JP6111639B2 - 道程最終目的地点の決定 - Google Patents

Description

本明細書は、ナビゲーションシステムに関する。とりわけ本明細書は、ある道程における道程最終目的地点を決定するためのシステムおよび方法に関する。

全地球測位システム（ＧＰＳ）などのナビゲーションシステムは、道路で車両を運転するユーザにとって役に立つ。ユーザは目的地までのルート、局地的な交通状態、レストランの場所、推定到着時間、道路の制限速度、推定される道程の所要時間など、あらゆる種類の情報をナビゲーションシステムから得ることができる。しかし、既存のナビゲーションシステムは不十分であることが分かっており、数多くの問題を有する。

第１に、既存のナビゲーションシステムは、目的地までのルート、道程に関する運転指示、推定到着時間などの任意の運転情報をユーザに与える前に、道程を得るためにユーザが目的地を入力することを必要とする。既存のナビゲーションシステムは、ユーザがとる道程の目的地を予測できず、そのためユーザが目的地を入力しない場合は運転情報を提供することができない。

第２に、既存のナビゲーションシステムは、システム内に記憶されたもはや使われていないデータを削除するためのメカニズムを提供することができない。例えば、既存のナビゲーションシステムは、過去の道程のもはや使われていない目的地（例えばユーザが数年間訪れていない目的地）およびもはや使われていない目的地に関連するデータを自動的に削除することができず、このことは、とりわけシステム内で非常に限られた記憶空間しか利用できない場合にシステムが記憶空間を使い果たしてしまう可能性がある。

特開２０１１−２１４９３９号公報 特開２０１１−１８５８５４号公報

ユーザが道程の目的地を入力しなくても目的地を推定するためには、過去の道程に関する履歴を解析する必要がある。ここで、過去の道程における目的地がどこであったのかを取得するのは容易ではない。車両は目的地で停止するが、信号や渋滞などでも停止する。したがって、過去の運転データから道程の目的地を自動的に推定することが望まれる。

本発明は上記のような問題点を考慮してなされたものであり、その目的は、過去の道程に関するデータから道程の最終目的地点を決定することにある。

本明細書は、道程における最終目的地を決定するためのシステムおよび方法を提供することにより、従来技術の不完全性および制限を少なくとも部分的に克服する。本システムは、通信モジュールと、停止分類モジュールと、終着点確立モジュールを含む。通信モジュールは、ＧＰＳからデータストリームを取得する。通信モジュールは、１つまたは複数のセンサからセンサデータを取得する。データストリームは、移動車両の第１の地理的位置および第１のタイムスタンプを表す第１のデータ要素および前記移動車両の第２の地理的位置および第２のタイムスタンプを第２のデータ要素を含む。停止分類モジュールは、データストリームとセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記移動者用の停止を検知する。停止分類モジュールは、１つまたは複数のメトリック基準を第１および第２のデータ要素に適用して、停止の種類を決定する。終着点確立モジュールは、停止の種類に少なくとも部分的に基づいて、道程の最終目的地を確立する。終着点確立モジュールは、道程最終目的地を検索識別データと関連づける。終着点確立モジュールは、前記道程最終目的地をソーシャルネットワークアプリケーションへ報告する。

本発明によれば、過去の道程に関するデータから道程の最終目的地点を決定することができる。

一実施形態による、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を推定するためのシステムを例示する高レベルブロック図を示す。 一実施形態による学習システムを例示するブロック図を示す。 一実施形態による記憶装置を例示するブロック図を示す。 一実施形態による推定システムを例示するブロック図を示す。 別の実施形態による学習システムを例示するブロック図を示す。 一実施形態による忘却モジュールを例示するブロック図を示す。 一実施形態による終着点モジュールを例示するブロック図を示す。 一実施形態による、データを忘却するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、削除するデータを決定するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、現在の道程に関するデータのログを取るための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、運転者履歴データを変換するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、運転者履歴データを変換するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、運転優先傾向を学習するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、クラスタ内の位置を管理するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、クラスタ内の位置を管理するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、異常状態を管理するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、異常状態を管理するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、異常状態を管理するための方法を例示する流れ図を示す。 一実施形態による、ある道程における道程最終目的地点を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 別の実施形態による、ある道程における道程最終目的地点を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 別の実施形態による、ある道程における道程最終目的地点を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 別の実施形態による、ある道程における道程最終目的地点を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 別の実施形態による、ある道程における道程最終目的地点を決定するための方法を例示する流れ図を示す。 様々な実施形態によるメトリック推定ネットワークを例示するグラフィカル表現を示す。 様々な実施形態によるメトリック推定ネットワークを例示するグラフィカル表現を示す。 一実施形態による、道程の時刻を変換するためのテーブルを例示するグラフィカル表現を示す。 一実施形態による、道程の所要時間を変換するためのテーブルを例示するグラフィカル表現を示す。 一実施形態による、道程の方向を変換するためのグラフを例示するグラフィカル表現を示す。 一実施形態による、１つまたは複数のメトリックテーブルを列挙するテーブルのグラフィカル表現を示す。 様々な実施形態によるメトリックテーブルを例示するグラフィカル表現を示す。 様々な実施形態によるメトリックテーブルを例示するグラフィカル表現を示す。 様々な実施形態によるメトリックテーブルを例示するグラフィカル表現を示す。 一実施形態による、様々な種類の停止を要約するためのテーブルを例示するグラフィカル表現である。

添付図面の諸図面内に本明細書を限定としてではなく例として示し、それらの図面では同様の参照番号を使用して同様の要素を示す。

ある道程における道程最終目的地点を決定するためのシステムおよび方法について以下に記載する。以下の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明する。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも良いことは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、ここでの説明は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプの計算装置および任意の周辺機器について適用できる。

本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が少なくとも本発明の一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。

また、本明細書においては、記載の簡略化のために各要素の数については、特に必要な場合以外は明示しない。すなわち、本明細書における「要素Ａを含む」等という表現は、少なくとも一つ以上の要素Ａを含むことを意味し、要素Ａを一つだけ含む場合と、二つ以上の複数個を含む場合の両方を意味する。また、同様に記載の簡略化のために、「Ａに基づいてＢを行う」という記載は「少なくとも部分的にＡに基づいて処理Ｂを行う」ことを意味する。この表現は、処理Ｂを行う際にＡに基づいていれば、Ａ以外の要素を考慮に入れていても良いし、Ａのみに基づいていても構わない。

以下の詳細な説明の一部は、非一時的（non-transitory）なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。

なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。

本発明は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・ＭＯディスク・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。

発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。

さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。

プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。

システムにはネットワークアダプタも接続されており、これにより、私的ネットワークや公共ネットワークを介して他のデータ処理システムやリモートにあるプリンタや記憶装置に接続される。モデム、ケーブルモデム、イーサネット（登録商標）は、現在利用可能なネットワークアダプタのほんの一例である。

最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以下の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。

システム概要
図１は、一実施形態による、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を推定するためのシステム１００のブロック図を示す。図示のシステム１００は、ナビゲーションシステム１０２、ソーシャルネットワークサーバ１２０、検索サーバ１２４、クライアント装置１３０、およびモバイル機器１３４を含む。システム１００のこれらのエンティティは、互いに通信可能に結合される。図示の実施形態では、これらのエンティティはネットワーク１０５を介して通信可能に結合される。

図１には、１つのナビゲーションシステム１０２、１つのソーシャルネットワークサーバ１２０、１つの検索サーバ１２４、１つのクライアント装置１３０、および１つのモバイル機器１３４を示すが、本説明は任意の数のナビゲーションシステム１０２、ソーシャルネットワークサーバ１２０、検索サーバ１２４、クライアント装置１３０、およびモバイル機器１３４を有する任意のシステムアーキテクチャにも当てはまる。さらに、ナビゲーションシステム１０２、ソーシャルネットワークサーバ１２０、検索サーバ１２４、クライアント装置１３０、およびモバイル機器１３４には１つのネットワーク１０５しか結合されていないが、実際は任意の数のネットワーク１０５をこれらのエンティティに接続することができる。

図示の実施形態では、ソーシャルネットワークサーバ１２０が信号線１０３を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。検索サーバ１２４は、信号線１０７を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。クライアント１３０は、信号線１１９および１２１の１つまたは複数を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。モバイル機器１３４は、信号線１１５および１１７の１つまたは複数を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。ナビゲーションシステム１０２は、信号線１０９、１１１、および１１３の１つまたは複数を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。一実施形態では、ナビゲーションシステム１０２内に含まれるネットワークインターフェイス１０８が、信号線１０９および１１１の１つまたは複数を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。ナビゲーションシステム１０２内に含まれる全地球測位システム（ＧＰＳ）１１０が、信号線１１３を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。一実施形態では、信号線１０３、１０７、１１１、１１７、および１２１のそれぞれは、有線接続（例えばケーブルによる接続）および無線接続（例えば無線ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）接続）のうちの一方を表す。信号線１０９、１１３、１１５、および１１９のそれぞれは、無線接続（例えば無線ＬＡＮ接続、衛星接続等）を表す。

ネットワーク１０５は、有線または無線の従来型のネットワークであり、星状構成、トークンリング構成、または当業者に知られている他の構成など、任意の数の構成を有することができる。一実施形態ではネットワーク１０５には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）（例えばインターネット）、および／または複数の装置がそれを介して通信する他の任意の相互接続データ経路のうちの１つもしくは複数が含まれる。別の実施形態では、ネットワーク１０５はピアツーピアネットワークである。ネットワーク１０５は、様々な異なる通信プロトコルでデータを送るための電気通信網に結合され、またはそのような電気通信網の一部を含む。例えば、ネットワーク１０５は３Ｇネットワークまたは４Ｇネットワークである。さらに別の実施形態では、ネットワーク１０５にはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク、またはショートメッセージングサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージングサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、直接データ接続、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）、電子メールなどによるデータを送受信するためのセルラ通信ネットワークが含まれる。さらに別の実施形態では、ネットワーク１０５内のリンクの全てまたは一部が、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）、セキュアＨＴＴＰ、および／または仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）などの従来の暗号化技術を使用して暗号化される。

ナビゲーションシステム１０２は、ナビゲーション情報を提供するためのシステムである。例えばナビゲーションシステム１０２は、車両に埋め込まれる車載ナビゲーションシステムである。ナビゲーションシステム１０２は、プロセッサ１０４、メモリ１０６、ネットワークインターフェイス１０８、ＧＰＳ１１０、学習システム１１２、推定システム１１４、忘却モジュール１１６、記憶装置１１８、終着地モジュール１５０、センサ１７０、およびディスプレイ１６０を含む。図では１つのプロセッサ１０４、１つのメモリ１０６、１つのネットワークインターフェイス１０８、１つのＧＰＳ１１０、１つの学習システム１１２、１つの推定システム１１４、１つの忘却モジュール１１６、１つの記憶装置１１８、１つの終着点モジュール１５０、１つのセンサ１７０、および１つのディスプレイ１６０しか示していないが、任意の数のこれらのコンポーネントをナビゲーションシステム１０２内で利用できることを当業者なら理解されよう。当業者は、ナビゲーションシステム１０２が、入力装置、音声システム、およびナビゲーションシステムによくある他のコンポーネントなど、図１には示さない他の任意のコンポーネントを含み得ることも理解されよう。

プロセッサ１０４は、算術論理装置（ＡＬＵ）、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、または計算を実行し記憶装置１１８上に記憶されたデータを取得する等のための他のプロセッサアレイなどである。プロセッサ１０４はデータ信号を処理し、複雑命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）アーキテクチャ、または複数の命令セットの組合せを実装するアーキテクチャが含まれる様々なコンピューティングアーキテクチャを含むことができる。図１には単一のプロセッサしか図示しないが、複数のプロセッサを含めることもできる。処理能力は、画像の表示ならびに画像の取得および伝送を支援することに限定されてもよい。処理能力は、様々な種類の特徴抽出およびサンプリングを含む、より複雑なタスクを実行するのに十分であり得る。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、ディスプレイ、および物理的構成が可能であることは当業者には明らかである。

メモリ１０６は、プロセッサ１０４によって実行され得る命令および／またはデータを記憶する。それらの命令および／またはデータは、本明細書に記載する技法のいずれかおよび／または全てを実行するためのコードを含むことができる。メモリ１０６は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）装置、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）装置、フラッシュメモリ、または当技術分野で知られている他の何らかのメ
モリ装置とすることができる。一実施形態では、メモリ１０６には、ハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリデバイス、より永久的な基盤上に情報を記憶するための当技術分野で知られている他の何らかの大容量記憶装置などの、不揮発性メモリまたは同様の永久記憶装置および媒体も含まれる。

ネットワークインターフェイス１０８は、ナビゲーションシステム１０２をネットワークに接続するためのインターフェイスである。例えばネットワークインターフェイス１０８は、ナビゲーションシステム１０２をネットワーク１０５に接続するネットワークアダプタである。ネットワークインターフェイス１０８は、信号線１１１および１０９の１つまたは複数を介してネットワーク１０５に通信可能に結合される。一実施形態では、ネットワークインターフェイス１０８が、ネットワーク１０５を介してソーシャルネットワークサーバ１２０、検索サーバ１２４、クライアント１３０、およびモバイル機器１３４の１つまたは複数からデータを受け取る。ネットワークインターフェイス１０８は、その受け取ったデータをナビゲーションシステム１０２の１つまたは複数のコンポーネント（例えば学習システム１１２、推定システム１１４等）に送る。別の実施形態では、ネットワークインターフェイス１０８がナビゲーションシステム１０２の１つまたは複数のコンポーネントからデータを受け取り、そのデータを、ネットワーク１０５を介してソーシャルネットワークサーバ１２０、検索サーバ１２４、クライアント１３０、およびモバイル機器１３４の１つまたは複数に送る。

一実施形態では、ネットワークインターフェイス１０８が、ネットワーク１０５または別の通信チャネルへの直接物理接続用のポートを含む。例えばネットワークインターフェイス１０８には、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、カテゴリ５ケーブル（ＣＡＴ−５）、またはネットワーク１０５との有線通信用の同様のポートが含まれる。別の実施形態では、ネットワークインターフェイス１０８は、ＩＥＥＥ ８０２．１１、ＩＥＥＥ ８０２．１６、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、他の適切な無線通信方法など、１つまたは複数の無線通信方法を使用してネットワーク１０５または別の通信チャネルとデータをやり取りするための無線トランシーバを含む。一実施形態では、ネットワークインターフェイス１０８は、短距離通信用の無線周波（ＲＦ）を発生させるＮＦＣチップを含む。

ＧＰＳ１１０は、位置データおよびタイムスタンプデータを提供するためのシステムである。例えばＧＰＳ１１０は、リアルタイムで車両の位置を突き止め、現在時刻を示すタイムスタンプデータを提供する従来のＧＰＳである。一実施形態ではＧＰＳ１１０が、位置データおよびタイムスタンプデータを学習システム１１２、推定システム１１４、および忘却モジュール１１６の１つまたは複数に送る。当業者は、ＧＰＳ１１０が運転情報（例えば目的地までの運転指示、推定到着時間等）およびガソリンスタンド、レストラン、ホテル等に関する情報などの他の情報をユーザに与えることができることを理解されよう。

一実施形態では、ＧＰＳ１１０がデータストリームを終着点モジュール１５０に送る。そのデータストリームは、１つまたは複数のデータ要素を含む。データ要素は、走行車両の地理的位置を示すデータ、および走行車両がその地理的位置にあるときのタイムスタンプ（例えば２０１１年１１月３０日、水曜日２：００：００ｐｍ）を示すタイムスタンプデータを含む。例えばデータストリームは、（１）走行車両の第１の地理的位置および走行車両が第１の地理的位置にあったときの第１のタイムスタンプを示す第１のデータ要素と、（２）走行車両の第２の地理的位置および走行車両が第２の地理的位置にあったときの第２のタイムスタンプを示す第２のデータ要素とを含む。一実施形態では、データストリーム内で第２のデータ要素が第１のデータ要素の後に生じる。例えば第２のデータ要素
は、データストリーム内で第１のデータ要素のすぐ後に続く。

学習システム１１２は、運転者履歴データを処理するためのコードおよびルーチンである。一実施形態では、学習システム１１２は、プロセッサ１０４のオンチップ記憶装置（図示せず）内に記憶されるコードおよびルーチンを含む。別の実施形態では、学習システム１１２は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）や特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などのハードウェアを使用して実装される。さらに別の実施形態では、学習システム１１２はハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。学習システム１１２については、図２、図５、および図９Ａ〜１４Ｃを参照しつつ以下でより詳しく説明する。

運転者履歴データとは、ユーザが過去に走行した道程を示すデータである。例えば運転者履歴データは、出発点、出発データ（例えば出発時間、出発の曜日、出発の週、および出発の日付等）、方向データ、所要時間データ、終着点、到着データ（例えば到着時間、到着の曜日、到着の週、および到着の日付等）、終着点の関心地点（ＰＯＩ）データなど、過去の道程に関連するデータを含む。一実施形態では、運転者履歴データは過去の（実際の）目的地と潜在的な道程の推定目的地を示す。過去の道程における目的地を、過去の目的地と呼ぶ。潜在的な道程における目的地を、推定目的地と呼ぶ。潜在的な道程とは、ユーザがとる可能性が高い道程である。図２を参照して以下に説明するように、推定目的地は１つまたは複数の過去の目的地から生成される。運転者履歴データについては、図３を参照しつつ以下でより詳しく説明する。

推定システム１１４は、道程の目的地を推定するためのコードおよびルーチンである。一実施形態では、推定システム１１４は、プロセッサ１０４のオンチップ記憶装置（図示せず）内に記憶されるコードおよびルーチンを含む。別の実施形態では、推定システム１１４は、ＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのハードウェアを使用して実装される。さらに別の実施形態では、推定システム１１４はハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。推定システム１１４については、図４および図９Ａ〜１４Ｃを参照しつつ以下でより詳しく説明する。

忘却モジュール１１６は、ナビゲーションシステム１０２のメモリからデータを削除するためのコードおよびルーチンである。一実施形態では、忘却モジュール１１６は、プロセッサ１０４のオンチップ記憶装置（図示せず）内に記憶されるコードおよびルーチンを含む。別の実施形態では、忘却モジュール１１６は、ＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのハードウェアを使用して実装される。さらに別の実施形態では、忘却モジュール１１６はハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。忘却モジュール１１６については、図６および図８Ａ〜８Ｂを参照しつつ以下でより詳しく説明する。

