JP7145184B2 - ナビゲーションに用いられる方法、装置、デバイス、及びコンピュータが読み取り可能な記憶媒体 - Google Patents

Description

本開示の実施形態はナビゲーション分野に関し、より具体的には、ナビゲーションに用いられる方法、装置、デバイス、及びコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に関する。

従来のナビゲーションアプリは通常、ナビゲーション目的地に関する目的地住所情報を提供するだけで、目的地住所の周辺が駐車しやすいかどうかの情報は提供することができない。何らかの方法でリアルタイム駐車情報を提供し、駐車場のリアルタイムな駐車状態（例えば駐車スペース総数、使用中の駐車スペース数及び／又は空き駐車スペース数等）を提示可能な駐車場も存在するが、ナビゲーションアプリでは通常、こうしたリアルタイムな駐車情報は提供されない。こうしたリアルタイムな駐車情報は往々にして、一部の駐車場に対応しているだけで、リアルタイム駐車情報を提供できない駐車場は多数存在する。また、こうしたリアルタイム駐車情報は、駐車場の現時点における駐車状態を示すだけで、駐車場の未来の時点（例えば、ユーザ到着時）における駐車状態を、予測又は提示することはできない。

さらに、ナビゲーションアプリを実際に使用する際、ユーザは往々にして、どこかの駐車場をナビゲーション目的地とすることはなく、例えばショッピングセンター、レストラン等の興味ポイントを目的地とする。従来の解決手段では、このような興味ポイント周辺の駐車難易度情報を提供することはできない。したがって、ユーザは出発前に、これから向かう目的地周辺が、駐車しやすいかどうかを確定することができない。

上述の課題に対し、本開示の例示的な実施形態では、ナビゲーションに用いられる解決手段を提供する。該解決手段は、ユーザにナビゲーション目的地と関連する目的地住所を提供するとともに、ユーザに対して、目的地住所の周辺の駐車難易度情報を提供することで、ユーザが事前に適切な目的地住所を選択し且つ効果的な駐車対策を立てることができるようサポートする。

本開示の第１の態様では、ナビゲーションに用いられる方法を提供する。前記方法は、ユーザからナビゲーション目的地に関する第１ユーザ入力を受け付けることと、前記ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を確定することと、前記少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の前記駐車難易度情報を、ユーザに同時に提供することとを含む。

いくつかの実施形態において、前記駐車難易度情報を確定することは、前記ユーザが前記少なくとも１つの目的地住所に到着する時間を確定することと、前記時間における前記少なくとも１つの目的地住所の周辺の前記駐車難易度情報を予測することとを含む。

いくつかの実施形態において、前記少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に提供することは、前記少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に表示することを含む。

いくつかの実施形態において、前記駐車難易度情報は、駐車難易度を示す指数及び空き駐車スペース数のうち、少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、前記方法はさらに、前記ユーザが前記駐車難易度情報に基づき前記少なくとも１つの目的地住所のうちの１つを選択したことに応じて、前記ユーザから、選択した目的地住所に関する第２ユーザ入力を受け付けることと、前記ユーザの現在位置から、選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定することと、前記ユーザに前記ナビゲーション経路を提供することとを含む。

いくつかの実施形態において、前記時間における、前記少なくとも１つの目的地住所の周辺の前記駐車難易度情報を予測することは、前記少なくとも１つの目的地住所と対応する、前記少なくとも１つの目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場を含む駐車エリアを確定することと、前記時間と対応する履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車情報に基づき、前記時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測することと、前記駐車需要に基づき、前記時間における、前記少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測することと、を含む。

いくつかの実施形態において、前記時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測することは、前記履歴駐車情報に基づき、前記履歴時間における前記少なくとも１つの駐車場の履歴駐車需要を確定することと、前記履歴駐車需要と、前記少なくとも１つの駐車場の空間的特徴とのマッピング関係を確定することと、前記駐車エリアの前記空間的特徴及び前記マッピング関係に基づき、前記時間における前記駐車エリアの前記駐車需要を予測することとを含む。

いくつかの実施形態において、前記空間的特徴は、少なくとも１つの興味ポイントまでの距離、及び周辺の興味ポイントの数のうち、少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、前記方法はさらに、前記駐車需要に基づき、前記時間における前記１つ又は複数の駐車場のうちの各駐車場の駐車難易度情報を予測することを含む。ここで、前記１つ又は複数の駐車場は、履歴駐車情報を提供できない駐車場を含む。

本開示の第２の態様では、ナビゲーションに用いられる装置を提供する。前記装置は、ユーザからナビゲーション目的地に関する第１ユーザ入力を受け付けるように配置される第１受付モジュールと、前記ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を確定するように配置される第１確定モジュールと、前記少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に提供するように配置される第１提供モジュールとを含む。

いくつかの実施形態において、前記第１確定モジュールは、前記ユーザが前記少なくとも１つの目的地住所に到着する時間を確定するように配置される確定ユニットと、前記時間における前記少なくとも１つの目的地住所の周辺の前記駐車難易度情報を予測するように配置される予測ユニットとを含む。

いくつかの実施形態において、前記第１提供モジュールは、前記少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に表示するように配置される表示ユニットを含む。

いくつかの実施形態において、前記駐車難易度情報は、駐車難易度を示す指数及び空き駐車スペース数のうち、少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、前記装置はさらに、前記ユーザが前記駐車難易度情報に基づき前記少なくとも１つの目的地住所のうちの１つを選択したことに応じて、前記ユーザから、選択した目的地住所に関する第２ユーザ入力を受け付けるように配置される第２受付モジュールと、前記ユーザの現在位置から、選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定するように配置される第２確定モジュールと、前記ユーザに前記ナビゲーション経路を提供するように配置される第２提供モジュールとを含む。

いくつかの実施形態において、前記予測ユニットはさらに、前記少なくとも１つの目的地住所と対応する、前記少なくとも１つの目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場を含む駐車エリアを確定し、前記時間と対応する履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車情報に基づき、前記時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測し、前記駐車需要に基づき、前記時間における、前記少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測するように配置される。

いくつかの実施形態において、前記予測ユニットはさらに、前記履歴駐車情報に基づき、前記履歴時間における前記少なくとも１つの駐車場の履歴駐車需要を確定し、前記履歴駐車需要と、前記少なくとも１つの駐車場の空間的特徴とのマッピング関係を確定し、前記駐車エリアの前記空間的特徴及び前記マッピング関係に基づき、前記時間における前記駐車エリアの前記駐車需要を予測するように配置される。

