JP2009529186A5

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Publication number: JP2009529186A5
Application number: JP2008558309A
Authority: JP
Filing date: 2007-03-02
Publication date: 2011-11-10

Claims

地理的領域の道路網を記述する情報を受け取るステップと、
前記網の前記道路のそれぞれに対し、交通渋滞が区別して追跡される前記道路の複数のセグメントを識別するステップと、
前記道路の予測される交通渋滞レベルに基づく前記道路網にわたる車両のナビゲーションを自動的に容易にするステップであって、前記車両のナビゲーションを自動的に容易にするステップは１または複数の構築されたコンピューティングシステムによって実行され、複数のユーザのそれぞれに対し、
指示された到着地への移動に対する前記網の道路の予測された交通条件を指示する情報に対するリクエストをユーザから受信するステップと、
前記網の前記道路上の将来の交通に影響を与える現在の条件を指示する情報を受け取るステップであって、前記現在の条件は前記道路上の交通の現在のレベル、前記地理的領域の現在の気象、前記地理的領域において開催することが予定されている現在のイベント、および前記地理的領域において行われることが予定されている現在の学期を含む、ステップと、
少なくとも１つの可能な出発位置から前記指示された目的地への１つまたは複数の経路に沿って前記道路網の道路のセグメントを識別するステップであって、前記１つまたは複数の経路の各々は複数の識別された道路セグメントを含むステップと、
複数の別個の将来時間の各々に対し、その将来時間における前記識別された道路セグメントの各々について交通渋滞の見込まれるレベルを予測するステップであって、前記指示された現在の条件に少なくとも部分的に基づくステップと、
前記１つまたは複数の経路の各々に対し、前記経路の前記複数の道路セグメントの前記予測される見込みの交通渋滞レベルに基づいて前記経路の予測される走行時間を決定するステップであって、第１の将来時間における少なくとも１つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の１つまたは複数の前記道路セグメントの第１のグループに使用されるように行われ、第２の将来時間における少なくとも１つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の１つまたは複数のその他の前記道路セグメントの第２のグループに使用されるように行われ、前記第２の将来時間は前記第１の将来時間よりも後であり、
前記第２のグループの前記道路セグメントは前記経路に沿って前記第１のグループの前記道路セグメントよりも後であるステップと、
ユーザが複数の将来時間における前記道路の予測される交通渋滞に基づいて前記道路網で車両をナビゲートすることができるように、指示された前記目的地への少なくとも１つの前記経路の前記決定された予測される走行時間を指示する情報を前記ユーザに提供するステップと
を含むことを特徴とするコンピュータ実装方法。
前記少なくとも一部の前記複数のユーザの各々に対して、前記ユーザに前記情報を提供する前記ステップは、経路オプションのうちの最適な経路が識別されるような方法で複数の経路オプションが指示される地図を前記ユーザに表示するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
少なくとも１つの前記複数のユーザの各々に対し、前記ユーザに前記情報を提供する前記ステップの後、更新された現在の条件を指示する情報を受信するステップと、前記更新された現在の条件に少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数の将来時間における少なくとも１つの前記識別された道路セグメントの各々について更新された見込みの交通渋滞のレベルを予測するステップと、前記予測される更新された見込みの交通渋滞のレベルに少なくとも部分的に基づいて前記指示された目的地への少なくとも１つの経路の更新された予測走行時間を指示する更新済み情報を前記ユーザに提供するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
複数の将来時間における識別された道路セグメントの前記見込みの交通渋滞のレベルを予測する前記ステップは、前記地理的領域の前記道路網の少なくとも１つの予測モデルに基づき、前記識別された道路セグメントの以前の観測された交通渋滞のレベル、および前記以前の観測された交通渋滞レベルに影響を及ぼす以前の条件に少なくとも部分的に基づいて、
前記少なくとも１つの予測モデルを自動的に生成するステップをさらに備えるくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
