KR20180010175A - 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20180010175A KR20180010175A KR1020177023047A KR20177023047A KR20180010175A KR 20180010175 A KR20180010175 A KR 20180010175A KR 1020177023047 A KR1020177023047 A KR 1020177023047A KR 20177023047 A KR20177023047 A KR 20177023047A KR 20180010175 A KR20180010175 A KR 20180010175A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- location
- information
- candidate
- passenger
- terminal device
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 172
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 162
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 34
- 230000008569 process Effects 0.000 description 81
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 46
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 46
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 44
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 41
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 35
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 30
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 27
- 230000004044 response Effects 0.000 description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 18
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 12
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 11
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 5
- 238000003491 array Methods 0.000 description 4
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 3
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 2
- 241001589086 Bellapiscis medius Species 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 241001236644 Lavinia Species 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- -1 commodities Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000001465 metallisation Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000004984 smart glass Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000029305 taxis Effects 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G06Q50/30—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
- G01S5/0009—Transmission of position information to remote stations
- G01S5/0045—Transmission from base station to mobile station
- G01S5/0063—Transmission from base station to mobile station of measured values, i.e. measurement on base station and position calculation on mobile
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0639—Item locations
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/52—Network services specially adapted for the location of the user terminal
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/02—Services making use of location information
- H04W4/029—Location-based management or tracking services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 개시내용은 온-디맨드 서비스(on-demand service)를 위한 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은 서비스 요청자로부터 서비스 요청 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 서비스 요청 정보는 서비스 요청자의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있고; 서비스 요청 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 후보 만남 위치 세트(candidate meetup location set)를 결정한다. 후보 만남 위치 세트는 적어도 하나의 후보 만남 위치를 포함할 수 있고; 후보 만남 위치를 서비스 요청자에게 전송하고; 서비스 요청자에 의한 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신하고; 서비스 요청자에 의한 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 처리 결과를 생성한다. 또한, 상기 방법을 구현하기 위한 시스템이 개시된다.
Description
관련 출원에 대한 상호-참조
본 출원은 2015년 1월 20일에 출원된 중국 출원 번호 제201510028638.0호, 2015년 1월 23일에 출원된 중국 출원 번호 제201510035598.2호, 2015년 4월 3일에 출원된 중국 출원 번호 제201510158678.7호, 2015년 4월 8일에 출원된 중국 출원 번호 제201510163520.9호, 2015년 5월 13일에 출원된 중국 출원 제201510243122.8호, 2015년 6월 2일에 출원된 중국 출원 제201510295656.5호, 2015년 8월 20일에 출원된 중국 출원 제201510515752.6호 및 2015년 9월 18일에 출원된 중국 출원 번호 제201510600441.X호의 우선권을 주장하며, 이들 각각의 전체 내용들은 본 명세서에 참고로 포함된다.
기술 분야
본 발명은 일반적으로 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 모바일 인터넷 기술들 및 데이터 처리 기술들을 이용하여 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
온-디맨드 서비스들은 점점 인기를 얻고 있다. 운송 서비스를 예로 들면, 승객은 승객의 장치 상에 설치된 애플리케이션을 사용하여 서비스 요청을 전송하고 운전자가 그를 데리러 올 때까지 기다릴 수 있다. 기존의 운송 서비스 애플리케이션들은 장치의 위치 정보를 기반으로 네비게이팅할 수 있다. 그러나, 운전자 및 승객이 기존의 운송 서비스 애플리케이션들을 사용하여 만남 위치에서 만나는 것은 포지셔닝 오류들, 부정확한 포지셔닝 위치들 또는 운전자 및/또는 승객에 의한 만남 위치의 생소함으로 인해 시간이 걸릴 수 있다. 이는 운송 서비스들의 효율성에 영향을 미칠 수 있으며 사용자 경험을 손상시킬 수 있다.
