CN114812587A - 用于生成道路地图的设备和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于生成道路地图的设备和方法。提供了基于驾驶信息生成地图的设备和方法。所述设备包括用户日志分析装置、可靠性计算装置以及地图生成装置，用户日志分析装置通过对记录有用户车辆的驾驶信息的用户日志进行分析，基于用户的驾驶倾向对用户进行聚类，可靠性计算装置基于用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性，地图生成装置通过基于计算出的可靠性提取地图改变点来生成地图。

Description

用于生成道路地图的设备和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求2021年1月21日提出的韩国专利申请No.10-2021-0008546的优先权权益，其全部内容通过引用合并于本文中。

技术领域

本发明涉及一种基于驾驶信息生成地图的设备和方法。

背景技术

通常，地图系统提供地图图像，其通过将特定人在特定区域周围走动期间由特定人所捕获的图像部分地合成为整个地图图像而获得。然而，由于人们需要在四处走动期间捕获图片以进行地图收集，因此这是繁琐的事情。由于这个原因，频繁地更新地图图像是不可能。

为了解决这个问题，利用在车辆行驶期间从用户的车辆的摄像机获得的图像或用户的车辆的行驶轨迹来生成并更新地图。相应地，不需要为了收集地图的目的而四处走动。然而，根据用户的驾驶习惯和驾驶倾向，可能会提供不准确或不相同的信息。例如，从非法驾驶的用户的车辆收集的信息可能会反映到地图的生成中。相应地，生成的地图的可靠性可能会下降。

发明内容

本发明致力于解决现有技术中产生的上述问题，同时完整地保持了由现有技术所实现的优点。本发明的一个方面提供了一种基于行驶信息生成地图的设备和方法，其利用在车辆行驶期间收集的用户的驾驶信息来自动地生成地图，从而更容易地构建反映实际道路情况的地图。

此外，本发明的一个方面提供了一种基于驾驶信息生成地图的设备和方法，其根据用户的驾驶倾向来确定每个驾驶情况的可靠性，基于具有高可靠性的驾驶信息来提取道路的改变点，并生成地图，从而提高地图生成的准确性。

本发明构思所要解决的技术问题不限于上述问题，并且本发明所属领域的技术人员通过以下描述将清楚地理解本文中未提及的任何其它技术问题。

根据本发明的一个方面，基于驾驶信息的地图生成设备可以包括用户日志分析装置、可靠性计算装置以及地图生成装置，用户日志分析装置配置为通过对记录有用户车辆的驾驶信息的用户日志进行分析，基于用户的驾驶倾向对用户进行聚类，可靠性计算装置配置为基于用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性，地图生成装置配置为通过基于计算出的可靠性提取地图改变点来生成地图。

用户日志可以包括用户车辆的车道改变信息以及与道路地图不匹配的驾驶信息。车道改变信息可以包括车道改变点的路段ID、车道改变时间、车道改变的次数、发生急加速/减速的次数或操控转弯信号的次数的一个或更多个。与道路地图不匹配的驾驶信息包括转弯信息、掉头信息或单向进入信息的一个或更多个。

用户日志分析装置通过从用户日志中分析与道路地图不匹配的驾驶信息来判断所述用户是否非法驾驶。用户日志分析装置通过从用户日志中分析车道改变信息来确定用户的驾驶习惯。用户日志分析装置可以配置为基于驾驶倾向对用户聚类类型进行分类，并且选择具有与用户的驾驶倾向相似的驾驶倾向的用户聚类类型以进行聚类。用户日志分析装置基于存储在用户数据库中的用户的标识信息以及用户的驾驶习惯对用户进行聚类。

用户的识别信息包括座椅位置、后视镜位置或者用于各种道路坡度或交通信息情况的燃料效率信息的一个或更多个。可靠性计算装置可以配置为识别用户聚类的驾驶倾向，对用户车辆的每个驾驶情况进行分类，并基于用户聚类的驾驶倾向来计算每个驾驶情况的可靠性。

