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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Navigationssystem für Fahrzeuge,
welches eine Zieleinrichtung abruft und herauszieht.
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Bei
einem der herkömmlichen
Navigationssysteme, welches beispielsweise in der Japanischen Patentveröffentlichung
(ungeprüft)
Nr. 337361/1999 offenbart ist, erhält das System das Datum, Wetterinformationen
usw. und ruft ab oder sucht besondere Einrichtungen, die den erhaltenen
Bedingungen entsprechen. In diesem Fall ist die Suchbedingung für das Datum
einmalig, während
die Suchbedingung für das
Wetter auch einmalig angegeben ist durch Auswahl von Regen, Bewölkung und
schönem
Wetter.
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Jedoch
besteht ein Problem dahingehend, daß das herkömmliche Navigationssystem keine
Suche durchführen
kann, bei der eine Undeutlichkeit in Betracht gezogen wird. z.B.
ist es unmöglich,
eine "Suche nach
einer Unterbringung in der Nachbarschaft" durchzuführen, und auch in dem Fall
von "Suche nach
einer Unterbringung, die sich innerhalb 5 km befindet "wird die Suche innerhalb
eines bestimmten vorgegebenen Abstands durchgeführt, aber nicht nach einer
Unterbringung, die geringfügig über dem
Schwellenwert enthaltend eine Verschwommenheit ist.
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Die
EP 0638887 A2 beschreibt
ein fahrzeugbasiertes Navigationssystem. Mit diesem kann eine Fahrtstrecke
bestimmt und dargestellt werden. Stauinformationen und ähnliche
Informationen können empfangen
werden. In „Adaptive
Route Selection for Dynamic Route Guidance System Based on Fuzzy-Neural
Approaches" (IEEE
Transactions on Vehicular Technology, VOL. 48, No. 6, Nov. 1999) wird
das Verhalten eines Fahrers im Bereich der Streckenauswahl modelliert.
Ziel ist die Entwicklung einer optimalen Streckensuchfunktion. Hierzu
wird ein Fuzzylogic-Ansatz verwendet. Die
US 5,283,575 beschreibt ebenfalls
ein Fahrzeuggestütztes
Navigationssystem. In diesem werden mit Hilfe einer Fuzzylogic Fehler
von Positionssensoren und Streckenbestimmungscomputern ausgeglichen.
Die Fahrzeugposition wird mit Hilfe von Sensoren durchgängig zu einer
Datenverarbeitungseinheit übertragen,
welche die Route des Fahrzeugs in einer Straßendatenbank verfolgt. Die
EP 0681249 A2 beschäftigt sich
darüber hinaus
mit einem System und einer Methode, um Verhaltensprofile mehrerer
Einheiten, welche quantifizierbare Verhaltenscharakteristiken aufweisen,
zu bestimmen. Hierzu wird ebenfalls die Fuzzylogik eingesetzt.
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Die
vorliegende Erfindung wurde gemacht, um die vorstehend erörterten
Probleme zu lösen,
und sie hat die Aufgabe, ein Navigationssystem für Fahrzeuge an zugeben, mit
welchem ein Benutzer (z.B. Fahrer) eine Suche unter Verwendung natürlicher Fuzzy-Wörter durchführen kann.
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Ein
Navigationssystem für
Fahrzeuge gemäß der Erfindung
weist auf: einen Ortsdetektorabschnitt zum Erfassen eines Ortes
eines Fahrzeugs; einen Kartierungsdaten-Speicherabschnitt zum Speichern
von Kartierungsdaten enthaltend verschiedene Arten von Einrichtungsinformationen;
einen Eingabeabschnitt; einen Einrichtungssuchabschnitt zum Bestimmen
einer zu suchenden Einrichtung gemäß einer Eigenschaftsreihe,
die von dem Eingabeabschnitt eingegeben wurde, und zum Abrufen von
Einrichtungsinformationen über
die zu suchende Einrichtung aus dem Kartierungsdaten-Speicherabschnitt;
und einen Anzeigeabschnitt zum Anzeigen eines Ortes des Fahrzeugs
und der von dem Einrichtungssuchabschnitt ausgegebenen Einrichtungsinformationen,
in welchem der Einrichtungssuchabschnitt einen Undeutlichkeitsinterpretationsabschnitt enthält zum Umwandeln
jedes Fuzzy-Suchwortes, das in der eingegebenen Eigenschaftskette
enthalten ist, in eine definierte Bedingung (quantifiziertes Kriterium)
und ruft die Zieleinrichtung ab unter Verwendung der Ein richtungsinformationen
der zu suchenden Einrichtung auf der Grundlage der bestimmten Bedingung.