본 발명의 목적은 온-디맨드 서비스를 위한 정보 제공 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 개시내용의 일 양태에서, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법이 제공된다. 이 방법은 서비스 요청자로부터 서비스 요청 정보를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 서비스 요청 정보는 서비스 요청자의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있고; 서비스 요청 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 후보 만남 위치 세트(candidate meetup location set)를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 후보 만남 위치 세트는 적어도 하나의 후보 만남 위치를 포함할 수 있고; 후보 만남 위치 세트를 서비스 요청자에게 전송하는 단계; 서비스 요청자에 의한 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신하는 단계; 및 서비스 요청자에 의한 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 처리 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시내용의 다른 양태에서, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하도록 구성된 시스템이 제공된다. 이 시스템은 유형의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체 및 처리기를 포함할 수 있다. 컴퓨터-판독 가능 저장 매체는 실행 가능 모듈을 저장하도록 구성될 수 있다. 실행 가능 모듈은 서비스 요청자 인터페이스 모듈을 포함할 수 있다. 서비스 요청자 인터페이스는 서비스 요청자로부터 서비스 요청 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 서비스 요청 정보는 서비스 요청자의 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 서비스 요청자 인터페이스 모듈은 서비스 요청자로부터 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 후보 만남 위치 세트는 적어도 하나의 후보 만남 위치를 포함할 수 있다. 서비스 요청자 인터페이스 모듈은 후보 만남 위치 세트를 서비스 요청자에게 전송하도록 구성될 수 있다. 실행 가능 모듈은 처리 모듈을 포함할 수 있다. 처리 모듈은 서비스 요청 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 후보 만남 위치 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 처리 모듈은 서비스 요청자로부터 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 처리 결과를 생성하도록 구성될 수 있다. 처리기는 컴퓨터-판독 가능 매체에 저장된 실행 가능 모듈을 실행하도록 구성될 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터는 서비스 요청자에 의해 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성될 수 있다. 이 처리는: 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 선택하는 단계; 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 제거하는 단계; 후보 만남 위치 세트에서 후보 만남 위치를 수정하는 단계; 또는 후보 만남 위치 세트에 위치를 추가하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 이 방법은 후보 만남 위치 세트를 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 이 방법은 서비스 제공자에 의한 후보 만남 위치와 관련된 처리된 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터는 서비스 제공자에 의해 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성될 수 있다. 이 처리는: 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 선택하는 단계; 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 제거하는 단계; 후보 만남 위치 세트에서 후보 만남 위치를 수정하는 단계; 또는 후보 만남 위치 세트에 위치를 추가하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 이 방법은 처리 결과를 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 이 방법은 후보 만남 위치를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 후보 만남 위치의 평가는 후보 만남 위치와 서비스 요청자의 위치 사이의 거리에 기초할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 후보 만남 위치의 평가는 후보 만남 위치에 관한 이력 정보에 기초할 수 있다.
본 개시내용의 일 실시예에 따르면, 이 방법은 처리 결과를 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 개시내용은 예시적인 실시예들에 의해 더 기술된다. 이들 예시적인 실시예들은 도면들을 참조하여 상세하게 기술된다. 도면들은 일정한 크기가 아니다. 이들 실시예들은 비-제한적 예시적인 실시예들이며, 여기서 도면들의 여러 조망을 통해 동일한 참조 번호들이 유사한 구조들을 나타낸다.
도 1a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 온-디맨드 서비스 시스템을 포함하는 네트워크 환경의 개략도;
도 1b는 본 개시내용의 다른 실시예에 따른 온-디맨드 서비스 시스템을 포함하는 네트워크 환경의 개략도;
도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 온-디맨드 서비스 시스템의 개략도;
도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 처리 모듈의 개략도;
도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 승객 인터페이스의 개략도;
도 5는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 운전자 인터페이스의 개략도;
도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 사용자 단말 장치의 개략도;
도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 데이터베이스의 개략도;
도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 정확한 위치 및 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 승객 단말 장치에 의한 정확한 포지셔닝을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 13은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 운전자 단말 장치에 의한 만남 위치를 처리하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 14는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 다른 흐름도;
