JP7366104B2 - ランドマーク援用ナビゲーション - Google Patents

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Description

本発明は、コンピュータ援用ナビゲーションに関し、より詳細には、特定の実世界位置に対応するデータの選択的なアクセスおよび表示に関する。
本明細書における背景技術の説明の目的は、本開示の背景を概略的に提示することである。この背景技術の項に記載されている範囲の、現在挙げられている発明者の研究、ならびに場合によっては出願時に従来技術と見なされない場合がある説明の各態様は、本開示に対する従来技術として明示的にも暗黙的にも認められることはない。
コンピューティングデバイス(たとえば、スマートフォン)用の現在利用可能なルート検索およびナビゲーションツールは、グラフィカルユーザインターフェースを介してユーザに対してルート関連情報を提示することができる。たとえば、ナビゲーション要求を入力したユーザに対して、ルートを包含する地理的領域を示し、ルート自体を強調表示したデジタル地図が提示されることがある。そのような地図は、店舗、レストランなどのいくつかの「関心対象点(points of interest)」(POI)を示すこともある。POIは一般に、地図上の、POIの実世界位置に対応する領域、またはその近くに指示される。
POIに関連するデータ(たとえば、POIの名前)は一般に、データベースに記憶され、データベースには、POI(すなわち、POIの適宜配置されたマーカー、名前など)がユーザに対して地図上に表示されたときに必要に応じてアクセスすることができる。あるアルゴリズムを使用して、情報が取り出され表示されるPOIが制限されることがある(たとえば、特定のPOIをあるズームレベルよりも低く表示しないこと、または特定のPOIを、そのPOIに関するクエリを入力するユーザの数に基づいて表示しないことなど)が、それにもかかわらず、いくつかのシナリオではユーザに対して過多のPOI情報が提示されることがある。たとえば、様々な走行モードによる方向を要求するユーザは、ルートに沿った様々な種類のPOIに関する情報にアクセスすることから利益を得ることがある。走行モードにかかわらずにすべてのユーザに対して同じPOIを提示すると、ユーザによっては混乱するかまたは注意散漫になることがある。さらに、すべてのユーザに対して同じPOIについてのデータを表示することは計算リソースの無駄遣いになる。POIデータベースから遠く離れたユーザの場合、通信リソースの無駄遣いになることもある。
本明細書で説明するいくつかの実装形態では、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)が、関心対象点(POI)を記載したデータベース内のデータへの効率的で直観的で選択的なアクセスを可能にする。具体的には、GUIを介して、様々なカテゴリのユーザ(すなわち、様々な走行モードに関連するユーザ)が、データベースにおける対応する適切なデータ(たとえば、「ランドマーク」カテゴリにおけるPOIに対応するデータ)にアクセスすることができる。このようにして、あるユーザが関心を抱く可能性が低いPOI関連データをそれらのユーザに対して表示しないことによって、計算リソースおよび/または通信リソースが節約されることがある。さらに、そのようなユーザがそのPOI関連データによって混乱するかまたは注意散漫になるリスクがなくなることがある。
例示的な一実施形態では、データベース情報を選択的に利用することによってランドマーク援用ナビゲーションガイダンスを提供するためのコンピュータ実施方法は、1つまたは複数のモバイルコンピューティングデバイスから複数のナビゲーション要求を受信するステップを含む。各ナビゲーション要求は、それぞれの出発地、目的地、および走行モードに関連付けられる。この方法はまた、複数のナビゲーション要求の各ナビゲーション要求について、複数のデジタル地図のうちの対応するデジタル地図に示すべき対応するルートを(ナビゲーション要求に対応する出発地、目的地、および走行モードに基づいて)判定するステップを含む。この方法は、第1の走行モードに関連する各ナビゲーション要求について、(1)データベースに記憶された複数のPOIの中から、対応するデジタル地図に示すべき対応するPOIを決定する(対応するPOIの各々が、データベースにおいて1つまたは複数のカテゴリに関連付けられ、対応するPOIの判定が、(i)対応するデジタル地図のズームレベルに、および(ii)対応するPOIが、ランドマークカテゴリの所定のリストに含まれる1つまたは複数のカテゴリに関連付けられているかどうかに、少なくとも部分的に基づく)ことと、(2)対応するデジタル地図をそれぞれのモバイルコンピューティングデバイスのGUIを介して提示させることであって、対応するデジタル地図が、対応するルートおよび対応するPOIを示す、提示させることとを行うステップをさらに含む。この方法は、第1の走行モードとは異なる第2の走行モードに関連する各ナビゲーション要求について、(1)対応するデジタル地図のズームレベルに少なくとも部分的に基づいて、かつ対応するPOIが、ランドマークカテゴリの所定のリストに含まれる任意のカテゴリに関連付けられているかどうかとは無関係に、(データベースに記憶された複数のPOIの中から)対応するデジタル地図に示すべき対応するPOIを決定することと、(2)対応するデジタル地図をそれぞれのモバイルコンピューティングデバイスのGUIを介して提示させることであって、対応するデジタル地図が、対応するルートおよび対応するPOIを示す、提示させることとを行うステップをさらに含む。
(たとえば、原動機付き二輪車についての)拡張走行モードに関連するナビゲーションおよびルート検索技法が実施されることがある例示的なシステムのブロック図である。 出発地および目的地を指定するナビゲーション要求に応答してユーザに対して提示されることがあるグラフィカルユーザインターフェースの例示的なビューポートであって、ナビゲーション要求が第1の走行モードに関連付けられた、ビューポートを示す図である。 図2Aに示す同じ出発地および目的地を指定するナビゲーション要求に応答してユーザに対して提示されることがあるグラフィカルユーザインターフェースの例示的なビューポートであるが、ナビゲーション要求が代替として、(たとえば、原動機付き二輪車についての)第2の拡張走行モードに関連付けられた、ビューポートを示す図である。 図2Aおよび図2Bのビューポートが提示されることがある例示的なグラフィカルユーザインターフェースを示す図である。 図2Aおよび図2Bのビューポートが提示されることがある別の例示的なグラフィカルユーザインターフェースを示す図である。 拡張走行モードの間にどの関心対象点を表示すべきかを決定するために使用されることがある例示的な採点技法を示す図である。 特定の車両タイプ(たとえば、原動機付き二輪車)に対応する道路区分速度を予測するように訓練される例示的な機械学習モデルを示す図である。 モバイルコンピューティングデバイスのユーザにランドマーク援用ナビゲーションガイダンスを提供するための例示的な方法の流れ図である。 モバイルコンピューティングデバイスのユーザに右左折固有ナビゲーションガイダンスを提供するための例示的な方法の流れ図である。 特定の車両タイプについての速度を予測するための例示的な方法の流れ図である。
概要
本明細書で説明するいくつかの実装形態では、関心対象となる特定の走行モード(たとえば、ユーザ選択走行モードまたはデフォルト走行モードなど)を検索するユーザに特殊なナビゲーションおよび/またはルート検索フィーチャおよび/または機能が提供される。たとえば、「原動機付き二輪車」走行モード(たとえば、自動車モード、自転車モード、輸送モード、歩行モードなども含むモードのセットのうちの1つ)に関連するナビゲーション要求を出すモペッド、スクータ、および/またはオートバイの運転者に、一般にそのようなユーザの利益になるいくつかのフィーチャおよび/または機能が提供されることがある。一般に、これらの特殊なフィーチャおよび/または機能を生じさせる走行モードは、本明細書で「拡張」走行モードと呼ばれることがある。
いくつかの実装形態では、拡張走行モードを介して走行する際に「より良い」ルート(たとえば、より速く、ならびに/またはより安全で合法的なルートなど)が、ユーザに対して提示される。そのようなルートは、ある道路区分が拡張走行モードにどれだけ適合しているかに基づいて選択されてもよい。たとえば、所与の道路区分が拡張走行モードを介した走行に特に適合している(または特に不適当である)かどうかは、道路区分の分類または種類(たとえば、路地、4車線道路、特定の標識の制限速度など)に基づいて決定されてもよい。たとえば、原動機付き二輪車モードでは、いくつかの道路区分は非常に狭く、自動車が走行するのはほとんど不可能であることがあり、それによって全体的な交通レベルが低下し、モペッドまたはスクータを介して走行する人についての走行速度が高くなる。逆に、高速道路または何らかのしきい値速度を超える制限速度を有する道路区分など、他のいくつかの道路区分上で二輪車を利用するのは非合法でありならびに/または危険である場合がある。
追加または代替として、いくつかの実装形態では、特定の車両タイプ(たとえば、拡張走行モードに対応する車両タイプ)に固有の速度予測値が、機械学習モデルを使用して生成されてもよい。このモデルは、「混合」車両タイプ追跡データ(たとえば、GPSデータ、または原動機付き二輪車に対応することももしくは対応しないこともある車両におけるモバイルコンピューティングデバイスからの他のデータ)に基づくフィーチャセット、および特定の車両タイプに固有の追跡データに基づくラベル(たとえば、GPSデータ、または原動機付き二輪車と呼ばれる車両におけるモバイルコンピューティングデバイスからの他のデータの比較的疎なセット)とともに、教師あり学習技法を使用して訓練されてもよい。フィーチャセットデータとラベルデータがどちらも、同じ道路区分について十分な(および場合によっては、同じ時間について十分な)の速度情報を含む場合、モデルは、特定の種類の道路区分について(および場合によっては、特定の時間について)、特定の車両タイプに対応する車両の速度が、その車両タイプに固有ではない集計速度とどのように異なるかを学習してもよい。機械学習モデルは、訓練された後、特定の道路区分についてのリアルタイム推定速度または予定速度(たとえば、「混合」車両タイプ速度)を入力として受け入れ、それらの道路区分に固有の、特定の車両タイプについての速度予測値を出力してもよい。これらのより正確な速度予測値は、たとえば、拡張走行モードについてのより良好なルート選択肢を提供し、ならびに/または拡張走行モードについてのより正確なETAを提供するために使用されてもよい。
拡張走行モードを検索するユーザに提供される他のフィーチャおよび/または機能は、グラフィカルユーザインターフェース(GUI)(たとえば、ユーザにルートを示す方法)、および/またはローカルデータベースもしくはリモートデータベース内の情報に選択的にアクセスしこの情報をGUIに関連して表示する方法により密に関係することがある。拡張走行モードに関連してナビゲーション要求が出されると、たとえば、最良の(たとえば、最速の)ルートを示す地図が、「ランドマーク」として有用である可能性が高いが、他の場合には現在のズームレベルでユーザに対して表示されることのないある関心対象点(POI)とともに提示されることがある。そのようなPOIに対応する情報をデータベースから(場合によっては、長距離通信ネットワークを介して)取り出し、そのような情報を地図上でユーザに対して提示するための決定は、POIがランドマークとして有用である可能性が高いかどうかを示す(データベースに記憶された)POIの特定の分野または属性に基づいて下されてもよい。たとえば、方向の正確な記憶および/または追従を容易にすることが示されているカテゴリに関連するPOI(たとえば、スタジアム、博物館、寺、および/または市場調査もしくはその他の手段を介して特定された任意の他の特定のカテゴリ)はランドマークとして見なされてもよい。代替として、1つまたは複数の他のカテゴリをランドマークステータスを示すものと見なすのではなく(またはそのように見なすことに加えて)、(たとえば、システム設計者によって、または何らかの自動的な手法で)あるPOIに専用の「ランドマークカテゴリ」が割り当てられてもよい。
別の例として、拡張走行モードに関連するナビゲーション要求が入力されたときに、最良のルートを示す地図は、示されるルートの各右左折(もしくは各々の大きい右左折など)またはその近くに専用のグラフィック(たとえば、右または左を指す矢印を含む円)とともに提示されてもよい。ユーザは、右左折グラフィックのうちのいずれかを(たとえば、指でタップして)選択して、その右左折を中心とする地図のズームイン領域、その右左折における通りの名前、ナビゲーション要求によって指定された目的地へのその右左折からの走行時間(たとえば、ETA)など、対応する右左折に関連するより多くの情報を見てもよい。いくつかの実施形態では、ユーザは、右左折情報を終了するか、もしくは別の右左折グラフィックを選択することによって、または左右(もしくは上下)にスワイプして次の右左折または前の右左折に移動することによって、ルート上の別の右左折に関する詳細情報を見てもよい。
例示的なシステム
図1は、拡張走行モードに関連するナビゲーションおよびルート検索技法が実施されることがある例示的なシステム10を示す。図1および様々な他の図は、拡張走行モードが原動機付き二輪車モード(たとえば、スクータ、モペッドなどの)である実装形態を示す(以下にこれらの図についてこの実装形態を参照しながら説明する)が、他の実装形態では拡張走行モードが異なる種類の車両および/または異なる種類の走行に対応することがある(たとえば、セミトレーラートラックモードなど)ことを理解されたい。