見込みの交通渋滞のレベルの予測に使用する前記指示された現在の条件は、前記地理的領域の将来の気象の現在の見込み、前記道路の現在の交通事故、前記道路の現在の工事作業、現在の時刻、および現在の曜日をさらに含み、前記現在予定されているイベントは各々、交通が場所への走行および／または場所からの走行に使用される道路のセグメントで１つまたは複数のイベント時間において影響を受けるように、少なくとも１つの前記イベント時間と前記地理的領域の場所に関連付けられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記道路網は、現在の交通のレベルに関する情報提供するために交通センサーが使用可能である道路を含み、前記道路の前記識別されたセグメントは各々、道路セグメントの現在の交通のレベルに関する提供された情報がその道路セグメントの平均交通速度および／または交通量を含むように、少なくとも１つの交通センサーを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
コンピュータ実施の方法であって、
複数の関連する道路の複数の道路セグメントの指示を受信するステップと、
前記道路セグメントの各々に対する、最初の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記道路セグメント上の交通に影響を及ぼす最初のその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの複数を含むステップと、
最初の前記指示された現在の交通条件および最初の前記指示されたその他の現在の条件を使用して複数の異なる未来時間における交通渋滞の複数の異なるレベルを、最初の前記複数の道路セグメントのうちの１または複数のそれぞれのあとに自動的に予測するステップであって、自動的に予測するステップは、１または複数の構成されたコンピュータシステムによって実行され、前記複数の未来時間における前記予測された交通渋滞レベルは、前記複数の未来時間における歴史的な平均の交通渋滞レベルとは異なる前記予測される交通渋滞レベルの少なくとも一部を使用して前記道路上の走行を容易にするステップとを備えることを特徴とする方法。
交通渋滞の前記レベルを自動的に予測する前記ステップは、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件を入力として使用する少なくとも１つの予測モデルの使用に基づくことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記少なくとも１つの予測モデルはベイズネットワークを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
前記少なくとも１つの予測モデルは確率的モデルを含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
前記道路セグメントの観測された過去の交通渋滞レベルと、前記道路セグメントの前記過去の交通渋滞レベルに影響を及ぼした過去の交通条件および過去のその他の条件に少なくとも部分的に基づいて前記予測モデルを自動的に生成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
前記複数の別個の将来時間における前記道路セグメントの１つの交通渋滞の前記レベルを予測する前記ステップの後、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件とは異なる更新された現在の条件情報を受信するステップと、少なくとも一部の前記複数の別個の将来時間の各々において前記１つの道路セグメントの交通渋滞の新しいレベルを自動的に予測するステップと、前記道路上の走行を容易にするために１つまたは複数の前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用するするステップとをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルに関する情報を１つまたは複数の受信側が使用するために提供するステップを含み、前記道路上の走行を容易にするために前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、
前記予測された新しい交通渋滞レベルに関する更新された情報を少なくとも１つの前記受信側に提供するステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
前記道路セグメントの各々の前記指示された現在の交通条件は、前記道路上で測定された平均速度、前記複数の道路セグメント上で測定された交通量のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記指示されたその他の現在の条件は、前記現在の気象条件、開催することが予定されている前記現在のイベント、学期の前記現在の予定、将来の気象の現在の見込み、前記道路セグメントの現在の交通事故、前記道路セグメントの現在の工事作業、現在の時刻、および現在の曜日を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
