DE102019130104A1 - Standortmarkierung für universellen zugriff - Google Patents

Standortmarkierung für universellen zugriff Download PDF

Info

Publication number
DE102019130104A1
DE102019130104A1 DE102019130104.1A DE102019130104A DE102019130104A1 DE 102019130104 A1 DE102019130104 A1 DE 102019130104A1 DE 102019130104 A DE102019130104 A DE 102019130104A DE 102019130104 A1 DE102019130104 A1 DE 102019130104A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
marker
location
user
sets
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.)
Pending
Application number
DE102019130104.1A
Other languages
English (en)
Inventor
Fling Tseng
Johannes Geir Kristinsson
Jessamyn Smallenburg
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 DE102019130104A1 publication Critical patent/DE102019130104A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3605—Destination input or retrieval
    • G01C21/3608—Destination input or retrieval using speech input, e.g. using speech recognition
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3605—Destination input or retrieval
    • G01C21/3617—Destination input or retrieval using user history, behaviour, conditions or preferences, e.g. predicted or inferred from previous use or current movement
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3811—Point data, e.g. Point of Interest [POI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
    • G06F16/24578—Query processing with adaptation to user needs using ranking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/248—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9532—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback

Abstract

Die Offenbarung stellt eine Standortmarkierung für universellen Zugriff bereit. Ein Fahrzeug beinhaltet eine Steuerung, die programmiert ist, um Markierungssätze für Standorte zu identifizieren, die eine Beziehung zwischen dem Standort und einer erlernten Standortmarkierung ausdrücken. Die Markierungssätze beruhen auf Wörtern und Wortfolgen, die aus früheren Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden. Die Steuerung ist programmiert, um die Markierungssätze an den Benutzer zu kommunizieren und eine Fahrtunterstützung auf Grundlage eines ausgewählten Markierungssatzes, der durch den Benutzer gewählt wird, bereitzustellen. Vorrichtungen können auf die Standorte und Markierungssätze zugreifen, sodass Standorte mit gemeinsamen Markierungssätzen auf jeder der Vorrichtungen identifiziert werden.

