JP2019507334A - ナビゲーションのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

ナビゲーションを提供するためのシステム、方法、及び装置が開示されている。１つの実施形態において、方法は、
ユーザから出発地及び目的地を受信する段階と、
出発地と目的地との間の複数のルートを算出する段階と、
複数のルートと関連付けられた交通情報及び交通標識情報を受信する段階と、
交通情報及び交通標識情報に基づいて、複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出する段階と、
輸送状況に基づいて、複数のルートから推奨されるルートを選択する段階と、
推奨されるルートを表示する段階と
を備える。

Description

［関連出願の相互参照］
本出願は、「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ」と題する、２０１６年３月１日出願の中国出願第２０１６１０１１６３１７．０号の優先権の利益を主張するものであり、その全体が本明細書に参照として組み込まれる。

本開示は、コンピュータソフトウェアの分野に関し、特に、コンピュータベースのシステム及びナビゲーションの方法に関する。

［関連技術の説明］
現在、地図サービスのユーザが、出発地から目的地まで運転したい場合に、地図サービスプロバイダが、現在の交通状況とユーザの好適な設定（即ち、最小時間、最短距離、交通渋滞の回避等）とに基づいて、ユーザが選択するようにいくつかのルートを計画する。

しかし、現在の地図サービスプロバイダによるルートの計画は、特別な状況のニーズを満たすことに失敗する。例えば、交通信号灯が存在する状況において、現在の地図サービスは、現在の交通情報に基づいて輸送時間を算出するだけであり、ユーザがいつ交通信号灯に到着するか等の変形を考慮することに失敗する。別の例において、特定の地点では、計画されたルートに速度制限がないことがあるが、１時間後、大規模なイベント等の特定の状況に起因して、速度が毎時３０キロメートルに制限されることがある。

従って、現在の、地図サービスプロバイダによるルートを提供する技術は、提供されるルートを予期される交通状況に基づかせることなく、不完全な運転の推奨を提供する。

本開示の実施形態は、現在の地図サービスプロバイダにより引き起こされている課題、即ち、ナビゲーション中に及び提案されたルートを提供する場合に、将来の輸送状況を考慮するのに失敗するということを改善する装置、システム及びナビゲーションの方法を提供する。

１つの実施形態において、本開示は、ナビゲーションを提供するための方法を説明する。本実施形態において、方法は、
ユーザから出発地及び目的地を受信する段階と、
出発地と目的地との間の複数のルートを算出する段階と、
複数のルートと関連付けられた交通情報及び交通標識情報を受信する段階と、
交通情報及び交通標識情報に基づいて、複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出する段階と、
輸送状況に基づいて、複数のルートから推奨されるルートを選択する段階と、
推奨されるルートを表示する段階と
を備える。

別の実施形態において、本開示は、ナビゲーションを提供するための装置を説明する。本実施形態において、装置は、
１又は複数のプロセッサと、
コンピュータ実行可能命令を格納する非一時的メモリと
を含み、
コンピュータ実行可能命令は、プロセッサにより実行された場合に、装置に、
ユーザから出発地及び目的地を受信させ、
出発地と目的地との間の複数のルートを算出させ、
複数のルートと関連付けられた交通情報及び交通標識情報を受信させ、
交通情報及び交通標識情報に基づいて、複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出させ、
輸送状況に基づいて、複数のルートから推奨されるルートを選択させ、
推奨されるルートを表示させる。

示されている実施形態において、輸送状況を使用して将来の設定された期間中の輸送状況を算出することにより、実施形態は、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされている課題を解決し、ユーザエクスペリエンスを著しく向上させた。

本明細書に示されている図面は、本開示に対する更なる理解を提供し、本開示の一部を構成する。本開示の特定の実施形態及びそれらの説明は、本開示を更に明確化するために用いられ、本開示を限定するものとして解釈されるべきではない。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための移動端末のブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、複数のルートセクションのためのナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションシステムを示すブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するためのシステムを示すブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、車両端末にナビゲーションを提供するためのシステムを示す図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置のブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置のブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置を示すブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、第２算出モジュールを示すブロック図である。

本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための端末を示すブロック図である。

当業者が本開示をより良く理解するのを助けるために、本開示の技術的解決手段についての明確かつ完全な説明が、本開示の実施形態の図面と共に提供される。本開示の実施形態に基づいて、いかなる発明的な段階も含まれないという条件で当業者により実現される全ての他の実施形態は、本開示の保護範囲内にある。

本開示の特許請求の範囲及び上記の図面における「第１」、「第２」等の用語は、特定のシーケンスを定義するのではなく、類似のオブジェクトを区別するために用いられることに留意すべきである。このように用いられる数字は、本明細書において説明されている本開示の実施形態が、図面及び説明において本明細書において与えられたものに加えて順番に実施され得るように、適切な状況において互いにより置き換えられ得ると解釈されるであろう。更に、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「有する（ｐｏｓｓｅｓｓ）」及びそれらの変形の何れか等の用語は、非排他的な包含をカバーすることを意図され、例えば、一連の段階又はユニットを備えるプロセス、方法、システム、製品及び装置は、必ずしも明示的に与えられたものに限定されないが、また、それらのプロセス、方法、システム、製品及び装置に固有の暗黙的に与えられた段階又はユニットを備え得る。

ナビゲーションを提供するための方法の実施形態は、本明細書において開示されている本開示の実施形態に従って提供される。フロー図により示されている段階は、例えば、コンピュータのグループに含まれ得る命令が実施され得るコンピュータシステムにおいて実施され得ることに留意すべきである。シーケンスが作業フロー図により示されているが、場合によっては、段階は、本明細書において説明されている順序とは異なる順序で実施され得る。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための移動端末のブロック図である。

図１に示すとおり、移動端末１０は、１又は複数のプロセッサ１０２（プロセッサ１０２は、これらに限定されないが、ＭＣＵ又はＦＰＧＡ等の処理デバイスを含み得る）と、データを格納するために使用されるストレージ１０４と、通信のために使用される送信モジュール１０６とを含み得る。図１で示される端末は、端末の物理的な構造を示すことを意図されず、論理的な図面として意図されるのみである。例えば、移動端末１０は、図１で示されるものより多くの又はより少ない要素を含んでもよく、又は、図１で示されるものとは異なる構成を有してもよい。ストレージ１０４は、本明細書において説明されているナビゲーションの方法に対応するプログラム命令等の、アプリケーションソフトウェアを格納し得る。プロセッサ１０２は、様々な機能アプリケーションを実施し、ストレージ１０４に格納されたソフトウェアプログラムを実行することによりデータ処理を実行し得る。ストレージ１０４は、１又は複数の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ又は他の不揮発性ソリッドステートメモリ等の、高速ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は不揮発性メモリ（ＮＶＭ）を含み得る。いくつかの例において、ストレージ１０４は、プロセッサ１０２に対して遠隔である記憶デバイスを更に含み得、これは、ネットワークを介して移動端末１０に接続され得る。これらの実施形態において、ネットワークは、これらに限定されないが、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、又はそれらの組み合わせを含み得る。

送信デバイス１０６は、ネットワークを介してデータを受信又は送信するために使用される。ネットワークが、端末１０の通信の供給者により提供される無線ネットワークを含み得る。一例において、送信デバイス１０６は、ネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）を含み、これにより、インターネットと通信するべく基地局を介して他のネットワークデバイスと接続する。別の例において、送信デバイス１０６は、無線周波数（ＲＦ）モジュールであり得、これにより、無線媒体を介してインターネットと通信する。デバイス１０６は、ＧＰＳ座標を受信するためのＧＰＳインタフェースを更に含み得る。

図１で示される端末はまた、コンピュータ端末として実施され得、クラウドコンピューティングプラットフォーム又は他のサーバがまた、１又は複数のコンピュータ端末で構成されるように見られ得る。前に議論されたように、前述の動作環境は、ナビゲーションの方法を提供するために利用され得る。

図２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。１つの実施形態において、図２で示される方法は、移動端末、コンピュータ端末、又はいくつかの他の類似のコンピューティングデバイスにより実行され得る。

段階Ｓ２１において、方法は、出発地及び目的地を受信する。

段階Ｓ２３において、方法は、出発地から目的地までの推奨されるルートを受信し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の１又は複数のルートの輸送状況に基づいて選択され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報から算出された将来の設定された期間中の輸送状況である。

段階Ｓ２５において、方法は、推奨されるルートを表示する。

前述の段階を通じて、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況が考慮され、これは、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされる課題に対処する。

代替的な実施形態において、将来の設定された期間は、過去の経験に基づいて選択される。例えば、一般的な状況において、期間は、１時間に設定され得、これは、ほとんどのユーザに関して出発地から目的地までの運転時間をカバーし得る。１つの実施形態において、期間の長さは、以下の例において説明されるように、ユーザが位置する都市に基づいて決定され得る。以下本明細書において、一例の説明をする。

異なる都市は、概してサイズが異なり、期間の長さは、都市のサイズに基づいて設定され得る。例えば、都市Ａは、より大きい面積を有し得、ユーザの移動時間を調査した後、都市Ａにおける移動時間が、ユーザの８０％に関して１．５時間以下であることが見つけられ得、従って、都市Ａに関する期間の長さは、１．５時間に設定され得る。同様に、都市Ｂは、比較的小さい面積を有し得、ユーザの移動時間を調査した後、都市Ｂにおける移動時間が、ユーザの８０％に関して０．５時間以下であることが決定され得、従って、都市Ｂに関する期間の長さは、０．５時間に設定され得る。期間の長さを決定するこの方法は、ユーザ情報を収集し、それに基づいて設定を実行しなければならない。従って、収集されたユーザ情報に基づいて、調整がまた、いつでも採用され得る。例えば、統計が、１月に、ユーザの移動時間が１．５時間以下であることを示す場合、期間の長さが、１．５時間に設定され得、一方、２月に、ユーザの移動時間が１時間以下である場合、従って、期間の長さが、１時間に設定され得る。代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、都市のサイズに基づいて期間の長さを決定し得る。例えば、都市Ａの最大南北方向距離は、２０キロメートルであり、都市Ｂの最大東西方向距離は、４０キロメートルであり、４０キロメートルをカバーするには４０分かかり、従って、期間の長さは、４０分に設定され得る。本実施形態では、都市のサイズのみを考慮しており、都市のサイズは、基本的に固定であるので、都市内の車両の増加は、除外される。制限に関わらず、そのような方法は、ユーザの移動時間を合理的に決定し得る。調査する方法は、ユーザの移動時間の設定された長さを柔軟に調整し得るが、ユーザ情報が収集されなければならないので、そのような方法は、ユーザの同意を勝ち取る必要がある。