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Als
Ergebnis wird es für
den Benutzer möglich,
jede Zieleinrichtung durch die Suche unter Verwendung natürlicher
Fuzzy-Wörter
herauszuziehen.
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Es
ist bevorzugt, daß die
definierte Bedingung selektiv geändert
werden kann.
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Als
ein Ergebnis wird jedes Fuzzy-Suchwort in eine der definierten Bedingungen,
die von dem Benutzer gefordert werden, umgewandelt.
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Es
ist auch bevorzugt, daß die
definierte Bedingung eine angenäherte
Bedingung ist, und eine Zieleinrichtung kann herausgezogen und ausgegeben
werden unter Verwendung der Einrichtungsinformationen über die
zu suchende Einrichtung auf der Grundlage der angenähert definierten
Bedingung.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
die Undeutlichkeit oder Verschwommenheit um einen bestimmten Schwellenwert
zu definieren und die Zieleinrichtung durch das Fuzzy-Wort abzurufen
und herauszuziehen.
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Es
ist auch bevorzugt, daß der
Undeutlichkeitsinterpretationsabschnitt mehrere eingegebene Fuzzy-Suchwörter in
mehrere definierte Bedingungen umwandelt und gleichzeitig eine konjunktive
Beziehung zwischen den erwähnten
mehreren Fuzzy-Suchwörtern
beurteilt.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
die Zieleinrichtung anhand der mehreren Fuzzy-Suchwörter mit der
konjunktiven Beziehung zueinander abzurufen und herauszuzie hen.
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Es
ist auch bevorzugt, daß der
Undeutlichkeitsinterpretationsabschnitt mehrere eingegebene Fuzzy-Suchwörter in
mehrere angenähert
definierte Bedingungen umwandelt und gleichzeitig eine konjunktive
Beziehung zwischen den erwähnten
mehreren Fuzzy-Suchwörtern beurteilt.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
die Undeutlichkeit oder Verschwommenheit um einen bestimmten Schwellenwert
zu definieren, und es wird möglich,
die Zieleinrichtung anhand der mehreren Fuzzy-Suchwörter mit
der konjunktiven Beziehung zueinander angemessen abzurufen und herauszuziehen.
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Es
ist auch bevorzugt, daß Fuzzy-Suchwörter in
angenähert
definierte Bedingungen umgewandelt werden und die Zuverlässigkeit
bei den erwähnten
Fuzzy-Suchwörtern für die auf
der Grundlage der angenähert
definierten Bedingungen herausgezogene Einrichtung anerkannt wird.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
eine Zieleinrichtung mit höherer
Zuverlässigkeit
zu finden.
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Es
ist auch bevorzugt, daß Fuzzy-Suchwörter in
angenähert
definierte Bedingungen umgewandelt werden und die Zuverlässigkeit
bei den erwähnten
Fuzzy-Suchwörtern für die auf
der Grundlage der angenähert
definierten Bedingungen herausgezogene Einrichtung anerkannt wird
unter Verwendung einer Mitgliedschaftsfunktion die für die erwähnten Fuzzy-Suchwörter aufgestellt
ist.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
eine Zieleinrich tung mit höherer
Zuverlässigkeit
zu finden.
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Es
ist bevorzugt, daß Fuzzy-Suchwörter mit negativer
Bedeutung in angenähert
definierte Bedingungen umgewandelt werden und die Zuverlässigkeit
bei den erwähnten
Fuzzy-Suchwörtern
mit negativer Bedeutung für
die auf der Grundlage der angenähert
definierten Bedingungen herausgezogene Einrichtung anerkannt wird,
wobei eine aufgestellte Mitgliedschaftsfunktion verwendet wird.
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Als
ein Ergebnis wird es möglich,
eine Zieleinrichtung mit höherer
Zuverlässigkeit
zu finden.
