DE102008059099A1 - Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln zumindest eines Zielortes - Google Patents

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    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance

Abstract

Zumindest ein Zielort (O) in einem vorgegebenen geographischen Bereich (B) eines Straßennetzes (N) wird unter Berücksichtigung zumindest einer ersten Kenngröße (K) und einer zweiten Kenngröße (K') bezogen auf das Straßennetz (N) innerhalb des geographischen Bereichs (B) oder bezogen auf Merkmale des Zielortes (O) derart ermittelt, dass der Zielort (O) zumindest bezüglich der ersten Kenngröße (K) und der zweiten Kenngröße (K') ein Pareto-optimaler Ort ist.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln zumindest eines Zielortes.
  • Ein Navigationssystem kann beispielsweise eine Route planen und einen Benutzer des Navigationssystems entlang einer vorgegebenen Route führen. Auch können dem Benutzer Orte, wie zum Beispiel eine Tankstelle oder ein Hotel, angezeigt werden. Falls zum Beispiel das Navigationssystem in einem Kraftfahrzeug verwendet wird, kann die Tankstelle derart ermittelt sein, dass eine Distanz zu der Tankstelle möglichst gering ist.
  • Es ist Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln zumindest eines geographischen Zielortes zu schaffen, das beziehungsweise die das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielortes ermöglicht.
  • Die Aufgabe wird gelöst durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.
  • Die Erfindung zeichnet sich aus durch ein Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung zum Ermitteln zumindest eines Zielortes in einem vorgegebenen geographischen Bereich eines Straßennetzes. Der Zielort wird unter Berücksichtigung zumindest einer ersten Kenngröße und einer zweiten Kenngröße bezogen auf das Straßennetz innerhalb des geographischen Bereichs oder bezogen auf Merkmale des Zielortes derart ermittelt, dass der Zielort zumindest bezüglich der ersten Kenngröße und der zweiten Kenngröße ein Pareto-optimaler Ort ist.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des zumindest einen Zielortes unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren von verschiedenen Kenngrößen. Insbesondere sind die erste Kenngröße und die zweite Kenngröße voneinander verschieden. Die Pareto-Optimierung bei der Ermittlung des Zielortes zumindest bezüglich der ersten Kenngröße und der zweiten Kenngröße ermöglicht somit das Ermitteln des Zielortes unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, welche durch die zumindest zwei Kenngrößen repräsentiert werden. Somit wird das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielortes ermöglicht. Bevorzugt wird der zumindest eine Zielort für einen Fahrer eines Kraftfahrzeugs ermittelt. Der zumindest eine Zielort ist insbesondere ein Ort von Interesse, der auch als Point of Interest bezeichnet werden kann.
  • Die Vorrichtung kann beispielsweise ein Navigationssystem oder ein Teil dessen sein, welches beispielsweise ein mobiles Navigationssystem sein kann oder fest in einem Kraftfahrzeug eingebaut sein kann. Die Vorrichtung zum Ermitteln zumindest eines Zielortes umfasst beispielsweise eine Recheneinheit und einen Speicher, der ausgebildet ist zum Speichern von Programmen und Daten. Zum Beispiel kann anhand des ermittelten Zielortes eine Navigation erfolgen. Beispielsweise kann der Zielort auch entlang einer vorgegebenen Route liegen, zum Beispiel entlang einer aktuell befahrenen Route. Der Zielort kann zum Beispiel eine Tankstelle, ein Restaurant, eine touristische Attraktion wie eine Sehenswürdigkeit oder ein Hotel umfassen. Beispielsweise können den Merkmalen des Zielorts jeweils Zahlen zugeordnet werden, anhand welcher der Paretooptimale Zielort ermittelt wird.
  • Der vorgegebene geographische Bereich kann beispielsweise ein Gebiet mit einem vorgegebenen Radius sein, zum Beispiel ein gebiet mit einem Radius von 100 km um einen Startpunkt, welcher vorzugsweise die aktuelle Position ist, oder ein Bereich des Straßennetzes mit einer vorgegebenen Anzahl von Verkehrsknotenpunkten, beispielsweise 1000 Verkehrsknotenpunkte in der Umgebung des Startpunkts. Das Verfahren kann beispielsweise mittels eines in einem Fahrzeug eingebauten Navigationssystems oder über einen Server ausgeführt werden und kann zur Navigation zu dem ermittelten Zielort eingesetzt werden. Insbesondere wird das Verfahren zum automatisierten Ermitteln des Zielortes verwendet.