例示的なシステム10は、モバイルコンピューティングデバイス12(各々がそれぞれのユーザに対応する)と、地図サーバ14と、ネットワーク16とを含む。地図サーバ14は、モバイルコンピューティングデバイス12の各々から遠く離れており、ネットワーク16を介してモバイルコンピューティングデバイス12と通信可能に結合される。ネットワーク16は、1つもしくは複数のローカルエリアネットワーク(LAN)、メトロポリタンエリアネットワーク、および/またはワイドエリアネットワーク(WAN)など、有線通信ネットワークおよび/またはワイヤレス通信ネットワークの任意の適切な組合せを含んでもよい。単なる特定の一例として、ネットワーク16は、セルラーネットワーク、インターネット、およびサーバ側LANを含んでもよい。いくつかの実装形態では、地図サーバ14と通信するためにモバイルコンピューティングデバイス12のうちの1つ(たとえば、デバイス12A)によって使用されるネットワーク16における部分は、地図サーバ14と通信するためにモバイルコンピューティングデバイス12のうちの別のモバイルコンピューティングデバイス(たとえば、デバイス12B)によって使用されるネットワーク16における部分から全体的または部分的に分離されかつ独立していてもよい。
モバイルコンピューティングデバイス12の各々は、図1ではスマートフォンフォームファクタを有するように示されているが、有線通信機能および/またはワイヤレス通信機能を有する任意の携帯可能なコンピューティングデバイス(たとえば、スマートフォン、タブレット、スマートグラスまたはスマートウォッチなどのウエアラブルデバイス、車載ヘッドユニットコンピュータなど)であってもよい。他の実装形態では、モバイルコンピューティングデバイス12のうちの1つまたは複数の各々の構成要素および機能は、1人の運転者のスマートフォンおよびスマートウォッチなどの2つ以上のデバイスに分散される。
図1の例示的な実装形態では、モバイルコンピューティングデバイス12Aは、プロセッサ20と、メモリ22と、ユーザインターフェース24と、ネットワークインターフェース26とを含む。プロセッサ20は、単一のプロセッサ(たとえば、中央演算処理装置(CPU))であってもよく、またはプロセッサのセット(たとえば、複数のCPU、またはCPUおよびグラフィックス処理ユニット(GPU)など)を含んでもよい。メモリ22は、永続的メモリ構成要素(たとえば、ハードディスクおよび/またはソリッドステート)および/または非永続的メモリ構成要素を含む場合がある、コンピュータ可読ストレージユニットまたはユニット/デバイスの集合である。メモリ22は概して、様々なソフトウェアアプリケーションの命令を含む、様々な動作を実行するためにプロセッサ20上で実行可能な命令を記憶する。メモリ22は、そのようなアプリケーションによって生成されならびに/または使用されるデータを記憶してもよい。
ユーザインターフェース24は、ユーザが、少なくとも、視覚的出力を提示するためのディスプレイ30を含む、モバイルコンピューティングデバイス12Aと相互作用する(すなわち、モバイルコンピューティングデバイス12Aに入力を供給するとともにモバイルコンピューティングデバイス12Aの出力を認識する)のを可能にするように構成されたハードウェア、ファームウェア、および/またはソフトウェアを含む。ディスプレイ30は、表示機能と手動入力(タッチセンシング)機能の両方を有するタッチスクリーンであってもよく、またはユーザインターフェース24は、ユーザ入力を受け入れるための別個の機構(たとえば、関連する処理構成要素を有するキーボードおよび/またはマイクロフォン)を含んでもよい。ディスプレイ30は、任意の適切な種類の表示技術(たとえば、LCD、LED、OLEDなど)に準拠したハードウェア、ファームウェア、および/またはソフトウェアを含んでもよい。
ネットワークインターフェース26は、モバイルコンピューティングデバイス12Aがネットワーク16を介して地図サーバ14と電子データをワイヤレスに交換するのを可能にするように構成されたハードウェア、ファームウェア、および/またはソフトウェアを含む。たとえば、ネットワークインターフェース26は、セルラー通信トランシーバ、WiFiトランシーバ、および/または1つもしくは複数の他のワイヤレス通信技術用のトランシーバを含んでもよい。
図1の例示的な実装形態では、メモリ22は少なくとも地図/ナビゲーションアプリケーション32を記憶する。概して、地図/ナビゲーションアプリケーション32は、プロセッサ20によって実行され、ユーザインターフェース24に、ディスプレイ30上に表示されるGUIをユーザに対して提示させ、GUIは、ユーザが、地図サーバ14によって提供されるサービスにアクセスするのを可能にする。たとえば、地図/ナビゲーションアプリケーション32は、ユーザが出発地、目的地、および走行モードを指定するナビゲーション要求を入力するのを可能にし、ネットワークインターフェース26に要求をネットワーク16を介して地図サーバ14に送信させ、ネットワーク16およびネットワークインターフェース26を介して地図サーバ14から受信された応答地図/ルートデータ(たとえば、地図タイルデータ、ルートデータ、地図要素名/ラベル、POI情報など)を処理し、ディスプレイ30に受信された地図/ルートデータに基づいてユーザに対して(走行モードについての最良の/推奨されるルートを示す)デジタル地図を提示させてもよい。
地図/ナビゲーションアプリケーション32はまた、モバイルコンピューティングデバイス12Aのユーザが他の関連サービスを取得するのを可能にしてもよい。さらに、モバイルコンピューティングデバイス12Aは、モバイルコンピューティングデバイス12Aの測位を支援するための、衛星測位(たとえば、GPS)ユニットなどの、図1には示していない他のユニットを含んでもよい。
モバイルコンピューティングデバイス12Bおよび12Cの各々は、モバイルコンピューティングデバイス12Aと同じであっても、またはモバイルコンピューティングデバイス12Aと同様であってもよい。図1は、モバイルコンピューティングデバイス12A～12Cのみを示すが、地図サーバ14は、モバイルコンピューティングデバイス12A～12Cのうちの1つまたは複数と同様の任意の数の(たとえば、数万個または数十万個の)デバイスと任意の所与の時間に通信してもよいことを理解されたい。
地図サーバ14は、地図/ナビゲーションサービスプロバイダに関連付けられてもよく(たとえば、地図/ナビゲーションサービスプロバイダによって所有されならびに/または維持されてもよく)、ネットワークインターフェース40と、プロセッサ42と、メモリ44とを含む。地図サーバ14は、本明細書では「サーバ」と呼ばれるが、いくつかの実装形態では、同一位置に配置されるかまたは遠くに分散された複数のコンピューティングデバイスまたはシステムを含んでもよい。
ネットワークインターフェース40は、地図サーバ14がネットワーク16を介してモバイルコンピューティングデバイス12と電子データを交換するのを可能にするように構成されたハードウェア、ファームウェア、および/またはソフトウェアを含む。たとえば、ネットワークインターフェース40は、有線ルータまたはワイヤレスルータとモデムとを含んでもよい。プロセッサ42は、単一のプロセッサ(たとえば、CPU)であってもよく、またはプロセッサのセット(たとえば、複数のCPU、またはCPUおよびGPUなど)を含んでもよい。メモリ44は、永続的メモリ構成要素(たとえば、ハードディスクおよび/またはソリッドステート)および/または非永続的メモリ構成要素を含む場合がある、コンピュータ可読ストレージユニットもしくはデバイス、またはユニット/デバイスの集合である。メモリ44は、地図/ナビゲーションエンジン46およびルート検索エンジン48の命令を記憶し、これらの命令はプロセッサ42によって実行されてもよい。いくつかの実装形態では、地図/ナビゲーションエンジン46とルート検索エンジン48が統合されること、または地図/ナビゲーションエンジン46自体が2つの異なるエンジン(地図およびナビゲーション)として構成されることなどが行われる。
地図/ナビゲーションエンジン46およびルート検索エンジン48は概して、協働して、モバイルコンピューティングデバイス12などのクライアントデバイスに、地図/ナビゲーションアプリケーション32などのクライアントデバイスアプリケーションを介してアクセスできる地図/ナビゲーションサービスを提供するように構成される。たとえば、地図/ナビゲーションエンジン46は、地図/ナビゲーションアプリケーション32を介してモバイルコンピューティングデバイス12Aのユーザによって入力されたナビゲーション要求をネットワーク16を介して受信し、ナビゲーション要求によって指定された(または他の方法でナビゲーション要求に関連付けられた)出発地、目的地、および走行モードをルート検索エンジン48に転送してもよい。ルート検索エンジン48は、出発地から目的地までの最良の(たとえば、最速の)ルート、またはルートのセットを決定してもよい。ルートの判定は、以下でさらに説明するように、指定された走行モードに部分的に基づいてもよい。ルート検索エンジン48は次いで、判定されたルートを地図/ナビゲーションエンジン46に渡してもよく、地図/ナビゲーションエンジン46は、判定されたルートを含む地理的領域に対応する地図情報を取り出してもよい。地図情報(たとえば、道路、水域、および陸地部分を示すデータ、地名、POIの位置/名前など)は、地図データベース50から取り出されてもよい。判定されたルートを含む地理的領域内に位置するPOIに関するデータは、以下でさらに説明するように、指定された走行モードに部分的に基づいて選択的にアクセスされ/取り出されてもよい。地図/ナビゲーションエンジン46は次いで、ネットワークインターフェース40に、地図データベース50から取り出された地図情報を、地図/ナビゲーションエンジン46によって生成された任意のナビゲーションデータ(たとえば、右左折ごとのテキスト命令)とともに、ネットワーク16を介してモバイルコンピューティングデバイス12Aに送信させてもよい。地図データベース50は、1つまたは複数の異なるデータベースを備えてもよく、1つまたは複数のメモリ(たとえば、メモリ44および/または別のメモリ)において1つまたは複数の位置に記憶されてもよい。
図1の例示的な実装形態では、地図サーバ14は、拡張走行モードに固有のいくつかの特殊なフィーチャおよび/または機能をサポートする。拡張走行モードは、たとえば原動機付き二輪車(たとえば、スクータ、モペッドなど)などの特定の車両タイプに固有のモードであってもよい。地図サーバ14は、複数の異なる走行モード(たとえば、自動車、歩行、自転車、輸送)をサポートしてもよく、これらの走行モードのうちで拡張走行モードは唯一のユーザ選択可能なオプションである。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス12Aの地図/ナビゲーションアプリケーション32は、ディスプレイ30に、ユーザがナビゲーション要求を出すときに(たとえば、要求を入力する/送る前に走行モードを選択すること、または初期要求を送った後に新しい走行モードに変更することなどによって)特定の走行モードを選択するのを可能にするGUIを提示させてもよい。いくつかの実装形態では、ナビゲーション要求は、新しい走行モードがユーザによって手動で選択されるまでかつ手動で選択されない限り、デフォルトでは特定の走行モード(たとえば、自動車、または拡張走行モードなど)に関連付けられる。
上記で指摘したように、ルート検索エンジン48および地図/ナビゲーションエンジン46は、それぞれ、ルートを選択する際、またはルートおよび/または方向を地図上にどのように表示するかを判定する際に、選択された(またはデフォルトなどの)走行モードを利用してもよい。この目的のために、地図/ナビゲーションエンジン46は、拡張走行モード(ETM)地図/ナビゲーションユニット52を含んでもよく、ルート検索エンジン48はETMルート検索ユニット54を含んでもよい。図1にはそれぞれに異なるユニットとして示されているが、ETM地図/ナビゲーションユニット52およびETMルート検索ユニット54の機能/動作がそれぞれのエンジン46、48内の他のソフトウェアユニットと統合されてもよいことを理解されたい。
動作時には、ルート検索エンジン48が、モバイルコンピューティングデバイス12Aから受信されたナビゲーション要求が拡張走行モードに関連すると判定した場合、ETMルート検索ユニット54は、そのモードによる走行(たとえば、原動機付き二輪車を介した走行)に特に適合した1つまたは複数のルートを決定/特定してもよい。一実装形態では、ETMルート検索ユニット54は、潜在的なルートに沿った1つまたは複数の区分の種類またはカテゴリを分析することによって拡張走行モード要求についての1つまたは複数の最良の/推奨されるルート(たとえば、最速の道路、最も安全な道路、許可される道路など)を決定してもよい。たとえば、地図データベース50は、各道路区分の種類の指示を記憶してもよい。したがって、たとえば、ETMルート検索ユニット54は、1つの道路区分が4車線道路であり、一方、別の道路区分が路地であるなどと判定してもよい。ETMルート検索ユニット54は、この情報を使用して、拡張走行モードを介した走行についてどの道路タイプがより適切であるか、またはより適切でないかに基づいてルートを決定してもよい。拡張走行モードがたとえば原動機付き二輪車に対応する場合、ETMルート検索ユニット54は、自動車では走行できない道路区分(たとえば、路地)を優先してもよい。追加または代替として、ETMルート検索ユニット54は、拡張走行モードについて立ち入り禁止である道路区分を除外してもよく(たとえば、その走行モードに対応する車両は、その道路区分上での走行が法律で許可されていない場合)、または場合によっては拡張走行モードについては好ましくない(たとえば、道路区分上で走行するのが困難であるかまたは危険である場合)。