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Die
Erfindung wird im Folgenden anhand von in den Figuren dargestellten
Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es
zeigen:
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1 ein
Blockschaltbild eines Navigationssystems für Fahrzeuge gemäß dem Ausführungsbeispiel
1 der vorliegenden Erfindung,
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2 ein
schematisches Blockschaltbild, das eine in 1 gezeigte
schematische Konstruktion zeigt,
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3 ein
Flußdiagramm,
daß die
Arbeitsweise des Ausführungsbeispiels
1 zeigt,
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4 ein
Diagramm, das Daten eines Verzeichnisses zum Umwandeln eines Fuzzy-Wortes
in eine definierte Bedingung umwandelt,
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5 ein
Flußdiagramm,
das die Arbeitsweise des Ausführungsbeispiels
2 zeigt,
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6 ein
Flußdiagramm,
das die Arbeitsweise des Ausführungsbeispiels
4 zeigt,
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7 ein
Diagramm, das Daten eines Verzeichnisses für die Umwandlung von Fuzzy-Wörtern in
angenähert
definierte Bedingungen zeigt,
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8 ein
Diagramm, das eine Mitgliedschaftsfunktion eines Fuzzy-Wortes zeigt,
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9 ein
Diagramm, das eine Mitgliedschaftsfunktion eines anderen Fuzzy-Wortes
zeigt, und
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10 ein
Diagramm, das die Zuverlässigkeit
einer beim Ausführungsbeispiel
4 herausgezogenen Einrichtung zeigt.
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Ausführungsbeispiel 1
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Es
wird auf 1 Bezug genommen, welche ein
Blockschaltbild eines Navigationssystems für Fahrzeuge gemäß dem Ausführungsbeispiel
1 der vorliegenden Erfindung zeigt, in welcher die Bezugszahl 11 ein
Kartierungsdaten-Speicherabschnitt zum Speichern von Kartierungsdaten
enthaltend Informationen über
verschiedene Einrichtungen und die Zahl 12 ein Ortserfassungsabschnitt
zum Erfassen eines Ortes eines Fahrzeuges sind. Die Zahl 13 ist
ein Einrichtungssuchabschnitt zum Beurteilen einer betroffenen zu
suchenden Einrichtung anhand einer über einen Eingabeabschnitt 15 eingegebenen
Eigenschaftskette. Der Einrichtungssuchabschnitt 13 sucht nach
Einrichtungsinformationen über
die betroffene zu suchende Einrichtung aus dem Kartierungsdaten-Speicherabschnitt 11 und
enthält
einen Undeutlichkeitsinterpretationsabschnitt 131 zum Umwandeln
eines in der eingegebenen Eigenschaftskette enthaltenen Fuzzy-Wortes
in eine definierte Bedingung. Die Zahl 14 ist ein Anzeigeabschnitt
wie ein Anzeigemonitor zum Darstellen eines Ortes des Fahrzeugs
und von von dem Einrichtungssuchabschnitt 13 ausgegebenen
Einrichtungsinformationen usw. zu dem Benutzer. Die Zahl 15 ist
ein Eingabeabschnitt, durch welchen der Benutzer eine Eigenschaftskette
eingibt, welche eine Tastatur, Fernsteuertasten, eine Berührungstafel,
in einer Fronttafel angeordnete Tasten, eine Spracheingabeeinheit
mit einer Spracherkennungsfunktion usw. aufweist.
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Es
wird nun auf 2 Bezug genommen, die ein schematisches
Blockschaltbild der schematischen, in 1 gezeigten
Konstruktion zeigt, wobei die Bezugszahl 21 ein Azimutsensor
wie ein Gyroskop und die Zahl 22 ein Fahrzeuggeschwindigkeitssensor
zum Bestimmen der Fahrzeuggeschwindigkeit anhand von Fahrzeuggeschwindigkeitsimpulsen sind.
Die Zahl 23 ist ein GPS-(Globales
Positionierungssystem)-Empfänger,
welcher den gegenwärtigen
Ort des Fahrzeugs in der Form von Informationen beispielsweise über Längen- und
Breitengrade ausgibt. Die Zahl 21, 22 und 23 sind
in dem Ortserfassungsabschnitt 12 nach 1 enthalten.
Die Zahl 24 ist ein Operationsschalter entsprechend dem
in 1 gezeigten Eingabeabschnitt 15. Die
Zahl 25 sind Kartierungsdaten enthaltend Einrichtungsinformationen,
die dem Kartierungsdaten-Speicherabschnitt 11 nach 1 entsprechen.