Description

  • TECHNISCHES GEBIET
  • Diese Anmeldung betrifft im Allgemeinen Systeme und Verfahren zum Identifizieren von Standorten mit Markierungen.
  • ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
  • Viele Fahrzeuge beinhalten ein System, das Richtungsanweisungen und Streckenführung für die Fahrzeugführer bereitstellt. Das System kann dazu konfiguriert sein, eine aktuelle Position auf einer Karte darzustellen. Die Systeme ermöglichen den Eintrag von Adressen, um Zielorte festzulegen. Der Adresseneintrag erfordert häufig die Kenntnis von Hausnummer, Straßennamen und Namen der Stadt. In vielen Fällen kann es sein, dass der Fahrzeugführer keine genaue Kenntnis der Adressen der gewünschten Zielorte hat.
  • KURZDARSTELLUNG
  • Ein Fahrzeug beinhaltet eine Steuerung, die programmiert ist, um einen oder mehrere Markierungssätze zu generieren, die eine Beziehung zwischen einem Zielort und einer erlernten Standortmarkierung ausdrücken und auf Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, beruhen, die Markierungssätze an den Benutzer zu kommunizieren und eine Fahrtunterstützung auf Grundlage eines ausgewählten Markierungssatzes, der durch den Benutzer gewählt wird, bereitzustellen.
  • Die erlernte Standortmarkierung kann eine Bezeichnung sein, die mit einem zuvor erlernten und identifizierten Standort verknüpft ist. Die Markierungssätze können eine relative Positionsbeziehung zwischen einem mit dem Zielort verknüpften Standort und einem mit der erlernten Standortmarkierung verknüpften Standort ausdrücken. Die Eingaben des Benutzers können Spracheingaben beinhalten, die in eine Abfolge von Wörtern umgewandelt werden, und die Steuerung kann ferner programmiert sein, um die Markierungssätze für den Zielort so zu generieren, dass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten. Die Markierungssätze können eines oder mehrere von einer Präposition, einer Bezeichnung, einem Namen einer Person, einer erlernten Standortmarkierung, einem Aktivitätstyp, einem Symbol und relevanten Standortmarkierungen beinhalten, die zusammen den Zielort gemäß erlernten Präferenzen des Benutzers beschreiben. Die Steuerung kann ferner programmiert sein, um die Markierungssätze zur Anzeige auf Grundlage einer relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen, die in zuvor ausgewählten Markierungssätzen beinhaltet sind, zu ordnen, sodass Markierungssätze, die Wörter und Wortfolgen mit größerer relativer Häufigkeit beinhalten, früher dargestellt werden. Die Steuerung kann ferner programmiert sein, um den Zielort und die Markierungssätze in einer Ferndatenbank zu verwalten, auf die über ein Netzwerk durch Anwendungen zugegriffen werden kann, die auf anderen Vorrichtungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, ausgeführt werden, sodass die Anwendungen den Zielort mit den Markierungssätzen, die durch die Steuerung generiert werden, identifizieren. Die Steuerung kann ferner programmiert sein, um Markierungsdaten, die von anderen Benutzern gesammelt werden, zu empfangen und die Markierungssätze auf Grundlage der Markierungsdaten zu generieren. Die Steuerung kann ferner programmiert sein, um die Markierungssätze über eine Anzeige zu kommunizieren.
  • Ein Verfahren beinhaltet Identifizieren eines Standorts mit einer Vielzahl von Markierungssätzen, die eine Beziehung zwischen dem Standort und einer Basisstandortmarkierung ausdrückt. Das Verfahren beinhaltet ferner Erlernen der Markierungssätze gemäß der relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers. Das Verfahren beinhaltet ferner Kommunizieren der Markierungssätze an den Benutzer und Empfangen einer Eingabe von dem Benutzer, um einen der Markierungssätze auszuwählen.
  • Das Verfahren kann ferner Umwandeln von Spracheingaben in eine Abfolge von Wörtern und Ordnen der Markierungssätze für den Standort beinhalten, sodass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten. Das Verfahren kann ferner Verwalten der Markierungssätze in einer Datenbank, auf die über ein Netzwerk zugegriffen werden kann, beinhalten. Das Verfahren kann ferner Zugreifen auf die Datenbank von Anwendungen, die auf mehr als einer Vorrichtung ausgeführt werden, und Anzeigen von Standortinformationen in den Anwendungen unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank beinhalten, sodass der Standort mit den gleichen Markierungssätzen in jeder der Anwendungen identifiziert wird. Das Verfahren kann ferner Empfangen von Markierungsdaten von einem Server, der mit dem Netzwerk verbunden ist, und Konstruieren mindestens eines der Markierungssätze gemäß den Markierungsdaten beinhalten. Das Verfahren kann ferner Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer beinhalten, indem Markierungssätzen, die Wörter und Wortfolgen mit einer größeren relativen Häufigkeit des Auftretens in vorherigen Auswahlen und Benutzereingaben beinhalten, eine höhere Priorität zugewiesen wird. Das Verfahren kann ferner Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer beinhalten, indem Markierungssätzen, die an den Benutzer kommuniziert, aber durch den Benutzer nicht ausgewählt wurden, eine niedrigere Priorität zugewiesen wird.
  • Ein System beinhaltet eine Datenbank, eine erste Steuerung, die programmiert ist, um Standorte mit Markierungssätzen zu identifizieren, die eine Beziehung zwischen den Standorten und einer Basisstandortmarkierung ausdrücken und gemäß Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, erlernt sind, und Standort und zugehörige Markierungssätze in der Datenbank zu speichern, und eine zweite Steuerung, die Zugriff auf die Datenbank hat und programmiert ist, um Standorte unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank zu identifizieren.
  • Die zweite Steuerung kann ferner programmiert sein, um Markierungssätze für Standorte gemäß einer Zusammensetzung bestehender Markierungssätze unter Verwendung von Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, zu erlernen und die Standorte und zugehörige Markierungssätze in der Datenbank zu speichern. Die Markierungssätze können eines oder mehrere von einer Präposition, einem mit den Standorten verknüpften Symbol, einer mit den Standorten verknüpften Kategoriebezeichnung, einem mit den Standorten oder der Basisstandortmarkierung verknüpften Namen einer Person oder einem mit den Standorten verknüpften Eigennamen beinhalten. Die zweite Steuerung kann programmiert sein, um eine Vielzahl von Anwendungen auszuführen und die Anwendungen können programmiert sein, um einen Standort unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank zu identifizieren, sodass jede der Anwendungen den Standort mit einem gleichen Markierungssatz identifiziert.
  • Figurenliste
    • 1 ist eine mögliche Konfiguration eines Fahrzeugs, das ein Fahrtunterstützungssystem beinhaltet.
    • 2A ist ein Beispiel einer Eingaberaum-Codierungstabelle und einer Zuordnung zu Standorttabellen und kategorie- und wortbasierten Tabellen.
    • 2B ist ein Beispiel einer Zuordnung zu kategorie- und wortbasierten Tabellen.
    • 3 ist eine Grafik, die ein kombiniertes Verteilungsprofil für zwei separate Eingaben abbildet.
    • 4 ist ein Beispiel einer Karte, die mögliche Zielorte beinhaltet.
    • 5 ist ein Beispiel einer Anzeige zum Eingeben von Markierungen zum Generieren eines Markierungssatzes.
    • 6 ist ein Ablaufplan für einen mögliche Abfolge von Vorgängen für ein System.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • Hierin sind Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die offenbarten Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und andere Ausführungsformen verschiedene und alternative Formen annehmen können. Die Figuren sind nicht notwendigerweise maßstabsgetreu; einige Merkmale können stark vergrößert oder verkleinert sein, um Details bestimmter Komponenten zu zeigen. Daher sollen hierin offenbarte konkrete strukturelle und funktionale Details nicht als einschränkend ausgelegt werden, sondern lediglich als repräsentative Grundlage dienen, um den Fachmann zu lehren, die vorliegende Erfindung auf unterschiedliche Weise einzusetzen. Wie der Durchschnittsfachmann nachvollziehen kann, können verschiedene mit Bezug auf eine beliebige der Figuren veranschaulichte und beschriebene Merkmale mit Merkmalen kombiniert werden, die in einer oder mehreren anderen Figuren veranschaulicht sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit veranschaulicht oder beschrieben sind. Die Kombinationen aus veranschaulichten Merkmalen stellen repräsentative Ausführungsformen für typische Anwendungen bereit. Verschiedene Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung vereinbar sind, könnten jedoch für bestimmte Anwendungen oder Umsetzungen wünschenswert sein.
  • Ein Navigations- und Fahrtunterstützungssystem wird hierin offenbart, das die Formulierung von Standorten und prognostizierten Zielorten für Benutzer verbessert. Standorte können als Sätze ausgedrückt werden, die widerspiegeln, wie der Benutzer üblicherweise Standorte ausdrückt. Standorte können so ausgedrückt werden, wie sie relativ zu bekannten oder häufig aufgesuchten Standort liegen. Das System stellt eine natürlichere Art und Weise des Anzeigens und Eingebens von Standorten und Zielorten bereit und spiegelt natürlicher wider, wie ein Benutzer auf Standorte Bezug nimmt. Ein zusätzlicher Nutzen des Systems liegt darin, dass die Sätze über Vorrichtungen und Anwendungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, hinweg verfügbar sind. Dies ermöglicht die gleichen Sätze, um Standorte mit einer beliebigen Vorrichtung, wie etwa Fahrzeuge, Telefone, Tablets und Computer, zu beschreiben. Das Erlernen der mit den Standorten verknüpften Sätze kann auf allen Vorrichtungen stattfinden, wodurch die Lerngeschwindigkeit verbessert werden kann. Das System stellt zudem eine Schnittstelle bereit, die ein manuelles Markieren von Standorten durch den Benutzer erleichtert.
  • 1 bildet eine mögliche Anordnung von Komponenten für ein Fahrzeugnavigations- und Fahrtunterstützungssystem 100 ab. Das System 100 kann teilweise durch Komponenten in einem Fahrzeug 102 umgesetzt werden. Das Fahrzeug 102 kann mindestens eine Fahrzeugsteuerung 103 beinhalten. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann zumindest einen Teil des Betriebs des Systems 100 steuern. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, eine fahrzeuginterne Verarbeitung von Befehlen und Routinen zuzulassen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann sowohl nicht-dauerhafte als auch dauerhafte Speicherelemente beinhalten. Der nicht-dauerhafte Speicher kann zum Beispiel einen Direktzugriffsspeicher (random access memory - RAM) beinhalten und der dauerhafte Speicher kann einen Flash-Speicher beinhalten. Nicht-transitorischer Speicher kann sowohl dauerhaften Speicher als auch RAM beinhalten. Im Allgemeinen kann dauerhafter Speicher alle Speicherformen beinhalten, die Daten erhalten, wenn ein Computer oder eine andere Vorrichtung abgeschaltet wird. Diese beinhalten unter anderem Festplattenlaufwerke (HDD), Compact Disc (CD), digitale Videodisc (DVD), Magnetbänder, Festkörperlaufwerke, tragbare Universal Serial Bus (USB)-Laufwerke und jede beliebige andere geeignete Form von dauerhaftem Speicher. Es sei angemerkt, dass die hierin beschriebenen Funktionen auch in getrennten Steuerungen, die miteinander in Kommunikation stehen, umgesetzt sein können.
  • Das Fahrzeug 102 kann eine Vorrichtung 124 des globalen Positionsbestimmungssystems (GPS) beinhalten. Die GPS-Vorrichtung 124 kann dazu konfiguriert sein, Signale von GPS-Satelliten zu empfangen und Positionskoordinaten zu generieren, die der derzeitigen Position des Fahrzeugs 102 entsprechen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann eine oder mehrere Schnittstellen beinhalten, um mit der GPS-Vorrichtung 124 zu kommunizieren.
  • Das Fahrzeug 102 kann eine Benutzerschnittstelle 104 beinhalten. Die Benutzerschnittstelle 104 kann eine Anzeigeeinheit, wie etwa eine Flüssigkristallanzeige (liquid-crystal display - LCD), beinhalten. Ferner kann die Anzeigeeinheit eine Berührungsbildschirmanzeige sein, die dazu konfiguriert ist, eine Eingabe auf Grundlage einer Berührungsposition auf einem Anzeigebildschirm bereitzustellen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann eine Anzeigemodulschnittstelle beinhalten, um die Darstellung von Grafikelementen auf dem Bildschirm zu ermöglichen und eine Eingabe von dem Bildschirm zu empfangen. Die Benutzerschnittstelle 104 kann ferner Schalter und/oder Tasten beinhalten, um Eingaben für die Fahrzeugsteuerung 103 bereitzustellen. Zum Beispiel können die Tasten in einigen Konfigurationen neben dem Bildschirm angeordnet sein, um eine Auswahl von Eingabeelementen, die in einer benachbarten Position auf dem Bildschirm dargestellt werden, zu ermöglichen. In einigen Konfigurationen können sich einige der Schalter und/oder Tasten an einem Lenkrad befinden.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann eine Schnittstelle beinhalten, um eine Audioeingabe von einem Spracheingabesystem 129 (z. B. Mikrofon) zu empfangen und eine Audioausgabe an einem oder mehreren Lautsprechern 113 bereitzustellen. Wenngleich dies nicht gezeigt ist, können zahlreiche der Fahrzeugkomponenten und Hilfskomponenten, die mit der Fahrzeugsteuerung 103 in Kommunikation stehen, ein Fahrzeugnetzwerk (wie etwa unter anderem einen Controller-Area-Network-(CAN-)Bus, einen Local-Interconnect-Network-(LIN-)Bus, einen Media-Oriented-System-Transport-(MOST-)Bus, einen Ethernet-Bus oder einen FlexRay-Bus) verwenden, um Daten an die und von der Fahrzeugsteuerung 103 (oder Komponenten davon) weiterzuleiten.
  • Das Fahrzeug 102 kann ein fahrzeuginternes Modem 163 mit einer Antenne beinhalten, um einen Fahrzeug-Mast-Kommunikationspfad direkt mit einem Mobilfunkkommunikationsmast 157 zur Kommunikation mit einem Netzwerk 161 einzurichten. Als ein nicht einschränkendes Beispiel kann es sich bei dem Modem 163 um ein USB-Mobilfunkmodem und bei dem Fahrzeug-Mast-Kommunikationspfad um Mobilfunkkommunikation handeln. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann ein Betriebssystem implementieren, das eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (application programming interface - API) zum Kommunizieren mit Modemanwendungssoftware beinhaltet. Zwischen der Fahrzeugsteuerung 103 und dem Netzwerk 161 können Daten zum Beispiel durch Verwendung eines Datentarifs, Data-over-Voice oder Dualtonmultifrequenz-(DTMF-)Tönen kommuniziert werden, die mit dem fahrzeuginternen Modem 163 verknüpft sind. Bei der Data-over-Voice-Konfiguration kann eine Technik umgesetzt werden, die als Frequenzmultiplexverfahren bekannt ist, wenn der Besitzer des fahrzeuginternen Modems 163 bei gleichzeitiger Datenübertragung über die Schnittstelle sprechen kann. Zu anderen Zeiten, wenn die Vorrichtung nicht anderweitig im Einsatz ist, kann die gesamte Bandbreite (in einem Beispiel 300 Hz bis 3,4 kHz) für die Datenübertragung verwendet werden. Wenngleich das Frequenzmultiplexen bei der analogen Mobilfunkkommunikation zwischen dem Fahrzeug 102 und dem Netzwerk 161 geläufig sein kann und nach wie vor verwendet wird, wurde es weitgehend durch Hybride von Codemultiplexverfahren (Code Domain Multiple Access - CDMA), Zeitmultiplexverfahren (Time Division Multiple Access - TDMA), Raummultiplexverfahren (Space-Division Multiple Access - SDMA) zur digitalen Mobilfunkkommunikation ersetzt, darunter unter anderem das orthogonale Frequenz-Multiplexverfahren (Orthogonal Frequency-Division Multiple Access - OFDMA), das statistisches Zeitdomänenmultiplexen beinhalten kann. Hierbei handelt es sich insgesamt um Standards, die mit der International Telegraph Union (ITU) International Mobile Telecommunication (IMT) 2000 (3G) konform sind und Datenübertragungsgeschwindigkeiten von bis zu 2 Mbps für stationäre oder laufende Benutzer und 385 Kbps für Benutzer in einem sich bewegenden Fahrzeug bieten. 3G-Standards werden aktuell durch IMT-Advanced (4G) ersetzt, welcher 100 Mbps für Benutzer in einem Fahrzeug und 1 Gbps für stationäre Benutzer bietet. Wenn der Benutzer einen Datentarif hat, der mit dem fahrzeuginternen Modem 163 verknüpft ist, besteht die Möglichkeit, dass der Datentarif eine Breitbandübertragung ermöglicht und das System eine wesentlich größere Bandbreite nutzen könnte (wodurch sich die Datenübertragungsgeschwindigkeit erhöht).
  • Das Fahrzeug 102 kann eine Vorrichtung 173 eines drahtlosen lokalen Netzwerks (LAN) beinhalten, die beispielsweise (und ohne Einschränkung) über ein 802.11g-Netzwerk (d. h. WiFi) oder ein WiMax-Netzwerk kommunizieren kann. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann mit dem Netzwerk 161 unter Verwendung der fahrzeugbasierten drahtlosen LAN-Vorrichtung 173 verbunden sein, die zum Beispiel eine(n) WiFi-(IEEE 802.11-)Sendeempfänger/Antenne nutzt. Dies kann der Fahrzeugsteuerung 103 ermöglichen, sich mit dem Netzwerk 161 zu verbinden, das sich in der Reichweite der Netzwerkvorrichtung 173 befinden kann. In einigen Konfigurationen können die Netzwerkvorrichtung 173 und das Modem 163 als eine integrierte Einheit kombiniert sein. Jedoch können hierin zu beschreibende Merkmale auf Konfigurationen anwendbar sein, bei denen die Module separat oder integriert sind. Das System 100 kann ferner das fahrzeuginterne Modem 163 oder die Netzwerkvorrichtung 173 nutzen, um mit der Cloud oder dem Netzwerk 161 zu kommunizieren.
  • Das Fahrzeug 102 kann ferner eine fahrzeuginterne Datenbank 210 beinhalten, die dazu konfiguriert ist, systembezogene Informationen zu speichern. Die fahrzeuginterne Datenbank 210 kann nicht-flüchtige Speicherelemente zum Speichern von Daten beinhalten. Die nicht-flüchtigen Speicherelemente können Teil der Fahrzeugsteuerung 103 sein oder können eine externe Speichervorrichtung sein. Zum Beispiel kann die fahrzeuginterne Datenbank 210 Karten und Standortdaten für das System 100 speichern. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann mit Spracherkennungsalgorithmen programmiert sein, um gesprochene Wörter in Text zu übersetzen, der durch die Fahrzeugsteuerung 103 verarbeitet werden kann. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um Streckenführungsanweisungen zu einem Zielort zu generieren. Die Streckenführungsanweisungen können dem Benutzer über die Benutzerschnittstelle 104 und/oder den Lautsprecher 113 bereitgestellt werden. Das System 100 kann die aktuelle Position des Fahrzeugs 102 auf Grundlage von Eingaben von der GPS-Vorrichtung 124 verfolgen.
  • Ein Fernserver 212 kann an das Netzwerk 161 gekoppelt sein. Der Fernserver 212 kann eine Ferndatenbank 214 verwalten. Die Ferndatenbank 214 kann Daten von der fahrzeuginternen Datenbank 210 beinhalten. Zusätzlich kann die Ferndatenbank 214 Informationen von anderen Benutzern beinhalten, einschließlich aus der Crowd entnommene Daten. Der Fernserver 212 kann dazu konfiguriert sein, Daten von vielen Benutzern zu sammeln, um den einzelnen Benutzern Daten bereitzustellen. Die bereitgestellten Daten können so gesammelt werden, dass keine Informationen des einzelnen Benutzers identifiziert werden können. Zum Beispiel können Wörter und/oder Sätze von einer Vielzahl von Benutzern empfangen werden. Vor dem Sammeln der Daten können Benutzeridentifizierungsinformationen aus den Daten entfernt oder isoliert werden. Die Informationen können zwischen der fahrzeuginternen lokalen Datenbank 210 und der Ferndatenbank 214 kopiert werden.
