JP2019032815A - 調節済みの交通予測を使用してバッテリの事前充電を最適化するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】学習／計測された交通状態に基づいて交通状態に関する予測を最適化するシステム及び方法を提供する。【解決手段】ビークルがルートを移動するときに、速度又は他の要因に基づいて、現時点の交通状態を計測し特徴付けする。これらの計測交通状態を、予測交通状態と比較し、比較に基づいて、重み付け項を計測交通状態と関連付ける。ビークルがルートを移動する後続の時点において、交通状態予測を実施する。ハイブリッドビークルのバッテリを事前充電しうる１つ又は複数の最適な時点を要求できるように、重み付け項及び計測交通状態データを使用して、相対的に良好な精度のために、交通状態予測を調節する。【選択図】図４Ｂ

Description

技術分野
本開示は、概して、交通の予測に関し、且つ、更に詳しくは、いくつかの実施形態は、計測された交通データ及び／又は一定時間にわたり学習された、ビークル（車両、乗り物、輸送機関）に関連するその他のデータを利用した初期交通予測の調節に関する。いくつかの実施形態においては、ハイブリッドビークルのバッテリを事前充電するための１つ又は複数の最適な時点を決定するのに、調節済みの交通予測を使用することができる。

関連技術の説明
ハイブリッドビークルは、その環境面での影響及び燃費の増大に伴う懸念を有する消費者の間において益々一般的になっている。ハイブリッドビークルは、一般に、電気モータとともに内燃機関を利用する。ハイブリッドビークルは、従来の（内燃機関のみの）ビークルよりも良好な燃費を実現することが可能であり、その理由は、例えば、ガソリンなどの化石燃料に対するニーズが低減されるからである。ハイブリッドビークルは、従来の化石燃料によって動力供給されるビークルを動作させたときに通常生成される有毒な副産物の生成を減少させることにより、個人レベルのカーボンフットプリントの低減をも支援している。ハイブリッドビークルの電気モータには、再充電を必要なバッテリによって電力供給することが可能である。ハイブリッドビークルにおいては、バッテリを充電する時期を決定するために、かつ、その内燃機関の利用からその電気モータの利用に切り替える時期及びこの逆に切り替える時期を決定するために、コントローラが、バッテリの充電状態（ＳＯＣ）及び／又はバッテリの残留電荷を監視することが可能である。

開示の概要
一実施形態によれば、方法は、ビークルが、前記ビークルが移動しているルートの第２のリンクに到達したら、前記第２のリンクについての履歴計測交通状態データ及び関係する重み付け項を取得することと、前記第２のリンクにおいて現時点の交通状態を計測することと、前記現時点の計測交通状態によって前記履歴計測交通状態データを更新することと、前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する交通状態予測データと更新済みの前記履歴計測交通状態データとの間の差を決定することと、決定された前記差に基づいて前記関係する重み付け項を更新することと、更新済みの前記関係する重み付け項を前記更新済みの履歴計測交通状態データとともに保存することと、を含む。

いくつかの態様においては、前記第１のルートリンクは、前記ビークルにより、前記第２のリンクに到達する前に、移動されている。更に、前記関係する重み付け項は、前記現時点の計測交通状態に対する前記交通状態予測データの精度を表す百分率に基づいた値を有してもよい。いくつかの実施形態においては、方法は、前記更新済みの履歴計測交通状態データ及び前記更新済みの関係する重み付け項に従って、前記第２のリンクに関する、後から生成された交通状態予測データを調節して、前記後に生成される交通状態予測データの精度を高めるようにすることを更に含む。

前記後から生成された交通状態予測データは、次式に従って調節され、
調節済みの交通状態予測＝（交通状態予測＊α）＋（履歴計測交通状態＊（１−α））
ここで、αは、前記関係する重み付け項である。

いくつかの実施形態においては、方法は、調節済みの前記後から生成された交通状態予測データに基づいて、前記ビークルのバッテリの事前充電タイミングを調節することを更に含む。

一実施形態によれば、システムは、履歴計測交通状態データを保存するデータベースと、ナビゲーション調節コンポーネントであって、ビークルが、前記ビークルが移動しているルートの第２のリンクに到達したら、前記第２のリンクについての履歴計測交通状態データ及び関係する重み付け項を前記データベースから取得し、前記第２のリンクにおいて現時点の交通状態を計測し、前記現時点の計測交通状態によって前記履歴計測交通状態データを更新し、前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する交通状態予測データと更新済みの前記履歴計測交通状態データとの間の差を決定し、決定された前記差に基づいて前記関係する重み付け項を更新し、更新済みの前記関係する重み付け項を前記更新済みの履歴計測交通状態データとともにデータベース内に保存し、前記ルートの後続の移動の際に、前記更新済みの関係する重み付け項及び前記更新済みの履歴計測交通状態データに基づいて、後から生成された交通状態予測データを調節する、ナビゲーション調節コンポーネントと、を備える。システムは更に、調節済みの前記後から生成された交通状態予測が送信されるコントローラであって、前記調節済みの後から生成された交通状態予測に基づいて、前記ビークルのバッテリに適用される事前充電タイミングを調節するコントローラと、を備える。

いくつかの実施形態においては、システムは、ナビゲーションサーバを更に備え、前記ナビゲーションサーバから前記交通状態予測データ及び前記後から生成された交通状態予測データが受信される。いくつかの態様においては、前記履歴計測交通状態データ、前記交通状態予測データ、及び前記後から生成された交通状態予測データのそれぞれは、前記ルートの少なくとも１つのリンクに沿った交通状態を表す１つ又は複数のデータ値を備える。いくつかの態様においては、前記１つ又は複数のデータ値は、空いた交通状態、混雑した交通状態、及び渋滞した交通状態のうちの１つを反映している。

いくつかの態様においては、前記履歴計測交通状態データは、前記データベース内において、前記ビークルが前記ルートの前記第２のリンクを予め移動した時刻により、タグ付けされている。いくつかの態様においては、前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する前記交通状態予測データは、同一又は類似の時刻において生成されている。

いくつかの態様においては、前記関係する重み付け項は、前記現時点の計測交通状態に対する前記交通状態予測データの精度を表す百分率に基づいた値を有する。

いくつかの態様においては、前記後から生成された交通状態予測データは、次式に従って調節され、
調節済みの交通状態予測＝（交通状態予測＊α）＋（履歴計測交通状態＊（１−α））
ここで、αは、前記関係する重み付け項である。

いくつかの態様においては、前記履歴計測交通状態データは、前記ビークルの移動速度、前記ビークルの制動回数、前記ビークルの相対位置、及び前記ビークルの相対運動のうちの少なくとも１つに基づいて特徴付けられている。