  • Der Zielort wird beispielsweise abhängig von dem vorgegebenen geographischen Bereich des Straßennetzes derart ermittelt, dass der Zielort ein Pareto-optimaler Ort ist, welcher zumindest eine erste Gütefunktion und eine zweite Gütefunktion optimiert. Dann gibt es insbesondere keinen weiteren Ort, der bezüglich der beiden Gütefunktionen eine Verbesserung mit sich bringt im Vergleich zu dem Zielort. Die Verbesserung einer der beiden Gütefunktionen würde dann eine Verschlechterung der anderen Gütefunktion bedeuten. Die Berechnung eines Pareto-Optimums ist beispielsweise in „Optimierung" von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172 beschrieben, dessen Inhalt hiermit diesbezüglich einbezogen ist.
  • In einer vorteilhaften Ausgestaltung umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße eine Distanz zwischen einem Startpunkt und dem jeweiligen Zielort.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des zumindest einen Zielorts unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren der Distanz und zumindest der jeweiligen anderen Kenngröße. Somit wird das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielortes ermöglicht. Beispielsweise ist der Startpunkt eine aktuelle Position. Umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße die Distanz zwischen dem Startpunkt und dem Zielort, so entspricht die Verbesserung der Gütefunktion beispielsweise einer kleineren Distanz im Vergleich zu einer größeren Distanz. Falls die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße die Distanz zwischen dem Startpunkt und dem Zielort umfasst, so wird beispielsweise der Pareto-optimale Zielort mittels des Dijkstra-Algorithmus oder eines modifizierten Dijkstra-Algorithmus ermittelt. Die Distanz zwischen dem Startpunkt und dem Zielort kann eine euklidische Distanz oder eine Distanz entlang einer Streckenführung sein. Beispielsweise kann die Distanz eine Distanz des Zielorts zu einer geplanten Route umfassen. Zum Beispiel kann die Distanz auch eine Länge eines Umwegs im Vergleich zu einer geplanten Route umfassen, zum Beispiel im Falle einer Fahrt zu dem Zielort.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße eine Fahrtdauer einer Fahrt von dem Startpunkt zu dem jeweiligen Zielort.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des zumindest einen Zielortes unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren der Fahrtdauer und zumindest der jeweiligen anderen Kenngröße. Somit wird das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielortes ermöglicht. Umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße die Fahrtdauer der Fahrt zwischen dem Startpunkt und dem Zielort, so entspricht die Verbesserung der Gütefunktion beispielsweise einer kleineren Fahrtdauer im Vergleich zu einer größeren Fahrtdauer. Zum Beispiel kann die Fahrtdauer der Fahrt abhängig von einem Fahrzeug ermittelt werden, da zum Beispiel eine mögliche Höchstgeschwindigkeit und/oder eine Durchschnittsgeschwindigkeit fahrzeugabhängig variieren kann.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße Kosten, die in Zusammenhang mit dem jeweiligen Zielort stehen.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des zumindest einen Zielortes unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren der Kosten und zumindest der jeweiligen anderen Kenngröße, beispielsweise die Distanz. Somit wird das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielorts ermöglicht. Umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße Kosten, die in Zu sammenhang mit dem Zielort stehen, so entspricht die Verbesserung der Gütefunktion vorzugsweise geringeren Kosten im Vergleich zu höheren Kosten. Beispielsweise umfassen die Kosten, die in Zusammenhang mit dem Zielort stehen, Kosten einer Nutzung einer Dienstleistung an dem Zielort, wie zum Beispiel Nutzung eines Parkhauses, oder Kosten eines Produkts, zum Beispiel eines Kraftstoffs, an dem Zielort oder Kosten einer Übernachtung an dem Zielort oder Kosten einer zubereiteten Speise an dem Zielort.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung umfasst die erste Kenngröße oder die zweite Kenngröße eine Klassifizierung des jeweiligen Zielorts.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des zumindest einen Zielortes unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren der Klassifizierung des Zielorts und zumindest der jeweiligen anderen Kenngröße, beispielsweise die Distanz. Somit wird das zuverlässige Ermitteln eines vorteilhaften Zielorts ermöglicht. Der Klassifizierung kann zum Beispiel eine Firma zu Grunde liegen, eine Marke oder eine Kategorie, beispielsweise eine Länderküche eines Restaurants oder eine Art des angebotenen Kraftstoffs einer Tankstelle, zum Beispiel eine Tankstelle, die LPG (Liquified Petroleum Gas) anbietet.