  • Der Benutzer kann eine entfernte Vorrichtung 216 betreiben. Die entfernte Vorrichtung 216 kann ein Mobiltelefon, ein Tablet oder eine ähnliche Vorrichtung sein. Die entfernte Vorrichtung 216 kann eine Steuerung oder eine andere Rechenvorrichtung beinhalten, die mit Speicher, Anweisungsausführungsfähigkeit, dauerhaftem und nicht-dauerhaftem Speicher und Eingabe-/Ausgabefähigkeit zum Betreiben verbundener Hardwarekomponenten konfiguriert ist. Die entfernte Vorrichtung 216 kann mit Kommunikationsfähigkeit (z. B. WiFi-Schnittstelle) und Verarbeitungsfähigkeit konfiguriert sein, um Anwendungen durchzuführen oder auszuführen. Die entfernte Vorrichtung 216 kann mit dem Netzwerk 161 in Kommunikation stehen. Die Kommunikation kann drahtgebunden und/oder drahtlos erfolgen. Die entfernte Vorrichtung 216 kann ein Betriebssystem beinhalten und dazu konfiguriert sein, eine erste Anwendung 218 und eine zweite Anwendung 220 auszuführen. Die erste Anwendung 218 und die zweite Anwendung 220 können Softwareprogramme sein, die durch die entfernte Vorrichtung 216 ausgeführt werden. Die erste Anwendung 218 und die zweite Anwendung 220 können Standort- oder Zielortreferenzen beinhalten. Zum Beispiel können die erste Anwendung 218 und die zweite Anwendung 220 Navigations- und/oder Kartenanwendungen sein. Die entfernte Vorrichtung 216 (und die erste Anwendung 218 und die zweite Anwendung 220) können über den Fernserver 212 Zugriff auf die Ferndatenbank 214 haben. In einigen Konfigurationen kann die entfernte Vorrichtung 216 eine lokale Kopie der fahrzeuginternen Datenbank 210 und/oder der Ferndatenbank 214 verwalten. Zum Beispiel kann die entfernte Vorrichtung 216 ausreichende dauerhafte Speicherressourcen beinhalten, um eine Kopie der Datenbank lokal auf der entfernten Vorrichtung 216 zu speichern.
  • Das System 100 kann dazu konfiguriert sein, einen Eintrag eines Zielorts durch den Benutzer zu ermöglichen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die durch den Benutzer eingetragenen Informationen über die Benutzerschnittstelle 104 und/oder das Mikrofon 129 empfangen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 dazu konfiguriert sein, eine Sprach- oder Tastatureingabe eines Standorts oder Zielorts zu ermöglichen, um Streckenführungsanweisungen und streckenbezogene Statistiken zu generieren. Der Standort kann als eine Adresse in das System 100 eingetragen werden. In einigen Konfigurationen kann der Zielort von der Benutzerschnittstelle 104 empfangen werden. Die Benutzerschnittstelle 104 kann eine Tastatur auf der Benutzerschnittstelle (z. B. Berührungsbildschirm) anzeigen, durch die der Zielort durch den Benutzer eingetippt werden kann. In einigen Konfigurationen kann der Zielort durch ein Spracherkennungssystem empfangen werden, das das Mikrofon 129 und durch die Fahrzeugsteuerung 103 ausgeführte Spracherkennungsalgorithmen beinhaltet. Das Spracherkennungssystem kann dazu konfiguriert sein, eine Spracheingabe über das Mikrofon 129 zu empfangen und die Spracheingabe in Text umzuwandeln. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um eine Kartenanwendung auszuführen, die Adressen in Geokoordinaten umwandelt. Die Geokoordinaten können in Breitengrad und Längengrad ausgedrückt sein, die kompatibel mit GPS-Koordinaten sind. Die Adressen können ferner mit einem Standortnamen markiert sein. Wenn zum Beispiel der Standort mit einem Geschäft verknüpft ist, kann die Adresse mit dem Geschäftsnamen markiert oder bezeichnet sein. Die Markierung kann die Bezeichnung definieren, die auf einer Karte oder in einer Liste auf einem Anzeigebildschirm dargestellt wird. Die Markierung oder Bezeichnung kann mit den Standortkoordinaten verknüpft und in der fahrzeuginternen Datenbank 210 gespeichert sein.
  • Es kann sein, dass der Fahrer den Namen eines Geschäfts, aber nicht die Adresse kennt. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann den Geschäftsnamen als Benutzereingabe empfangen und kann eine Liste von Adressen, die mit dem Geschäftsnamen verknüpft sind, an die Benutzerschnittstelle 104 ausgeben. Bei einem Geschäft mit vielen Standorten kann die Liste diejenigen Adressen beinhalten, die am nächsten zum derzeitigen Standort sind. Die Liste kann dargestellt werden, um dem Benutzer zu ermöglichen, einen gewünschten Standort zu wählen.
  • Die Liste kann nach Entfernung zum derzeitigen Standort sortiert oder geordnet sein. Der Benutzer kann die Liste einsehen, um den gewünschten Standort auszuwählen. Zum Beispiel kann die Liste auf einem Berührungsbildschirm der Benutzerschnittstelle 104 angezeigt werden und kann die Benutzerauswahl von den Bildschirmkoordinaten erlangt werden, indem das gewünschte Listenelement berührt wird. Die Listenelemente können als Adressen gezeigt werden, die eine Straßenadresse, einen Straßennamen und eine Stadt beinhalten. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann zudem die Liste als Audioausgabe an den Lautsprecher 113 ausgeben.
  • Durch die Fortschritte beim maschinellen Lernen ist es möglich, einen Zielort eines Fahrers zu prognostizieren. Der Zielort kann für Streckenführung und/oder Fahrtunterstützung verwendet werden. Die Streckenführung kann Generieren eines Satzes von Anweisungen zum Führen des Benutzers von einem derzeitigen Standort zu dem Zielort beinhalten. Fahrtunterstützungsmerkmale können Vorschlagen optimaler Strecken auf Grundlage von Verkehrsinformationen beinhalten. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 ein Verkehrsmanagementmerkmal umsetzen, das dazu konfiguriert ist, starken Verkehr in der derzeitigen Fahrtrichtung zu erkennen und eine alternative Strecke zu dem erwarteten Zielort vorzuschlagen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, einen nächsten Zielort auf Grundlage früherer Zielorte zu prognostizieren. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann Standorte, die zuvor aufgesucht wurden, speichern. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann einen Standort (z. B. als GPS-Koordinaten) bei jedem Ausschaltvorgang der Zündung speichern. Wenn der Zündschlüssel in die AUS-Position gedreht wird, kann die Fahrzeugsteuerung 103 die derzeitigen GPS-Koordinaten aufzeichnen und in den nicht-flüchtigen Speicher speichern. Die GPS-Koordinaten können mit zuvor gespeicherten Koordinaten verglichen werden, um Zielortdaten zu sammeln. Zum Beispiel kann ein mit einem Satz von GPS-Koordinaten verknüpfter Zähler jedes Mal hochgesetzt werden, wenn die Fahrzeugsteuerung 103 ein Zündungsausschaltereignis an dem Standort erkennt. Die prognostizierten Zielorte können auch auf Grundlage von Tag und Zeit bestimmt werden. Frühere Zielorte könnten mit einem Tag und einer Zeit verknüpft sein. Zum Beispiel können viele Fahrer einen vorhersehbaren Fahrtzeitplan aufweisen, wie etwa zwischen Zuhause und Arbeit. Die Start- und Endzeit für solche Fahrten können vorhersehbar sein. Ein Fahrer mit einem regelmäßigen Zeitplan kann zusätzliche vorhersehbare Zielorte (z. B. Sportstudio, Kinderhort) aufweisen. Die Datum- und Zeitinformationen können zusammen mit dem Start- und Endstandort der Fahrt gespeichert werden.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann frühere Zielorte und zugehörige Daten in der fahrzeuginternen Datenbank 210 für einen späteren Abruf speichern. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, den nächsten Zielort auf Grundlage der zuvor erlernten Streckendaten zu prognostizieren. Zum Beispiel können die früheren Streckendaten zeigen, dass das Fahrzeug 102 an Wochentagen ab 17 Uhr von der Arbeit nach Hause gefahren wird. Wenn das Fahrzeug 102 an einem Wochentag um 17 Uhr gestartet wird und der aktuelle Standort als der Arbeitsplatz identifiziert wird, besteht eine große Wahrscheinlichkeit, dass der Zielort Zuhause ist. Der Fahrzeugführer kann davon profitieren, da das System 100 in der Lage sein kann, den Bediener mit minimaler Handlung des Bedieners zum nächsten Zielort zu leiten und/oder ihn zu unterstützen. Auch wenn der Fahrer den Weg zum Zielort möglicherweise bereits kennt, kann das System die Streckenführung auf Grundlage von Verkehrsbedingungen verbessern. Wenn zum Beispiel der Verkehr an einem Tag besonders stark ist, kann das System 100 eine alternative Strecke mit weniger Verkehr vorschlagen.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um eine Anzahl von Basisstandorten zu erlernen. Basisstandorte können vorbestimmte Zielorte, wie etwa Arbeit und Zuhause, sein. Basisstandorte können auch als häufige Zielorte definiert sein. Die Basisstandorte können zudem Schulen, Sportstudios und/oder Tagespflegeeinrichtungen beinhalten. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann einen Zielort als einen Basisstandort kennzeichnen, wenn der Zielort mindestens eine vorbestimmte Anzahl von Malen aufgesucht wurde. Basisstandorte können auch durch den Benutzer eingegeben werden. Die Benutzerschnittstelle 104 kann zum Beispiel eine Möglichkeit bereitstellen, standardmäßige Basisstandorte, wie etwa Arbeit und Zuhause, einzutragen. In einigen Konfigurationen kann das System 100 eine beliebige Anzahl von benutzerdefinierbaren Basisstandorten unterstützen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um mit diesen Standorten verknüpfte Adressen zu empfangen, die durch den Benutzer über die Benutzerschnittstelle 104 eingetragen werden. In einigen Konfigurationen kann der Benutzer eine Bezeichnung/Markierung für den Standort eintragen.
  • Das Kommunizieren der Standorte an den Benutzer ist eine Herausforderung, da der Benutzer im Allgemeinen Adressen und Geokoordinaten nicht flüssig beherrscht. Um die Standorte besser an den Benutzer zu kommunizieren, kann die Fahrzeugsteuerung 103 dazu konfiguriert sein, jeden Standort mit einer aussagekräftigen Bezeichnung zu markieren. Die Schwierigkeit beim Kommunizieren des Standorts liegt darin, Markierungen auszuwählen, die den Standort in einer aussagekräftigen und nützlichen Art und Weise an den Benutzer vermittelt. Es kann vorteilhaft sein, wenn das System 100 einen Standort oder Zielort in Begriffen ausdrücken könnte, mit denen die Benutzer vertraut sind. Zum Beispiel kann es sein, dass Benutzer Adressen eines Zielorts nicht genau kennen, aber die Standorte wiedererkennen können, wenn sie in Bezug auf andere häufig aufgesuchte Standorte (z. B. Basisstandorte) beschrieben werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann mit dem Benutzer mit Begriffen kommunizieren, die auf diese Basisstandorte/Zielorte Bezug nehmen. Zusätzlich zum Kommunizieren prognostizierter Standorte auf diese Art und Weise kann es nützlich sein, dem Benutzer zu ermöglichen, Standorte auf die gleiche Art und Weise auszudrücken, wenn ein Zielort eingetragen wird.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um einen umgekehrten Geocodierungsalgorithmus umzusetzen, der Standorte (z. B. Geokoordinaten) in entsprechende Straßenadressen umwandelt. Leider kennen nicht alle Benutzer die tatsächlichen Straßenadressen von Standorten, die sie häufig aufsuchen. Wenn zum Beispiel ein Parkplatz in Richtung der Rückseite eines Grundstücks liegt, kann es ferner sein, dass der tatsächliche Parkplatz näher an der Straße hinter dem Grundstück als an der Straße, die durch die Adresse spezifiziert wird, liegt. Eine Diskrepanz zwischen Parken/Zielort kann bei Parkhäusern in Innenstädten auftreten. Dadurch führt die Straßenadresse nicht notwendigerweise dazu, den tatsächlichen Standort, den der Benutzer aufsucht, zu identifizieren. Zum Beispiel kann ein Benutzer bevorzugt in einer Parklücke hinter dem tatsächlichen Zielort parken, was Geokoordinaten für eine andere Geschäftsadresse oder andere Straßenadresse hervorbringen kann. In diesen Beispielen kann ein Benutzer, der die tatsächliche Adresse des Standorts einträgt, zu der tatsächlichen Adresse anstatt, wie gewünscht, zu dem Parkplatz hinter dem Zielort geleitet werden.
  • Das System 100 kann dazu konfiguriert sein, den Namen des nächstgelegenen interessierenden Punkts (point of interest - POI), der mit der Adresse verknüpft ist, zu verwenden. Jedoch parken Personen nicht immer am nächsten zu dem endgültigen Zielort. Es kann sein, dass mehr Plätze vor einem benachbarten Standort verfügbar sind. Der Fahrer kann näher an einem benachbarten Standort als an dem endgültigen Zielort parken. Die Verwendung des nächstgelegenen POI spiegelt nicht unbedingt den aufgesuchten Standort wider.
  • Ein Zweck des Speicherns früherer Zielorte kann sein, die Prognose zukünftiger Zielorte zu erleichtern. Vergangene Zielorte können eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, in der Zukunft aufgesucht zu werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann zusätzliche Informationen zusammen mit den Standortdaten dieser früheren Zielorte speichern. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 Startorte, Startzeiten der Fahrt und Endzeiten der Fahrt, die mit den Standorten verknüpft sind, speichern. Der Benutzer kann ein vorhersehbares Muster des Fahrens von einem Standort zu einem anderen aufweisen. Wenn der Zielortprognosealgorithmus diese Tendenz erkennt, kann die Fahrzeugsteuerung 103 dem Zielort eine größere Gewichtung oder einen größeren Wahrscheinlichkeitsfaktor zuweisen. Eine Vielfalt von Verfahren zum Prognostizieren des Zielorts sind verfügbar. Beispielsweise beschreibt das US-Patent Nr. 9,020,743 , erteilt für Ford Global Technologies, Ltd., dessen Offenbarung durch Bezugnahme hierin mittels Verweis aufgenommen ist, ein solches Prognoseschema. Andere Prognoseschemata sind ebenso möglich.
  • Um das Anzeigen der Standorte für den Benutzer zu verbessern, kann die Fahrzeugsteuerung 103 verschiedene Strategien umsetzen. Die angezeigten Standorte oder Zielorte sollten die Standorte zuverlässig auf eine Art und Weise angeben, die für den Benutzer nützlich ist. Die Verwendung von Strategien für umgekehrte Geocodierung und nächstgelegenen POI führt möglicherweise nicht dazu, dass benutzerfreundliche Markierungen und Bezeichnungen angezeigt werden. Es kann sein, dass Adressen und POI für den Benutzer nicht wiederkennbar sind und somit wenig Nutzen haben. Die Lösung sollte zum Anzeigen aussagekräftiger Markierungen für den Benutzer führen. Die Markierungen können ein Wort, das ein Nomen ist, oder Wörter, die ein Nominalsatz sind, die den Zielort/Standort beschreiben, sein.
  • Das System 100 kann konfigurierbar sein, um dem Benutzer die Option zu ermöglichen, das System 100 vorhersagende Markierungssätze für Standorte generieren zu lassen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 dazu konfiguriert sein, eine Eingabe zu empfangen, die angibt, ob die Option aktiviert oder deaktiviert ist. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, den Eintrag von Markierungssätzen gemäß den Präferenzen des Benutzers zu erleichtern. Mit der Zeit kann die Fahrzeugsteuerung 103 die bevorzugten Markierungen erlernen und die Markierungen beim Identifizieren von Standorten anzeigen und/oder verwenden.
  • Eine mögliche Lösung besteht darin, dem Benutzer zu ermöglichen, Standorte manuell zu markieren. Um eine Markierung mit jedem Standort zu verknüpfen, kann die Fahrzeugsteuerung 103 den Fahrer nach Ankunft an dem Zielort oder zu einem späteren Zeitpunkt befragen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dem Benutzer eine Abfrage anzeigen, die anfordert, dass der Fahrer den endgültigen Zielort mit einer Markierung verknüpft. Als ein Beispiel könnte die Fahrzeugsteuerung 103 POI anzeigen, die sich innerhalb einer vorbestimmten Entfernung von dem Standort befinden, damit der Benutzer sie über die Benutzerschnittstelle 104 auswählt. In anderen Konfigurationen kann das System 100 den Benutzer auffordern, den Standort verbal zu identifizieren oder zu markieren. Unter Verwendung von Spracherkennung kann die Fahrzeugsteuerung 103 die verbale Eingabe in eine Markierung oder Bezeichnung umwandeln und die Markierung oder Bezeichnung mit dem Standort speichern. Jedoch kann dieser Prozess für den Fahrer lästig sein, wenn er häufig durchgeführt wird. Verbesserte Lösungen können den Benutzer dabei unterstützen, aussagekräftige Markierungen zu erzeugen, und/oder die Markierungen automatisch generieren.
  • Das System 100 kann intuitives Benennen (Markieren) von Standorten und Zielorten enthalten. Ferner kann für einige Standorte eine generische Bezeichnung, wie etwa ein Geschäftsname, nicht sehr nützlich sein. Wenn zum Beispiel ein Standort oder Zielort ein Geschäft mit mehreren Standorten ist, kann die generische Bezeichnung nicht geeignet beschreiben, auf welchen der mehreren Standorte Bezug genommen wird. Eine nützlichere Markierung oder Bezeichnung kann eine solche sein, die am engsten damit übereinstimmt, wie sich der Benutzer an den Standort erinnert oder auf diesen zurückgreift. Eine nützlichere Markierungsstrategie kann sein, einen Markierungssatz zu generieren, der mehr Informationen über den Standort in Bezug auf Standorte, mit denen der Benutzer vertraut ist (z. B. die Basisstandorte), bereitstellen. Zum Beispiel kann der Markierungssatz den Standort als relativ zu einem Basisstandort gelegen angeben. Zum Beispiel kann ein Lebensmittelgeschäft als „Lebensmittel nahe Zuhause“ oder „Lebensmittel nahe Arbeit“ referenziert werden, wobei „Zuhause“ und „Arbeit“ Basisstandorte sind. Der Markierungssatz kann andere Arten von Wörtern zusätzlich zu den Nomen beinhalten, um den Standort zu beschreiben. Wenn mehr Basisstandorte erlernt werden, können mehr relationale Markierungssätze genutzt werden. Die Markierungssätze können relevante Standortmarkierungen beinhalten, die zusammen einen Standort gemäß den erlernten Präferenzen des Benutzers beschreiben.
  • Die Standorte können auf viele unterschiedliche Arten beschrieben werden. Die Standorte können als Nomen beschrieben werden. Nomen können einen Eigennamen beinhalten, der einen Namen eines bestimmten Orts beschreibt. Dies kann einen bestimmten Geschäftsnamen beinhalten. Die Nomen können generische Namen oder Beschreibungen beinhalten. Zum Beispiel können generische Beschreibungen für Standorte unter anderem Wörter wie Sportstudio, Arbeit, Zuhause, Schwimmbad, Lebensmittelgeschäft, Strand, Restaurant, Theater, Kino, Buchladen, Musikladen und Museum beinhalten. Die allgemeinen Beschreibungen können auch Verben beinhalten, die als Nomen dienen (z. B. Gerundien). Zum Beispiel können allgemeine Beschreibungen Aktivitäten oder Aktivitätsarten beinhalten, wie etwa Bowlen, Einkaufen, Skifahren und Dinieren. Die generischen Beschreibungen können Kategorien beinhalten, die bestimmte Arten von Standorten angeben können, wie etwa Essen, Unterhaltung, Musik, Bars und Kunst. Bestimmte Standorte können mit einer oder mehreren Kategorien verknüpft sein. Basisstandorte können mit einer Markierung verknüpft sein, die ein Nomen ist. Ein Standort kann auch mit einem Symbol oder Bild verknüpft sein. Das Symbol oder Bild kann grafisch auf der Anzeige abgebildet sein.