記憶装置１１８は、データを記憶する非一時的なメモリである。例えば記憶装置１１８は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）装置、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）装置、フラッシュメモリ、または当技術分野で知られている他の何らかのメモリ装置である。一実施形態では、記憶装置１１８には、ハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）装置、デジタル多用途ディスク読取専用メモリ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）装置、デジタル多用途ディスクランダムアクセスメモリ（ＤＶＤ−ＲＡＭ）装置、デジタル多用途ディスク書替え可能（ＤＶＤ−ＲＷ）装置、フラッシュメモリデバイス、当技術分野で知られている他の何らかの不揮発性記憶装置などの、不揮発性メモリまたは同様の永久記憶装置および媒体も含まれる。記憶装置１１８については、図３を参照しつつ以下でより詳しく説明する。

終着点モジュール１５０は、プロセッサ１０４によって実行される、ある道程における道程最終目的地点を決定するコードおよびルーチンである。道程最終目的地点については、図７に関して以下でより詳しく説明する。一実施形態では、終着点モジュール１５０は、プロセッサ１０４のオンチップ記憶装置（図示せず）内に記憶されるコードおよびルーチンを含む。別の実施形態では、終着点モジュール１５０は、ＦＰＧＡやＡＳＩＣなどのハードウェアを使用して実装される。さらに別の実施形態では、終着点モジュール１５０はハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実装される。終着点モジュール１５０については、図７、図１５、および図１６Ａ〜１６Ｄに関して以下でより詳しく説明する。

ディスプレイ１６０は、ユーザにデータを表示するための任意の装置である。例えばディスプレイ１６０は、タッチスクリーンディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、および当業者に知られている他の任意の従来のディスプレイ装置のうちの１つである。

センサ１７０は、走行車両の任意の種類のデータを集めるように構成される任意の種類の従来型のセンサである。例えばセンサ１７０は、光検知測距（ＬＩＤＡＲ）センサ、赤外線検出器、動作検知器、サーモスタット、および音響検出器等のうちの１つである。当業者は、他の種類のセンサも可能であることを理解されよう。一実施形態では、システム１００が様々な種類のセンサ１７０の組合せを含む。例えばシステム１００は、走行車両のシステム状態をモニタするための第１のセンサ１７０、走行車両の速度をモニタするための第２のセンサ、走行車両のドアの動きをモニタするための第３のセンサ、および走行車両の窓の動きをモニタするための第４のセンサを含む。センサ１７０は、走行車両のシステム状態、速度、ドアの動き、および窓の動きのうちの１つまたは複数の測定を示すセンサデータを終着点モジュール１５０に送る。

ソーシャルネットワークサーバ１２０は、プロセッサ（図示せず）と、ユーザにソーシャルネットワークを提供するためのデータを記憶するコンピュータ可読記憶媒体（図示せず）とを有する、任意のコンピューティングデバイスである。１つのソーシャルネットワークサーバ１２０しか図示しないが、複数のサーバが存在してもよいことを当業者なら理解されよう。ソーシャルネットワークは、ユーザが共通の特徴によって結び付けられる任意の種類の社会構造、例えばＯｒｋｕｔ（登録商標）である。共通の特徴には、友人関係、家族、職業、関心事などが含まれる。明示的に定義される関係および他のユーザとの社会的つながりによって暗に示される関係を含め、共通の特徴は、システム１００内に含まれる１つまたは複数のソーシャルネットワーキングシステムによって提供され、それらの関係はソーシャルグラフ内に定められる。ソーシャルグラフは、ソーシャルネットワーク内の全ユーザについての、およびそれらのユーザが互いにどのように関係するのかについてのマッピングである。

図示の実施形態では、ソーシャルネットワークサーバ１２０がソーシャルネットワークアプリケーション１２２を含む。ソーシャルネットワークアプリケーション１２２はソーシャルネットワークサーバ１２０のメモリ（図示せず）上に記憶されるコードおよびルーチンを含み、それらのコードおよびルーチンは、ソーシャルネットワークサーバ１２０のプロセッサ（図示せず）によって実行されるとき、クライアント装置１３０および／またはモバイル機器１３４がネットワーク１０５を介してアクセス可能なソーシャルネットワークをソーシャルネットワークサーバ１２０に提供させる。一実施形態では、ユーザがソーシャルネットワーク上でコメントを公開する。例えば、ソーシャルネットワークアプリケーション１２２のユーザが状況更新を行い、他のユーザがその状況更新に対してコメントをする。別の実施形態では、車両内にいるユーザが、ナビゲーションシステム１０２に追加されるソーシャル機能によってソーシャルネットワークと対話する。例えば、ユーザはナビゲーションシステム１０２のディスプレイ１６０によって提示されるグラフィカル
ユーザインターフェイス（ＧＵＩ）上に示される「共有」ボタンなどのソーシャルグラフィックをクリックして、道程に関する情報（例えば道程に関連する出発点、終着点、出発点から終着点までのルート等）をソーシャルネットワーク内で共有する。

検索サーバ１２４は、プロセッサ（図示せず）と、ユーザに検索サービスを提供するためのデータを記憶するコンピュータ可読記憶媒体（図示せず）とを有する、任意のコンピューティングデバイスである。図示の実施形態では、検索サーバ１２４が検索モジュール１２６を含む。検索モジュール１２６は、ユーザに１つまたは複数の検索結果を提供するためのコードおよびルーチンである。一実施形態では、検索モジュール１２６はネットワーク１０５を介してユーザからクエリを受け取り、そのクエリに一致する結果を得るために複数のデータソース（例えば検索サーバ１２４内に含まれるデータソース、ソーシャルネットワークサーバ１２０のデータソース等）を検索し、結果をユーザに送る。例えば検索モジュール１２６は、ナビゲーションシステム１０２を操作するユーザから現地のレストランに関するレビューを検索するための入力を受け取る。検索モジュール１２６は、一致する結果を得るために複数のデータソースを検索し、ネットワーク１０５を介してナビゲーションシステム１０２に結果を送り、ディスプレイ１６０にその結果をユーザに向けて提示させる。

クライアント１３０は、メモリ（図示せず）およびプロセッサ（図示せず）を含む任意のコンピューティングデバイスである。例えばクライアント１３０は、パーソナルコンピュータ（「ＰＣ」）、携帯電話（例えばスマートフォン、フィーチャーフォン等）、タブレットコンピュータ（タブレットＰＣ）、ラップトップ等である。他の種類のクライアント１３０もあり得ることを当業者なら理解されよう。一実施形態では、システム１００は様々な種類のクライアント１３０の組合せを含む。

クライアント１３０は、ブラウザ１３２を含む。一実施形態では、ブラウザ１３２はクライアント１３０のメモリ内に記憶され、クライアント１３０のプロセッサによって実行されるコードおよびルーチンである。例えばブラウザ１３２は、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｈｒｏｍｅ、Ｍｏｚｉｌｌａ Ｆｉｒｅｆｏｘなどのブラウザアプリケーションである。一実施形態では、ブラウザ１３２がクライアント１３０のディスプレイ装置（図示せず）上でユーザにＧＵＩを提示し、ユーザがＧＵＩによって情報を入力できるようにする。

モバイル機器１３４は、メモリ（図示せず）およびプロセッサ（図示せず）を含む任意のモバイルコンピューティングデバイスである。例えばモバイル機器１３４は、携帯電話（例えばスマートフォン、フィーチャーフォン等）、タブレットコンピュータ（またはタブレットＰＣ）、ラップトップ等である。他の種類のモバイル機器１３４もあり得ることを当業者なら理解されよう。一実施形態では、システム１００は様々な種類のモバイル機器１３４の組合せを含む。

モバイル機器１３４は、シンアプリケーション１３６を含む。一実施形態では、シンアプリケーション１３６はモバイル機器１３４のメモリ内に記憶され、モバイル機器１３４のプロセッサによって実行されるコードおよびルーチンである。例えばシンアプリケーション１３６は、ユーザがナビゲーションシステム１０２と対話するためのＧＵＩを提供するアプリケーションである。

システム１００は、例えばユーザが車両のエンジンをかけたときに、複数の推定目的地（または潜在的な道程）をユーザに提供することができるのでとりわけ有利である。システム１００は、道程の目的地をユーザが入力することを必要とせず、ＧＰＳ１１０が自らの位置を突き止めている限り、システム１００内に記憶された運転者履歴データに少なくとも部分的に基づいて、潜在的な道程に関する情報をユーザに実時間で自動的に提供する
。さらにシステム１００は、ユーザが新たな道程をとる場合には運転者履歴データを更新するので、その結果道程の推定精度が常に改善される。システム１００はさらに、もはや使われていない目的地に関連する不要なデータを削除して記憶空間を節約し、図６を参照して以下に説明するように、道程の推定に不要なデータの影響を最小限にする。

学習システム
次に図２および図５を参照して、学習システム１１２をより詳細に示す。図２は、一実施形態による学習システム１１２を示すブロック図である。学習システム１１２は、バス２２０を介してナビゲーションシステム１０２の他のエンティティと通信する。プロセッサ１０４は、信号線２３８を介してバス２２０に通信可能に結合される。推定システム１１４は、信号線２４２を介してバス２２０に通信可能に結合される。記憶装置１１８は、信号線２４４を介してバス２２０に通信可能に結合される。ＧＰＳ１１０は、信号線２４０を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、ＧＰＳ１１０がタイムスタンプジェネレータ２１７を含む。タイムスタンプジェネレータ２１７は、一実施形態では信号線２４６を介してバス２２０に直接結合されることを示すために破線を使って図示する。

タイムスタンプジェネレータ２１７は、プロセッサ１０４によって実行される、時間を示すタイムスタンプデータを生成するコードおよびルーチンである。例えばタイムスタンプジェネレータ２１７は、車両を運転するユーザが新たな道程に出るときの、出発時間、曜日、および日付を示す第１のタイムスタンプを生成し、ユーザが目的地に到着するときの、到着時間、曜日、および日付を示す第２のタイムスタンプを生成する。タイムスタンプジェネレータ２１７は、時間を示すタイムスタンプデータを学習システム１１２、推定システム１１４、および忘却モジュール１１６のうちの１つまたは複数に送る。

学習システム１１２は、第１の通信モジュール２０１、運転履歴モジュール２０３、変換モジュール２０５、およびＧＵＩモジュール２１５を含む。場合により、学習システム１１２は、頻度モジュール２０６、メトリックモジュール２０７、品質モジュール２０９、概要モジュール２１０、出力モジュール２１１、および履歴モジュール２１３のうちの１つまたは複数をさらに含んでもよい。学習システム１１２の各コンポーネントは、バス２２０を介して互いに通信可能に結合される。頻度モジュール２０６、メトリックモジュール２０７、品質モジュール２０９、概要モジュール２１０、出力モジュール２１１、および履歴モジュール２１３が破線によって示されているのは、一実施形態ではこれらのコンポーネントが推定システム１１４内に含まれることを示すためである。

第１の通信モジュール２０１は、プロセッサ１０４によって実行される、学習システム１１２のコンポーネントとシステム１００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するコードおよびルーチンである。例えば第１の通信モジュール２０１は、システム１００の他のコンポーネント（例えば推定システム１１４、ＧＰＳ１１０等）からデータを受け取り、そのデータを学習システム１１２のコンポーネント（例えば運転履歴モジュール２０３、変換モジュール２０５等）に送る。第１の通信モジュール２０１は、信号線２２２を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、第１の通信モジュール２０１は、学習システム１１２のコンポーネント間の通信も処理する。例えば第１の通信モジュール２０１は、メトリックモジュール２０７から１つまたは複数のメトリックを受け取り、その１つまたは複数のメトリック（metric）を品質モジュール２０９に送る。なお、メトリックとは、ここでは道程の状態を数量化するための解析的な測定あるいは評価を意味するが、その詳細については以下でより詳しく説明する。

一実施形態では、第１の通信モジュール２０１が記憶装置１１８からデータ（例えば運転者履歴データ、学習パラメータセット等）を取得し、その取得したデータを学習システ
ム１１２のコンポーネント（例えば運転履歴モジュール２０３、頻度モジュール２０６等）に送る。別の実施形態では、第１の通信モジュール２０１が学習システム１１２のコンポーネント（例えば変換モジュール２０５）からデータ（例えば学習パラメータセット）を受け取り、そのデータを記憶装置１１８内に記憶する。当業者は、第１の通信モジュール２０１が本明細書に記載の他の機能を提供してもよいことを理解されよう。

運転履歴モジュール２０３は、プロセッサ１０４によって実行される、運転者履歴データを記憶装置１１８から取得するコードおよびルーチンである。例えば運転履歴モジュール２０３は、運転者履歴データを運転者履歴リポジトリ３１６から取得し、その運転者履歴データを変換モジュール２０５に送る。運転者履歴リポジトリ３１６については、図３を参照しつつ以下でより詳しく説明する。運転履歴モジュール２０３は、信号線２２４を介してバス２２０に通信可能に結合される。

変換モジュール２０５は、プロセッサ１０４によって実行される、運転者履歴データを学習パラメータセット（学習パラメータの集合）に変換するコードおよびルーチンである。例えば変換モジュール２０５は、運転者履歴データを運転履歴モジュール２０３から受け取り、その運転者履歴データを以下に説明するように学習パラメータセットに変換する。変換モジュール２０５は、信号線２２６を介してバス２２０に通信可能に結合される。

上記に記載したように、運転者履歴データは、出発点、出発データ（例えば出発時間、出発の曜日、出発の週、および出発の日付等）、方向データ、所要時間データ、終着点、到着データ（例えば到着時間、到着の曜日、到着の週、および到着の日付等）、終着点のＰＯＩデータなど、１つまたは複数の過去の道程に関連するデータを含む。一実施形態では、出発時間は時刻とも呼ばれる。出発の曜日は、曜日とも呼ばれる。出発の週は、年の週と呼ばれる。出発の日付は、年の日付と呼ばれる。

一実施形態では、変換モジュール２０５が、ある道程（例えば過去の道程、現在の道程、または潜在的な道程等）の出発時間（例えば４：００：００ｐｍ）を複数の不均一区分の１つへと変換する。例えば変換モジュール２０５は、ある道程の出発時間を深夜、朝、昼、午後、および夜のうちの１つの時間帯に変換する。出発時間を変換するための表の一例を図１８Ａに示す。

図１８Ａに示す例では、道程の出発時間が午前零時と４：５９：５９ａｍとの間にある場合、変換モジュール２０５は出発時間を「深夜」という時間帯に変換する。あるいは、出発時間が５：００：００ａｍと１０：５９：５９ａｍとの間にある場合、変換モジュール２０５は出発時間を「朝」という時間帯に変換する。出発時間が１１：００：００ａｍと１：５９：５９ｐｍとの間にある場合、変換モジュール２０５は出発時間を「昼」という時間帯に変換する。出発時間が２：００：００ｐｍと７：５９：５９ｐｍとの間にある場合、変換モジュール２０５は出発時間を「午後」という時間帯に変換する。出発時間が８：００：００ｐｍと１１：５９：５９ｐｍとの間にある場合、変換モジュール２０５は出発時間を「夜」という時間帯に変換する。同様に、変換モジュール２０５は、ある道程の到着時間を複数の不均一区分（時間帯）の１つへと変換する。例えば変換モジュール２０５は、到着時間を深夜、朝、昼、午後、および夜のうちの１つの時間帯に変換する。

変換モジュール２０５は、ある道程の出発の曜日（例えば木曜日）を複数の不均一区分の１つへと変換する。例えば変換モジュール２０５は、道程の出発の曜日を平日および週末のうちの一方に変換する。例えば出発の曜日が月曜日から金曜日の場合、変換モジュール２０５は出発の曜日を「平日」に変換する。出発の曜日が土曜日または日曜日の場合、変換モジュール２０５は出発の曜日を「週末」に変換する。同様に、変換モジュール２０５は、ある道程の到着の曜日を複数の不均一区分の１つへと変換する。例えば変換モジュ
ール２０５は、到着の曜日を平日および週末のうちの一方に変換する。

変換モジュール２０５は、ある道程の道程所要時間（例えば１０分）を複数の不均一区分の１つに変換する。例えば変換モジュール２０５は、道程の所要時間を短い、中位、および長いのうちの１つに変換する。道程の所要時間を変換するための表の一例を図１８Ｂに示す。一実施形態では、道程の所要時間を整数に切り上げる。例えば道程の所要時間が１４分５０秒の場合、変換モジュール２０５は道程の所要時間を１５分として切り上げる。

図１８Ｂに示す例では、道程の所要時間が０分から１４分の間にある場合、変換モジュール２０５は道程の所要時間を「短い」に変換する。道程の所要時間が１５分から２９分の間にある場合、変換モジュール２０５は道程の所要時間を「中位」に変換する。道程の所要時間が３０分以上の場合、変換モジュール２０５は道程の所要時間を「長い」に変換する。

変換モジュール２０５は、道程の方向を東、南東、南、南西、西、北西、北、および北東のうちの１つに変換する。図１８Ｃに、一実施形態による、方向を変換するための一例のグラフィカル表現を示す。図１８Ｃについては以下でより詳しく説明する。

変換モジュール２０５は、これら複数の変換済みデータを学習パラメータセットとして記憶装置１１８内に記憶する。学習パラメータは、道程に関連する任意のパラメータである。例えば学習パラメータは、道程についての、出発点、出発時間、出発の日付、出発の曜日、年の週、方向、道程の所要時間、終着地点、道程の目的地のＰＯＩ、到着時間、到着の日付、到着の曜日等のうちのいずれかである。一実施形態では、学習パラメータは、前回の道程の出発点（図１７Ａに「以前の起点−１」として示す）および前々回の道程の出発点（図１７Ａに「以前の起点−２」として示す）のうちのいずれかである。学習パラメータセットは、１つまたは複数の道程についての出発点、出発時間、出発の日付、曜日、年の週、方向、道程の所要時間、終着地点（または道程の目的地の位置）、道程の目的地のＰＯＩ、到着時間、到着の日付等の任意の組合せである。一実施形態では、学習パラメータセットは、前回の道程の出発点および前々回の道程の出発点をさらに含む。

一実施形態では、学習パラメータセットには、変換されていない運転者履歴データが含まれる。別の実施形態では、学習パラメータセットには、上記に記載したように変換モジュール２０５によって生成される変換済みの運転者履歴データが含まれる。さらに別の実施形態では、学習パラメータセットには、運転者履歴データに含まれる変換されていないデータ（例えば出発の日付、到着の日付等）および上記に記載したように変換モジュール２０５によって生成される変換済みデータ（例えば平日や週末のような変換された曜日、時間帯のような変換された時刻等）が含まれる。当業者は、学習パラメータセットが本明細書に記載の機能を提供するための他の任意のデータを含み得ることを理解されよう。