In den Einrichtungsinformationen sind verschiedene Informationen wie
Name, Ort, Geschäftszeit,
Preis oder Parkraum in Bezug auf betroffene Einrichtung enthalten.
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Eine
Navigations-ECU (elektronische Steuereinheit) 27 führt vorbestimmte
Berechnungen auf der Grundlage jedes Ausgangswertes unter Verwendung
eines externen Speichers 26 durch. Der Einrichtungssuchabschnitt 13 und
der Undeutlichkeitsinterpretationsabschnitt 131 sind als
jeweilige Funktionen dieser Navigations-ECU 27 implementiert.
Der Ort des Fahrzeugs und die abgerufenen Einrichtungsinformationen
werden auf dem Anzeigemonitor 28 dargestellt.
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Es
wird nun die Arbeitsweise dieses Ausführungsbeispiels 1 nachfolgend
mit Bezug auf 3 beschrieben, die ein Flußdiagramm
entsprechend der Arbeitsweise des Ausführungsbeispiels 1 zeigt.
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Bezug
nehmend auf 3 wird in dem ersten Schritt
der Ort des Fahrzeugs erfaßt
(S31). Dann wird anhand der eingegebenen Eigenschaftskette (z.B.
benachbartes Restaurant) eine betroffene zu suchende Einrichtung
(ein Restaurant) bestimmt und dem Kartierungsdatenspeicher werden
Einrichtungsinformationen über
die betroffene zu suchende Einrichtung (das Restaurant) im Schritt
(S32) gelesen. Nachfolgend wird eine Undeutlichkeitsinterpretation durchgeführt. Ein
Fuzzy-Suchwort,
z.B. "benachbart" wird in eine definierte
Bedingung "weniger
als 10 km" umgewandelt
unter Verwendung der Daten des in 4 gezeigten
Verzeichnisses, und eine Einrichtung entsprechend der Undeutlichkeitsentscheidung, d.h.
eine Einrichtung entsprechend der definierten Bedingung "weniger als 10 km" wird aus den Einrichtungsinformationen
der zu suchenden Zieleinrichtung (Restaurant) herausgezogen und
als die Zieleinrichtung ausgegeben (S33). In diesem Fall wird, da
das Suchobjekt eine Einrichtung in der Nachbarschaft des gegenwärtigen Ortes
des Fahrzeugs ist, die Einrichtung, die sich innerhalb "weniger als 10 km" von dem Fahrzeugort
befindet, gesucht. Andererseits wird für den Fall, daß die Einrichtung
in der Nachbarschaft eines Bestimmungsortes gesucht wird, die Einrichtung,
die sich innerhalb "weniger
als 10 km" von dem
Bestimmungsort befindet, gesucht.
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Ausführungsbeispiel 2
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Bei
dem vorhergehenden Undeutlichkeitsinterpretationsvorgang ist es
auch möglich,
daß das Fuzzy-Suchwort, z.B. "benachbart" in ein angenähertes Kriterium "weniger als 10 km ± 10%" (entweder weniger
als 9 km oder weniger als 11 km) umgewandelt wird unter Verwendung
der Daten des in 4 gezeigten Verzeichnisses,
und die Einrichtung entsprechend der Undeutlichkeitsinterpretation,
d.h. die Einrichtung entsprechend der definierten Bedingung "weniger als 10 km ± 10%" wird aus den Einrichtungsinformation
der betroffenen zu suchenden Einrichtung (Restaurant) herausgezogen
und als die Zieleinrichtung ausgegeben (S33). In diesem Fall wird
die zu suchende Einrichtung vorzugsweise kombiniert mit Suchbedingungen
wie der Anzahl von Sucheinrichtungen usw. abgerufen. Dann wird die
für die
Suchbedingungen wie die Anzahl von Sucheinrichtungen usw. am meisten
geeignete Einrichtung innerhalb des Bereichs der erwähnten ± 10% herausgezogen.
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Ausführungsbeispiel 3
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5 ist
ein Flußdiagramm,
das die Arbeitsweise des Navigationssystems gemäß Ausführungsbeispiel 2 zeigt. Die
Schritte S31 und S32 sind dieselben wie diejenigen beim vorhergehenden
Ausführungsbeispiel
1. Dann wird die Undeutlichkeitsinterpretation durchgeführt. Der
Benutzer wählt
eine der definierten Bedingungen "weniger als 10 km", "weniger
als 8 km" und "weniger als 5 km" aus (unter Verwendung
der Daten des in 4 gezeigten Verzeichnisses),
welche dem Fuzzy-Wort "benachbart" entspricht (S34).