代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、出発地及び目的地に基づいて期間の長さを決定し得、出発地から目的地までの他の先行するユーザの移動時間を取得し、次に、その時間を期間の長さとして使用する。例えば、あるユーザが、広場Ｃから公園Ｄに出発したいときに、検索を通じて、彼は、別のユーザが、広場Ｃから公園Ｄへ到達するのに約３０分をかつて費やしたことを知り、従って、期間の長さは、３０分に設定され得る。代替的に、ユーザ自身が、広場Ｃから公園Ｄへ到達するのにかつて４０分かかったことがあり、従って、期間の長さはまた、４０分に設定され得る。代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、広場Ｃと公園Ｄとの間の距離に基づいて期間の長さを決定し得、これにより、速度に基づいて公園Ｄから広場Ｃへ到達するのに必要とされた時間を算出し、期間の長さは、算出された時間に設定される。

上記の方法は、携帯電話及びタブレット等のようなインテリジェント端末であり得る、端末上で動作し得る。端末はまた、車両端末であり得る。以下の例は、車両端末を例として本明細書において提供される。

ユーザが、車両端末上に出発地及び目的地の情報を入力し、設定された期間のための設定を入力し得る。次に、ユーザは、ユーザが選択するように出発地から目的地までの推奨されるルートを表示する次の表示インタフェースに入るべく、車両端末をタップし（又はその上のキーを押し）得る。

ユーザによる出発地及び目的地の情報の入力の後、車両端末は、コンピューティングがそこで必要とされる場合に、出発地及び目的地の情報をクラウドコンピューティングプラットフォームに送信する。クラウドコンピューティングプラットフォームがコンピューティングを終了した後、結果は、車両端末に送信される。

端末を有する車両が移動中である場合に、それは、車両が推奨されるルートに沿って移動中であるかどうかを判断するべく、ＧＰＳ等の位置プロトコルを介してその位置を受信し得る。逸脱がある場合、車両の現在の位置は、コンピューティングが再び実行されるクラウドコンピューティングプラットフォームに送信される。車両が移動中であるルート上で、緊急事態（即ち、交通混雑、交通信号灯の変更等）が起こり得、これは、予測された状況から逸脱する輸送状況をもたらす。このような緊急事態が発生した場合、クラウドコンピューティングプラットフォームは、命令を再び修正し、車両端末に新しい命令を送信し得る。

全体的に、車両端末及びクラウドコンピューティングプラットフォームは、リアルタイムでインタラクティブな方法で機能し、これにより、いつでも運転ルートを調整し、より良い運転経験を可能にする。

代替的な実施形態において、運転経験を更に向上させるべく、運転者は、交通信号灯で停止することのない実際の運転ルートとして、車両端末上に表示された推奨されるルートから、交通信号灯をそのまま通過することができるルートを選択し得る。具体的には、運転者が、車両端末上に表示された推奨されるルートから実際の運転ルートを選択した場合に、実際の運転ルート及びそのルートにおける位置が、第１の速度をユーザに通知するために決定され得、第１の速度は、車両が次の交通信号灯に近づく速度であり、車両が、その到着時にそのまま通過することを可能にする。本実施形態において、第１の速度で選択された実際のルート上をずっと車両を運転しているユーザは、ノンストップモードと呼ばれ得る。

先述の実施形態に従って、車両端末により通知された第１の速度を利用して、運転者は、ルートにおける各交通信号灯を停止することなくそのまま通過し得、これにより、車両は、移動中のままであり得る。

交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び履歴に基づいて予測された、設定された期間中の交通情報を含み得、及び／又は、交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える。交通信号灯情報は、赤‐青信号灯の情報、例えば、それらの比率、及び各々の時間の長さの情報であり得る。道路標示情報は、リアルタイムで計画されるタイムフェイズ交通規制情報又は全期間交通規制情報、及び設定された期間について予測されるタイムフェイズ交通規制情報又は全期間交通規制情報、として分類され得る。道路上で起こっている予期せぬ状況の情報は、交通事故をともなう事故表示標識のリアルタイム情報及び予測情報として分類され得る。

設定された期間についての交通情報は、２つのリソースから取得され得る。第１に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報に基づいて予測され得る。第２に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報及び過去の交通情報（交通情報の上述の履歴）に基づいて予測され得る。

本開示の上述の例において、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況は、出発地と目的地との間の各ルートの交通情報及び交通標識情報に基づいて決定され得、出発地と目的地との間の推奨されるルートが、輸送状況に基づいて受信され得る。ユーザが、端末上のインタフェースに表示された推奨されるルートから実際の運転ルートを選択し得、実際のルート上で、ユーザが、第１の速度で運転することができ、停止することなく交通信号灯をそのまま通過する。即ち、ユーザが、車両をずっと移動中の状態に保ちながら、時間通りにかつ安全に目的地に到着することができる。これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

図３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

段階Ｓ３１において、方法は、受信された出発地及び受信された目的地に基づいて、出発地から目的地までの少なくとも１つのルートを算出する。

段階Ｓ３３において、方法は、少なくとも１つのルートのうちの各ルートの交通情報及び交通標識情報を受信する。

段階Ｓ３５において、方法は、少なくとも交通情報及び交通標識情報から、将来の設定された期間中の道路の各々の輸送状況を算出する。

段階Ｓ３７において、方法は、少なくとも、各ルートの輸送状況から、少なくとも１つのルートから推奨されるルートを選択する。

上述のように、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況が考慮され、これは、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされる課題に対処する。

代替的な実施形態において、将来の設定された期間は、過去の経験に基づいて選択される。例えば、一般的な状況において、期間は、１時間に設定され得、これは、ほとんどのユーザに関して出発地から目的地までの運転時間をカバーし得る。１つの実施形態において、期間の長さは、以下の例において説明されるように、ユーザが位置する都市に基づいて決定され得る。

異なる都市は、概してサイズが異なり、期間の長さは、都市のサイズに基づいて設定され得る。例えば、都市Ａは、より大きい面積を有し得、ユーザの移動時間を調査した後、都市Ａにおける移動時間が、ユーザの８０％に関して１．５時間以下であることが見つけられ得、従って、都市Ａに関する期間の長さは、１．５時間に設定され得る。同様に、都市Ｂは、比較的小さい面積を有し得、ユーザの移動時間を調査した後、移動時間が、ユーザの８０％に関して０．５時間以下であることが決定され得、従って、都市Ｂに関する期間の長さは、０．５時間に設定され得る。期間の長さを決定するこの方法は、ユーザ情報を収集し、それに基づいて設定を実行しなければならない。従って、収集されたユーザ情報に基づいて、調整がまた、いつでも採用され得る。例えば、統計が、１月に、ユーザの移動時間が１．５時間以下であることを示す場合、期間の長さが、１．５時間に設定され得、一方、２月に、ユーザの移動時間が１時間以下である場合、従って、期間の長さが、１時間に設定され得る。代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、都市のサイズに基づいて期間の長さを決定し得る。例えば、都市Ａの最大南北方向距離は、２０キロメートルであり、都市Ｂの最大東西方向距離は、４０キロメートルであり、４０キロメートルをカバーするには４０分かかり、従って、期間の長さは、４０分に設定され得る。本実施形態では、都市のサイズのみを考慮しており、都市のサイズは、基本的に固定であるので、都市内の車両の増加は、除外される。制限に関わらず、そのような方法は、ユーザの移動時間を合理的に決定し得る。調査する方法は、ユーザの移動時間の設定された長さを柔軟に調整し得るが、ユーザ情報が収集されなければならないので、そのような方法は、ユーザの同意を勝ち取る必要がある。

代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、出発地及び目的地に基づいて期間の長さを決定し得、出発地から目的地までの他の先行するユーザの移動時間を取得し、次に、その時間を期間の長さとして使用する。例えば、あるユーザが、広場Ｃから公園Ｄに出発したいときに、検索を通じて、彼は、別のユーザが、広場Ｃから公園Ｄへ到達するのに約３０分をかつて費やしたことを知り、従って、期間の長さは、３０分に設定され得る。代替的に、ユーザ自身が、広場Ｃから公園Ｄへ到達するのにかつて４０分かかったことがあり、従って、期間の長さはまた、４０分に設定され得る。代替的に、又は前述の事項に関連して、方法は、広場Ｃと公園Ｄとの間の距離に基づいて期間の長さを決定し得、これにより、速度に基づいて公園Ｄから広場Ｃへ到達するのに必要とされた時間を算出し、期間の長さは、算出された時間に設定される。

上記の方法は、クラウドサーバ、即ち、クラウドコンピューティングプラットフォームであり得る、サーバ上で動作し得る。

別の実施形態において、クラウドコンピューティングプラットフォームは、データを送信及び受信するための車両端末から、ユーザにより入力された出発地及び目的地の情報を収集し、リアルタイムルート計画サービスに照会し、選択すべきいくつかのルートを決定する。いくつかのルートが決定された後、クラウドコンピューティングプラットフォームは、交通予測モジュールを介して将来の設定された期間中の各候補ルートの交通情報を受信し得、即ち、それは、各候補ルート上の移動中の車両の数、各車両の速度、及び各候補ルートの混雑状況を受信し得、それはまた、各候補ルートの交通標識の数及び交通標識情報を受信し得、将来の設定された期間中の各候補ルートの輸送状況が、クラウドコンピューティングプラットフォームを介して決定され得、例えば、各候補ルートの輸送時間と交通標識情報を考慮した場合の少なくとも１つの速度とが、決定され得る。各候補ルートの輸送状況に基づいて、クラウドコンピューティングプラットフォームは、候補ルートから少なくとも１つのルートを推奨されるルートとして選択し、それをユーザのために車両端末上に表示する。