도 16은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 17은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 18은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 19a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 거리를 측정하기 위해 승객 단말 장치 및 운전자 단말 장치를 조정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 19b는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 운전자 단말 장치에 의해 거리를 측정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 20은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 Bluetooth® 기지국에 의한 포지셔닝 엔진에 의해 포지셔닝 엔진에서 승객 단말 장치까지의 거리를 측정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 21은 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 모바일 장치의 구조를 도시한 도면;
도 22는 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 컴퓨터 장치의 구조를 도시한 도면;
도 1a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 온-디맨드 서비스 시스템을 포함하는 네트워크 환경의 개략도;
도 1b는 본 개시내용의 다른 실시예에 따른 온-디맨드 서비스 시스템을 포함하는 네트워크 환경의 개략도;
도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 온-디맨드 서비스 시스템의 개략도;
도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 처리 모듈의 개략도;
도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 승객 인터페이스의 개략도;
도 5는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진의 운전자 인터페이스의 개략도;
도 6은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 사용자 단말 장치의 개략도;
도 7은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 데이터베이스의 개략도;
도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 정확한 위치 및 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 승객 단말 장치에 의한 정확한 포지셔닝을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 13은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 운전자 단말 장치에 의한 만남 위치를 처리하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 14는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 다른 흐름도;
도 16은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 17은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 18은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 만남 위치를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 19a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진에 의해 거리를 측정하기 위해 승객 단말 장치 및 운전자 단말 장치를 조정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 19b는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 운전자 단말 장치에 의해 거리를 측정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 20은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 Bluetooth® 기지국에 의한 포지셔닝 엔진에 의해 포지셔닝 엔진에서 승객 단말 장치까지의 거리를 측정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도;
도 21은 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 모바일 장치의 구조를 도시한 도면;
도 22는 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 컴퓨터 장치의 구조를 도시한 도면;
본 개시내용의 실시예들에 관련된 기술적 해결책들을 예시하기 위해, 실시예들의 기술에서 언급된 도면들의 간단한 소개가 하기에 제공된다. 명백하게, 하기에 기술된 도면들은 본 개시내용의 일부 예들 또는 실시예들에 불과하다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 부가의 창의적인 노력을 기울이지 않고, 이들 도면들에 따라 다른 유사한 시나리오들에 본 개시내용을 적용할 수 있다. 문맥에 달리 언급되거나 명백한 경우를 제외하고, 도면들에서 동일한 참조 번호는 동일한 구조 및 동작을 나타낸다.
개시된 및 첨부된 청구항들에서 사용된 바와 같이, 단수 형태들은 내용이 달리 명시하지 않는 한 복수 대상들을 포함한다. 용어 "포함"이 본 명세서에 사용될 때 정해진 단계들 및 요소들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 단계들 및 요소들의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 또한 이해될 것이다.
시스템의 일부 모듈들은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 다양한 방식들로 참조될 수 있지만, 임의의 수의 상이한 모듈들이 클라이언트 단말 및/또는 서버에서 사용되고 운영될 수 있다. 이들 모듈들은 예시를 위한 것일 뿐 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것은 아니다. 시스템 및 방법의 다른 양태들에서 서로 다른 모듈들이 사용될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 흐름도들은 시스템에 의해 수행되는 동작들을 예시하기 위해 사용된다. 명백하게 이해되어야 할 것은 상기 또는 하기의 동작들은 순서대로 구현될 수도 있거나 구현되지 않을 수 있다. 반대로, 동작들은 역순으로 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 하나 이상의 다른 동작들이 흐름도들에 추가될 수 있거나, 하나 이상의 동작들이 흐름도에서 생략될 수 있다.
본 개시내용의 실시예들은 육로 운송, 해상 운송, 항공 운송, 우주 운송 등 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는 상이한 운송 시스템들에 적용될 수 있다. 운송 시스템들의 운송 수단은 인력거, 주행 도구, 택시, 기사가 운전하는 차, 히치, 버스, 철도 운송(예를 들면, 기차, 초고속 열차, 고속-철도 및 지하철), 선박, 비행기, 우주선, 열기구, 무인 차량 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 운송 시스템은 또한 관리 및/또는 분배를 적용하는 임의의 운송 시스템, 예를 들어, 익스프레스를 전송 및/또는 수신하는 시스템을 포함할 수 있다. 본 개시내용의 상이한 실시예들의 애플리케이션 시나리오들은 하나 이상의 웹 페이지들, 브라우저 플러그인들 및/또는 확장들, 클라이언트 단말들, 커스텀 시스템들, 사내 분석 시스템들, 인공 지능 로봇들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 애플리케이션 시나리오들은 일부 예들 또는 실시예들에 불과하다는 것이 이해되어야 한다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 부가의 창의적인 노력을 기울이지 않고, 이 도면들을 다른 애플리케이션 시나리오들에 적용할 수 있다. 다른 유사한 사용자 주문 수신 시스템을 예로 들 수 있다.