いくつかの実装形態では、ETMルート検索ユニット54は追加または代替として、拡張走行モードについて特定的に予測される走行時間に基づいてルートを決定し、走行時間は、拡張走行モードについて特定的に予想される道路区分速度に基づいてもよい。拡張走行モードについての走行時間および/または速度予測値は、単純な調整を施す(たとえば、自動車の運転に関連する時間または「混合」車両走行時間から10%を減じる)か、またはより複雑な調整を施す(たとえば、自動車または混合交通について、交通渋滞時の特定の道路タイプにのみ道路区分速度推定値に15%を加える)ことによって取得されてもよい。いくつかの実装形態では、走行時間および/または速度は、拡張走行モードについての速度を予測するように特定的に訓練されたモデルを使用して予測されてもよい。図1の実装形態では、たとえば、地図サーバ14は、そのような目的用のETM速度予測モデル60を含む。ETM速度予測モデル60は、フィーチャセット64と関連するラベル66とを含む訓練データベース62におけるデータを使用して訓練されてもよい。訓練データベース62は、1つまたは複数の異なるデータベースを備えてもよく、1つまたは複数のメモリ(たとえば、メモリ44および/または別のメモリ)における1つまたは複数の位置に記憶されてもよい。いくつかの実装形態によるETM速度予測モデル60の訓練および動作について、以下に図6に関連して説明する。訓練データベース62は、地図サーバ14と通信するように示されているが、ETM速度予測モデル60が代替として、異なるコンピューティングデバイスまたはシステムを使用して訓練されており、訓練(または反復訓練の初期ラウンド)が完了した後にのみメモリ44にロードされてもよいことを理解されたい。
ETMルート検索ユニット54が最良のルートまたは代替ルートの最良のセットを判定した後、ルートは地図/ナビゲーションエンジン46に渡されてもよい。この特定のシナリオでは、地図/ナビゲーションエンジン46は、ルート検索エンジン48と同様に、ナビゲーション要求に関連する走行モードが拡張走行モードであると判定してもよい。ETM地図/ナビゲーションユニット52は次いで、拡張走行モードに固有のフィーチャおよび/または機能を有するGUIをサポートするための地図/ナビゲーションデータを生成する。
たとえば、地図/ナビゲーションエンジン46は、ナビゲーション方向を正確に記憶しならびに/またはナビゲーション方向に正確に追従するうえで特に有用であることがわかっているかまたはそのように考えられる1つまたは複数のランドマークPOIを含む地図データを取り出してもよい。このことを実現するために、地図/ナビゲーションエンジン46はまず、たとえば、地図の適切な中心位置(緯度および経度など)および地図ズームレベルを選択することによって、判定されたルートを適切に(または完全に)示すのに必要な地図の範囲を決定してもよい。地図/ナビゲーションエンジン46は次いで、データベース50にアクセスし、その中心位置およびそのズームレベルにおける地図内に表された地理的領域内にPOIのどのサブセットがあるかを判定してもよい。ETM地図/ナビゲーションユニット52は、POIのそのサブセット内で、地図データベース50に記憶されたPOIカテゴリを分析し、それらのカテゴリをランドマークカテゴリ68の所定の(および場合によってはユーザ構成可能な)リストと比較してもよい。サブセット内の特定のPOIが、ランドマークカテゴリ68のリスト内にあるカテゴリを有する場合、ETM地図/ナビゲーションエンジンは、POIが特定のズームレベルで地図上に表示される可能性を高くさせる。たとえば、ランドマークPOIは、地図上にあらゆるズームレベルで示されることがある。代替として、ランドマークPOIについてのスコアが引き上げられてもよく、それによって、POIは、スコアが引き上げられない場合に出現するズームレベルよりも低いズームレベルで出現する。POIスコアは、POIの注目度、現在時刻など、1つまたは複数の他の因子に基づいてもよい。地図上に特定のPOIを示すためのしきい値スコアは、ズームレベルに基づいて異なってもよい(たとえば、ズームレベルが低くなるにつれてより高いスコアが必要とされる)。代替として、しきい値が固定されてもよく、ズームレベルが(たとえば、ズームレベルが高くなるにつれてスコアを高めることによって)スコアに影響を与えてもよい。例示的な1つのスコアリング方法について以下に図5を参照しながら説明する。
ランドマークカテゴリ68のリストは、ランドマーク(たとえば、鉄道の駅、博物館、寺など)に対応する様々なカテゴリのリストであってもよい。ランドマークカテゴリ68は、たとえば市場調査に基づいて決定されていてもよい。代替として、地図データベース50は、専用の「ランドマークカテゴリ」にどのPOIが関連付けられているかのインジケータを記憶してもよく、ETM地図/ナビゲーションユニット52は単に、サブセット内の各POIがその専用のカテゴリに関連付けられているかどうかを判定してもよい。
いくつかの実装形態では、ETM地図/ナビゲーションユニット52は追加または代替として、ユーザが、表示されたルートに沿った個々の右左折に関する情報への拡張アクセスを行うのを可能にする。ナビゲーション要求が拡張走行モードに関連付けられていると判定した後、ETM地図/ナビゲーションユニット52は、示されたルート内のすべての右左折(たとえば、右左折ごとのナビゲーション命令の生成済みセットに対応するすべての右左折)を特定してもよい。その後、ETM地図/ナビゲーションユニット52は、モバイルコンピューティングデバイス12AのGUIに特定された右左折の各々に専用のグラフィックスを示させるデータを生成してもよい。各グラフィックは、たとえば矢印を含む円または他の形状であってもよく、各矢印は、右左折の方向を示す。代替として、任意の他の適切な種類のグラフィックが使用されてもよい。各グラフィックは、GUI内に表示されると、(ETM地図/ナビゲーションユニット52によって)ルート内の対応する右左折の真上、またはその右左折に近接した位置に位置付けられてもよい。
いくつかの実装形態では、右左折グラフィックは対話型である。たとえば、ユーザは、対応する右左折に関するより詳細な情報にアクセスしその情報を見るために自分の指で特定の右左折グラフィックをタップしてもよい。右左折グラフィックをタップすると、GUIは、たとえば、対応する右左折を中心とするか、または対応する右左折を概ね中心とする地図のズームイン(「詳細」)図を表示することがある。詳細図に必要な地図データは、地図サーバ14にコマンドを中継することによってアクセスされてもよく、地図サーバ14は、地図データベース50から地図データを取り出してもよい。代替として、詳細図に必要な地図データは、早い時間にプリフェッチされモバイルコンピューティングデバイス12のメモリ22にロードされていてもよい。
右左折に関連する他の情報も詳細図内に表示されるか、または詳細図とともに表示されてもよい。たとえば、地図/ナビゲーションエンジン46またはルート検索エンジン48は、選択された右左折から目的地までの走行時間(たとえば、ETA)を判定してもよく、その時間が詳細図内に表示されるか、または詳細図とともに表示されてもよい。別の例として、右左折に関与する通りの名前が詳細図内に表示されてもよい。より一般的には、地図/ナビゲーションエンジン46は、右左折の位置および右左折を見るために使用されるズームレベルに基づいて、たとえば、最初に地図を表示しルート検索するのに使用されたのと同じアルゴリズムを使用して街路名、POI、および/または表示すべきその他の地図情報を決定してもよい。たとえば、拡張走行モードについては、ETM地図/ナビゲーションユニット52はこの場合も、右左折の詳細図を生成する際にランドマークPOIのスコアを引き上げてもよい。
右左折の詳細図は、ユーザとの他の対話をサポートしてもよい。たとえば、ユーザは、特定の方向に(自分の指で)スワイプして次の(または前の)右左折の詳細図に直接移動してもよい。場合によっては、ユーザは代替として、詳細図を終了して異なる右左折に対応する右左折グラフィックを選択してもよい。
他のGUI関連フィーチャおよび/または機能も、拡張走行モードの際に提示されるかまたは含められてよい。たとえば、(同じズームレベルでの他の走行モードと比較して)地図領域内にあるが、好ましいルートには含められないより少ない道路が表示されてもよい。他の例として、拡張走行モードに対応するグラフィック(たとえば、図案化された二輪車アイコン)を出発地に位置付けること、ならびに/またはユーザの現在位置および/もしくはいくつかの道路タイプ(たとえば、路地)を色分けすることなどが行われてもよい。拡張走行モードに関連する様々なフィーチャおよび機能について、上述のフィーチャおよび機能のうちのいくつかを含め、以下に図2Bおよび図3～図5の例示的な実装形態に関連して説明する。
次に、様々な実装形態によるシステム10の動作のそれぞれに異なる態様について、図2～図6を参照して説明する。詳細には、図2～図4は、図1のモバイルコンピューティングデバイス12Aのディスプレイ30によって提示されることがある様々なGUI(またはGUIビューポート)を示し、各GUIまたはGUIビューポートの内容は、地図/ナビゲーションアプリケーション32を実行する際にプロセッサ20によって生成される。
例示的なGUI
まず図2Aおよび図2Bを参照すると、GUIの例示的なビューポート100が2つのシナリオにおいて示されている。詳細には、図2Aは、拡張走行モード以外の走行モードに関連するナビゲーション要求が入力された状況に相当し、図2Bは、拡張走行モードに関連するナビゲーション要求が入力された状況に相当する。拡張走行モードがたとえば原動機付き二輪車モードである場合、図2Aは、ユーザが方向を要求し自動車モードを選択した(または自動車モードがデフォルト走行モードであった)ときのビューポート100を示すことがあり、図2Bは、ユーザがその後拡張走行モードを選択したときのビューポート100を示すことがある。
図2Aでは、ビューポート100はルート102を示す地図を含み、ルート102は、出発地104から目的地106まで(出発地104と目的地106はどちらもナビゲーション要求に指定されていてよい)の推奨される経路を表す。この例示的な実装形態では、ビューポート100はまた、予測走行時間108(ここでは20分)、ならびに一次推奨ルート102とは異なるように(たとえば、より目立たないように)陰影付けされならびに/または色付けされることがある「次善の」(たとえば、2番目に速い)推奨ルート110を含む。ルート102とルート110はどちらも、たとえば地図サーバ14のルート検索エンジン48によって生成されていてもよい。
これに対して、図2Bでは、ビューポート100は、異なる一次ルート122および異なる二次ルート124を示す図を含む。ただし、ルート122、124は、図2Aにおけるルート102、110と同じナビゲーション要求(たとえば、同じ出発地104および目的地106)に対応する。このことは、上記で図1を参照して説明し、以下で図6を参照してさらに説明するように、たとえば、地図サーバ14のETMルート検索ユニット54が地図データベース50内の道路タイプ情報にアクセスして拡張走行モードについての様々なルートを決定したこと、および/またはETMルート検索ユニット54が、(たとえば、ETM速度予測モデル60の出力に基づいて)様々な潜在的なルートについてのそれぞれに異なる速度(したがって、それぞれに異なる走行時間)を予測したことに起因する場合がある。一次ルート122について予測走行時間126も示されている。図を見るとわかるように、この例示的なシナリオでは、拡張走行モードはより短い予測走行時間を提示する。
この実装形態では、ビューポート100は、拡張走行モードに起因して他の点でも異なる。たとえば、出発地104(および/または現在のユーザ位置)は、拡張走行モードに対応するグラフィック(ここでは、原動機付き二輪車の図案化されたアイコン)によって表されている。別の例として、二次ルート124は、一次ルート122よりも目立たなくするように一次ルート122よりも小さい線幅で描かれてもよい。
別の例として、図2Bの地図は、ユーザの混乱および注意散漫を低減させるために図2Aの地図よりも実質的に少ない道路区分を示す。たとえば、地図サーバ14の地図/ナビゲーションエンジン46が、特定の道路区分を特定のズームレベルで示すかどうかを判定するためのスコア(たとえば、道路区分が走行される頻度および/または道路区分についての道路タイプなどに基づくスコア)を算出する場合、そのスコアは、拡張走行モードの場合、地図領域内にあるが、示唆されたルートに属しないあらゆる道路区分について低減されることがある。たとえば、ある道路区分を隠すことの決定が、(たとえば、地図データベース50内の道路区分情報にアクセスすることによって)図1のETM地図/ナビゲーションユニット52によって下されていてもよい。
さらに別の例では、図2Bの地図は、同じ(またはほぼ同じ)ズームレベルであるにもかかわらず、図2Aの地図にはないあるPOIを示す。詳細には、図示の実装形態およびシナリオでは、図2Bの地図は、ランドマークカテゴリ56のうちの少なくとも1つに含まれる(または専用のランドマークカテゴリに属する)ことが判定されているいくつかのPOI、すなわち、博物館132A、病院132B、およびスタジアム132Cを示す。POI 132A～132Cを示すことの決定は、たとえば上記で図1を参照しながら説明したように、ETM地図/ナビゲーションユニット52によって(たとえば、地図データベース50内のPOI情報にアクセスすることによって)下されていてもよい。
別の例として、図2Bの地図は、各右左折(または各々の大きい右左折、たとえば、1つの街路名から別の街路名への移動を必要とするかまたは合流を必要とする右左折など)において右左折グラフィック134を含む。この例示的な実装形態では、各右左折グラフィック134は、右左折(左折または右折)の概略的な方向を示す矢印を含む円である。他の実装形態では、他のグラフィックを使用すること、矢印を省略すること(または矢印が右左折形状をより厳密に示すこと)などが行われてもよい。上記で図1を参照しながら説明したように、ユーザは特定の右左折グラフィック134を指でタップし(または他の方法で選択し)てもよく、それに応答して、右左折位置において地図の詳細図が(ビューポート100に)提示され、かつ場合によっては他の情報(たとえば、その右左折から目的地106までの予測走行時間など)が提示されてもよい。各右左折グラフィック134およびユーザと右左折グラフィック134との対話は、たとえば、モバイルコンピューティングデバイス12Aの地図/ナビゲーションアプリケーション32によって生成され、地図サーバ14のETM地図/ナビゲーションユニット52によって、(たとえば、更新された要求をモバイルコンピューティングデバイス12Aから受信した後に地図データベース50内の道路区分情報にアクセスすることによって)詳細な右左折情報(たとえば、詳細図についての地図データ)が地図データベース50から取り出され、地図/ナビゲーションアプリケーション32に提供されてもよい。