根据本发明的一个方面，基于驾驶信息的地图生成方法可以包括：通过对记录有用户车辆的驾驶信息的用户日志进行分析，基于用户的驾驶倾向对用户进行聚类，基于用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性，通过基于计算出的可靠性提取地图改变点来生成地图。

附图说明

通过随后结合附图所呈现的详细描述，本发明的以上和其它目的、特征以及优点将更显然：

图1是示出根据本发明的实施方案的基于驾驶信息生成地图的设备的配置的示意图；

图2是用于描述根据本发明的实施方案的驾驶信息收集装置的操作的示意图；

图3是示出了根据本发明的实施方案的用户日志的实施方案的示意图；

图4、图5A和5B是示出根据本发明的实施方案的用户聚类操作的实施方案的示意图；

图6、图7和图8是示出根据本发明的实施方案的基于驾驶信息生成地图的方法的操作流程的流程图；

图9是示出根据本发明的实施方案的执行方法的计算系统的框图。

具体实施方式

在下文中，将参考示例性附图对本发明的一些实施方案进行详细描述。在将附图标记添加到每个附图的组件中时，应当注意的是，即使当相同或等同的组件显示在其它附图中时，它们也由相同的附图标记来表示。此外，在描述本发明的实施方案时，将会排除对已知的特征或功能的详细描述，以免不必要地模糊本发明的主旨。

在描述根据本发明的实施方案的组件时，可以使用诸如第一、第二、“A”、“B”、(a)、(b)等术语。这些术语仅旨在将一个组件与另一组件区分，并且这些术语不限制构成组件的本质、顺序或次序。除非另有定义，否则本文所使用的所有术语(包括技术术语或科学术语)都具有与本发明所属领域的技术人员通常所理解的相同的含义。在通用词典中定义的这些术语应解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义，并且不解释为具有理想的或过度正式的含义，除非在本申请中明确定义为具有这样的含义。

应当理解，本文所使用的术语“车辆”或“车辆的”或其它类似术语一般包括机动车辆，例如包括运动型多用途车辆(SUV)、大客车、大货车、各种商用车辆的乘用车辆，包括各种舟艇、船舶的船只，航空器等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、内燃机车辆、插电式混合动力电动车辆、氢动力车辆以及其它替代性燃料车辆(例如，非石油能源的燃料)。

虽然示例性实施方案描述为使用多个单元以执行示例性过程，但是应当理解，示例性过程也可以由一个或更多个模块执行。此外，应当理解的是术语控制器/控制单元指代的是包括存储器和处理器的硬件装置，并且被具体编程来执行本文描述的过程。存储器配置为存储模块，并且处理器具体配置为执行该模块以进行以下进一步描述的一个或更多个过程。

此外，本发明的控制逻辑可以体现为计算机可读介质上的非易失性计算机可读介质，其包含由处理器、控制器/控制单元等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的示例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪盘驱动器、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质还可以分布在网络联接的计算机系统上，使得计算机可读介质例如通过远程信息处理服务器或控制器局域网络(CAN)以分布方式存储和执行。

图1是示出根据本发明的实施方案的基于驾驶信息生成地图的设备的配置的示意图。参照图1，根据本发明的实施方案的基于驾驶信息生成地图的设备包括：驾驶信息收集装置110、用户日志分析装置120、可靠性计算装置130、地图生成装置140以及数据库(DB)150。本文中，根据本发明的实施方案的驾驶信息收集装置110、用户日志分析装置120、可靠性计算装置130或地图生成装置140可以利用一个或更多个处理器来实现。

首先，DB 150可以包括用户DB 151和地图DB 155。用户DB 151和地图DB 155可以实现为单独的组件。用户DB 151可以配置为存储用于识别用户的唯一信息。例如，用户DB151可以配置为存储用户的座椅位置、用户的后视镜位置、用于各种道路坡度和/或交通情况的燃料效率信息。