Die Einrichtung entsprechend der Undeutlichkeitsinterpretation auf
der Grundlage des ausgewählten
Kriteriums, z.B. "weniger
als 5 km", wird
aus den Einrichtungsinformationen über die betroffene zu suchende
Einrichtung (Restaurant) herausgezogen und als die Zieleinrichtung
ausgegeben (S35).
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Ausführungsbeispiel 4
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6 ist
ein Flußdiagramm,
das ein Verfahren für
die Undeutlichkeitsinterpretation gemäß dem Ausführungsbeispiel 4 zeigt. Bezug
nehmend auf 6 wird ein Schlüsselwort
für die
Einrichtung wie Restaurant, Erholungsstätte, Geschäft, Verwaltungsbüro usw.
aus der eingegebenen Eigenschaftskette gesucht um zu bestimmen,
ob eine zu suchende Eigenschaftskette in der eingegebenen Eigenschaftskette
gefunden wird oder nicht. Wenn sie gefunden wird, wird eine Beurteilung
des Satzgefüges,
ob irgendein Satzzeichen "," existiert oder nicht,
zur gleichen Zeit durchgeführt
(S41: Ja). Dann werden die Einrichtungsinformationen über die
betroffene zu suchende Einrichtung aus den Kartierungsdaten auf der
Grundlage der zu suchenden Eigenschaftskette (z.B. Restaurant) ausgelesen
(S42). Andererseits wird, wenn irgendeine erwähnte, zu suchende Eigenschaftskette
nicht gefunden wird (S41: Nein), die Suche fehlerhaft und geht zu
einem Rückführungsschritt
(S47).
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Im
Schritt S43 werden die Fuzzy-Suchwörter in der eingegebenen Eigenschaftskette
in angenähert
definierte Bedingungen unter Verwendung der Daten des in 7 gezeigten
Verzeichnisses umgewandelt. 7 ist ein
Diagramm, das ein Beispiel für Verzeichnisdaten
zum Umwandeln jedes von Fuzzy-Wörtern
in die an genähert
definierte Bedingung zeigt.
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Z.B.
wird ein Fuzzy-Wort "benachbart" in eine angenähert definierte
Bedingung "weniger
als angenähert
10 km" umgewandelt.
In gleicher Weise wird in dem Fall von "nicht billig" unter Berücksichtigung, daß dieses
Wort eine Kombination von "billig" (Fuzzy-Wort) + (plus) "nicht" (Negation), d.h. "weniger als etwa
3000 Yen" plus "nicht" (Negation) ist, dies
als "angenähert 3000
Yen oder darüber" interpretiert. Auf
diese Weise werden alle Fuzzy-Suchwörter in angenähert definierte
Bedingungen umgewandelt (S43: Ja). Andererseits wird für den Fall,
daß die
Umwandlung irgendeines Fuzzy-Wortes nicht möglich ist, weil es nicht in
den erwähnten
Verzeichnisdaten enthalten ist, die Suche fehlerhaft und geht zum
Rückkehrschritt
S47 (S43: Nein).
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Im
Schritt 44 wird eine Beurteilung der konjunktiven Beziehung
zwischen der angenähert
definierten Bedingung durchgeführt
unter Verwendung der Verzeichnisdaten der logischen Summe (∪), welche
die disjunktiven Wörter
wie "oder", "andernfalls" oder "jeder" aufweist, und der
Verzeichnisdaten des logischen Produkts (∩), welches die konjunktiven Wörter wie "und", "sowie", "auch" oder "mit" aufweist in den
Eigenschaftsketten der angenähert
definierten Bedingungen, die aus jedem Fuzzy-Suchwort umgewandelt
wurden. Dann wird unter Bezugnahme auf die Beurteilung des Satzgefüges in Schritt
S41 jedes konjunktive Wort in den Eigenschaftsketten umgewandelt
(S44: Ja). Andererseits wird, wenn irgendeine erwähnte, zu
suchende Eigenschaftskette nicht gefunden wird (S41: Nein) die Suche
fehlerhaft und geht zum Rückkehrschritt
(S47).