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird eine Mehrzahl von Zielorten unter Berücksichtigung zumindest der ersten Kenngröße und der zweiten Kenngröße derart ermittelt, dass die Mehrzahl von Zielorten zumindest bezüglich der ersten Kenngröße und der zweiten Kenngröße Pareto-optimale Orte sind.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln der Mehrzahl von Zielorten unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren von verschiedenen Kenngrößen. Die Pareto-Optimierung bei der Ermittlung der Mehrzahl von Zielorten ermöglicht somit das Ermitteln der Mehrzahl von Zielorten unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, welche durch die zumindest zwei Kenngrößen repräsentiert werden. Somit wird das zuverlässige Ermitteln der Mehrzahl von vorteilhaften Zielorten ermöglicht. Dies ermöglicht dem Benutzer beispielsweise die Wahl eines Zielortes aus der Mehrzahl von Zielorten. Die Mehrzahl von Zielorten entspricht mindestens 2 Zielorten, beispielsweise 5 bis 7 Zielorten. Die Mehrzahl von Zielorten werden beispielsweise derart ermittelt, dass die Mehrzahl von Zielorten Paretooptimale Zielorte sind, welche zumindest eine erste Gütefunktion und eine zweite Gütefunktion optimieren. Dann gibt es insbesondere keinen weiteren Ort, der bezüglich der beiden Gütefunktionen eine Verbesserung mit sich bringt im Vergleich zu den Orten der Mehrzahl von Zielorten. Die Verbesserung einer der beiden Gütefunktionen würde eine Verschlechterung der anderen Gütefunktion bedeuten, siehe zum Beispiel „Optimierung" von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Kenngrößen bezogen auf das Straßennetz innerhalb des geographischen Bereichs oder bezogen auf Merkmale des jeweiligen Zielortes derart ermittelt, dass der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten bezüglich der Vielzahl von Kenngrößen Pareto-optimale Orte sind.
  • Dies ermöglicht das Ermitteln des Zielortes und/oder der Mehrzahl von Zielorten unter der Berücksichtigung und Optimierung einer Vielzahl von Kenngrößen. Die Vielzahl von Kenngrößen entspricht mindestens drei Kenngrößen, beispielsweise Distanz, Kosten und Klassifizierung. Dies ermöglicht dem Benutzer beispielsweise die Wahl einer Vielzahl von Kenngrößen, die optimiert werden sollen. Der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten werden beispielsweise derart ermittelt, dass der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten Paretooptimale Zielorte sind, welche eine Vielzahl von Gütefunktionen optimieren. Dann gibt es insbesondere keinen weiteren Ort, der bezüglich aller Gütefunktionen eine Verbesserung mit sich bringt. Die Verbesserung einer der Gütefunktionen würde dann eine Verschlechterung einer der anderen Gütefunktionen bedeuten, siehe zum Beispiel „Optimierung" von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten ermittelt, wobei mögliche Zielorte jeweils als Punkt in einem mehrdimensionalen Koordinatensystem dargestellt werden, wobei die Dimension des Koordinatensystems der Anzahl der Kenngrößen entspricht und jede Achse jeweils eine Kenngröße beschreibt, und der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten werden anhand des Graphen aus den möglichen Zielorten ermittelt.
  • Somit wird das zuverlässige und schnelle Ermitteln der Pareto-optimalen Zielorte ermöglicht. Beispielsweise wird eine sogenannte Skyline des Graphen ermittelt, wobei die Skyline derartige Punkte umfasst, welche durch keine weiteren Punkte dominiert werden und somit die Pareto-optimalen Zielorte darstellen. Das Ermitteln einer Skyline ist beispielsweise beschrieben in „An Optimal and Progressive Algorithm for Skyline Queries", D. Papadias, Y. Tao, G. Fu und B. Seeger, In SIGMOD, Seiten 467–478, 2003, dessen Inhalt hiermit diesbezüglich einbezogen ist. Ein erster Punkt dominiert einen anderen Punkt, falls der erste Punkt genauso gut oder besser in allen Dimensionen und besser in zumindest einer Dimension im Vergleich zu dem anderen Punkt ist.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden mögliche Zielorte mit vorgegeben ähnlichen Werten der Kenngrößen jeweils zu einer Gruppe zusammengefasst und ein repräsentativer Punkt der jeweiligen Gruppe wird ermittelt.