図面の簡単な説明
本開示は、以下の図を参照し、１つ又は複数の様々な実施形態に従って、詳細に記述されている。これらの図は、例示を目的としてのみ、提供されており、且つ、代表的な又は例示用の実施形態を示すものに過ぎない。

実際の交通状態を速度及び予測交通状態に対して比較するグラフィカルな図である。

ナビゲーション予測最適化システムの概略図である。

ビークルの速度に対する、リンクごとの例示用の交通状態のグラフィカルな図である。

様々な実施形態による、図３Ａにおいて決定された交通状態に基づいて予測交通状態を調節するために実行されうる、例示用の動作を説明するフローチャートである。

様々な実施形態による、交通状態及び重み付けを学習及び調節しうる、交通状態のグラフィカルな図である。

図４Ａにおいて決定された交通状態に基づいて交通状態及び重み付け項を学習及び更新するために実行可能な、例示用の動作を示すフローチャートである。

本開示において記述されている実施形態の様々な特徴を実装するために使用されうる例示用の演算コンポーネントである。

これらの図は、すべてを網羅したものではなく、開示されている形態そのままに本開示を限定するものでもない。

詳細な説明
本開示に開示されているシステム及び方法の実施形態は、決定されたルートに沿った予測交通状態を利用して、ハイブリッドビークルの動作の動作モードに関する決定を実施することができる。例えば、決定されたルートに沿った将来の一地点について予測された交通状態に基づいて、ルートに沿った所与の時間においてバッテリを節約するか又は場合によっては充電すると決定し、これにより、ルートに沿った当該将来の一地点においてバッテリ動作が更に大きく依存されうるようにすることができる。同様に、予測交通状態に基づいて、ルートに沿った現時点の場所においてバッテリ動作に更に大きく依存すべきであること、及び、ルートのその後の地点においてバッテリを充電しうること又はバッテリへの依存を低下させうること、を決定することもできる。

いくつかの実施形態を、同一のルート又はそのセグメントの以前の移動の間に計測された実際の交通状態に基づいて交通状態に関する予測を最適化するように、実装することができる。すなわち、いくつかの実施形態においては、より良好な精度を得るために、将来の交通状態（例えば、移動するルートに沿った後続の又は将来の地点における交通状態）に関する予測が調節されうる。

本開示において使用されている「最適化する（ｏｐｔｉｍｉｚｅ）」、「最適な（ｏｐｔｉｍａｌ）」、及びこれらに類似した用語は、可能な限り有効又は完全な性能を実施又は実現することを意味するように使用されうることに留意されたい。但し、本書類を参照する当業者が認識するように、常に完全を実現できるわけではない。従って、これら用語は、所与の状況において可能な限り良好もしくは有効な性能もしくは実際的な性能を実施もしくは実現すること、又は、その他の設定もしくはパラメータによって実現可能であるものよりも良好な性能を実施もしくは実現すること、をも包含しうる。

いくつかの実施形態においては、１つ又は複数のビークルが所与のルートを移動するときに、速度又はその他の要因に基づいて実際の交通状態を計測することができる。これらの計測された交通状態を予測された交通状態と比較することができる。いくつかの実施形態においては、（例えば、ハイブリッドビークルのバッテリを事前充電しうる１つ又は複数の最適な時点を決定するために）、ルートに沿ってハイブリッド動作モードを相対的に良好に計測するのに、調節済みの交通状態予測を使用することができる。

比較に基づいて、重み付け項を計測された交通状態と関連付けることができる。計測された交通状態データ及び重み付け項を、保存することができる。ビークルがルートを移動する後続の時点において、交通状態予測を実施することができる。相対的に良好な精度のために、交通状態予測を調節するために、保存されている重み付け項及び計測された交通状態データを使用することができる。

上記において示唆されているように、ハイブリッドビークルは、消費者の間において益々一般的になっている。ハイブリッドビークルにおいて使用される電気モータは、停止中に化石燃料を消費せず、例えば、電気モータを、ハイブリッドビークルが交通停止状態にある間、停止することができる。更には、電気モータは、一般に、都市を走行している又はのろのろ運転状態にある間、内燃機関よりも少ないエネルギを消費する。但し、内燃機関は、通常、より大きな速度でより良好な性能を提供し、所与のエンジン重量においてより大きなパワーを供給することができる。従って、（例えば、のろのろ運転状態など）混雑した又は渋滞した交通状態の間、ハイブリッドビークルの電気モータを使用することが一般的に好ましい。これに加えて、（混雑した又は渋滞した交通状態において、より頻繁に経験される）回生制動力を使用して、ハイブリッドビークルのバッテリを充電することができる。例えば、約６４ｋｍｈ超などの相対的に大きな速度においては、ビークルは、例えばハイウェイを走行するときに消費者が好みうる相対的に良好な加速及び性能を提供するために、内燃機関に切り替える場合がある。動作中にハイブリッドビークルのバッテリを充電するのにハイブリッドビークルの内燃機関を使用することもできる。

いくつかのハイブリッドビークルは、予測交通状態や道路地形などのような予測走行状態に基づいてバッテリを事前充電するように設計されたシステムを利用することができる。例えば、システムは、最適なバッテリＳＯＣ又はバッテリ残留電荷を維持するためにハイブリッドビークルのバッテリの事前充電が実行され、これにより、交通渋滞で電気モータの動作を使用できるように、来るべき交通渋滞を予測することができる。バッテリの事前充電を最適化するのに使用されるハイブリッドビークルシステムの一例は、米国特許第５，８３２，３９６号明細書に開示されており、この特許文献の内容は、引用により、そのすべてが本開示に組み入れられる。

これらのハイブリッドビークルは、交通データをビークルのナビゲーションシステムを通じてビークルに送信する交通データサービスから受信した交通予測、及び／又は、この交通データサービスにより提供された情報に基づく交通予測を利用することができる。例えば、このような交通データサービスのプロバイダは、営利交通データプロバイダ、運輸省、道路センサ、交通カメラ、その他の運転者などからのリアルタイム交通データを編集することができる。編集されたら、プロバイダは、ビークルへの交通データを、高周波を介して、ビークルのナビゲーションシステムに送信することができる。ビークルのナビゲーションシステムは、交通データを使用して、表示されたナビゲーションマップの交通データによる補完、交通警報の供給、代替ルートの提案など、を実行することができる。上述のハイブリッドビークルのケースにおいては、交通データを使用して、バッテリを事前充電すべき時点を決定することもできる。