  • Der Markierungssatz kann auch eine Präposition beinhalten. Die Präposition kann eine Beziehung zwischen anderen Wörtern in dem Markierungssatz ausdrücken. Präpositionen können Wörter wie nahe, auf, an, nach, vor, zwischen, über, um und hinter beinhalten. Die Verwendung von Präpositionen in dem Markierungssatz kann einen Standort mit einem anderen Standort in Beziehung setzen. Eine weitere nützliche Präposition kann „auf dem Weg zu“ sein und kann verwendet werden, um auf einen bekannten oder Basisstandort (z. B. Zuhause, Arbeit) Bezug zu nehmen. Dies ermöglicht, dass Standorte in Bezug auf bekannte oder identifizierte Standorte (z. B. Zuhause, Arbeit) beschrieben werden. Wenn die Fahrzeugsteuerung 103 mehr Standorte erlernt, können zusätzliche Standorte in relativen Begriffen beschrieben werden. Der Markierungssatz kann eine Beziehung zwischen einem mit dem Zielort verknüpften Standort und einem mit der erlernten Standortmarkierung verknüpften Standort ausdrücken. Der Markierungssatz kann eine relative Positionsbeziehung zwischen einem mit dem Zielort verknüpften Standort und einem mit der erlernten Standortmarkierung verknüpften Standort ausdrücken.
  • Die Standorte können als mit einer Person verknüpft beschrieben werden. Die Person kann durch einen Namen unter Verwendung eines korrekten Nomens beschrieben werden. Die Person kann auch durch beschreibende oder generische Begriffe beschrieben werden, wie etwa Ehefrau, Sohn, Tochter, Ehemann, Kinder, Eltern, Nachbar, Chef, Lehrer, Professor und Mechaniker. Zusätzliche beschreibende Begriffe können ohne Einschränkung verfügbar sein. Die Markierungssätze können eine Verknüpfung eines Standorts mit einer Person beinhalten. Der Markierungssatz kann einen Possessivbegriff beinhalten, um Eigentum oder Verknüpfung mit einem Standort anzugeben. Zum Beispiel kann ein Lebensmittelgeschäft auf „Lebensmittel nahe Arbeit der Ehefrau“ oder „Lebensmittel nahe Zuhause der Eltern“ Bezug nehmen.
  • Das System 100, das wie beschrieben markierte Standorte bereitstellen und auf diese reagieren kann, kann für die Benutzer intuitiver sein. Der Benutzer kann die Standorte unter Verwendung dieser Strategien besser verstehen und vermitteln. Ein Benutzer kann über eine beliebige Anzahl von häufigen Ziel orten verfügen, die das System 100 erlernen und markieren kann. Zu Beginn können primäre Basiszielorte, wie etwa Zuhause und Arbeit, identifiziert werden. Das System 100 kann auch dazu konfiguriert sein, zusätzliche häufige Zielorte mit der Zeit zu erlernen. Zum Beispiel kann das System 100 lernen, dass der Benutzer häufig in ein Sportstudio geht. Das Sportstudio kann als ein Basisstandort beinhaltet und als „mein Sportstudio“ markiert sein und andere nahegelegene Standorte können als „nahe meinem Sportstudio“ referenziert werden. Dies ermöglicht dem Benutzer, Orte in der Nähe seines bevorzugten Sportstudios abzufragen. Zum Beispiel kann ein Benutzer auf dem Weg zum Sportstudio sein und feststellen, dass er an einer Drogerie anhalten muss. Der Benutzer könnte Abfragen wie etwa „Drogerien in der Nähe meines Sportstudios“ oder „Drogerien auf dem Weg zum Sportstudio“ angeben, um eine geeignete Drogerie zu finden.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann auch dazu konfiguriert sein, Symbole und/oder Bildzeichen zu enthalten, um Standorte zu markieren. Zusätzlich können Emojis in dem Markierungsprozess enthalten sein. Die Bildzeichen und Emojis können als Tastaturkürzel verwendet werden und können eine kompaktere Anzeige der Markierungssätze ermöglichen.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, die bevorzugte Art und Weise, wie der Benutzer auf Standorte und/oder Zielorte Bezug nimmt, zu erlernen. Die Benutzerstandortreferenzen können aus vom Benutzer eingetragenen Abfragen bezüglich Standorten abgeleitet werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann aus den manuellen Markierungsaktivitäten des Benutzers selbst lernen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 frühere Wörter und Kategorien, die der Benutzer für frühere manuelle Markierungsaktivitäten verwendet hat, überwachen und speichern. Die Benutzerstandortreferenzen können eine Abfolge von Wörtern sein, die über die Benutzerschnittstelle 104 eingetragen werden (z. B. auf dem Berührungsbildschirm eingetippt oder verbal über Spracherkennung). Zusätzlich können die bevorzugten Benutzerstandortreferenzen aus zuvor ausgewählten prognostizierten Zielorten abgeleitet werden. Mit der Zeit kann die Fahrzeugsteuerung 103 die Art und Weise, wie die Standorte und prognostizierten Zielorte angezeigt werden, auf Grundlage der früheren Auswahlen des Benutzers einstellen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, die Standorte in einer ähnlichen Art und Weise, wie der Benutzer auf Standorte Bezug nimmt, auszudrücken. Somit kann die Fahrzeugsteuerung 103 individuell angepasste Standortreferenzen bereitstellen, abhängig von der Art und Weise, wie jeder Benutzer Standorte identifiziert. Bei einem Fahrzeug mit mehreren Fahrern, die identifiziert werden können (z. B. durch einen Schlüsseltransponder), kann die Fahrzeugsteuerung 103 Standorte unterschiedlich für jeden Fahrer gemäß deren individuellen Präferenzen identifizieren.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um das Markieren von Standorten zu erleichtern. Wenn ein unmarkierter Standort erreicht wird, kann die Fahrzeugsteuerung 103 eine Matrix von Wörtern und/oder Symbolen, die mit dem Standort verknüpft sind, an die Benutzerschnittstelle 104 ausgeben. Die Matrix von Wörtern kann Namen von nahegelegenen Geschäften, Straßen, Kategorien im Zusammenhang mit nahegelegenen Standorten (z. B. Restaurant, Essen) beinhalten. Der Benutzer kann einen Markierungssatz konstruieren, indem er die gewünschten Wörter und Symbole berührt. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die ausgewählten Elemente empfangen und die zugehörigen Markierungen als Markierungssatz für den Standort speichern. Dieses Merkmal wird unter Bezugnahme auf 4 und 5 näher erörtert.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um ein oder mehrere verfolgbare/zerlegbare Maschinenlernmodelle umzusetzen, um einer Abfolge von Wörtern im Hinblick auf Kategorie und Auftreten nachzugehen. Vom Konzept her unterschiedliche Modelle (unterschiedliche Entscheidungsmuster) können aktiviert werden, um die nächstwahrscheinlichen Wörter für jede Kategorie bereitzustellen. Die vom Konzept her unterschiedlichen Modelle können separate Adaptionen durchführen, um vom Konzept her unterschiedliche Benennungskonventionen und -logik zu erfassen. Jedes Modell kann eine unterschiedliche Hierarchie aufweisen, in der Aktivierungsmuster zu vereinfachten Benennungskonventionen und -logik führen können. Die Durchführung jedes einzelnen Modells kann die jeweiligen Auslöseniveaus führen, um sich mit der Zeit anzupassen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann einen gemeinschaftlichen Lernalgorithmus umsetzen, bei dem Ergebnisse von dem genaueren Modell stärker gewichtet werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Benutzerauswahlen empfangen und nutzen, um das Erlernen bevorzugter Wortfolgen zu verstärken.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann unterschiedliche Strategien zum Prognostizieren von Standortmarkierungen umsetzen. Eine erste Strategie kann beinhalten, ein kategoriebasiertes adaptives Makrowmodell (AMM) oder ein verdecktes Markowmodell (HMM) umzusetzen. Das Markowmodell unterstellt Prognosen aus einer bekannten Verteilung (z. B. ein fairer Münzwurf mit einer Verteilung von 50 % Avers und 50 % Revers). Das verdeckte Markowmodell unterstellt Prognosen aus einer von vielen Verteilungen (z. B. ein fairer Münzwurf mit einer Verteilung von 50 % Avers und 50 % Revers und ein unfairer Münzwurf mit einer Verteilung von 60 % Avers und 40 % Revers). Im Falle des HMM werden die Anzahl der verdeckten Zustände (z. B. Anzahl von Münzen) und der Zustand zum Verwenden zu dem Zeitpunkt der Prognose durch die Daten gestützt. Die Strategie kann das Teilen von Wörtern in einem Satz/einer Antwort in Funktionskategorien beinhalten. Zum Beispiel können die Funktionskategorien Personen, generische Deskriptoren, Teiladressen (z. B. Straßenname oder Stadt) und Präpositionen, Bildzeichen und/oder Emojis beinhalten. Die Funktionskategorien können weiter in Unterkategorien unterteilt werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dann ein 1/2/3/N AMM oder HMM nutzen, um die Muster in der Abfolge von Wörtern zu erlernen, die im Hinblick auf die Funktionskategorien auftreten. Der Wert für N kann eine vorbestimmte Zahl sein und die Fahrzeugsteuerung 103 kann 1x1, 2x2 bis zu NxN Matrizes speichern und aktualisieren, wenn der Benutzer mit dem System interagiert. Zum Beispiel können separate Tabellen mit Indizes 1 bis N im Speicher gespeichert werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann Eingaben von früheren Benutzerauswahlen und früheren Benutzereingaben empfangen, die von einer früheren Benutzerinteraktion mit dem System 100 abgeleitet werden.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um Tendenzen und/oder Muster für anfängliche Kategorien, einschließlich einer Abfolge, zu erlernen. Für jeden Eintrag in den Tabellen kann die relative Häufigkeit der Nutzung verfolgt werden. Um die Möglichkeiten beim Erlernen von Wörtern und Kategorien zu verbessern, kann eine vorbestimmte Anzahl von Wörtern und Kategorien verfolgt werden. Die vorbestimmte Anzahl kann ausgewählt sein, um die Reaktionsgeschwindigkeit und die Genauigkeit der Ergebnisse im Gleichgewicht zu halten. Das System kann mit Standardwerten initialisiert werden. Zum Beispiel kann das Erhöhen der vorbestimmten Anzahl die Genauigkeit auf Kosten der Reaktionszeit erhöhen.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann zudem eine wortbasierte AMM- und/oder HMM-Strategie umsetzen. Die wortbasierte Strategie kann sich verändernde (rekursive) Clusterbildung anwenden, um häufige Wörter aus der Beobachtung der Standortmarkierungsaktivitäten zu entnehmen. Die wortbasierte Strategie kann Tendenzen und/oder Muster für anfängliche Wortkonstrukte, einschließlich aller zugehörigen Abfolgen, erlernen. Häufige Standorte, Tag und Zeit können wie mit Intervallcodierung (zum Lernen) behandelt werden und an der Spitze der Hierarchie liegen.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die kategoriebasierte Strategie und die wortbasierte Strategie parallel durchführen. Die kategoriebasierte Strategie und die wortbasierte Strategie können konkurrierende Gestaltungsstrategien sein. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Auslöseniveaus jeder Strategie mit der Zeit anpassen, je nachdem, welche Strategie effizienter funktioniert. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um die Effektivität auf Grundlage der ausgewählten Antwort oder Eingabe zu evaluieren. Gewichtungsfaktoren können mit jeder Strategie verknüpft sein. Wenn zum Beispiel eine Liste angezeigt wird, kann die Strategie, die den ausgewählten Eintrag erzeugt hat, eine erhöhte Gewichtung erhalten. Zukünftige Listen können die Elemente auf Grundlage der Gewichtung ordnen oder priorisieren. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, mit der Zeit zusätzliche Strategien zu beinhalten. In einigen Konfigurationen können zusätzliche Strategien über Softwareaktualisierungen integriert werden. Vereinfachte Strategien können getrennt von der kategoriebasierten Strategie und der wortbasierten Strategie entnommen werden.
  • Als ein Beispiel kann das System 100 dazu konfiguriert sein, drei Prognosen von Wörtern in jeder Kategorie bereitzustellen, und kann dazu konfiguriert sein, mindestens drei Wörter in jeder Kategorie zu verfolgen. Das Verfolgen von mehr als drei Wörtern ermöglicht eine Bewegung in der Rangfolge und kann zulassen, dass neue Wörter mit der Zeit auftauchen. Wörter können auf Grundlage der Benutzerinteraktion mit dem System 100 in ihrer Priorität steigen und fallen. Zum Beispiel können Wörter, die in ausgewählten Einträgen und/oder Eingabesätzen mit einer größeren Häufigkeit vorhanden sind, in der Priorität steigen, während Wörter, die häufig fehlen, in der Priorität fallen können.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann eine Raumcodierungsstrategie umsetzen, die auf Eingaben angewendet wird, bei denen eine numerische Nähe einen Grad an Ähnlichkeit impliziert. Eine feinere Granularität der Partitionen kann zu stärkeren Konditionalinformationen führen und die Lernzeit für jede Partition kann ansteigen. Eine Informationsansammlung kann durchgeführt werden, um Seltenheit zu überwinden und das Wissen zu generalisieren. Jedes Element in der Raumcodierungsstruktur kann mit mehreren Standorten verknüpft sein. Jedes Standortelement der Eingaberaum-Codierungsstruktur kann durch eine andere Tabelle repräsentiert werden. Die Tabelle kann Markierungsinformationen beinhalten, die sich auf jedes der Standortelemente beziehen. Eine mit jedem Standort verknüpfte relative Häufigkeit kann in der Tabelle gespeichert werden. Die aus der kategoriebasierten Strategie abgeleiteten Markierungssätze und Wörter können in der Tabelle gespeichert werden. Die relative Häufigkeit der resultierenden Markierungssätze kann mit der kategoriebasierten Strategie verknüpft sein.
  • Zusätzliche Daten und Informationen, die mit der kategoriebasierten Strategie verknüpft sind, können in der Tabelle gespeichert werden. Die aus der wortbasierten Strategie abgeleiteten Markierungssätze und Wörter können ebenfalls in der Tabelle gespeichert werden. Die relative Häufigkeit der resultierenden Markierungssätze kann mit der wortbasierten Strategie verknüpft sein. Zusätzliche Daten und Informationen, die mit der wortbasierten Strategie verknüpft sind, können ebenfalls in der Tabelle gespeichert werden. Die Tabellen können mit der Zeit mit Ergebnissen von der kategoriebasierten Strategie und der wortbasierten Strategie aktualisiert werden.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann eine Eingaberaum-Codierungsstrategie zum Prognostizieren von Zielorten umsetzen. Die 2A und 2B bilden ein Beispiel von Datenstrukturen 250 zum Umsetzen der Eingaberaum-Codierungsstrategie ab. Die Strategie kann wichtige Kontextinformationen innerhalb vordefinierter Koordinatennetze pflegen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 130 Speicherplatz für ein Koordinatennetz 252 zuweisen, das verwendet wird, um Standort- und Markierungsinformationen in Bezug auf Tag und Zeit zu verfolgen. Eine erste Achse oder ein erster Index 254 kann als ein Tag der Woche bezeichnet sein. Eine zweite Achse oder ein zweiter Index 256 kann mit einer Zeitpartition bezeichnet sein, die ein Zeitintervall innerhalb des Tags repräsentiert. Das Koordinatennetz 252 kann eine zweidimensionale Struktur sein. Jedes Element des Koordinatennetzes 252 kann einem oder mehreren Standorten entsprechen. Jede Zelle kann einem Tag der Woche und einer Zeitspanne entsprechen. Zum Beispiel kann das vordefinierte Koordinatennetz 252 einen vollständigen wöchentlichen Kalender mit vierundzwanzig Zellen definieren, wobei jede Zelle ein vierstündiges Zeitfenster repräsentiert. Die Zeitfenster können nicht-überlappend sein. In einigen Konfigurationen können sich die Zeitfenster überlappen.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, einen aktuellen Tag und eine aktuelle Zeit zu überwachen, um zu bestimmen, auf welche Zelle des Koordinatennetzes 252 zu einer gegebenen Zeit zuzugreifen ist. Eine aktive Zelle 258 kann als die eine oder mehreren Zellen des Koordinatennetzes 252 definiert sein, die dem aktuellen Datum und der aktuellen Zeit entsprechen. Im Falle von überlappenden Zeitfenstern können mehr als eine Zelle zu einer gegebenen Zeit aktiv sein. In dem Beispiel ist die aktive Zelle 258 aktiviert, wenn der aktuelle Tag Donnerstag ist und die Zeit innerhalb der Zeitpartition zwei liegt. Die aktivierte Zelle 258 kann zum Lernen und Standortabruf verwendet werden. Das Lernen kann jeweils in einer Zelle stattfinden. Prognosen können unter Verwendung einer Gewichtungsstrategie für die aktivierten Zellen (z. B. 258) vorgenommen werden, wenn eine oder mehrere Zellen aktiviert sind. Die Verwendung von mehr als einer Zelle für Prognosen kann besser vorhersehbare Ergebnisse bereitstellen und kann fehlende Eingaben und/oder Ungewissheit kompensieren. Das Verwenden mehrerer Zellen ermöglicht zudem Aktivitäten, die in der Nähe von Zeitpartitionsgrenzen auftreten, und ermöglicht dem System, sich mit der Zeit zu entwickeln (z. B. Änderung des Zeitplans). Zusätzlich kompensiert das Verwenden von mehreren Zellen für die Prognose fehlendes Wissen zu Beginn des Lernprozesses. Jedes Koordinatennetzelement kann mehrere Standorte mit Gewichtungsfaktoren aufweisen und jeder der Standorte kann mit mehreren Markierungssätzen verknüpft sein.
  • Jede der Zellen (einschließlich der aktivierten Zelle 258) kann eine zugehörige Standortwechseltabelle 260 definieren. Die Standortwechseltabelle 260 kann die relative Häufigkeit, die mit dem Wechsel von einem Standort zu einem anderen verknüpft ist, definieren. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 die GPS-Koordinaten des derzeitigen Standorts empfangen und die GPS-Koordinaten mit Startorten in der Standortwechseltabelle 260 vergleichen. Wenn eine Übereinstimmung vorliegt, kann die Fahrzeugsteuerung 103 die relative Häufigkeit, die mit einem oder mehreren möglichen Zielorten verknüpft ist, die in der Standortwechseltabelle 260 gespeichert sind, prüfen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann den Standort mit der größten relativen Häufigkeit als wahrscheinlichen Zielort auswählen.
  • Jede der Zellen (einschließlich der aktivierten Zelle 258) kann ferner eine oder mehrere Standortmarkierungstabellen 262 definieren. Jeder in der Standortwechseltabelle 260 definierte Standort kann mit einer Standortmarkierungstabelle 262 verknüpft sein. Die Standortmarkierungstabelle 262 kann Informationen bezüglich Standortmarkierung definieren und speichern. Zum Beispiel kann jede Standortmarkierungstabelle 262 eine oder mehrere zusätzliche Tabellen definieren, die in dem Markierungsprozess verwendet werden. Es sei angemerkt, dass sich die Standortwechseltabellen 260 und die Standortmarkierungstabellen 262 mit der Zeit dynamisch verändern können, wenn mehr Standorte aufgesucht werden und zusätzliche Standorte, Markierungswörter und -sätze erlernt werden. Mit der Zeit können die Tabellen einigermaßen genaue Informationen hinsichtlich der Zielorte und bevorzugten Markierungssätze des Benutzers repräsentieren.
  • Die Standortmarkierungstabelle 262 kann eine Bezugnahme auf eine Kategorietabelle 264 erster Ordnung beinhalten. Neue Kategorien und Wörter können auch durch Crowd-Sourcing, Datamining und/oder Analyse von kumulativen Statistiken von Wörtern, die nicht durch die aktuelle Basis an Wissen abgedeckt sind, erkannt werden. Die Tabelle 264 erster Ordnung kann aufeinanderfolgende Muster der Hauptkategorien definieren, die Personen (PE), generisch (GE), Teiladresse (PA) und Präposition/Bildzeichen/Emoji (PIE) beinhalten können, und kann unter Verwendung eines personalisierten adaptiven Markowmodells (PAMkv) modelliert werden. Die Tabelle 264 erster Ordnung kann Elemente definieren, die die relative Häufigkeit (relative frequency - RF) einer Kategorie, die einer anderen Kategorie folgt, definieren. Durch Beobachten von Benutzerauswahlen und Eingaben über die Zeit kann die relative Häufigkeit aktualisiert werden. Zusätzlich kann die Fahrzeugsteuerung 103 dazu konfiguriert sein, bevorzugte Wortfolgen des Benutzers zu bestimmen. Durch Verwenden dieser Informationen kann die Fahrzeugsteuerung 103 Markierungssätze, die die bevorzugten Wortfolgen des Benutzers verwenden, konstruieren. Mit der Zeit kann die Fahrzeugsteuerung 103 erlernen, auf Standorte in einer Art und Weise, die durch den Benutzer bevorzugt ist, Bezug zu nehmen.