いくつかの実施形態において、前記空間的特徴は、少なくとも１つの興味ポイントまでの距離、及び周辺の興味ポイントの数のうち、少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、前記予測ユニットはさらに、前記駐車需要に基づき、前記時間における前記１つ又は複数の駐車場のうちの各駐車場の駐車難易度情報を予測するように配置される。ここで、前記１つ又は複数の駐車場は、履歴駐車情報を提供できない駐車場を含む。

本開示の第３の態様では、ナビゲーションに用いられるデバイスを提供する。前記デバイスは、少なくとも１つの処理ユニットと、前記少なくとも１つの処理ユニットにカップリングされ、前記少なくとも１つの処理ユニットによって実行される命令を記憶する少なくとも１つのメモリとを含み、前記命令が前記少なくとも１つの処理ユニットによって実行される場合に、前記デバイスに、本開示の第１の態様に記載の方法を実行させる。

本開示の第４の態様では、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体を提供する。前記コンピュータが読み取り可能な記憶媒体には、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは、デバイスにより実行される場合に、前記デバイスに、本開示の第１の態様に記載の方法を実行させる。

以上の説明から理解できるように、本開示の実施形態のナビゲーションに用いられる解決手段によれば、ユーザにナビゲーション目的地と関連する目的地住所を提供するとともに、ユーザに対して、目的地住所の周辺の駐車難易度情報を提供する。また、該解決手段では、ユーザが目的地住所に到着する際の目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測することで、ユーザが事前に適切な目的地住所を選択し、且つ効果的な駐車対策を立てることができるようサポートすることができる。

発明の概要において説明した内容は、本開示の実施形態の鍵となるか又は重要な特徴を限定することを意図したものではなく、本開示の範囲を限定するためのものでもないことは理解されるべきである。本開示のその他の特徴は、以下の説明により容易に理解できるはずである。

以下、図面を参照しながら詳細な説明を行い、本開示の各実施形態における上述の特徴及びその他の特徴、長所並びに態様を、さらに明らかにする。図中、同一又は類似の図面符号は、同一又は類似の要素を示す。

本開示の実施形態による例示的環境のブロック図である。

本開示の実施形態によるナビゲーションに用いられる例示的方法のフローチャートである。

本開示の実施形態による、特定時間における少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定するための例示的システムのブロック図である。

本開示の実施形態による、特定時間における少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定するための例示的方法のフローチャートである。

本開示の実施形態による駐車エリアを区分する模式図である。

本開示の実施形態による、特定時間における目標駐車エリアの駐車需要を予測するための例示的方法のフローチャートである。

本開示の実施形態による時系列モデルを生成する模式図である。

本開示の実施形態によるナビゲーションに用いられる例示的装置のブロック図である。

本開示の実施形態を実施可能なコンピュータデバイスのブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施形態についてより詳細に説明する。図には本開示のいくつかの実施形態が示されているが、本開示は様々な形式で実現することが可能であり、ここに記載された実施形態に限定されると解釈すべきではなく、これら実施形態は本開示を、より徹底的且つ完全に理解するために提供されるものである。この点は理解されなければならない。また、本開示の図面及び実施形態は例示的なものにすぎず、本開示の保護範囲を制限するためのものではない点も、理解されなければならない。

本開示の実施形態の説明において、「含む」及び類似の用語は開放的なもの、すなわち「…を含むが、これらに限定されない」と理解されるべきである。用語「…に基づいて」は、「少なくとも部分的に基づく」と理解されるべきである。用語「１つの実施形態」又は「当該実施形態」は、「少なくとも１つの実施形態」と理解されるべきである。用語「第１」、「第２」等は、異なるか又は同一の対象を示すことができる。以下の文中ではさらに、その他の明確な定義及び暗黙の定義が含まれる可能性がある。

図１は、本開示の実施形態による例示的環境１００のブロック図を示す。図１に示すように、例示的環境１００は全体として、ユーザ１１０とナビゲーション機器１２０とを含むことができる。ナビゲーション機器１２０は、携帯電話、コンピュータ、携帯情報端末、ゲーム機、ウエアラブル端末、車載通信機器、仮想現実機器又は拡張現実機器等を含むことができるが、これらに限定されない。ナビゲーション機器１２０は、タッチパネル、キーボード等のユーザ１１０が操作する入力装置を提供することができる。また、ナビゲーション機器１２０は、ディスプレイ、スピーカ等、ユーザ１１０に情報を提供する出力装置を提供することができる。ナビゲーション機器１２０にはさらに、所在地を確定するための位置標定装置を設置することができる。ナビゲーション機器１２０には、ユーザ１１０にナビゲーションサービスを提供するナビゲーションアプリをインストールすることができる。

図２に、本開示の実施形態によるナビゲーションに用いられる方法２００のフローチャートを示す。例えば、方法２００は、図１に示すナビゲーション機器１２０が実行することができる。理解すべき点として、方法２００はさらに、図示されていない付加的ブロック、及び／又は図示を省略可能なブロックを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態において、ブロック２４０～２５０は省略可能である。本開示の範囲は、この点において制限されない。

ブロック２１０において、ナビゲーション機器１２０はユーザ１１０から、ナビゲーション目的地に関するユーザ入力（本明細書では、「第１ユーザ入力」とも称する）を受け付ける。

いくつかの実施形態において、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地は、ユーザがこれから向かう任意の興味ポイントの名称を示すことができる。ここに記載された「興味ポイント」は、レストラン、ショッピングセンター、学校、駐車場等を含むことができる。例えば、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地は、「王府井書店」、「北京市百貨店」、「王府井百貨店駐車場」等であってよい。選択的に、他のいくつかの実施形態では、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地は、ユーザがこれから向かう任意のエリアの具体的な興味ポイントを具体的に示すのではなく、例えば「王府井」、「中関村」といった該エリアの名称を示してもよい。

ブロック２２０において、ナビゲーション機器１２０は、該ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を確定する。

いくつかの実施形態において、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地が、ある興味ポイントの名称を示す場合、ナビゲーション機器１２０は、該興味ポイントの住所を（例えば、地図検索により）目的地住所として確定することができる。ナビゲーション機器１２０はさらに、該興味ポイント周辺の駐車難易度情報を確定することができる。例えば、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地が「北京市百貨店」である場合、ナビゲーション機器１２０は地図を検索することにより、北京市百貨店の住所が王府井大街２５５号であると確定し、さらに北京市百貨店周辺の駐車難易度情報を確定することができる。

選択的に、他のいくつかの実施形態において、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地が、あるエリアの名称を示す場合、ナビゲーション機器１２０は該エリア内の１つ又は複数の興味ポイントの対応するアドレスを、目的地住所として確定し、各興味ポイント周辺の駐車難易度情報を確定してもよい。例えば、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地が「王府井」である場合、ナビゲーション機器１２０は地図を検索することにより、該エリア内の１つ又は複数の興味ポイント（例えば、「王府井書店」、「王府井小吃街」、「王府井百貨店駐車場」等）の対応する住所を確定し、さらに、これら目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定することができる。