前記複数の異なる未来時間における交通渋滞の前記複数の異なるレベルの前記自動的に予測するステップは、前記１または複数の道路セグメントの最初より前の以前の交通条件に関する情報に基づくことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、少なくとも一部の前記道路セグメントの各々が前記複数の交通センサーのうちの１つまたは複数にそれぞれ対応するように、前記複数の交通センサーのネットワークから少なくとも部分的に取得されることを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、前記複数の関連する道路を走行する複数の車両から少なくとも部分的に取得され、各車両は、前記車両の場所、前記車両の速度、前記車両の走行方向のうちの少なくとも１つを含む車両走行データを繰り返し決定することができ、前記決定した車両走行データを提供することができることを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、前記複数の関連する道路を走行する複数のユーザから少なくとも部分的に取得され、各ユーザは移動体装置の場所を含む地理的位置データを提供するよう動作する前記移動体装置を有することを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記指示されたその他の現在の条件は、１つまたは複数の現在の気象条件と、１または複数の現在予定されているイベントと、１または複数の現在の楽器のスケジュールとを含み、前記現在の気象条件の前記受け取った情報は、気温、風速、風向、期間にわたり測定された降水量、およびスカイカバーのレベルのうちの少なくとも１つを含み、各イベントの前記受信された情報は、少なくとも１つの関連する時間と、前記イベントに関連付けられている１つまたは複数の場所の１つまたは複数の指示を含み、現在の学期のスケジュールの前記受信された情報は、少なくとも１つの関連する時間と、１つまたは複数の学校に関連付けられている１つまたは複数の場所の１つまたは複数の指示を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルをユーザに提示することを開始するステップと、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルの指示を前記道路上の走行を容易にするための前記提供された指示を使用するサードパーティに提供するステップとのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記道路上の走行を容易にするために前記道路セグメントの前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、それらの道路セグメントの前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルおよびその他の交通渋滞レベルに関する比較情報を生成するステップと、前記生成された比較情報の１つまたは複数の指示を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、
前記複数の道路にわたる出発場所と目的場所との間の複数の経路オプションを識別するステップであって、前記経路オプションの各々は前記１または複数の道路セグメントの少なくとも１つを含むステップと、
前記複数の経路オプションのうちの少なくとも１つを、前記予測される交通渋滞レベルに少なくとも部分的に基づいて好ましいものとして選択するステップと、
前記選択された経路オプションの１つまたは複数の指示を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
前記複数の別個の未来時間における交通渋滞の前記複数の別個のレベルを前記自動的に予測するステップは、前記複数の道路セグメントのそれぞれに対して実行され、前記識別された複数の経路オプションのそれぞれは、前記複数の道路セグメントの複数を含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
前記１または複数の道路セグメントは複数の前記複数の道路セグメントを含み、１または複数の前記識別された複数の経路オプションは前記複数の道路セグメントの２またはそれ以上をそれぞれ含み、前記方法は前記１または複数のそれぞれに対して、前記経路オプションの予測される移動時間を、前記経路オプションに含まれる前記２またはそれ以上の道路セグメントに対し前記複数の異なる未来時間において前記予測される交通渋滞レベルに基づいて自動的に算出するステップをさらに含み、前記経路オプションの前記予測された移動時間を算出するステップは、前記経路オプションに含まれた１または複数の前記道路セグメントの第１のグループに対する前記複数の未来時間のうちの1つにおける交通渋滞の少なくとも１つの予測されたレベルを使用するステップと、前記経路オプションに含まれた１または複数のほかの前記道路セグメントの第２のグループに対するほかの前記複数の未来時間のうちの1つにおける交通渋滞の少なくとも１つの予測されたレベルを使用するステップとを含み、前記ほかの未来時間は前記ある未来時間のあとであり、前記第２のグループの前記道路セグメントは前記第１の前記道路セグメントの前記経路オプションに沿って後ろにあることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
前記選択された望ましい少なくとも１つの経路オプションは、前記１または複数の経路オプションのうちのそれぞれであり、望ましい前記少なくとも１つの経路オプションを選択するステップは、前記選択された望ましい少なくとも1つに経路オプションに対し自動的に算出された予測された移動時間に基づくことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