  • Die Tabelle 264 erster Ordnung, in der die nächst wahrscheinliche Wortart auf der vorherigen Wortart (z. B. linke Spalte) beruht. Die Tabelle 264 erster Ordnung kann die Beziehung zwischen zwei aufeinanderfolgenden Wörtern oder Wortarten in einer Abfolge abbilden. Die Standortmarkierungstabelle 262 kann ferner eine Anzahl von Tabellen zweiter Ordnung definieren. In dem Beispiel definiert die Standortmarkierungstabelle 262 eine erste Tabelle 266 zweiter Ordnung, eine zweite Tabelle 268 zweiter Ordnung und eine dritte Tabelle 270 zweiter Ordnung.
  • Die Tabellen zweiter Ordnung können die relative Häufigkeit für das nächste Wort einer ausgewählten Kategorie (z. B. PE) definieren. Die erste Tabelle 266 zweiter Ordnung kann zum Beispiel die relative Häufigkeit von Personennamen, die auftreten, definieren. Die Tabelle kann eine relative Häufigkeit, dass keine Personen erwähnt werden, beinhalten. Die zweite Tabelle 268 zweiter Ordnung kann die relative Häufigkeit für das nächste Wort einer weiteren ausgewählten Kategorie (z. B. GE) definieren. Die dritte Tabelle 270 zweiter Ordnung kann die relative Häufigkeit für das nächste Wort noch einer weiteren ausgewählten Kategorie (z. B. PA) definieren. Es sei angemerkt, dass die Tabelle zweiter Ordnung für jede Kategorie, die definiert ist, definiert werden kann.
  • Zusätzliche Tabellen einer höheren Ordnung können definiert werden. Die Tabellen höherer Ordnung können die Beziehungen zwischen mehr als zwei aufeinanderfolgenden Wörtern definieren. Zum Beispiel kann eine Tabelle höherer Ordnung in der Lage sein, die relative Häufigkeit eines auftretenden Wechsels von PE zu GE, gefolgt von einem Wechsel zu den restlichen Typen, definieren. Eine Tabelle höherer Ordnung kann wenige Einträge aufweisen und es kann länger dauern, sie zu erlernen. Jedoch kann eine Tabelle niedrigerer Ordnung aus einer Tabelle höherer Ordnung erlangt werden. Aufgrund des Speicherplatzes kann die maximale Ordnung der Tabelle als dritte Ordnung oder vierte Ordnung definiert sein.
  • Zusätzliche Tabellen können für jede der Kategorien verwaltet werden. Die Tabellen können mit der Zeit aktualisiert werden, wenn die Fahrzeugsteuerung 103 neue Informationen empfängt oder generiert. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 dazu konfiguriert sein, Spracheingaben oder eingetippte Eingaben für Daten in jeder der Kategorien zu analysieren, um die Tabellen zu aktualisieren. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, die Daten für zuvor referenzierte Wörter und Kategorien zu aktualisieren, und kann Daten für neu referenzierte Wörter und Kategorien in die Tabellen hinzufügen.
  • Die Standortmarkierungstabelle 262 kann ferner eine wortbasierte Tabelle 272 definieren. Die wortbasierte Tabelle 272 kann die relative Häufigkeit eines Worts, das einem anderen Wort folgt, definieren. Die wortbasierte Tabelle kann ein Koordinatennetz definieren, das durch ein erstes Wort und ein nächstes Wort indiziert ist. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann ein nächstes Wort als das Element in der wortbasierten Tabelle 272, das die größte relative Häufigkeit aufweist, prognostizieren. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 das erste Wort identifizieren und jedes Element in einer Zeile, die mit dem ersten Wort verknüpft ist, untersuchen, um das Element mit der größten relativen Häufigkeit zu finden. Das mit der zugehörigen Spalte verknüpfte Wort kann als das wahrscheinliche nächste Wort ausgewählt werden.
  • Die Standortmarkierungstabelle 262 kann ferner eine Matrix definieren, die die Wahrscheinlichkeit von zuerst erscheinenden Kategorien und Wörtern angibt. Den anfänglichen Werten der relativen Häufigkeit für Kategorien kann ein vorbestimmter Wert (z. B. 0,05) zugewiesen sein. Den anfänglichen Werten der relativen Häufigkeit für Kategorien kann ein vorbestimmter Wert (z. B. 0,1) zugewiesen sein.
  • Der Inhalt in der gleichen Kategorie kann durch Erlernen der adaptiven relativen Häufigkeit dieses Inhalts modelliert werden. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 eine Formel für positive/negative Verstärkung umsetzen, die wie folgt beschrieben werden kann: R F o u t c o m e   i , j , k ( t + 1 ) = α R F o u t c o m e   i , j , k ( t ) + ( 1 − α ) R S o u t c o m e   i , j , k ( t )
    Figure DE102019130104A1_0001
    wobei RFoutcome i,j,k eine relative Häufigkeit eines Ergebnisses unter der Voraussetzung eines derzeitigen Zustands ist, j und k Kontextdaten bezüglich der Matrix sind und α ein Koeffizient oder eine Lerngeschwindigkeit ist, der bzw. die kleiner oder gleich eins ist. Zum Beispiel kann j mit einem bestimmten vorhergehenden Wort oder einer bestimmten vorhergehenden Wortkategorie verknüpft sein und kann k mit einem Datum/einer Zeit verknüpft sein. Die j-Werte können konkurrierende Alternativen referenzieren, die Wörter oder Kategorien sein können. Dem RS-Wert kann ein Wert von 0 oder 1 zugewiesen sein. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die relative Häufigkeit berechnen, wenn aktualisierte Informationen empfangen werden. Dem RS-Wert kann ein Wert von eins zugewiesen werden, wenn eine zugehörige Alternative aufgetreten ist. Dem RS-Wert kann ein Wert von null zugewiesen werden, wenn die zugehörige Alternative nicht aufgetreten ist. Die mit anderen j- und k-Werten verknüpften Ergebnisse werden möglicherweise nicht aktualisiert, da die Kontextdaten nicht mit diesen Ergebnissen verknüpft sind. Für eine Alternative, die aufgetreten ist, wird erwartet, dass der RF-Wert ansteigt (positive Verstärkung). Für eine Alternative, die nicht aufgetreten ist, wird erwartet, dass der RF-Wert sinkt (negative Verstärkung). RF-Werte, deren Kontext-j- und k-Parameter nicht mit den aktuellen Parameterwerten zusammenpassen, können unberührt bleiben.
  • Als ein Beispiel ist eine wortbasierte Matrix erster Ordnung in Tabelle 1 abgebildet. Die Matrix der Tabelle 1 kann eine wortbasierte Tabelle, wie vorstehend beschrieben, repräsentieren. Die Koordinatennetzelemente repräsentieren die relative Häufigkeit der Wortfolge, die sich von dem Wort in der Spalte zu dem Wort in der Zeile bewegt. Zum Beispiel kann die relative Häufigkeit des Worts „nahe“ nach dem Wort „Restaurant“ 0,37 betragen. Die Spalten und Zeilen können beobachtete Wörter aus früheren Markierungsereignissen repräsentieren. Tabelle 1: Beispiel Startmatrix
    Restaurant nahe bei
    nahe 0,37 - 0,03
    auf 0,23 0,03 0,01
    Packard 0,20 0,23 0,15
    Zuhause 0,16 0,35 -
    Platt 0,05 0,14 0,27
  • Die Matrix kann aktualisiert werden, wenn zusätzliche Markierungsereignisse generiert werden. Zum Beispiel kann ein Benutzer einen Markierungssatz „Panda nahe Zuhause“ eintragen. Tabelle 2 bildet ein Beispiel der Aktualisierungen der Matrix auf Grundlage des Markierungssatzes ab. Die Matrix kann aktualisiert werden, um aus diesem Markierungsereignis zu lernen. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann programmiert sein, um den Markierungssatz zu analysieren, um die Wortfolge und Wechsel zwischen Wörtern zu erlangen. Eine erste Abfolge kann als „Panda nahe“ definiert werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die wortbasierte Matrix auf Grundlage dieser Abfolge aktualisieren. Dadurch kann eine Spalte hinzugefügt werden, die das Wort „Panda“ beinhaltet. Ferner kann eine anfängliche relative Häufigkeit in die Zelle eintragen werden, die dem Wort „nahe“ entspricht. Zum Beispiel kann der Anfangswert 0,05 betragen. Andere mit Panda verknüpfte Zellen bleiben uninitialisiert, da kein weiteres Vorkommen vorliegt. Eine zweite Abfolge kann als „nahe Zuhause“ definiert werden. Die Wörter „nahe“ und „Zuhause“ erscheinen bereits in der Tabelle mit zugewiesener relativer Häufigkeit. In diesem Beispiel ist der RS-Wert für die Zelle, die „nahe“ und „Zuhause“ entspricht, auf eins gesetzt, während andere RS-Werte auf null gesetzt sind. Die Verwendung von Gleichung (1) führt dazu, dass die relative Häufigkeit für die Spalte „nahe“ verändert wird. Es sei angemerkt, dass die relative Häufigkeit für die Zelle, die „nahe“ und „Zuhause“ entspricht, erhöht wird, während die relative Häufigkeit für andere Zellen in der Spalte verringert wird. Tabelle 2: Beispiel einer Matrix, die auf Grundlage von Markierungsereignis aktualisiert ist
    Restaurant nahe bei Panda
    nahe 0,37 - 0,03 0,05
    auf 0,23 0,0285 0,01 -
    Packard 0,20 0,2185 0,15 -
    Zuhause 0,16 0,3825 - -
    Platt 0,05 0,133 0,27 -
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann dazu konfiguriert sein, in periodischen Intervallen Markierungssätze und Standorte automatisch zu konsolidieren. Die Markierungssätze, auf die am häufigsten zugegriffen wird, können höhere Gewichtungen erhalten. Markierungssätze, auf die am wenigsten häufig zugegriffen wird, können entfernt werden. Wörter und Kategoriedaten können aktualisiert werden, um die Häufigkeit des Gebrauchs widerzuspiegeln. Die Konsolidierung kann auch durch den Benutzer angeregt oder eingeleitet werden.
  • 3 repräsentiert eine Grafik 300 eines möglichen Verteilungsprofils. Eine Verteilung 306 kann als eine Anzahl der Beobachtungen jedes auftretenden X- und Y-Werts definiert sein. Eine relative Häufigkeit (nicht gezeigt) kann mit jeder Kombination von X- und Y-Werten verknüpft sein. Eine marginale Wahrscheinlichkeit von Y 302 und eine marginale Wahrscheinlichkeit von X 304 kann ebenfalls definiert sein. Die marginale Wahrscheinlichkeit von Y 302 kann eine Wahrscheinlichkeit repräsentieren, die mit jedem Y-Wert verknüpft ist. Die marginale Wahrscheinlichkeit von X 304 kann eine Wahrscheinlichkeit repräsentieren, die mit jedem X-Wert verknüpft ist. Die Verteilung kann gegenüber einer Eingabe, die fehlt oder zu gestört ist, marginalisiert oder zerlegt sein. Die Verteilung kann (als gewichtete Summe) kombiniert werden, um Prognosen über eine konditionale oder insgesamt durchschnittliche Art von Prognosen vorzunehmen. Die kombinierte Verteilung kann nach Wunsch weiter zerlegt werden. Das verteilungsbasierte Lernen ermöglichte eine Flexibilität zum Einstellen von Inferenzen bei Genauigkeit und/oder Vorhersehbarkeit.
  • Die relative Häufigkeit kann verwendet werden, um das nächste Wort in einer Abfolge zu prognostizieren. Wenn zum Beispiel das derzeitige Wort in Kategorie PE eingeordnet wird, kann die relative Häufigkeit verwendet werden, um eine Wahrscheinlichkeit zuzuweisen, dass das nächste Wort in der Abfolge in den Kategorien GE, PA und PIE ist. Dies kann dazu verwendet werden, den Markierungssatz als eine Wortfolge zu konstruieren. Die spezifische Wortfolge kann durch die vorstehend bestimmte relative Häufigkeit bestimmt werden. Die Markierungssätze können durch Verwenden der Wörter mit der größten relativen Häufigkeit aufgebaut werden. Mit der Zeit kann die Fahrzeugsteuerung 103 die bevorzugte Reihenfolge und Abfolge von Wörtern und Kategorien des Benutzers erlernen. Durch das Wissen um die bevorzugte Reihenfolge und Wortauswahl kann die Fahrzeugsteuerung 103 Markierungssätze für unterschiedliche Standorte auf eine ähnliche Art und Weise konstruieren.
  • Das System 100 kann dazu konfiguriert sein, aus der Crowd gewonnene latente Muster zu verwenden, um das Lernen des Systems auszuweiten. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 Markierungsdaten empfangen, die von anderen Benutzern gesammelt werden. Aus der Crowd gewonnene Muster können Wörter und Kategorien beinhalten, die durch die derzeitige Basis an Wissen nicht abgedeckt sind. Die aus der Crowd gewonnenen Daten können dabei helfen auszudrücken, wie man Standorte mit gewissen Basisstandorten in Beziehung setzt. Zum Beispiel kann ein Markierungssatz als „Fordhändler nahe Zuhause“ ausgedrückt werden. Aus der Crowd gewonnene Daten können verwendet werden, um auszudrücken, wie man einen Standort mit geografischen Bereichen, wie etwa Städte, Straßen, in Beziehung setzt. Zum Beispiel kann ein Markierungssatz als „Fordhändler in Dearborn“ oder „Fordhändler auf der Hauptstraße“ ausgedrückt werden. Die aus der Crowd gewonnenen Muster können auch dabei helfen auszudrücken, wie man Standorte mit bestehenden in Beziehung setzt. Die aus der Crowd gewonnenen Muster können verwendet werden, um anfängliche Markierungssätze aufzubauen, wenn wenige oder keine Lerndaten verfügbar sind. Mit der Zeit werden die individuellen Präferenzen offenkundig und die Markierungssätze können sich mit der Zeit verändern, um die Präferenzen des einzelnen Benutzers widerzuspiegeln.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann mehrere Markierungssätze für einen einzelnen Standort ermöglichen. Ein Standort kann durch mehrere Markierungssätze beschrieben werden. Zum Beispiel kann ein Standort als „Fordhändler nahe Zuhause“, „Fordhändler auf der Hauptstraße“ oder „Fordhändler in Dearborn“ markiert sein. Die Fahrzeugsteuerung 130 kann einen Selbstbereinigungsmechanismus beinhalten, bei dem Namen für den gleichen Standort gelöscht werden, wenn die Markierungssätze zu ähnlich sind. Es kann bevorzugt sein, Markierungssätze, die sich maximal voneinander unterscheiden, zu behalten. Dies hilft dabei sicherzustellen, dass die mit einem Standort verknüpften Markierungen gewisse Unterschiede aufweisen. Markierungssätze, die nicht verwendet werden oder eine geringe relative Häufigkeit des Gebrauchs aufweisen, können aus der fahrzeuginternen Datenbank 210 gelöscht werden. Wenn Markierungen gelöscht werden, kann die Häufigkeit des Gebrauchs der gelöschten Markierung in die Häufigkeit des Gebrauchs der naheliegendsten Markierung aufgenommen werden. Das Löschen eines konkreten Markierungssatzes kann Zusammenführen der Daten, die mit dem Markierungssatz verknüpft sind, in einen ähnlichen oder verwandten Markierungssatz beinhalten.
  • Das System 100 kann eine Kombination aus Anwendungs-/Clouddienst-/Personenprofilen beinhalten, sodass auf markierte Standorte von unterschiedlichen Anwendungen auf unterschiedlichen Plattformen zugegriffen werden kann. Die Standorte und Markierungssätze können in einer Ferndatenbank 214 gespeichert werden, auf die jede Vorrichtung von dem Netzwerk zugreifen kann. Die fahrzeuginterne Datenbank 210 kann auf einen Server übertragen werden und/oder Kopien der Datenbank 214 können auf jede Vorrichtung oder Plattform übertragen werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die fahrzeuginterne Datenbank 210 periodisch aktualisieren, um sicherzustellen, dass jede Vorrichtung oder Plattform auf die aktuellsten Daten zugreift. Dies ermöglicht dem Benutzer universellen Zugriff auf die Standortmarkierungsdaten, auf die gleichen Art und Weise bei jedem seiner Fahrzeuge und jeder seiner Vorrichtungen. Jede Anwendung oder Vorrichtung, die sich auf Standorte bezieht, kann die gleichen Markierungssätze verwenden, die das System 100 als Benutzerpräferenz erlernt hat. Das System 100 kann dazu konfiguriert sein, einen sicheren Zugriff auf die Datenbank bereitzustellen, um unautorisierten Zugriff zu verhindern.
  • Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die beschriebenen Algorithmen als ein Hintergrundlernmodell umsetzen, um die Genauigkeit der Spracherkennung zu verbessern. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann Merkmale umsetzen, um eine Kurzmarkierung vorab auszufüllen und/oder zu prognostizieren, damit der Benutzer sie verfeinert, um die Automatisierung des Markierungsprozesses zu erleichtern.
  • 4 zeigt ein Beispiel einer Karte 400 eines Bereichs um einen derzeitigen Fahrzeugstandort. Die Karte 400 kann verschiedene Merkmale beinhalten. Zum Beispiel kann die Karte 400 Straßen identifizieren, wie etwa eine erste Straße 410 (z. B. Platt Road) und eine zweite Straße 408 (z. B. Packard Street). Die Karte 400 kann zudem verschiedene Standorte und/oder interessierende Punkte identifizieren. Zum Beispiel kann ein Symbol verwendet werden, um einen ersten Standort 402 (z. B. Panda Chinese & Korean Food), einen zweiten Standort 404 (z. B. Little Caesars Pizza) und einen dritten Standort 406 (z. B. Packard Platt Plaza Shopping Center) zu identifizieren. Zusätzliche Standorte und interessierende Punkte können identifiziert werden.
  • 5 zeigt eine mögliche Inhaltsanzeige 500, die mit der Karte 400 verknüpft ist. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Inhaltsanzeige 500 an die Benutzerschnittstelle 104 zur Darstellung für den Benutzer ausgeben. Die Inhaltsanzeige 500 kann einen Satz 502 von Deskriptoren (z. B. Wörter und Kategorien) anzeigen, die nahegelegene Standorte identifizieren. Die Deskriptoren können als ein Raster von Blöcken angezeigt werden, die mit Wörtern und/oder Symbolen identifiziert werden. Standorte und Merkmale aus der Karte 400 können in einem oder mehreren Blöcken identifiziert werden. Zum Beispiel kann ein erster Deskriptor 510 mit „Panda“ bezeichnet werden, um den ersten Standort 402 zu identifizieren. Ein zweiter Deskriptor 508 kann mit „Packard“ bezeichnet werden, um die zweite Straße 408 aus der Karte 400 zu identifizieren. Die Inhaltsanzeige 500 kann auch Deskriptoren für Basisstandorte anzeigen. Zum Beispiel kann ein dritter Deskriptor 504 mit „Zuhause“ bezeichnet werden, um einen bekannten Standort zu identifizieren. Die Inhaltsanzeige 500 kann auch Deskriptoren für Präpositionen anzeigen. Zum Beispiel kann ein vierter Deskriptor 506 mit „nahe“ bezeichnet werden, um einen Begriff zum Beschreiben des Standorts zu identifizieren.
  • Die Inhaltsanzeige 500 kann als Reaktion auf eine Ankunft an einem Standort (z. B. Ausschalten der Zündung) auf der Benutzerschnittstelle 104 dargestellt werden. Der Satz 502 von Deskriptoren kann aus der relativen Häufigkeit der zuvor erlernten Begriffe abgeleitet werden. Zum Beispiel können Präpositionen, die durch den Fahrer häufig verwendet werden, eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, in der Inhaltsanzeige 500 zu erscheinen. Der Benutzer kann aufgefordert werden, die Deskriptoren auszuwählen, um den derzeitigen Standort zu beschreiben. Unter Verwendung des Berührungsbildschirms der Benutzerschnittstelle 104 kann der Benutzer die gewünschten Deskriptoren berühren, um Daten einzugeben, um die Fahrzeugsteuerung 103 zu veranlassen, einen Markierungssatz 512 zu generieren. Der Markierungssatz 512 kann auf der Benutzerschnittstelle 104 dargestellt werden. Zum Beispiel kann der Markierungssatz 512 unter dem Satz 502 von Deskriptoren dargestellt werden. Die Inhaltsanzeige 500 kann so konfiguriert sein, dass Deskriptoren mit höherer Priorität in der oberen linken Ecke dargestellt werden. Die Inhaltsanzeige 500 stellt eine nützliche Hilfe bereit, um den Benutzer dabei zu unterstützen, bevorzugte Markierungssätze zu konstruieren. Der Markierungssatz 512 kann mit den Standortdaten gespeichert und durch den beschriebenen Lernalgorithmus verarbeitet werden.
  • 6 zeigt einen Ablaufplan 600 für eine Abfolge von Vorgängen, die durch die Fahrzeugsteuerung 103 umgesetzt werden kann. Bei Vorgang 602 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Standorte oder Zielorte, wie hierin vorstehend beschrieben, erlernen. Die Standorte können vom Benutzer identifiziert und/oder bei Zündungsausschaltereignissen mit der Zeit erlernt werden. Die Standortinformationen können für eine spätere Verwendung gespeichert werden. Die Standortdaten können bei ausgeschalteter Zündung abgefragt und mit zuvor gespeicherten Standorten verglichen werden. Die Standorte, die häufig aufgesucht werden, können als Basisstandort oder erlernter Standort gekennzeichnet werden und mit einer Markierung oder Bezeichnung versehen werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann auch gemäß den manuellen Markierungsaktivitäten des Benutzers lernen.