  • Dies hat den Vorteil, dass nicht alle möglichen Zielorte ermittelt werden müssen. Somit wird das zuverlässige und schnelle Ermitteln der Pareto-optimalen Zielorte ermöglicht.
  • Die repräsentativen Punkte werden bevorzugt in dem mehrdimensionalen Koordinatensystem dargestellt und markiert. Zielorte mit ähnlichen Kennzahlen entsprechen Zielorten mit vorgegebenen, geringen Unterschieden in den Werten der Kenngrößen. Beispielsweise liegen die Zielorte mit vorgegeben ähnlichen Werten der Kenngrößen, die zu der Gruppe zusammengefasst werden können, innerhalb des mehrdimensionalen Koordinatensystems vorgegeben nahe beieinander, beispielsweise im Falle eines zweidimensionalen Koordinatensystems in einem Kreis mit vorgegebenem Radius. Zum Ermitteln der repräsentativen Punkte können außer dem Gruppieren auch weitere Techniken von Datenbankauswertungen verwendet werden.
  • Alternativ können auch repräsentative Punkte oder repräsentative Zielorte, welche für jeweils eine Vielzahl von Zielorten repräsentativ sind, ohne die Darstellung der möglichen Zielorte in dem Koordinatensystem ermittelt werden und zum Ermitteln der Pareto-optimalen Zielorte verwendet werden.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten ermittelt unter Berücksichtigung nur eines Teils des Straßennetzes.
  • Somit wird das zuverlässige und schnelle Ermitteln des zumindest einen Pareto-optimalen Zielortes ermöglicht. Beispielsweise müssen somit nicht alle möglichen Zielorte ermittelt werden und es kann im Voraus selektiert werden. Zum Beispiel können nur vorgebbare Straßentypen beim Ermitteln des zumindest einen Pareto-optimalen Zielortes berücksichtigt werden, beispielsweise nur Bundesstraßen und Autobahnen bei großen Entfernungen.
  • In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung werden zumindest der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten mittels einer Ausgabeeinheit ausgegeben.
  • Dies kann dem Benutzer, zum Beispiel einem Fahrer des Kraftfahrzeugs, in besonders einfacher und vorteilhafter Weise die Wahl eines Zielortes aus der Mehrzahl von Zielorten ermöglichen. Die Ausgabeeinheit kann insbesondere eine optische Ausgabeeinheit sein zur Darstellung einer Karte, beispielsweise können der Zielort und/oder die Mehrzahl von Zielorten auf einem Display angezeigt werden. Zum Beispiel können die Zielorte als Vektoren der jeweiligen Werte der Kenngrößen des jeweiligen Zielortes ausgegeben und/oder als verschiedenfarbig gekennzeichnete Punkte in einer Landkarte dargestellt werden. Außerdem kann der geographische Bereich und/oder die Kenngrößen beispielweise mittels einer Eingabeeinheit eingegeben werden, zum Beispiel mittels eines Touchscreens oder eines Bedienelements der Vorrichtung. Auch kann eine Route zu dem zumindest einen Zielort und/oder der Mehrzahl von Zielorten ermittelt und mittels der Ausgabeeinheit ausgegeben werden.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung sind im Folgenden anhand von schematischen Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
  • 1 eine Vorrichtung,
  • 2 ein Ablaufdiagramm eines Programms zum Ermitteln eines Zielortes,
  • 3 ein Ablaufdiagramm eines Programms zum Ermitteln einer Mehrzahl von Zielorten, und
  • 4 eine Darstellung von Zielorten in einem Graphen.
  • Elemente gleicher Konstruktion oder Funktion sind figurenübergreifend mit den gleichen Bezugszeichen gekennzeichnet.
  • Eine Vorrichtung 2 (1) umfasst eine Ausgabeeinheit 4 und zumindest ein Bedienelement 6. Die Vorrichtung 2 kann beispielsweise ein mobiles Navigationssystem oder ein in einem Kraftfahrzeug fest installiertes Navigationssystem sein.
  • Ferner kann die Vorrichtung 2 mit einer Fahrzeugsteuerung 8 gekoppelt sein. Die Vorrichtung 2 umfasst beispielsweise eine Recheneinheit und einen Speicher, der ausgebildet ist zum Speichern von Programmen und Daten. So kann die Vorrichtung 2 beispielsweise einen Mikrocontroller umfassen, der die Vorgänge in der Vorrichtung 2 steuert.