他の実装形態では、拡張走行モードで、いくつかまたはすべての他のモードと比較してより多くの変更、より少ない変更、および/または異なる変更が見られることがある(またはユーザ対話処理がサポートされる)。
図3は、図2Aおよび図2Bのビューポート100が提示されることがある例示的なGUI 150を、具体的には拡張走行モードが選択されている図2Bのシナリオについて示す。図3を見るとわかるように、GUI 150は、ビューポート領域152(ビューポート100を含んでもよい)と、ナビゲーション要求についての出発地および目的地を入力し見るためのユーザインターフェース154と、ナビゲーション要求についての走行モードを選択し見るためのユーザインターフェース156とを含む。図示のシナリオでは、ユーザは拡張走行モード(ここでは、原動機付き二輪車モード)を選択しており、その場合、拡張走行モードはユーザインターフェース156内で強調表示される。代替として、拡張走行モードはデフォルト設定であってもよい。図示の実装形態では、利用可能な走行モードの各々について予測走行時間が示される。
GUI領域158は、一次ルートおよび/または選択されたルート(たとえば、図2Bにおけるルート122)についての予測走行時間、およびこの実装形態ではルートに関するテキスト記述子を示す。この実装形態およびシナリオでは、記述子(「近道を含む最速ルート」)は、一次ルートおよび/または選択されたルートが目的地までの最短走行時間を有することが予測されるルートであり、ルートが近道(単に拡張走行モードが選択されたことに起因して利用可能になる場合がある)を含むことを示す。別のユーザインターフェース160が、音声ナビゲーションモードおよび/または右左折ごとのナビゲーションモードを開始するための制御要素、ならびにたとえば他のルート情報にアクセスするためのメニューを構成してもよい。
図4は、図2Aおよび図2Bのビューポート100が提示されることがある別の例示的なGUI 170を、この場合も、拡張走行モードが選択されているかまたはデフォルト設定である図2Bの特定のシナリオについて示す。しかし、GUI 170は、ユーザが、すでに保存されているナビゲーション要求(ここでは、ユーザの帰宅に対応する出発地および目的地)を選択しているときに提示されてもよい。GUI 170では、ビューポート領域172はビューポート(たとえば、ビューポート100)を含み、領域174は、選択された、すでに保存されているナビゲーション要求のテキスト記述子および現在の走行モード(ここでは、拡張走行モード)を示すアイコンを含む。さらに、領域176は、最速ルート(たとえば、図2Bのルート122)に関する情報を示してもよく、領域178は、一般にユーザによって利用されるルートに関する情報、および関連情報(たとえば、交通情報、建設情報、および/または典型的な走行時間に対する変更を示す他の情報)を示してもよい。
ランドマークPOIをより目立たせるための例示的な技法
図5は、拡張走行モードの間にどのPOIを表面化する(すなわち、1つまたは複数の示唆されたルートを示す地図上に示す)かを決定するのに使用されてもよい例示的な採点技法200を示す。採点技法200は、たとえば図1の地図サーバ14内のETM地図/ナビゲーションユニット52によって実施されてもよい。図5の例示的なシナリオでは、POI 202のセットは、現在の中心位置およびズームレベルでの地図によって表される地理的領域内にあるPOIを表す。図5に示されるように、POI B、E、およびFは、ランドマークカテゴリ(たとえば、図1のランドマークカテゴリ68に含まれるカテゴリ)に関連付けられており、一方、POI A、C、D、G、およびHはランドマークカテゴリに関連付けられていない。POI B、E、およびFは、たとえば図2BのPOI 132A、132B、および132Cであってもよい。どのPOIがランドマークカテゴリに関連付けられているかの判定は、地図データベース50に記憶されているPOI固有データにアクセスし、場合によっては、地図データベース50内のランドマークカテゴリ68のリストにアクセスすることによって、ETM地図/ナビゲーションユニット52によって下されていてもよい。
スコア204は、(たとえば、ETM地図/ナビゲーションユニット52によって)POI 202の各々について判定される。各スコア204は、任意の適切な技法を使用して算出されていてもよい。たとえば、スコア204の各々は、POIについての検索クエリの頻度および/または任意の他の適切な因子に基づいて判定されていてもよい。拡張走行モードについて調整済みスコア206が特定的に算出され、調整済みスコア206は、ランドマークカテゴリが存在すること、またはランドマークカテゴリが存在しないことが考慮に入れられた後の採点を反映する。図5に示す実装形態では、スコア204は、単にランドマークカテゴリに含まれない任意のPOIについて10点を減じ、ランドマークカテゴリに含まれる任意のPOIについて20点を加えることによって調整される。他の実装形態では、ランドマークカテゴリに含まれないどのPOIについてもスコア204を調整しないか、またはより複雑なアルゴリズムを使用して調整済みスコア206の各々を判定することなどが行われてもよい。
対応するPOIをルートを示す地図上に表示すべきかどうかを判定するために調整済みスコア206の各々がしきい値と比較されてもよい。しきい値は、ズームレベルに応じて異なってもよい(たとえば、ズームレベルが低くなるほどしきい値が高くなる)。たとえば、現在のズームレベルについてのしきい値が50である場合、地図は、拡張走行モード(たとえば、原動機付き二輪車モード)の場合にPOI B、E、およびFを示すが、代替として異なる走行モード(たとえば、自動車モード)の場合はPOI B、E、およびHを示す。代替として、ズームレベル自体を使用してスコア204の各々を判定してもよく、しきい値はズームレベルとは無関係であってもよい(たとえば、固定される)。
車両タイプに固有の速度を予測するための例示的な機械学習モデル
図6は、訓練フェーズの間の例示的な機械学習モデル220を示す。機械学習モデル220は、原動機付き二輪車(モペッド、スクータなど)などの特定の車両タイプについての速度を予測するのに使用される。より具体的には、機械学習モデル220は、1つもしくは複数の他の車両タイプ(たとえば、自動車)と比較するか、または未知の車両タイプもしくは「混合」車両タイプと比較して、特定の車両タイプの速度関連運転挙動または特性を学習することを試みてもよい。図6は、機械学習モデル220が原動機付き二輪車速度を予測するように訓練される実装形態を示すが、他の実装形態も可能であることを理解されたい(たとえば、セミトレーラートラック速度、SUVなどのより具体的な自動車タイプについての速度)。たとえば、機械学習モデル220は、図1のETM速度予測モデル60として使用され、特定の車両タイプが拡張走行モードに対応する車両タイプであってもよい。
機械学習モデル220は、ニューラルネットワーク(たとえば、ラティスベースニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワーク)を含んでもよく、教師あり学習技法を使用して訓練されてもよい。たとえば、図6の実装形態では、機械学習モデル220は、フィーチャ222および対応するラベル224を使用して訓練される。たとえば、フィーチャ222は、図1のフィーチャセット64内のフィーチャを表してもよく、ラベル224は、図1のラベル66内のラベルを表してもよい。
フィーチャ222は、混合車両タイプ/未知の車両タイプについての混合追跡データ230を含む。混合追跡データ230は、様々な運転者のモバイルコンピューティングデバイス(たとえば、各々が図1のデバイス12Aに類似している)から収集されていてもよく、デバイス位置(たとえば、GPS位置)を対応するタイムスタンプとともに含む。混合追跡データ230はまた、各位置/タイムスタンプに関連する瞬間速度情報を含む。各時間における速度情報は、たとえば、GPSドップラーベース速度、ならびに/またはGPS位置およびタイムスタンプから算出された速度を含んでもよい。本明細書では「瞬間」速度と呼ばれるが、ある程度の平均化またはフィルタリングが使用されてもよいことが理解される。
混合追跡データ230は、非常に大きいデータセット(たとえば、様々な車両における数十万個のモバイルデバイスから得たデータを有する)であってもよく、時間Ti(以下でさらに参照される)ならびに他の時間における車両速度を示すデータを含む。混合追跡データ230は、交通パターンが異なる場合がある様々な時刻(たとえば、朝、昼間、午後、夕方、夜遅くなど)および/または曜日から得たデータを含んでもよい。少なくともいくつかのシナリオでは、混合追跡データ230は、機械学習モデル220が特定の道路区分上の「自由」速度、すなわち、交通量、悪天候条件などによって制限されない場合の車両の一般的な走行速度を判定するのを可能にするのに十分な情報を含んでもよい。自由速度は、たとえば法定制限速度を少なくともおおまかに示す。他の実装形態では、(たとえば、制限速度から判定され、または機械学習モデル220を訓練する前に混合追跡データ230を処理することによって判定される)自由速度は、フィーチャ222内の別個のフィーチャとして与えられる。
図6に示す実装形態では、フィーチャ222はまた、道路タイプ232および国234を含む。道路タイプ232は、混合追跡データ230における特定の位置/速度/時間がどの道路タイプに関連付けられるか(たとえば、2車線道路、4車線道路、脇道、路地など)を示してもよい。他の実装形態では、フィーチャ222は道路タイプを含まない。たとえば、機械学習モデル220は、様々な種類の道路間の違いを考慮に入れるうえで混合追跡データ230(たとえば、自由速度、車線変更を示す位置差分など)に固有の特性に依存してもよい。
国234は、混合追跡データ230内の特定の位置/速度/時間がどの国に関連付けられているかを示してもよい。そのような情報は、それぞれに異なる国において運転挙動(および/または走行条件、法律など)が異なるので機械学習モデル220に有用である場合がある。他の実装形態では、フィーチャ222は国232を含まない。たとえば、機械学習モデル220は、運転速度を予測する必要がある国による違いを学習するうえで混合追跡データ230によって指定される位置に依存してもよい。機械学習モデル220は、図6に示されていない他の適切な種類のフィーチャを含んでもよい(たとえば、各位置/速度/時間に対応する天候条件など)。
ラベル224は、原動機付き二輪車(「MTWV」)追跡データ236を含む。MTWV追跡データ236は、(たとえば、図1のデバイス12Aと同様な)さらに他の運転者のモバイルコンピューティングデバイスから収集されていてもよく、そのような運転者は(たとえば、ユーザ入力に基づいて、またはできるだけ様々なデータソースから推定することなどによって)原動機付き二輪車を運転していたことがわかっている。混合追跡データ230と同様に、MTWV追跡データ236は、デバイス位置(たとえば、GPS位置)、瞬間速度情報、および対応するタイムスタンプなどの情報を含んでもよい。混合追跡データ230と同様に、各時間における速度情報は、GPSドップラーベース速度、および/またはGPS位置およびタイムスタンプから算出された速度を含んでもよい。他の実装形態では、追跡データ236における速度情報は、追跡データ230における速度情報とは異なる種類の情報である。
MTWV追跡データ236は、(たとえば、数百人または数千人のみの運転者から得た)混合追跡データ230よりもずっと小さいデータセットであってもよく、混合追跡データ230と同様に、時間Ti(および場合によってはその他の時間であって、混合追跡データ230に表されるその他の時間と同じ時間とは限らないその他の時間)における車両速度を示すデータを含む。時間Tiは、様々な時刻および/または曜日から得た時間を含んでもよい。時間Tiは、瞬間的時点または時間窓を表してもよい。さらに、混合追跡データ230とMTWV追跡データ236との時間オーバーラップは必ずしも、追跡データの2つのセットにおけるタイムスタンプが互いに厳密に一致することを意味するとは限らない。
機械学習モデル220は、混合追跡データ230とMTWV追跡データ236との間の時間Tiの共通性と、それらの時間における位置の共通性とを利用し、原動機付き二輪車速度が特定の時刻および/または曜日における特定の道路区分タイプ(および/または固有の道路区分)上の混合速度または集計速度とどのように異なる傾向があるかを学習する。一例として、混合追跡データ230は、道路区分A上の混合交通が概して、時間窓Xの間に約25km/hで移動したこと、および道路区分A上の自由速度が約70km/hであることを示す場合がある。MTWV追跡データ236は、同じく道路区分A上で同じく時間窓Xの間(またはほぼ時間窓Xの間)に、1つまたは複数の原動機付き二輪車が35km/hから40km/hの間の速度で移動したことを示す場合がある。機械学習モデル220は、このフィーチャおよびラベル情報から、原動機付き二輪車が、道路区分Aと同じ自由速度を有する道路区分上で、時間窓Xと同様な時刻および/または曜日において、(たとえば、車の間を縫って走行することによって)一般交通よりも高速に移動する能力に関する何かを学習することがある。
訓練後、機械学習モデル220は、概してフィーチャ222に表された情報の種類に対応するリアルタイムデータを入力として受け入れてもよい。たとえば、特定の時刻および曜日における特定の道路区分上の一般交通/混合交通のリアルタイム速度が(たとえば、現在運転している人のモバイルコンピューティングデバイスから得たGPSデータに基づいて)測定または推定され、(場合によっては、道路タイプおよび/または国情報とともに)機械学習モデル220に供給される。機械学習モデル220は、それらの入力を処理して、その時刻および曜日における同じ道路区分上の原動機付き二輪車の予測速度を出力してもよい。上記で図1を参照しながら説明したように、機械学習モデル220によって出力された予測速度は、(たとえば、最速ルートを特定し推奨するために)ルート走行時間を推定すること、および/または所望の目的地までの予測走行時間を提示することなどの様々な目的に使用されてもよい。