但し、交通データは、システムの誤動作に起因して、不正確であるおそれがあり、且つ、特に、ラッシュアワーの開始時点又は終了時点では、有効期限が限られているおそれがある。例えば、交通データサービスプロバイダが、交通データを収集し、編集し、ビークルに配布する時点までに、交通状態が変化しているおそれがある。同様に、ビークルがそのルートの或るセグメントから次のセグメントに移動するまでに、実際の交通状態が実質的に変化しているおそれもある。従って、ビークルが交通データを受け取ったときに、それがもはや有効ではないおそれがある。このことは、ビークル運転者にとって残念な運転経験となるおそれがある。更には、このような交通データは、ハイブリッドビークルのバッテリを事前充電すべき時点を予測するのに使用されうるので、バッテリを事前充電するための機会を逃す可能性もある。不正確な交通状態予測は、最適ではないバッテリＳＯＣ及び／又はバッテリ残留電荷を結果的にもたらすおそれもある。これらのケースにおいては、ハイブリッドビークルは、その電気モータの利用が好ましいときに、その内燃機関の使用を余儀なくされるおそれがある。

図１は、不正確な交通状態予測を伴う例示用のシナリオを示している。グラフ１００は、ビークルが所与の距離にわたり走行したときの速度を表している。図１に示されているように、ビークルの速度は、例えばハイウェイなどの特定のルートに沿って、約０ｍから１２５０ｍまで、増大を始めている。約１５００ｍにおいて、速度は、約０から２０ｋｍｈのどこかに低下している。これは、交通渋滞状態を表すものと見なすことができる。約２４００ｍにおいて、ビークルの速度は、再度増大を始めており、以下同様である。

図１のグラフ１０２は、予測交通状態と、グラフ１００内に示されている（速度との関係における）実際の交通状態との間の例示用の不一致を表している。図１の実線は、グラフ１００において示されているビークルの速度を表している。速度は、交通状態「値」に変換可能であり、且つ、予測交通状態と計測交通状態とを比較するために、様々な実施形態に従って使用可能である。異なる交通状態に対して値を割り当てることができる。例えば、交通渋滞状態は、「２」の値として表記されてもよく、（渋滞未満ではあるが、空いた交通状態を上回っている）混雑した交通状態は、「１」の値として表記されてもよく、空いた交通状態は、「０」の値として表記されてもよい。３つの値が列挙されているが、当業者は、更に大きな又は更に小さな数の値のみならず、増大した細分性を反映しうる値により、システムを実装しうることを理解するであろう。

説明を目的として、この例においては、ビークルが、例えば２０ｋｍｈ超の速度で移動しているときには交通状態は空いている、すなわちグラフ１０２において０の値である、と仮定することができる。ビークル速度が１０ｋｍｈ未満に降下すると、この例は、ビークルが交通渋滞状態にある、すなわちグラフ１０２において２の値である、と仮定する。ビークルの速度が例えば１０ｋｍｈと２０ｋｍｈとの間であるルートの部分にいる間は、この例は、ビークルは混雑した交通状態にある、と仮定する。交通状態の特徴付けは、例えば、速度及び移動しているルート又は道路のタイプに基づくことができ、しかしながら、その他を基礎に使用しうることに留意されたい。

但し、従来の交通データサービス又はシステムを使用した場合には、予測交通状態が誤りを結果的にもたらすおそれがあり、且つ、これらは、限られた有効期限しか有していない。グラフ１０２は、破線により、このシナリオを示しており、これは、ルートに沿った約２０００ｍにおいてのみ、交通渋滞が始まるものと予測しているが、これは、交通渋滞が実際に始まってから約０．５ｋｍ後である。又、予測は、例えば、ルートに沿った約３０００ｍ及び４２５０ｍにおけるものなどの、ルートに沿った後続の交通渋滞をキャプチャできない。その代わりに、交通状態予測は、ルートに沿った約２４００ｍと５０００ｍとの間において、例えば、１の値などの、混雑した交通状態を予測するに過ぎない。

従って、様々な実施形態は、時間にわたり交通状態を学習し、重み付け係数にともに学習済みの交通状態を適用して、交通状態をより良好に予測することができる。図２は、様々な実施形態による予測交通状態を調節するための例示用のシステム２００を示している。図２は、ビークル２０２を示しており、これは、電気モータ２０４と、内燃機関２０６と、を有するハイブリッドビークルであってもよく、電気モータ２０４及び内燃機関２０６は、いずれも、駆動力を生成する。ガソリン又はディーゼルエンジンなどの内燃機関２０６により、様々なタイプの内燃機関を実施することができる。ブラシレス直流（ＤＣ）モータ、誘導モータ、又はＤＣシャントモータなどの電気モータ２０４により、様々なタイプの電気モータを実施することができる。

ハイブリッドビークル２０２は、電力を供給して電気モータ２０４を駆動するために、バッテリ２０８を含むことができる。バッテリ２０８は、例えば、鉛酸バッテリ、ニッケルカドミウムバッテリ、ナトリウム硫黄バッテリ、リチウム充電式バッテリ、水素充電式バッテリ、又はレドックス型バッテリなどの充電式バッテリであってもよい。又、バッテリ２０８は、マスストレージコンデンサであってもよく、又は、その他の適切な電源であってもよい。ハイブリッドビークル２０２が複数のバッテリを有することができ、本開示に記述されている事前充電タイミングの適用を複数のバッテリの間で調整できることに留意されたい。

図示されてはいないが、ハイブリッドビークル２０２は、バッテリ２０８の電流及び電圧を検出するためのバッテリ電流／電圧検出センサを更に備えうることを理解されたい。又、ハイブリッドビークル２０２は、電気モータ２０４によってあらかじめ定められたトルクを生成するために、バッテリ２０８から供給された電流を電気値に変更するためのドライバを含むこともできる。ドライバは、電気モータ２０４からバッテリ２０８への回生電流の流れを更に制御することができる。ハイブリッドビークル２０２は、エンジン制御システム、制動システム／コンポーネント、操向システム／コンポーネント、ロジックコンポーネント、その他のプロセッサなどのような、通常、ハイブリッドビークル内に見出される他の図示されていないコンポーネントを含むことができる。

ハイブリッドビークル２０２は、ハイブリッドビークル２０２の全体的な動作を制御するコントローラ２１０と、コントローラ２１０に接続された１つ又は複数のセンサ２１２と、こちらもコントローラ２１０に接続されたナビゲーションプロセッサ２２０と、を含むことができる。コントローラ２１０は、ハイブリッドビークルの走行状態を定義ないし規定するために、１つ又は複数のセンサ２１２から供給される様々な検出信号に基づいて走行状態を判断することができる。