頻度モジュール２０６は、プロセッサ１０４によって実行される、学習パラメータセットを分析するコードおよびルーチンである。例えば頻度モジュール２０６は、学習パラメータセットを変換モジュール２０５から受け取り、その学習パラメータセットに少なくとも部分的に基づき、各目的地についての発生頻度（occurring frequency）を求める。学
習パラメータに関する発生頻度とは、その学習パラメータが発生する頻度である。例えば目的地に関する発生頻度は、ユーザがその目的地を訪れた頻度である（例えばユーザがガソリンスタンドを１０回訪れている）。頻度モジュール２０６は、信号線２２７を介してバス２２０に通信可能に結合される。

一実施形態では、頻度モジュール２０６が１つまたは複数の学習テーブルを生成し、そ
の１つまたは複数の学習テーブル内に学習パラメータセットを配置する。例えば頻度モジュール２０６は、目的地データなどの学習パラメータセットを学習テーブル内に記憶する。目的地データとは、１つまたは複数の目的地を記述するデータであり、目的地ごとのエントリ（例えば各目的地までの道程の曜日および時刻を示すタイムスタンプデータや、各目的地への方向を示す方向データ等）を記述するデータである。学習テーブルとは、学習パラメータセットを記憶するためのテーブルである。学習テーブル内に記憶されるデータについては、図３を参照しつつ以下でより詳しく説明する。

別の実施形態では、頻度モジュール２０６が学習パラメータセットを分析し、分析結果を記憶するための１つまたは複数のメトリックテーブルを生成する。例えば頻度モジュール２０６は、ユーザが訪れたことのある目的地ごとの発生頻度をカウントし、その目的地ごとの発生頻度をメトリックテーブル内に記憶する。図１９Ｂおよび図１９Ｃに、発生頻度を記憶するためのメトリックテーブルの例を示す。メトリックテーブルについては、以下でより詳しく説明する。

さらに別の実施形態では、頻度モジュール２０６が、全ての目的地の発生頻度に少なくとも部分的に基づいて目的地ごとの発生確率を求め、その発生確率を記憶するためのメトリックテーブルを生成する。目的地に関する発生確率は、目的地が訪れられる確率である。図１９Ｄに、発生確率を記憶するためのメトリックテーブルの一例を示す。

さらに別の実施形態では、頻度モジュール２０６が、変換モジュール２０５から受け取る新たな学習パラメータセットに基づいて１つまたは複数のメトリックテーブルおよび／または学習テーブルを更新する。

メトリックテーブルとは、１つまたは複数の学習パラメータに関する１つまたは複数の発生頻度および／または発生確率を記憶するためのテーブルである。例えば、メトリックテーブルは、ユーザが第１の目的地（例えばガソリンスタンド）を５回訪れ、第２の目的地（例えばジム）を２０回訪れていることを示すデータを含む。メトリックテーブルは、頻度テーブルおよび確率テーブルのうちの一方である。一実施形態では、メトリックテーブルには、１つまたは複数の他の学習パラメータを条件とした場合の１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生頻度が列挙される。例えばメトリックテーブルは、時間帯が「夜」である場合に、ユーザが第１の目的地（例えばジム）を２０回訪れ、第２の目的地（例えばレストラン）を５回訪れていることを示すデータを含む。発生頻度を示すメトリックテーブルを頻度テーブルと呼ぶ。別の実施形態では、メトリックテーブルは、他の学習パラメータについて条件を与えた場合の、目的地に関する発生確率を示すデータを含む。図１９Ａに、発生確率を示すメトリックテーブルの例を列挙する。発生確率を記憶するメトリックテーブルも同様に確率テーブルと呼ぶ。図１９Ｄに確率テーブルの一例を示す。

一実施形態では、頻度モジュール２０６が、発生頻度が最も高い２つの目的地をメトリックテーブル（例えば図１９Ａに示す目的地テーブル「ｄｅｓｔＴａｂｌｅ」）から選択する。頻度モジュール２０６は、その２つの目的地を「自宅」および「職場」としてそれぞれラベル付けする。例えば頻度モジュール２０６は、発生頻度が最も高い目的地を「自宅」として指定し、発生頻度が２番目に高い目的地を「職場」として指定する。一実施形態では、頻度モジュール２０６が目的地「職場」、「自宅」または他の任意の目的地ごとに発生頻度を再計算する。別の実施形態では、頻度モジュール２０６が目的地「職場」、「自宅」または他の任意の目的地ごとに１つまたは複数の発生確率（例えば条件付き確率、結合条件付き確率、結合確率等）を求める。

一実施形態では、頻度モジュール２０６が学習パラメータセットを分析して、潜在的な
道程の候補セットを求める。例えば頻度モジュール２０６は、１つまたは複数のメトリックテーブルに少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の頻度の高い出発地点（例えば発生頻度が最も高い起点の出発地点）および頻度の高い終着地点（例えば発生頻度が最も高い目的地の終着地点）を抽出し、頻度の高い出発地点から頻度の高い終着地点までの道程として候補セットを求める。この候補セットは、目的地までの潜在的な道程に関する、頻度の高い出発地点および頻度の高い終着地点を示すデータを含む。一実施形態では、候補セットは３つの潜在的な道程を含む。

別の実施形態では、頻度モジュール２０６が起点ＩＤモジュール４０３から現在の道程データを受け取る。起点ＩＤモジュール４０３については、図４を参照して以下に説明する。現在の道程データは、出発点の起点識別情報（ＩＤ）、出発点の起点位置（例えば経度および緯度）、および道程の出発タイムスタンプ（例えば出発の時間、曜日、日付）を含む。当業者は、現在の道程データが道程に関連する他のデータを含んでもよいことを理解されよう。一実施形態では、頻度モジュールが、現在の道程データを追加の運転者履歴データとして運転者履歴リポジトリ３１６内に記憶する。

頻度モジュール２０６は、学習パラメータセットおよび現在の道程データを分析して、１つまたは複数の潜在的な道程を示す推定道程データを生成する。例えば頻度モジュール２０６は、現在の道程データ（起点ＩＤや起点位置など）に対応する頻度の高い終着地点（例えばその起点位置を条件とした場合の発生頻度が最も高い終着地点）を、１つまたは複数のメトリックテーブルから抽出する。頻度モジュール２０６は、頻度の高い終着地点を推定目的地として設定する。頻度モジュール２０６は、現在の道程データおよび推定目的地に少なくとも部分的に基づき、１つまたは複数の潜在的な道程を示す推定道程データを求める。例えば頻度モジュール２０６は、推定道程データを、現在の道程データ内に含まれる起点位置から推定目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を示すデータとして求める。

推定道程データは、推定目的地に対応して作成される。一実施形態では、推定道程データは潜在的な道程の候補セットを示す。例えば推定道程データは、現在の道程データ内に含まれる起点位置から３つの推定目的地までの３つの潜在的な道程を示す。

メトリックモジュール２０７は、プロセッサ１０４によって実行される、潜在的な道程についてのメトリックを決定するコードおよびルーチンである。メトリックモジュール２０７は、信号線２２８を介してバス２２０に通信可能に結合される。メトリック（metric）とは、潜在的な道程を数量的に特徴付けるためのデータである。例えば潜在的な道程についてのメトリックは、ユーザがその潜在的な道程をとりそうな確率である。一実施形態では、潜在的な道程についてのメトリックは、時刻、曜日、起点ＩＤなどの１つまたは複数の可変要素を所与として、ユーザがその潜在的な道程をとる条件付き確率である。潜在的な道程についてのメトリックについては、以下でより詳しく説明する。

一実施形態ではメトリックモジュール２０７が、所要時間モジュール４０７からの潜在的な道程に関する道程所要時間データ、方向モジュール４０５からの道程に関する方向を示す方向データ、およびＰＯＩタイプモジュール４０９からの、潜在的な各道程の目的地ごとのＰＯＩタイプ（例えば自宅、職場、ガソリンスタンド、レストラン、ホテル等）などのうちの１つまたは複数を受け取る。所要時間モジュール４０７、方向モジュール４０５、およびＰＯＩタイプモジュール４０９については図４を参照して以下に説明する。

メトリックモジュール２０７は、道程所要時間データ、方向データ、ＰＯＩタイプデータ、時刻、年の週、曜日、起点（例えば出発点）などの、１つまたは複数の潜在的な道程に関連する１つまたは複数の可変要素に少なくとも部分的に基づいて、潜在的な道程ごと
にメトリックを決定する。一実施形態では、メトリックモジュール２０７は、１つまたは複数の過去の道程における起点など、１つまたは複数の過去の道程に関連する１つまたは複数の可変要素にさらに基づいてメトリックを決定する。例えばメトリックモジュール２０７は、前回の道程における起点にさらに基づいてメトリックを決定する。

一実施形態では、メトリックモジュール２０７は、潜在的な道程のメトリックを決定するためにメトリック推定ネットワークを適用する。メトリック推定ネットワークとは、メトリックを推定するためのネットワークである。例えば、メトリック推定ネットワークはベイジアンネットワークである。一実施形態では、メトリック推定ネットワークが上述の可変要素間の関連性を示す。図１７Ａおよび図１７Ｂにメトリック推定ネットワークの例を示す。一実施形態では、メトリック推定ネットワークによって含められる関連性が、メトリックテーブル内に記憶される発生確率（例えば条件付き確率、結合条件付き確率等）および／または発生頻度によって示される。一実施形態では上述の可変要素の１つまたは複数を所与として、メトリックモジュール２０７が、潜在的な各道程のメトリックを潜在的な道程内に含まれる目的地に関する結合条件付き確率として決定する。

例えば、図１７Ｂに示すメトリック推定ネットワークを今度は参照して、潜在的な道程内に含まれる所与の目的地、方向、時刻、および曜日について、メトリックモジュール２０７は、（１）第１のメトリックテーブル（例えば図１９Ａに示す「destTable」）から
目的地の確率（「p(D)」として示す）を取得し、（２）第２のメトリックテーブル（例えば図１９Ａに示す「dirTable」）から、目的地を所与とした方向の条件付き確率（「p(dir|D)」として示す）を取得し、（３）第３のメトリックテーブル（例えば図１９Ａに示す「todTable」）から、目的地を所与とした時刻の条件付き確率（「p(tod|D)」として示す）を取得し、（４）第４のメトリックテーブル（例えば図１９Ａに示す「dowTable」）から、目的地を所与とした曜日の条件付き確率（「p(dow|D)」として示す）を取得する。

メトリックモジュール２０７は、目的地までの潜在的な道程に関するメトリックを、方向、時刻、および曜日を所与とした目的地の結合条件付き確率（「p(D|dir,tod,dow)」として示す）として計算する。例えばメトリックモジュール２０７は、以下に示す結合条件付き確率「p(D|dir,tod,dow)」としてメトリックを計算する。
p(D|dir,tod,dow)∝p(D)×p(dir|D)×p(tod|D)×p(dow|D)

上記の数式は、潜在的な道程のメトリックを決定するための最低限の実現方法である。この最低限の実現方法は複雑なメトリック推定ネットワークを用いる実現方法よりも精度は低いが、計算に最小数の可変要素しか用いないので空間効率および時間効率が良い。

他の実施形態では、メトリックモジュール２０７が、図１７Ａに示すネットワークなどの複雑なメトリック推定ネットワークを使用してメトリックを決定する。例えばメトリックモジュール２０７は、図１７Ａに示す全ての可変要素を含む確率、条件付き確率、および結合条件付き確率に基づいて目的地までの潜在的な道程のメトリックを計算する。全ての可変要素を含む確率、条件付き確率、および結合条件付き確率が、図１９Ａに列挙するメトリックテーブルからそれぞれ取得される。

一実施形態では、メトリックモジュール２０７が現状データセットを受け取る。この現状データセットは、上記に記載した現在の道程データ、車両の現在位置（例えば現在位置の経度および緯度）、現在の道程についての現在の予測ルート、車両が位置する現在の道路、および現在時刻のうちの１つまたは複数を含む。一実施形態では、メトリックモジュール２０７が、現在の道程データを起点ＩＤモジュール４０３から受け取り、現在位置、現在の予測ルート、現在の道路、および現在時刻をＧＰＳ１１０から受け取る。

メトリックモジュール２０７は、推定道程データを頻度モジュール２０６から受け取る。メトリックモジュール２０７は推定道程データおよび現状データセットを分析して、推定道程データに関連する１つまたは複数のメトリックを求める。例えばメトリックモジュール２０７は、上記に記載したようなメトリック推定ネットワークを使用して、推定道程データが示す１つまたは複数の潜在的な道程に関連する１つまたは複数のメトリックを求める。

一実施形態では、メトリックモジュール２０７が、１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数のメトリックを品質モジュール２０９に送る。別の実施形態では、メトリックモジュール２０７が１つまたは複数のメトリックを記憶装置１１８内に記憶する。

一実施形態では、メトリックモジュール２０７は、１つまたは複数のメトリックのいずれかが異常状態に関係しているかどうかを判定する。異常状態の例には、目的地の確率が１を超えること、目的地の確率がゼロを下回ること、全てのメトリックがゼロ値を有すること、および全てのメトリックが未定値を有すること等が含まれるがこれだけに限定されない。

異常状態が検出されると、メトリックモジュール２０７はその異常状態に関係するナビゲーション上の勧告を決定する。例えばメトリックモジュール２０７は、異常状態を検出する場合、ナビゲーションシステム１０２を再始動させることに決める。ナビゲーション上の勧告の例には、異常状態を無視すること、異常状態に関連する潜在的な道程を候補セットから削除すること、目的地を入力するようにユーザに要求すること、およびナビゲーションシステム１０２をリセットすること等が含まれるがこれだけに限定されない。

メトリックモジュール２０７は、ナビゲーション上の勧告を出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１にそのナビゲーション上の勧告をユーザに向けて提示させる。一実施形態では、ユーザがメトリックモジュール２０７に入力を行い、メトリックモジュール２０７にその入力に基づいた動作を実行させる。例えば、ユーザが異常状態を無視するように入力を行う場合、メトリックモジュール２０７は異常状態を無視する。

品質モジュール２０９は、プロセッサ１０４によって実行される、１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数の品質スコアを決定するコードおよびルーチンである。品質スコアとは、潜在的な道程を評価するためのデータである。潜在的な道程の品質スコアがより高いことは、ユーザがその潜在的な道程をとる可能性がより高いことを示す。一実施形態では、様々な品質スコアが様々な潜在的な道程に関連付けられる。品質モジュール２０９は、信号線２３０を介してバス２２０に通信可能に結合される。

一実施形態では、品質モジュール２０９が１つまたは複数の潜在的な道程に関連するメトリックをメトリックモジュール２０７から受け取る。品質モジュール２０９は、その１つまたは複数のメトリックに少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数の品質スコアを決定する。例えば、第１の潜在的な道程に関連する第１のメトリックが、第２の潜在的な道程に関連する第２のメトリックよりも大きい場合、品質モジュール２０９は第１の潜在的な道程の第１の品質スコアを第２の潜在的な道程の第２の品質スコアよりも大きいものとして生成する。

一実施形態では品質モジュール２０９が、１つまたは複数の潜在的な道程を１つまたは複数の関連する品質スコアに少なくとも部分的に基づいて順序付ける。例えば品質モジュール２０９は、より高い品質スコアを有する潜在的な道程が、より低い品質スコアを有する潜在的な道程の前に来るように１つまたは複数の潜在的な道程を順序付ける。

品質モジュール２０９は、１つまたは複数の潜在的な道程および関連する品質スコアを出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１にその１つまたは複数の潜在的な道程および品質スコアをユーザに向けて提示させる。例えば品質モジュール２０９は、最も高い品質スコアを有する３つの潜在的な道程を出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１にその３つの潜在的な道程および関連する品質スコアをディスプレイ１６０によって提示させる。

概要（summary）モジュール２１０は、プロセッサ１０４によって実行される、道程の
状態概要（status summary）および推定概要（estimated summary）のうちの１つまたは
複数を決定するコードおよびルーチンである。概要モジュール２１０は、信号線２３１を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、概要モジュール２１０がＧＰＳ１１０からデータ（例えば位置データ、タイムスタンプデータ、現在の道程に関する道程データ等）を受け取り、道程の状態概要を決定する。

状態概要とは、道程の現況を要約するデータである。例えば、状態概要には、車両の現在位置および経過した道程時間のうちの１つまたは複数が含まれる。一実施形態では、経過した道程時間をディスプレイ１６０上に表示する。一実施形態では、状態概要には、起点ＩＤモジュール４０３および／またはＧＰＳ１１０から受け取られる現状データ（例えば現在の道程データ、現在位置、現在の予測ルート、現在時刻等）がさらに含まれる。

一実施形態では、概要モジュール２１０が学習システム１１２および／または推定システム１１４のコンポーネントからデータを受け取る。例えば概要モジュール２１０は、１つまたは複数の潜在的な道程に関して、頻度モジュール２０６から推定道程データを受け取り、メトリックモジュール２０７から１つまたは複数のメトリックを受け取り、品質モジュール２０９から１つまたは複数の品質スコアを受け取り、所要時間モジュール４０７から１つまたは複数の道程所要時間を受け取る。当業者は、概要モジュール２１０がシステム１００の他のエンティティ（例えば検索サーバ１２４）から他のデータ（例えば検索結果）を受け取ってもよいことを理解されよう。

概要モジュール２１０は、現在の道程データ、現状データ、ならびに学習システム１１２および／または推定システム１１４のコンポーネントから受け取るデータ（例えばメトリック、品質スコア等）のうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、潜在的な道程ごとに推定概要を求める。推定概要とは、潜在的な道程の推定状態を要約するデータである。例えば、潜在的な道程に関する推定概要には、潜在的な道程の推定目的地、目的地までの推定ルート、推定到着時間、潜在的な道程に関連するメトリック、および潜在的な道程に関連する品質スコア等が含まれる。当業者は、推定概要が潜在的な道程に関連する他の任意のデータを含み得ることを理解されよう。

一実施形態では、概要モジュール２１０が、１つまたは複数の状態概要および１つまたは複数の推定概要を推定道程データに関連付ける。例えば概要モジュール２１０は、潜在的な各道程の状態概要および推定概要を、潜在的な道程を示す推定道程データに関連付ける。概要モジュール２１０は、推定道程データ、状態概要、および推定概要の１つまたは複数を出力モジュール２１１に送る。