いくつかの実施形態において、目的地住所の周辺の駐車難易度情報は、該目的地住所の周辺の駐車難易度の指数として表すことができる。例えば、該指数が高ければ、駐車の難易度が高いことを示す。反対に、該指数が低ければ、駐車の難易度が低いことを示す。さらに、該指数はタグとして表すこともできる。例えば、該指数が特定の閾値より高い場合、タグは「駐車困難」と示すことができる。該指数が特定の閾値より低い場合、タグは「駐車しやすい」と示すことができる。付加的に又は選択的に、目的地住所の周辺の駐車難易度情報は、該目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場における残りの空き駐車スペースの数を示してもよい。

いくつかの実施形態において、ナビゲーション機器１２０は、現在の時間（例えば、ユーザ１１０がナビゲーション目的地を入力した時刻又は時間帯）における、少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定することができる。選択的に又は付加的に、いくつかの実施形態において、ナビゲーション機器１２０は、ユーザが、所在する現在位置から少なくとも１つの目的地住所に到着する時間（例えば、時刻又は時間帯）を確定し、ユーザが少なくとも１つの目的地住所に到着する際の、少なくとも１つの目的地住所の周辺の前記駐車難易度情報を予測してもよい。駐車難易度情報の確定については、以下、さらに図３～７を参照して詳細に説明する。

ブロック２３０において、ナビゲーション機器１２０は、ユーザ１１０に対し、確定した少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を同時に提供する。

いくつかの実施形態において、ナビゲーション機器１２０は、可視的な方法（例えば、図形方式、文字方式）でユーザ１１０に、少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を同時に表示することができる。いくつかの実施形態において、駐車難易度情報は、情報リンク方式で、少なくとも１つの目的地住所と関連付けて表示することができる。他のいくつかの実施形態において、ナビゲーション機器１２０はさらに、可聴的方法（例えば、情報の放送）又はその他任意の方法で、ユーザ１１０に、確定した少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を同時に提供することができる。本開示の範囲は、この点において制限されない。

いくつかの実施形態において、ユーザ１１０は、少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報に基づき、自分がこれから向かう目的地住所を選択することができる。例えば、ユーザ１１０は複数の目的地住所の中から、駐車が容易な目的地住所を選択し、自分がこれから向かう目的地とすることができる。

さらに、ブロック２４０において、ユーザ１１０の選択に応じて、ナビゲーション機器１２０はユーザ１１０から、選択した目的地住所に関するユーザ入力（本明細書では「第２ユーザ入力」と称する）を受け付けることができる。ブロック２５０において、ナビゲーション機器１２０は、ユーザ１１０の現在位置から、選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定する。ブロック２６０において、ナビゲーション機器１２０はユーザ１１０に、該ナビゲーション経路を提供する。

図３は、本開示の実施形態による、特定時間における少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定するための例示的システム３００のブロック図を示す。システム３００は例えば、図１に示すナビゲーション機器１２０において実現することができ、図２に示すブロック２２０において、現在の時間又はユーザが少なくとも１つの目的地住所に到着する際の、少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定するために用いられる。図３に示すように、例示的装置３００は全体として、時系列分析ユニット３１０と、マッピング関係確定ユニット３２０と、駐車需要予測ユニット３３０と、空間補間ユニット３４０とを含むことができる。

いくつかの実施形態において、時系列分析ユニット３１０は、履歴時間における少なくとも１つの駐車場３５０の履歴駐車情報３０１を取得することができる。履歴時間は、特定時間と対応させることができ、履歴時刻又は履歴時間帯であってよい。例えば、月曜日午前１０：００～１０：３０の時間内の少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定する場合、履歴時間は、前の週の月曜日の午前１０：００～１０：３０とすることができる。例えば、月曜日午前１０：００時点の少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定する場合、履歴時間は、前の週の月曜日の午前１０：００とすることができる。履歴駐車情報３０１は、駐車場３５０の履歴時間内の各履歴時刻（例えば、履歴時間が履歴時間帯である場合、５分毎又は１０分毎等で履歴時刻を選択することができる）の対応する駐車データを含むことができる。例えば、各履歴時刻の駐車データは、駐車場３５０の該履歴時刻における使用中の駐車スペース数、使用可能な駐車スペース数、使用中の駐車空間（例えば、面積）及び／又は使用可能な駐車空間等を含むことができる。

いくつかの実施形態において、時系列分析ユニット３１０は、取得した履歴駐車情報３０１に対し時系列分析を行い、履歴時間内の少なくとも１つの履歴時刻と対応する時系列モデルを得ることができる。該時系列モデルは、駐車需要と、駐車需要を時間変動させる一群の要因とのマッピング関係を説明することができる。時系列分析ユニット３１０は、得られた一群の時系列モデルを用いて、履歴時間における駐車場３５０の履歴駐車需要３０２を確定することができる。履歴駐車需要３０２は、該履歴時間における駐車場３５０の駐車難易度を示す指数であってよい（例えば、該指数が高ければ、駐車の難易度が高いことを示し、反対に、該指数が低ければ、駐車の難易度が低いことを示す）。履歴駐車需要３０２は、マッピング関係確定ユニット３２０に提供することができる。

いくつかの実施形態において、マッピング関係確定ユニット３２０は、駐車場３５０の一群の空間的特徴３０３、及び時系列分析ユニット３１０により確定された履歴駐車需要３０２を取得することができる。空間的特徴３０３は、駐車場３５０から１つ又は複数の興味ポイント（例えば、交通ターミナル、ショッピングセンター等）までの距離及び／又は駐車場３５０の周囲（例えば、閾値距離内）の各種興味ポイント（例えば、学校、オフィス、観光名所等）の対応する数を含むことができる。いくつかの実施形態において、マッピング関係確定ユニット３２０はさらに、空間的特徴３０３及び履歴駐車需要３０２に基づき、駐車場の駐車需要と該駐車場の空間的特徴とのマッピング関係３０４を確定することができる。マッピング関係３０４は、特定時間における駐車エリアの駐車需要の予測に用いることができるため、以下の文中では、マッピング関係３０４を予測モデル３０４とも称する。予測モデル３０４は駐車需要予測ユニット３３０に提供することができる。