いくつかの実施形態においては、コントローラ２１０は、バッテリ２０８の電流値及び電圧値からバッテリ２０８の残留電荷を算出することができる。従って、コントローラ２１０は、ナビゲーションシステム２１４に供給されうる調節済み／最適化済みの交通状態予測に基づいてバッテリ残留電荷のターゲット値を設定することができる。このようにして、バッテリ残留電荷を望ましいターゲット値にするために、電気モータ２０４及び／又は内燃機関２０６の出力を調節してもよい。

１つ又は複数のセンサ２１２を使用して、移動の速度、制動の起動、加速などのような、ハイブリッドビークル２０２の動作特性を検出することができる。１つ又は複数のセンサ２１２の一例は、加速装置が開けられた程度を検出するためのアクセルペダルセンサであってもよい。１つ又は複数のセンサ２１２の別の例は、ブレーキが動作された程度を検出するための制動センサであってもよい。１つ又は複数のセンサ２１２の更に他の例は、シフトレバーセンサやビークル速度センサなどであってもよい。１つ又は複数のセンサ２１２によって検出された信号を、コントローラ２１０に供給することができる。

これらの動作特性のうちの１つ又は複数を利用して、ハイブリッドビークル２０２が経験する交通状態を決定又は特徴付けすることができる。その結果、これは上述の計測交通状態データを反映することができ、又は、これを上述の計測交通状態データを導出するために使用することができる。例えば、ハイブリッドビークル２０２が、例えば１０ｋｍｈ又はこれよりも低速でハイウェイを移動していると１つ又は複数のセンサ２１２が判定したときに、コントローラ２１０は、ハイブリッドビークル２０２が交通渋滞状況にあると判定することができる。ハイブリッドビークルが都市道路を走行しているときには、例えば５ｋｍｈ又はこれよりも低速の速度が交通渋滞を表すものと見なすことができる。例えば、更に詳細に後述されるナビゲーションシステム２１４などのナビゲーションシステムにより、ハイブリッドビークル２０２が移動している道路又はルートのタイプに関する情報をコントローラ２１０に提供することができる。

ハイブリッドビークル２０２のナビゲーションシステム２１４は、ナビゲーションプロセッサ２２０のみならず、履歴計測交通状態データベース２１６、ナビゲーション調節コンポーネント２１８、及びＧＰＳコンポーネント２２２を含むことができる。いくつかの実施形態においては、更なるコンポーネントがナビゲーションシステム２１４を構成することができる。ハイブリッドビークル２０２のその他のコンポーネントを使用して、ハイブリッドビークル２０２が経験した交通状態を特徴付けることができることに留意されたい。例えば、ナビゲーションプロセッサ２２０は、時間にわたり、ＧＰＳコンポーネント（ＧＰＳレシーバを含んでいてもよく、又は、ＧＰＳレシーバであってもよい）２２２を使用して、ハイブリッドビークル２０２の場所を決定することができる。ナビゲーションプロセッサ２２０は、ハイブリッドビークル２０２が特定の持続時間にわたって特定の距離を上回るだけ進んでいなければ、ハイブリッドビークル２０２が交通渋滞状態にあると決定することができる。いくつかの実施形態においては、ナビゲーションシステム２１４は、例えば、ＧＰＳコンポーネント２２２などの特定のコンポーネントを有していなくてもよい。後述するように、様々な実施形態を、従来のナビゲーションシステムを有さなくてもよいビークルによって利用することができる。

１つ又は複数の通信インターフェイス（図示されてはいない）が、ナビゲーションシステム２１４を１つ又は複数のナビゲーションサーバ／ネットワーク２２４に接続することができる。１つ又は複数のナビゲーションサーバ／ネットワーク２２４を交通データサービスプロバイダによって動作させて、交通データをナビゲーションシステム２１４に提供することができる。いくつかの実施形態においては、１つ又は複数のナビゲーションサーバ／ネットワーク２２４は、交通状態予測をナビゲーションシステム２１４に提供することができる。以上において示唆されているように、且つ、更に後述するように、この予測を、例えば、１つ又は複数のセンサ２１２やＧＰＳコンポーネント２２２などによって判定された計測交通状態と比較することができる。その他の実施形態においては、１つ又は複数のナビゲーションサーバ／ネットワーク２２４から受け取られる交通データは、ナビゲーションシステム２１４が交通状態予測を生成するために利用しうる「未加工」データであってもよい。

交通状態予測が受信及び／又は判定されたら、交通状態予測を計測交通状態と比較することができる。空いた、混雑した、又は渋滞した交通状態が予測されたかどうかに応じた上述の０、１、及び２という値を有するデータとして、交通状態予測を受け取ることができることに留意されたい。いくつかの実施形態においては、交通状態予測は、計測交通状態と予測交通状態との比較が容易になるのを許容するために、０、１、及び２という値の観点において変換又は特徴付けすることができる。交通状態予測及び計測交通状態を特徴付け又は正規化するその他の方法、例えば、相対的に刻みの細かい値による特徴付け、その他のタイプの交通状態記述子の使用など、を使用できることに留意されたい。

比較が実施されたら、重み付け項を生成することが可能であり、計測交通状態データと関連付けることができる。重み付け項を使用して、交通状態予測の精度を重み付けすることができる。重み付け項及び計測交通状態データを、履歴計測交通状態データベース２１６内に保存又は記憶することが可能であるとともに、日、日付、時刻のみならず、ルート部分／セクション及び／又はその他の関連するパラメータなどの、交通要因により、組織化し又は追加的に特徴付けることができる。

１つ又は複数の特定のルート部分の後続の移動の間に、現時点の交通状態予測を受け取ると、履歴計測交通状態データベース２１６がナビゲーション調節コンポーネント２１８によりアクセスされてもよい。１つ又は複数の特定のルート部分のための、関連する計測交通状態データを取得することができる。ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、上述の重み付け項及び予め保存されている計測交通状態データに従って交通状態予測を調節することができる。いくつかの実施形態においては、コントローラ２１０がこの調節された交通状態予測を使用して、バッテリ２０８を事前充電すべき時点を決定することができる。例えば、ハイブリッドビークル２０２が交通渋滞に接近しているという予測に基づいて、コントローラ２１０は、バッテリ２０８を事前充電するために、交通渋滞に到達する前に、内燃機関２０６の動作を開始することができる。ハイブリッドビークル２０２が交通渋滞に到達したときに、バッテリ２０８は、ハイブリッドビークル２０２を推進させるために電気モータ２０４が使用されるのを許容する、十分なバッテリＳＯＣ又は残留電荷を有することができる。