出力モジュール２１１は、プロセッサ１０４によって実行される、ディスプレイ１６０、学習システム１１２、および推定システム１１４のうちの１つまたは複数にデータを出力するコードおよびルーチンである。出力モジュール２１１は、信号線２３２を介してバスに通信可能に結合される。一実施形態では、出力モジュール２１１がナビゲーション上の勧告をメトリックモジュール２０７から受け取り、そのナビゲーション上の勧告をディ
スプレイ１６０上でユーザに向けて示す表示データを出力する。別の実施形態では、出力モジュール２１１が１つまたは複数の潜在的な道程および関連する品質スコアを品質モジュール２０９から受け取り、その潜在的な道程および品質スコアを、学習システム１１２およびディスプレイ１６０の１つまたは複数に出力する。

一実施形態では、出力モジュール２１１が推定道程データ、１つまたは複数の状態概要、および１つまたは複数の推定概要を概要モジュール２１０から受け取り、それらの推定道程データ、１つまたは複数の状態概要、および１つまたは複数の推定概要をディスプレイ１６０上に示すための表示データを出力する。別の実施形態では、出力モジュール２１１がＧＵＩを提供するためのグラフィカルデータをＧＵＩモジュール２１５から受け取り、そのＧＵＩをディスプレイ１６０上に示すグラフィカルデータを出力する。当業者は、出力モジュール２１１が本明細書に記載の他の任意の機能を実行してもよいことを理解されよう。

履歴モジュール２１３は、プロセッサ１０４によって実行される、現在の道程を示すデータのログを取るコードおよびルーチンである。例えば履歴モジュール２１３は、現在の道程の終りをモニタする。履歴モジュール２１３が現在の道程の終りを検出すると、履歴モジュール２１３は現在の道程を示すデータ（例えば到着の時間／曜日／日付、出発の時間／曜日／日付、出発点、終着点、道程所要時間等）を集め、そのデータを運転者履歴リポジトリ３１６内に記憶する。履歴モジュール２１３は、信号線２３４を介してバス２２０に通信可能に結合される。

ＧＵＩモジュール２１５は、プロセッサ１０４によって実行される、ユーザにＧＵＩを提供するためのグラフィカルデータを生成するコードおよびルーチンである。ＧＵＩモジュール２１５は、信号線２３６を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、ＧＵＩモジュール２１５は、ユーザがシステム１００と対話できるようにするＧＵＩを示すためのグラフィカルデータを生成する。例えばＧＵＩモジュール２１５は、ソーシャルネットワークアプリケーション１２２によって提供されるソーシャルネットワーク上でユーザが道程を共有できるようにする「共有」ボタンを含むＧＵＩを示すためのグラフィカルデータを生成する。別の実施形態では、ＧＵＩモジュール２１５が、１つまたは複数の潜在的な道程に関連する１つまたは複数の品質スコアを品質モジュール２０９から受け取り、品質スコアおよび潜在的な道程をユーザに提示するＧＵＩを提供するためのグラフィカルデータを生成する。当業者は、ＧＵＩモジュール２１５が本明細書に記載の機能を提供するための他の任意のグラフィカルデータを生成し得ることを理解されよう。

一実施形態では、ＧＵＩモジュール２１５はグラフィカルデータをディスプレイ１６０に送り、ディスプレイ１６０にＧＵＩをユーザに向けて提示させる。別の実施形態では、ＧＵＩモジュール２１５はグラフィカルデータを出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１にデータをディスプレイ１６０上に提示させる。

次に図５を参照して、別の実施形態による学習システム１１２のブロック図を示す。図示の実施形態では、学習システム１１２は、第１の通信モジュール２０１、運転履歴モジュール２０３、変換モジュール２０５、頻度モジュール２０６、メトリックモジュール２０７、品質モジュール２０９、概要モジュール２１０、出力モジュール２１１、履歴モジュール２１３、ＧＵＩモジュール２１５、起点ＩＤモジュール４０３、方向モジュール４０５、所要時間モジュール４０７、およびＰＯＩタイプモジュール４０９を含む。起点ＩＤモジュール４０３は、クラスタモジュール４０４を含む。第１の通信モジュール２０１、運転履歴モジュール２０３、変換モジュール２０５、頻度モジュール２０６、メトリックモジュール２０７、品質モジュール２０９、概要モジュール２１０、出力モジュール２１１、履歴モジュール２１３、およびＧＵＩモジュール２１５については上記に記載して
いる。ここでは説明を繰り返さない。起点ＩＤモジュール４０３、クラスタモジュール４０４、方向モジュール４０５、所要時間モジュール４０７、およびＰＯＩタイプモジュール４０９については、図４を参照して以下に説明する。

記憶装置
次に図３を参照して、記憶装置１１８をより詳細に示す。図３は、一実施形態による記憶装置１１８を示すブロック図である。記憶装置１１８は、学習テーブルデータ３０１、運転者履歴リポジトリ３１６、学習パラメータ３１９、メトリック推定ネットワーク３２１、勧告データ３２３、クラスタデータ３２５、メトリックテーブルデータ３２７、ＧＰＳログ３３３、グループデータ３３７、精度データ３４１、および終着点データ３４３を含む。当業者は、記憶装置１１８が本明細書に記載の機能を提供するための他の任意のデータを記憶し得ることを理解されよう。

学習テーブルデータ３０１は、１つまたは複数の学習テーブルを構築するためのデータである。一実施形態では、学習テーブルデータ３０１は、１つまたは複数の学習テーブル内に配置される１つまたは複数の学習パラメータを示すデータである。図示の実施形態では、学習テーブルデータ３０１は、出発点３０３、出発データ３０５、方向データ３０７、所要時間データ３０９、終着点３１１、到着データ３１３、およびＰＯＩデータ３１５を含む。場合により、学習テーブルデータ３０１は運転者履歴データ３１７を含んでもよい。当業者は、学習テーブルデータ３０１が本明細書に記載の機能を提供するための他の任意のデータを含み得ることを理解されよう。

出発点３０３は、１つまたは複数の道程に関する１つまたは複数の出発点を示す位置データを含む。例えば出発点３０３は、１つまたは複数の道程の、１つまたは複数の出発点の経度および緯度を示すデータを含む。一実施形態では、出発点３０３は、１つまたは複数の出発地点に関する１つまたは複数の起点ＩＤを示すデータを含む。

出発データ３０５は、道程における出発を示すデータである。例えば出発データ３０５は、出発時間（例えば２：００：００ｐｍ）、出発の曜日（例えば月曜日）、出発の日付（例えば２０１１年１１月２１日）、および年の週のうちの１つまたは複数を示すタイムスタンプデータを含む。一実施形態では、出発データ３０５は、出発時間（例えば深夜、朝、昼、午後、または夜）および出発の曜日（例えば平日または週末）のうちの１つまたは複数を示す変換済みデータを含む。

方向データ３０７は、道程の方向を示すデータである。例えば方向データ３０７は、道程の方向が南、南東、東、北東、北、北西、西、および南西のうちの１つであることを示すデータを含む。

所要時間データ３０９は、道程の所要時間を示すデータである。例えば所要時間データ３０９は、ユーザが過去の道程に１０分かけたことを示すデータを含む。一実施形態では、所要時間データ３０９は、道程の所要時間を示す変換済みデータ（例えば短い、中位、および長い等）を含む。

終着点３１１は、１つまたは複数の道程に関する１つまたは複数の終着点を示す位置データを含む。例えば終着点３１１は、１つまたは複数の道程の、１つまたは複数の終着点の経度および緯度を示すデータを含む。一実施形態では、終着点３１１は、１つまたは複数の終着点に関する１つまたは複数の目的地ＩＤを示すデータを含む。

到着データ３１３は、道程における目的地に到着することを示すデータである。例えば到着データ３１３は、到着時間（例えば３：００：００ｐｍ）、到着の曜日（例えば月曜
日）、到着の日付（例えば２０１１年１１月２１日）、および到着時の年の週のうちの１つまたは複数を示すタイムスタンプデータを含む。一実施形態では、到着データ３１３は、到着時間（例えば深夜、朝、昼、午後、または夜）および到着の曜日（例えば平日または週末）のうちの１つまたは複数を示す変換済みデータを含む。

ＰＯＩデータ３１５は、目的地の関心地点を示すデータである。例えばＰＯＩデータ３１５は、目的地が「自宅」、「職場」および「その他」のうちの１つであることを示す。一実施形態では、「その他」の目的地には、「ガソリンスタンド」、「コーヒーショップ」、「レストラン」など、「自宅」および「職場」の目的地を除く他の全ての目的地のうちの１つが含まれる。

運転者履歴データ３１７とは、ユーザ（例えば運転者）の運転履歴を示すデータである。例えば運転者履歴データ３１７には、運転者がとった１つまたは複数の過去の道程を示すデータが含まれる。一実施形態では、運転者履歴データ３１７には、出発点、出発データ（例えば出発時間および曜日等）、方向データ、所要時間データ、終着点、到着データ（例えば到着時間および曜日等）、終着点のＰＯＩデータ等のうちの１つまたは複数など、１つまたは複数の過去の道程を示す変換されていないデータ（例えば変換モジュール２０５によって変換が行われる前のデータ）が含まれる。運転者履歴データ３１７は、一実施形態では学習テーブルデータ３０１内に記憶される一方で、別の実施形態では運転者履歴リポジトリ３１６内に記憶されることを示すために破線を使って図示する。

運転者履歴リポジトリ３１６は、データを記憶するためのコンテナである。例えば運転者履歴リポジトリ３１６は、運転者履歴データ３１７を記憶するためのコンテナである。

学習パラメータ３１９は、１つまたは複数の道程からの学習パラメータセットを示すデータを含む。一実施形態では学習パラメータ３１９は、変換モジュール２０５からの変換済みの運転者履歴データを含む。別の実施形態では、学習パラメータ３１９は変換されていない運転者履歴データを含む。当業者は、学習パラメータ３１９が、学習パラメータに関連する他の任意のデータを含み得ることを理解されよう。

メトリック推定ネットワーク３２１は、１つまたは複数のメトリック推定ネットワークを構築するためのデータを含む。例えばメトリック推定ネットワーク３２１は、メトリック推定ネットワーク内に含まれる１つまたは複数の可変要素を示すデータ、およびそれらの可変要素間の１つまたは複数の関連性を示すデータを含む。

勧告データ３２３とは、１つまたは複数のナビゲーション上の勧告を示すデータである。例えば勧告データ３２３は、１つまたは複数のナビゲーション上の勧告およびその１つまたは複数のナビゲーション上の勧告に関連する異常状態を示すデータを含む。

クラスタデータ３２５とは、１つまたは複数のクラスタを示すデータである。一実施形態では、クラスタデータ３２５は既存のクラスタのリストを示すデータを含む。クラスタは、クラスタ中心のクラスタリング範囲内の位置群（例えば出発地点または終着地点）を示すデータを含む。クラスタは、クラスタＩＤ、クラスタリング範囲、およびクラスタ中心によって示される。クラスタ、クラスタリング範囲、およびクラスタ中心については図４を参照して以下に説明する。

メトリックテーブルデータ３２７とは、１つまたは複数のメトリックテーブルを構築するためのデータである。例えばメトリックテーブルデータ３２７は、１つまたは複数のメトリックテーブル内に記憶されるデータを含む。一実施形態では、メトリックテーブルデータ３２７は頻度データ３２９および確率データ３３１を含む。

頻度データ３２９とは、１つまたは複数の学習パラメータに関する１つまたは複数の発生頻度を示すデータである。例えば頻度データ３２９は、１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生頻度を示すデータを含む。一実施形態では頻度データ３２９は、１つまたは複数の他の学習パラメータを条件に、１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生頻度を示すデータを含む。例えば頻度データ３２９は、所与の時刻における１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生頻度を示すデータを含む。

確率データ３３１とは、１つまたは複数の学習パラメータに関する１つまたは複数の発生確率を示すデータである。例えば確率データ３３１は、１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生確率を示すデータを含む。一実施形態では確率データ３３１は、１つまたは複数の他の学習パラメータを条件に、１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生確率を示すデータを含む。例えば確率データ３３１は、所与の時刻における１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生確率を示すデータを含む。

ＧＰＳログ３３３は、ＧＰＳ１１０が生成するデータを記憶するログである。例えばＧＰＳログ３３３は、ＧＰＳデータ３３５を記憶する。ＧＰＳデータ３３５は、ＧＰＳ１１０が生成するデータである。一実施形態では、ＧＰＳデータ３３５は、ＧＰＳ１１０が生成するデータストリームを含む。このデータストリームは１つまたは複数のデータ要素を含み、各データ要素は、走行車両の位置を示す地理的位置および走行車両がその地理的位置にある時間を示すタイムスタンプを含む。

グループデータ３３７は、履歴データ要素の、１つまたは複数のグループを示すデータである。例えばグループデータ３３７は、１つまたは複数の履歴データ要素３３９を含むグループを示すデータである。履歴データ要素とは、過去の道程から得られるデータ要素である。例えば履歴データ要素は、走行車両の過去の地理的位置（例えば過去の道程の地理的位置）、および走行車両が過去の道程において過去の地理的位置にあったときの過去のタイムスタンプを含む。グループデータ３３７については、図７に関して以下でより詳しく説明する。

精度データ３４１は、ＧＰＳ１１０の既知の精度を示すデータである。例えば精度データ３４１は、ＧＰＳ１１０の精度が平均１０メートルの誤差範囲内にあることを示す。精度データ３４１については、図７に関して以下でより詳しく説明する。

終着点データ３４３は、１つまたは複数の道程最終目的地点を示すデータである。一実施形態では終着点データ３４３は、それぞれの道程最終目的地点がスコア閾値を上回る終着点スコアに関連する、道程最終目的地点を示すデータを含む。道程最終目的地点、終着点スコア、およびスコア閾値については図７に関して以下に説明する。

推定システム
図４は、一実施形態による推定システム１１４を示すブロック図である。推定システム１１４は、第２の通信モジュール４０１、起点ＩＤモジュール４０３、方向モジュール４０５、所要時間モジュール４０７、およびＰＯＩタイプモジュール４０９を含む。場合により、推定システム１１４は、頻度モジュール２０６、メトリックモジュール２０７、品質モジュール２０９、概要モジュール２１０、出力モジュール２１１、および履歴モジュール２１３を含んでもよい。推定システム１１４は、バス２２０を介してプロセッサ１０４および／または記憶装置１１８と通信する。

第２の通信モジュール４０１は、推定システム１１４のコンポーネントとシステム１００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するためのコードおよびルーチンである。例
えば第２の通信モジュール４０１は、システム１００の他のコンポーネント（例えば学習システム１１２、ＧＰＳ１１０等）からデータを受け取り、そのデータを推定システム１１４のコンポーネント（例えば起点ＩＤモジュール４０３等）に送る。第２の通信モジュール４０１は、信号線４２２を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、第２の通信モジュール４０１は、推定システム１１４のコンポーネント間の通信も処理する。例えば第２の通信モジュール４０１は、メトリックモジュール２０７から１つまたは複数のメトリックを受け取り、その１つまたは複数のメトリックを品質モジュール２０９に送る。

一実施形態では、第２の通信モジュール４０１がＧＰＳ１１０からデータ（例えば位置データ、タイムスタンプデータ等）を受け取り、そのデータを推定システム１１４のコンポーネント（例えば起点ＩＤモジュール４０３、方向モジュール４０５等）に送る。当業者は、第２の通信モジュール４０１が本明細書に記載の他の機能を提供してもよいことを理解されよう。

起点ＩＤモジュール４０３は、プロセッサ１０４によって実行される、道程に関する現在の道程データを求めるコードおよびルーチンである。起点ＩＤモジュール４０３は、信号線４２４を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、起点ＩＤモジュール４０３が、道程の出発点を示す位置データ、ならびに出発時間、出発の曜日、および出発の日付の１つまたは複数を含む出発タイムスタンプを示すタイムスタンプデータをＧＰＳ１１０から受け取る。起点ＩＤモジュール４０３は、道程に関する起点ＩＤ、出発地点、および出発タイムスタンプの１つまたは複数を含む現在の道程データを求める。出発点の起点ＩＤについては以下でより詳しく説明する。起点ＩＤモジュール４０３は、現在の道程データを頻度モジュール２０６および概要モジュール２１０の１つまたは複数に送る。一実施形態では、起点ＩＤモジュール４０３が現在の道程データを記憶装置１１８内に記憶する。

起点ＩＤモジュール４０３は、クラスタモジュール４０４を含む。クラスタモジュール４０４は、プロセッサ１０４によって実行される、出発地点などの場所（位置）がどのクラスタに属するかを決定するコードおよびルーチンである。一実施形態ではクラスタモジュール４０４が、以下に記載するように出発地点（例えば道程の出発点）が属するクラスタを決定する。クラスタモジュール４０４は、クラスタのクラスタリング範囲を決定する。クラスタリング範囲とは、クラスタ中心からの所定の距離（例えば２００メートル）であり、その範囲内では全ての位置がクラスタ中心に関連するクラスタに割り当てられる。クラスタ中心とは、クラスタの中心である。

クラスタモジュール４０４は、既存のクラスタのリストを示すクラスタデータを記憶装置１１８から取得する。クラスタモジュール４０４は、リストが空かどうかを判定する。リストが空の場合、クラスタモジュール４０４は新たなクラスタを生成し、その新たなクラスタをリストに追加する。クラスタモジュール４０４は、新たなクラスタ用のクラスタＩＤを作成し、新たなクラスタに出発地点を割り当てる。例えばクラスタモジュール４０４は、出発地点の起点ＩＤとしてクラスタＩＤを割り当てる。

あるいはリストが空でない場合、クラスタモジュール４０４は出発地点をリスト内に含まれる各クラスタと比較し、その出発地点がいずれかのクラスタのクラスタリング範囲内にあるかどうかを判定する。出発地点がどのクラスタのクラスタリング範囲内にもない場合、クラスタモジュール４０４は新たなクラスタを生成し、クラスタＩＤをその新たなクラスタに割り当てる。クラスタモジュール４０４は、出発地点を新たなクラスタに追加し、出発地点の起点ＩＤとしてクラスタＩＤを割り当てる。出発地点が既存のクラスタのクラスタリング範囲内にある場合、クラスタモジュール４０４は出発地点を既存のクラスタ
に追加し、出発地点の起点ＩＤとして既存のクラスタのクラスタＩＤを割り当てる。