図４は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

段階Ｓ４１において、方法は、ユーザにより入力された出発地及び目的地を定義する情報を受信する。１つの実施形態において、ユーザによる入力は、端末で実行され得る。

段階Ｓ４２において、方法は、クラウドコンピューティングプラットフォームを介して、データを送信及び受信するように構成された車両端末から、ユーザにより入力された出発地及び目的地情報を収集する。いくつかの実施形態において、段階Ｓ４２において、クラウドコンピューティングプラットフォームが、ユーザにより入力された出発地及び目的地情報を受信し得る。

段階Ｓ４３において、方法は、受信された出発地及び目的地情報に基づいて、リアルタイムルート計画サービスを呼び出すことにより、出発地と目的地との間の少なくとも１つのルートを算出する。

段階Ｓ４４において、方法は、交通予測モジュールから、将来の設定された期間中の交通情報及び交通標識情報を受信する。

段階Ｓ４１からＳ４４において、将来の設定された期間中の各ルート上で移動中の車両の数と、各車両の速度と、各ルートの混雑状況とが、受信され得る。代替的に、又は前述の事項に関連して、各ルートの交通標識の数及び交通標識情報も、受信され得る。

段階Ｓ４５において、方法は、受信された交通情報及び交通標識情報に基づいて、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況を算出する。例えば、各ルートの輸送時間と交通標識情報を考慮した場合の少なくとも１つの速度とが、決定され得る。

段階Ｓ４６において、方法は、各ルートの輸送状況に基づいて、少なくとも１つのルートを推奨されるルートとして選択する。

いくつかの実施形態において、段階Ｓ４２からＳ４６は、クラウドサーバにより完了され得る。

段階Ｓ４７において、端末は、推奨されるルートを受信し、それをスクリーン上に表示する。

示されている実施形態において、端末及びクラウドサーバは、インタラクティブな方法で機能し、端末は、出発地及び目的地の受信された情報と、出発地と目的地との間の各ルートの交通情報と、交通標識情報とをクラウドサーバに送信する。次に、クラウドサーバは、上述の情報に基づいて、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況を算出し、少なくとも１つの推奨されるルートを決定する。端末は、ユーザが選択するようにクラウドサーバにより受信された推奨されるルートをそのスクリーン上に表示する。

代替的な実施形態において、ユーザが、端末上に表示された少なくとも１つの推奨されるルートからルートを選択し、移動中である場合に、リアルタイム運転情報（即ち、車両の速度）とリアルタイム交通標識情報（即ち、交通事故をともなう事故表示標識）とが、予測と一致しない場合、クラウドプラットフォームは、その時点での受信された交通情報及び交通標識情報に基づいていくつかの推奨されるルートを再び決定し、これにより、ユーザは再び選択できる。

代替的な実施形態において、輸送状況は、選択すべきルートを決定すべく、将来の設定された期間中の各ルートの輸送時間が、各ルートの交通情報、及び交通標識情報の交通信号灯情報に基づいて算出されるような方法で、ある種類の輸送状況を表し得る輸送時間を備える。

例として、運転者が、出発地、コミュニティＭから、目的地、広場Ｎへ午前７：００に出発することがある。運転者が、出発地及び目的地の情報を入力し得、出発地は、Ａのマークを付けられ、目的地は、Ｂのマークを付けられ、前回の移動中に彼又は彼女がコミュニティＭから広場Ｎへ到達するのにかかった３０分を、設定された時間枠として使用し得る。クラウドコンピューティングプラットフォームは、ユーザにより入力された出発地及び目的地の情報に基づいて３つの候補ルートを決定し、各候補ルートの交通情報及び交通標識情報に基づいて、午前７：００から午前７：３０までの時間枠中の各ルートの輸送状況を算出する。各候補ルートの輸送状況が、輸送時間に基づいて評価された場合、クラウドコンピューティングプラットフォームは、各ルートの輸送時間に基づいて、３つの候補ルートから、最小輸送時間のルートを推奨されるルートとして選択し、運転者が見るように端末のディスプレイを介して推奨されるルートを出力する。

交通信号灯情報は、交通標識情報の重要な構成要素であるが、交通標識情報は、道路通信標示信号灯等の他の情報も備え得る。以下に、交通信号灯情報を使用した例が提供される。

交通信号灯情報は、赤信号灯の青信号灯に対する比率の情報、例えば、第１の長さとしての赤状態、（即ち、６０秒）、第２の長さとしての青状態（３０秒）を備え得る。交通信号灯に近づいている車両を例とする。車両が近づいているときに交通信号灯が赤である場合、車両は、６０秒間の赤状態が終了するまでただ待つしかなく、それから継続し得る。車両が近づいているときに交通信号灯が青である場合、車両は、３０秒間の青状態がまだ終了していない限り、そのまま通過し得る。

交通信号灯に関する情報が、クラウドコンピューティングプラットフォームにより算出される場合、いくつかの候補ルートを受信した後、クラウドコンピューティングプラットフォームは、交通予測モジュールから、将来の設定された期間中の各候補ルート上で移動中の車両の数と、各車両の速度と、各候補ルートの混雑状況とを受信し得る。それはまた、交通信号灯の数、各候補ルートの赤信号灯の青信号灯に対する比率等の情報を受信し得る。受信された交通情報及び交通信号灯情報に基づいて、クラウドコンピューティングプラットフォームは、将来の設定された期間中の各候補ルートの輸送時間を算出し、各候補ルートの輸送時間に基づいて、候補ルートから少なくとも１つのルートを推奨されるルートとして選択し、それを車両端末のディスプレイを介してユーザに提示し得る。

上述したように、交通信号灯情報が分析され、推奨されるルートは、設定された期間中の各候補ルートの算出された輸送時間に基づいて決定され（及び端末により受信され）得る。この方法は、輸送時間に基づいて推奨されるルートを決定し得、ユーザが時間を節約し、安全に運転し、目的地に時間通りに到達することを可能にする。

ルートの輸送時間の算出中に、算出を比較的簡略化するために、特定の実施形態は、ルートがいくつかのセクションに分割されているという事実を考慮に入れ得る。即ち、他の実施形態において、各ルートが、少なくとも１つのセクションに分割され得、各ルートの交通情報に少なくとも基づいてそのルートの各セクションを通過するための速度が、算出され得る。次に、各セクションを通過するための速度に基づいてセクションを通過するための輸送時間が、算出され得、交通信号灯情報にそれぞれ基づいて各ルートの交通信号灯を通過するための時間が、算出され得る。最後に、交通信号灯を通過するための時間に基づいて各ルートを通過するための時間と、そのルートの全てのセクションを通過するための時間とが、算出され得る。これらの実施形態は、図５に対してより完全に議論される。

図５は、本開示のいくつかの実施形態に係る、複数のルートセクションのためのナビゲーションを提供するための方法を示すフロー図である。

段階Ｓ５１において、方法は、出発地及び目的地を受信する。

段階Ｓ５２において、方法は、出発地と目的地との間の少なくとも１つのルートを受信する。

段階Ｓ５３において、方法は、各ルートを少なくとも１つのセクションに分割する。

段階Ｓ５１からＳ５３は、サーバにより実行され得る。例えば、クラウドコンピューティングプラットフォームは、各ルートを、セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、交通予測モジュールに適用される、少なくとも１つを備える、きめの細かいセクションに分割し得る。ルートを分割するための方法はまた、変化し得る。例えば、ルートが、以下の３つの方法を通じて少なくとも１つのセクションに分割され得る。第１に、各ルートを、各ルートの右左折（右折又は左折）に基づいて少なくとも１つのセクションに分割する。第２に、Ｌと名付けられる、各ルートの交通信号灯の数に基づいて、各ルートを、Ｌ＋１のセクションに分割する。第３に、平均分布の原理に基づいて各ルートの全長を算出し、各ルートを少なくとも１つのセクションに分割する。

段階Ｓ５４において、方法は、各ルートの交通情報に少なくとも基づいてルートの各セクションを通過するための速度を算出し、各セクションを通過するための速度に基づいてセクションを通過するための時間を算出する。各ルートの分割後、将来の設定された期間中の少なくとも１つのセクションの交通情報が、交通予測モジュールから読み込まれ得、交通情報に基づいて、各セクションを通過するための速度が、算出され得、そして、各セクション内の輸送時間枠、即ち、各セクションを通過するための輸送時間は、各セクションの長さで算出され得ることに留意すべきである。

段階Ｓ５５において、方法は、交通信号灯情報にそれぞれ基づいて各ルートの交通信号灯を通過するための時間を算出する。

１つの実施形態において、各ルートは、いくつかの交通信号灯（上述）を備え、各交通信号灯は、赤信号灯の青信号灯に対する比率のパターンと関連付けられ得る。各交通信号灯が同じ比率を有する（即ち、信号灯が赤のままである第１の時間枠が、信号灯が青のままである第２の時間枠より長く、２つの時間枠間の比率が、第１の比率である）条件下で、各ルートの交通信号灯を通過するための時間は、車両が各交通信号灯を通過するための時間を算出することにより取得され得る。

例えば、ルートに、５つの交通信号灯がある場合、車両は、その到着時に信号灯が青に変わるまでただ待つしかなく、従って、各交通信号灯で待つことに費やされる時間を算出することにより、そのルートの交通信号灯を通過するための時間が決定され得る。本実施形態において、車両は、近づいているときに各交通信号灯を通過し、即ち、信号灯は、青のままであるので、車両は、停止する必要がなく、そのような状況において、ルートの交通信号灯を通過するための時間は、ほぼゼロである。

段階Ｓ５６において、方法は、各ルートの交通信号灯を通過するための時間とルートの全てのセクションを通過するための時間とに基づいて、各ルートを通過するための輸送時間を算出する。