図３Ａは、例示用の走行シナリオを示しており、これについては、交通状態予測を調節するために実行されうる例示用の動作を示す図３Ｂのフローチャートとともに説明することとする。図３Ａに示されている例示用のシナリオは、例えば、リンク１、リンク２、リンク３、リンク４、及びリンク５などの複数のセグメントを含むルートに沿って走行するハイブリッドビークル２０２に関連する。図示のリンクは、ルートの異なるセクションを解析するために使用することができる。上述の交通データサービスは、しばしば、交通データを取得してリンクの組にコンパイルすることができる。例えば、交通データサービスは、リンクごとに、予測交通状態をビークルに提供することができる。例えば、道路標識、交差点、交通信号、道路長（例えば、都市ブロックないし街区）、及び／又はその他の道路もしくはルートの特徴などの道路特徴によって線引きされるルートの部分などの交通データサービスにより、リンクを定義することができる。

動作３００（図３Ｂ）において、ハイブリッドビークル２０２は、ルートに沿った地点、例えばリンク１の開始点、に位置しており、ナビゲーションシステム２１４（図２）により、交通状態予測を実施又は受信することができる。概して、交通データサービスプロバイダは、２０００ｍだけ前方の交通状態を予測し、しかしながら他の距離を使用することもできる。図３Ａに示されているように、予測エリアは、リンク１から５をカバーすることができる。ここでは、リンク１の開始点において、リンク３までの交通状態を予測する、交通状態に関する予測を実施又は受信することができる。

動作３０２において、ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、履歴計測交通状態データベース２１６にアクセスして、交通状態予測に関与する１つ又は複数のリンクに関係する履歴計測交通状態データを取得することができる。上述のように、時刻などのパラメータを基準点として使用して、関連する計測交通状態データを取得することができる。例えば、ナビゲーションシステム２１４、コントローラ２１０、時刻を認知するクロック又はコンポーネントは、現時点の時刻を決定し、時刻情報をナビゲーション調節コンポーネント２１８に送信することができる。いくつかの実施形態においては、ナビゲーション調節コンポーネント２１８が時刻を認知するように、ハイブリッドビークル２０２のコンポーネントをクロッキング又は同期化することができる。

ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、履歴計測交通状態データベース２１６にアクセスすることができる。ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、交通状態が予測される１つ又は複数のリンク、例えばリンク３、にマッチングする履歴計測交通状態データであって、現時点の時刻と相応する履歴計測交通状態データを検索することができる。例えば、現時点の時刻が午後２時である場合には、ルートのリンク３のための計測交通状態データであって、午後２時又はほぼ午後２時において予め収集されたデータであるとタグ付けされた計測交通状態データを取得することができる。

ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、関連する計測交通状態データと関連付けられた、関係する重み付け項を更に検索する。いくつかの実施形態においては、計測交通状態データの各インスタンスを、履歴計測交通状態データベース２１６内に、重み付け項とともに保存することができる。いくつかの実施形態においては、これらを、別個に、但し、ナビゲーション調節コンポーネント２１８が関連する重み付け項を検索できるように互いに関係させて又は関連付けて、保存することができる。

本開示で利用される重み付け項は、予測交通状態の精度を表す百分率などの、なんらかの値を意味しうる。相対的に大きな値を、相対的に正確な交通状態予測と関連付けてもよい、すなわち、履歴計測交通状態データに適合する。相対的に小さな値は、相対的に不正確である交通状態予測を表してもよい。更に詳しく後述するように、ナビゲーションシステム２１４が時間にわたり学習するときに、重み付け項を調節することができる。

動作３０４において、履歴計測交通状態データ及び適用可能な重み付け項に相応して、交通状態予測を調節することができる。次式などの式を使用してこの調節を実行することができ、しかしながら他の重み付け方法又は式／アルゴリズムを使用することもできる。「交通状態予測」パラメータは、動作３００において生成又は受信された交通状態予測であってもよい。「履歴計測交通状態」パラメータは、履歴計測交通状態データベース２１６から検索された関連する計測交通状態データであってもよい。「α」は、関連する重み付け項であってもよい。
調節済みの交通状態予測＝（交通状態予測＊α）＋（履歴計測交通状態＊（１−α））

上述のように、予測交通状態データ及び計測交通状態データは、０、１、及び２という値を有することができる。従って、リンク３について、特定のリンクについての予測交通状態は、１の値を有してもよく、一方、当該リンクについての計測交通状態は、６０％という重み付け項と関連付けられた２の値を有しうる。６０パーセントの重み付け項は、交通状態予測又は計測交通状態の以前の調節に基づいて、履歴計測交通データが好まれるべきであることを表している。式を適用した結果、１．８という調節済みの交通状態予測がもたらされ、これは、２という交通状態値に丸めることができる。

動作３００から３０４を、関連する予測のリンクのすべてが調節されるまで、各リンクについて、反復することができる（動作３０４ａ）。この例においては、リンク２及びリンク３についての予測交通状態も同様に調節される。動作３０６において、調節済みの交通状態予測が、すべての適用可能なリンク、この例においては、リンク１、リンク２、及びリンク３について、出力される。調節済みの交通状態予測を、コントローラ２１０に出力することができる。調節済みの交通状態予測に基づいて、コントローラ２１０は、バッテリ２０８を事前充電するためのバッテリ事前充電タイミング又は方策を実装することができる。例えば、コントローラ２１０は、バッテリ電流電圧検出センサ（１つ又は複数のセンサ２１２の一実施形態でありうる。）からバッテリ２０８の電流及び電圧値を取得することができる。コントローラ２１０は、電流及び電圧値からバッテリ２０８の残留電荷又はバッテリＳＯＣを演算することができる。コントローラ２１０は、調節済みの交通状態予測に基づいて、ターゲットバッテリ残留電荷又はバッテリＳＯＣ用のスケジュールを生成することができる。

図４Ａは、計測交通状態データ及び関連する重み付け項の調節を伴いうる交通状態学習の一例を示している。図４Ｂは、様々な実施形態による交通状態学習を実行する例示用の動作を示すフローチャートであり、これについて、図４Ａとともに説明する。

図４Ａは、現時点において地点Ｂ（リンク２）に位置するものとして、ハイブリッドビークル２０２を示している。ハイブリッドビークル２０２が地点Ａ（リンク１）に位置していたときに、地点Ｂにおける交通状態が予測されている。すなわち、動作４００において、第１のルートリンク前方の第２のルートリンクについての交通状態予測データが生成される。動作４０２において、第２のルートリンク、この例では地点Ｂ／リンク２、に到達すると、関係する重み付け項とともに、履歴計測交通状態データが取得される。すなわち、地点Ｂにおいて、ナビゲーション調節コンポーネント２１８は、履歴計測交通状態データベース２１６にアクセスして、リンク２についての（関連する時点における）予め計測された交通状態及び予め決定された重み付け項を検索することができる。

