过车道的调适。即使被计数的车辆是长车辆，还可以基于超过阈值距离的移动事件来对移动进行计数，所述移动事件应将长车辆调适为单个车辆。
如果车辆改变车道，则所述过程可以重置311计数，尽管它还可以将任何先前的计数数据上传到数据集，以便不丢失已经收集的数据。因为车辆在排队之前通常不会停止，因此使用停止作为车道进入和承诺的代理是合理的测试，尽管并非总是理想的测试。一旦车辆已经通过收费站315，所述过程可以将车辆计数添加313到数据集以供上传。
图4示出了用于车道检测的说明性过程。在该示例中，所述过程可以尝试“猜测”车辆将占用哪个车道以进行收费。在检测到停止之前，但是在车辆已经越过地理围栏401之后，所述过程可以检测403车辆航向，并且继续这样做，直到车辆停止，导致车道预测。因为离开高速公路到收费广场的交通通常被约束到几个车道，所以在分支点处设置所述特定围栏将在确定航向之前给出关于一般车辆位置的一些保证。也就是说，即使GPS坐标指示车辆向右偏离道路10英尺，自我车辆通常实际上在道路上，并且道路映射图通过将车辆锁定在最近的车道来确认位置。当车辆进入广场时，容差和误检测是更错误的信息，因为广场是一个限定更少的空间，所以一旦到达道路分支，所述过程可以使用航向，加上在已知位置离开已知车道的事实，作为确定车辆航向的车道的代理。
图5A示出了用于收费处理推荐的过程的说明性部分。在该示例中，所述流程开始为处理即将到来的通行费提出推荐。这可以包括，例如，基于经由车辆的早期通行费支付来推荐行驶车道或多个车道，和/或推荐使用直通车道。即使车辆没有应答器通行证，车辆本身也可能能够与基础设施通信以确认和处理支付，从而允许车辆使用直通车道。存在为什么旅行者可能不想使用这些车道的各种原因，因此车辆可以例如在时间和效率权衡方面做出关于使用车道的推荐，并且用户可以决定使用车道是否是值得的。
当所述过程确定501收费即将到来时(这可以在收费之前数英里，取决于预测的确切目的是调适什么)，所述过程可以确定503实时数据是否可用。如果车辆在收费站的某个距离内，实时数据可能是有用的，并且即使实时数据可用，还可以使用其他时间的预测建模，因为车辆可能离收费站几英里甚至几小时。
如果实时数据是可用的和期望的，则所述过程可以确定505当前是否存在任何开放车道或具有低于推荐阈值的低交通的车道。这些是可能被推荐用于以有效方式通过收费站的车道。如果当前存在开放的车道，则所述过程可以推荐507到车道的本地化导航(例如，“去往广场入口左侧的两个车道”或“使用车道3”等)。一旦车辆位于限定广场的地理围栏内，如果需要，所述过程可以提供519本地化的引导。
如果没有任何合理开放的通道，则所述过程可以经由基于云的系统推荐509预支付。直通车道也可能是繁忙的，或者对于在收费站之后的操纵可能未最佳地定位，因此用户可能不总是想要使用所述直通车道。或者用户可能与朋友一起行驶，并且每个人都可能对通行费做出贡献，因此自动云支付并不总是优选的选项。这种解决方案提供了在用户需要或有意义时使用支付的灵活性，同时还提供了非预支付路线的有效版本的现金替代方案。驾驶员可以限定所述驾驶员何时优选自动支付选项的参数(例如，最大等待时间)。
如果用户接受预支付推荐511，则所述过程可以在用户到达之前处理513支付，然后可以引导用户到直通车道。如果用户拒绝预支付，则所述过程可以推荐515最短等待车道，即使这通常不在等待的最佳定义内。如所指出的，当推荐车道时，所述过程还可以考虑在收费站之后的操纵，因为用户可能愿意等待额外的两分钟，以便在离开收费站时不必在暴风雨中穿过三个车道。
图5B示出了用于收费处理推荐的说明性过程的其余部分。在该示例中，所述过程使用基于给定收费站的建模和/或历史数据的预测数据来提供关于收费站状态的预测，例如，因为现场数据不可用或者因为车辆不会及时到达。
这里，所述过程确定521历史数据是否可用，并且如果所述收费站的历史数据不可用，则所述过程可以拉取523在人口统计学上类似于所述收费站的数据。也就是说，代表相似交通模式的类似时间的类似收费站的数据通常可以用作没有其自己的历史数据可供分析的收费站的代理。