另外，用户DB 151可以配置为存储在车辆行驶期间收集到的用户的驾驶日志信息。本文中，驾驶日志信息可以包括车道改变信息，诸如车道改变的次数、发生急加速/减速的次数以及操控转弯信号的次数，并且驾驶日志信息可以包括与常规道路地图不匹配的驾驶信息。地图DB 155可以配置为存储预先构建的道路网络的地图数据。地图DB 155可以配置为额外地存储由地图生成装置140生成的道路地图。

图1示出了用户DB 151和地图DB 155包括在基于车辆的地图生成设备中。然而，根据实施方案，用户DB 151和地图DB 155可以实现为不包括在基于车辆的地图生成设备中的单独的DB。具体地，基于驾驶信息的地图生成设备可以配置为访问用户DB 151和/或地图DB155，以获得或存储预定信息。

驾驶信息收集装置110可以配置为在车辆行驶期间收集道路信息和基于用户的意图而发生的驾驶情况信息。本文中，驾驶情况信息可以包括：关于根据用户的意图而发生的制动器、加速器、方向盘和转弯信号的操控的信息，或者由操控引起的诸如加速/减速的驾驶信息。此外，道路信息可以包括：关于行驶的车辆周围的道路的信息，关于用户的驾驶路线的道路信息等。

将参照图2对驾驶信息收集装置110的详细操作进行更详细描述。参照图2，驾驶信息收集装置110可以配置为收集在车辆行驶期间由用户的操控生成的信息(例如，急减速/加速信息、转弯信号使用信息等)。

此外，驾驶信息收集装置110可以配置为基于用户的驾驶历史来收集道路信息。例如，道路信息可以包括：诸如实线、虚线、中心线等的车道线信息，关于车道数量的信息，诸如进/出路、转弯路段、掉头路段等的道路类型信息，或者关于周围监视摄像机的存在/不存在、交通状况等的信息。此外，驾驶信息收集装置110可以配置为基于用户的驾驶历史来收集关于用户的车辆频繁地在其上行驶的道路的信息。

此外，驾驶信息收集装置110可以配置为收集在车辆行驶期间由摄像机捕获的信息、时间信息等。具体地，驾驶信息收集装置110可以配置为实时收集驾驶信息，或者可以配置为以预定时间段收集驾驶信息。此外，每当预设的收集条件满足时(例如，当设置的驾驶信息改变时)，驾驶信息收集装置110可以配置为收集相关的驾驶信息。

驾驶信息收集装置110可以配置为从设置在车辆中的多个传感器中收集驾驶信息。此外，驾驶信息收集装置110可以包括用于检测相应驾驶信息的一个或更多个传感器。由驾驶信息收集装置110收集的驾驶信息可以存储在用户DB 151中。用户日志分析装置120可以配置为调用并分析存储在用户DB 151中的用户日志。

具体地，将参考图3来描述存储在用户DB 151中的用户日志的实施方案。参照图3，车辆行驶期间的车道改变信息可以记录在用户日志中。此时，车道改变信息可以包括：车道改变点的路段标识(identification，ID)、车道改变时间、车道改变的次数、发生急加速/减速的次数、操控转弯信号的次数等。此时，用户日志分析装置120可以配置为通过将车道改变发生的点处的道路状况与记录在用户日志中的车道改变信息进行比较来分析用户的驾驶习惯。

此外，与道路地图不匹配的用户的驾驶信息可以记录在用户日志中。例如，与不按照道路规则驾驶的情况(例如，车辆在不在转弯路段内的道路转弯的情况、车辆在不允许掉头的道路上掉头的情况或者车辆进入相反方向的单向道路的情况)相关联的信息可以记录在用户日志中。

此外，用户日志可以配置为记录不存在详细的道路地图的点处的驾驶信息。相应地，用户日志分析装置120可以配置为通过从用户日志中分析与道路地图不匹配的驾驶信息来判断用户是否非法驾驶。