ランドマーク援用ナビゲーションガイダンスを提供するための例示的な方法
データベース情報を選択的に利用することによってランドマーク援用ナビゲーションガイダンスを提供するための例示的な方法300について、次に図7を参照しながら説明する。方法300は、サーバまたは他のコンピューティングデバイスもしくはシステムの1つもしくは複数のプロセッサによって(たとえば、図1の地図サーバ14のプロセッサ42によって)、コンピュータ可読媒体上に記憶されたアプリケーションの命令(たとえば、図1のメモリ44に記憶された地図/ナビゲーションエンジン46および/またはルート検索エンジン48の命令)を実行する際に実施されてもよい。
ブロック302において、1つまたは複数のモバイルコンピューティングデバイスからナビゲーション要求が受信される。モバイルコンピューティングデバイスは、たとえば図1のモバイルコンピューティングデバイス12Aと同様であってもよい。各ナビゲーション要求は、それぞれの出発地、目的地、および走行モードに関連付けられてもよい。走行モードは、ルート情報が望まれる車両の種類(および/または移動手段)を示してもよい。たとえば、各ナビゲーション要求は、自動車モード、原動機付き二輪車モード、歩行モード、自転車モード、および輸送(たとえば、公共輸送)モードを含む群から選択された走行モードに関連付けられてもよい。ナビゲーション要求は、ウェブブラウザまたは専用のモバイルアプリケーション(たとえば、図1の地図/ナビゲーションアプリケーション32)を使用して、モバイルコンピューティングデバイスのユーザによって入力されていてもよい。
ブロック304において、ブロック302において受信された各ナビゲーション要求について、(対応するデジタル地図に示すべき)対応するルートが決定される。たとえば、ナビゲーション要求に対応する出発地、目的地、および走行モードに基づいて最速(であり、場合によっては、たとえば最も安全な)ルートが決定されてもよい。ルートは、たとえば、上記で図1のルート検索エンジン48に関連して説明した技法のいずれかを使用して決定されてもよい。たとえば、ルートの決定は、(たとえば、1つまたは複数の道路区分の分類を判定すること、および分類が第1の走行モードを介した走行に適切であるかどうかを判定すること、および/または第1の走行モードを介した走行が、任意の分類について禁止されているかどうかを判定することなどによって)ナビゲーション要求が第1の走行モードに関連付けられていることを考慮してもよい。別の例として、ルートの決定は、第1の走行モードに固有の予測走行時間(たとえば、図1のETM速度予測モデル60または図6の訓練済み機械学習モデル220によって生成された速度予測値を使用して算出された走行時間)を考慮してもよい。
ブロック306において、第1の走行モード(たとえば、拡張走行モード)に関連する(ブロック302において受信された)各ナビゲーション要求について、(1)データベース(たとえば、図1の地図データベース50)に記憶されたいくつかのPOIの中から(対応するデジタル地図に示すべき)対応するPOIが判定され、(2)対応するデジタル地図を、それぞれのモバイルコンピューティングデバイスのGUIを介して提示させる。第1の走行モードは、原動機付き二輪車などの特定の種類の車両に固有の走行モードであってもよい。
対応するPOIは、対応するデジタル地図のズームレベルに、およびPOIがランドマークカテゴリの所定のリストにおける1つまたは複数のカテゴリに関連付けられているかどうかに、少なくとも基づいて判定されてもよい。ランドマークカテゴリの「リスト」は、ナビゲーション用のランドマーク(たとえば、博物館、スタジアム、レストランなど)として有用であることを示すようにフラグ付けされた複数のカテゴリを有するリストであってもよく、または代替として、あるPOIに割り当てられた単一の専用ランドマークカテゴリのみを含んでもよい。POIは、少なくともズームレベルおよびランドマークカテゴリの有無を考慮する任意の適切な規則またはアルゴリズムを使用してブロック306において判定されてもよい。たとえば、上記で図5を参照しながら説明した技法と同様な採点技法が使用されてもよい。
たとえば、対応するPOIに関する情報をデータベースから取り出し、取り出された情報をワイヤレス通信ネットワーク(たとえば、図1のネットワーク16)を介してそれぞれのモバイルコンピューティングデバイスに送信することによって、対応するデジタル地図をGUIを介して提示させてもよい。デジタル地図は、GUIを介して提示されたときに、対応するルートに加えて、ブロック306において判定された対応するPOIを示す。
ブロック308において、代替として第2の、異なる走行モードに関連する(ブロック302において受信された)各ナビゲーション要求について、(1)データベースに記憶されたPOIの中から(対応するデジタル地図に示すべき)対応するPOIが判定され、(2)対応するデジタル地図を、それぞれのモバイルコンピューティングデバイスのGUIを介して提示させる。第2の走行モードは、たとえば、自動車などの特定の種類の車両に固有の走行モードであってもよく、または第1の走行モード以外の任意の走行モード(たとえば、自動車、歩行、自転車、または輸送)であってもよい。ブロック308は、対応するPOIが、各POIがランドマークカテゴリのリストにおける任意のカテゴリに関連付けられているかどうかとは無関係に判定されること以外は、ブロック306と同様であってもよい。
図7に示すブロックの順序が必ずしも方法300における様々な動作のタイミングを表すとは限らないことを理解されたい。たとえば、ブロック302、304、306、および308の動作は、少なくとも部分的に同時であってもよく、ブロック308は、ブロック306よりも前に開始してもよく、ブロック306は、ブロック308よりも後に終了してもよく、他のブロックについても同様である。
右左折固有のナビゲーションガイダンスを提供するための例示的な方法
右左折固有のナビゲーションガイダンスをモバイルコンピューティングデバイスのユーザに提供するための例示的な方法320について、次に図8を参照して説明する。方法320は、モバイルコンピューティングデバイスの1つまたは複数のプロセッサ(たとえば、図1におけるモバイルコンピューティングデバイス12Aのプロセッサ20)によって、コンピュータ可読媒体上に記憶されたアプリケーションの命令(たとえば、図1のメモリ22に記憶された地図/ナビゲーションアプリケーション32の命令)を実行する際に実施されてもよい。
ブロック322において、モバイルコンピューティングデバイスのGUIによって提供されるビューポート内にデジタル地図が提示され、地図は、ルートを示し、かつルートに沿った1つまたは複数の右左折の各々について、右左折グラフィックを示す。GUIは、たとえば図1におけるモバイルコンピューティングデバイス12Aのディスプレイ30上に提示されてもよい。各右左折グラフィックは、それぞれの右左折に対応する経路の部分を示すデジタル地図の領域に位置する。右左折グラフィックは、たとえば、(たとえば、図2Bに示すように)右左折の真上に重畳されるか、または右左折に接触するかもしくは右左折からわずかに離れた地図上の位置に重畳されてもよい。右左折グラフィックは任意の適切なサイズ、色、形状などであってもよい。たとえば、右左折グラフィックは、図2Bに示すようにそれぞれの右左折の概略的な方向に対応する矢印を含む円であってもよい。
ブロック324において、右左折のうちの第1の右左折に対応する右左折グラフィックの(たとえば、GUIを介して行われた)ユーザ選択が検出される(ただし、必ずしも第1の右左折シーケンス/初期右左折シーケンス通りとは限らない)。たとえば、ユーザ選択はタッチスクリーンディスプレイ上のフィンガータップであってもよい。
ブロック326において、ブロック324において右左折グラフィックのユーザ選択を検出したことに応答して、第1の(すなわち、選択された)右左折の詳細図がGUIを介して提示される。詳細図は、デジタル地図のズームイン部分を含み、ズームイン部分は第1の右左折のグラフィック表現を含む。いくつかの実装形態では、方法320は、ブロック326の前に、リモートデータベース(たとえば、図1の地図データベース50)からの詳細図を表すデータを取り込むことを含む。代替として、データは、(たとえば、ユーザが右左折グラフィックをすでに選択している場合、またはすべての右左折の詳細図についてのデータが、ユーザが任意の右左折グラフィックを選択する前にダウンロードされた場合に)ローカルメモリから取り出されてもよい。
詳細図は、街路名、POI(たとえば、方法300に従って提示されたランドマークPOIを含む)などの他の情報を含んでもよい。別の例として、方法320は、(たとえば、ETM速度予想60、機械学習モデル220、および/または後述の方法340を使用して)ルートの第1の右左折から目的地までの予測走行時間を判定することを含んでもよく、詳細図は、その予測時間を含んでもよい。
いくつかの実装形態では、方法320は、ブロック326よりも後に、ユーザの指による(たとえば、GUI上の)スワイプを検出したことに応答して生じる追加のブロックを含んでもよく、第1の右左折の直後または直前の第2の右左折の詳細図が(たとえば、元の詳細図の代わりに)GUIを介してユーザに提示される。新しい詳細図は、デジタル地図の異なるズームイン部分を含み、この部分は、第2の右左折のグラフィック表現(および場合によっては、第2の右左折から目的地までの走行時間など)を含む。
追加または代替として、方法320は、ルート目的地および出発地を指定するナビゲーション要求が第1の走行モード(たとえば、上記で前の方の図を参照しながら説明したような、拡張走行モード)に関連付けられていると判定される追加のブロックを含んでもよい。この実装形態では、右左折グラフィックは、ナビゲーション要求が第1の走行モードに関連付けられていると判定されたことに応答してデジタル地図に含められてもよい。走行モードを明示的に示すグラフィックもデジタル地図に(たとえば、出発地またはユーザの現在位置などに)含められてよい。
追加または代替として、方法320は、ブロック322よりも前に生じる第1の追加のブロックであって、ナビゲーション要求がモバイルコンピューティングデバイスからリモートサーバに送信され、ナビゲーション要求がルート出発地および目的地を指定する、第1の追加のブロックと、ナビゲーション要求に応答して、デジタル地図の少なくとも一部を表すデータがリモートサーバから受信される第2の追加のブロックとを含んでもよい。また、この実装形態では、方法320は、ナビゲーション要求の送信よりも前に生じる第3の追加のブロックであって、ナビゲーション要求が、ルート出発地および目的地のユーザ指示に基づいて生成される、第3の追加のブロックを含んでもよい。
特定の車両タイプについての速度を予測するための例示的な方法
特定の種類の車両についての速度を予測するための例示的な方法340について、次に図9を参照しながら説明する。方法340は、コンピューティングデバイスまたはシステムの1つもしくは複数のプロセッサによって、コンピュータ可読媒体上に記憶されたアプリケーションの命令(たとえば、図1のメモリ44に記憶された命令)を実行する際に実施されてもよい。いくつかの実装形態では、方法340を実行するコンピューティングシステムは、いくつかの異なる(たとえば、遠く離れて配置された)サブシステムを含んでもよい。たとえば、ブロック342～346は、第1の位置における第1のコンピュータシステムによって実行されてもよく、一方、ブロック348および350は、第2の位置における第2のコンピュータシステムによって実行されてもよい(または場合によっては、ブロック350を第3の位置における第3のコンピュータシステムによって実行することなどが行われてもよい)。
ブロック342において、複数の時間において複数の道路区分上で走行する間に、第1の複数の車両の個々の速度を示す追跡データ(「第1の追跡データ」)が(たとえば、運転するユーザのモバイルコンピューティングデバイスから、または後続の処理の後に)受信される。第1の複数の車両は、混合タイプ/未知のタイプ(たとえば、自動車、トラック、モペッドなど)であってもよい。しかし、他の実装形態では、第1の複数の車両は、既知のタイプまたは一連のタイプ(たとえば、自動車およびトラックのみ)である。
ブロック344において、同じ複数の時間において同じ複数の道路区分上で走行する間に、第2の複数の車両の個々の速度を示す追跡データ(「第2の追跡データ」)も(運転するユーザのモバイルコンピューティングデバイスから、または後続の処理の後に)受信される。しかし、第2の複数の車両は、モデルが速度を予測するように訓練される特定の車両タイプ(たとえば、原動機付き二輪車)に対応する。
第1および第2の追跡データは、GPSドップラー速度、GPS位置およびタイムスタンプから導出された速度、ならびに/または1つまたは複数の他の方法で導出された速度を含んでもよい。第1の追跡データは、第2の追跡データよりもずっと大きいデータセットであってもよく、また、第2の追跡データに反映されない他の時間において同じ道路区分上を走行する車両の個々の速度を示してもよい。
ブロック346において、機械学習モデルが特定の車両タイプについての速度を予測するように訓練される。モデル(たとえば、ラティスニューラルネットワークまたは他の適切なニューラルネットワークを含む)は、第1の追跡データによって示される個々の速度に基づくフィーチャセットならびに第2の追跡データによって示される個々の速度に基づくラベルを使用して訓練されてもよい。モデルは、第1の追跡データに含まれる大量の「履歴」データを使用して、第1の追跡データと第2の追跡データの両方において表される道路区分に関してさらに学習してもよい。たとえば、モデルは、たとえば道路区分上の最高速度(異常値を除く)を見ることによって、それらの道路区分についての自由速度を学習してもよい。代替として、方法340は、第1の追跡データが道路区分の自由速度を判定するように前処理され、次いで、自由速度がフィーチャセットにおける追加のフィーチャとして使用される追加のブロックを含んでもよい。いずれの場合も、モデルは、同じ道路区分上、同じ時間において、このような道路区分に関する自由速度を考慮して、第2の追跡データによって表される車両タイプの車両の速度が第1の追跡データによって表される車両タイプの速度とどのように異なるかを観測し学習してもよい。