一実施形態ではクラスタモジュール４０４が、出発地点をクラスタに追加した後、クラスタのクラスタ中心を更新する。例えばクラスタモジュール４０４は、クラスタ内に含まれる全ての位置に少なくとも部分的に基づいてクラスタのクラスタ中心を再計算する。クラスタモジュール４０４はクラスタのリストを更新し、更新したリストを記憶装置１１８内に記憶する。一実施形態では、クラスタモジュール４０４がクラスタ内の道程の到着地点（例えば終着点）を取り決め、クラスタ内の出発地点を取り決めるための上述の操作と同様の操作を実行することにより、到着地点の目的地ＩＤとしてクラスタＩＤを割り当てる。

方向モジュール４０５は、プロセッサ１０４によって実行される、道程の方向を求めるコードおよびルーチンである。方向モジュール４０５は、信号線４２６を介してバス２２０に通信可能に結合される。例えば方向モジュール４０５は、ＧＰＳ１１０のタイムスタンプジェネレータ２１７から現在時刻を受け取り、起点ＩＤモジュール４０３から現在の道程データを受け取る。方向モジュール４０５は、現在時刻および現在の道程データの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて道程の方向を推定する。一実施形態では、方向モジュール４０５が運転者履歴データを記憶装置１１８から取得し、その運転者履歴データにさらに基づいて道程の方向を推定する。別の実施形態では、方向モジュール４０５が、１つまたは複数の方向に関連する１つまたは複数のメトリックテーブルにさらに基づいて道程の方向を推定する。

一実施形態では、方向モジュール４０５が方向を示す方向データをメトリックモジュール２０７に送る。別の実施形態では、方向モジュール４０５が方向データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５は、上記に記載したように方向データを変換し、変換済みの方向データをメトリックモジュール２０７に送る。

所要時間モジュール４０７は、プロセッサ１０４によって実行される、道程の所要時間を推定するコードおよびルーチンである。所要時間モジュール４０７は、信号線４２８を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では所要時間モジュール４０７が、タイムスタンプジェネレータ２１７から現在時刻を示すタイムスタンプデータを受け取り、起点ＩＤモジュール４０３から現在の道程データを受け取る。所要時間モジュール４０７は、現在時刻および現在の道程データの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて道程の所要時間を推定する。一実施形態では、所要時間モジュール４０７が運転者履歴データを記憶装置１１８から取得し、その運転者履歴データにさらに基づいて道程の所要時間を推定する。別の実施形態では、所要時間モジュール４０７が、１つまたは複数の所要時間に関連する１つまたは複数のメトリックテーブルにさらに基づいて道程の所要時間を推定する。

一実施形態では、所要時間モジュール４０７が道程の所要時間を示す道程所要時間データをメトリックモジュール２０７に送る。別の実施形態では、所要時間モジュール４０７が道程所要時間データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５は、道程所要時間データを不均一区分へと変換し、変換済みの道程所要時間データをメトリックモジュール２０７に送る。

ＰＯＩタイプモジュール４０９は、プロセッサ１０４によって実行される、道程の目的地のＰＯＩのタイプを求めるコードおよびルーチンである。ＰＯＩタイプモジュール４０９は、信号線４３０を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、ＰＯＩタイプモジュール４０９が、タイムスタンプジェネレータ２１７から現在時刻を示すタイムスタンプデータを受け取り、起点ＩＤモジュール４０３から現在の道程データを受け
取る。ＰＯＩタイプモジュール４０９は、現在時刻および現在の道程データの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて道程のＰＯＩタイプを推定する。一実施形態では、ＰＯＩタイプモジュール４０９が運転者履歴データを記憶装置１１８から取得し、その運転者履歴データにさらに基づいて道程のＰＯＩタイプを推定する。別の実施形態では、ＰＯＩタイプモジュール４０９が、目的地のＰＯＩタイプに関連する１つまたは複数のメトリックテーブルにさらに基づいて道程のＰＯＩタイプを推定する。一実施形態では、ＰＯＩタイプモジュール４０９が目的地の推定ＰＯＩタイプを示すデータをメトリックモジュール２０７に送る。

忘却モジュール
図６は、一実施形態による忘却モジュール１１６を示すブロック図である。忘却モジュール１１６は、第３の通信モジュール６０１、モニタモジュール６０３、決定モジュール６０５、および削除モジュール６０７を含む。忘却モジュール１１６のこれらのコンポーネントは、バス２２０を介して互いに通信可能に結合される。忘却モジュール１１６は、バス２２０を介してプロセッサ１０４、記憶装置１１８、およびナビゲーションシステム１０２の他のコンポーネントに通信可能に結合される。

第３の通信モジュール６０１は、忘却モジュール１１６のコンポーネントとシステム１００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するためのコードおよびルーチンである。例えば第３の通信モジュール６０１は、システム１００の他のコンポーネント（例えば学習システム１１２、ＧＰＳ１１０等）からデータを受け取り、そのデータを忘却モジュール１１６のコンポーネント（例えばモニタモジュール６０３、決定モジュール６０５等）に送る。第３の通信モジュール６０１は、信号線６２２を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、第３の通信モジュール６０１は、忘却モジュール１１６のコンポーネント間の通信も処理する。例えば第３の通信モジュール６０１は、モニタモジュール６０３から１つまたは複数のトリガイベントを受け取り、その１つまたは複数のトリガイベントを決定モジュール６０５に送る。

一実施形態では、第３の通信モジュール６０１が記憶装置１１８からデータ（例えば学習パラメータ、運転者履歴データ等）を取得し、そのデータを忘却モジュール１１６のコンポーネント（例えば削除モジュール６０７）に送る。当業者は、第３の通信モジュール６０１が本明細書に記載の他の機能を提供してもよいことを理解されよう。

モニタモジュール６０３は、プロセッサ１０４によって実行される、トリガイベントを検出するコードおよびルーチンである。一実施形態ではモニタモジュール６０３が、何らかのトリガイベントがないかどうか、ナビゲーションシステム１０２をモニタする。モニタモジュール６０３は、トリガイベントが発生する場合にトリガイベントを検出する。モニタモジュール６０３は、トリガイベントを示すイベントデータを決定モジュール６０５に送る。モニタモジュール６０３は、信号線６２４を介してバス２２０に通信可能に結合される。

トリガイベントとは、メモリ内のデータ削除を引き起こすイベントである。例えばトリガイベントは、工場出荷時リセット入力、記憶された１つまたは複数の目的地を削除するユーザ要求、最後のトリガイベントから所定の期間が経過すること、所定の閾値を上回る多数の目的地がメモリ内に記憶されること、および最後のトリガイベント以降に所定数の道程が発生することのうちの１つである。

決定モジュール６０５は、プロセッサ１０４によって実行される、メモリから削除するデータを決定するコードおよびルーチンである。例えば決定モジュール６０５は、以下に記載するように、メモリ（例えば記憶装置１１８）から削除するための学習パラメータセ
ットを、トリガイベントを検出することおよびそのトリガイベントの分類に少なくとも部分的に基づいて決定する。決定モジュール６０５は、信号線６２６を介してバス２２０に通信可能に結合される。

一実施形態では、メモリから削除するデータは、１つまたは複数の目的地に関連するデータである。例えば削除するデータは、１つまたは複数の学習テーブル内に記憶される１つまたは複数の目的地を示す目的地データ、および学習テーブル内の１つまたは複数の目的地に関する記述エントリが含まれる、１つまたは複数の目的地に関連する学習パラメータセットである。記述エントリには、例えば目的地までの道程に関する曜日、時刻、および日付を示すタイムスタンプデータ、道程の所要時間を示す道程所要時間データ、ならびに目的地への方向を示す方向データ等が含まれる。別の実施形態では、削除するデータには、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の道程に関連する学習パラメータセットおよび運転者履歴データ、ならびに１つまたは複数の目的地に関連する１つまたは複数のメトリックテーブル内に記憶されるデータが含まれる。さらに別の実施形態では、トリガイベントが工場出荷時リセット入力の場合、削除するデータは全ての目的地に関連する全てのデータである。

一実施形態では、決定モジュール６０５がトリガイベントを示すイベントデータをモニタモジュール６０３から受け取り、そのトリガイベントの分類を決定する。例えば決定モジュール６０５は、トリガイベントが工場出荷時リセット入力か、それとも他のトリガイベントかを判定する。トリガイベントが工場出荷時リセット入力の場合、決定モジュール６０５はリセット信号を生成し、そのリセット信号を削除モジュール６０７に送る。一実施形態では、トリガイベントの分類は、工場出荷時リセット入力および１つまたは複数の目的地を削除するユーザ要求などの上記に記載した他の任意のトリガイベントのうちの１つである。

トリガイベントが工場出荷時リセット入力ではない場合、決定モジュール６０５はナビゲーションシステム１０２に関連するメモリを問い合わせて、ナビゲーションシステム１０２内のメモリの空き容量が閾値を下回るかどうかを判定する。例えば決定モジュール６０５は、記憶装置１１８内の記憶空間の空きが閾値を下回るかどうかを判定する。一実施形態では、その閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が設定する。メモリの空き容量が閾値を下回らない場合、決定モジュール６０５はメモリからデータを一切削除しないことに決め、キャンセル信号を削除モジュール６０７に送る。メモリの空き容量が閾値を下回る場合、決定モジュール６０５は以下に記載するように１つまたは複数の目的地を選択し、それにより、その１つまたは複数の被選択目的地に関連するデータが削除モジュール６０７によって削除される。一実施形態では決定モジュール６０５は、メモリの空き容量が閾値を下回るかどうかに関係なく１つまたは複数の目的地に関連するデータを削除することに決める。決定モジュール６０５は、データを削除するために、被選択目的地の１つまたは複数の識別情報を削除モジュール６０７に送る。

一実施形態では決定モジュール６０５は、ユーザが訪れた全ての目的地を各目的地への最後の訪問に関するタイムスタンプに応じて順序付ける。例えば決定モジュール６０５は、より古いタイムスタンプを有する第１の目的地が、より最近のタイムスタンプを有する第２の目的地の前に来るように第１のキューの中の全ての目的地を順序付ける。次に決定モジュール６０５は、目的地ごとの発生頻度に応じて全ての目的地を順序付ける。例えば決定モジュール６０５は、より低い発生頻度を有する第１の目的地が、より高い発生頻度を有する第２の目的地の前に来るように第２のキューの中の全ての目的地を順序付ける。

決定モジュール６０５は、目的地の順序付けに少なくとも部分的に基づいて削除候補の目的地を決定する。例えば決定モジュール６０５は、タイムスタンプが古いものからいく
つかの第１の目的地（例えば最後の訪問のタイムスタンプが最も古いものから２０個の目的地）を第１のキューから選択し、発生頻度が低いものからいくつかの第２の目的地（例えば最も訪れていないものから２０個の目的地）を第２のキューから選択する。決定モジュール６０５は、第１の目的地および第２の目的地の両方に含まれる１つまたは複数の目的地として目的地の削除候補を決定する。

一実施形態では、決定モジュール６０５が削除候補の目的地から１つまたは複数の目的地を無作為に選択し、その１つまたは複数の被選択目的地に関連するデータを削除することに決める。決定モジュール６０５は、データを削除するために、被選択目的地の１つまたは複数の識別情報を削除モジュール６０７に送る。

削除モジュール６０７は、プロセッサ１０４によって実行される、メモリからデータを削除するコードおよびルーチンである。削除モジュール６０７は、信号線６２８を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態では、削除モジュール６０７がリセット信号を決定モジュール６０５から受け取り、ナビゲーションシステム１０２をリセットする。例えば削除モジュール６０７は、リセット信号を受け取ることに応答して全ての学習パラメータ、学習テーブルデータ、メトリックテーブルデータ、および運転者履歴データ等を記憶装置１１８から削除する。別の実施形態では、削除モジュール６０７がキャンセル信号を決定モジュール６０５から受け取り、キャンセル信号に応答してデータを一切削除しない。

一実施形態では、削除モジュール６０７が１つまたは複数の被選択目的地の１つまたは複数の識別情報を受け取り、その１つまたは複数の被選択目的地に関連するデータ（例えば１つまたは複数の被選択目的地に関連する学習パラメータ、運転者履歴データ、学習テーブルデータ、メトリックテーブルデータ等）を削除する。

もはや使われていない１つまたは複数の目的地に関連するデータを削除することは、例えばもはや使われていないデータを削除し、他の用途のために記憶空間を節約するので有益である。もはや使われていないデータを削除することは、ナビゲーションシステム１０２の記憶空間が限られている場合にとりわけ有利である。さらに、もはや使われていないデータを削除することは、メトリックおよび品質スコアの推定に対する古くかつほとんど訪れていない目的地に関連するデータの影響を減らし、その結果潜在的な道程に関する推定の精度を改善する。

終着点モジュール
次に図７を参照して、終着点モジュール１５０をより詳細に示す。図７は、一実施形態による終着点モジュール１５０を示すブロック図である。終着点モジュール１５０は、バス２２０を介してプロセッサ１０４、ＧＰＳ１１０、学習システム１１２、記憶装置１１８、推定システム１１４、センサ１７０、およびナビゲーションシステム１０２の他のコンポーネントと通信可能に結合される。学習システム１１２は、信号線７４０を介してバス２２０に通信可能に結合される。センサ１７０は、信号線７４２を介してバス２２０に通信可能に結合される。終着点モジュール１５０は、第４の通信モジュール７０１、停止分類モジュール７０３、終着点確立モジュール７０５、報告モジュール７０７、およびグループモジュール７０９を含む。

第４の通信モジュール７０１は、プロセッサ１０４によって実行される、終着点モジュール１５０のコンポーネントとシステム１００の他のコンポーネントとの間の通信を処理するコードおよびルーチンである。例えば第４の通信モジュール７０１は、システム１００の他のコンポーネント（例えばＧＰＳ１１０等）からデータ（例えばデータストリーム）を受け取り、そのデータを終着点モジュール１５０のコンポーネント（例えば停止分類
モジュール７０３等）に送る。第４の通信モジュール７０１は、信号線７２２を介してバス２２０に通信可能に結合される。

一実施形態では、第４の通信モジュール７０１は、終着点モジュール１５０のコンポーネント間の通信も処理する。例えば第４の通信モジュール７０１は、停止分類モジュール７０３から走行車両の停止の種類（長い停止、中位の停止等）を受け取り、その停止の種類を終着点確立モジュール７０５に送る。停止の種類については以下により詳しく説明する。

一実施形態では、第４の通信モジュール７０１が記憶装置１１８からデータ（例えば精度データ３４１、グループデータ３３７等）を取得し、取得したデータを終着点モジュール１５０のコンポーネント（例えば停止分類モジュール７０３、グループモジュール７０９等）に送る。別の実施形態では、第４の通信モジュール７０１が終着点モジュール１５０のコンポーネント（例えばグループモジュール７０９）からデータ（例えば１つまたは複数のデータ要素）を受け取り、そのデータを記憶装置１１８内に記憶する。当業者は、第４の通信モジュール７０１が本明細書に記載の他の機能を提供してもよいことを理解されよう。

停止分類モジュール７０３は、プロセッサ１０４によって実行される、道程において生じた停止の種類を求めるコードおよびルーチンである。停止分類モジュール７０３は、信号線７２４を介してバス２２０に通信可能に結合される。停止の種類は、システムの準備ができていない停止、長い停止、中位の停止、集配の停止（pickup-and-delivery stop）、および短い停止のうちの１つである。一実施形態では、集配の停止は中位の停止のサブカテゴリである。別の実施形態では、集配の停止は短い停止のサブカテゴリである。当業者は、他の種類の停止も可能であることを理解されよう。

システムの準備ができていない停止とは、車両の「準備未完了」システム状態を伴う停止である。例えばシステムの準備ができていない停止は、燃焼機関がオフの状態にある車両の停止である。別の例として、システムの準備ができていない停止は、イグニションキーを鍵穴から抜いた状態の、道程の目的地での停止である。一実施形態では、「準備未完了」のシステム状態は、エンジンが「オフ」の状態にあるので車両を運転する準備が整っていないことを意味する。一実施形態では、システムの準備ができていない停止は、停止の持続時間（例えば停止時間）が最小閾値（例えば１分）よりも長く、かつ「準備未完了」のシステム状態を伴う停止である。最小閾値は、停止が判定される時間閾値の下限である。例えば最小閾値が１０秒だと仮定する。車両が１０秒未満停止する場合、その停止は無視される。一実施形態では、最小閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が決定する。

長い停止とは、停止の持続時間が長い停止の閾値よりも長く、かつ「準備完了」のシステム状態を伴う停止である。長い停止の閾値は、長い停止の時間閾値の下限であり、そのためそれぞれの長い停止は、長い停止の持続時間を上回る停止持続時間を有する。例えば長い停止の閾値が５分の場合、長い停止は、停止の持続時間が５分を超え、かつ車両の「準備完了」システム状態を伴う停止である。一実施形態では、長い停止の閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が決定する。

車両の「準備完了」システム状態は、その車両を運転する準備が整っていることを意味する。例えば「準備完了」のシステム状態は、燃焼機関が「オン」の状態にあり、車両が走る準備ができていることを意味する。一実施形態では、無線のイグニションキーを用いる車両のエンジンは、物理的なイグニションキーを鍵穴に挿入することなしに、ダッシュボード上のボタンを押すことによって始動する。車両はボタンが押される場合に「準備完
了」のシステム状態に変わり、「準備完了」インジケータがダッシュボード内に示される。

中位の停止とは、停止の持続時間が中位であり、かつ車両の「準備完了」システム状態を伴う停止である。例えば中位の停止は、鉄道での停止、コーヒーショップでのドライブスルーの停止、交通混雑に起因する停止、および信号での停止等である。中位の停止の持続時間は、中位の閾値と長い停止の閾値との間（例えば２分から５分の間）の停止持続時間である。中位の閾値は、中位の停止を定義するための時間閾値の下限である。例えば、中位の閾値は２分である。中位の閾値は最小閾値よりも長く、長い停止の閾値よりも短く、したがって、中位の停止の停止持続時間は長い停止よりも短い。一実施形態では、中位の閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が決定する。

短い停止とは、停止の持続時間が最小閾値と中位の閾値との間にあり、かつ「準備完了」のシステム状態を伴う停止である。例えば短い停止は、混雑時の遅い車の流れに起因する道路上での停止など、停止の持続時間が１０秒から２分の間の停止である。一実施形態では、短い停止は、中位の停止よりも停止の持続時間が短い。