본 개시내용에서 용어 "사용자(user)", "승객(passenger)", "요청자(requester)", "서비스 요청자(service requester)" 및 "고객(customer)"은 서비스를 요청하거나 주문할 수 있는 개인, 엔티티 또는 도구를 지칭하기 위해 서로 교환 가능하게 사용된다. 당사자는 개인 또는 장치일 수 있다. 또한, 본 개시내용에서 용어 "운전자(driver)", "제공자(provider)", "서비스 제공자(service provider)" 및 "공급자(supplier)"는 서비스를 제공하거나 서비스 제공을 용이하게 할 수 있는 개인, 엔티티 또는 장치를 지칭하기 위해 서로 교환 가능하게 사용된다. 또한, 본 개시내용에서 용어 "사용자"는 서비스를 요청하거나, 서비스를 주문하거나, 서비스를 제공하거나, 또는 서비스 제공을 용이하게 할 수 있는 개인, 엔티티, 또는 장치를 지칭할 수 있다.
도 1a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 네트워크 환경(100)의 개략도이다. 네트워크 환경(100)은 온-디맨드 서비스 시스템(105), 하나 이상의 승객 단말 장치(120), 하나 이상의 데이터베이스(130), 하나 이상의 운전자 단말 장치(140), 하나 이상의 네트워크들(150) 및 하나 이상의 정보 소스들(160)을 포함할 수 있다. 온-디맨드 서비스 시스템들(105)은 포지셔닝 엔진(110)을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 수집된 정보를 분석 및 처리하여 분석 결과를 생성하도록 구성된 시스템일 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결된 서버 또는 서버 그룹일 수 있다. 서버 그룹은 중앙 집중형(예를 들어, 데이터 센터) 또는 분산형(예를 들어, 분산형 시스템)일 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 중앙 집중형이거나 분산형일 수 있다.
승객 단말기(120) 및 운전자 단말기(140)는 각각 서비스 주문 요청자 및 서비스 제공자와 같은 서비스 주문들과 직접 관련된 개인, 도구 또는 다른 엔티티일 수 있는 사용자로 지칭될 수 있다. 승객은 서비스 요청자일 수 있다. 본 개시내용에서, "승객", "승객 단말기(passenger terminal)" 및 "승객 단말 장치(passenger terminal device)"는 서로 교환 가능하게 사용될 수 있다. 운전자는 서비스 공급자일 수 있다. 본 개시내용에서, "운전자", "운전자 단말기" 및 "운전자 단말 장치"는 서로 교환 가능하게 사용될 수 있다. 사용자가 장치인 일부 실시예들에서, 승객 단말기(120)는 데스크탑 컴퓨터(120-1), 랩탑 컴퓨터(120-2), 차량의 내장 장치(120-3), 모바일 장치(120-4) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 여기서, 내장 장치(120-3)는 카푸터(carputer) 등일 수 있으며; 모바일 장치(120-4)는 스마트폰, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 태블릿 컴퓨터, 휴대용 게임기, 스마트 안경, 스마트 시계, 웨어러블 장치, 가상 현실 장치, 증강 현실 장치(예를 들면,GoogleTM Glass, Oculus RiftTM, HoloLens, GearTM VR 등) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 운전자 단말기(140)는 또한 상술한 하나 이상의 유사한 장치들을 포함할 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)은 직접 데이터베이스(130)에 저장된 정보에 액세스하고 및/또는 데이터베이스(130)로부터 정보를 판독하거나 또는 데이터베이스(130)에 정보를 기입할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 또한 네트워크(150)를 통해 사용자 단말기(120 또는 140)에 의해 제공된 정보에 액세스할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(130)는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 장치를 포함할 수 있다. 데이터베이스(130)는 승객 단말기(120) 및/또는 운전자 단말기(140)에 의해 수집된 데이터 및 포지셔닝 엔진(110)에 의해 사용된, 생성된 또는 출력된 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130) 및 온-디맨드 서비스 시스템(105) 및/또는 시스템(105)의 하나 이상의 부분들(예를 들어, 포지셔닝 엔진(110))은 하나 이상의 유선 및/또는 무선 통신 링크를 통해 연결될 수 있다.