ブロック348において、訓練モデルを使用して、少なくとも、第1の道路区分上を走行する1つまたは複数の他の車両に対応するリアルタイム速度推定値を処理することによって、特定の道路区分(「第1の道路区分」)上の特定の車両タイプ(「第1の車両」)に対応する特定の車両の速度が予測される。リアルタイム速度推定値は、たとえば、第1の道路区分上を現在走行中の車両(たとえば、自動車)のモバイルコンピューティングデバイスによって与えられるGPS導出速度から算出された平均(または幾何平均など)速度であってもよい。代替として、リアルタイム速度推定値は、別の適切な方法で(たとえば、第1の道路区分に関連する「スマート」インフラストラクチャによって提供されるデータに基づいて)判定されてもよい。
ブロック350において、ブロック348において予測された速度(および場合によっては同じルートに沿った他の道路区分に対応する1つまたは複数の他の予測速度)を使用して予測走行時間および/または推奨ルートがユーザに(たとえば、第1の車両の運転者に)提示される。ブロック350は、たとえば、ナビゲーション要求を出したユーザのモバイルコンピューティングデバイスに予測走行時間および/または推奨ルートを送信することを含んでもよい。
一実装形態では、方法340は、上記でブロック342および344に関連して説明した道路区分に関連する道路タイプを示す道路タイプデータが受信される追加のブロックを含む。この実装形態では、ブロック346において使用されたフィーチャセットは、道路タイプデータによって示される道路タイプをさらに含んでもよく、ブロック348は、モデルを使用してリアルタイム速度推定値だけでなく、第1の道路区分に対応する道路タイプの指示も処理することを含んでもよい。
別の実装形態では、方法340は、上記でブロック342および344に関連して説明した道路区分に関連する国を示す国データが受信される追加のブロックを含む。この実装形態では、ブロック346において使用されるフィーチャセットは、国データによって指示される国をさらに含んでもよく、ブロック348は、モデルを使用してリアルタイム速度推定値だけでなく、第1の道路区分に対応する国の指示も処理することを含んでもよい。
さらに別の実装形態では、方法340は、特定のモバイルコンピューティングデバイスからナビゲーション要求を受信することを含み、ナビゲーション要求は、特定の走行モード(たとえば、上述のような拡張走行モード)を指定してもよい。この実装形態では、ブロック348は、そのモバイルコンピューティングデバイスからナビゲーション要求を受信したことに応答して生じてもよい。
他の考慮事項
以下の追加的な考慮事項が上記の説明に適用される。本明細書全体にわたって、複数の例が、単一の例として説明した構成要素、動作、または構造を実施してもよい。1つまたは複数の方法の個々の動作について別個の動作として図示し説明したが、個々の動作のうちの1つまたは複数が同時に実行されてもよく、これらの動作を例示された順序で実行する必要はない。例示的な構成において別個の構成要素として提示された構造および機能は、組み合わされた構造または構成要素として実装されてもよい。同様に、単一の構成要素として提示された構造および機能は別個の構成要素として実装されてもよい。これらの変形例、修正例、追加例、および改良例およびその他の変形例、修正例、追加例、および改良例は、本開示の主題の範囲内である。
特に明記しない限り、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「判定する」、「提示する」、「表示する」などの語を使用した本明細書の説明は、1つまたは複数のメモリ(たとえば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、またはそれらの組合せ)、レジスタ、または情報を受信、記憶、送信、もしくは表示する他の機械構成要素内の物理(たとえば、電子、磁気、または光学)量として表されるデータを操作または変換する機械(たとえば、コンピュータ)の動作または処理を指してもよい。
本開示で使用される「一実装形態」または「実装形態」のあらゆる参照は、実装形態に関連して説明した特定の要素、特徴、構造、または特性が少なくとも1つの実装形態または実施形態に含まれることを意味する。本明細書内の様々な箇所に「一実装形態では」という句が出現するが、必ずしもすべてが同じ実装形態を指すとは限らない。
本開示では、「備える(comprises)」、「備えている(comprising)」、「含む(includes)」、「含んでいる(including)」、「有する(has)」、「有している(having)」、またはそれらのあらゆる他の変化形は、非排他的な包含が意図されるものである。たとえば、列挙された要素を備えるプロセス、方法、物品、または装置は、必ずしもそれらの要素に限定されず、明示的に列挙されない他の要素またはそのようなプロセス、方法、物品、もしくは装置に固有の要素を含んでもよい。さらに、明示的な断りがない限り、「または」は包含的な「または」を指し、排他的な「または」を指すものではない。たとえば、条件AまたはBは以下のいずれか1つによって満たされる。Aが真であり(または存在し)、Bが偽である(または存在しない)。Aが偽であり(または存在せず)、Bが真である(または存在する)。AとBの両方が真である(または存在する)。
当業者は、本開示を読んだときに、本開示における原則によってルート検索および/またはナビゲーション関連フィーチャおよび/または機能を提供するためのさらなる代替構造設計および機能設計が認識されよう。したがって、特定の実施形態および適用例について図示し説明したが、開示された実施形態が本開示で開示された厳密な構成および構成要素に限定されないことを理解されたい。当業者には明らかな様々な修正、変更、および変形は、添付の特許請求の範囲に定義された趣旨および範囲から逸脱せずに、本開示で開示された方法および装置の構成、動作、および詳細に対して施されてもよい。
10 システム
12、12A、12B、12C モバイルコンピューティングデバイス
14 地図サーバ
16 ネットワーク
20 プロセッサ
22 メモリ
24 ユーザインターフェース
26 ネットワークインターフェース
30 ディスプレイ
32 地図/ナビゲーションアプリケーション
40 ネットワークインターフェース
42 プロセッサ
44 メモリ
46 地図/ナビゲーションエンジン
48 ルート検索エンジン
50 地図データベース
52 ETM地図/ナビゲーションユニット
54 ETMルート検索ユニット
60 ETM速度予測モデル
62 訓練データベース
64 フィーチャセット
66 ラベル
68 ランドマークカテゴリ
100 ビューポート
102 ルート
104 出発地
106 目的地
108 予測走行時間
110 推奨ルート
122 一次ルート
124 二次ルート
126 予測走行時間
132A 博物館
132B 病院
132C スタジアム
134 右左折グラフィック
150 GUI
152 ビューポート領域
154 ユーザインターフェース
156 ユーザインターフェース
158 GUI領域
160 ユーザインターフェース
170 GUI
172 ビューポート領域
174、176、178 領域
200 採点技法
202 POI
204 スコア
206 調整済みスコア
220 機械学習モデル
222 フィーチャ
224 ラベル
230 混合追跡データ
232 道路タイプ
234 国
236 MTWV追跡データ
300、320、340 方法
302、304、306、308、322、324、326、342、344、346、348、350 ブロック

Claims (14)

  1. データベース情報を選択的に利用することによってランドマーク援用ナビゲーションガイダンスを提供するためにコンピュータにより実行される方法であって、
    1つまたは複数のモバイルコンピューティングデバイスから複数のナビゲーション要求を受信するステップと、
    前記複数のナビゲーション要求の各ナビゲーション要求について、複数のデジタル地図のうちの対応するデジタル地図に示すべき対応するルートを決定するステップと、
    特定の車両タイプに固有の第1の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    データベースに記憶された複数の関心対象点の中から、前記対応するデジタル地図に示すべき対応する関心対象点を決定するステップであって、前記対応する関心対象点の各々は、1つまたは複数のカテゴリと前記データベースにおいて関連付けられ、前記対応する関心対象点の決定が、前記対応する関心対象点に関連する1つまたは複数のカテゴリがランドマークカテゴリの所定のリストに含まれるか否かに少なくとも基づく、ステップと、
    前記モバイルコンピューティングデバイスの各々のグラフィカルユーザインターフェースを介して前記対応するデジタル地図が提示されるステップであって、前記対応するデジタル地図が前記対応するルートおよび前記対応する関心対象点を示す、ステップと、
    前記第1の走行モードとは異なる第2の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    前記対応する関心対象点が、前記ランドマークカテゴリの所定のリストに含まれる任意のカテゴリと関連するか否かとは無関係に、前記データベースに記憶された前記複数の関心対象点から、前記対応するデジタル地図に示すべき対応する関心対象点を決定するステップと、
    前記モバイルコンピューティングデバイスの各々のグラフィカルユーザインターフェースを介して前記対応するデジタル地図が提示されるステップであって、前記対応するデジタル地図が前記対応するルートおよび前記対応する関心対象点を示す、ステップと
    を含む、方法。
  2. 前記特定の車両タイプが、原動機付き二輪車である、請求項1に記載の方法。
  3. 前記第1の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    前記対応する関心対象点を決定するステップが、
    (i)前記複数の関心対象点に対するスコアを決定するステップであって、前記スコアの各々は、前記関心対象点の各々が、前記ランドマークカテゴリの所定のリストに含まれる1つまたは複数のカテゴリに関連するか否かに少なくとも基づく、ステップと、
    (ii)前記対応するデジタル地図のズームレベルと前記決定されたスコアとに基づき前記対応する関心対象点を選択するステップと
    を含む、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記対応する関心対象点を選択するステップが、
    前記ズームレベルに基づいてしきい値スコアを決定するステップと、
    前記決定されたスコアの各々が前記しきい値スコアを超えるか否かを決定するステップと
    を含む、請求項3に記載の方法。
  5. 前記複数のナビゲーション要求の少なくとも1つのナビゲーション要求について、
    対応するルートを決定するステップが、前記第1の走行モードに固有のルートを決定するステップを含む、請求項1から4のうちのいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記第1の走行モードに固有のルートを決定するステップが、
    1つまたは複数の道路区分の分類を決定するステップと、
    前記1つまたは複数の分類が前記第1の走行モードによる走行に適切であるか否か決定するステップと
    を含む、請求項5に記載の方法。
  7. 前記第1の走行モードに固有のルートを決定するステップが、
    1つまたは複数の道路区分の分類を決定するステップと、
    前記第1の走行モードによる走行が前記1つまたは複数の分類に対して禁止されているか否かを決定するステップと
    を含む、請求項5に記載の方法。
  8. 前記複数のナビゲーション要求のうちの少なくとも1つのナビゲーション要求について、
    対応するルートを決定するステップが、前記第1の走行モードに固有の走行時間を予測するステップを含む、請求項1から7のうちのいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記第1の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    前記対応する関心対象点を決定するステップが、
    (i)対応する関心対象点に関連する1つまたは複数のカテゴリを決定するステップと、
    (ii)前記対応する関心対象点に関連する前記1つまたは複数のカテゴリが前記ランドマークカテゴリの所定のリストに含まれるか否かを決定するステップと
    を含む、請求項1から8のうちのいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記第1の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    前記対応する関心対象点を決定するステップが、各対応する関心対象点について、
    (i)前記対応する関心対象点に関連する1つまたは複数のカテゴリを決定するステップと、
    (ii)前記対応する関心対象点に関連する前記1つまたは複数のカテゴリのいずれかが専用ランドマークカテゴリであるか否かを決定するステップと
    を含む、請求項1から9のうちのいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記第1の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、および前記第2の走行モードに関連する前記ナビゲーション要求の各々について、
    前記モバイルコンピューティングデバイスの1つのグラフィカルユーザインターフェースを介して前記対応するデジタル地図が提示されるステップが、
    (i)前記データベースから前記対応する関心対象点に関する情報を取り出すステップと、
    (ii)ワイヤレス通信ネットワークを介して前記モバイルコンピューティングデバイスの