如果历史数据可用，则所述过程可以考虑任何当前变量(例如，但不限于，当日时间、周中某日、天气、建筑等)并拉取525与这些变量相关的历史数据。根据可用数据，所述过程可以优化527车道的使用以预测优选车道。优化并不总是意味着选择历史上最短的车道，但还可以包括诸如收费站后操纵、车道聚类等考虑因素。例如，在10车道的收费站中，车道1-3历史上可能各有5辆车，而7车道历史上可能有2辆车。但是，如果车道8、9和10在历史上都具有8辆车，则用户通过朝向车道2前进而遇到较低交通车道的可能性较高(因为这仅是预测)。由于在收费站交通完全明显之前可能经常需要决定采取哪个分支，所以如果最初选择车道7并且发现今天，车道7更像历史车道6、8、9和10(更拥挤)，则用户可能不具有重新选择路线到车道3的时间。
如果优化模型预测一个或多个车道低于阈值529，则模型可以向那些车道推荐531本地引导。否则，所述过程可以推荐533自动支付。用户总是可以选择自动支付，推荐过程可以是更大的收费便利应用程序的子集，所述过程意图基于当前或历史因素简单地提供最佳指导，以改进驾驶时间。如果用户接受535支付选项，则所述过程可以处理537支付并促进经由基础设施的直通。用户还可以拒绝自动支付并且被选择路线到预测为可用的最佳车道。再次，一旦车辆接近收费站539，则所述过程可以参与541本地化驾驶方向，以将用户引导到适当的车道。
通过利用当前和历史数据，说明性概念和实施例提供了改进传统收费站处理的效用和功能的机会。驾驶员可以收到车道推荐、选项和自动支付的推荐，并且通常会减少收费广场的总时间。这还可以通过以增加的步速保持交通移动通过来使广场受益。本文描述的新颖的、不常见的和非典型的示例和概念展示了通过使用这些示例、概念等可实现的潜在的改进。
尽管上面描述了示例性实施例，但是并不意味着这些实施例描述了本发明的所有可能的形式。相反，说明书中使用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以做出各种改变。另外，各种实现实施例的特征可以以逻辑方式组合以产生本文描述的实施例的情境上合适的变型。
根据本发明，提供了一种系统，其具有：处理器，所述处理器被配置为：响应于识别出车辆在收费站的阈值距离内，向车辆乘员建议基于收费站交通确定的通过收费站的适当路线；以及响应于对应于预支付通行费车道的适当路线，提供用于通行费预支付的选项。
根据一个实施例，处理器被配置为基于所述车辆相对于围绕所述收费站的预定义地理围栏的位置来确定所述车辆在所述阈值距离内。
根据一个实施例，处理器被配置为基于车辆沿着输入路线到达预定义的点来确定车辆在阈值距离内。
根据一个实施例，处理器被配置为基于收费站交通来改变阈值距离。
根据一个实施例，收费站交通包括在当前时间段之前的预定义时间段内由遇到收费站的其他车辆观察和报告的交通。
根据一个实施例，收费站交通包括先前在类似于当前状况的状况下观察到的历史交通。
根据一个实施例，适当路线包括具有预测的最大等待时间的一个或多个车道的推荐。
根据一个实施例，驾驶员将最大等待时间定义为是否推荐预支付的参数。
根据一个实施例，所述适当路线还基于根据在收费站出口之后的计划路线确定的下一操纵。
根据一个实施例，处理器被配置为分析收费站交通并推荐适当路线，直到车辆位置通过收费站位置。
根据一个实施例，适当路线包括通行费预支付车道，并且其中处理器被配置为响应于用户拒绝通行费预支付而推荐至少一个非预支付车道。
根据本发明，提供了一种系统，其具有：处理器，所述处理器被配置为：确定车辆在第一收费站的阈值距离内，对于所述第一收费站的阈值距离，小于阈值量的交通数据是当前可用的，所述阈值量的交通数据被预定义为足以实现建模；利用基于用于阈值确定的数据类型确定的辅助数据源进行交通预测；以及响应于基于交通预测推荐的自动通行费预支付，提供车载预支付选项。