いくつかの実施形態において、駐車需要予測ユニット３３０は、前記少なくとも１つの目的地住所と対応する駐車エリア３６０を確定することができる。駐車エリア３６０は、以下の文中において「目標駐車エリア３６０」とも称する。例えば、目標駐車エリア３６０は、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地に基づき確定することができ、ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場を含むことができる。また、例えば、以下で図５を参照に説明するように、目標駐車エリア３６０は、より広い範囲の地理的エリアの区分に基づき、確定することもできる。いくつかの実施形態において、駐車需要予測ユニット３３０はさらに、目標駐車エリア３６０の一群の空間的特徴３０５を確定することができる。空間的特徴３０５は、空間的特徴３０３と対応させることができる。例えば、空間的特徴３０５は、目標駐車エリア３６０から１つ又は複数の興味ポイント（例えば、交通ターミナル、ショッピングセンター等）までの距離及び／又は目標駐車エリア３６０内の各種興味ポイント（例えば、学校、オフィス、観光名所等）の対応する数を含むことができる。駐車需要予測ユニット３３０は予測モデル３０４を利用し、空間的特徴３０５に基づき、特定時間（例えば、ユーザ１１０がナビゲーション目的地を入力した現在の時間、又はユーザが少なくとも１つの目的地住所に到着する時間）における目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６を予測することができる。履歴駐車需要３０２と対応して、駐車需要３０６は、該特定時間における目標駐車エリア３６０の駐車難易度を示す指数であってよい（例えば、該指数が高ければ、駐車の難易度が高いことを示し、反対に、該指数が低ければ、駐車の難易度が低いことを示す）。駐車需要３０６は空間補間ユニット３４０に提供することができる。

いくつかの実施形態において、空間補間ユニット３４０は、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、空間補間技術を用いて、特定時間における目標駐車エリア３６０内の各サブ駐車エリアの駐車需要３０７を予測することができる。いくつかの実施形態において、各サブ駐車エリアを、１つの目的地住所に対応させることができる。すなわち、空間補間ユニット３４０は、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、該特定時間における少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車需要３０７を予測することができる。例えば、駐車需要３０６は、目標駐車エリア３６０の中心地の駐車難易度指数であるとみなすことができる。該特定時間の各目的地住所の周辺の駐車需要３０７は、駐車需要３０６及び該目的地住所から目標駐車エリア３６０の中心までの距離に基づき、確定することができる。さらに、各目的地住所の周辺の駐車需要に基づき、該目的地住所の周辺の駐車難易度情報を生成することができる。いくつかの実施形態において、各サブ駐車エリアを、目標駐車エリア３６０内の１つの駐車場（例えば、履歴駐車情報を提供可能な駐車場、又は履歴駐車情報を提供できない駐車場であり、これは駐車場３５０と異なっていてよい）に対応させることができる。すなわち、空間補間ユニット３４０は、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、該特定時間における目標駐車エリア３６０内の各駐車場の駐車需要を予測することができる。例えば、該特定時間における各駐車場の駐車需要は、駐車需要３０６及び該駐車場から目標駐車エリア３６０の中心までの距離に基づき確定することができる。

図４は、本開示の実施形態による、特定時間における少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を確定するための例示的方法４００のフローチャートを示す。例えば、方法４００は、図２に示すブロック２２０の例示的実現形態であるとみなすことができる。以下、図３を参照して方法４００を詳細に説明する。

ブロック４１０において、少なくとも１つの目的地住所と対応する目標駐車エリア３６０を確定する。いくつかの実施形態において、目標駐車エリア３６０は、ユーザ１１０が入力するナビゲーション目的地に基づき、確定することができ、例えば、ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場を含むことができる。選択的に，他のいくつかの実施形態において、ユーザ１１０が到着可能な全ての駐車場の地理的エリア（例えば、ユーザ１１０が位置する都市）を一群の駐車エリアに分けて、一群の駐車エリアのうち、少なくとも１つの目的地住所と関連する駐車エリアを、目標駐車エリア３６０として選択してもよい。

図５は、本開示の実施形態による目標駐車エリアを確定する模式図を示す。例えば、図５は、複数の駐車場（図５の円形アイコン）を含む地理的エリア５００を示す。いくつかの実施形態において、地理的エリア５００の中から、所定の比率（例えば、２０％）の駐車場、例えば、図５の駐車場５２０－１、５２０－２……５２０－６（総じて又は単独で「駐車場５２０」と称す）を、ランダムに選択する。いくつかの実施形態において、選択した駐車場５２０に基づき、地理的エリア５００を一群の駐車エリアに分け、その中の各駐車場５２０が、１つの対応する駐車エリアに含まれるようにすることができる。また、各駐車エリア５１０の駐車場の数は、所定の閾値より低い。具体的に、いくつかの実施形態において、選択した各駐車場５２０の位置を円の中心として円形エリアを設置し、２つの円形エリアが相接するまで、又は円形エリアに含まれる駐車場の数が所定の閾値に達するまで、各円形エリアを徐々に拡大して、さらに多くの駐車場を含むようにすることができる。このようにして、地理的エリア５００を一群の駐車エリア５１０－１、５１０－２……５１０－６（「駐車エリア５１０」又は「円形エリア５１０」と総称する）に分けることができる。ここで、同一駐車エリアの駐車場は、空間的相似性を有する。目標駐車エリア５６０として、例えば、駐車エリア５１０－１、５１０－２……５１０－６のうち、少なくとも１つの目的地住所と関連する駐車エリアを、選択することができる。

付加的に又は選択的に、いくつかの実施形態において、地理的エリア５００の全範囲をカバーするために、さらに円形エリア５１０に含まれていない空白エリアに、１つ又は複数の空間分割点（図５の四角形アイコン）を設置してもよい。これらの空間分割点を結ぶことで、地理的エリア５００を複数の不規則形状の駐車エリアに分割することができる。例えば、これらの不規則形状の駐車エリアのうち、少なくとも１つの目的地住所と関連する駐車エリアを、目標駐車エリア３６０として選択することができる。

図４に戻り、ブロック４２０において、履歴時間における駐車場３５０の履歴駐車情報３０１に基づき、履歴時間と対応する特定時間における目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６を予測する。

図６は、本開示の実施形態による、特定時間における目標駐車エリアの駐車需要を予測するための例示的方法６００のフローチャートを示す。例えば、方法６００は、図４に示すブロック４２０の例示的実現形態であるとみなすことができる。

ブロック６１０において、履歴駐車情報３０１に基づき、履歴時間における駐車場３５０の履歴駐車需要３０２を確定する。

いくつかの実施形態において、取得した履歴駐車情報３０１に対して時系列分析を行って、履歴時間内の少なくとも１つの履歴時刻に対応する時系列モデルを得ることができる。該時系列モデルは、駐車需要と、駐車需要を時間変動させる一群の要因とのマッピング関係を説明することができる。例示のために、ここでは、履歴時間に含まれる少なくとも１つの履歴時刻を、（ｔ_ｉ｜ｉ∈［１，Ｍ］）と表すこととし、ここでＭは、履歴時刻の数を表し、且つＭ≧１である。