    各々に、前記対応する関心対象点に関する前記取り出した情報を送信するステップと
    を含む、請求項1から10のうちのいずれか一項に記載の方法。
  12. 請求項1から11のうちのいずれか一項に記載の方法を実行するように適合された1つまたは複数のサーバ。
  13. 請求項12に記載の1つまたは複数のサーバに、請求項1から11のうちのいずれか一項に記載の方法を実行させる複数の命令を含む、コンピュータプログラム。
  14. 請求項13に記載のコンピュータプログラムを記録するコンピュータ可読記録媒体。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11441918B2 (en) * 2017-12-05 2022-09-13 Google Llc Machine learning model for predicting speed based on vehicle type
JP6974505B2 (ja) 2017-12-05 2021-12-01 グーグル エルエルシーGoogle LLC ランドマーク援用ナビゲーション
CN110832478B (zh) * 2018-06-04 2023-09-26 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 用于按需服务的系统和方法
US10990615B2 (en) * 2018-06-27 2021-04-27 Uber Technologies, Inc. Visual search system for finding trip destination
CN113906438A (zh) * 2019-06-03 2022-01-07 三星电子株式会社 用于对象标识的电子设备及其控制方法
US20220034667A1 (en) * 2020-07-30 2022-02-03 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for estimating a time-of-arrival at a destination

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000131085A (ja) 1998-10-26 2000-05-12 Denso Corp 経路設定装置及びナビゲーション装置
JP2012189371A (ja) 2011-03-09 2012-10-04 Mic Ware:Kk ナビゲーション装置、撮影制御方法、及びプログラム
JP2013003048A (ja) 2011-06-20 2013-01-07 Sony Corp 経路探索装置、経路探索方法、及びプログラム
JP2014016248A (ja) 2012-07-09 2014-01-30 Navitime Japan Co Ltd ナビゲーションシステム、サーバ装置、ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、および、プログラム
JP2017156092A (ja) 2016-02-29 2017-09-07 株式会社 ミックウェア 地図情報処理装置、地図情報処理方法およびプログラム

Family Cites Families (102)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5544060A (en) 1991-10-16 1996-08-06 Zexel Usa Corporation Vehicle mounted navigation system with preview function
JPH0765288A (ja) 1993-08-23 1995-03-10 Sumitomo Electric Ind Ltd 旅行時間表示装置
JPH0875495A (ja) 1994-08-31 1996-03-22 Aqueous Res:Kk 案内装置
JPH10153449A (ja) 1996-09-30 1998-06-09 Aisin Aw Co Ltd 車両用ナビゲーション装置及び記憶媒体
JP3876463B2 (ja) 1996-11-18 2007-01-31 ソニー株式会社 地図情報提供装置及び方法
JP2001280992A (ja) * 2000-03-29 2001-10-10 Hitachi Ltd 地理情報出力システム
JP2001296134A (ja) 2000-04-14 2001-10-26 Mitsubishi Electric Corp 地図情報表示装置
US6317686B1 (en) 2000-07-21 2001-11-13 Bin Ran Method of providing travel time
JP2002286476A (ja) 2001-03-26 2002-10-03 Fujitsu Ten Ltd ナビゲーション装置
JP2002333337A (ja) 2001-05-10 2002-11-22 Mazda Motor Corp 情報案内方法
JP3907994B2 (ja) 2001-10-12 2007-04-18 アルパイン株式会社 誘導経路探索方法及びナビゲーション装置
GB0220062D0 (en) 2002-08-29 2002-10-09 Itis Holdings Plc Traffic scheduling system
US7480546B2 (en) 2004-05-12 2009-01-20 General Motors Corporation System and method for providing language translation in a vehicle telematics device
US7856315B2 (en) 2004-10-01 2010-12-21 Telecommunication Systems, Inc. Method and system for enabling an off board navigation solution
EP1681538A1 (en) * 2005-01-18 2006-07-19 Harman Becker Automotive Systems (Becker Division) GmbH Junction view with 3-dimensional landmarks for a navigation system for a vehicle
WO2006085740A1 (en) 2005-02-11 2006-08-17 Tomtom International B.V. Method and device for navigation
JP2007085989A (ja) 2005-09-26 2007-04-05 Xanavi Informatics Corp ナビゲーション装置
US7689355B2 (en) * 2006-05-04 2010-03-30 International Business Machines Corporation Method and process for enabling advertising via landmark based directions
JP4776476B2 (ja) 2006-09-01 2011-09-21 アルパイン株式会社 ナビゲーション装置および交差点拡大図の描画方法
WO2008072412A1 (ja) 2006-12-11 2008-06-19 Mitsubishi Electric Corporation ナビゲーション装置
JP4930191B2 (ja) 2007-05-28 2012-05-16 船井電機株式会社 ナビゲーション装置
JP5014085B2 (ja) 2007-11-26 2012-08-29 アルパイン株式会社 交差点案内方法及び交差点案内装置
KR100991669B1 (ko) 2008-05-28 2010-11-04 삼성전자주식회사 휴대 단말기의 경로 검색 방법
US8208941B2 (en) 2008-10-02 2012-06-26 Nokia Corporation Method, apparatus, and computer program product for providing access to a media item based at least in part on a route
KR20110069053A (ko) 2008-10-07 2011-06-22 톰톰 인터내셔날 비.브이. 경로 미리보기
JP2010122093A (ja) 2008-11-20 2010-06-03 Alpine Electronics Inc 携帯用ナビゲーション装置及びその経路探索方法
JP5108747B2 (ja) 2008-12-26 2012-12-26 富士フイルム株式会社 情報表示装置、方法およびプログラム
WO2010081837A1 (en) 2009-01-16 2010-07-22 Tele Atlas B.V. Method for creating speed profiles for digital maps
US8730059B2 (en) 2009-11-24 2014-05-20 International Business Machines Corporation Optimizing traffic speeds to minimize traffic pulses in an intelligent traffic system
JP5985788B2 (ja) 2009-12-28 2016-09-06 ソニー株式会社 情報処理装置
US9157745B2 (en) * 2010-01-14 2015-10-13 Qualcomm Incorporated Scalable routing for mobile station navigation with location context identifier
US8699991B2 (en) * 2010-01-20 2014-04-15 Nokia Corporation Method and apparatus for customizing map presentations based on mode of transport
JP2011210188A (ja) 2010-03-30 2011-10-20 Sony Corp 画像処理装置、画像表示方法、画像表示プログラム、および画像表示プログラムを記録した記録媒体
US8640020B2 (en) 2010-06-02 2014-01-28 Microsoft Corporation Adjustable and progressive mobile device street view
US8639426B2 (en) 2010-07-15 2014-01-28 George C Dedes GPS/IMU/video/radar absolute/relative positioning communication/computation sensor platform for automotive safety applications
US9746336B2 (en) * 2010-09-13 2017-08-29 Tomtom Navigation B.V. Navigation device and method
US20120161986A1 (en) 2010-12-27 2012-06-28 Eyal Amir Providing guidance for locating street parking
US9291713B2 (en) 2011-03-31 2016-03-22 Strava, Inc. Providing real-time segment performance information
EP2533229A1 (en) 2011-06-09 2012-12-12 Research In Motion Limited Map magnifier
CN102954795B (zh) 2011-08-19 2015-12-02 比亚迪股份有限公司 路口放大图的绘制方法及装置
ITTO20110850A1 (it) 2011-09-23 2013-03-24 Sisvel Technology Srl Metodo per gestire una mappa di un dispositivo di navigazione personale e relativo dispositivo
US9507801B2 (en) 2011-10-04 2016-11-29 Google Inc. Enforcing category diversity
US20150177013A1 (en) 2011-10-18 2015-06-25 Google Inc. System and method for determining a mode of travel
US8963962B2 (en) 2012-03-06 2015-02-24 Apple Inc. Display of multiple images
JP5846605B2 (ja) 2012-03-26 2016-01-20 本田技研工業株式会社 自動二輪車用ナビゲーション装置
US8775068B2 (en) 2012-05-29 2014-07-08 Apple Inc. System and method for navigation guidance with destination-biased route display
US9222787B2 (en) 2012-06-05 2015-12-29 Apple Inc. System and method for acquiring map portions based on expected signal strength of route segments
US9182243B2 (en) 2012-06-05 2015-11-10 Apple Inc. Navigation application
US9008966B2 (en) * 2012-06-19 2015-04-14 Google Inc. Route-based modifications to a map