上述したように、各ルートを少なくとも１つのセクションに分割するための方法が、使用され得、各ルートを通過するための輸送時間が、より正確に決定され得、これにより、より便利で時間を節約するルートをユーザに推奨し、これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。いくつかの状況において、ユーザが停止することなく毎回交通信号灯をそのまま通過し得る場合、運転者は、比較的良いエクスペリエンスを有し得る。しかしながら、適切な速度で交通信号灯に到着することを保証するために、この状況において速度制御がなければならない。

これを実現するために、少なくとも１つの第１の速度が、各ルートの交通情報に基づいて算出され得、第１の速度は、車両が交通信号灯に近づく速度である。速度は、少なくとも１つの第１の速度に基づいて設定された期間中にルートを通過するための輸送時間を算出することにより、車両が到着時に交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る。

同様に、サーバが、第１の速度を算出し得る。例えば、クラウドコンピューティングプラットフォームは、各ルートを、セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、交通予測モジュールに適用される、少なくとも１つを備える、きめの細かいセクションに分割し得る。次に、クラウドコンピューティングプラットフォームは、ルートが分割された後の設定された期間中の少なくとも１つのセクションの交通情報と、各ルートの交通信号灯情報とに基づいて、車両が各交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る速度（上述の第１の速度）を算出し得る。本実施形態において、対応する第１の速度が、現在のセクションの情報と、交通信号灯に近づいた場合の現在の交通信号灯の情報とに基づいて算出され得る。

上述の解決手段において、第１の速度で選択された実際のルート上をずっと車両を運転しているユーザは、ノンストップモードと呼ばれ得る。ノンストップモード用にスイッチが追加され得、これにより、ユーザは、それを使用するか否かを選択し得る。

上述の実施形態を通じて、ユーザは、算出された第１の速度を利用することにより停止することなくルートの各交通信号灯をそのまま通過し得、これにより、ユーザは、ルートに沿ってずっと動作を維持しながら、目的地に安全にかつ時間通りに到着することができる。しかしながら、ユーザは、交通信号灯をそのまま通過する場合に最大速度で運転することができないことがあり、そのような状況で、別の実施形態が利用され得る。

１つの実施形態において、各ルートが、交通信号灯を境界として、少なくとも１つのセクションに分割される状況において、少なくとも１つの第１の速度から設定された期間中にルートを通過するための交通時間を算出することは、少なくとも１つの、第１の速度で、ルートの各セクションを通過するときの第１の時間を算出することと、交通情報から、ルートの各交通信号灯を通過するための最高速度と、最高速度で各交通信号灯に近づくときの輸送時間とを算出し、交通信号灯で待つのに費やされた輸送時間を追加し、各セクションを通過する第２の時間を算出することと、各セクションの第１の時間と第２の時間とを比較し、各ルートを通過するための最小輸送時間を算出することとを備える。

算出を実行するクラウドコンピューティングプラットフォームの例を続けると、方法が、交通信号灯を境界として、各ルートを交通予測モジュールにおける少なくとも１つのセクションに分割し得る。セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、クラウドコンピューティングプラットフォームは、設定された期間中の各ルートが分割された後の少なくとも１つのセクションの交通情報と、各ルートの交通信号灯情報とに基づいて、車両が各交通信号灯を通過することを可能にする速度を算出し得、車両が交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る第１の速度は、各セクションの交通情報と、将来の設定された期間中の対応する交通信号灯情報とに基づいて算出され得る。次に、方法は、交通信号灯を境界としてルートをセクションに分割し得、各セクションは、第１の速度に対応し、方法は、第１の速度に基づいて各セクションを通過するための時間（上述の第１の時間）を算出し得る。次に、方法は、分割後の各ルートの交通情報に基づいて、各セクションに対応する交通信号灯に近づく場合の最大速度と、最大速度で各セクションに対応する交通信号灯に近づく前に費やされた輸送時間とを算出し得る。最後に、方法は、輸送時間と交通信号灯で停止する際に費やされる時間との合計を算出し、その合計を、各セクションを通過する第２の時間として使用し得る。

更に、いくつかの実施形態において、方法は、各セクションの第１の時間と第２の時間とを比較し得、各セクションを通過するための最小時間を決定し、各ルートを通過するための最小輸送時間を算出する。これは、ユーザが、最小時間に対応する速度（最大速度又は第１の速度）で各セクションを通過し得ることを意味する。即ち、ユーザは、一部のセクションにおいて第１の速度で、セクションの残りにおいて最大速度で運転し得、これにより、費やされる輸送時間を最小限にして目的地に到着する。

上述の実施形態を通じて、速度と最大速度の両方の２つの解決手段を組み合わせることにより、各ルートを通過するための最小時間が決定され得、これにより、ユーザにより便利で安全な運転計画を提供し、これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

上述の実施形態の交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び交通情報の履歴に基づいて予測された設定された期間中の交通情報を備える。交通標識情報は、交通信号灯情報、道路標示情報、及び道路上で起こっている予期せぬ状況の情報のうちの少なくとも１つを備え得る。交通信号灯情報は、赤信号灯及び青信号灯の情報、例えば、赤信号灯及び青信号灯の比率、信号灯が赤のままである時間枠及び信号灯が青のままである時間枠の情報であり得、道路標示情報は、リアルタイムで計画されているタイムフェイズ交通規制情報又は全期間交通規制情報、及び設定された期間を予測する間のタイムフェイズ交通規制情報及び全期間交通規制情報、として分類され得、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報は、交通事故をともなう事故表示標識のリアルタイム情報及び予測情報として分類され得る。

上述の実施形態は、交通予測モジュールにおいて実施され得る。将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報に基づいて予測され得る。代替的に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報及び過去の交通情報（交通情報の上述の履歴）に基づいて予測され得る。

図６は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションシステムを示すブロック図である。示されているとおり、ナビゲーションシステムは、以下のものを備える。

入力モジュールは、道路ネットワーク構造データベースの情報１０と、リアルタイム交通データデータベース３０と、リアルタイムルート計画サービス情報５０と、交通信号灯の比率７０とを備える。

１つの実施形態において、道路ネットワーク構造の情報１０は、ルートネットワーク構造データベースの定期的に更新された情報を備える。１つの実施形態において、リアルタイム交通データ３０は、現在与えられているリアルタイム交通情報である。１つの実施形態において、リアルタイムルート計画サービス情報５０は、インターネット地図サービスプロバイダにより提供されるリアルタイムルート計画サービス情報である。１つの実施形態において、交通信号灯の比率の情報７０は、次の６０秒間の赤信号灯及び青信号灯の比率、即ち、信号灯が赤のままであるときの第１の長さ（即ち、６０秒）、及び信号灯が青のままであるときの第２の長さ（３０秒）の情報等の、将来の期間中の交通信号灯の比率の全体的な情報である。

処理モジュールは、交通予測モジュール１１０と運転アドバイザリアルタイム算出モジュール１２０とを備える。

１つの実施形態において、交通予測モジュール１１０は、既存のモデリングパターン及び予測方法に基づいて、及びルートネットワーク構造の入力情報と、リアルタイム交通データ（現在のリアルタイム交通データ）と、過去の交通状況データとに基づいて、将来の設定された期間中の交通情報（ルートの輸送状況）を予測する。

１つの実施形態において、運転アドバイザリアルタイム算出モジュール１２０は、車両によるルートを計画することへの要求に応答し、いくつかの可能なルート（上述の候補ルート）の将来の設定された期間中の輸送状況を吟味し、運転者のための推奨されるルート及び速度を算出する。

示されている実施形態はまた、出力モジュール、つまりデータを受信及び送信するための車両端末１３０を備えることに留意すべきである。

１つの実施形態において、データを受信及び送信するための車両端末１３０は、一方で関連パラメータをナビゲーションシステムにアップロードし、他方で、車両端末を介して運転アドバイザリアルタイム算出モジュールの算出結果を表示し、ユーザに推奨されるルート及び速度についての情報を表示する。

示されている実施形態において、ナビゲーションシステムは、交通予測モジュールと運転アドバイザリアルタイム算出モジュールとを備える。交通予測モジュールは、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用して、ルートネットワーク構造の入力情報と、リアルタイム交通データと、過去の交通データとに基づいて、将来の設定された期間中の交通情報を決定する。運転アドバイザリアルタイム算出モジュールは、入力されたリアルタイムルート計画サービス情報と、交通信号灯の比率の情報と、交通予測モジュールにより算出された将来の設定された期間中の交通情報とを通して、ユーザのために推奨されるルート及び速度を決定する。データを受信及び送信するための車両端末は、ユーザに、運転アドバイザリアルタイム算出モジュールにより決定された推奨される運転ルート及び速度の情報を表示する。

図７は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するためのシステムを示すブロック図である。

図７に示すとおり、実施形態の運転アドバイザリアルタイム算出モジュール１２０は、候補ルートを選択するためのモジュール１２０１と、関連ルートの交通の全体像を予測するための呼び出し元サーブレット１２０３と、輸送時間の推定サーブレット１２０５と、運転アドバイス生成器１２０７とを備える。実施形態における各モジュールの機能は、以下の段階を通じて実現され得る。

段階Ｓ７１：入力されたリアルタイムルート計画サービス情報に基づいて少なくとも１つの候補ルートを決定し、それを候補ルートを選択するためのモジュールに格納する。

段階Ｓ７２：少なくとも１つのルートの情報を、関連ルートの交通の全体像を予測するための呼び出し元サーブレットに送信する。

１つの実施形態において、各候補ルートが、関連ルートの交通の全体像を予測するための呼び出し元サーブレットを介して、交通予測モジュールに適用される、少なくとも１つのきめの細かいセクションに分割される。