動作４０４において、現時点の交通状態が第２のルートリンクにおいて算出又は計測され、このリンクについての履歴計測交通状態データを更新することができる。すなわち、現時点の計測交通状態を反映するデータを保存し、これにより、以前の履歴計測交通状態データを置換することができる。例えば、ハイブリッドビークル２０２が地点Ｂに位置している間に、現時点の交通状態を計測及び特徴付けすることができる。ハイブリッドビークル１０２の速度を計測すること、ハイブリッドビークル１０２の制動を計測すること、隣接するビークルの運動／速度を計測すること、などを行うことが可能である。これらの計測結果又は計算結果を使用して現時点の交通状態を特徴付けることが可能であり、これらの計測値又は計算値には、上述のように、０、１、又は２という値を付与することができる。現時点の計測交通状態を、保存することが可能であり、且つ、例えばリンク２などのそのリンク及び関連する時点について、履歴計測交通状態データベース２１６を更新するのに使用することができる。

動作４０６において、予測交通状態データと更新済みの計測交通状態データとの間の差を決定することができる。この決定（これは、１つ又は既知の確率的な方法及び／又はアルゴリズムを使用して実現されうる）に基づいて、関係する重み付け項を更新又は調節することができる。例えば、特定の交通状態がルート／リンクの後続の移動の間に結果的に得られることになる確率を、例えば予測交通状態と計測交通状態との間の不一致に基づいて、決定することができる。例えば、予測交通状態と計測交通状態との間の比較を使用して、特定のルートリンクについての「正しい」予測確率を生成することができる。予測交通状態が計測交通状態とマッチングしているならば、正しい予測「カウント」をなんらかの値、例えば１、だけ増大させることができる。正しい予測確率は、正しい予測カウントをルートリンクについてのパス／計測反復の合計数によって除算したものに等しいものと見なすことができる。上述の式を参照すれば、正しい予測確率値は、重み付け項である「α」として使用されうる。確率が高ければ、この式は、過去の計測よりも予測を利用することになり、逆も又真である。重み付け項は、ナビゲーションシステム２１４が学習するのに伴って、予測交通状態に相対的に大きく依存するように（すなわち、相対的に大きく重み付けされるように）、進化ないし変化しうる。ともかく、図４Ａに示される方法の動作は、計測交通状態データを予測交通状態データと比較するときに最新の交通状態データの使用を許容している。

動作４０８において、更新済みの重み付け項を更新済みの履歴計測交通状態データとともに保存することができる。図３Ｂを再度参照すれば、この更新済みの重み付け項及び更新済みの計測交通状態データは、後続の調節において交通状態予測を調節するために入手可能でかつ使用可能な計測交通状態データ及び重み付け項である。

以上、バッテリの事前充電を最適化するという目的のために予測交通状態データを調節するという文脈において、様々な実施形態について説明した。但し、様々な実施形態は、予測交通状態を最適化するという目的のためにのみ、利用することもできる。その他の実施形態によれば、調節済みの交通状態予測データを特定のルートに沿って隣接するビークルに送信することができる。例えば、配布のために、又は、例えば、交通データサービスプロバイダが相対的に正確な予測を実施するのに活用しうる正確なフィードバックとしての使用のために、調節済みの予測を交通データサービスプロバイダにアップロードして戻すことができる。例えば、調節済みの予測を、同一のナビゲーションサーバ／ネットワークに接続される他のビークルに送信することができる。但し、交通データサービスプロバイダから交通状態に関する予測を受け取っていないビークルであっても、調節済みの予測を利用して交通状態を予測することができる。

本開示で使用されているコンポーネントという用語は、本願の１つ又は複数の実施形態に従って動作しうる機能の所与のユニットを記述しうるであろう。本開示で使用されているコンポーネントを、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組合せの任意の形態を利用して実装してもよい。コンポーネントを構成するために、例えば、１つ又は複数のプロセッサ、コントローラ、ＡＳＩＣ、ＰＬＡ、ＰＡＬ、ＣＰＬＤ、ＦＰＧＡ、論理コンポーネント、ソフトウェアルーチン、又はその他のメカニズムを実装してもよい。本開示で記述されている様々なコンポーネントを、個別のコンポーネントとして実装してもよく、又は、記述されている機能及び特徴を、部分的にもしくは全体的に、１つもしくは複数のコンポーネントの間で共有してもよい。換言すれば、この説明を参照した後の当業者には明らかであるように、本開示で記述されている様々な特徴及び機能を、任意の所与の用途に実装してもよい。これらを、様々な組合せ及び順列の、１つ又は複数の別個の又は共有されたコンポーネントにおいて実装することができる。様々な特徴又は機能的要素は、別個のコンポーネントとして個々に記述され又は特許請求の範囲に記載されている場合があるが、これらの特徴／機能を、１つ又は複数の共通的なソフトウェア及びハードウェア要素の間で共有できることを理解されたい。このような説明は、別個のハードウェア又はソフトウェアコンポーネントがこのような特徴又は機能を実装するために使用される、ということを必要とするものでもなく、又は、これを意味するものでもない。

コンポーネントが、ソフトウェアを使用して全体的に又は部分的に実装される場合には、これらのソフトウェア要素を、それに関して記述された機能を実行する能力を有する演算又は処理コンポーネントとともに動作するように、実装することができる。図５には、このような演算コンポーネントの一例が示されている。様々な実施形態が、この例示用の演算コンポーネント５００の観点において記述されている。この説明を参照した後に、当業者には、他の演算コンポーネント又はアーキテクチャを使用してアプリケーションをどのように実装するかについて明らかとなろう。

次に図５を参照すれば、演算コンポーネント５００は、例えば、自己調節型ディスプレイ、デスクトップ、ラップトップ、ノートブック、及びタブレットコンピュータ内において見出される演算又は処理能力を表すことができる。これらを、ハンドヘルド型演算装置（タブレット、ＰＤＡ、スマートフォン、携帯電話機、パームトップなど）内に見出すことができる。所与の用途もしくは環境にとって望ましいもしくは適切でありうるときには、これらを、ワークステーション、ディスプレイを有するその他の装置、サーバ、又は、任意のその他のタイプの特殊目的もしくは汎用の演算装置、内に見出すことができる。又、演算コンポーネント５００は、所与の装置内に、埋め込まれ、又は、さもなければ利用可能な、演算能力をも表しうる。例えば、演算コンポーネントを、例えば、携帯型演算装置やなんらかの形態の処理能力を含みうる他の電子装置などの、他の電子装置内に見出すこともできる。