  • Bei Vorgang 604 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Anweisungen ausführen, um einen Zielort für die nächste Fahrt zu prognostizieren. Dieser Vorgang kann zum Beispiel beim Einschalten der Zündung durchgeführt werden. Das System 100 kann auf frühere Standortdaten Bezug nehmen, um den nächsten Zielort zu prognostizieren. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann einen oder mehrere prognostizierte Zielorte bereitstellen. Viele verschiedene Algorithmen können verfügbar sein, um Zielorte zu prognostizieren, wie hierin vorstehend beschrieben wurde.
  • Bei Vorgang 606 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Anweisungen ausführen, um Markierungssätze für die prognostizierten Zielorte zu generieren. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann einen oder mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen umsetzen, um die Markierungssätze zu generieren, wie hierin vorstehend beschrieben wurde. Jeder Zielort kann einen oder mehrere zugehörige Markierungssätze aufweisen. Eine Liste von Markierungssätzen kann generiert werden.
  • Bei Vorgang 608 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Anweisungen ausführen, um die Markierungssätze zu sortieren oder zu ordnen. Das Ordnen der Markierungssätze kann Sortieren der Markierungssätze in einer Reihenfolge der höchsten Relevanz oder Priorität beinhalten, sodass die relevantesten Markierungssätze in einer früheren Position einer Liste dargestellt werden. Die Markierungssätze können nach der relativen Häufigkeit der Wörter, Kategorien und/oder Wortfolgen, die in den zuvor durch den Benutzer ausgewählten Markierungssätzen beinhaltet sind, geordnet werden. Zum Beispiel kann Markierungssätzen, die Wörter oder Kategorien beinhalten, die mit größerer relativer Häufigkeit auftreten, eine höhere Priorität in der Liste zugewiesen werden. Jeder der Algorithmen für maschinelles Lernen kann durch einen zugehörigen Gewichtungsfaktor gekennzeichnet sein. Der Gewichtungsfaktor kann das relative Konfidenzniveau in den Ausgaben der Algorithmen repräsentieren. Zum Bespiel können Algorithmen, die zuvor generierte Markierungssätze aufweisen, die durch den Benutzer ausgewählt werden oder die denjenigen, die durch den Benutzer eingegeben werden, am nächsten kommen, einen größeren Gewichtungsfaktor aufweisen. Die Markierungssätze können so geordnet sein, dass die Markierungssätze mit der größten Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden, oben auf der Liste stehen. Das Ordnen kann Anwenden der Gewichtungsfaktoren, die mit Algorithmen für maschinelles Lernen verknüpft sind, beinhalten. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Markierungssätze, die zuvor durch den Benutzer ausgewählt wurden, überwachen. Markierungssätzen, die durch den Benutzer nicht ausgewählt wurden, kann eine niedrigere Position in der Liste (z. B. geringere Priorität) zugewiesen werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Markierungssätze zur Anzeige auf Grundlage der relativen Häufigkeit der Wörter und Wortfolgen, die in zuvor ausgewühlten Markierungssätzen beinhaltet sind, ordnen, sodass Markierungssätze mit Wörtern und Wortfolgen, die eine größere relative Häufigkeit aufweisen, früher dargestellt werden. Markierungssätze mit größerer Relevanz können in früheren Positionen der Liste dargestellt werden.
  • Die Lern-, Generierungs- und Ordnungsvorgänge können auf die Datenbank der zuvor gespeicherten Standort- und Lerndaten zugreifen. Der Abruf kann von einer lokal gespeicherten Datenbank 210 und/oder von einer entfernt gespeicherten Datenbank 214 erfolgen. Die beschriebenen Vorgänge können auf einer Anzahl von Vorrichtungen umgesetzt werden, die auf die Datenbank zugreifen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 auf die fahrzeuginterne Datenbank 210 zugreifen. Als weiteres Beispiel kann die entfernte Vorrichtung 216 auf die Ferndatenbank 214 zugreifen und ähnliche Vorgänge durchführen. Die entfernte Vorrichtung 216 kann dazu konfiguriert sein, Markierungssätze für Standorte gemäß einer Zusammensetzung bestehender Markierungssätze unter Verwendung von Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, zu erlernen und die Standorte und zugehörige Markierungssätze in der Ferndatenbank 214, auf eine Art und Weise ähnlich wie die Fahrzeugsteuerung 103, zu speichern.
  • Bei Vorgang 610 können Anweisungen ausgeführt werden, um den Markierungssatz oder die Markierungssätze auszugeben oder an den Benutzer zu kommunizieren. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 Markierungssätze an die Benutzerschnittstelle 104 zur Anzeige in einer Liste ausgeben. In einem weiteren Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 die Markierungssätze als gesprochene Sprache über den Lautsprecher 113 ausgeben. Bei Vorgang 612 können Anweisungen ausgeführt werden, um eine Benutzereingabe hinsichtlich des ausgewählten Markierungssatzes zu empfangen. Die Benutzereingabe kann über eine Berührungsbildschirmanzeige, eine Taste und/oder Spracherkennung erfolgen. Die Benutzereingaben können Spracheingaben beinhalten, die in eine Abfolge von Wörtern umwandelt werden können.
  • Bei Vorgang 614 können Anweisungen ausgeführt werden, um die Markierungssätze für die Standorte oder Zielorte zu erlernen. Der Algorithmus für maschinelles Lernen kann mit der Benutzereingabe aktualisiert werden. Wörter und Kategorien, die mit dem ausgewählten Markierungssatz verknüpft sind, können größere Gewichtungsfaktoren für künftige Wiederholungen erhalten. Die Tabellen für maschinelles Lernen können mit den aktuellsten Auswahldaten aktualisiert werden. Die mit den Kategorien und Wörtern aus der Benutzerauswahl verknüpfte relative Häufigkeit kann aktualisiert werden. Zusätzlich kann die mit dem ausgewählten Wort und den ausgewählten Sätzen verknüpfte relative Häufigkeit erhöht werden, um die Auswahlen widerzuspiegeln. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann Informationen dahingehend, ob ein konkreter Markierungssatz dargestellt und nicht ausgewählt wurde, speichern. Markierungssätze, die ausgewählt werden, können in ihrer relativen Gewichtung zunehmen, um die Wahrscheinlichkeit, bei nachfolgenden Ereignissen dargestellt zu werden, zu erhöhen. Markierungssätze, die dargestellt, aber nicht ausgewählt werden, können in ihrer relativen Gewichtung abnehmen, sodass Markierungssätze, die nicht dargestellt wurden, eine größere Chance aufweisen können, bei einem nachfolgenden Ereignis dargestellt zu werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann die Markierungssätze für den Standort so generieren, dass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in früheren Benutzereingaben (z. B. Spracheingaben, eingetragene Daten) verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten.
  • Bei Vorgang 616 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Anweisungen ausführen, um die Markierungssätze und Standorte zu speichern. Die Markierungssatzinformationen können in der fahrzeuginternen Datenbank 210 gespeichert werden. Zusätzlich kann die fahrzeuginterne Datenbank 210 mit der relativen Häufigkeit der Wörter und Kategorien, die in dem Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet werden, aktualisiert werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann zudem zugehörige Gewichtungsfaktoren für eine spätere Verwendung speichern. Die fahrzeuginterne Datenbank 210 kann sich auf einer lokalen Speichervorrichtung befinden. Zusätzlich kann der Fernserver 212 eine Kopie als eine Ferndatenbank 214 speichern, sodass mehrere Vorrichtungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, auf die Ferndatenbank 214 zugreifen können. Das Speichern der Markierungssätze und des Standorts kann auch Kopieren der lokalen fahrzeuginternen Datenbank 210 in die Ferndatenbank 214 beinhalten.
  • Bei Vorgang 618 kann die Fahrzeugsteuerung 103 Anweisungen ausführen, um eine Fahrtunterstützung bereitzustellen. Zum Beispiel kann die Fahrzeugsteuerung 103 eine Strecke zu dem ausgewählten Zielort generieren oder kann eine alternative Strecke zu dem prognostizierten Zielort vorschlagen. Zusätzlich können andere Navigations- und Fahrtunterstützungsfunktionen durchgeführt werden. Die Fahrzeugsteuerung 103 kann ferner eine Streckenführung zu dem Zielort bereitstellen.
  • Das System verbessert die Formulierung von Standorten und prognostizierten Zielorten für Benutzer. Standorte können als Sätze ausgedrückt werden, die widerspiegeln, wie der Benutzer Standorte ausdrückt. Standorte können so ausgedrückt werden, wie sie relativ zu bekannten oder häufig aufgesuchten Standort liegen. Das System stellt eine natürlichere Art und Weise des Eingebens von Standorten und Zielorten bereit und spiegelt natürlicher wider, wie ein Benutzer auf Standorte Bezug nimmt. Ein zusätzlicher Nutzen des Systems liegt darin, dass die Sätze über Vorrichtungen und Anwendungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, hinweg verfügbar sind. Dies ermöglicht die gleichen Sätze, um Standorte mit einer beliebigen Vorrichtung, wie etwa Fahrzeuge, Telefone, Tablets und Computer, zu beschreiben. Das Erlernen der mit den Standorten verknüpften Sätze kann auf allen Vorrichtungen stattfinden, wodurch die Lerngeschwindigkeit verbessert werden kann.
  • Die hierin offenbarten Prozesse, Verfahren oder Algorithmen können einer Verarbeitungsvorrichtung, einer Steuerung oder einem Computer zuführbar sein/davon umgesetzt werden, die/der eine beliebige bestehende programmierbare elektronische Steuereinheit oder eine dedizierte elektronische Steuereinheit beinhalten kann. In ähnlicher Weise können die Prozesse, Verfahren oder Algorithmen als Daten und Anweisungen gespeichert sein, die von einer Steuerung oder einem Computer in vielen Formen ausgeführt werden können, darunter unter anderem Informationen, die permanent auf nicht beschreibbaren Speichermedien, wie etwa ROM-Vorrichtungen, gespeichert sind, und Informationen, die veränderbar auf beschreibbaren Speichermedien, wie etwa Disketten, Magnetbändern, CDs, RAM-Vorrichtungen und weiteren magnetischen und optischen Medien, gespeichert sind. Die Prozesse, Verfahren und Algorithmen können außerdem in einem von Software ausführbaren Objekt umgesetzt sein. Alternativ können die Prozesse, Verfahren oder Algorithmen ganz oder teilweise unter Verwendung geeigneter Hardwarekomponenten, wie etwa anwendungsspezifischer integrierter Schaltungen (Application Specific Integrated Circuits - ASICs), feldprogrammierbarer Gate-Anordnungen (Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs), Zustandsmaschinen, Steuerungen oder anderer Hardwarekomponenten oder Vorrichtungen oder einer Kombination aus Hardware-, Software- und Firmwarekomponenten, ausgeführt sein.
  • Wenngleich vorstehend beispielhafte Ausführungsformen beschrieben sind, sollen diese Ausführungsformen nicht alle möglichen Formen beschreiben, die durch die Ansprüche eingeschlossen sind. Die in der Beschreibung verwendeten Ausdrücke sind vielmehr beschreibende als einschränkende Ausdrücke, und es versteht sich, dass verschiedene Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Geist und Umfang der Offenbarung abzuweichen. Wie vorangehend beschrieben, können die Merkmale verschiedener Ausführungsformen kombiniert werden, um weitere Ausführungsformen der Erfindung zu bilden, die unter Umständen nicht explizit beschrieben oder dargestellt sind. Wenngleich verschiedene Ausführungsformen gegenüber anderen Ausführungsformen oder Umsetzungen nach dem Stand der Technik hinsichtlich einer oder mehrerer gewünschter Eigenschaften als vorteilhaft oder bevorzugt beschrieben sein können, erkennt der Durchschnittsfachmann, dass ein oder mehrere Merkmale oder eine oder mehrere Eigenschaften in Frage gestellt werden können, um die gewünschten Gesamtattribute des Systems zu erzielen, die von der konkreten Anwendung und Umsetzung abhängig sind. Diese Attribute können unter anderem Kosten, Festigkeit, Lebensdauer, Lebenszykluskosten, Marktfähigkeit, Erscheinungsbild, Verpackung, Größe, Wartbarkeit, Gewicht, Herstellbarkeit, einfache Montage usw. beinhalten. Daher liegen Ausführungsformen, welche in Bezug auf eine oder mehrere Eigenschaften als weniger wünschenswert als andere Ausführungsformen oder Umsetzungen nach dem Stand der Technik beschrieben werden, nicht außerhalb des Umfangs der Offenbarung und können für bestimmte Anwendungen wünschenswert sein.
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Fahrzeug bereitgestellt, das eine Steuerung aufweist, die programmiert ist, um einen oder mehrere Markierungssätze zu generieren, die eine Beziehung zwischen einem Zielort und einer erlernten Standortmarkierung ausdrücken und auf Wörtern und Wortfolgen, die aus früheren Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, beruhen, die Markierungssätze an den Benutzer zu kommunizieren und eine Fahrtunterstützung auf Grundlage eines ausgewählten Markierungssatzes, der durch den Benutzer gewählt wird, bereitzustellen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die erlernte Standortmarkierung eine Bezeichnung, die mit einem zuvor erlernten und identifizierten Standort verknüpft ist.
  • Gemäß einer Ausführungsform drücken die Markierungssätze eine relative Positionsbeziehung zwischen einem mit dem Zielort verknüpften Standort und einem mit der erlernten Standortmarkierung verknüpften Standort aus.
  • Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Eingaben des Benutzers Spracheingaben, die in eine Abfolge von Wörtern umgewandelt werden, und ist die Steuerung ferner programmiert, um die Markierungssätze für den Zielort so zu generieren, dass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten.
  • Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Markierungssätze eines oder mehrere von einer Präposition, einer Bezeichnung, einem Namen einer Person, einer erlernten Standortmarkierung, einem Aktivitätstyp, einem Symbol und relevanten Standortmarkierungen, die zusammen den Zielort gemäß erlernten Präferenzen des Benutzers beschreiben.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Steuerung ferner programmiert, um die Markierungssätze zur Anzeige auf Grundlage einer relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen, die in früher ausgewählten Markierungssätzen beinhaltet sind, zu ordnen, sodass Markierungssätze, die Wörter und Wortfolgen mit größerer relativer Häufigkeit beinhalten, früher dargestellt werden.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Steuerung ferner programmiert, um den Zielort und die Markierungssätze in einer Ferndatenbank zu verwalten, auf die über ein Netzwerk durch Anwendungen zugegriffen werden kann, die auf anderen Vorrichtungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, ausgeführt werden, sodass die Anwendungen den Zielort mit den Markierungssätzen, die durch die Steuerung generiert werden, identifizieren.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Steuerung ferner programmiert, um Markierungsdaten, die von anderen Benutzern gesammelt werden, zu empfangen und die Markierungssätze auf Grundlage der Markierungsdaten zu generieren.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Steuerung ferner programmiert, um die Markierungssätze über eine Anzeige zu kommunizieren.
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung beinhaltet ein Verfahren: Identifizieren eines Standorts mit einer Vielzahl von Markierungssätzen, die eine Beziehung zwischen dem Standort und einer Basisstandortmarkierung ausdrückt; Erlernen der Markierungssätze gemäß einer relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers; Kommunizieren der Markierungssätze an den Benutzer; und Empfangen einer Eingabe von dem Benutzer, um einen der Markierungssätze auszuwählen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Umwandeln von Spracheingaben in eine Abfolge von Wörtern und Ordnen der Markierungssätze für den Standort, sodass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Verwalten der Markierungssätze in einer Datenbank, auf die über ein Netzwerk zugegriffen werden kann.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Zugreifen auf die Datenbank von Anwendungen, die auf mehr als einer Vorrichtung ausgeführt werden, und Anzeigen von Standortinformationen in den Anwendungen unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank, sodass der Standort mit den gleichen Markierungssätzen in jeder der Anwendungen identifiziert wird.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Empfangen von Markierungsdaten von einem Server, der mit dem Netzwerk verbunden ist, und Konstruieren mindestens eines der Markierungssätze gemäß den Markierungsdaten.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer, indem Markierungssätzen, die Wörter und Wortfolgen mit einer größeren relativen Häufigkeit des Auftretens in vorherigen Auswahlen und Benutzereingaben beinhalten, eine höhere Priorität zugewiesen wird.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die Erfindung ferner gekennzeichnet durch Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer, indem Markierungssätzen, die an den Benutzer kommuniziert, aber durch den Benutzer nicht ausgewählt wurden, eine niedrigere Priorität zugewiesen wird.
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein System bereitgestellt, das Folgendes aufweist: eine Datenbank; eine erste Steuerung, die programmiert ist, um Standorte mit Markierungssätzen zu identifizieren, die eine Beziehung zwischen den Standorten und einer Basisstandortmarkierung ausdrücken und gemäß Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, erlernt sind, und Standort und zugehörige Markierungssätze in der Datenbank zu speichern; und eine zweite Steuerung, die Zugriff auf die Datenbank hat und programmiert ist, um Standorte unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank zu identifizieren.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die zweite Steuerung ferner programmiert, um Markierungssätze für Standorte gemäß einer Zusammensetzung bestehender Markierungssätze unter Verwendung von Wörtern und Wortfolgen, die aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, zu erlernen und die Standorte und zugehörige Markierungssätze in der Datenbank zu speichern.
  • Gemäß einer Ausführungsform beinhalten die Markierungssätze eines oder mehrere von einer Präposition, einem mit den Standorten verknüpften Symbol, einer mit den Standorten verknüpften Kategoriebezeichnung, einem mit den Standorten oder der Basisstandortmarkierung verknüpften Namen einer Person oder einem mit den Standorten verknüpften Eigennamen.
  • Gemäß einer Ausführungsform ist die zweite Steuerung programmiert, um eine Vielzahl von Anwendungen auszuführen, und wobei die Anwendungen programmiert sind, um einen Standort unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank zu identifizieren, sodass jede der Anwendungen den Standort mit einem gleichen Markierungssatz identifiziert.
  • 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 Patentliteratur
    • US 9020743 [0029]