いくつかの実施形態において、各履歴時刻ｔ_ｉに対し、確立された時系列モデルは以下のように表すことができる。

ここで、ＰＤ_ｉは履歴時刻ｔ_ｉにおける駐車場の駐車需要を表し、ＰＬＤ、ＰＬＳＲ_ｉ、ＰＬＣＲ_ｉ及びＰＬＣ_ｉは、駐車需要を時間変動させる一群の要因を表し、ｗ１_ｉ、ｗ２_ｉ、ｗ３_ｉ及びｗ４_ｉは、これらの要因のそれぞれの重みを表す。具体的に、ＰＬＤは、該駐車場の周囲の駐車場の密集度を表すことができ、例えば、以下のように算出可能である。

ここで、Ｃｎｔ_ｍは、該駐車場を中心とするより小さいエリア（例えば、円形、四角形又は任意の形状のエリア）内の駐車場数を示し、Ｃｎｔ_ｎは、該駐車場を中心とするより大きいエリア内の駐車場数を示す。ＰＬＳＲ_ｉは、履歴時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の使用可能空間と、周囲の駐車場の総使用可能空間との比率（本明細書では「第１比率」とも称する）を表すことができ、例えば以下のように算出可能である。

ここで、Ｓ_ｉは、時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の使用可能空間を表し、Ｓｒ_ｉ（ｒ∈［ｌ，ｎ］）は、時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の周囲の第ｒ駐車場の使用可能空間を表し、ｎは、該駐車場の周囲の駐車場数を表すＰＬＣＲ_ｉは、履歴時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の使用可能駐車スペースの数と、周囲の駐車場の使用可能駐車スペースの総数との比率（本明細書では「第２比率」とも称する）を表すことができ、例えば、以下のように算出可能である。

ここで、Ｃ_ｉは、時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の使用可能駐車スペース数を表し、Ｃｒ_ｉ（ｒ∈［ｌ，ｎ］）は、時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の周囲の第ｒ駐車場の使用可能駐車スペース数を表し、ｎは該駐車場の周囲の駐車場数を表す。ＰＬＣ_ｉは、履歴時刻ｔ_ｉにおける該駐車場の空間利用率を表すことができ、例えば、以下のように算出可能である。

理解すべき点として、式（１）で選択されたこれらの要因は例示的なものにすぎず、本開示の範囲を制限することを意図するものではない。他の実施形態において、上述したものに限ることなく、その他の要因に基づき時系列モデルを確立することもできる。

式（１）に示す時系列モデルを確立するために、各要因の重みｗ１_ｉ、ｗ２_ｉ、ｗ３_ｉ及びｗ４_ｉを確定する必要がある。いくつかの実施形態において、初期の状況では、これら重みをデフォルト値として、例えば、ｗ１_ｉを０．１、ｗ２_ｉを０．１、ｗ３_ｉを０．１、ｗ４_ｉを０．４に設定することができる。履歴時間帯の各履歴時刻（ｔ_ｉ｜ｉ∈［１，６］）における、駐車場３５０で実際に使用された駐車スペース数Ｐｄ_ｉに基づき初期曲線、例えば図７の初期曲線７１０を描くことができる。重みｗ１_ｉ、ｗ２_ｉ、ｗ３_ｉ及びｗ４_ｉを調整して、曲線７１０を平滑にすることで、平滑な曲線７２０を得ることができる。このようにして、各要因の重みｗ１_ｉ、ｗ２_ｉ、ｗ３_ｉ及びｗ４_ｉを確定することができる。上述した各要因の重みを確定する方法が、例示的なものにすぎない点は、理解されるべきである。他の実施形態において、既知の又は将来開発される任意の方法（例えばランダムフォレスト）を用いて各要因の重みを確定することもできる。このようにして、駐車需要と、駐車需要を時間変動させる一群の要因とのマッピング関係を確定することができる。

図７に示す時系列モデルを確立し、各要因の重みを確定した後、式（１）を用いて、履歴時間における駐車場３５０の履歴駐車需要３０２を確定することができる。例えば、各履歴時刻ｔ_ｉに対し、駐車場３５０の駐車需要に影響する一群の要因ＰＬＤ、ＰＬＳＲ_ｉ、ＰＬＣＲ_ｉ及びＰＬＣ_ｉの値を確定することができる。その後、式（１）を用いて、例えば図７の平滑な曲線７２０に示すように、履歴時刻ｔ_ｉにおける駐車場３５０の駐車需要ＰＤ_ｉを確定することができる。いくつかの実施形態において、複数の履歴時刻の駐車需要の平均値を取得して、履歴時間帯における駐車場３５０の履歴駐車需要３０２を確定することができる。

ブロック６２０において、履歴駐車需要３０２と、駐車場３５０の空間的特徴３０３とのマッピング関係３０４を確定する。

いくつかの実施形態において、駐車場３５０の空間的特徴３０３は、駐車場３５０から１つ又は複数の興味ポイント（例えば、交通ターミナル、ショッピングセンター等）までの距離及び／又は駐車場３５０の周囲（例えば、閾値距離内）の各種興味ポイント（例えば、学校、オフィス、観光名所等）の対応する数を含むことができる。好ましくは、いくつかの実施形態において、取得した駐車場３５０の空間的特徴３０３は、駐車場３５０から地下鉄の駅までの距離、駐車場３５０の周囲の学校の数、駐車場３５０の周囲の観光名所の数、及び駐車場３５０からショッピングセンターまでの距離を含んでよい。

いくつかの実施形態において、履歴駐車需要３０２と、駐車場３５０の空間的特徴３０３とのマッピング関係３０４（即ち予測モデル３０４）は、例えば以下のように表すことができる。

ここで、ＰＤは駐車需要を表し、Ｄｓｕｂは地下鉄の駅までの距離を表し、Ｄｓｃｈは学校までの距離を表し、Ｄｍはショッピングセンターまでの距離を表し、Ｎａは観光名所の数を表す。式（６）で選択されたこれらの空間的特徴は例示的なものにすぎず、本開示の範囲を制限することを意図するものではない。他の実施形態において、上述したものに限ることなく、その他の空間的特徴に基づき、予測モデル３０４を確立することもできる。

式（６）に示す予測モデル３０４を確立するために、各空間的特徴の重みｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４を確定する必要がある。いくつかの実施形態において、線形回帰を用いて、履歴駐車需要３０２及び空間的特徴３０３に基づき、各空間的特徴の重みｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４を確定することができる。選択的に、いくつかの実施形態において、既知の又は将来開発される任意の方法（例えばランダムフォレスト）を用いて、各空間的特徴の重みｗ１、ｗ２、ｗ３及びｗ４を確定してもよい。