段階Ｓ７３：交通予測モジュールから、各ルートの分割後、将来の設定された期間中の少なくとも１つのセクションの情報を読み込む。

段階Ｓ７４：輸送時間の推定サーブレットに、将来の設定された期間中の各セクションの交通情報を送信する。

１つの実施形態において、各セクションを通過するための速度は、輸送時間の推定サーブレットを介して、各セクションの長さと、各セクションの輸送時間とに関連して算出され得る。即ち、各セクションを通過するための時間が、算出され得、各セクションに入り、各セクションを出る時点が、算出され得る。

段階Ｓ７５：運転アドバイス生成器に、各セクションの速度及び輸送時間についての情報を送信する。

段階Ｓ７６：運転アドバイス生成器に、将来の設定された期間中の各セクションの交通情報を送信する。

段階Ｓ７７：運転アドバイス生成器に、交通信号灯の比率の情報を送信する。

１つの実施形態において、運転アドバイス生成器は、交通信号灯の比率の情報を考慮し、将来の設定された期間中の各セクションの交通情報と関連していくつかの候補ルートの輸送時間を決定し、候補ルートから、ユーザのために各セクションの推奨される運転ルート及び速度を選択する。

前述の段階を通じていくつかの候補ルートの輸送時間が決定される実施形態が前に議論されているが、そのような決定の詳細は、明確化のためにここでは繰り返さない。

段階Ｓ７８：ルートを選択するためのモジュールに、推奨されるルート及び各セクションを通過するための速度についての情報を送信する。

この段階を通じて、現在の推奨されるルートの情報が、次回リアルタイムで推奨されるルートの算出を実行する場合に候補ルートの情報とされ得る。

段階Ｓ７９：データを受信及び送信するための車両端末に、推奨されるルート及び各セクションを通過するための速度についての情報を送信する。

１つの実施形態において、推奨されるルート及び各セクションを通過するための速度についての情報は、データを送信及び受信するための車両端末のディスプレイを介してユーザに提示される。

示されている実施形態において、車両に運転アドバイスを提供するための解決手段が、クラウドプラットフォーム上の交通情報及び交通信号灯情報に基づいて生成される。解決手段は、交通信号灯の比率と、交通の全体像予測と、交通を予測することに基づく到着時間の推定値との情報を紹介し、交通信号灯が交通に及ぼす影響を正確に考慮し、交通を予測すること及び交通を予測することに基づく到着時間の推定値を、入力として採用し、推奨されるルート及びそのルートを通過するための速度を算出し、その交通に基づいて運転アドバイスのリアルタイム調整を提供する。従って、本解決手段を通じて、交通信号灯の比率の情報が考慮され、将来の設定された期間中の交通を算出することにより、解決手段は、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされている課題に対処する。

図８は、本開示のいくつかの実施形態に係る、車両端末にナビゲーションを提供するためのシステムを示す図である。

示されているシステムは、情報装置２０と、クラウドプラットフォーム４０と、車両端末６０とを備える。

情報装置２０は、移動端末又はインテリジェント端末として解釈され得、一方、情報装置は、車両所有者により携帯され得、移動中である間に車両に配置され得る。

装置の能力に応じて、情報装置２０はまた、移動中である間の現在の交通情報と、ルートネットワーク構造の情報と、リアルタイムルート計画サービス情報と、交通信号灯の比率の情報とを受信し得る。情報装置２０はまた、この情報をクラウドプラットフォーム４０に送信し得る。クラウドプラットフォーム４０は、この情報に基づいて将来の設定された期間中のいくつかの推奨されるルートを決定する。その後、いくつかの推奨されるルート（出発地Ａと目的地Ｂとの間の２つの推奨されるルートが、図８の車両端末６０においてマークを付けられている）が、運転者が選択するように情報装置２０のスクリーン上に表示される。具体的には、クラウドプラットフォームは、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用して、（リアルタイム交通情報および過去の交通データを含む）現在の交通情報に基づいて将来の設定された期間中の交通情報と、ルートネットワーク構造の情報とを決定し、クラウドプラットフォームは、リアルタイムルート計画サービス情報と交通信号灯の比率の情報とに関連して、推奨されるルート及びそのルートを通過するための速度の情報を決定する。

代替的な実施形態において、情報装置２０の機能はまた、車両端末６０により実行され得る。

上述の例の各々は、簡単な方法で説明するために一連の動作の組み合わせとして表されているが、当業者であれば、段階のいくつかは、本開示に基づいて、他のシーケンスにおいて、又は同時に実行され得るので、本開示は、説明されている動作のシーケンスにより制限されないことを理解するであろうことを留意すべきである。第２に、当業者はまた、本明細書の実施形態が、全て好適な実施形態であり、関係する動作及びモジュールが、必ずしも開示に不可欠ではないことを理解するであろう。

上記の実施形態の説明を通じて、当業者は、上述の実施形態に係る方法が、ソフトウェア及び必要な一般的なハードウェアプラットフォームにより支援され、実現され得ることを明確に知ることができ、確かに方法は、ハードウェアにより実現され得るが、ほとんどの場合、前者がより良い。このような理解に基づいて、本来の本開示の技術的解決手段、又は換言すると、既存の技術へのその寄与は、ソフトウェア製品の形態において提示され得、コンピュータソフトウェア製品は、本開示の実施形態において説明されている方法を実施する端末デバイス（携帯電話、コンピュータ、サーバ、又はネットワーク装置）を可能にする多くの命令を備える、記憶媒体（ＲＯＭ／ＲＡＭ、ディスケット及びディスク）に格納される。

１つの実施形態において、（代替的な実施形態を含む）図１及び図２において示されている方法は、端末において実施され得、一方、（代替的な実施形態を含む）図３から図８において示されている方法は、サーバにおいて実施され得る。確かに、技術の発展と共に、端末のコンピューティング能力は、より強力になりつつあり、これにより、（代替的な実施形態を含む）図３から図８において示されている方法を実現する。代替的に、又は前述の事項に関連して、オフライン地図のオプションが追加され得、その中では、ユーザが、使用前に全ての必要なデータを端末にダウンロードし得、次に（代替物を含む）上述の方法を実施し得る。確かに、それは、端末において実施される段階と、サーバにおいて実施される段階との間で調整する実際のニーズに基づいて決定され得る。更に、以下の実施形態のユニット及びモジュールはまた、それらが端末又はサーバに実施されるべきかどうかを判断する実際のニーズに基づいて調整され得る。

図９は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置のブロック図である。示されている実施形態において、装置は、第１受信モジュール９１と、第２受信モジュール９３と、表示モジュール９５とを含む。１つの実施形態において、図９の装置は、図１から図２に関連して議論されている方法を実施するように構成され得る。

１つの実施形態において、第１受信モジュール９１は、出発地及び目的地を受信するために使用される。

１つの実施形態において、第２受信モジュール９３は、出発地と目的地との間の推奨されるルートを決定するために使用され、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて決定され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報に基づいて算出された将来の設定された期間中の輸送状況である。

１つの実施形態において、表示モジュール９５は、推奨されるルートを表示するために使用される。

上述のモジュールを介して、設定された期間中の各ルートの輸送状況、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされる課題が、解決され、これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

代替的な実施形態において、将来の設定された期間は、過去の経験に基づいて選択される。例えば、一般的な状況において、期間は、１時間に設定され得、これは、ほとんどのユーザに関して出発地から目的地までの運転時間をカバーし得る。１つの実施形態において、期間の長さは、ユーザが位置する都市に基づいて決定され得る。図１から図２に関連して例が既に与えられており、その詳細は、明確化のためにここでは繰り返さない。

示されている装置は、サーバとして動作し得、これはまた、電話、タブレット等のようなインテリジェント端末であり得る。端末はまた、車両端末であり得る。以下の例は、車両端末を例として本明細書において提供される。

ユーザが、車両端末上に出発地及び目的地の情報を入力し、設定された期間のための設定を入力し得る。次に、ユーザは、ユーザが選択するように出発地から目的地までの推奨されるルートを表示する次の表示インタフェースに入るべく、車両端末をタップし（又はその上のキーを押し）得る。

図１０は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置のブロック図である。図１０に示すとおり、図９に関連して説明されている装置はまた、実際の運転ルートと、その上の車両の位置とを受信し、ユーザに第１の速度を通知するために使用される処理モジュール１０１であって、第１の速度は、車両が次の交通信号灯に近づいている速度であり、それは、車両が、その到着時に交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る、処理モジュール１０１を備え得る。

示されている実施形態において、第１の速度で選択された実際のルート上をずっと車両を運転しているユーザは、「ノンストップ」モードと呼ばれるものの中にあり得る。

上述の場合に基づいて、車両端末により通知された第１の速度を利用して、運転者は、ルートにおける各交通信号灯を停止することなくそのまま通過し得、これにより、車両は、移動中のままであり得る。

交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び履歴に基づいて予測された、設定された期間中の交通情報、を含み得、及び／又は、交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える。交通信号灯情報は、赤信号灯及び青信号灯の情報、例えば、赤信号灯及び青信号灯の比率、信号灯が赤のままである時間枠及び信号灯が青のままである時間枠の情報であり得る。道路標示情報は、リアルタイムで計画されるタイムフェイズ交通規制情報又は全期間交通規制情報、及び設定された期間を予測する間のタイムフェイズ交通規制情報及び全期間交通規制情報、として分類され得る。道路上で起こっている予期せぬ状況の情報は、交通事故をともなう事故表示標識のリアルタイム情報及び予測情報として分類され得る。

設定された期間についての交通情報は、２つのリソースから取得され得る。第１に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報に基づいて予測され得る。第２に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報及び過去の交通情報（交通情報の上述の履歴）に基づいて予測され得る。

前述の実施形態において、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況は、出発地と目的地との間の各ルートの交通情報及び交通標識情報に基づいて決定され得、出発地と目的地との間の推奨されるルートが、輸送状況に基づいて決定され得る。ユーザが、端末上のインタフェースに表示された推奨されるルートから実際の運転ルートを選択し得、実際のルート上で、ユーザが、第１の速度で運転することができ、停止することなく交通信号灯をそのまま通過する。即ち、ユーザが、車両をずっと移動中の状態に保ちながら、時間通りにかつ安全に目的地に到着することができる。これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