本文中，用户日志分析装置120可以配置为基于与道路不匹配的车辆行驶的点处的用于每个驾驶情况的信息和详细信息(诸如路段ID、路段属性信息、道路坡度等)，通过匹配实际地图DB 155，确定是否存在非法驾驶。此外，用户日志分析装置120可以配置为通过将关于整个聚类的平均驾驶的信息与关于用户的驾驶的信息进行比较来确定是否存在非法驾驶。相应地，用户日志分析装置120可以配置为通过分析用户日志来识别用户的驾驶习惯以及用户是否非法驾驶，并且可以基于识别的结果对用户的驾驶倾向进行分类。此时，用户日志分析装置120可以配置为根据分类的用户的驾驶倾向来对用户进行聚类。

将参考图4来描述用户聚类类型的实施方案。参照图4，用户聚类类型可以根据用户的驾驶倾向进行分类。例如，用户聚类类型可以被分类为在没有摄像机的道路上频繁地快速驾驶的聚类，在具有实线的车道上频繁地改变车道的聚类、在房屋(或用户频繁地驾驶的道路)附近频繁地进行掉头违规的聚类，在清晨频繁地进行不正确的转弯的聚类等。

此外，可以根据驾驶情况，基于用户的驾驶倾向来对用户聚类类型进行分类。相应地，用户日志分析装置120可以配置为将相应的用户聚类为多个用户聚类类型中对应于用户的驾驶倾向的聚类类型。

此外，用户日志分析装置120还可以配置为基于存储在用户DB 151中的用户标识信息和用户的驾驶习惯，通过聚类来对用户聚类类型进行分类。例如，如图5A所示，当诸如座椅位置、后视镜位置、用于各种道路坡度和/或交通情况的燃料效率信息的用户标识信息存储在用户DB 151中时，如图5B所示，用户日志分析装置120可以配置为通过基于存储在图5A的用户DB 151中的用户标识信息，对用户的驾驶习惯进行聚类来对用户聚类类型进行分类。

具体地，当用户的座椅位置、用户的后视镜位置或用于各种道路坡度/交通信息的燃料效率信息以及驾驶员的驾驶习惯与预先分类的用户聚类类型匹配或相似时，用户日志分析装置120可以配置为将用户聚类到相应的聚类类型中。可靠性计算装置130可以配置为识别对于用户日志分析装置120对用户进行聚类时选择的每个聚类情况的驾驶习惯，然后基于识别的结果来计算用户的每个驾驶情况的可靠性。

例如，可靠性计算装置130可以配置为通过将低可靠性标准应用于选择的聚类中存在非法驾驶的驾驶情况来计算每个驾驶情况的可靠性。此外，可靠性计算装置130可以配置为通过将高可靠性标准应用于选择的聚类中遵守道路交通法规的驾驶情况来计算每个驾驶情况的可靠性。

本文中，可靠性计算装置130可以配置为基于可靠性计算结果将可靠性得分分配给每个驾驶情况。此外，可靠性计算装置130可以配置为根据计算可靠性的结果，将大于参考值的第一值或小于参考值的第二值分配给每个驾驶情况。相应地，可以以各种方式应用可靠性计算装置130根据每个驾驶情况分配可靠性的方法。

本文中，在用户聚类的可靠性大于参考值的驾驶情况下，当用户的驾驶与道路不匹配时，实际的道路状况与地图上的道路状况不相同。相应地，地图生成装置140可以配置为基于每个驾驶情况的可靠性来生成地图。此时，地图生成装置140可以配置为基于高可靠性(即，具有不小于参考值的可靠性的驾驶情况)来生成地图。