根据一个实施例，数据类型包括在从当前时间段开始的预定义时间段内观察到的当前交通数据，并且其中辅助数据源包括第一收费站的历史交通数据。
根据一个实施例，数据类型包括所述收费站的历史交通数据，并且其中所述辅助数据源包括一个或多个第二收费站的历史数据，其中基于与所述第一收费站共享一个或多个预定义特征的所述第二收费站来选择所述其他收费站的所述历史交通数据。
根据一个实施例，预定义的特征包括当日时间或周中某日。
根据一个实施例，预定义特征包括与第一收费站的接近度。
根据一个实施例，预定义特征包括多个车道。
根据本发明，提供了一种系统，其具有：处理器，所述处理器被配置为：确定车辆在第一收费站的阈值距离内，对于所述第一收费站的阈值距离，小于阈值量的交通数据是当前可用的；利用基于用于阈值确定的数据类型确定的辅助数据源进行交通预测；基于交通预测确定通过收费站的推荐车道；以及向驾驶员推荐所确定的车道。
根据一个实施例，基于根据交通预测的预测等待时间来确定推荐车道。
根据一个实施例，基于在收费站出口之后由输入路线指示的下一操纵来确定推荐车道。

Claims (15)

1.一种系统，其包括：
处理器，所述处理器被配置为：
响应于将车辆识别为在收费站的阈值距离内，向车辆乘员建议基于收费站交通确定的通过收费站的适当路线；和
响应于与预支付通行费车道相对应的所述适当路线，提供用于通行费预支付的选项。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述处理器被配置为基于所述车辆相对于围绕所述收费站的预定义地理围栏的位置来确定所述车辆在所述阈值距离内。
3.如权利要求1所述的系统，其中所述处理器被配置为基于所述车辆沿着输入路线到达预定义的点来确定所述车辆在所述阈值距离内。
4.如权利要求1所述的系统，其中所述处理器被配置为基于所述收费站交通来改变所述阈值距离。
5.如权利要求4所述的系统，其中所述收费站交通包括在当前时间段之前的预定义时间段内由遇到所述收费站的其他车辆观察和报告的交通。
6.如权利要求4所述的系统，其中所述收费站交通包括先前在类似于当前状况的状况下观察到的历史交通。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述适当路线包括具有预测最大等待时间的一个或多个车道的推荐。
8.如权利要求7所述的系统，其中所述最大等待时间由驾驶员定义为是否推荐预支付的参数。
9.如权利要求1所述的系统，其中所述适当路线还基于根据在收费站出口之后的计划路线确定的下一操纵。
10.如权利要求1所述的系统，其中所述处理器被配置为分析收费站交通并推荐所述适当路线，直到车辆位置通过收费站位置。
11.如权利要求1所述的系统，其中所述适当路线包括通行费预支付车道，并且其中所述处理器被配置为响应于用户拒绝通行费预支付而推荐至少一个非预支付车道。
12.一种系统，其包括：
处理器，所述处理器被配置为：
确定车辆在第一收费站的阈值距离内，对于所述第一收费站的阈值距离，小于阈值量的交通数据是当前可用的，所述阈值量的交通数据被预定义为足以实现建模；
利用基于用于所述阈值确定的数据类型确定的辅助数据源进行交通预测；
和
响应于基于所述交通预测推荐的自动通行费预支付，提供车内预支付选项。
13.如权利要求12所述的系统，其中所述数据类型包括在从当前时间段开始的预定义时间段内观察到的当前交通数据，并且其中所述辅助数据源包括所述第一收费站的历史交通数据。
14.如权利要求12所述的系统，其中所述数据类型包括所述收费站的历史交通数据，并且其中所述辅助数据源包括一个或多个第二收费站的历史数据，其中基于与所述第一收费站共享一个或多个预定义特征的所述第二收费站来选择所述其他收费站的所述历史交通数据。
15.如权利要求14所述的系统，其中所述预定义特征包括当日时间或周中某日，或者与所述第一收费站或多个车道的接近度。
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