Claims (15)

  1. Fahrzeug, umfassend: eine Steuerung, die programmiert ist, um einen oder mehrere Markierungssätze zu generieren, die eine Beziehung zwischen einem Zielort und einer erlernten Standortmarkierung ausdrücken und auf Wörtern und Wortfolgen, die aus früheren Auswahlen und Eingaben eines Benutzers erlernt werden, beruhen, die Markierungssätze an den Benutzer zu kommunizieren und eine Fahrtunterstützung auf Grundlage eines ausgewählten Markierungssatzes, der durch den Benutzer gewählt wird, bereitzustellen.
  2. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die erlernte Standortmarkierung eine Bezeichnung ist, die mit einem zuvor erlernten und identifizierten Standort verknüpft ist.
  3. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Markierungssätze eine relative Positionsbeziehung zwischen einem mit dem Zielort verknüpften Standort und einem mit der erlernten Standortmarkierung verknüpften Standort ausdrücken.
  4. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Eingaben des Benutzers Spracheingaben beinhalten, die in eine Abfolge von Wörtern umgewandelt werden, und die Steuerung ferner programmiert ist, um die Markierungssätze für den Zielort so zu generieren, dass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten.
  5. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Markierungssätze eines oder mehrere von einer Präposition, einer Bezeichnung, einem Namen einer Person, einer erlernten Standortmarkierung, einem Aktivitätstyp, einem Symbol und relevanten Standortmarkierungen beinhalten, die zusammen den Zielort gemäß erlernten Präferenzen des Benutzers beschreiben.
  6. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Steuerung ferner programmiert ist, um die Markierungssätze zur Anzeige auf Grundlage einer relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen, die in zuvor ausgewählten Markierungssätzen beinhaltet sind, zu ordnen, sodass Markierungssätze, die Wörter und Wortfolgen mit größerer relativer Häufigkeit beinhalten, früher dargestellt werden.
  7. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Steuerung ferner programmiert ist, um den Zielort und die Markierungssätze in einer Ferndatenbank zu verwalten, auf die über ein Netzwerk durch Anwendungen zugegriffen werden kann, die auf anderen Vorrichtungen, die mit dem Benutzer verknüpft sind, ausgeführt werden, sodass die Anwendungen den Zielort mit den Markierungssätzen, die durch die Steuerung generiert werden, identifizieren.
  8. Fahrzeug nach Anspruch 1, wobei die Steuerung ferner programmiert ist, um Markierungsdaten, die von anderen Benutzern gesammelt werden, zu empfangen und die Markierungssätze auf Grundlage der Markierungsdaten zu generieren.
  9. Verfahren, umfassend: Identifizieren eines Standorts mit einer Vielzahl von Markierungssätzen, die eine Beziehung zwischen dem Standort und einer Basisstandortmarkierung ausdrückt; Erlernen der Markierungssätze gemäß einer relativen Häufigkeit von Wörtern und Wortfolgen aus vorherigen Auswahlen und Eingaben eines Benutzers; Kommunizieren der Markierungssätze an den Benutzer; und Empfangen einer Eingabe von dem Benutzer, um einen der Markierungssätze auszuwählen.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Umwandeln von Spracheingaben in eine Abfolge von Wörtern und Ordnen der Markierungssätze für den Standort, sodass die Markierungssätze eine größere Wahrscheinlichkeit aufweisen, die in den Spracheingaben verwendeten Wörter und Wortfolgen zu beinhalten.
  11. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Verwalten der Markierungssätze in einer Datenbank, auf die über ein Netzwerk zugegriffen werden kann.
  12. Verfahren nach Anspruch 11, ferner umfassend Zugreifen auf die Datenbank von Anwendungen, die auf mehr als einer Vorrichtung ausgeführt werden, und Anzeigen von Standortinformationen in den Anwendungen unter Verwendung der Markierungssätze aus der Datenbank, sodass der Standort mit den gleichen Markierungssätzen in jeder der Anwendungen identifiziert wird.
  13. Verfahren nach Anspruch 11, ferner umfassend Empfangen von Markierungsdaten von einem Server, der mit dem Netzwerk verbunden ist, und Konstruieren mindestens eines der Markierungssätze gemäß den Markierungsdaten.
  14. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer, indem Markierungssätzen, die Wörter und Wortfolgen mit einer größeren relativen Häufigkeit des Auftretens in vorherigen Auswahlen und Benutzereingaben beinhalten, eine höhere Priorität zugewiesen wird.
  15. Verfahren nach Anspruch 9, ferner umfassend Ordnen der Markierungssätze zur Kommunikation an den Benutzer, indem Markierungssätzen, die an den Benutzer kommuniziert, aber durch den Benutzer nicht ausgewählt wurden, eine niedrigere Priorität zugewiesen wird.
DE102019130104.1A 2018-11-12 2019-11-07 Standortmarkierung für universellen zugriff Pending DE102019130104A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/186,685 US10949483B2 (en) 2018-11-12 2018-11-12 Location tagging for ubiquitous access
US16/186,685 2018-11-12