このようにして、駐車需要と駐車エリアの空間的特徴とのマッピング関係を確定することができる。該マッピング関係は、駐車需要と、空間的特徴との関連を反映することができるとともに、駐車需要と、駐車需要を時間変動させる一群の要因との関連も考慮することができる。

ブロック６３０において、目標駐車エリア３６０の空間的特徴３０５及びマッピング関係３０４に基づき、特定時間における目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６を予測する。

いくつかの実施形態において、空間的特徴３０５は空間的特徴３０３に対応させることができる。例えば、空間的特徴３０５は、目標駐車エリア３６０から１つ又は複数の興味ポイント（例えば、交通ターミナル、ショッピングセンター等）までの距離及び／又は目標駐車エリア３６０内の各種興味ポイント（例えば、学校、オフィス、観光名所等）の対応する数を含むことができる。好ましくは、いくつかの実施形態において、取得した目標駐車エリア３６０の空間的特徴３０５は、目標駐車エリア３６０から地下鉄の駅までの距離、目標駐車エリア３６０内の学校の数、目標駐車エリア３６０内の観光名所の数、及び目標駐車エリア３６０からショッピングセンターまでの距離を含んでよい。いくつかの実施形態において、空間的特徴３０５を式（６）に示すマッピング関係３０４に代入して、特定時間における目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６を得ることができる。

図４に戻り、ブロック４３０において、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、空間補間法を用いて、該特定時間における、少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測する。

いくつかの実施形態において、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、該特定時間における、少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車需要３０７を、予測することができる。例えば、駐車需要３０６は、目標駐車エリア３６０の中心地の駐車難易度指数であるとみなすことができる。各目的地住所の周辺の駐車需要３０７は、駐車需要３０６及び該目的地住所から目標駐車エリア３６０の中心までの距離に基づき、確定することができる。そしてさらに、各目的地住所の周辺の駐車需要に基づき、該目的地住所の周辺の駐車難易度情報を生成することができる。いくつかの実施形態において、各目的地住所の周辺の駐車需要に基づき、該目的地住所と関連する駐車難易度情報を生成し、該目的地住所の周辺における駐車の難易度を示すようにすることができる。選択的に、駐車需要と駐車スペース数との対応関係を確立することで、各目的地住所の周辺の駐車需要を、該目的地住所の周辺の使用可能駐車スペース数に変換してもよい。すなわち、各目的地住所の周辺の駐車難易度情報は、該目的地住所の周辺の駐車難易度の指数、及び／又は該目的地住所の周辺の空き駐車スペース数を示すことができる。

付加的又は選択的に、いくつかの実施形態において、目標駐車エリア３６０の駐車需要３０６に基づき、該特定時間における目標駐車エリア３６０内の各駐車場（例えば、履歴駐車情報を提供可能な駐車場、又は履歴駐車情報を提供できない駐車場）の駐車需要を予測してもよい。例えば、該特定時間における各駐車場の駐車需要は、駐車需要３０６及び該駐車場から目標駐車エリア３６０の中心までの距離に基づき確定することができる。そして同様に、該特定時間における各駐車場の駐車需要に基づき、該駐車場の駐車難易度情報を生成して、該駐車場の駐車の難易度を示すようにすることができる。各駐車場の駐車難易度情報は、該駐車場の駐車難易度の指数及び／又は該駐車場の空き駐車スペース数を示すことができる。

以上の説明から理解できるように、本開示の実施形態におけるナビゲーションに用いられる解決手段は、従来技術における様々な問題を解決可能である。該解決手段は、ユーザにナビゲーション目的地と関連する目的地住所を提供するとともに、ユーザに対して、目的地住所の周辺の駐車難易度情報を提供することで、ユーザが事前に適切な目的地を選択し且つ効果的な駐車対策を立てることができるようサポートする。

図８は、本開示の実施形態によるナビゲーションに用いられる例示的装置８００のブロック図を示す。該装置８００は、例えば、図１に示すナビゲーション機器１２０を実現することができる。図８に示すように、装置８００は、ユーザからナビゲーション目的地に関する第１ユーザ入力を受け付けるように配置される第１受付モジュール８１０と、ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を確定するように配置される第１確定モジュール８２０と、少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報を、ユーザに同時に提供するように配置される第１提供モジュール８３０とを含むことができる。

いくつかの実施形態において、第１確定モジュール８２０は、ユーザが少なくとも１つの目的地住所に到着する時間を確定するように配置される確定ユニットと、該時間における少なくとも１つの目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測するように配置される予測ユニットとを含む。

いくつかの実施形態において、予測ユニットはさらに、少なくとも１つの目的地住所と対応する、少なくとも１つの目的地住所の周辺の１つ又は複数の駐車場を含む駐車エリアを確定し、該時間と対応する履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車情報に基づき、該時間における駐車エリアの駐車需要を予測し、駐車需要に基づき、該時間における、少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の周辺の駐車難易度情報を予測するように配置される。

いくつかの実施形態において、予測ユニットはさらに、履歴駐車情報に基づき、履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車需要を確定し、履歴駐車需要と、少なくとも１つの駐車場の空間的特徴とのマッピング関係を確定し、駐車エリアの該空間的特徴及びマッピング関係に基づき、該時間における駐車エリアの駐車需要を予測するように配置される。

いくつかの実施形態において、空間的特徴は、少なくとも１つの興味ポイントまでの距離、及び周辺の興味ポイントの数のうち、少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、予測ユニットはさらに、駐車需要に基づき、時間における１つ又は複数の駐車場のうちの各駐車場の駐車難易度情報を予測するように配置される。ここで、１つ又は複数の駐車場は、履歴駐車情報を提供できない駐車場を含む。

いくつかの実施形態において、第１提供モジュール８３０は、少なくとも１つの目的地住所、及びその周辺の駐車難易度情報をユーザに同時に表示するように配置される表示ユニットを含む。

いくつかの実施形態において、駐車難易度情報は、駐車難易度を示す指数及び空き駐車スペース数のうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態において、装置８００はさらに、ユーザが駐車難易度情報に基づき少なくとも１つの目的地住所のうちの１つを選択したことに応じて、ユーザから、選択した目的地住所に関する第２ユーザ入力を受け付けるように配置される第２受付モジュールと、ユーザの現在位置から、選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定するように配置される第２確定モジュールと、ユーザにナビゲーション経路を提供するように配置される第２提供モジュールとを含む。

装置８００に含まれるモジュール及び／又はユニットは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの任意の組み合せを含む、各種方法で実現することができる。いくつかの実施形態において、一つ又は複数のユニットは、ソフトウェア及び／又はファームウェア、例えば記憶媒体に記憶されるデバイスが実行可能な命令によって実現可能である。デバイスが実行可能な命令の他に、又は代替として、装置８００の一部又は全部のユニットは、少なくとも部分的に一つ又は複数のハードウェアロジックコンポーネントによって実現可能である。使用可能な典型的なタイプのハードウェアロジックコンポーネントには、例として、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け汎用品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップ（ＳＯＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジックデバイス（ＣＰＬＤ）等が含まれるが、これらに限定されない。