前記少なくともいくつかの予測された交通渋滞レベルを使用して前記道路を移動することを容易にするステップは、ユーザに前記複数の経路オプションが示された地図を表示することを開始するステップを含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
前記少なくともいくつかの予測された交通渋滞レベルを使用して前記道路を移動することを容易にするステップは、前記少なくともいくつかの予測された交通渋滞レベルをユーザに提供するステップを含み、前記少なくともいくつかの予測された交通渋滞レベルをユーザに提供する前記ステップのあと、前記方法は、更新された現在の状況を示す情報を受け取るステップと、前記更新された現在の状況に少なくとも部分的に基づき前記複数の未来時間のうちの１または複数において交通渋滞の前記１または複数の道路セグメントの少なくとも１つのそれぞれに対し更新された予想されるレベルを予測するステップと、交通渋滞の前記予測された更新された予想されるレベルに少なくとも部分的に基づいた前記複数の経路オプションのうちの少なくとも１つに対する更新された予測された移動時間を示す更新された情報をユーザに提供するステップとをさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
交通渋滞の前記予測されるレベルは各々、少なくとも１つの関連する車両速度を有し、前記複数の道路は、単一の地理的領域における相互接続された道路網の一部であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
一時的でないコンピュータ可読媒体であって、その格納されたコンテンツは、
１つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの各々の最初の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記複数の道路セグメント上の交通に影響を及ぼす最初のその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの少なくとも１つを含むステップと、
最初の前記指示された現在の交通条件および最初の前記指示されたその他の現在の条件を用いて自動的に前記１または複数の道路の複数の別個の将来の交通条件を予測するステップであって、前記自動的に予測するステップは構築されたコンピューティングシステムによって実行され、前記予測される将来の交通条件の各々は、最初の後の複数の将来の時間の１つにおける前記複数の道路セグメントの１つに対するものであるステップと、
前記１つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも一部の前記予測される将来の交通条件の１つまたは複数の指示を提供するステップとを備える方法を前記コンピューティングシステムが実行するように構築することを特徴とする一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記１つまたは複数の道路の前記将来の交通条件を予測する前記ステップは、少なくとも１つの前記複数の道路の各々について前記複数の将来時間の各々における交通渋滞レベルを予測するために、前記１つまたは複数の道路の予測ベイズネットワークモデルを使用することを含むことを特徴とする請求項３０に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記方法は、前記予測された将来の交通条件に少なくとも部分的に基づいて出発場所と到着場所との間の経路を識別するステップをさらに備え、前記少なくとも一部の予測される将来の交通条件の前記１つまたは複数の指示を提供する前記ステップは、前記識別された経路をユーザに指示するステップを含むことを特徴とする請求項３０に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記１または複数の道路は複数の道路セグメントを含み、前記１または複数の道路の前記複数の別個の将来の交通条件を自動的に予測するステップは、複数の未来時間のそれぞれの間の１または複数の道路セグメントのそれぞれに対する将来の交通条件を個別に予測するステップを含み、前記方法は前記出発場所と前記到着場所との間の複数の経路オプションを算出するステップをさらに含み、前記経路オプションのそれぞれは１または複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つを含み、前記予測された将来の交通条件に少なくとも部分的に基づいて、望ましい経路として前記複数の経路オプションから前記識別された経路選択することを特徴とする請求項３２に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記１または複数の道路の前記複数の別個の将来の交通条件を自動的に予測するステップは、前記複数の道路セグメントに対してさらに実行されるステップを含み、前記算出された複数の経路オプションのそれぞれは前記複数の道路セグメントを含むことを特徴とする請求項３３に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記方法は前記複数の経路オプションのそれぞれに対し、前記経路オプションに含まれる前記