  • Die Ausgabeeinheit 4 ist beispielsweise eine Anzeigevorrichtung. Falls die Ausgabeeinheit 4 ein Touchscreen ist, so kann das Bedienelement 6 auch auf dem Touchscreen dargestellt werden und über den Touchscreen bedient werden. Alternativ dazu ist das Bedienelement ein Knopf, ein Schalter und/oder ein Wählhebel. Falls die Vorrichtung 2 eine Sprachsteuerung und/oder eine Gestiksteuerung umfasst, kann das Bedienelement 6 auch ein Mikrofon bzw. ein Photosensor sein.
  • Benutzereingaben wie beispielsweise ein Startpunkt A und ein vorgegebener geographischer Bereich B eines Zielortes O können über das Bedienelement 6, beispielsweise eine Taste, einen Touchscreen, über Sprachsteuerung und/oder über eine Gestiksteuerung erfolgen. Beispielsweise ermittelt die Vorrichtung 2 Georeferenzdaten der aktuellen Position der Vorrichtung 2 und/oder des Kraftfahrzeugs, in dem die Vorrichtung 2 angeordnet ist. Insbesondere können so der Startpunkt A und/oder der geographische Bereich B des Zielortes O einer digitalen Landkarte zugeordnet und beispielsweise bei einer Routenplanung und/oder Routenführung von der Vorrichtung 2 berücksichtigt werden.
  • In dem Speicher der Vorrichtung 2 ist vorzugsweise ein Programm (2) zum Betreiben der Vorrichtung 2 abgespeichert. Vorzugsweise wird das Programm von der Recheneinheit ausgeführt. Das Programm dient dazu, dass die Vorrichtung 2 zumindest einen Zielort O in dem vorgegebenen geographischen Bereich B eines Straßennetzes N ermittelt.
  • Das Programm wird vorzugsweise in einem Schritt S1 gestartet, in dem gegebenenfalls Variablen initialisiert werden.
  • In einem Schritt S2 wird überprüft, ob zumindest eine erste Kenngröße K und eine zweite Kenngröße K' bezogen auf das Straßennetz N innerhalb des geographischen Bereichs B oder bezogen auf Merkmale des Zielortes O zum Ermitteln zumindest des Zielortes O in dem vorgegebenen geographischen Bereich B des Straßennetzes N vorliegen. Dies kann beispielsweise durch ein Aktivieren der Vorrichtung 2 erkannt werden, zum Beispiel durch eine Benutzereingabe der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' beispielsweise durch eine Eingabe über eine Taste, einen Touchscreen, über Sprachsteuerung und/oder über eine Gestiksteuerung.
  • Ist die Bedingung des Schrittes S2 erfüllt, so wird die Bearbeitung in einem Schritt S3 fortgesetzt. Ist die Bedingung des Schritts S2 nicht erfüllt, so kann die Bearbeitung erneut in dem Schritt S2 fortgesetzt werden.
  • In einem Schritt S3 wird der Zielort O unter Berücksichtigung zumindest der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' bezogen auf das Straßennetz N innerhalb des geographischen Bereichs B oder bezogen auf Merkmale des Zielortes O derart ermittelt, dass der Zielort O zumindest bezüglich der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' ein Pareto-optimaler Zielort O ist.
  • Die erste Kenngröße K oder die zweite Kenngröße K' sind insbesondere voneinander verschieden. Beispielsweise umfassen die erste Kenngröße K oder die zweite Kenngröße K' eine Distanz D zwischen dem Startpunkt A und dem Zielort O, eine Fahrtdauer T einer Fahrt F von dem Startpunkt A zu dem Zielort O, Kosten S, die in Zusammenhang mit dem Zielort O stehen, oder eine Klassifizierung Z des Zielorts O. Dies ermöglicht das Ermitteln des Zielortes O unter dem gleichzeitigen Berücksichtigen und Optimieren von verschiedenen Kenngrößen K, K'. Die Pareto-Optimierung bei der Ermittlung des Zielortes O bezüglich der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' ermöglicht somit das Ermitteln des Zielortes O unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, welche durch die zumindest zwei Kenngrößen K, K' repräsentiert werden.