演算コンポーネント５００は、例えば、１つ又は複数のプロセッサ、コントローラ、制御コンポーネント、又はその他の処理装置を含むことができる。これは、プロセッサ、並びに／又は、ナビゲーションシステム２１４及びそのコンポーネント部品、ナビゲーションサーバ／ネットワーク２２４、及びコントローラ２１０を構成するコンポーネントのうちの１つもしくは複数を含むことができる。プロセッサ５０４を、例えば、マイクロプロセッサ、コントローラ、又はその他の制御ロジックなどの、汎用又は特殊目的処理エンジンを使用して、実装してもよい。プロセッサ５０４を、バス５０２に接続することができる。但し、任意の通信媒体を使用して、演算コンポーネント５００のその他のコンポーネントとの間のやり取りを促進することができ、又は、外部と通信することができる。

又、演算コンポーネント５００は、本開示では単にメインメモリ５０８と呼称される、１つ又は複数のメモリコンポーネントを含むこともできる。例えば、プロセッサ５０４によって実行されるべき情報及び命令を保存するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又はその他のダイナミックメモリを使用することができる。又、メインメモリ５０８を、プロセッサ５０４によって実行されるべき命令の実行の間に一時変数又はその他の中間情報を保存するために、使用することもできる。同様に、演算コンポーネント５００は、プロセッサ５０４用の静的な情報及び命令を保存するために、バス５０２に結合された読み出し専用メモリ（「ＲＯＭ」）又はその他のスタティックストレージ装置を含むこともできる。

又、演算コンポーネント５００は、１つ又は複数の様々な形態の情報ストレージメカニズム５１０を含んでもよく、これには、例えば、媒体ドライブ５１２及びストレージユニットインターフェイス５２０が含まれうる。媒体ドライブ５１２は、固定された又は着脱自在のストレージ媒体５１５をサポートするためのドライブ又はその他のメカニズムを含むことができる。例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、磁気テープドライブ、光ドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、もしくはデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）ドライブ（ＲもしくはＲＷ）、又は、その他の着脱自在のもしくは固定された媒体ドライブが提供されうる。ストレージ媒体５１４は、例えば、ハードディスク、集積回路組立体、磁気テープ、カートリッジ、光ディスク、ＣＤ、又はＤＶＤを含むことができる。ストレージ媒体５１４は、媒体ドライブ５１２によって読取り、書込み、又はアクセスが実行される任意の他の固定された又は着脱自在の媒体であってもよい。これらの例が例示しているように、ストレージ媒体５１４は、内部にコンピュータソフトウェア又はデータを保存しているコンピュータ使用可能ストレージ媒体を含むことができる。

代替実施形態においては、情報ストレージメカニズム５１０は、コンピュータプログラム又はその他の命令もしくはデータが演算コンポーネント５００内にロードされるのを許容する他の類似の手段を含むことができる。このような手段は、例えば、固定された又は着脱自在のストレージユニット５２２及びインターフェイス５２０を含むことができる。このようなストレージユニット５２２及びインターフェイス５２０の例は、プログラムカードリッジ及びカートリッジインターフェイス、着脱自在のメモリ（例えば、フラッシュメモリ又はその他の着脱自在のメモリコンポーネント）及びメモリスロットを含むことができる。その他の例は、ソフトウェア及びデータがストレージユニット５２２から演算コンポーネント５００へ転送されるのを許容する、ＰＣＭＣＩＡスロット及びカード、並びに、その他の固定された又は着脱自在のストレージユニット５２２及びインターフェイス５２０を含むことができる。

又、演算コンポーネント５００は、通信インターフェイス５２４を含むこともできる。通信インターフェイス５２４は、ソフトウェア及びデータが演算コンポーネント５００と外部装置との間で転送されるのを許容するために使用することができる。通信インターフェイス５２４の例は、モデム又はソフトモデム、ネットワークインターフェイス（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、ネットワークインターフェイスカード、ＷｉＭｅｄｉａ、ＩＥＥＥＥ８０２．ＸＸ、もしくはその他のインターフェイスなど）を含むことができる。その他の例は、通信ポート（例えば、ＵＳＢポート、ＩＲポート、ＲＳ２３２ポート、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェイス、もしくはその他のポートなど）又はその他の通信インターフェイスを含む。通信インターフェイス５２４を介して転送されるソフトウェア／データは、信号上において搬送されてもよく、信号は、所与の通信インターフェイス５２４によって交換される能力を有する電子的な、電磁気的（光を含む）な、又はその他の信号であってもよい。これらの信号は、チャネル５２８を介して通信インターフェイス５２４に提供されてもよい。チャネル５２８は、信号を搬送してもよく、有線又は無線通信媒体を使用して実装されてもよい。チャネルのいくつかの例は、電話線、セルラーリンク、ＲＦリンク、光リンク、ネットワークインターフェイス、ローカル又はワイドエリアネットワーク、及び、その他の有線又は無線通信チャネルを含むことができる。

本開示においては、「コンピュータプログラム媒体」及び「コンピュータ使用可能媒体」という用語は、概して、一時的な又は一時的ではない媒体を意味するように、使用される。このような媒体は、例えば、メモリ５０８、ストレージユニット５２０、媒体５１４、及びチャネル５２８であってもよい。これらの及びその他の様々な形態のコンピュータプログラム媒体又はコンピュータ使用可能媒体は、１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを、実行のための処理装置に搬送することに関与しうる。媒体上において実装されるこのような命令は、一般に、「コンピュータプログラムコード」又は「コンピュータプログラムプロダクト」と称される（これらを、コンピュータプログラム又はその他のグループ分けの形態にグループ化することができる）。実行されると、このような命令は、演算コンポーネント５００が本開示に記述されている本願の特徴又は機能を実行することを可能にしうる。

個々の実施形態のうちの１つ又は複数において記述されている様々な特徴、態様、及び機能は、その適用可能性に関し、それらが記述されている特定の実施形態に限定されないことを理解されたい。その代わりに、このような実施形態が記述されているかどうかとは無関係に、且つ、このような特徴が、記述されている実施形態の一部分として現れているかどうかとは無関係に、これらを、単独で又は様々な組合せにおいて、１つ又は複数のその他の実施形態に適用することができる。従って、本願の広さ及び範囲は、上述の例示用の実施形態のいずれかによっても限定されない。