集配の停止とは、車両の「準備完了」システム状態を伴い、かつ停止時における窓および／またはドアの動きを伴う、停止の持続時間が最小閾値と長い停止の閾値との間の停止である。一実施形態では、集配の停止は、窓および／またはドアの開閉など、追加の窓および／またはドアの動きを伴う中位の停止である。別の実施形態では、集配の停止は、追加の窓および／またはドアの動きを伴う短い停止である。さらに別の実施形態では、集配の停止は、停止後に道程の方向が変わったことを示すセンサデータをさらに含む。例えば集配の停止は、親が校門で子供を降ろし、別の方向の職場に向けて運転を続ける学校における停止である。集配の停止、システムの準備ができていない停止、長い停止、短い停止、および中位の停止については図２０に示すテーブル内に要約する。

一実施形態では、停止分類モジュール７０３がＧＰＳ１１０からデータストリームを受け取る。そのデータストリームは、第１のデータ要素および第２のデータ要素を含む。別の実施形態では、停止分類モジュール７０３が、車両のシステム状態（例えば「準備未完了」または「準備完了」）、車両の速度、車両のドアおよび／または窓の動き（例えばドアおよび／または窓の開閉）についての１つまたは複数の測定を示す１組のセンサデータを１つまたは複数のセンサ１７０から受け取る。

停止分類モジュール７０３は、第１のデータ要素内に含まれる第１のタイムスタンプと、第２のデータ要素内に含まれる第２のタイムスタンプとの間の時間差を求める。停止分類モジュール７０３は、１組のセンサデータからシステム状態を求める。例えば停止分類モジュール７０３は、車両のシステム状態を示すセンサデータからシステム状態が「準備完了」か「準備未完了」かを判定する。一実施形態では、停止分類モジュール７０３が１組のセンサデータから車両の速度を求める。例えば停止分類モジュール７０３は、車両の速度を示すセンサデータから、第１のデータ要素に関する車両の速度が時速１マイル（＝約時速１．６キロメートル）未満であると判断する。別の実施形態では、停止分類モジュール７０３がセンサデータに少なくとも部分的に基づいて車両のドアおよび／窓の、１つまたは複数の動きを突き止める。例えば停止分類モジュール７０３は、ドアの動きを示すセンサデータから、ドアが開けられ、その後閉じられたことを突き止める。

一実施形態では、停止分類モジュール７０３が、データストリームおよび１組のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて道程において停止が生じたことを検出する。例えば停止分類モジュール７０３は、データストリームに基づいて車両が移動した距離および時間を計算し、車両の移動距離がゼロであり車両の移動時間が非ゼロである場合にその車両
が停止したと判定する。車両の移動距離は、データストリーム内に含まれる第１の地理的位置と第２の地理的位置との距離差である。車両の移動時間は、データストリーム内に含まれる第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差である。一実施形態では、停止分類モジュール７０３は、車両の「準備未完了」システム状態を示すセンサデータに基づいて車両が停止したと判定する。別の実施形態では、停止分類モジュール７０３は、車両のゼロ速度を示すセンサデータに基づいて車両が停止したと判定する。

別の実施形態では、停止分類モジュール７０３は、ＧＰＳ１１０の既知の精度を示す精度データにさらに基づいて車両の停止を検出する。例えば停止分類モジュール７０３は、記憶装置１１８から精度データを取得し、その精度データに基づいて車両が移動した距離および時間を調節する。停止分類モジュール７０３は、上記に記載したように、車両が移動した調節済みの距離および時間に基づいて車両の停止を検出する。一実施形態では、精度データが人間の経験に少なくとも部分的に基づいて決定される。別の実施形態では、精度データがＧＰＳ１１０の精度についての客観的測定に少なくとも部分的に基づいて決定される。例えば停止分類モジュール７０３は、ＧＰＳ１１０を１つまたは複数の試験位置において試験することによりＧＰＳ１１０の精度を求める。停止分類モジュール７０３は、求めた精度データを記憶装置１１８内に記憶する。

一実施形態では、停止分類モジュール７０３が、第１のデータ要素および第２のデータ要素に１つまたは複数のメトリク基準を適用して停止の種類を求める。メトリク基準とは、停止の種類を求めるためのデータである。メトリク基準の例については以下に記載する。メトリク基準は、車両のシステム状態、停止の持続時間（例えば停止時間）、車両の速度、車両に関連するドアの動きおよび／または窓の動きのうちの１つまたは複数等に関連する。一実施形態では、停止分類モジュール７０３がデータストリームに１つまたは複数のメトリク基準を適用して、１組のセンサデータならびにデータストリーム内に含まれるタイムスタンプおよび地理的位置に少なくとも部分的に基づいて停止の種類を求める。例えば停止分類モジュール７０３は、以下により詳しく説明するように、１つまたは複数のメトリク基準を分析し、停止の種類がシステムの準備ができていない停止、長い停止、短い停止、中位の停止、および集配の停止のうちの１つであると判定する。

次のメトリク基準の１つまたは複数が満たされる場合、停止分類モジュール７０３は、停止の種類がシステムの準備ができていない停止であると判定する。
（１）第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差が最小閾値（例えば１分）を上回る。
（２）システム状態が「準備未完了」である。
（３）第１のデータ要素に関する車両の速度が時速１マイル（＝約時速１．６キロメートル）未満である。
例えば停止分類モジュール７０３は、運転者が車両を駐車場に止め、イグニションキーを抜く場合に停止の種類をシステムの準備ができていない停止として判定する。

次のメトリク基準の１つまたは複数が満たされる場合、停止分類モジュール７０３は、停止の種類が長い停止であると判定する。
（１）第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差が長い停止の閾値（例えば５分）を上回る。
（２）車両のシステム状態が「準備完了」である。
（３）第２のデータ要素に関する車両の速度が時速１マイル（＝約時速１．６キロメートル）未満である。
例えば停止分類モジュール７０３は、運転者がエンジンをかけた状態で車両を駐車場に止め、５分超にわたって車両内に留まってからその駐車場を車で走り去る場合、停止の種類を長い停止として判定する。

次のメトリク基準の１つまたは複数が満たされる場合、停止分類モジュール７０３は、停止の種類が中位の停止であると判定する。
（１）第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差が中位の閾値を上回り、かつ長い停止の閾値を下回る（例えば２分から５分の間）。
（２）車両のシステム状態が「準備完了」である。
（３）おおよその直線的な移動方向が検出される。
例えば停止分類モジュール７０３は、停止が信号によって引き起こされる場合、停止の種類を中位の停止として判定する。直線的な移動方向とは、車両が第１の位置から第２の位置までほぼ直線的に移動することを示す移動パターンの特徴である。例えば、直線道路上の第１の位置から同じ道路上の第２の位置まで移動する車両は、直線的な移動方向で移動する。

次の基準の１つまたは複数が満たされる場合、停止分類モジュール７０３は、停止の種類が集配の停止であると判定する。
（１）第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差が最小閾値を上回り、かつ長い停止の閾値を下回る（例えば１分から５分の間）。
（２）車両のシステム状態が「準備完了」である。
（３）センサデータが車両について検出された窓および／またはドアの動きを示す。
（４）センサデータが移動方向の変化を示す（例えば停止後に移動方向が逆方向に変わっていることをセンサデータが示す）。

次のメトリク基準の１つまたは複数が満たされる場合、停止分類モジュール７０３は、停止の種類が短い停止であると判定する。
（１）第１のタイムスタンプと第２のタイムスタンプとの間の時間差が最小閾値を上回り、かつ中位の閾値を下回る（例えば１０秒から２分の間）。
（２）車両のシステム状態が「準備完了」である。
（３）地理的位置の変化（例えば５メートルなど、車両が移動した距離がゼロではない）。
（４）ドアおよび／または窓の動きが生じていない。
例えば停止分類モジュール７０３は、遅い車の流れによって停止が発生する場合、停止の種類を短い停止として判定する。

停止分類モジュール７０３は、停止の種類を終着点確立モジュール７０５に送る。停止の種類を判断するために、停止分類モジュール７０３が他のメトリク基準を適用してもよいことが当業者には明らかであろう。

終着点確立モジュール７０５は、プロセッサ１０４によって実行される、ある道程の道程最終目的地点を確立するコードおよびルーチンである。例えば終着点確立モジュール７０５は、道程において生じた停止の種類を停止分類モジュール７０３から受け取り、その停止の種類に少なくとも部分的に基づいて道程の道程最終目的地点を求める。終着点確立モジュール７０５は、信号線７２６を介してバス２２０に通信可能に結合される。

道程最終目的地点とは、道程が完了する地点である。例えば道程最終目的地点は、移動の最終目的地である。一実施形態では、移動は１つまたは複数の道程を含み、１つまたは複数の中間目的地および最終目的地を有する。例えば移動に中間目的地および最終目的地がある場合、その移動は移動の出発点から中間目的地までの第１の道程と、中間目的地から最終目的地までの第２の道程とを含む。中間目的地とは、移動の最終目的地に行く途中でユーザが訪れる地点である。一実施形態では、道程最終目的地点は移動の中間目的地である。

例えば親が職場から車で自宅に帰る際に学校で子供を乗せる場合、学校は職場から学校までの第１の道程の第１の道程最終目的地点であり（または学校は、職場から自宅までの全移動の中間目的地であり）、自宅は学校から自宅までの第２の道程の第２の道程最終目的地点である（または自宅は、職場から自宅までの全移動の最終目的地である）。

移動の種類は、循環的移動（circular trip）および非循環的移動の一方である。循環
的移動とは、その最終目的地が移動の出発点の距離閾値（例えば１，０００フィート＝約３００メートル）の範囲内にある移動である。一実施形態では、距離閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が設定する。一実施形態では、移動の間中ずっと車両のシステム状態が「準備完了」である状態で、ユーザは循環的移動を行う。例えば、ユーザが循環的移動において１つまたは複数の中間目的地に停止しても、車両のエンジンは移動の間中ずっとオンである。循環的移動の一例は、親が子供を自宅から学校まで乗せ、学校で子供を降ろし、その後学校から車で自宅に帰る移動である。親は、車両を離れずかつエンジンを切ることなしに、移動の間中ずっと運転席に留まることができる。親は学校から自宅に帰るとき、車両を車庫の中や路上などの別の位置に止めることができる。非循環的移動とは、その最終目的地が移動の出発点の距離閾値の範囲内にない移動である。例えば非循環的移動は、距離が３０マイル（＝約４８キロメートル）ある自宅から職場までの移動である。

一実施形態では、終着点確立モジュール７０５は、停止分類モジュール７０３から受け取った停止の種類が長い停止かどうかを判定する。停止の種類が長い停止の場合、終着点確立モジュール７０５は長い停止を道程最終目的地点として定める。停止の種類が長い停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は、システムの準備ができていない停止や集配の停止など、停止の種類が他の種類の停止かどうかを判定する。

停止の種類がシステムの準備ができていない停止の場合、終着点確立モジュール７０５はシステムの準備ができていない停止を道程最終目的地点として定める。例えば「準備未完了」のシステム状態を伴う（例えばイグニションキーを鍵穴から抜いた状態の）、システムの準備ができていない停止は道程の終りを暗に示すので、システムの準備ができていない停止は最も一般的な道程最終目的地点である。

停止の種類がシステムの準備ができていない停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が集配の停止かどうかを判定する。停止の種類が集配の停止の場合、終着点確立モジュール７０５は集配の停止を道程最終目的地点として定める。さもなければ、終着点確立モジュール７０５はその停止をいかなる道程最終目的地点ともみなさない。

別の実施形態では、終着点確立モジュール７０５はユーザがとる移動の種類を求める。例えば終着点確立モジュール７０５は、移動の出発点をＧＰＳ１１０（または起点ＩＤモジュール４０３）から受け取り、最も高い品質スコアに関連する推定目的地を品質モジュール２０９から受け取る。終着点確立モジュール７０５は、その出発点および推定目的地に少なくとも部分的に基づいて移動の種類を求める。例えば推定目的地が出発点の距離閾値の範囲内にある場合、終着点確立モジュール７０５は移動の種類を循環的移動として決定する。さもなければ、終着点確立モジュール７０５は移動の種類を非循環的移動として決定する。

非循環的移動では、終着点確立モジュール７０５は、停止分類モジュール７０３から受け取った停止の種類が、長い停止、システムの準備ができていない停止、および集配の停止のうちの１つかどうかを判定する。終着点確立モジュール７０５は、その判定に基づい
て上記に記載した操作を行う。例えば終着点確立モジュール７０５が、停止の種類がシステムの準備ができていない停止であると判定する場合、終着点確立モジュール７０５はシステムの準備ができていない停止を道程最終目的地点として定める。

停止の種類がシステムの準備ができていない停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が集配の停止および長い停止等のうちの１つかどうかを判定する。停止の種類が集配の停止および長い停止の一方である場合、終着点確立モジュール７０５はその停止（例えば集配の停止または長い停止）を道程最終目的地点として定める。さもなければ、終着点確立モジュール７０５はその停止をいかなる道程最終目的地点ともみなさない。

循環的移動では、終着点確立モジュール７０５は停止の種類が中位の停止かどうかを判定する。停止の種類が中位の停止の場合、終着点確立モジュール７０５は、移動において複数の中位の停止があるかどうかを判定する。移動において中位の停止が１つしかない場合、終着点確立モジュール７０５はその中位の停止を道程最終目的地点として定める。移動を２つの道程に分け、第１の道程は移動の出発点から中位の停止までであり、第２の道程は中位の停止から移動の最終目的地までである。移動において複数の中位の停止がある場合、終着点確立モジュール７０５は何らかの集配の停止があるかどうかを判定する。移動において少なくとも１つの集配の停止がある場合、終着点確立モジュール７０５は、集配の停止のそれぞれを道程最終目的地点として定める。

移動における複数の中位の停止の中に集配の停止がない場合、終着点確立モジュール７０５は、上記に記載した１つまたは複数のメトリク基準に基づいて集配の停止に最も似ている中位の停止を選択する。終着点確立モジュール７０５は、選択した中位の停止を道程最終目的地点として定める。例えば終着点確立モジュール７０５は、移動方向の変化（例えば停止後の逆向きの移動方向）を伴う中位の停止を道程最終目的地点として選択する。

停止の種類が中位の停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は停止の種類が短い停止かどうかを判定する。停止の種類が短い停止ではない場合、一実施形態では、非循環的移動に関して上記に記載したように、停止の種類が長い停止およびシステムの準備ができていない停止のうちの１つかどうかを終着点確立モジュール７０５が判定する。別の実施形態では、終着点確立モジュール７０５が停止を道程最終目的地点とみなさない。停止の種類が短い停止の場合、終着点確立モジュール７０５は１つまたは複数のメトリク基準に基づいて集配の停止に最も似ている短い停止を選択し、選択した短い停止を道程最終目的地点として定める。例えば終着点確立モジュール７０５は、移動方向の変化（例えば停止後の逆向きの移動方向）を伴う短い停止を道程最終目的地点として選択する。

上記に記載したように道程最終目的地点を確立した後、終着点確立モジュール７０５は道程最終目的地点を検索識別データに関連させる。例えば終着点確立モジュール７０５は、道程最終目的地点を一意の検索識別情報（ＩＤ）や一意のユーザＩＤなどの一意の検索識別データに関連させる。ユーザＩＤは、道程最終目的地点を訪れるユーザを識別する。

一実施形態では、終着点確立モジュール７０５が、定められた道程最終目的地点の終着点スコアを生成する。定められた道程最終目的地点の終着点スコアとは、定められた道程最終目的地点とユーザが実際に訪れるつもりの道程最終目的地点との間の一致の程度を測るためのデータである。例えばユーザがショッピングモールに行くつもりであり、そのショッピングモールでシステムの準備ができていない停止（例えばイグニションキーを抜いた状態の停止）を行うと仮定する。終着点確立モジュール７０５は、そのショッピングモールでのシステムの準備ができていない停止を道程最終目的地点として定める。ユーザが訪れたい道程最終目的地点に対し、定められた道程最終目的地点が一致するので、終着点
確立モジュール７０５は、定められた道程最終目的地点について満点の終着点スコア（例えば１００点）を生成する。

一実施形態では、終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点に関連する停止の種類に少なくとも部分的に基づいて道程最終目的地点の終着点スコアを生成する。例えば終着点確立モジュール７０５は、長い停止に関連する道程最終目的地点よりも、システムの準備ができていない停止に関連する道程最終目的地点に対して高い終着点スコアを生成し、その理由は、例えばエンジンが切られた状態の（例えばイグニションキーが抜かれている）システムの準備ができていない停止は、エンジンがかかった状態の長い停止よりもユーザが訪れるつもりの実際の目的地に一致する可能性がより高いからである。別の例として、終着点確立モジュール７０５は、短い停止に関連する道程最終目的地点よりも、集配の停止に関連する道程最終目的地点に対して高い終着点スコアを生成する。

一実施形態では、終着点確立モジュール７０５が道程最終目的地点、検索識別データ、および終着点スコアの１つまたは複数を報告モジュール７０７に送る。別の実施形態では終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点および関連する検索識別データを終着点データ３４３の一部として記憶装置１１８内に記憶する。終着点確立モジュール７０５は、道程最終目的地点に関連する終着点スコアも記憶装置１１８内に記憶する。さらに別の実施形態では、終着点確立モジュール７０５は、終着点スコアがスコア閾値を上回る道程最終目的地点だけを記憶する。終着点確立モジュール７０５は、終着点スコアがスコア閾値を下回るいかなる道程最終目的地点も無視する。一実施形態では、スコア閾値はナビゲーションシステム１０２の管理者が設定する閾値である。

ユーザに関する道程最終目的地点を示すデータを集めることは、例えばユーザがいかなる目的地データを入力することも必要とせずに、集めたデータを上記に記載した学習システム１１２および／または推定システム１１４が使用して１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数の推定目的地を提供することができるのでとりわけ有利である。さらに、頻繁にある中位の停止および／または短い停止を検出することは道路上の交通混雑の現れである可能性があり、したがってシステム１００が運転者に異常な道路状況を知らせることを可能にする。

報告モジュール７０７は、プロセッサ１０４によって実行される、道程最終目的地点をソーシャルネットワークアプリケーション１２２に報告するコードおよびルーチンである。例えば報告モジュール７０７は、道程最終目的地点を終着点確立モジュール７０５から受け取り、その道程最終目的地点を、ソーシャルネットワークアプリケーション１２２によって提供されるソーシャルネットワークにネットワーク１０５を介して報告する。一実施形態では、報告モジュール７０７が、第１の地理的位置および第１のタイムスタンプを含む第１のデータ要素と、第２の地理的位置および第２のタイムスタンプを含む第２のデータ要素とをソーシャルネットワーク上に投稿する。報告モジュール７０７は、信号線７２８を介してバス２２０に通信可能に結合される。