US9619138B2 (en) 2012-06-19 2017-04-11 Nokia Corporation Method and apparatus for conveying location based images based on a field-of-view
US8868337B2 (en) 2012-07-03 2014-10-21 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Vehicle navigation systems and methods for presenting information originating from a mobile device
CN102819388A (zh) 2012-07-05 2012-12-12 东莞市尚睿电子商务有限公司 应用于移动终端操作系统的图片全景展示处理系统及其安装使用方法
JP6037758B2 (ja) 2012-10-15 2016-12-07 株式会社ゼンリンデータコム 案内地図作成装置、案内地図作成方法および案内地図作成プログラム
JP6089360B2 (ja) 2012-10-16 2017-03-08 アルパイン株式会社 ナビゲーション装置、アイコン表示方法およびナビゲーションプログラム
US9361003B2 (en) 2012-10-18 2016-06-07 Dental Imaging Technologies Corporation Overlay maps for navigation of intraoral images
CN102945116A (zh) 2012-10-19 2013-02-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种界面切换显示方法、装置及移动终端
US9726510B2 (en) * 2012-10-25 2017-08-08 Intel Corporation Route optimization including points of interest
US10359294B2 (en) 2012-10-29 2019-07-23 Google Llc Interactive digital map on a portable device
CN104769540A (zh) 2012-11-06 2015-07-08 诺基亚技术有限公司 用于滑动变换照片浏览的方法和装置
EP2917820B1 (en) 2012-11-06 2020-07-01 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for creating motion effect for image
CN103900595A (zh) 2012-12-28 2014-07-02 环达电脑(上海)有限公司 辅助导航系统及导航方法
JP6268751B2 (ja) 2013-05-23 2018-01-31 住友電気工業株式会社 目的地情報提供システム及び方法、並びにコンピュータプログラム
US9404766B2 (en) 2013-06-08 2016-08-02 Apple Inc. Navigation peek ahead and behind in a navigation application
US9500494B2 (en) 2013-06-09 2016-11-22 Apple Inc. Providing maneuver indicators on a map
JP5809202B2 (ja) 2013-06-21 2015-11-10 シャープ株式会社 画面操作可能な画像表示装置及びその操作方法
US10113879B2 (en) 2014-03-03 2018-10-30 Apple Inc. Hierarchy of tools for navigation
US9151627B2 (en) * 2014-03-04 2015-10-06 Google Inc. Navigation directions between automatically determined starting points and selected destinations
JP6291291B2 (ja) 2014-03-10 2018-03-14 ヤマハ発動機株式会社 ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、および、ナビゲーションプログラム
US9459115B1 (en) 2014-03-28 2016-10-04 Amazon Technologies, Inc. Unobstructed map navigation using animation
US10458801B2 (en) 2014-05-06 2019-10-29 Uber Technologies, Inc. Systems and methods for travel planning that calls for at least one transportation vehicle unit
US9423268B2 (en) * 2014-06-20 2016-08-23 Apple Inc. Graphical representation generation for multiple points of interest
US9002647B1 (en) 2014-06-27 2015-04-07 Google Inc. Generating turn-by-turn direction previews
US9482548B2 (en) 2014-07-17 2016-11-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Route inspection portals
US9518831B2 (en) * 2015-01-02 2016-12-13 Here Global B.V. Method and apparatus for providing relevant point of interest on a multi-modal route
US10175054B2 (en) 2015-01-11 2019-01-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Predicting and utilizing variability of travel times in mapping services
US9417087B1 (en) 2015-02-06 2016-08-16 Volkswagen Ag Interactive 3D navigation system
CN104636106B (zh) 2015-02-12 2018-12-25 小米科技有限责任公司 图片显示方法和装置、终端设备
CN104850660A (zh) 2015-06-04 2015-08-19 广东欧珀移动通信有限公司 一种图片显示方法、装置及移动终端
US10019671B2 (en) 2015-06-12 2018-07-10 Conduent Business Services, Llc Learning mobility user choice and demand models from public transport fare collection data
US10162901B2 (en) 2015-06-22 2018-12-25 CWT Digital Ltd. Accommodation search
CN105005429B (zh) 2015-06-30 2018-12-11 广东欧珀移动通信有限公司 一种终端展示图片的方法及终端
CN104991702B (zh) 2015-06-30 2017-12-15 广东欧珀移动通信有限公司 一种终端展示图片的方法及终端
CN104978124B (zh) 2015-06-30 2020-03-24 Oppo广东移动通信有限公司 一种终端展示图片的方法及终端
US10620972B2 (en) 2015-07-16 2020-04-14 Adobe Inc. Processing touch gestures in hybrid applications
CN105115515B (zh) 2015-08-07 2019-03-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 地图显示方法及装置
US9683862B2 (en) 2015-08-24 2017-06-20 International Business Machines Corporation Internationalization during navigation
US9587952B1 (en) 2015-09-09 2017-03-07 Allstate Insurance Company Altering autonomous or semi-autonomous vehicle operation based on route traversal values
US20170103442A1 (en) 2015-10-12 2017-04-13 Kimberli Cheung Wright Epic trip experience application
CN105630310A (zh) 2015-12-18 2016-06-01 北京奇虎科技有限公司 一种图组切换时的标题展示方法和装置
GB201601296D0 (en) 2016-01-25 2016-03-09 Tomtom Traffic Bv Methods and systems for generating expected speeds of travel
US20170213273A1 (en) 2016-01-26 2017-07-27 GM Global Technology Operations LLC Customer-centered transportation aggregator
US10380509B2 (en) 2016-02-03 2019-08-13 Operr Technologies, Inc. Method and system for providing an individualized ETA in the transportation industry
US9792575B2 (en) 2016-03-11 2017-10-17 Route4Me, Inc. Complex dynamic route sequencing for multi-vehicle fleets using traffic and real-world constraints
WO2017179285A1 (ja) 2016-04-14 2017-10-19 ソニー株式会社 情報処理装置と情報処理方法および移動体装置
US10733776B2 (en) 2016-06-12 2020-08-04 Apple Inc. Gesture based controls for adjusting display areas
US10037635B2 (en) 2016-08-30 2018-07-31 Allstate Insurance Company Vehicle mode detection systems
CN106643771A (zh) 2016-12-30 2017-05-10 上海博泰悦臻网络技术服务有限公司 一种导航线路选择方法及系统
US10753749B2 (en) 2017-02-13 2020-08-25 Conduent Business Services, Llc System and method for integrating recommended exercise with transportation directions
US10697783B2 (en) 2017-04-03 2020-06-30 Uber Technologies, Inc. Coordinating travel on a public transit system and a travel coordination system
US10921132B2 (en) * 2017-07-26 2021-02-16 Motorola Solutions, Inc. Method to determine search area for a person of interest based upon past route information from searchers
JP6974505B2 (ja) 2017-12-05 2021-12-01 グーグル エルエルシーGoogle LLC ランドマーク援用ナビゲーション
US11835345B2 (en) 2019-06-27 2023-12-05 Kyndryl, Inc. Transportation vehicle routing

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000131085A (ja) 1998-10-26 2000-05-12 Denso Corp 経路設定装置及びナビゲーション装置
JP2012189371A (ja) 2011-03-09 2012-10-04 Mic Ware:Kk ナビゲーション装置、撮影制御方法、及びプログラム
JP2013003048A (ja) 2011-06-20 2013-01-07 Sony Corp 経路探索装置、経路探索方法、及びプログラム
JP2014016248A (ja) 2012-07-09 2014-01-30 Navitime Japan Co Ltd ナビゲーションシステム、サーバ装置、ナビゲーション装置、ナビゲーション方法、および、プログラム
JP2017156092A (ja) 2016-02-29 2017-09-07 株式会社 ミックウェア 地図情報処理装置、地図情報処理方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
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