図８に示すこれらのモジュール及び／又はユニットは、一部又は全部がハードウェアモジュール、ソフトウェアモジュール、ファームウェアモジュール又はそれらの任意の組み合せとして実現可能である。特に、いくつかの実施形態において、上述したフロー、方法又はプロセスは、記憶システム、記憶システムと対応するホスト、又は記憶システムから独立したその他のコンピュータデバイスにおけるハードウェアによって実現可能である。

図９は、本開示の実施形態を実施可能な例示的デバイス９００のブロック模式図を示す。デバイス９００は、図１に示すナビゲーション機器１２０を実現することができる。図９に示すように、デバイス９００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）９０１を含む。ＣＰＵ９０１は、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）９０２に記憶されたコンピュータプログラムの命令、又は記憶ユニット９０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）９０３にロードされたコンピュータプログラムの命令に基づき、各種の適切な動作及び処理を実行することができる。ＲＡＭ９０３にはさらに、デバイス９００の操作に必要な各種プログラム及びデータを記憶することができる。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３はバス９０４を介して互いに接続されている。入力／出力（Ｉ／Ｏ）ポート９０５もバス９０４に接続されている。

デバイス９００における複数の部材は、Ｉ／Ｏポート９０５に接続されている。複数の部材には、キーボード、マウス等の入力ユニット９０６、様々な種類のディスプレイ、スピーカ等の出力ユニット９０７、磁気ディスク、光ディスク等の記憶ユニット９０８、及びネットワーク・インタフェース・カード、モデム、無線通信送受信機等の通信ユニット９０９が含まれる。通信ユニット９０９によって、デバイス９００は、インターネットのようなコンピュータネットワーク及び／又は各種電信ネットワークを介して、他のデバイスと情報／データを交換することができる。

処理ユニット９０１は、例えば方法２００、４００及び／又は６００のような上述した各種の方法及び処理を実行する。例えば、いくつかの実施形態において、方法２００、４００及び／又は６００は、コンピュータソフトウェアプログラムとして実現可能であり、記憶ユニット９０８のようなデバイスで読み取り可能な媒体に、目に見える形で含まれている。いくつかの実施形態において、コンピュータプログラムの一部又は全部は、ＲＯＭ９０２及び／又は通信ユニット９０９を経由してデバイス９００にロード及び／又はインストールすることができる。コンピュータプログラムがＲＡＭ９０３にロードされＣＰＵ９０１により実行されると、上述した方法２００、４００及び／又は６００の一つ又は複数のステップを実行することができる。選択的に、その他の実施形態において、ＣＰＵ９０１は、その他任意の適切な方法（例えば、ファームウェアを利用）によって、方法２００、４００及び／又は６００を実行するように配置してもよい。

本明細書における上述の機能は、少なくとも部分的に、一つ又は複数のハードウェアロジックコンポーネントにより実行することができる。例えば、使用可能な典型的なタイプのハードウェアロジックコンポーネントには、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け汎用品（ＡＳＳＰ）、システム・オン・チップ（ＳＯＣ）、コンプレックス・プログラマブル・ロジックデバイス（ＣＰＬＤ）等が含まれるが、これらに限定されない。

本開示の方法を実施するためのプログラムコードは、一つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合せにより記述することができる。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又はその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ又はコントローラに提供可能であり、プログラムコードがプロセッサ又はコントローラによって実行されると、フローチャート及び／又はブロック図に規定される機能／操作が実施される。プログラムコードはすべてデバイス上で実行することができ、部分的にデバイス上で実行することもできる。独立したソフトウェアパッケージとしてデバイス上で部分的に実行するとともに、リモートのデバイス上で部分的に実行するか、又はすべてリモートのデバイス若しくはサーバ上で実行することができる。

本開示の内容において、デバイスで読み取り可能な媒体とは有形の媒体であってよく、命令実行システム、装置若しくはデバイスに使用のために供されるプログラム、又は、命令実行システム、装置若しくはデバイスと結合して使用されるプログラムを含むか、又は保存することができる。デバイスで読み取り可能な媒体は、デバイスで読み取り可能な信号媒体又はデバイスで読み取り可能な記憶媒体であってよい。デバイスで読み取り可能な媒体は、電子、磁気、光学、電磁気及び赤外線によるもの、又は半導体システム、装置若しくはデバイス、又は前述の内容の任意の組み合せを含むことができるが、これらに限定されない。デバイスで読み取り可能な記憶媒体のさらに具体的な例には、一つ若しくは複数のケーブルによる電気的接続、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、消去・書き込み可能なＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバー、携帯型コンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光学的記憶装置、磁気記憶装置、又は上述の内容の任意の適切な組み合せが含まれる。

なお、各操作について、特定の順序で説明を行ったが、所望の結果を得るために、こうした操作は、示された特定の順序で実行するか若しくは順に実行し、又は、図示したすべての操作を実行することが求められる、と理解されるべきである。一定の環境では、複数のジョブ及び並行処理が有利である可能性がある。同様に、上述の説明では、いくつかの具体的な実現の詳細内容が含まれるが、これらは本開示の範囲に対する制限であると解釈されるべきではない。個々の実施形態の内容において説明したいくつかの特徴は、ある一つの実現形態において組み合わせて実現されてもよい。逆に、ある一つの実現形態の内容において説明された各種特徴は、単独で、又は任意の適切な組み合せにより、複数の実現形態において実現されてもよい。

本発明の主題は、構造的特徴及び／又は方法・論理・動作に特有の言葉で説明したが、添付の特許請求の範囲によって限定される主題は、必ずしも上述の特徴又は動作に限定されないと理解されるべきである。上述した特徴や動作はむしろ、特許請求の範囲を実現する例示的形態にすぎない。

Claims (16)