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Durch
die erwähnten
Schritte wird z.B. die Eigen schaftskette des Satzgefüges "ein Restaurant in der
Nachbarschaft, das sich innerhalb angenähert 5 km befindet, aber nicht
billig, oder ein Restaurant entfernt und billig" umgewandelt in "Restaurant (befindet sich innerhalb
angenähert
5 km ∩ weniger
als angenähert
10 km ∩ angenähert 3.000
Yen oder darüber) ∪ (weiter
als angenähert
10 km ∩ weniger
als angenähert
3.000 Yen)".
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Dann
wird im Schritt 45 die angenähert definierte Bedingung weiterhin
umgewandelt in eine angenähert
definierte Bedingung, die spezifischer ist. Z.B. wird "angenähert" in der angenähert definierten Bedingung
spezifischer umgewandelt ist "± 10%", so daß die Eigenschaftskette
des erwähnten
Satzgefüges
ausgedrückt
wird als "Restaurant,
das sich innerhalb (5 km ± 10%
befindet ∩ weniger
als 10 km ± 10% ∩ 3.000 Yen
oder darüber) ∪ (10 km ± 10% oder
darüber ∩ weniger
als 3.000 Yen ± 10%)". Somit wird eine
Einrichtung, welche der erwähnten
Eigenschaftskette entspricht, aus den vorher gelesenen Einrichtungsinformationen
herausgezogen (S45).
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Im
Schritt 46 wird die Zuverlässigkeit gefunden. Die 8 und 9 sind
Diagramme, die jeweils Beispiele von Mitgliedschaftsfunktionen der Fuzzy-Wörter auf
der Grundlage der näher
spezifizierten angenähert
definierten Bedingungen zeigen.
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8 ein
Diagramm, das eine Mitgliedschaftsfunktion des mehr spezifizierten
angenähert definierten
Ausdrucks "Abstand:
weniger als 10 km ± 10%" zeigt, der spezifischer
aus dem Fuzzy-Wort "benachbart" umgewandelt wurde. 9 ist
ein Diagramm, das eine Mitgliedschaftsfunktion des mehr spezifizierten
angenähert
definierten Wortes "Preis: 3.000
Yen ± 10%
oder darüber" zeigt, daß mehr spezifisch
aus dem Fuzzy-Wort "nicht billig" umgewandelt wurde.
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Wie
in den 8 und 9 gezeigt ist, werden die Mitgliedsschaftsfunktionen
der spezifizierteren angenähert
definierten Bedingungen für
jedes vorstehend erwähnte
Fuzzy-Wort aufgestellt, und die Zuverlässigkeit der herausgezogenen
Einrichtungen wird für
jedes Fuzzy-Wort erhalten und summiert. Auf diese Weise werden die
Einrichtungen sortiert von der mit der höchsten Zuverlässigkeit
zu den anderen die jeweils eine niedrigere Zuverlässigkeit
haben, und als eine Folge werden die durch eine derartige Sortierung
gefundenen Einrichtungen im Rückkehrschritt
S47 ausgegeben, z.B. wie in 10 gezeigt.
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Bei
diesem Schritt S46 ist es zu der Zeit der Anerkennung einer Zuverlässigkeit
der Einrichtung für
jede spezifiziertere angenäherte
definierte Bedingung, wenn der Preis ein kritischer Faktor ist,
bevorzugt, eine Multiplikation mit einem vorbestimmten Gewicht wie
dem 1,5-fachen anzuwenden.
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Es
ist auch bevorzugt, eine Klassifikation anzuwenden, um das Superlativ
wie "am meisten" herauszuziehen.
Z.B. ist es in dem Fall, daß "das am nächsten liegende
Restaurant" eingegeben
wird, nicht ausreichend, nur das herausgezogene Ergebnis von "Restaurants innerhalb
angenähert
10 km ± 10%" zu zeigen, sondern
erwünscht,
die zuverlässigste
Einrichtung herauszuziehen.
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Es
ist auch bevorzugt, eine Unterscheidung zwischen den Satzgefügen zu machen.
Z.B. ist es in dem Fall, daß "das am nächsten liegende
und das billigste Restaurant" eingegeben
wird, schwierig unter unter scheiden, ob dies bedeutet "das am nächsten liegende" ∩ "billig" oder "das am nächsten liegende" ∩ "das billigste". Demgemäß wird, wenn irgendeine Einrichtung
herausgezogen wird mit jedem Wort, das durch das Superlativ wie "das am nächsten liegende" ∩ "das billigste" unterschieden wird, das Herausziehen
der Einrichtung in dieser Stufe unterbrochen. Wenn nicht, ist es
bevorzugt, die Einrichtungen eine nach der anderen herauszuziehen,
während
die Unterscheidung durch das Superlativ beseitigt wird.