例如，假设选择的用户聚类在车辆正在转弯的情况下符合法规，由于道路施工等，用户的车辆可能不可避免地在一般道路上转弯。具体地，用户聚类的转弯驾驶情况具有高可靠性，因此可以确定出对应位置处的道路地图是不正确。相应地，地图生成装置140可以配置为生成与地图不同的在发生转弯驾驶情况的点处的道路地图，然后将生成的道路地图存储在地图DB 155中。

相应地，根据本发明的实施方案的基于驾驶信息的地图生成设备可以配置为基于用户的高可靠驾驶情况来生成地图。因此，可以更容易地生成关于地图上未示出的道路的信息，并且可以更容易地更新关于在道路情况已经改变的点处的道路的信息。如上所述操作的根据本发明的实施方案的基于驾驶信息的地图生成设备100可以以独立的硬件设备或控制器的形式来实现，该硬件设备或控制器包括存储器以及用于处理每个操作的处理器，并且基于驾驶信息的地图生成设备100可以以包括在诸如微处理器的其它硬件设备中的形式来驱动。

此外，虽然图1中没有示出，但是根据本发明的实施方案的基于驾驶信息的地图生成设备可以进一步包括接口和通信装置的至少一个。接口可以包括用于从用户接收控制指令的输入装置以及用于输出基于驾驶信息的地图生成设备100的操作状态、操作结果等的输出装置。

本文中，输入装置可以包括键钮，并且可以包括在显示器上实现的软键。此外，输入装置可以包括鼠标、控制杆、旋钮、手写笔等。输出装置可以包括显示器，并且可以包括诸如扬声器的声音输出装置。此时，当在显示器中包括设置诸如触摸膜、触摸片或触摸板的触摸传感器时，显示器可以配置为作为触摸屏操作，并且可以以输入装置和输出装置彼此整合的形式来实现。

本文中，显示器可以包括液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、薄膜晶体管液晶显示器(Thin Film Transistor-LCD，TFT-LCD)、有机发光二极管(Organic LightEmitting Diode display，OLED)显示器、柔性显示器、场发射显示器(Field EmissionDisplay，FED)、或3D(three-dimensional)显示器的至少一种。通信装置可以包括用于与车辆中包括的汽车组件和/或控制器进行车辆网络通信的通信模块。本文中，车辆网络通信的技术可以包括控制器局域网络(CAN)通信、本地互连网络(Local Interconnect Network，LIN)通信、Flex-Ray通信等。

此外，通信装置可以包括用于无线互联网接入的通信模块或用于短距离通信的通信模块。本文中，无线互联网技术可以包括无线LAN(WLAN)、无线宽带(Wibro)、Wi-Fi、微波接入全球互操作性(World Interoperability for Microwave Access，Wimax)等。此外，短距离通信的技术可以包括蓝牙、ZigBee、超宽带(ultra-wideband，UWB)、射频识别(radiofrequency identification，RFID)、红外数据协会(infrared data association，IrDA)等。

下面将更详细地描述根据本发明的实施方案的设备的操作流程。下文中描述的方法可以由控制器执行。图6、图7和图8是示出根据本发明的实施方案的基于驾驶信息生成地图的方法的操作流程的流程图。

首先，参照图6，地图生成设备可以配置为收集用户的车辆的驾驶信息(S110)。本文中，地图生成设备可以配置为基于关于突然减速/加速的信息、关于转弯信号的使用的信息以及用户的驾驶历史，收集关于频繁驾驶的道路的信息，由摄像机捕获的信息以及时间信息。地图生成设备可以配置为将在步骤S110收集到的驾驶信息存储在用户日志中(S120)。将参考图3来描述用户日志的实施方案。之后，地图生成设备可以配置为通过对在步骤S120存储的用户日志进行分析(S130)来识别用户的驾驶倾向，然后基于分析的结果对用户进行聚类。

本文中，将参考图7描述用户日志分析处理的详细步骤。参照图7，地图生成设备可以配置为识别用户的驾驶日志和地图的道路情况(S131)，然后基于步骤S131的识别结果来确定是否存在非法驾驶(S133)。