네트워크(150)는 단일 네트워크 또는 네트워크들의 조합일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(150)는 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 공중 네트워크, 사설 네트워크, 전용 네트워크, 공중 교환 전화 네트워크(PSTN), 인터넷, 무선 네트워크, 가상 네트워크 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 네트워크(150)는 기지국(150-1), 기지국(150-2), 네트워크 스위치 포인트 등을 포함하는 유선 또는 무선 액세스 포인트와 같은 다수의 네트워크 액세스 포인트들을 포함할 수 있다. 네트워크 액세스 포인트들을 통해, 임의의 데이터 소스는 네트워크(150)에 연결되어 네트워크(150)를 통해 정보를 전송할 수 있다. 설명의 편의상, 운송 서비스에서의 운전자 단말기(140)는 일례로서 취해지며, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도는 아니다. 예를 들어, 운전자 단말기(140)는 휴대폰, 태블릿 컴퓨터 등일 수 있다. 운전자 단말기(140)의 네트워크 환경(100)은 무선 네트워크(예를 들면, Bluetooth® 네트워크, 무선 근거리 네트워크(WLAN) Wi-Fi 등), 모바일 네트워크들(예를 들면, 2G, 3G, 4G 신호들 등) 또는 다른 통신 방법들(예를 들면, 가상 사설 네트워크(VPN: virtual private network), 공유 네트워크, 근거리 통신(NFC), ZigBee®, 등)일 수 있다.
정보 소스(160)는 시스템(105)에 다른 정보를 제공하도록 구성된 소스일 수 있다. 정보 소스(160)는 기상 상태들, 교통 정보, 법규 정보, 뉴스 이벤트들, 생활 정보, 생활 안내 정보 등과 같은 서비스 정보를 시스템(105)에 제공할 수 있다. 정보 소스(160)는 단일 중앙 서버, 네트워크를 통해 연결된 다수의 서버들, 다수의 개인 장치들 등의 형태로 존재할 수 있다. 정보 소스(160)가 다수의 개인 장치들을 이용하여 구현될 때, 개인 장치들은 예를 들면, 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오를 클라우드 서버에 업로드하여 컨텐트(예를 들어, "사용자-생성 컨텐트(user-generated content)"로 칭해짐)를 생성할 수 있다. 정보 소스는 다수의 개인 장치들 및 클라우드 서버에 의해 생성될 수 있다.
운송 서비스를 예로 들면, 정보 소스(160)는 지도 정보 및 도시 서비스 정보를 포함하는 지방 자치 서비스 시스템, 실시간 교통 방송 시스템, 기상 방송 시스템, 뉴스 네트워크 등을 포함할 수 있다. 정보 소스(160)는 차량 속도계, 레이더 속도계, 온도 및 습도 센서 등을 포함하는 일반 속도 측정 장치, 센서 또는 IOT (Internet of Things) 장치와 같은 물리적 장치일 수 있다. 정보 소스(160)는 뉴스, 메시지들, 실시간 도로 정보 등을 획득하도록 구성된 소스일 수 있다. 예를 들어, 정보 소스(160)는 유즈넷에 기초한 인터넷 뉴스 그룹, 인터넷상의 서버, 기상 정보 서버, 도로 상태 정보 서버 등 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 네트워크 정보 소스일 수 있다. 식품 공급 서비스를 예로 들면, 정보 소스(160)는 특정 지역에서 다수의 식품 제공자들의 정보를 저장하는 시스템, 지도 정보 및 도시 서비스 정보를 포함하는 지방 자치 서비스 시스템, 실시간 교통 방송 시스템, 기상 방송 시스템, 뉴스 네트워크 등일 수 있다. 본 명세서에 기술된 예들은 정보 소스의 범위 또는 정보 소스가 제공하는 서비스 타입을 제한하려는 것이 아니다. 서비스들의 정보를 제공할 수 있는 임의의 장치 또는 네트워크는 본 출원에서 정보 소스로서 지정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 온-디맨드 서비스 시스템(105) 및 네트워크 환경(100)의 상이한 섹션들은 주문들에 기초하여 통신될 수 있다. 주문의 소재는 제품일 수 있다. 일부 실시예들에서, 제품은 유형의 제품 또는 무형의 제품일 수 있다. 유형의 제품은 음식, 약품, 상품들, 화학 제품들, 전기 제품들, 의류, 차량들, 주택 건물들(house properties), 사치품들 등, 또는 이들의 조합을 포함하는 형상 또는 크기를 갖는 임의의 대상일 수 있다. 무형의 제품은 서비스 제품들, 금융 제품들, 지능형 제품들, 인터넷 제품들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 인터넷 제품들은 정보, 엔터테인먼트, 통신 또는 비즈니스에 대한 사용자의 요구 사항들을 충족시키는 임의의 제품을 포함할 수 있다. 