図１１は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための装置を示すブロック図である。１つの実施形態において、図１１の装置は、図３から図８に関連して議論されている方法を実施するように構成され得る。

示されている実施形態において、装置は、第１算出モジュール１１１と、受信モジュール１１３と、第２算出モジュール１１５と、選択モジュール１１７とを備え得る。

１つの実施形態において、第１算出モジュール１１１は、受信された出発地及び目的地に基づいて出発地と目的地との間の少なくとも１つのルートを受信するために使用される。

１つの実施形態において、受信モジュール１１３は、少なくとも１つのルートの各々の交通情報及び交通標識情報を受信するために使用される。

１つの実施形態において、第２算出モジュール１１５は、交通情報及び交通標識情報に少なくとも基づいて、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況を算出するために使用される。

１つの実施形態において、選択モジュール１１７は、少なくとも１つのルートから各ルートの輸送状況に基づいて少なくとも１つの推奨されるルートを選択するために使用される。

上述のように、将来の設定された期間中の各ルートの輸送状況が考慮され、これは、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされる課題に対処する。

代替的な実施形態において、将来の設定された期間は、過去の経験に基づいて選択される。例えば、一般的な状況において、期間は、１時間に設定され得、これは、ほとんどのユーザに関して出発地から目的地までの運転時間をカバーし得る。１つの実施形態において、期間の長さは、ユーザが位置する都市に基づいて決定され得る。図１から図２に関連して例が既に与えられており、その詳細は、明確化のためにここでは繰り返さない。

実施形態の上述の段階は、クラウドサーバ、即ち、クラウドコンピューティングプラットフォームであり得る、サーバ上で動作し得る。

上述の輸送状況は、輸送時間を含み得、第２算出モジュールは、交通情報及び交通標識情報に含まれる交通信号灯情報に少なくとも基づいて、将来の設定された期間中の各ルートの輸送時間を算出するために使用され得る。

いくつかの実施形態において、交通信号灯情報は、交通標識情報の重要な構成要素である。更に他の実施形態において、交通標識情報は、道路通信標示信号灯等の他の情報も備える。交通信号灯情報は、特に対象とするものであるので、以下の例は、交通信号灯情報に関する例示的な説明を提供する。１つの実施形態において、交通信号灯情報は、赤信号灯の青信号灯に対する比率の情報、例えば、第１の長さとしての赤状態、（即ち、６０秒）、第２の長さとしての青状態（３０秒）を備え得る。交通信号灯に近づいている車両を例とする。信号灯が赤であるときに車両が到着した場合、車両は、出発する前に、信号灯が変わるまで６０秒間待つしかない。信号灯が青であるときに車両が到着した場合、車両は、信号灯が青である３０秒間がまだ終了していない限り、交通信号灯をそのまま通過して進行し得る。

交通信号灯に関する情報が、クラウドコンピューティングプラットフォームにより算出される場合、いくつかの候補ルートを受信した後、クラウドコンピューティングプラットフォームは、交通予測モジュールから、設定された期間中の候補ルート上の走行車両の数と、各車両の速度と、各候補ルートの混雑状況とを受信し得、それはまた、各候補ルートの交通信号灯の数と、交通信号灯の比率の情報とを受信し得る。各候補ルートの受信された交通情報及び交通信号灯情報に基づいて、クラウドコンピューティングプラットフォームは、将来の設定された期間中の各候補ルートを通過するための輸送時間を算出し得、各候補ルートを通過するための輸送時間に基づいて、クラウドコンピューティングプラットフォームは、いくつかの候補ルートから少なくとも１つのルートを推奨されるルートとして選択し、それを車両端末のディスプレイを介してユーザに出力し得る。

上述の実施形態を通じて、交通信号灯情報が考慮され、設定された期間中に各候補ルートを通過するための輸送時間に基づいて、推奨されるルートが決定され得、この解決手段は、輸送時間から推奨されるルートを決定し、それは、時間を節約する、及び安全にかつ時間通りに目的地に到着するという目的を果たす。

図１２は、本開示のいくつかの実施形態に係る、第２算出モジュールを示すブロック図である。

示されているように、第２算出モジュール１１５は、
各ルートを少なくとも１つのセクションに分割するために使用される分割ユニット１２１と、
各ルートの交通情報に基づいてルートの各セクションを通過するための速度を算出し、それを通過するための速度に基づいてそのセクションを通過するための輸送時間を算出するために使用される第１算出モジュール１２３と、
交通信号灯情報に基づいて各ルートの交通信号灯を通過するための輸送時間を算出するために使用される第２算出モジュール１２５と、
各ルートの交通信号灯を通過するための時間と、ルートの全てのセクションを通過するための時間とに基づいて、各ルートを通過するための輸送時間を算出するために使用される第３算出モジュール１２７と
を備える。

上述のルートを分割するためのプロセスは、サーバにより実行され得る。例えば、クラウドコンピューティングプラットフォームは、各ルートを、セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、交通予測モジュールに適用される、少なくとも１つを備える、きめの細かいセクションに分割し得る。ルートを分割するための方法はまた変化し、例えば、ルートが、以下の３つの方法を通じて少なくとも１つのセクションに分割され得る。第１に、各ルートを、各ルートの右左折（右折又は左折）に基づいて少なくとも１つのセクションに分割する。第２に、Ｌと名付けられる、各ルートの交通信号灯の数に基づいて、各ルートを、Ｌ＋１のセクションに分割する。第３に、平均分布の原理に基づいて各ルートの全長を算出し、各ルートを少なくとも１つのセクションに分割する。

別の実施形態において、各ルートは、いくつかの交通信号灯を備え（上述）、各交通信号灯は、赤信号灯の青信号灯に対する比率のパターンで構成され、各交通信号灯が同じ比率を有する、即ち、信号灯が赤のままである第１の時間枠が、信号灯が青のままである第２の時間枠より長く、２つの時間枠間の比率が、第１の比率である、条件下で、各ルートの交通信号灯を通過するための時間は、車両が各交通信号灯を通過するための時間を算出することにより取得され得る。

上述の実施形態を通じて、各ルートを少なくとも１つのセクションに分割するための方法が、採用され、各ルートを通過するための輸送時間が、より正確に決定され得、これにより、より便利で時間を節約するルートをユーザに推奨し、これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

いくつかの状況において、ユーザが停止することなく毎回交通信号灯をそのまま通過し得る場合、運転者は、比較的良いエクスペリエンスを有し得る。しかしながら、適切な速度で交通信号灯に到着することを保証するために、この状況において速度制御がなければならない。

これを実現するために、上述の効果を実現し得る速度が、上述の第１算出モジュール１２３を介して算出され得る。上述の第１算出モジュール１２３は、各ルートの交通情報に基づいて少なくとも１つの第１の速度を算出するために使用され、第１の速度は、車両が交通信号灯に近づく速度であり、その速度は、車両が交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る。第３算出モジュール１１７は、少なくとも１つの第１の速度に基づいて、設定された期間中にルートを通過するための輸送時間を算出するために使用される。

同様に、サーバは、第１の速度を算出し得る。例えば、クラウドコンピューティングプラットフォームは、各ルートを、セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、交通予測モジュールに適用される、少なくとも１つを備える、きめの細かいセクションに分割し得、その後、クラウドコンピューティングプラットフォームは、ルートが分割された後の設定された期間中の少なくとも１つのセクションの交通情報と、各ルートの交通信号灯情報とに基づいて、車両が各交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る速度（上述の第１の速度）を算出し得る。次に、対応する第１の速度が、現在のセクションの情報と、交通信号灯に近づいた場合の現在の交通信号灯の情報とに基づいて算出され得る。

上述の実施形態を通じて、ユーザは、算出された第１の速度を利用することにより停止することなくルートの各交通信号灯をそのまま通過し得、これにより、ユーザは、ルートに沿ってずっと動作を維持しながら、目的地に安全にかつ時間通りに到着することができる。しかしながら、ユーザは、交通信号灯をそのまま通過する場合に最大速度で運転することができないことがあり、そのような状況で、別のオプションである実施形態が紹介される。

別の実施形態において、算出モジュール１２３は、少なくとも１つの第１の速度の速度で各セクションを通過する第１の時間を算出するために使用される。第３算出モジュール１２７は、ルートの各交通信号灯に近づいた場合の最高速度と、最高速度で各交通信号灯に到着する前に費やされた輸送時間とを算出し、交通信号灯で停止する際に費やされた輸送時間を追加し、各セクションを通過する第２の時間を取得するために使用され得る。第３算出モジュール１２７はまた、各セクションの第１の時間と第２の時間とを比較するために使用され得、各ルートを通過するための最小時間を算出する。

クラウドコンピューティングプラットフォームを使用する例を続けると、プラットフォームは、各ルートを、セクションの将来の交通を予測するための呼び出し元サーブレットとの相関によって、交通信号灯を境界として、交通予測モジュールにおける少なくとも１つのセクションに分割し得る。クラウドコンピューティングプラットフォームは、設定された期間中の各ルートが分割された後の少なくとも１つのセクションの交通情報と、各ルートの交通信号灯情報とに基づいて、車両が各交通信号灯を通過することを可能にする速度を算出し得る。車両が交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る第１の速度は、将来の設定された期間中の各セクションの交通情報と、対応する交通信号灯情報とに基づいて算出され得る。プラットフォームは、交通信号灯を境界としてルートをセクションに分割し得、各セクションは、第１の速度に対応し、プラットフォームは、第１の速度に基づいて各セクションを通過するための時間（上述の第１の時間）を算出し得る。次に、プラットフォームは、分割後の各ルートの交通情報に基づいて、各セクションに対応する交通信号灯に近づく場合の最大速度と、最大速度で各セクションに対応する交通信号灯に近づく前に費やされた輸送時間とを算出し、輸送時間と交通信号灯で停止する際に費やされた時間との合計を算出し、それを、各セクションを通過する第２の時間とし得る。