グループモジュール７０９は、プロセッサ１０４によって実行される、データ要素のグループを管理するコードおよびルーチンである。グループモジュール７０９は、信号線７３０を介してバス２２０に通信可能に結合される。一実施形態ではグループモジュール７０９が、走行車両に関連する第１のデータ要素および第２のデータ要素を含むデータストリームを第４の通信モジュール７０１から受け取る。グループモジュール７０９は、終着点スコアを終着点確立モジュール７０５から受け取る。終着点スコアは、データストリームに少なくとも部分的に基づいて終着点確立モジュール７０５によって求められる道程最終目的地点に関連する。

グループモジュール７０９は、１つまたは複数の履歴データ要素を含むグループにアクセスする。例えばグループモジュール７０９は、１つまたは複数の履歴データ要素を示すデータを含むグループデータを記憶装置１１８から取得する。各履歴データ要素は、過去の道程に関する過去の地理的位置および過去のタイムスタンプを示す。一実施形態ではグループモジュール７０９が第１のデータ要素および第２のデータ要素を時間的制約および距離的制約と比較して、第１のデータ要素および第２のデータ要素が以下に記載するように時間的制約および距離的制約を満たすかどうかを判定する。第１のデータ要素および第２のデータ要素が時間的制約および距離的制約を満たす場合、グループモジュール７０９は第１のデータ要素および第２のデータ要素をグループに追加する。一実施形態では、時間的制約および距離的制約はナビゲーションシステム１０２の管理者が設定する。

一実施形態ではグループモジュール７０９が、第１のデータ要素の第１のタイムスタンプと第２のデータ要素の第２のタイムスタンプとの間の時間差（例えば第２のタイムスタンプが第１のタイムスタンプの後に生じる時間の長さ）を求める。グループモジュール７０９は、その時間差が時間的制約を満たすかどうかを判定する。例えばグループモジュール７０９は、時間差が負であるかどうかを判定する。ノイズ、弱いＧＰＳ信号、またはＧＰＳ信号がないことが原因で生じたエラーを暗に示す、時間差が時間的制約を満たさない（例えば時間差が負である）場合、グループモジュール７０９は第１のデータ要素および第２のデータ要素を含むデータストリームを無視する。

時間差が時間的制約を満たす（例えば時間差が負ではない）場合、グループモジュール７０９は、データストリーム内に含まれる第１のデータ要素の第１の地理的位置と第２のデータ要素の第２の地理的位置との間の距離差を求める。グループモジュール７０９は、その距離差が距離的制約を満たすかどうかを判定する。例えばグループモジュールは、距離差が経験に基づく通常の距離差であるかどうかを判定する。距離差が距離的制約を満たす場合、グループモジュール７０９は第１のデータ要素および第２のデータ要素を履歴データ要素の一部としてグループに追加する。

ノイズまたは弱いＧＰＳ信号が原因でエラーが生じたことを示す、距離差が距離的制約を満たさない（例えば１分で２０マイル（＝約３２キロメートル）の距離差など、距離差が異常である）場合、グループモジュール７０９は第１のデータ要素および第２のデータ要素を含むデータストリームを無視する。グループモジュール７０９はさらに、異常なデータストリームに少なくとも部分的に基づいて求められる道程最終目的地点を無視するように終着点確立モジュール７０５に指示する。

別の実施形態ではグループモジュール７０９が、受け取った終着点スコアをスコア閾値と比較する。終着点スコアがスコア閾値を下回る場合、グループモジュール７０９はその終着点スコアに関連するデータストリームを無視する。終着点スコアがスコア閾値を上回る場合、グループモジュール７０９はデータストリームをグループの一部として記憶装置１１８内に記憶する。

方法
次に図８Ａ〜図１６Ｄを参照して、本明細書の方法の様々な実施形態を説明する。図８Ａは、一実施形態による、データを忘却するための方法８００を示す流れ図である。モニタモジュール６０３が、何らかのトリガイベントがないかどうか、ナビゲーションシステム１０２をモニタする（８０２）。一実施形態では、モニタモジュール６０３がトリガイベントを検出し（８０４）、そのトリガイベントを示すイベントデータを決定モジュール６０５に送る。決定モジュール６０５は、トリガイベントが工場出荷時リセット入力かどうかを判定する（８０６）。トリガイベントが工場出荷時リセット入力の場合、決定モジュール６０５がリセット信号を削除モジュール６０７に送り、方法８００はステップ８０
８に進む。さもなければ、方法８００はステップ８１０に進む。ステップ８０８で、リセット信号を受け取ることに応答して削除モジュール６０７がナビゲーションシステム１０２をリセットし、方法８００は終了する。

次にステップ８１０では、決定モジュール６０５は、ナビゲーションシステム１０２内のメモリの空き容量（例えば記憶装置１１８内の記憶空間の空き）が閾値を下回るかどうかを判定する。メモリの空き容量が閾値を下回らない場合、方法８００は終了する。さもなければ、決定モジュール６０５がメモリから削除するデータを決定する（８１２）。一実施形態では、決定モジュール６０５は、メモリから削除するデータを決定するために図８Ｂに関して以下に記載するステップと同様のステップを実行する。ステップ８１４で、削除モジュール６０７が、決定されたデータをメモリから削除する。

図８Ｂは、一実施形態による、削除するデータを決定するための方法８１２を示す流れ図である。第３の通信モジュール６０１が、ユーザが訪れた全ての目的地を示す目的地データ、各目的地への最後の訪問に関するタイムスタンプを示すタイムスタンプデータ、およびメトリックテーブル内に記憶される各目的地の発生頻度を記憶装置１１８から取得する（８１６）。第３の通信モジュール６０１が、取得したデータを決定モジュール６０５に送る。

決定モジュール６０５が、目的地への最後の訪問に関するタイムスタンプに少なくとも部分的に基づいて目的地を順序付ける（８１８）。例えば決定モジュール６０５は、より古いタイムスタンプを有する第１の目的地が、より最近のタイムスタンプを有する第２の目的地の前に来るように第１のキューの中の目的地を順序付ける。次に決定モジュール６０５が、目的地の発生頻度に少なくとも部分的に基づいて目的地を順序付ける。例えば決定モジュール６０５は、より低い発生頻度を有する第１の目的地が、より高い発生頻度を有する第２の目的地の前に来るように第２のキューの中の目的地を順序付ける。

決定モジュール６０５が、順序付けに少なくとも部分的に基づいて削除候補の目的地を決定する（８２０）。例えば決定モジュール６０５は、最も古いタイムスタンプを有するいくつかの第１の目的地を第１のキューから選択し、最も低い発生頻度を有するいくつかの第２の目的地を第２のキューから選択する。決定モジュール６０５は、選択された第１の目的地および第２の目的地の両方に含まれる１つまたは複数の目的地として削除候補の目的地を決定する。

決定モジュール６０５が、削除候補の目的地から１つまたは複数の目的地を選択する（８２２）。一実施形態では、決定モジュール６０５が削除候補の目的地から１つまたは複数の目的地を無作為に選択する。決定モジュール６０５が、その１つまたは複数の被選択目的地に関連するデータを削除することに決める（８２４）。一実施形態では決定モジュール６０５は、被選択目的地の１つまたは複数の識別情報を削除モジュール６０７に送り、削除モジュール６０７に被選択目的地に関連するデータ（例えば被選択目的地に関連する学習パラメータセット、学習テーブルデータ、メトリックテーブルデータ、運転者履歴データ等）を削除させる。

図９Ａおよび図９Ｂは、一実施形態による、１つまたは複数の潜在的な道程を決定するための方法９００を示す流れ図である。図９Ａを参照して、第１の通信モジュール２０１が、１つまたは複数の過去の道程を示す運転者履歴データを含む学習パラメータセットを記憶装置１１８から取得する（９０２）。一実施形態では第１の通信モジュール２０１が、変換済みの運転者履歴データを含む学習パラメータセットを記憶装置１１８から取得する。第１の通信モジュール２０１が、学習パラメータセットを頻度モジュール２０６に送る。

頻度モジュール２０６が、その学習パラメータセットを分析して、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程についての頻度の高い出発地点および頻度の高い終着地点を示すデータを含む候補セットを求める（９０４）。タイムスタンプジェネレータ２１７が現在時刻を計り（９０６）、その現在時刻を所要時間モジュール４０７および方向モジュール４０５の１つまたは複数に送る。

所要時間モジュール４０７が、候補セット内に含まれる１つまたは複数の潜在的な道程に関する道程所要時間データを現在時刻に少なくとも部分的に基づいて推定する（９０８）。所要時間モジュール４０７が、道程所要時間データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５が、道程所要時間データを不均一区分へと区分化する（９１０）。変換モジュール２０５が、変換済みの道程所要時間データをメトリックモジュール２０７に送る。

方向モジュール４０５が、１つまたは複数の目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程に関する、１つまたは複数の方向を示す方向データを現在時刻に少なくとも部分的に基づいて推定する（９１２）。方向モジュール４０５が、方向データをメトリックモジュール２０７に送る。一実施形態では、方向モジュール４０５が方向データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５は方向データを変換し、変換済みの方向データをメトリックモジュール２０７に送る。

メトリックモジュール２０７が、現在時刻、道程所要時間データ、および方向データのうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数のメトリックを決定する（９１４）。一実施形態では、メトリックモジュール２０７は、メトリック推定ネットワークに少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数のメトリックを決定する。メトリックモジュール２０７が、１つまたは複数のメトリックを品質モジュール２０９に送る。品質モジュール２０９が、その１つまたは複数のメトリックに少なくとも部分的に基づいて１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数の品質スコアを決定する（９１６）。

次に図９Ｂを参照して、品質モジュール２０９が、候補セット内に含まれる１つまたは複数の潜在的な道程を１つまたは複数の関連する品質スコアに少なくとも部分的に基づいて順序付ける（９１８）。品質モジュール２０９は１つまたは複数の品質スコアを出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１に候補セットおよび１つまたは複数の品質スコアを学習システム１１２、推定システム１１４、およびディスプレイ１６０の１つまたは複数に向けて出力させる（９２０）。所要時間モジュール４０７が、本明細書に記載の１つまたは複数のシステムモジュールによってアクセス可能なメモリ（例えば記憶装置１１８）内に道程所要時間データを記憶する（９２２）。

図１０は、一実施形態による、現在の道程に関するデータのログを取るための方法１０００を示す流れ図である。履歴モジュール２１３が、現在の道程の終りを求めてナビゲーションシステム１０２をモニタする（１００２）。例えば履歴モジュール２１３は、位置データおよび／または速度データをＧＰＳ１１０から受け取り、その位置データおよび／または速度データに少なくとも部分的に基づいて、ユーザが現在の道程の目的地に到着したかどうかをモニタする。ユーザが目的地に到着すると、履歴モジュール２１３が現在の道程の終りを検出する（１００４）。履歴モジュール２１３が、現在の道程を示すデータ（例えば道程所要時間データ、方向データ、ルートデータ、出発地点、終着地点、出発時間、出発の曜日、出発の日付、到着時間、到着の曜日、到着の日付等）を集める（１００６）。履歴モジュール２１３が、集めたデータを運転者履歴データの一部として運転者履歴リポジトリ３１６内に記憶する（１００８）。

図１１Ａおよび図１１Ｂは、一実施形態による、運転者履歴データを変換するための方法１１００を示す流れ図である。ここで図１１Ａを参照して、運転履歴モジュール２０３が、運転者履歴データを第１の通信モジュール２０１を介して記憶装置１１８から取得する（１１０２）。運転者履歴データには、１つまたは複数の過去の道程に関連する出発時間（例えば出発の時間）、出発日（例えば出発の曜日）、道程所要時間データ、方向データ、到着時間（例えば到着の時間）、到着日（例えば到着の曜日）、出発点、および終着点等のうちの１つまたは複数が含まれる。運転履歴モジュール２０３が、運転者履歴データを変換モジュール２０５に送る。

変換モジュール２０５が、１つまたは複数の過去の道程の出発時間を不均一区分に変換する（１１０４）。例えば変換モジュール２０５は、ある道程の出発時間を深夜、朝、昼、午後、および夜のうちの１つに変換する。変換モジュール２０５が、出発の曜日を不均一区分に変換する（１１０６）。例えば変換モジュール２０５は、ある道程の出発の曜日を平日および週末のうちの一方に変換する。変換モジュール２０５は、道程所要時間データも不均一区分へと変換する（１１０８）。例えば変換モジュール２０５は、道程所要時間データを短い、中位、および長いのうちの１つへと変換する。

一実施形態では、運転履歴モジュール２０３が出発地点および終着地点を方向モジュール４０５に送る。方向モジュール４０５が、この出発地点および終着地点に少なくとも部分的に基づいて道程の方向を求め（１１１０）、方向を示す方向データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５が、その方向を複数の均一区分の１つに変換する（１１１２）。例えば変換モジュール２０５は、方向を東、南東、南、南西、西、北西、北、および北東のうちの１つに変換する。

次に図１１Ｂを参照して、変換モジュール２０５が到着時間を不均一区分に変換する（１１１４）。例えば変換モジュール２０５は、ある道程の到着時間を深夜、朝、昼、午後、および夜のうちの１つに変換する。変換モジュール２０５が、到着の曜日を不均一区分に変換する（１１１６）。例えば変換モジュール２０５は、ある道程の到着の曜日を平日および週末のうちの一方に変換する。変換モジュール２０５が、変換済みの運転者履歴データを記憶装置１１８内に記憶する（１１１８）。一実施形態では変換モジュール２０５が、変換済みの運転者履歴データを学習パラメータセットとして記憶装置１１８内に記憶する。

図１２は、一実施形態による、ユーザの運転優先傾向を学習するための方法１２００を示す流れ図である。第１の通信モジュール２０１が学習パラメータセットを記憶装置１１８から取得し（１２０２）、その学習パラメータセットを頻度モジュール２０６に送る。頻度モジュール２０６が、各目的地の発生頻度を記録するためのメトリックテーブル（例えば図１９Ａに「destTable」として示す目的地テーブル）を作成する（１２０４）。頻
度モジュール２０６が、発生頻度が最も高い２つの目的地を「自宅」および「職場」としてラベル付けする（１２０６）。例えば頻度モジュール２０６は、発生頻度が最も高い目的地を「自宅」として指定し、発生頻度が２番目に高い目的地を「職場」として指定する。ガソリンスタンド、コーヒーショップなどの残りの目的地は「その他」と称す。頻度モジュール２０６が、目的地「自宅」、「職場」、および「その他」の発生頻度を再計算する（１２０８）。

図１３Ａおよび図１３Ｂは、一実施形態による、判定対象の位置が属するクラスタを管理するための方法１３００を示す流れ図である。一実施形態では、判定対象位置は道程の出発点の位置（例えば出発地点）および終着点の位置（例えば終着地点）のうちの１つである。ここで図１３Ａを参照して、第２の通信モジュール４０１が位置を示す位置データ
をＧＰＳ１１０から受け取る（１３０２）。第２の通信モジュール４０１が、対象位置データをクラスタモジュール４０４に送る。クラスタモジュール４０４は、クラスタのクラスタリング範囲（例えば２００メートル）を決定する（１３０４）。

第２の通信モジュール４０１が、既存のクラスタのリストを示すクラスタデータを記憶装置１１８から取得し（１３０６）、そのクラスタデータをクラスタモジュール４０４に送る。クラスタモジュール４０４は、リストが空かどうかを判定する（１３０８）。リストが空の場合、方法１３００はステップ１３１０に進む。さもなければ、方法１３００はステップ１３１２に進む。ステップ１３１０では、クラスタモジュール４０４が新たなクラスタを生成する。クラスタモジュール４０４が、新たなクラスタ用のクラスタＩＤを生成し（１３１１）、方法１３００はステップ１３１６に進む。

ステップ１３１２では、クラスタモジュール４０４が判定対象位置をリスト内に含まれる各クラスタと比較し、対象位置が既存のいずれかのクラスタのクラスタリング範囲内にあるかどうかを判定する（１３１４）。対象位置が既存のクラスタのクラスタリング範囲内にある場合、方法１３００はステップ１３１６に進む。さもなければ、方法１３００はステップ１３１０に進む。ステップ１３１６では、クラスタモジュール４０４が対象位置をクラスタに追加する。例えばクラスタモジュール４０４は、対象位置が既存のクラスタのクラスタリング範囲内にある場合、対象位置を既存のクラスタに追加する。あるいはクラスタモジュール４０４は、対象位置を新たに作成したクラスタに追加する。

次に図１３Ｂを参照して、クラスタモジュール４０４が、判定対象位置の位置ＩＤとしてクラスタのクラスタＩＤを割り当てる（１３１８）。例えばクラスタモジュール４０４は、対象位置が出発点の位置である場合、対象位置の起点ＩＤとしてクラスタＩＤを割り当てる。対象位置が終着点の位置である場合、クラスタモジュール４０４は、対象位置の目的地ＩＤとしてクラスタＩＤを割り当てる。場合により、クラスタモジュール４０４が、対象位置をクラスタに追加した後、クラスタのクラスタ中心を更新してもよい（１３２０）。例えばクラスタモジュール４０４は、クラスタ内に含まれる全ての位置に基づいてクラスタのクラスタ中心を再計算する。

図１４Ａ〜図１４Ｃは、一実施形態による、異常状態を管理するための方法１４００を示す流れ図である。ここで図１４Ａを参照して、運転履歴モジュール２０３が、運転者履歴データを第１の通信モジュール２０１を介して記憶装置１１８から取得する（１４０２）。運転履歴モジュール２０３が、運転者履歴データを変換モジュール２０５に送る。変換モジュール２０５が、運転者履歴データを学習パラメータセットに変換する（１４０４）。変換モジュール２０５が、その学習パラメータセットを頻度モジュール２０６に送る。

起点ＩＤモジュール４０３が、現在の道程データを求め（１４０６）、その現在の道程データを頻度モジュール２０６および概要モジュール２１０の１つまたは複数に送る。頻度モジュール２０６が学習パラメータセットおよび現在の道程データを分析して、現在の道程データ内に含まれる起点位置（例えば出発点の位置）から１つまたは複数の推定目的地までの１つまたは複数の潜在的な道程を示す推定道程データを生成する（１４０８）。頻度モジュール２０６が、推定道程データをメトリックモジュール２０７に送る。