  • Umfasst beispielsweise die erste Kenngröße K oder die zweite Kenngröße K' die Klassifizierung Z des Zielorts O, so kann der Klassifizierung Z zum Beispiel eine Kategorie zu Grunde liegen, d. h. beispielsweise griechisches, italienisches oder deutsches Restaurant. In diesem Fall können, falls die andere Kenngröße K, K' beispielsweise die Distanz D ist, das nächstgelegene griechische, das nächstgelegene italienische und das nächstgelegene deutsche Restaurant ermittelt und zusammen mit der jeweiligen Distanz angezeigt werden. Dies kann zum Beispiel ausgeführt werden anstatt nur die nächstgelegenen Restaurants zu ermitteln, welche dann überlappende Kategorien haben können und zum Beispiel 3 italienische und 4 griechische Restaurants sein können. Wahlweise kann der Klassifizierung Z zum Beispiel auch eine Marke zu Grunde liegen, beispielsweise die Marke einer Tankstelle wie Shell, Esso oder BP. In diesem Fall können, falls die andere Kenngröße K, K' die Distanz D ist, die insgesamt nächstgelegene Tankstelle, die nächstgelegene Shell Tankstelle, die nächstgelegene Esso Tankstelle und die nächstgelegene BP Tankstelle ermittelt und zusammen mit der jeweiligen Distanz D ausgegeben werden.
  • Wahlweise kann der Zielort O in dem vorgegebenen geographischen Bereich B des Straßennetzes N auch unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Kenngrößen K_V bezogen auf das Straßennetz N innerhalb des geographischen Bereichs B oder bezogen auf Merkmale des jeweiligen Zielortes O derart ermittelt werden, dass der Zielort O bezüglich der Vielzahl von Kenngrößen K_V ein Pareto-optimaler Zielort ist.
  • Der Pareto-optimale Zielort O kann beispielsweise mittels des Dijkstra-Algorithmus oder eines modifizierten Dijkstra-Algo rithmus ermittelt werden. Dieser Algorithmus ermöglicht ein besonders zuverlässiges und schnelles Ermitteln eines kürzesten Pfades zwischen dem Startpunkt A zu dem Zielort O.
  • Der Zielort O kann mittels der Ausgabeeinheit 4 ausgegeben werden. Zum Beispiel kann der ermittelte Pareto-optimale Zielort O als Vektor der Werte der Kenngrößen des Zielortes ausgegeben und/oder als farbig gekennzeichneter Punkt in einer Landkarte dargestellt werden.
  • In einem Schritt S4 kann das Programm beendet werden. Vorzugsweise wird das Programm regelmäßig während des Betriebs der Vorrichtung 2 abgearbeitet.
  • In dem Speicher der Vorrichtung 2 ist vorzugsweise ein Programm (3) zum Betreiben der Vorrichtung 2 abgespeichert. Vorzugsweise wird das Programm von der Recheneinheit ausgeführt. Das weitere Programm dient dazu, dass die Vorrichtung 2 eine Mehrzahl von Zielorten O_M ermittelt.
  • Das Programm wird vorzugsweise in einem Schritt S5 gestartet, in dem gegebenenfalls Variablen initialisiert werden.
  • In einem Schritt S6 wird überprüft, ob zumindest die erste Kenngröße K und die zweite Kenngröße K' bezogen auf das Straßennetz N innerhalb des geographischen Bereichs B oder bezogen auf Merkmale des jeweiligen Zielortes O zum Ermitteln der Mehrzahl von Zielorten O_M in dem vorgegebenen geographischen Bereich B des Straßennetzes N vorliegen. Dies kann beispielsweise durch ein Aktivieren der Vorrichtung 2 erfolgen, zum Beispiel durch eine Benutzereingabe der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' beispielsweise durch eine Eingabe über eine Taste, einen Touchscreen, über Sprachsteuerung und/oder über eine Gestiksteuerung.
  • Ist die Bedingung des Schrittes S6 erfüllt, so wird die Bearbeitung in einem Schritt S7 fortgesetzt. Ist die Bedingung des Schritts S6 nicht erfüllt, so kann die Bearbeitung erneut in dem Schritt S6 fortgesetzt werden.