인터넷 제품들을 분류하는 데는 많은 방법들이 있다. 호스트 플랫폼에 기초한 분류 방법을 예로 들면, 인터넷 제품들은 개인 호스트 제품들, 웹 제품들, 모바일 인터넷 제품들, 상용 호스트 플랫폼 제품들, 임베디드 제품들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 모바일 인터넷 제품은 모바일 단말기들에 사용되는 소프트웨어, 프로그램 또는 시스템일 수 있다. 모바일 단말기는 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 휴대 전화, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 전자 시계, POS 머신, 카푸터, 텔레비전 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이제 제한되지는 않는다. 예를 들어 모바일 인터넷 제품은 컴퓨터나 휴대 전화에서 사용되는 소셜 커뮤니케이션, 쇼핑, 여행, 엔터테인먼트, 학습 또는 투자의 소프트웨어 또는 애플리케이션들을 포함할 수 있다. 여행(travel) 소프트웨어 또는 애플리케이션은 단기여행(trip) 소프트웨어 또는 애플리케이션, 차량 예약 소프트웨어 또는 애플리케이션, 지도 소프트웨어 또는 애플리케이션 등일 수 있다. 차량 예약 소프트웨어 또는 애플리케이션은 말, 마차, 인력거(예를 들면, 2륜 자전거, 3륜 자전거 등), 차량(예를 들면, 택시, 버스 등), 기차, 지하철, 선박, 항공기(예를 들면, 비행기, 헬리콥터, 우주 왕복선, 로켓, 열기구 등) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 예약하는 데 이용될 수 있다.
도 1b는 네트워크 환경(100)을 도시하는 개략도이다. 도 1b는 도 1a와 유사하다. 도 1b에서, 데이터베이스(130)는 독립적이며 네트워크(150)에 직접 연결될 수 있다. 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 시스템(105)의 일부(예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)), 및/또는 사용자 단말기(120 또는 140)는 네트워크(150)를 통해 데이터베이스(130)에 직접 액세스할 수 있다.
도 1a 및/또는 도 1b에서, 데이터베이스(130) 및 온-디맨드 서비스 시스템(105), 시스템(105)의 일부(예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)) 및/또는 사용자 단말 장치(120 또는 140)는 상이한 방식으로 연결될 수 있다. 데이터베이스(130)에 대한 각 장치의 액세스 허용은 제한될 수 있다. 예를 들어, 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 시스템(105)의 일부(예를 들어, 포지셔닝 엔진(110))는 데이터베이스(130)에 대한 최고 수준의 액세스 허용, 예를 들어, 데이터베이스(130) 내의 공개 또는 개인 정보를 읽거나 수정할 수 있는 허용을 할 수 있으며; 승객 단말 장치(120) 또는 운전자 단말 장치(140)는 일정 조건이 만족될 때 공개 정보 또는 사용자에 관한 개인 정보의 일부를 읽도록 허용될 수 있다. 예를 들어, 온-디맨드 서비스 시스템(105)은 온-디맨드 서비스 시스템(105)을 사용하는 사용자(승객 또는 운전자)의 경험에 기초하여 데이터베이스(130) 내의 공개 정보 또는 사용자 관련 정보를 업데이트 또는 수정할 수 있다. 다른 예로서, 승객(120)으로부터 서비스 주문을 수신하면, 운전자(140)는 데이터베이스(130) 내의 승객(120)의 정보 중 일부를 볼 수 있다. 그러나, 운전자(140)는 데이터베이스(130) 내의 승객의 정보를 단독으로 수정하지 않고, 단지 온-디맨드 서비스 시스템(105)에 대한 수정을 보고할 수 있어서, 온-디맨드 서비스 시스템(105)은 그에 따라 데이터베이스(130) 내의 승객(120)의 정보를 수정할지 여부를 결정할 수 있다. 다른 예로서, 운전자(140)로부터 서비스 요청을 수신하면, 승객(120)은 데이터베이스(130) 내의 운전자(140) 정보의 일부(예를 들어, 사용자 등급 정보, 운전 경력 등)를 볼 수 있지만, 승객(120)은 데이터베이스(130) 내의 운전자(140)의 정보를 단독으로 수정하는 것이 아니라, 단지 온-디맨드 서비스 시스템(105)에 수정을 보고할 수 있어서, 시스템(105)은 그에 따라 데이터베이스(130) 내의 운전자(140)의 정보를 수정할지 여부를 결정할 수 있다.