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Es
ist auch bevorzugt, eine Unterscheidung zwischen den Imperativen
oder anfordernden Wörtern
wie "suche", "wünscht zu sehen" oder "wünscht zu gehen" und den fragenden
Wörtern
wie "ist dort?", "in der Lage zu kommen?" oder "welche?" zu machen. Z.B.
ist es in dem Fall, daß "wünscht zu einem benachbarten
und billigen Restaurant zu gehen" eingegeben
wird, nicht ausreichend, nur ein herausgezogenes Ergebnis anzuzeigen,
sondern wünschenswert,
eine Einrichtung, die mit der erwähnten Unterscheidung herausgezogen
ist, anzuzeigen, wodurch das Superlativ herausgezogen wird, um die
Zieleinrichtung zu erhalten.
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Es
ist auch wünschenswert,
eine Unterscheidung durch mehrfache Bedeutungen zu machen. Z.B.
ist es in dem Fall, daß "hoch" eingegeben wird, manchmal
schwierig zu unterscheiden, ob dies bedeutet "hoher Preis (teuer)" oder "große
Höhe". Wenn eine Einrichtung
zum Essen und Trinken wie ein "Restaurant" gefordert wird,
ist es erwünscht, "hoch im Preis" zu wählen. Wenn
andererseits eine Einrichtung zum Ausruhen oder Parken, um sich
eines Panoramablickes zu erfreuen, wie "Observatorium" gefordert wird, ist es erwünscht, "große Höhe" zu wählen.
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Es
ist auch bevorzugt, soviel Einrichtungsinformationen wie möglich zu
den Kartierungsdaten zu addieren, da, je größer die Anzahl von eingegebenen Adjektiven
und Adverben für
die Suche ist, desto mehr steigt die Erkennungsrate. In dem Navigationssystem
gespeicherte allgemeine Informationen enthalten z.B. Längen- und
Breitengrad, Preis, Telefonnummer, Adresse, Anzahl der Geschosse,
Bruttobodenfläche,
Höhe über Meeresspiegel,
Vorhandensein von Einrichtungen für Kinder. Spezifische Informationen
enthalten die Anzahl von Sternen (Sternzeichen), die in Magazinen
oder dergleichen angezeigt werden, um Restaurants zu zeigen, die
Anzahl von Attraktionen in Verbindung mit einer Erholungseinrichtung
oder dergleichen, die Anzahl von Arten in Verbindung mit einem Zoo,
einem Aquarium oder dergleichen, die Anzahl von Ausblicken oder
heißen Quellen
in touristischen Gebieten, die Klassifizierung der Religion usw.
In dem Fall, daß eine
eingegebene Eigenschaftskette "Stelle
mit schöner
Aussicht" eingegeben
wird, ist es möglich,
diese auf der Grundlage der erwähnten
Höhe über dem
Meeresspiegel oder der Anzahl von Geschossen zu suchen.
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Bei
diesem Ausführungsbeispiel
4 ist es auch bevorzugt, z.B. eine Funktion, die eine Verteilungswahrscheinlichkeit
ausdrückt,
anstelle der Mitgliedschaftsfunktion, die bei der vorbeschriebenen Fuzzy-Theorie verwendet
wird, zu benutzen.
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Es
ist auch bevorzugt, Daten von z.B. Medien wie DVD-ROM usw. abzurufen
oder die Daten in einem ROM oder RAM, die keinen DVD-ROM darstellen,
zu speichern, anstatt vorbestimmte Verzeichnisdaten in dem Programm
zu halten.
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Es
ist auch bevorzugt, es möglich
zu machen, das er wähnte
Gewicht extern einzugeben, das dem Preis usw. eine Bedeutung verleiht,
um die Wahl des Benutzers wiederzugeben.
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Es
ist auch bevorzugt, daß eine
Eigenschaftskette durch Tastenbetätigung des Benutzers oder durch
Wirkung der Spracherkennung, die der einleitenden Spracheingabe
folgt, eingegeben wird.