  • In einem Schritt S7 werden mögliche Zielorte O' jeweils als Punkt P (4) in einem mehrdimensionalen Koordinatensystem dargestellt, wobei die Dimension des Koordinatensystems der Anzahl der Kenngrößen K, K', K_V entspricht und jede Achse jeweils eine Kenngröße K, K' beschreibt. Beispielweise werden die möglichen Zielorte O' in einem zweidimensionalen Koordinatensystem jeweils als Punkt P dargestellt, wobei die eine Achse beispielsweise der Distanz D und die andere Achse den Kosten S entspricht (4). Zum Beispiel werden mögliche Zielorte O' mit vorgegeben ähnlichen Werten der Kenngrößen K, K', K_V zu einer Gruppe G zusammengefasst und ein repräsentativer Punkt P' der Gruppe G wird ermittelt (4).
  • In einem Schritt S8 wird anhand des Graphen aus den möglichen Zielorten O' die Mehrzahl von Zielorten O_M unter Berücksichtigung zumindest der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' beispielsweise der Vielzahl von Kenngrößen K_V bezogen auf das Straßennetz N innerhalb des geographischen Bereichs B oder bezogen auf Merkmale des jeweiligen Zielortes O ermittelt, wobei die Mehrzahl von Zielorten O_M bezüglich der ersten Kenngröße K und der zweiten Kenngröße K' oder der Vielzahl von Kenngrößen K_V Pareto-optimale Zielorte sind.
  • Beispielsweise wird die sogenannte Skyline des Graphen ermittelt (siehe gestrichelte Linie in 4), wobei die Skyline derartige Punkte P, P' umfasst, welche durch keine weiteren Punkte P dominiert werden und somit die Pareto-optimalen Zielorte O_M darstellen. In dem Graphen dominiert ein erster Punkt einen anderen Punkt, falls der erste Punkt genauso gut oder besser in einer Dimension und besser in der anderen der beiden Dimensionen ist im Vergleich zu dem anderen Punkt.
  • Auch können die Pareto-optimalen Zielorte beispielsweise mittels des Dijkstra-Algorithmus oder des modifizierten Dijkstra-Algorithmus ermittelt werden.
  • Wahlweise kann die Mehrzahl von Zielorten O_M ermittelt werden unter Berücksichtigung nur eines Teils des Straßennetzes N. Somit wird das zuverlässige und schnelle Ermitteln der Pareto-optimalen Zielorte O_M ermöglicht. Zum Beispiel können nur vorgebbare Straßentypen beim Ermitteln der Pareto-optimalen Zielorte O_M berücksichtigt werden, beispielsweise nur Bundesstraßen und Autobahnen bei großen Entfernungen von dem Startpunkt A zu dem Zielort O.
  • Die Mehrzahl von Zielorten O_M kann mittels der Ausgabeeinheit 4 ausgegeben werden. Dies kann dem Benutzer, zum Beispiel dem Fahrer des Kraftfahrzeugs, in besonders einfacher und vorteilhafter Weise die Wahl eines Zielortes aus der Mehrzahl von Zielorten O_M ermöglichen. Zum Beispiel kann die Mehrzahl von Zielorten O_M als Vektoren der jeweiligen Werte der Kenngrößen des jeweiligen Zielortes O ausgegeben und/oder als verschiedenfarbig gekennzeichnete Punkte in einer Landkarte dargestellt werden.
  • In einem Schritt S9 kann das Programm beendet werden. Vorzugsweise wird das Programm regelmäßig während des Betriebs der Vorrichtung 2 abgearbeitet.
  • Das oder die Programme können auch auf einem separat zu der Vorrichtung 2 ausgebildeten Speichermedium gespeichert sein. So kann in diesem Fall beispielsweise ein Übertragen des Codes der Programme in den Speicher der Vorrichtung 2 erfolgen oder auch der Code von dem Speichermedium auf die Recheneinheit übertragen werden und dort abgearbeitet werden.