第１の通信モジュール２０１が、現状データセットをＧＰＳ１１０から取得し（１４１０）、その現状データセットをメトリックモジュール２０７および概要モジュール２１０の１つまたは複数に送る。メトリックモジュール２０７が、推定道程データおよび現状データセットを分析して、推定道程データによって示される１つまたは複数の潜在的な道程に関する１つまたは複数のメトリックを決定する（１４１２）。

次に図１４Ｂを参照して、メトリックモジュール２０７が、少なくとも１つのメトリックが異常状態に関係しているかどうかを判定する（１４１４）。少なくとも１つのメトリックが異常状態に関係している場合、方法１４００はステップ１４１６に進む。さもなければ、方法１４００はステップ１４２２に進む。ステップ１４１６で、メトリックモジュール２０７がその異常状態に関するナビゲーション上の勧告を決定する。メトリックモジュール２０７がそのナビゲーション上の勧告を出力モジュール２１１に送り、出力モジュール２１１にそのナビゲーション上の勧告をディスプレイ１６０上でユーザに向けて出力させる（１４１８）。場合により、メトリックモジュール２０７が、第１の通信モジュール２０１を介してユーザから入力を受け取ってもよい（１４２０）。

品質モジュール２０９が、１つまたは複数のメトリックに少なくとも部分的に基づいて推定道程データに関連する１つまたは複数の品質スコアを決定する（１４２２）。概要モジュール２１０が、１つまたは複数の状態概要を決定する（１４２４）。概要モジュール２１０は、１つまたは複数の推定概要も決定する（１４２６）。

次に図１４Ｃを参照して、概要モジュール２１０が、１つまたは複数の状態概要および１つまたは複数の推定概要を推定道程データに関連させる（１４２８）。概要モジュール２１０が、１つまたは複数の状態概要および１つまたは複数の推定概要を出力モジュール２１１に送り、１つまたは複数の状態概要、１つまたは複数の推定概要、および推定道程データをディスプレイ１６０上に提示するための表示データを出力モジュール２１１に出力させる（１４３０）。起点ＩＤモジュール４０３が、現在の道程データを記憶装置１１８内に記憶する（１４３２）。

図１５は、一実施形態による、道程最終目的地点を確立するための方法１５００を示す流れ図である。第４の通信モジュール７０１が、第１のデータ要素および第２のデータ要素を含むデータストリームをＧＰＳ１１０から受け取る（１５０２）。第４の通信モジュール７０１が、１組のセンサデータを１つまたは複数のセンサ１７０から受け取る（１５０４）。第４の通信モジュール７０１が、そのデータストリームおよび１組のセンサデータを停止分類モジュール７０３に送る。停止分類モジュール７０３が、そのデータストリームおよび１組のセンサデータの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、生じた停止を検出する（１５０６）。停止分類モジュール７０３が、第１のデータ要素および第２のデータ要素に１つまたは複数のメトリク基準を適用して停止の種類を求める（１５０８）。停止分類モジュール７０３が、停止の種類を終着点確立モジュール７０５に送る。

終着点確立モジュール７０５が、その停止の種類に少なくとも部分的に基づいて道程最終目的地点を確立する（１５１０）。終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点を検索識別データに関連させる（１５１２）。場合により、終着点確立モジュール７０５が道程最終目的地点の終着点スコアを生成してもよい（１５１４）。終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点を記憶装置１１８内に記憶する（１５１６）。一実施形態では終着点確立モジュール７０５は、終着点スコアがスコア閾値を上回るかどうかを判定する。終着点スコアがスコア閾値を上回る場合、終着点確立モジュール７０５が道程最終目的地点を記憶域１１８内に記憶する。さもなければ、終着点確立モジュール７０５は道程最終目的地点を無視する。

図１６Ａ〜図１６Ｄは、別の実施形態による、道程最終目的地点を確立するための方法１６００を示す流れ図である。ここで図１６Ａを参照して、第４の通信モジュール７０１が、第１のデータ要素および第２のデータ要素を含むデータストリームをＧＰＳ１１０から受け取る（１６０２）。第４の通信モジュール７０１が、１組のセンサデータを１つまたは複数のセンサ１７０から受け取る（１６０４）。第４の通信モジュール７０１が、そ
のデータストリームおよび１組のセンサデータを停止分類モジュール７０３に送る。停止分類モジュール７０３が、そのデータストリームおよび１組のセンサデータの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づいて、生じた停止を検出する（１６０５）。停止分類モジュール７０３が、そのデータストリームおよび１組のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて停止の種類を求める（１６０６）。例えば停止分類モジュール７０３は、１つまたは複数のメトリク基準を適用して、データストリームおよび１組のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて停止の種類を求める。停止分類モジュール７０３が、停止の種類を終着点確立モジュール７０５に送る。

終着点確立モジュール７０５は、その車両がとった移動（トリップ）の種類を求める（１６０８）。移動の種類は、循環的移動および非循環的移動の一方である。終着点確立モジュール７０５は、移動の種類が循環的移動かどうかを判定する（１６１０）。移動が循環的移動の場合、方法１６００はステップ１６１２に進む。さもなければ、方法１６００はステップ１６１４に進む。ステップ１６１２を参照すると、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が中位の停止かどうかを判定する。停止の種類が中位の停止の場合、方法１６００はステップ１６２６に進む。さもなければ、方法１６００はステップ１６３８に進む。

次に図１６Ｂを参照して、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が長い停止かどうかを判定する（１６１４）。停止の種類が長い停止の場合、終着点確立モジュール７０５は長い停止を道程最終目的地点として定め（１６１６）、方法１６００はステップ１６４４に進む。停止の種類が長い停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類がシステムの準備ができていない停止かどうかを判定する（１６１８）。停止の種類がシステムの準備ができていない停止の場合、終着点確立モジュール７０５はシステムの準備ができていない停止を道程最終目的地点として定め（１６２０）、方法１６００はステップ１６４４に進む。

停止の種類がシステムの準備ができていない停止ではない場合、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が集配の停止かどうかを判定する（１６２２）。停止の種類が集配の停止ではない場合、方法１６００は終了する。停止の種類が集配の停止の場合、終着点確立モジュール７０５は集配の停止を道程最終目的地点として定め（１６２４）、方法１６００はステップ１６４４に進む。

次に図１６Ｃを参照して、終着点確立モジュール７０５は、循環的移動において複数の中位の停止があるかどうかを判定する（１６２６）。単一の中位の停止がある場合、終着点確立モジュール７０５はその中位の停止を道程最終目的地点として定める（１６２８）。さもなければ、方法１６００はステップ１６３０に進む。ステップ１６３０で、終着点確立モジュール７０５が、複数の中位の停止の中に集配の停止があるかどうかを判定する。集配の停止がある場合、終着点確立モジュール７０５は集配の停止を道程最終目的地点として定め（１６３２）、方法１６００はステップ１６４４に進む。さもなければ、この方法はステップ１６３４に進む。

ステップ１６３４を参照して、終着点確立モジュール７０５が１つまたは複数のメトリク基準に基づいて、集配の停止に最も似ている中位の停止を選択する。終着点確立モジュール７０５は選択した中位の停止を道程最終目的地点として定め（１６３６）、方法１６００はステップ１６４４に進む。

次に図１６Ｄを参照して、終着点確立モジュール７０５は、停止の種類が短い停止かどうかを判定する（１６３８）。停止の種類が短い停止ではない場合、方法１６００は終了する。さもなければ、方法１６００はステップ１６４０に進む。ステップ１６４０で、終
着点確立モジュール７０５が１つまたは複数のメトリク基準に基づいて、集配の停止に最も似ている短い停止を選択する。終着点確立モジュール７０５は選択した短い停止を道程最終目的地点として定め（１６４２）、方法１６００はステップ１６４４に進む。

ステップ１６４４を参照して、終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点を検索ＩＤやユーザＩＤなどの検索識別データに関連させる。場合により、終着点確立モジュール７０５が道程最終目的地点の終着点スコアを生成してもよい（１６４６）。終着点確立モジュール７０５が、道程最終目的地点を記憶域１１８内に記憶する（１６４８）。一実施形態では終着点確立モジュール７０５は、終着点スコアがスコア閾値を上回るかどうかを判定する。終着点スコアがスコア閾値を上回る場合、終着点確立モジュール７０５が道程最終目的地点を記憶域１１８内に記憶する。終着点スコアがスコア閾値を下回る場合、終着点確立モジュール７０５は道程最終目的地点を無視する。

グラフィカル表現
次に図１７Ａ〜図２０を参照して、本明細書のグラフィカル表現の様々な実施形態を説明する。図１７Ａは、一実施形態によるメトリック推定ネットワークを示すグラフィカル表現１７００である。図示の実施形態では、目的地までの潜在的な道程の推定は、曜日、前回の道程における起点（例えば以前の起点−１）、目的地のＰＯＩタイプ、前々回の道程における起点（例えば以前の起点−２）、年の週、道程所要時間、時刻、現在の起点、および方向のうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づく。

図１７Ｂは、別の実施形態によるメトリック推定ネットワークを示すグラフィカル表現１７５０である。図示の実施形態では、目的地までの潜在的な道程の推定は、曜日、時刻、および方向のうちの１つまたは複数に少なくとも部分的に基づく。

図１８Ａは、一実施形態による、時刻（例えば出発時間）を変換するためのテーブルを示すグラフィカル表現１８００である。図１８Ｂは、一実施形態による、道程所要時間を変換するためのテーブルを示すグラフィカル表現１８３０である。図１８Ａおよび図１８Ｂについては図２に関して上記に記載した。ここでは説明を繰り返さない。

図１８Ｃは、一実施形態による、道程の方向を変換するためのグラフを示すグラフィカル表現１８５０である。図示の実施形態では、方向１８５２が「東」の区分にあるので、変換モジュール２０５は方向１８５２を「東」の方向として変換する。

図１９Ａは、一実施形態による、１つまたは複数のメトリックテーブルを列挙するテーブル１９００のグラフィカル表現である。テーブル１９００は、テーブル名を列挙する１列目、テーブルの種類を列挙する２列目、およびメトリックテーブルに関連する学習パラメータを列挙する３列目を含む。例えば、テーブル１９００の１行目にある、テーブル名が「ｄｅｓｔＴａｂｌｅ」である目的地テーブルは、目的地ＩＤによって識別される目的地に関する確率を記憶する確率テーブルである。当業者は、テーブル１９００が本明細書に記載の機能を提供するための他のメトリックテーブルを含んでもよいことを理解されよう。

図１９Ｂは、一実施形態によるメトリックテーブル１９１０を示すグラフィカル表現である。図示の実施形態では、メトリックテーブル１９１０は目的地テーブルの一例である。メトリックテーブル１９１０は、１つまたは複数の目的地（例えば自宅、職場、ジム、ガソリンスタンド）、およびその１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の発生頻度を含む。例えば「職場」が目的地となる頻度は３０回であり、「自宅」が目的地となる頻度は４０回である。

図１９Ｃは、別の実施形態によるメトリックテーブル１９２０を示すグラフィカル表現である。図示の実施形態では、メトリックテーブル１９２０は図１９Ａに示す「ｔｏｄＴａｂｌｅ」の一例である。メトリックテーブル１９２０は、所与の時間帯における目的地ごとの発生頻度を列挙する。例えば時間帯が朝であることを所与として、「職場」が目的地となる頻度は２８回であり、「ジム」が目的地となる頻度は３回であり、「自宅」および「ガソリンスタンド」が目的地となる頻度はゼロである。

図１９Ｄは、さらに別の実施形態によるメトリックテーブル１９３０を示すグラフィカル表現である。図示の実施形態では、メトリックテーブル１９３０は図１９Ａに示す目的地テーブル「ｄｅｓｔＴａｂｌｅ」の一例である。メトリックテーブル１９３０は、１つまたは複数の目的地（例えば自宅、職場、ジム、ガソリンスタンド）、およびその１つまたは複数の目的地に関する１つまたは複数の確率を含む。例えば「職場」が目的地となる確率は０．３であり、「自宅」が目的地となる確率は０．４である。

図２０は、一実施形態による、様々な種類の停止を要約するためのテーブル２０００を示すグラフィカル表現である。テーブル２０００は、システムの準備ができていない停止、短い停止、中位の停止、集配の停止、および長い停止を含む。当業者は、テーブル２０００が他の種類の停止を含んでもよいことを理解されよう。

実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。さらに、当業者であれば、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できることを理解できるであろう。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。

１０２ ナビゲーションシステム
１１２ 学習システム
１１４ 推定システム
１１６ 忘却モジュール
１１６ 記憶装置
２０１ 第１の通信モジュール
２０３ 運転者履歴モジュール
２０５ 変換モジュール
２０６ 頻度モジュール
２０７ メトリックモジュール
２０８ 品質モジュール
２１０ 概要モジュール
２１１ 出力モジュール
２１３ 履歴モジュール
２１５ ＧＵＩモジュール
３０１ 学習テーブル
３１６ 運転者履歴リポジトリ
３１９ 学習パラメータ
３２１ メトリック推定ネットワーク
３２３ 勧告データ
３２５ クラスタデータ
３２７ メトリックテーブルデータ
４０１ 第２の通信モジュール
４０３ 起点ＩＤモジュール
４０５ 方向モジュール
４０７ 所要時間モジュール
４０９ ＰＯＩタイプモジュール
６０１ 第３の通信モジュール
６０３ モニタモジュール
６０５ 決定モジュール
６０７ 削除モジュール

Claims (15)

1. 移動車両の第１の地理的位置および第１のタイムスタンプを表す第１のデータ要素および前記移動車両の第２の地理的位置および第２のタイムスタンプを表す第２のデータ要素を含むデータストリームを、ＧＰＳ装置から取得するステップと、
   １つまたは複数のセンサからセンサデータを取得するステップと、
   前記データストリームと前記センサデータに基づいて、前記移動車両の停止を検知するステップと、
   １つまたは複数のメトリック基準を前記第１および第２のデータ要素に適用して、前記停止の種類を決定するステップと、
   前記停止の種類に少なくとも部分的に基づいて、道程最終目的地を確立するステップと、
   前記道程最終目的地を検索識別データと関連づけるステップと、
   前記道程最終目的地をソーシャルネットワークアプリケーションへ報告するステップと、
   を含む、方法。
2. １つまたは複数の過去の道程についての１つまたは複数の過去の地理的位置および過去のタイムスタンプを示す１つまたは複数の履歴データ要素を含む履歴データを含むグループにアクセスするステップと、
   前記第１および第２のデータ要素を時間的制約および距離的制約と比較して、前記第１および第２のデータ要素が前記時間的制約および距離的制約を満たすかどうか判定するステップと、
   前記第１および第２のデータ要素が前記時間的制約および距離的制約を満たすという判定結果に基づいて、前記第１および第２のデータ要素を前記グループに追加するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記道程最終目的地についての終着点スコアを生成するステップと、
   前記終着点スコアがスコア閾値を上回るか否か判定するステップと、
   前記終着点スコアが前記スコア閾値を上回るという判定に応答して、前記道程最終目的地を記憶するステップと、
   をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記データストリームはＧＰＳログに格納される、
   請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
5. 前記第２のデータ要素は、前記データストリーム内で前記第１のデータ要素の直後に続く、
   請求項１〜４のいずれかに記載の方法。
6. 前記検索識別データは、前記道程最終目的地についての検索識別情報およびユーザ識別情報を表すデータである、
   請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
7. 前記移動車両の移動の種類が、最終目的地が移動の出発点の距離閾値以内にある移動である循環的移動か、最終目的地が移動の出発点の前記距離閾値以内にない移動である非循環的移動かを判断するステップをさらに含み、
   前記道程最終目的地を確立するステップでは、移動の種類が循環的移動であるか非循環的移動であるかに応じて、異なる判定基準に基づいて道程最終目的地を確立する、
   請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
8. 請求項１〜７のいずれかに記載の方法に含まれる各ステップを、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
9. 移動車両の第１の地理的位置および第１のタイムスタンプを表す第１のデータ要素および前記移動車両の第２の地理的位置および第２のタイムスタンプを表す第２のデータ要素を含むデータストリームをＧＰＳ装置から取得し、１つまたは複数のセンサからセンサデータを取得する通信モジュールと、
   前記通信モジュールと通信可能に結合され、前記データストリームと前記センサデータに基づいて、前記移動車両の停止を検知し、１つまたは複数のメトリック基準を前記第１および第２のデータ要素に適用して、前記停止の種類を決定する停止分類モジュールと、
   前記通信モジュールおよび前記停止分類モジュールと通信可能に結合され、前記停止の種類に少なくとも部分的に基づいて、道程最終目的地を確立し、前記道程最終目的地を検索識別データと関連づける終着点確立モジュールと、
   を備え、
   前記終着点確立モジュールは、前記道程最終目的地をソーシャルネットワークアプリケーションへ報告する、
   システム。
10. グループモジュールをさらに有し、
    前記グループモジュールは、
    １つまたは複数の過去の道程についての１つまたは複数の過去の地理的位置および過去のタイムスタンプを示す１つまたは複数の履歴データ要素を含む履歴データを含むグループにアクセスし、
    前記第１および第２のデータ要素を時間的制約および距離的制約と比較して、前記第１および第２のデータ要素が前記時間的制約および距離的制約を満たすかどうか判定し、
    前記第１および第２のデータ要素が前記時間的制約および距離的制約を満たすという判定結果に基づいて、前記第１および第２のデータ要素を前記グループに追加する、
    請求項９に記載のシステム。
11. 前記終着点確立モジュールは、
    前記道程最終目的地についての終着点スコアを生成し、
    前記終着点スコアがスコア閾値を上回るか否か判定し、
    前記終着点スコアが前記スコア閾値を上回るという判定に応答して、前記道程最終目的地を記憶する、
    請求項９または１０に記載のシステム。
12. 前記通信モジュールは、取得した前記データストリームをＧＰＳログに格納する、
    請求項９〜１１のいずれかに記載のシステム。
13. 前記第２のデータ要素は、前記データストリーム内で前記第１のデータ要素の直後に続く、
    請求項９〜１２のいずれかに記載のシステム。
14. 前記検索識別データは、前記道程最終目的地についての検索識別情報およびユーザ識別情報を表すデータである、
    請求項９〜１３のいずれかに記載のシステム。
15. 前記終着点確立モジュールは、
    前記移動車両の移動の種類が、最終目的地が移動の出発点の距離閾値以内にある移動である循環的移動か、最終目的地が移動の出発点の前記距離閾値以内にない移動である非循環的移動かを判断し、
    移動の種類が循環的移動であるか非循環的移動であるかに応じて、異なる判定基準に基づいて道程最終目的地を確立する、
    請求項９〜１４のいずれかに記載のシステム。

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