複数の道路セグメントに対し前記複数の別個の未来時間において前記予測された将来の交通条件に基づいて予測された移動時間自動的に算出するステップをさらに含み、前記経路オプションのそれぞれに対する前記予測された移動時間を前記算出するステップは、前記経路オプションに含まれた１または複数の道路セグメントの第１のグループに対する前記複数の将来時間の内のひとつにおける少なくともひとつの予測された将来の交通条件を使用するステップと、前記経路オプションに含まれた１または複数のほかの道路セグメントの第２のグループに対するほかの前記複数の将来時間の内のひとつにおける少なくともひとつの予測された将来の交通条件を使用するステップとを含み、前記ほかの将来時間は前記ある将来時間のあとであり、前記第２のグループの前記道路セグメントは前記第１のグループの前記道路セグメントの前記経路オプションに沿った後ろであることを特徴とする請求項３４に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
望ましいとして前記識別された経路を前記選択するステップは、前記選択された識別された経路に対する予測された移動時間を自動的に算出するステップに基づくことを特徴とする請求項３５に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記識別された経路をユーザに前記示すステップは、前記識別された経路が示された地図をユーザに表示することを開始するステップを含むことを特徴とする請求項３２に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記識別された経路をユーザに前記示すステップは前記識別された経路に対する予測された移動時間をユーザに示すステップを含み、前記識別された経路をユーザに前記示すステップのあと、前記方法は、更新された現在の条件を示す情報を受け取るステップと、前記更新された現在の条件に少なくとも部分的に基づき１または複数の将来時間における前記１または複数の道路の更新された将来の交通条件を予測するステップと、前記予測された更新された将来交通条件に少なくとも部分的に基づいて前記識別された経路に基づく更新された予測された移動時間を示す更新された情報をユーザに提供するステップとを含むことを特徴とする請求項３２に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記複数の将来時間における前記１または複数の道路の前記予測された将来の交通条件は前記複数の将来時間に対応する歴史的な平均の交通条件とは異なることを特徴とする請求項３０に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記コンピュータ可読媒体は、前記構築されたコンピューティングシステム装置のメモリであり、前記コンテンツは、実行されたときに前記構築されたコンピューティングシステムに前記方法をプログラムさせる命令であることを特徴とする請求項３０に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
前記コンテンツは道路の将来の交通情報を予測する際に使用する１つまたは複数のデータ構造を含み、前記１つまたは複数のデータ構造は前記１つまたは複数の道路の予測ベイズネットワークモデルを表し、複数のエントリを含み、前記エントリの一部は、その将来時間における前記１または複数の道路のその道路セグメントの予測される将来の交通条件を格納するように、各々複数の道路セグメントの１つおよび複数の将来時間の１つに対応し、その他の前記エントリは各々、予測する前記ステップのために入力情報を格納するように、前記複数の道路セグメントの各々の現在の交通条件および１つまたは複数のその他の現在の条件を含む複数の現在の条件の１つに対応することを特徴とする請求項３０に記載の一時的でないコンピュータ可読媒体。
コンピューティングシステムであって、
１または複数のプロセッサと、
前記１または複数のプロセッサのうちの少なくとも1つによって実行されたとき、複数の別個の将来時間の各々について、前記道路セグメントに関連する現在の条件を指示する取得された情報に少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの１つまたは複数の各々のその将来時間における交通条件を予測するように構成された第１のコンポーネントであって、前記指示された現在の条件は、前記道路セグメントの現在の交通条件、現在の気象条件、現在予定されているイベント、および現在の学校のスケジュールのうちの複数を含むコンポーネントと、
前記１または複数のプロセッサのうちの少なくとも1つによって実行されたとき、前記１つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも１つの前記予測される将来の交通条件の１つまたは複数の指示を提供するように構成された第２のコンポーネントとを備えることを特徴とするコンピューティングシステム。
前記交通条件を予測する前記ステップにおいて使用する予測確率的モデルが格納されているメモリをさらに備え、前記予測される交通条件は、前記複数の道路セグメントの各々について前記複数の将来時間の各々における予測される将来の交通渋滞レベルを含むことを特徴とする請求項４２に記載のコンピューティングシステム。