  • 2
    Vorrichtung
    4
    Ausgabeeinheit
    6
    Bedienelement
    8
    Fahrzeugsteuerung
    A
    Startpunkt
    B
    Geographischer Bereich
    D
    Distanz
    END
    Programmende
    F
    Fahrt
    G
    Gruppe
    K
    Erste Kenngröße
    K'
    Zweite Kenngröße
    K_V
    Vielzahl von Kenngrößen
    N
    Straßennetz
    P
    Punkt
    P'
    Repräsentativer Punkt
    O
    Zielort
    O'
    Mögliche Zielorte
    O_M
    Mehrzahl von Zielorten
    S
    Kosten
    START
    Programmstart
    S1–S9
    Schritte eins bis neun
    T
    Fahrtdauer
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • - „Optimierung” von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172 [0009]
    • - „Optimierung” von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172 [0019]
    • - „Optimierung” von M. Papageorgiou, R. Oldenbourg Verlag, München 1991, Seiten 168–172 [0021]
    • - „An Optimal and Progressive Algorithm for Skyline Queries”, D. Papadias, Y. Tao, G. Fu und B. Seeger, In SIGMOD, Seiten 467–478, 2003 [0023]

Claims (12)

  1. Verfahren zum Ermitteln zumindest eines Zielortes (O) in einem vorgegebenen geographischen Bereich (B) eines Straßennetzes (N), bei dem – der Zielort (O) unter Berücksichtigung zumindest einer ersten Kenngröße (K) und einer zweiten Kenngröße (K') bezogen auf das Straßennetz (N) innerhalb des geographischen Bereichs (B) oder bezogen auf Merkmale des Zielortes (O) derart ermittelt wird, dass der Zielort (O) zumindest bezüglich der ersten Kenngröße (K) und der zweiten Kenngröße (K') ein Pareto-optimaler Ort ist.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die erste Kenngröße (K) oder die zweite Kenngröße (K') eine Distanz (D) zwischen einem Startpunkt (A) und dem jeweiligen Zielort (O) umfasst.
  3. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem die erste Kenngröße (K) oder die zweite Kenngröße (K') eine Fahrtdauer (T) einer Fahrt (F) von dem Startpunkt (A) zu dem jeweiligen Zielort (O) umfasst.
  4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem die erste Kenngröße (K) oder die zweite Kenngröße (K') Kosten (S), die in Zusammenhang mit dem jeweiligen Zielort (O) stehen, umfasst.
  5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem die erste Kenngröße (K) oder die zweite Kenngröße (K') eine Klassifizierung (Z) des jeweiligen Zielorts (O) umfasst.
  6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem eine Mehrzahl von Zielorten (O_M) unter Berücksichtigung zumindest der ersten Kenngröße (K) und der zweiten Kenn größe (K') derart ermittelt wird, dass die Mehrzahl von Zielorten (O_M) zumindest bezüglich der ersten Kenngröße (K) und der zweiten Kenngröße (K') Pareto-optimale Orte sind.
  7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_M) unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Kenngrößen (K_V) bezogen auf das Straßennetz (N) innerhalb des geographischen Bereichs (B) oder bezogen auf Merkmale des jeweiligen Zielortes (O) derart ermittelt werden, dass der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_M) bezüglich der Vielzahl von Kenngrößen (K_V) Pareto-optimale Orte sind.
  8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_N) ermittelt werden, wobei – mögliche Zielorte (O') jeweils als Punkt (P) in einem mehrdimensionalen Koordinatensystem dargestellt werden, wobei die Dimension des Koordinatensystems der Anzahl der Kenngrößen (K, K', K_V) entspricht und jede Achse jeweils eine Kenngröße (K, K', K_V) beschreibt, und – der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_N) anhand des Graphen aus den möglichen Zielorten (O') ermittelt werden.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, bei dem mögliche Zielorte (O') mit vorgegeben ähnlichen Werten der Kenngrößen (K, K', K_V) jeweils zu einer Gruppe (G) zusammengefasst werden und ein repräsentativer Punkt (P') der jeweiligen Gruppe (G) ermittelt wird.
  10. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_M) ermittelt werden unter Berücksichtigung nur eines Teils des Straßennetzes (N).
  11. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, bei dem zumindest der Zielort (O) und/oder die Mehrzahl von Zielorten (O_M) mittels einer Ausgabeeinheit (4) ausgegeben werden.
  12. Vorrichtung (2) zum Ermitteln zumindest eines Zielortes (O) in einem vorgegebenen geographischen Bereich (B) eines Straßennetzes (N) mit einer Ausgabeeinheit (4) zur Ausgabe zumindest des Zielortes (O), wobei die Vorrichtung (2) dazu ausgebildet ist – den Zielort (O) unter Berücksichtigung zumindest einer ersten Kenngröße (K) und einer zweiten Kenngröße (K') bezogen auf das Straßennetz (N) innerhalb des geographischen Bereichs (B) oder bezogen auf Merkmale des Zielortes (O) derart zu ermitteln, dass der Zielort (O) zumindest bezüglich der ersten Kenngröße (K) und der zweiten Kenngröße (K') ein Pareto-optimaler Ort ist.
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