위치들에 기초한 서비스 시스템의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것이 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 모듈들은 다양한 방식으로 조합되거나, 서브-시스템들로서 다른 모듈들과 연결될 수 있으며, 본 개시내용의 교시에 따라 다양한 변형들 및 수정들이 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)는, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 하이브리드 클라우드 등을 포함하지만 이에 제한되지 않는 데이터 저장 기능을 갖는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼일 수 있다. 그러한 모든 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
도 2는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 예시적인 시스템의 개략적인 블록도이다. 간결성을 위해, 온-디맨드 서비스 시스템(105)은 도면에 도시되지 않고, 포지셔닝 엔진(110)이 예로서 도시된다. 포지셔닝 엔진(110)은 하나 이상의 처리 모듈들(210), 하나 이상의 저장 모듈들(220), 하나 이상의 승객 인터페이스들(230) 및 하나 이상의 운전자 인터페이스들(240)을 포함할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)의 모듈들은 중앙 집중형이거나 분산형일 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)의 하나 이상의 모듈들은 로컬 또는 원격일 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 웹 사이트 서버, 파일 서버, 데이터베이스 서버, FTP 서버, 애플리케이션 서버, 프록시 서버, 메일 서버 등, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230)를 통해 승객(120)으로부터 정보를 수신하고 및/또는 승객 인터페이스(230)를 통해 처리된 정보를 승객(120)에게 전송할 수 있다. 정보는 네트워크(150)를 통하여 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 하나 이상의 승객 단말 장치(120) 및/또는 하나 이상의 운전자 단말 장치(140)로부터 직접 획득될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 정보는 정보 소스(160)로부터 직접 수신될 수 있다. 정보를 전송하거나 수신하는 방법은 간접적일 수 있다. 처리 모듈(210)은 하나 이상의 정보 소스들(160)에 요청들을 전송함으로써 요구된 정보를 획득할 수 있다. 정보 소스(160) 내의 정보는 기상 상태들, 도로 상태들, 교통 상태들 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
일부 실시예들에서, 처리 모듈(210)은 관련 정보를 처리하도록 구성될 수 있다. 처리 모듈(210)은 처리된 정보를 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)에 전송할 수 있다. 정보 처리 방법은 저장, 분류, 필터링, 변환, 계산, 검색, 서술(predicating), 트레이닝 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 처리 모듈(210)은 중앙 처리 유닛(CPU), 주문형 집적 회로(ASIC), 주문형 명령 세트 처리기(ASIP: Application Specific Instruction Set Processor), 물리 처리 장치(PPC: Physics Processing Unit), 디지털 신호 처리기(DSP), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 프로그램 가능 논리 소자(PLD: Programmable Logic Device), 처리기, 마이크로프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다.
일부 실시예들에서, 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)는 각각 승객(120) 및 운전자(140)로부터 정보를 획득하는 데 사용될 수 있다. 여기서, 획득된 정보는 서비스 요청들에 관한 정보, 승객 또는 운전자의 현재 위치에 관한 정보, 승객(120)/운전자(140)에 의해 전송된 텍스트에 관한 정보, 또는 승객(120)/운전자(140)에 의해 전송된 임의의 정보(예를 들면, 이미지, 비디오 컨텐트, 오디오 컨텐트 등의 업로드된 정보)일 수 있다. 획득된 정보는 저장 모듈(220)에 저장되거나 처리 모듈(210)에 의해 계산되고 처리될 수 있다.