1. ナビゲーション機器のナビゲーション方法であって、
   第１受付モジュールが、ユーザから、ナビゲーション目的地に関する第１ユーザ入力を受け付けることと、
   第１確定モジュールが、前記ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及び前記目的地住所から所定の範囲内の少なくとも一つの駐車場を、地図情報を検索することにより取得し、前記所定の範囲内の駐車難易度情報を、確定することと、
   第１提供モジュールが、前記少なくとも１つの目的地住所、及び前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に提供することと、
   を含み、
   前記第１確定モジュールが、前記駐車難易度情報を確定することは、
   前記ユーザが前記ナビゲーション目的地を入力した時刻に基づく特定時間を確定することと、
   前記特定時間における、前記少なくとも１つの目的地住所の前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記所定の範囲に含まれる駐車場の履歴駐車情報に基づき、予測することと、
   を含み、
   前記第１提供モジュールが、前記少なくとも１つの目的地住所、及び前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に提供することは、
   表示ユニットが、前記少なくとも１つの目的地住所、及び前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に表示することを含む、ナビゲーション方法。
2. 前記駐車難易度情報は、駐車難易度を示す指数及び空き駐車スペース数のうち、少なくとも１つを含む、請求項１に記載のナビゲーション方法。
3. さらに、
   第２受付モジュールが、前記ユーザが前記駐車難易度情報に基づき前記少なくとも１つの目的地住所のうちの１つを選択したことに応じて、前記ユーザから、選択した目的地住所に関する第２ユーザ入力を受け付けることと、
   第２確定モジュールが、前記ユーザの現在位置から、前記選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定することと、
   第２提供モジュールが、前記ユーザに前記ナビゲーション経路を提供することと、
   を含む、請求項２に記載のナビゲーション方法。
4. 前記第１確定モジュールが、前記特定時間における、前記少なくとも１つの目的地住所の前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を予測することは、
   前記少なくとも１つの目的地住所と対応する、前記少なくとも１つの目的地住所の前記所定の範囲内の１つ又は複数の駐車場を含む駐車エリアを確定することと、
   前記特定時間と対応する履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車情報に基づき、前記特定時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測することと、
   前記駐車需要に基づき、前記特定時間における、前記少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の前記所定の範囲内の駐車難易度情報を予測することと、
   を含む、請求項３に記載のナビゲーション方法。
5. 前記第１確定モジュールが、前記特定時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測することは、
   前記履歴駐車情報に基づき、前記履歴時間における前記少なくとも１つの駐車場の履歴駐車需要を確定することと、
   前記履歴駐車需要と、前記少なくとも１つの駐車場の空間的特徴とのマッピング関係を確定することと、
   前記駐車エリアの前記空間的特徴及び前記マッピング関係に基づき、前記特定時間における前記駐車エリアの前記駐車需要を予測することと、
   を含む、請求項４に記載のナビゲーション方法。
6. 前記空間的特徴は、少なくとも１つの興味ポイントまでの距離、及び所定の範囲内の興味ポイントの数のうち、少なくとも１つを含む、請求項５に記載のナビゲーション方法。
7. さらに、
   前記駐車需要に基づき、前記特定時間における前記１つ又は複数の駐車場のうちの各駐車場の駐車難易度情報を予測することを含み、
   前記１つ又は複数の駐車場は、履歴駐車情報を提供できない駐車場を含む、請求項６に記載のナビゲーション方法。
8. ユーザから、ナビゲーション目的地に関する第１ユーザ入力を受け付けるように配置される第１受付モジュールと、
   前記ナビゲーション目的地と関連する少なくとも１つの目的地住所、及び前記目的地住所から所定の範囲内の少なくとも一つの駐車場を、地図情報を検索することにより取得し、前記所定の範囲内の駐車難易度情報を、確定するように配置される第１確定モジュールと、
   前記少なくとも１つの目的地住所、及び前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に提供するように配置される第１提供モジュールと、
   を含み、
   前記第１確定モジュールは、
   前記ユーザが前記ナビゲーション目的地を入力した時刻に基づく特定時間を確定するように配置される確定ユニットと、
   前記特定時間における、前記少なくとも１つの目的地住所の前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記所定の範囲に含まれる駐車場の履歴駐車情報に基づき、予測するように配置される予測ユニットと、
   を含み、
   前記第１提供モジュールは、前記少なくとも１つの目的地住所、及び前記所定の範囲内の前記駐車難易度情報を、前記ユーザに同時に表示するように配置される表示ユニットを含む、装置。
9. 前記駐車難易度情報は、駐車難易度を示す指数及び空き駐車スペース数のうち、少なくとも１つを含む、請求項８に記載の装置。
10. さらに、
    前記ユーザが前記駐車難易度情報に基づき前記少なくとも１つの目的地住所のうちの１つを選択したことに応じて、前記ユーザから、選択した目的地住所に関する第２ユーザ入力を受け付けるように配置される第２受付モジュールと、
    前記ユーザの現在位置から、前記選択した目的地住所に向かうナビゲーション経路を確定するように配置される第２確定モジュールと、
    前記ユーザに前記ナビゲーション経路を提供するように配置される第２提供モジュールと、
    を含む、請求項９に記載の装置。
11. 前記予測ユニットは、さらに、
    前記少なくとも１つの目的地住所と対応する、前記少なくとも１つの目的地住所の所定の範囲内の１つ又は複数の駐車場を含む駐車エリアを確定し、
    前記特定時間と対応する履歴時間における少なくとも１つの駐車場の履歴駐車情報に基づき、前記特定時間における前記駐車エリアの駐車需要を予測し、
    前記駐車需要に基づき、前記特定時間における、前記少なくとも１つの目的地住所のうちの各目的地住所の前記所定の範囲内の駐車難易度情報を予測するように配置される、請求項１０に記載の装置。
12. 前記予測ユニットはさらに、
    前記履歴駐車情報に基づき、前記履歴時間における前記少なくとも１つの駐車場の履歴駐車需要を確定し、
    前記履歴駐車需要と、前記少なくとも１つの駐車場の空間的特徴とのマッピング関係を確定し、
    前記駐車エリアの前記空間的特徴及び前記マッピング関係に基づき、前記特定時間における前記駐車エリアの前記駐車需要を予測するように配置される、請求項１１に記載の装置。
13. 前記空間的特徴は、少なくとも１つの興味ポイントまでの距離、及び所定の範囲内の興味ポイントの数のうち、少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の装置。
14. 前記予測ユニットはさらに、前記駐車需要に基づき、前記特定時間における前記１つ又は複数の駐車場のうちの各駐車場の駐車難易度情報を予測するように配置され、
    前記１つ又は複数の駐車場は、履歴駐車情報を提供できない駐車場を含む、請求項１３に記載の装置。
15. 少なくとも１つの処理ユニットと、
    前記少なくとも１つの処理ユニットにカップリングされ、前記少なくとも１つの処理ユニットによって実行される命令を記憶する少なくとも１つのメモリと、
    を含み、
    前記命令が前記少なくとも１つの処理ユニットによって実行される場合に、請求項１～７のいずれか１項に記載のナビゲーション方法を実行する、ナビゲーションに用いられるデバイス。
16. コンピュータプログラムが記憶されており、
    前記コンピュータプログラムは、デバイスにより実行される場合に、前記デバイスに、請求項１～７のいずれか１項に記載のナビゲーション方法を実行させる、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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