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102019130104A1 true DE102019130104A1 (de) 2020-05-14

Family

ID=70469468

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102019130104.1A Pending DE102019130104A1 (de) 2018-11-12 2019-11-07 Standortmarkierung für universellen zugriff

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10949483B2 (de)
CN (1) CN111177586A (de)
DE (1) DE102019130104A1 (de)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021086498A (ja) * 2019-11-29 2021-06-03 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
US11594213B2 (en) * 2020-03-03 2023-02-28 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for interpreting natural language search queries
CN111785035A (zh) * 2020-07-13 2020-10-16 上海仙豆智能机器人有限公司 车辆互动方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9020743B2 (en) 2012-02-20 2015-04-28 Ford Global Technologies, Llc Methods and apparatus for predicting a driver destination

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001289661A (ja) * 2000-04-07 2001-10-19 Alpine Electronics Inc ナビゲーション装置
US8170960B1 (en) * 2006-11-22 2012-05-01 Aol Inc. User behavior-based remotely-triggered automated actions
US20090030685A1 (en) * 2007-03-07 2009-01-29 Cerra Joseph P Using speech recognition results based on an unstructured language model with a navigation system
US10068178B2 (en) 2010-01-13 2018-09-04 Oath, Inc. Methods and system for associating locations with annotations
JP6637054B2 (ja) * 2015-01-27 2020-01-29 ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド オン・デマンドサービスの情報を提供する方法及びシステム
US10049267B2 (en) 2016-02-29 2018-08-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Autonomous human-centric place recognition
KR20180082013A (ko) * 2017-01-09 2018-07-18 현대자동차주식회사 네비게이션 단말기 및 그 poi 검색 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9020743B2 (en) 2012-02-20 2015-04-28 Ford Global Technologies, Llc Methods and apparatus for predicting a driver destination

Also Published As

Publication number Publication date
US10949483B2 (en) 2021-03-16
US20200151264A1 (en) 2020-05-14
CN111177586A (zh) 2020-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102011080302B4 (de) Sonderzielsuche, identifizierung und navigation
DE10290955B4 (de) Datenbanksuchsystem und Datenbanksuchverfahren das geographische Merkmale verwendet
DE102004020557B4 (de) Routenempfehlungs-Berechnungsverfahren und Navigationsvorrichtung
DE602004012364T2 (de) Zielführungsvorrichtung, System und Verfahren
EP1030166B1 (de) Verfahren zur Navigation eines Objekts
DE102019130104A1 (de) Standortmarkierung für universellen zugriff
DE112015005707T5 (de) Darstellung von navigationsinformation innerhalb einer sekundären benutzeroberfläche eines mobilen geräts
DE202015009184U1 (de) Wegbeschreibung zwischen automatisch bestimmten Ausgangspunkten und ausgewählten Zielen
DE202013012439U1 (de) Berechnen einer Fahrtroute auf Basis von Navigatiospräferenzen und des Fahrtverlaufs eines Benutzers
EP1789755B1 (de) Informationspunkt
DE112018003216T5 (de) Verwalten mobiler Objekte
EP1360458B1 (de) Verfahren zum austauschen von navigationsinformationen
DE112008003016T5 (de) System und Verfahren zum Zugriff auf ein Navigationssystem
DE102016012596A1 (de) Auf thematischer Karte basierende Routenoptimierung
DE102008026388B4 (de) System, das eine fernzugängliche Seite wartet, und Verfahren zum Anfordern navigationsbezogener Informationen
DE102015203446B4 (de) Kartenanwendung mit verbesserten Navigationswerkzeugen
DE102018120911A1 (de) Navigationssystem mit automatischer Unterdrückung von Navigationsanweisungen für bekannte geographische Gebiete
DE112008000915T5 (de) Navigationssystem
DE202012013436U1 (de) System zur bereitstellung von informationen basierend auf der strassenadresse
DE202013012435U1 (de) Maßgeschneiderte Kennzeichnung einer Karte auf Basis des Inhalts
DE10358992A1 (de) Informationsanzeigesystem
WO2003087726A1 (de) Ortsabhängige informationswiedergabe unter anpassung eines geographischen auswahlparameters
DE102009025039A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung einer Navigationsroute zu zusammenhängenden Zielpunkten
DE102005017484A1 (de) Adress-Datenbank und Adress-Auffindungssystem unter Verwendung dieser
DE102015203261A1 (de) Kartenanwendung mit verbesserten Navigationswerkzeugen

Legal Events

Date Code Title Description
R082 Change of representative

Representative=s name: LORENZ SEIDLER GOSSEL RECHTSANWAELTE PATENTANW, DE