更に、プラットフォームは、各セクションの第１の時間と第２の時間とを比較し得、各セクションを通過するための最小時間を決定し、各ルートを通過するための最小輸送時間を算出する。これは、ユーザが、最小時間に対応する速度（最大速度又は第１の速度）で各セクションを通過し得ることを意味し、即ち、ユーザは、一部のセクションにおいて第１の速度で、セクションの残りにおいて最大速度で運転し得、これにより、費やされる輸送時間を最小限にして目的地に到着する。

上述の実施形態を通じて、速度と最大速度の両方の２つの解決手段を組み合わせることにより、各ルートを通過するための最小時間が決定され得、これにより、ユーザにより便利で安全な運転計画を提供し、これにより、ナビゲーションのユーザエクスペリエンスを向上させる。

上述の実施形態の交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び交通情報の履歴に基づいて予測された、設定された期間中の交通情報、を備え、及び／又は、交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える。交通信号灯情報は、赤信号灯及び青信号灯の情報、例えば、赤信号灯及び青信号灯の比率、信号灯が赤のままである時間枠及び信号灯が青のままである時間枠の情報であり得る。道路標示の情報は、リアルタイムで計画されるタイムフェイズ交通規制情報又は全期間交通規制情報、及び設定された期間を予測する間のタイムフェイズ交通規制情報及び全期間交通規制情報、として分類され得る。道路上で起こっている予期せぬ状況の情報は、交通事故をともなう事故表示標識のリアルタイム情報及び予測情報として分類され得る。

上述の解決手段は、交通予測モジュールにおいて実施され得、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報に基づいて予測され得る。代替的に、将来の設定された期間中の交通情報は、既存のモデリングパターン及び予測方法を利用することにより、現在のリアルタイム交通情報及び過去の交通情報（交通情報の上述の履歴）に基づいて予測され得る。

上述の実施形態を通じて、車両に運転アドバイスを提供するための解決手段が、クラウドプラットフォーム上の交通情報及び交通信号灯情報に基づいて生成される。解決手段は、交通信号灯の比率と、交通の全体像予測と、交通を予測することに基づく到着時間の推定値との情報を紹介し、交通信号灯が交通に及ぼす影響を正確に考慮し、交通を予測すること及び交通を予測することに基づく到着時間の推定値を、入力として採用し、推奨されるルート及びそのルートを通過するための速度を算出し、その交通に基づいて運転アドバイスのリアルタイム調整を提供し得る。従って、本解決手段を通じて、交通信号灯の比率の情報が考慮され、将来の設定された期間中の交通を算出することにより、解決手段は、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされている課題に対処する。

本出願の本実施形態は、コンピュータ端末のグループの任意のコンピュータ端末装置であり得るコンピュータ端末を提供し得る。好ましくは、本実施形態において、上述のコンピュータ端末は、移動端末のようなデバイスにより置き換えられ得る。

好ましくは、本実施形態において、上述のコンピュータ端末は、いくつかのネットワークデバイスのうちの少なくとも１つのネットワークデバイス上に配置され得る。

本実施形態において、上述のコンピュータ端末は、ナビゲーションの方法の以下の段階のコードを実施し得る。
出発地及び目的地を受信する、
出発地と目的地との間の推奨されるルートを決定し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて決定され、輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報に基づいて算出された将来の設定された期間中の輸送状況である、決定する、
推奨されるルートを表示する。

図１３は、本開示のいくつかの実施形態に係る、ナビゲーションを提供するための端末を示すブロック図である。

１つの実施形態において、端末は、車両端末又は移動端末であり得る。図１３に示すとおり、端末Ａは、１又は複数のプロセッサ１３１と、ストレージ１３３と、送信装置１３５とを備え得る。図１３で示されている構造はまた、コンピュータ端末の構造であり得、クラウドプラットフォーム又は他のサーバはまた、１又は複数のコンピュータ端末で構成されるように見られ得る。

ストレージ１３３は、本開示の、ナビゲーションの方法及び装置の実施形態に対応するプログラム命令／モジュール等の、ソフトウェアプログラム及びモジュールを格納し得る。プロセッサ１３１は、様々な機能及びデータ処理オペレーションを実施する。即ち、プロセッサ１３１は、ストレージに格納されたソフトウェアプログラムを操作することにより、上述のナビゲーションの方法を実行する。ストレージは、高速ＲＡＭ、及びまた、１又は複数の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリ又は他の不揮発性ソリッドステートメモリ等の、ＮＶＭを備え得る。いくつかの例において、ストレージは、プロセッサ１３１に対して遠隔に設定されるストレージを更に含み得、これは、ネットワークを介して移動端末Ａに接続し得る。これらの実施形態において、ネットワークは、これらに限定されないが、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、又はそれらの組み合わせを含み得る。

プロセッサ１３１は、ストレージ１３３に格納された情報及びアプリケーションプログラムを、送信装置１３５を介して呼び出し得、これにより、以下の段階を実施する；
出発地及び目的地を受信する、
出発地から目的地までの推奨されるルートを決定し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて選択され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報から算出された将来の設定された期間中の輸送状況である、決定する、
推奨されるルートを表示する。

好ましくは、上述のプロセッサ１３１はまた、以下の段階を実行するプログラムコードを実施し得る；
実際の運転ルートと、その上のユーザの位置を決定し、ユーザに第１の速度を通知することであって、第１の速度は、車両が次の交通信号灯に近づいている速度であり、その速度は、車両が、その到着時に交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る、決定する。

好ましくは、上述プロセッサはまた、以下の段階を実行するプログラムコードを実施し得る。交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び交通情報の履歴に基づいて予測された、設定された期間中の交通情報、を備え、及び／又は、交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える。

プロセッサはまた、図１から図８において示されている実施形態の１又は複数の段階のプログラムコードを実施し得、その詳細は、明確化のためにここでは繰り返さない。

本開示の前に議論された実施形態によれば、端末は、
出発地及び目的地を受信し、
出発地から目的地までの推奨されるルートを決定し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて選択され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報から算出された将来の設定された期間中の輸送状況である、決定し、
推奨されるルートを表示し得る。将来の設定された期間中の輸送状況を算出することにより、本出願の実施形態は、ユーザエクスペリエンスを向上させ、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされている課題を解決し、ユーザエクスペリエンスを向上させた。

当業者であれば、図１３が、構造の概略的なスケッチだけであり、コンピュータ端末がまた、スマートフォン（Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）電話、ｉＯＳ電話等）、タブレット、パームトップ、モバイルインターネットデバイス（ＭＩＤ）及びＰＡＤ等の端末デバイスであり得ると解釈し得る。図１３は、上述の電子デバイスの構造を定義しない。例えば、コンピュータ端末Ａはまた、図１３における構成要素より多くの又はより少ない構成要素（即ち、ネットワークインタフェース及び表示デバイス）を備え得、又は図１３の構成とは異なる構成を有する。

当業者であれば、上述の実施形態の様々な方法の段階の一部又は全てが、プログラムにより命令される端末デバイスに関連するハードウェアにより完了され得、そのプログラムは、フラッシュドライバ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク及び光ディスクを含み得るコンピュータ可読記憶媒体に格納され得る、と解釈し得る。

本出願の本実施形態はまた、記憶媒体を提供する。本実施形態において、上述の記憶媒体は、図１から図２に関連して説明されている上述の実施形態により提供されるナビゲーションの方法により実施されるプログラムコードを格納し得る。

本実施形態において、上述の記憶媒体は、コンピュータネットワーク内のコンピュータ端末のグループの任意のコンピュータ端末に配置されてもよく、又は、移動端末のグループの任意の移動端末に配置されてもよい。

実施形態において、記憶媒体は、以下の段階のプログラムコードを実施するために設定される；
出発地及び目的地を受信する、
出発地から目的地までの推奨されるルートを受信し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて選択され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報から算出された将来の設定された期間中の輸送状況である、受信する、
推奨されるルートを表示する。

任意で、記憶媒体は、以下の段階のプログラムコードを実施するために設定される；
実際の運転ルートと、その上の位置とを決定し、ユーザに第１の速度を通知することであって、第１の速度は、車両が次の交通信号灯に近づいている速度であり、その速度は、車両が、その到着時に交通信号灯をそのまま通過することを可能にし得る、決定する。

記憶媒体はまた、図１から図８に関連して示されている実施形態を実施するための１又は複数の段階のプログラムコードを格納し得、その詳細は、明確化のためにここでは繰り返さない。

本開示の実施形態を採用して、それは、
出発地及び目的地を受信し、
出発地から目的地までの推奨されるルートを決定し、推奨されるルートは、出発地と目的地との間の各ルートの輸送状況に基づいて選択され、各ルートの輸送状況は、各ルートの交通情報及び交通標識情報から算出された将来の設定された期間中の輸送状況である、決定し、
推奨されるルートを表示し得る。将来の設定された期間中の輸送状況を算出することにより、本出願の実施形態は、ナビゲーション中の将来の輸送状況を考慮することに失敗するという、現在の解決手段により引き起こされている課題を解決し、ユーザエクスペリエンスを向上させた。

本開示の上述の実施形態において、各実施形態は、その説明に重点を置いており、詳細に説明されていないいくつかの部分がある場合、他の実施形態の相対的な説明が参照とされ得る。

本開示により提供されている実施形態において、開示されている技術的内容が、他の方法により実現され得ることが理解されるであろう。上述の装置の実施形態は、一般的な概略的なスケッチのみであり、例えば、ユニットの分割は、論理機能に基づく分割のみであり、しかしながら、例えば、１つよりも多くのユニット又はアセンブリが、組み合わされ得る、又は別のシステムに統合され得る、又はいくつかの特徴が、無視され得る、又は全く実施され得ないなど、実際の状況において他の分割方法があり得る。更に、示されている又は議論されている、相互結合接続又は直接結合接続又は通信接続は、いくつかのインタフェースを介してユニット間又はモジュール間の間接結合接続又は通信接続であってもよく、それは、電子的な又は他の形態であってもよい。