地图生成设备可以配置为基于在步骤S131和步骤S133识别的用户的驾驶习惯以及在预定驾驶情况下是否存在非法驾驶来对用户的驾驶倾向进行分类(S135)。此时，地图生成设备可以配置为在用户聚类类型中选择与在步骤S135分类的用户的驾驶倾向相似的聚类，然后对用户进行聚类(S140)。地图生成设备可以配置为基于在步骤S140选择的用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性(S150)。

本文中，将参考图8描述用户日志分析处理的详细步骤。参照图8，地图生成设备可以配置为识别在步骤S140选择的用户聚类的驾驶倾向(S151)，并且对用户的每个驾驶情况进行分类(S153)。此后，地图生成设备可以配置为基于在步骤S151识别的用户聚类的驾驶倾向，计算在步骤S153分类用于每个驾驶情况的可靠性(S155)。

地图生成设备可以配置为基于在步骤S155计算的每个驾驶情况的可靠性来提取地图上的改变点(S160)，然后基于在步骤S160提取的改变点来生成地图(S170)。生成的地图可以存储在地图DB 155中，并且可以用于以后的道路驾驶。

图9是示出根据本发明的实施方案的执行方法的计算系统的框图。参照图9，计算系统1000可以包括经由总线1200相互连接的至少一个处理器1100、存储器1300、用户接口输入装置1400、用户接口输出装置1500、存储装置1600和网络接口1700。

处理器1100可以是对存储在存储器1300和/或存储装置1600中的指令进行处理的中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或半导体装置。存储器1300和存储装置1600可以包括各种类型的易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可以包括只读存储器(Read Only Memory，ROM)1310和随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)1320。

因此，结合本文所公开的实施方案所描述的方法或算法的操作，可以直接体现在硬件模块、或由处理器1100执行的软件模块或两者的组合中。软件模块可以存在于存储介质(即存储器1300和/或存储装置1600)上，例如RAM、闪存、ROM、EPROM、EEPROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘以及CD-ROM。示例性存储介质可以联接到处理器1100，并且处理器1100可以从存储介质中读出信息并且可以在存储介质中写入信息。或者，存储介质可以与处理器1100集成。处理器和存储介质可以存在于专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)中。ASIC可以存在于用户终端中。在另一种情况下，处理器和存储介质可以作为单独组件存在于用户终端中。

因此，提供本发明的示例性实施方案是为了解释本发明的精神和范围，而不是限制它们，使得本发明的精神和范围不受这些实施方案的限制。本发明的范围应当基于所附权利要求来进行解释，在等同于权利要求的范围内的所有技术思想应当包括在本发明的范围内。

根据本发明的实施方案，可以利用在车辆行驶期间收集的用户的驾驶信息来自动地生成地图，从而更容易地构建反映实际道路情况的地图。此外，根据本发明的实施方案，可以根据用户的驾驶倾向来确定每个驾驶情况的可靠性，基于具有高可靠性的驾驶信息来提取道路的改变点，并生成地图，从而提高地图生成的准确性。

尽管已经在上文参考示例性实施方案和附图描述了本发明，但是本发明并不限于此，本发明所属领域的技术人员可以对本发明进行各种改变和修改，而不会脱离由所附权利要求所要求保护的本发明的精神和范围。

Claims (20)

1.一种基于驾驶信息的地图生成设备，所述基于驾驶信息的地图生成设备包括：

用户日志分析装置，其配置为通过对记录有用户车辆的驾驶信息的用户日志进行分析，基于用户的驾驶倾向对用户进行聚类；

可靠性计算装置，其配置为基于用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性；以及

地图生成装置，其配置为通过基于计算出的可靠性提取地图改变点来生成地图。

2.根据权利要求1所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户日志包括用户车辆的车道改变信息以及与道路地图不匹配的驾驶信息。

3.根据权利要求2所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述车道改变信息包括车道改变点的路段标识、车道改变时间、车道改变的次数、发生急加速/减速的次数或操控转弯信号的次数的一个或更多个。

