JP2012513587A - 低燃費経路指定のための方法、装置及び地図データベース - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (50)
- 第1の場所から第2の場所への移動経路を判定する自動化方法であって、
複数の道路区分及び該複数の道路区分の各々と関連付けられた少なくとも1つの車両コスト値を含む地図データベースから、前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つに沿う前記第1の場所から前記第2の場所への移動経路をアルゴリズム的に判定することを有し、少なくとも1つの車両コスト値は、前記複数の道路区分に対する位置派生データから少なくとも部分的に導出され、前記移動経路の判定は、前記移動経路を移動するための総コストを相対的に削減するように前記関連付けられた少なくとも1つの車両コスト値に少なくとも部分的に基づく、ことを特徴とする自動化方法。 - 前記少なくとも1つの車両コスト値は、前記複数の道路区分を移動した少なくとも1つの車両から取得された車両コストデータから少なくとも部分的に導出されることを特徴とする請求項1に記載の自動化方法。
- 前記総コストは、前記車両の予測されるエネルギー消費量を表すことを特徴とする請求項1又は2に記載の自動化方法。
- 前記総コストは、前記車両の予測される汚染物質排出量を表すことを特徴とする請求項1又は2に記載の自動化方法。
- 前記総コストは、前記車両の予測される価値の下落値を表すことを特徴とする請求項1又は2に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記位置派生データの平均から導出されることを特徴とする請求項2に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記位置派生データの最大から導出されることを特徴とする請求項2に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記複数の道路区分に対する統計コストデータから更に導出されることを特徴とする請求項2に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記複数の道路区分に対する高度データから更に導出されることを特徴とする請求項2に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、ほぼ一定の道路区分条件から更に導出されることを特徴とする請求項1又は2に記載の自動化方法。
- 前記移動経路の判定は更に、一時コストデータに基づいていることを特徴とする請求項1乃至10の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記一時コストデータは、前記道路区分に沿った現在の気象条件、前記道路区分に沿った現在の道路状況、時間帯、のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項11に記載の自動化方法。
- 前記移動経路の判定は更に、車両固有のデータに基づいていることを特徴とする請求項1乃至12の何れか1項に記載の自動化方法。
- 車両固有のデータは、前記車両の重量、前記車両の推進システム、前記車両の抵抗係数、のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項13に記載の自動化方法。
- 記憶媒体に格納可能な地図データベースであって、複数の道路区分に関する地図情報と、前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つと関連付けられている少なくとも1つの車両コスト値とを有し、前記車両コスト値は、前記道路区分を移動した少なくとも1つの車両から取得された位置派生データから少なくとも部分的に導出されることを特徴とする地図データベース。
- 前記車両コスト値は、前記位置派生データの平均から導出されることを特徴とする請求項15に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記位置派生データの最大から導出されることを特徴とする請求項15に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記複数の道路区分に対する統計コストデータから更に導出されることを特徴とする請求項15乃至17の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記複数の道路区分に対する高度データもしくは傾斜データから更に導出されることを特徴とする請求項15乃至18の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、ほぼ一定の道路区分条件から更に導出されることを特徴とする請求15乃至19の何れか1項に記載の自動化方法。
- 地図データベースを格納するメモリ(230)であって、該地図データベースは、複数の道路区分及び複数の車両コスト値を含む地図情報を含み、少なくとも1つの車両コスト値は、前記複数の道路区分の各々と関連付けられ、前記車両コスト値は、前記複数の道路区分を移動した少なくとも1つの車両から取得された位置派生データから導出される前記メモリ(230)と、
前記地図データベースを使用して移動経路を判定するプロセッサ(210)であって、前記判定された移動経路は前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つを含み、前記判定は、前記関連付けられた車両コスト値に少なくとも部分的に基づいており、前記判定により、車両で前記移動経路を移動するための総コストを相対的に削減する前記プロセッサ(210)と、
前記判定された移動経路を出力するように前記プロセッサ(210)により制御可能な出力装置(260)と
を備えることを特徴とする装置。 - 前記車両コスト値は、前記複数の道路区分を移動した複数のプローブ車両からの加速度データから、少なくとも部分的に導出されることを特徴とする請求項21に記載の装置。
- 更に、GNSS信号を受信するGNSS受信機を備え、前記プロセッサは、前記受信したGNSS信号から少なくとも部分的に前記装置の場所を判定するように構成されていることを特徴とする請求項21又は22に記載の装置。
- 前記装置は、ナビゲーション装置(200)であることを特徴とする請求項23に記載の装置。
- 前記ナビゲーション装置(200)は、ポータブルナビゲーション装置であることを特徴とする請求項24に記載のナビゲーション装置(200)。