分割部分として与えられたユニットは、物理的に分離されていてもよく、又は分離されていなくてもよく、即ち、ユニットとして示されている部分は、物理ユニットであってもよく、又はなくてもよく、即ち、それらは、他の場所に配置されてもよく、又は１つよりも多くのネットワークユニットに散在させられてもよい。ユニットのいくつか又は全てが、本実施形態の目的を実現する実際のニーズに基づいて選択され得る。

更に、本実施形態において、全ての機能ユニットは、１つの処理ユニットに統合され得、又は各ユニットが、独立して存在し、又は２つのユニット又は２つよりも多くのユニットが、１つのユニットに統合される。上述の統合されたユニットは、ハードウェアの形態で、又はソフトウェア機能ユニットの形態で実現され得る。

統合されたユニットが、ソフトウェア機能ユニットの形態で実現され、独立した製品として販売され又は使用される場合、それは、コンピュータ可読記憶媒体に格納され得る。このような理解に基づいて、本来の本開示の技術的解決手段、又は換言すると、既存の技術へのその寄与は、ソフトウェア製品の形態において提示され得、コンピュータソフトウェア製品は、本開示の実施形態において説明されている方法を実施する端末デバイス（携帯電話、コンピュータ、サーバ、又はネットワーク装置）を可能にする多くの命令を備える、記憶媒体（ＲＯＭ／ＲＡＭ、ディスケット及びディスク）に格納される。上述の記憶媒体は、ＵＳＢドライブ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、モバイルハードディスクドライブ、ディスク又は光ディスク等の、プログラムコードを格納し得る様々な媒体を含む。

上記は本開示の好ましい実施形態に過ぎず、当業者にとって、いくつかの改良及び修正が、本開示の理論から逸脱しないという条件で、採用され得るが、これらの改良及び修正はまた、保護の範囲内であるとみなされるであろうことに留意すべきである。

Claims (20)

1. ユーザから出発地及び目的地を受信する段階と、
   前記出発地と前記目的地との間の複数のルートを算出する段階と、
   前記複数のルートと関連付けられた交通情報及び交通標識情報を受信する段階と、
   前記交通情報及び前記交通標識情報に基づいて、前記複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出する段階と、
   前記輸送状況に基づいて、前記複数のルートから推奨されるルートを選択する段階と、
   前記推奨されるルートを表示する段階と
   を備える
   方法。
2. 前記ユーザの実際のルートと前記実際のルート上の前記ユーザの位置とを決定する段階と、
   前記ユーザに第１の速度を通知する段階であって、前記第１の速度は、前記ユーザの到着時に、前記ユーザが交通信号灯をそのまま通過することを可能にする、前記ユーザが前記交通信号灯に近づく前の速度を表す、通知する段階と
   を更に備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び過去の交通情報に基づいて予測された、前記設定された期間中の交通情報のうちの１つを備え、前記交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える、請求項１又は２に記載の方法。
4. リアルタイム交通情報が、前記複数のルートの各々に関して、移動中のいくつかの車両を備える、請求項３に記載の方法。
5. 前記輸送状況は、輸送時間を備え、前記交通情報及び交通標識情報に基づいて、前記複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出する段階は、各ルートと関連付けられた前記交通情報と交通標識情報とに基づいて将来の前記設定された期間中の各ルートの前記輸送時間を算出する段階を備える、請求項３又は４に記載の方法。
6. 将来の設定された期間中のルートの前記輸送時間を算出する段階は、
   前記ルートを１又は複数のセクションに分割する段階と、
   前記ルートと、車両が前記ルートの各セクションを通過する速度とに関連付けられた前記交通情報に基づいて、前記車両が前記ルートの各セクションを通過する前記速度を算出する段階と、
   前記ルートの各セクションを通過するために要求される時間量を算出する段階と、
   前記交通信号灯情報に基づいて前記ルート上に存在する交通信号灯を通過するために要求される時間量を算出する段階と、
   前記ルート上に存在する交通信号灯を通過するために要求される前記時間量と、前記ルートの各セクションを通過するために要求される前記時間量に基づいて前記ルートの前記輸送時間を算出する段階と
   を備える、請求項５に記載の方法。
7. 各ルートと関連付けられた前記交通情報と交通標識情報とに基づいて将来の前記設定された期間中の各ルートの前記輸送時間を算出する段階は、
   少なくとも１つの第１の速度を算出する段階であって、前記第１の速度は、前記ユーザの到着時に、前記ユーザが交通信号灯をそのまま通過することを可能にする、車両が前記交通信号灯に近づく前の速度を表す、段階と、
   前記少なくとも１つの第１の速度に基づいて、前記設定された期間中の各ルートを通過するための輸送時間を算出する段階と
   を備える、請求項５又は６に記載の方法。
8. 前記少なくとも１つの第１の速度に基づいて、前記設定された期間中の各ルートを通過するための輸送時間を算出する段階は、
   各ルートを１又は複数のセクションに分割する段階と、
   前記少なくとも１つの第１の速度で前記ルートの各セクションを通過するときの第１の時間を算出する段階と、
   前記交通情報から、前記ルートの各交通信号灯を通過するための最高速度と、前記最高速度で各交通信号灯に近づいたときの輸送時間とを算出し、交通信号灯で待つのに費やされた前記輸送時間を追加し、各セクションを通過する第２の時間を算出する段階と、
   各セクションの前記第１の時間と前記第２の時間とを比較し、各ルートを通過するための最小輸送時間を算出する段階と
   を備える、請求項７に記載の方法。
9. 前記設定された期間は、前記ユーザの過去の運転活動に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
10. 前記設定された期間は、前記複数のルートの各々上の１又は複数のユーザの過去の運転活動に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
11. １又は複数のプロセッサと、
    コンピュータ実行可能命令を格納する非一時的メモリと
    を備える装置であって、
    前記コンピュータ実行可能命令は、前記１又は複数のプロセッサにより実行された場合に、前記装置に、
    ユーザから出発地及び目的地を受信させ、
    前記出発地と前記目的地との間の複数のルートを算出させ、
    前記複数のルートと関連付けられた交通情報及び交通標識情報を受信させ、
    前記交通情報及び前記交通標識情報に基づいて、前記複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出させ、
    前記輸送状況に基づいて、前記複数のルートから推奨されるルートを選択させ、
    前記推奨されるルートを表示させる、
    装置。
12. 前記コンピュータ実行可能命令は更に、前記１又は複数のプロセッサにより実行された場合に、前記装置に、
    前記ユーザの実際のルートと前記実際のルート上の前記ユーザの位置とを決定させ、
    前記ユーザに第１の速度を通知させ、前記第１の速度は、前記ユーザの到着時に、前記ユーザが交通信号灯をそのまま通過することを可能にする、前記ユーザが前記交通信号灯に近づく前の速度を表す、通知させる
    命令を含む、請求項１１に記載の装置。
13. 前記交通情報は、リアルタイム交通情報、又は、リアルタイム交通情報及び過去の交通情報に基づいて予測された、前記設定された期間中の交通情報のうちの１つを備え、前記交通標識情報は、交通信号灯情報と、道路標示情報と、道路上で起こっている予期せぬ状況の情報とのうちの少なくとも１つを備える、請求項１１又は１２に記載の装置。
14. リアルタイム交通情報が、前記複数のルートの各々に関して、移動中のいくつかの車両を備える、請求項１３に記載の装置。
15. 前記輸送状況は、輸送時間を備え、前記交通情報及び交通標識情報に基づいて、前記複数のルートの各々に関して将来の設定された期間中の輸送状況を算出する段階は、各ルートと関連付けられた前記交通情報と交通標識情報とに基づいて将来の前記設定された期間中の各ルートの前記輸送時間を算出する段階を備える、請求項１３又は１４に記載の装置。
16. 将来の設定された期間中のルートの前記輸送時間を算出する段階は、
    前記ルートを１又は複数のセクションに分割する段階と、
    前記ルートと、車両が前記ルートの各セクションを通過する速度とに関連付けられた前記交通情報に基づいて、前記車両が前記ルートの各セクションを通過する前記速度を算出する段階と、
    前記ルートの各セクションを通過するために要求される時間量を算出する段階と、
    前記交通信号灯情報に基づいて前記ルート上に存在する交通信号灯を通過するために要求される時間量を算出する段階と、
    前記ルート上に存在する交通信号灯を通過するために要求される前記時間量と、前記ルートの各セクションを通過するために要求される前記時間量に基づいて前記ルートの前記輸送時間を算出する段階と、
    を備える、請求項１５に記載の装置。
17. 各ルートと関連付けられた前記交通情報と交通標識情報とに基づいて将来の前記設定された期間中の各ルートの前記輸送時間を算出する段階は、
    少なくとも１つの第１の速度を算出する段階であって、前記第１の速度は、前記ユーザの到着時に、前記ユーザが交通信号灯をそのまま通過することを可能にする、車両が前記交通信号灯に近づく前の速度を表す、段階と、
    前記少なくとも１つの第１の速度に基づいて、前記設定された期間中の各ルートを通過するための輸送時間を算出する段階と
    を備える、請求項１５又は１６に記載の装置。
18. 前記少なくとも１つの第１の速度に基づいて、前記設定された期間中の各ルートを通過するための輸送時間を算出することは、
    各ルートを１又は複数のセクションに分割することと、
    前記少なくとも１つの第１の速度で前記ルートの各セクションを通過するときの第１の時間を算出することと、
    前記交通情報から、前記ルートの各交通信号灯を通過するための最高速度と、前記最高速度で各交通信号灯に近づいたときの輸送時間とを算出し、交通信号灯で待つのに費やされた前記輸送時間を追加し、各セクションを通過する第２の時間を算出することと、
    各セクションの前記第１の時間と前記第２の時間とを比較し、各ルートを通過するための最小輸送時間を算出することと
    を備える、請求項１７に記載の装置。
19. 前記設定された期間は、前記ユーザの過去の運転活動に基づいて決定される、請求項１１に記載の装置。
20. 前記設定された期間は、前記複数のルートの各々上の１又は複数のユーザの過去の運転活動に基づいて決定される、請求項１１に記載の装置。

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