4.根据权利要求2所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述与道路地图不匹配的驾驶信息包括转弯信息、掉头信息或单向进入信息的一个或更多个。

5.根据权利要求2所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户日志分析装置配置为：通过从用户日志中分析与道路地图不匹配的驾驶信息来判断用户是否非法驾驶。

6.根据权利要求2所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户日志分析装置配置为：通过从用户日志中分析车道改变信息来确定用户的驾驶习惯。

7.根据权利要求6所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户日志分析装置配置为：基于驾驶倾向对用户聚类类型进行分类，并且选择具有与用户的驾驶倾向相似的驾驶倾向的用户聚类类型以进行聚类。

8.根据权利要求1所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户日志分析装置配置为：基于存储在用户数据库中的用户的标识信息以及用户的驾驶习惯对用户进行聚类。

9.根据权利要求8所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述用户的标识信息包括座椅位置、后视镜位置或者用于各种道路坡度或交通信息情况的燃料效率信息的一个或更多个。

10.根据权利要求1所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述可靠性计算装置配置为：识别用户聚类的驾驶倾向，对用户车辆的每个驾驶情况进行分类，并基于用户聚类的驾驶倾向来计算每个驾驶情况的可靠性。

11.根据权利要求10所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述可靠性计算装置配置为：通过将低可靠性标准应用于用户聚类的驾驶倾向对应于非法驾驶的驾驶情况来计算可靠性。

12.根据权利要求1所述的基于驾驶信息的地图生成设备，其中，所述地图生成装置配置为：基于对应于预定参考值或比预定参考值更高的可靠性的驾驶情况来提取地图改变点。

13.一种基于驾驶信息生成地图的方法，所述方法包括：

由控制器通过对记录有用户车辆的驾驶信息的用户日志进行分析，基于用户的驾驶倾向对用户进行聚类；

由控制器基于用户聚类的驾驶倾向来计算用户的每个驾驶情况的可靠性；

由控制器通过基于计算出的可靠性提取地图改变点来生成地图。

14.根据权利要求13所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，所述用户日志包括车道改变信息以及与道路地图不匹配的驾驶信息，所述车道改变信息包括车道改变点的路段标识、车道改变时间、车道改变的次数、发生急加速/减速的次数或操控转弯信号的次数的一个或更多个。

15.根据权利要求14所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，所述与道路地图不匹配的驾驶信息包括转弯信息、掉头信息或单向进入信息的一个或更多个。

16.根据权利要求14所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，对用户进行聚类包括：

由控制器通过分析来自用户日志的车道改变信息和与道路地图不匹配的驾驶信息，确定用户的驾驶习惯以及用户是否非法驾驶；

由控制器根据用户的驾驶习惯和用户是否非法驾驶来对驾驶倾向进行分类。

17.根据权利要求13所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，对用户进行聚类包括：

由控制器根据驾驶倾向对用户聚类类型进行分类；

由控制器选择具有与用户的驾驶倾向相似的驾驶倾向的用户聚类类型以进行聚类。

18.根据权利要求13所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，对用户进行聚类包括：

由控制器基于识别信息以及用户的驾驶习惯对用户进行聚类，所述识别信息包括存储在用户数据库中的座椅位置、后视镜位置或用于各种道路坡度或交通信息情况的燃料效率信息的一个或更多个。

19.根据权利要求13所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，计算可靠性包括：

由控制器识别用户聚类的驾驶倾向；

由控制器对用户车辆的每个驾驶情况进行分类；

由控制器基于用户聚类的驾驶倾向计算每个驾驶情况的可靠性。

20.根据权利要求13所述的基于驾驶信息生成地图的方法，其中，计算可靠性包括：

由控制器通过将低可靠性标准应用于用户聚类的驾驶倾向对应于非法驾驶的驾驶情况来计算可靠性。

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