- 前記ナビゲーション装置(200)は、車両搭載型のナビゲーション装置であることを特徴とする請求項25に記載のナビゲーション装置(200)。
- 車両内において使用される装置であって、
GNSS信号を受信するGNSS受信機(250)と、
複数の道路区分及び複数の車両コスト値を含む地図情報を含む地図データベースを格納するメモリ(230)であって、前記車両コスト値は、前記複数の道路区分を移動した少なくとも1つの車両から取得された位置派生データから導出され、前記複数の道路区分の各々は少なくとも1つの車両コスト値と関連付けられるメモリ(230)と、
GNSS受信機(250)及びメモリ(230)に通信可能に接続され、前記GNSS信号から少なくとも部分的に前記装置の場所を判定し、前記装置の場所を前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つと関連付け、前記車両が配置される前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つと関連付けられた少なくとも1つの車両コスト値を検索し、前記複数の道路区分のうちの少なくとも1つに沿って前記車両を動作させるための総コストを相対的に削減するように車両動作の方法を判定するプロセッサ(210)と
を備えることを特徴とする装置。 - 前記プロセッサは、第1の場所、第2の場所、前記装置により移動した前記第1の場所から前記第2の場所への移動経路、を前記メモリに格納し、前記移動した移動経路の車両コスト値から導出された総コストを判定することを特徴とする請求項27に記載の装置。
- 前記プロセッサは更に、替わりの移動経路の車両コスト値から導出された相対的に削減された総コストを有する、前記第1の場所から前記第2の場所への前記替わりの移動経路を判定することを特徴とする請求項28に記載の装置。
- 前記プロセッサは更に、前記替わりの移動経路と前記相対的に削減された総コストとを、前記装置のユーザに伝えることを特徴とする請求項29に記載の装置。
- 更に、前記装置のユーザに対して、車両動作の方法を出力する出力装置を備え、前記プロセッサは、前記出力装置を制御することを特徴とする請求項27に記載の装置。
- 前記装置は更に、前記装置を前記車両に接続するためのインタフェースを備え、前記プロセッサは、前記車両が前記車両動作の方法で動作するのを補助するように前記車両の少なくとも1つの動作パラメータを制御することを特徴とする請求項27又は31に記載の装置。
- 前記総コストは、前記車両の予測されるエネルギー消費量、前記車両の予測される汚染物質排出量、前記車両の予測される価値の下落値、のうちの少なくとも1つを表すことを特徴とする請求項27,31,32の何れか1項に記載の装置。
- 前記装置は、ナビゲーション装置(200)であることを特徴とする請求項27、31乃至33、の何れか1項に記載の装置。
- 前記ナビゲーション装置(200)は、ポータブルナビゲーション装置であることを特徴とする請求項34に記載のナビゲーション装置(200)。
- 前記ナビゲーション装置(200)は、車両搭載型のナビゲーション装置であることを特徴とする請求項34に記載のナビゲーション装置(200)。
- プロセッサにより実行される自動化方法であって、
車両で複数の道路区分を移動するための複数の車両コスト値を、前記複数の道路区分を移動した少なくとも1つの車両から得られる位置派生データから少なくとも部分的に導出された車両コストデータに少なくとも基づいてアルゴリズム的に判定し(S1)、
前記複数の道路区分の各々を、前記車両コスト値のうちの少なくとも1つと関連付け(S2)、
前記判定された車両コスト値をメモリに格納する(S3)
ことを特徴とする自動化方法。 - 前記車両コスト値は、前記関連づけられた道路区分を移動する車両の予測されるエネルギー消費量を表すことを特徴とする請求項37に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値は、前記関連づけられた道路区分を移動する車両の予測される汚染物質排出量を表すことを特徴とする請求項37に記載の自動化方法。
- 前記総コストは、前記関連づけられた道路区分を移動する車両の予測される価値の下落値を表すことを特徴とする請求項37に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値の判定は、前記複数の道路区分の各々に対する加速度データの平均に少なくとも部分的に基づいて前記車両コスト値を判定することを含むことを特徴とする請求項37乃至40の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値の判定は、前記複数の道路区分の各々に対する加速度データの最大に、少なくとも部分的に基づいて前記車両コスト値を判定することを含むことを特徴とする請求項37乃至40の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値の判定は更に、前記複数の道路区分に対する統計コストデータに基づいていることを特徴とする請求項37乃至42の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値の判定は更に、前記複数の道路区分に対する高度データに基づいていることを特徴とする請求項37乃至43の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コスト値の判定は更に、ほぼ一定の道路区分条件に基づいていることを特徴とする請求項37乃至44の何れか1項に記載の自動化方法。
- 更に、前記複数の道路区分のうちの少なくとも一部を移動した少なくとも1つのプローブ車両からの車両コストデータを取得することを含むことを特徴とする請求項37乃至45の何れか1項に記載の自動化方法。
- 前記車両コストデータは、少なくとも部分的に、前記プローブ車両に関するGNSSデータから取得されることを特徴とする請求項46に記載の自動化方法。
- 前記車両コストデータは、前記プローブ車両上のセンサから取得されることを特徴とする請求項46に記載の自動化方法。
- 前記車両コストデータは、車載式故障診断(OBD)接続を介して前記プローブ車両から取得されることを特徴とする請求項46に記載の自動化方法。
- 前記判定された車両コスト値は、前記メモリ内に格納されている地図データベース内に格納されることを特徴とする請求項31に記載の自動化方法。
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