本書類で使用されている用語及びフレーズ、並びに、その変形は、そうではない旨が明示的に記述されていない限り、限定ではなく、オープンエンド型であるものと解釈されたい。上述の内容の例として、「含む」という用語は、「限定なしに含む」又はこれに類似したものを意味するものとして読解されたい。「例」という用語は、説明対象の項目の、そのすべてを網羅した又は限定するリストではなく、例示用のインスタンスを提供するために、使用されている。「１つの（ａ）」又は「１つの（ａｎ）」という用語は、「少なくとも１つの」、「１つ又は複数の」、又はこれらに類似したものを意味するものとして読解すべきであり、「従来の」、「伝統的な」、「通常の」、「標準的な」、「既知の」などの形容詞、並びに、類似の意味の用語は、記述されている項目を所与の期間に又は所与の時点において利用可能な項目に限定するものとして解釈すべきでない。この代わりに、これらは、現時点において又は将来のいずれかの時点において利用可能又は既知でありうる、従来の、伝統的な、通常の、又は標準的な技術を包含するものと読解されたい。本書類が、当業者には明らか又は既知である技術を参照している場合には、このような技術は、現時点又は将来のいずれかの時点において当業者に明らか又は既知であるものを包含している。

いくつかのインスタンスにおける「１つ又は複数の」、「少なくとも」、「限定なしに」、又はその他の類似のフレーズなどの、幅を広げる単語又はフレーズの存在は、このような幅を広げるフレーズが欠如しうるインスタンスにおいて、相対的に狭いケースが意図され又は必要とされている、ということを意味するものと読解してはならない。「コンポーネント」という用語の使用は、コンポーネントの一部分として記述され又は特許請求の範囲に記載されている態様又は機能がすべて、１つの共通的なパッケージ内に構成されていることを意味しない。実際に、コンポーネントの様々な態様のいずれか又はすべてを、制御ロジックであるのかもしくはその他のコンポーネントであるのかを問わず、単一のパッケージに組み合わせることが可能であり、又は、別個に維持することが可能であり、且つ、複数のグループ分けもしくはパッケージ内において、又は、複数の位置に跨って、更に分散させることもできる。

これに加えて、本開示に記述されている様々な実施形態は、例示用のブロックダイアグラム、フローチャート、及び、その他の図の観点において記述されている。本文書を参照した後に当業者には明らかとなるように、図示の実施形態及びその様々な代替肢を、図示の例に限定することなく、実装することができる。例えば、ブロックダイアグラム及びその付随する説明を、特定のアーキテクチャ又は構成を命じるものとして解釈すべきでない。

Claims (15)

1. ビークルが、前記ビークルが移動しているルートの第２のリンクに到達したら、前記第２のリンクについての履歴計測交通状態データ及び関係する重み付け項を取得することと、
   前記第２のリンクにおいて現時点の交通状態を計測することと、
   前記現時点の計測交通状態によって前記履歴計測交通状態データを更新することと、
   前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する交通状態予測データと更新済みの前記履歴計測交通状態データとの間の差を決定することと、
   決定された前記差に基づいて前記関係する重み付け項を更新することと、
   更新済みの前記関係する重み付け項を前記更新済みの履歴計測交通状態データとともに保存することと、
   を含む方法。
2. 前記第１のルートリンクは、前記ビークルにより、前記第２のリンクに到達する前に、移動されている、請求項１に記載の方法。
3. 前記関係する重み付け項は、前記現時点の計測交通状態に対する前記交通状態予測データの精度を表す百分率に基づいた値を有する、請求項１に記載の方法。
4. 前記更新済みの履歴計測交通状態データ及び前記更新済みの関係する重み付け項に従って、前記第２のリンクに関する、後から生成された交通状態予測データを調節して、前記後に生成される交通状態予測データの精度を高めるようにすることを更に含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記後から生成された交通状態予測データは、次式に従って調節され、
   調節済みの交通状態予測＝（交通状態予測＊α）＋（履歴計測交通状態＊（１−α））
   ここで、αは、前記関係する重み付け項である、請求項４に記載の方法。
6. 調節済みの前記後から生成された交通状態予測データに基づいて、前記ビークルのバッテリの事前充電タイミングを調節することを更に含む、請求項４に記載の方法。
7. 履歴計測交通状態データを保存するデータベースと、
   ナビゲーション調節コンポーネントであって、ビークルが、前記ビークルが移動しているルートの第２のリンクに到達したら、
   前記第２のリンクについての履歴計測交通状態データ及び関係する重み付け項を前記データベースから取得し、
   前記第２のリンクにおいて現時点の交通状態を計測し、
   前記現時点の計測交通状態によって前記履歴計測交通状態データを更新し、
   前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する交通状態予測データと更新済みの前記履歴計測交通状態データとの間の差を決定し、
   決定された前記差に基づいて前記関係する重み付け項を更新し、
   更新済みの前記関係する重み付け項を前記更新済みの履歴計測交通状態データとともにデータベース内に保存し、
   前記ルートの後続の移動の際に、前記更新済みの関係する重み付け項及び前記更新済みの履歴計測交通状態データに基づいて、後から生成された交通状態予測データを調節する、
   ナビゲーション調節コンポーネントと、
   調節済みの前記後から生成された交通状態予測が送信されるコントローラであって、前記調節済みの後から生成された交通状態予測に基づいて、前記ビークルのバッテリに適用される事前充電タイミングを調節するコントローラと、
   を備えるシステム。
8. ナビゲーションサーバを更に備え、前記ナビゲーションサーバから前記交通状態予測データ及び前記後から生成された交通状態予測データが受信される、請求項７に記載のシステム。
9. 前記履歴計測交通状態データ、前記交通状態予測データ、及び前記後から生成された交通状態予測データのそれぞれは、前記ルートの少なくとも１つのリンクに沿った交通状態を表す１つ又は複数のデータ値を備える、請求項７に記載のシステム。
10. 前記１つ又は複数のデータ値は、空いた交通状態、混雑した交通状態、及び渋滞した交通状態のうちの１つを反映している、請求項９に記載のシステム。
11. 前記履歴計測交通状態データは、前記データベース内において、前記ビークルが前記ルートの前記第２のリンクを予め移動した時刻により、タグ付けされている、請求項７に記載のシステム。
12. 前記ビークルが移動している前記ルートの第１のリンクにおいて生成された、前記第２のリンクに関する前記交通状態予測データは、同一又は類似の時刻において生成されている、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記関係する重み付け項は、前記現時点の計測交通状態に対する前記交通状態予測データの精度を表す百分率に基づいた値を有する、請求項７に記載のシステム。
14. 前記後から生成された交通状態予測データは、次式に従って調節され、
    調節済みの交通状態予測＝（交通状態予測＊α）＋（履歴計測交通状態＊（１−α））
    ここで、αは、前記関係する重み付け項である、請求項７に記載のシステム。
15. 前記履歴計測交通状態データは、前記ビークルの移動速度、前記ビークルの制動回数、前記ビークルの相対位置、及び前記ビークルの相対運動のうちの少なくとも１つに基づいて特徴付けられている、請求項７に記載のシステム。