前記第２のコンポーネントは、提供された指示が生成された情報の１つまたは複数の指示を含むように、前記予測される交通条件を使用して、前記１つまたは複数の道路にわたる好ましい走行を指示する情報を生成するようにさらに構成されることを特徴とする請求項４３に記載のコンピューティングシステム。
過去の交通条件および前記道路セグメントの前記過去の交通条件に影響を及ぼした過去の条件に少なくとも部分的に基づいて、前記予測モデルを自動的に生成するように構成された第３のモジュールをさらに備えることを特徴とする請求項４３に記載のコンピューティングシステム。
前記複数の将来時間における前記予測された将来の交通条件は前記複数の将来時間に対応する歴史的な平均の交通条件とは異なることを特徴とする請求項４２に記載のコンピューティングシステム。
前記複数の将来時間に対する前記予測された交通条件に少なくとも部分的に基づいて出発場所と到着場所との間の経路を識別するように構築された第３のコンポーネントを含み、前記少なくとも１つの予測される将来の交通条件の前記１つまたは複数の指示を提供する前記ステップは、前記識別された経路をユーザに指示することを特徴とする４２に記載のコンピューティングシステム。
前記題３のコンポーネントはさらに前記出発場所と前記到着場所との間の複数の経路を算出し、前記予測された交通条件に少なくとも部分的に基づいて前記認識された経路を望ましい経路として複数の経路オプションから選択するようにさらに構築されており、前記経路オプションのそれぞれは１または複数の道路セグメントのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項４７に記載のコンピューティングシステム。
前記交通条件の前記自動的な予測は前記複数の道路セグメントに対してさらに実行され、前記算出された複数の経路オプションのそれぞれは前記複数の道路セグメントを複数含むことを特徴とする請求項４８に記載のコンピューティングシステム。
前記題３のコンポーネントは前記複数の経路オプションのそれぞれに対し、前記経路オプションに含まれる前記複数の道路セグメントに対し前記複数の別個の未来時間において前記予測された将来の交通条件に基づいて予測された移動時間自動的に算出するようにさらに構築され、前記経路オプションのそれぞれに対する前記予測された移動時間を前記算出するステップは、前記経路オプションに含まれた１または複数の道路セグメントの第１のグループに対する前記複数の将来時間の内のひとつにおける少なくともひとつの予測された将来の交通条件を使用するステップと、前記経路オプションに含まれた１または複数のほかの道路セグメントの第２のグループに対するほかの前記複数の将来時間の内のひとつにおける少なくともひとつの予測された将来の交通条件を使用するステップとを含み、前記ほかの将来時間は前記ある将来時間のあとであり、前記第２のグループの前記道路セグメントは前記第１のグループの前記道路セグメントの前記経路オプションに沿った後ろであることを特徴とする請求項４９に記載のコンピューティングシステム。
望ましいとして前記識別された経路を前記選択するステップは、前記選択された識別された経路に対する予測された移動時間を自動的に算出するステップに基づくことを特徴とする請求項５０に記載のコンピューティングシステム。
前記識別された経路をユーザに前記示すステップは、前記識別された経路が示された地図をユーザに表示することを開始するステップを含むことを特徴とする請求項４７に記載のコンピューティングシステム。
前記識別された経路をユーザに前記示すステップは前記識別された経路に対する予測された移動時間をユーザに示すステップを含み、前記識別された経路をユーザに前記示したあと、前記第１のコンポーネントは、更新された現在の条件を示す情報を受け取り、前記更新された現在の条件に少なくとも部分的に基づき１または複数の将来時間における前記１または複数の道路の更新された将来の交通条件を予測し、前記第２のコンポーネントは、前記予測された更新された将来交通条件に少なくとも部分的に基づいて前記識別された経路に基づく更新された予測された移動時間を示す更新された情報をユーザに提供することを含むことを特徴とする請求項４７に記載のコンピューティングシステム。
前記第１のコンポーネントは動的交通プレディクタコンポーネントであり、前記第１および第２のコンポーネントは各々、前記１または複数のプロセッサによって実行されるソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項４２に記載のコンピューティングシステム。
前記第１のコンポーネントは、複数の別個の将来時間の各々について、前記道路セグメントに関連する現在の条件を指示する取得された情報に少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの１つまたは複数の各々のその将来時間における交通条件を予測する手段を備え、前記指示された現在の条件は、前記道路セグメントの現在の交通条件、現在の気象条件、現在予定されているイベント、および現在の学校のスケジュールのうちの複数を含み、前記第２のコンポーネントは、前記１つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する前記予測される交通条件の少なくとも１つの１つまたは複数の指示を提供する手段を備えることを特徴とする請求項４２に記載のコンピューティングシステム。