일부 실시예들에서, 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)는 처리 모듈(210)에 의해 분석되고 처리되는 정보를 출력할 수 있다. 일부 실시예들에서, 정보는 최적화된 포지셔닝 정보, 주문의 직접 정보 또는 주문의 처리된 정보일 수 있다. 출력된 정보는 승객(120) 및/또는 운전자(140)에게 전송될 수 있다. 전송되지 않은 출력 정보는 데이터베이스(130) 또는 저장 모듈(220)에 저장될 수 있다.
일부 실시예들에서, 데이터베이스(130)는 (도 1a에 도시된 바와 같이) 온-디맨드 서비스 시스템(105)의 백그라운드에서 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(130)는 독립형 장치일 수 있고 (예를 들면, 도 1b에 도시된 바와 같이) 네트워크(150)와 직접 연결할 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터베이스(130)는 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)의 일부일 수 있다. 데이터베이스(130)는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 장치를 지칭할 수 있다. 데이터베이스(130)는 사용자(120/140) 및/또는 정보 소스(160)로부터 수집된 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130)는 또한 포지셔닝 엔진(110)에 의해 생성된 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 시스템의 데이터베이스(130) 또는 다른 저장 장치들은 읽기/쓰기 기능이 있는 매체로 칭해질 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들은 내부 또는 외부 장치들일 수 있다. 데이터베이스(130)와 시스템 내의 다른 저장 장치들 간의 연결은 유선 또는 무선일 수 있다. 시스템의 데이터베이스(130) 또는 다른 저장 장치들은 계층적 데이터베이스, 네트워크 데이터베이스, 관계형 데이터베이스 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들을 정보를 디지털화한 다음, 전기, 자기 또는 광학 저장 장치에 디지털화된 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들은 프로그램, 데이터 등과 같은 다양한 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들은 전기 에너지의 형태로 정보를 저장하도록 구성될 수 있으며, 예를 들면, 다중 메모리들, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM) 등일 수 있다. RAM은 데카트론, 셀렉트론, 지연 라인 메모리, 윌리엄스 튜브, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 사이리스터 랜덤 액세스 메모리(T-RAM: thyristor random access memory), 제로 커패시터 랜덤 액세스 메모리(Z-RAM) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. ROM은 버블 메모리, 트위스터 메모리, 박막 메모리, 자기 도금된 와이어 메모리, 자기-코어 메모리, 자기 드럼 메모리, CD-ROM, 하드 디스크, 테이프, 초기 비-휘발성 랜덤 액세스 메모리(NVRAM: early non-volatile random access memory), 상-변화 메모리, 자기-저항 랜덤 액세스 메모리, 강유전성 랜덤 액세스 메모리, 비휘발성 SRAM, 플래시 메모리, 전기적으로 소거 가능 프로그램 가능 판독-전용 메모리, 마스크 ROM, 플로팅 연결된 게이트 랜덤 액세스 메모리, 나노 랜덤 액세스 메모리, 레이스트랙 메모리, 가변 저항 랜덤 액세스 메모리, 프로그램 가능 금속화 장치(programmable metallization) 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들은 하드 디스크, 소프트웨어, 테이프, 자기-코어 메모리, 버블 메모리, USB 플래시 디스크, 플래시 메모리 등과 같은 자기 에너지를 이용하여 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치들은 콤팩트 디스크(CD), 디지털 비디오 디스크(DVD) 등과 같은 광학의 형태로 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템의 다른 저장 장치는 자기-광학, 예를 들면 자기 디스크 등의 형태로 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템(105)의 다른 저장 장치에 액세스하는 방법은 랜덤 액세스, 순차 액세스 저장, 판독-전용 액세스 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 데이터베이스(130) 또는 시스템(105)의 다른 저장 장치들은 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 저장 장치들에 대한 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 데이터베이스(130) 또는 시스템(105)의 다른 저장 장치들은 로컬 또는 원격일 수 있다.
상술한 처리 모듈(210) 및/또는 데이터베이스(130)는 사용자 단말기에 상주하거나 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 대응하는 기능들을 구현할 수 있음을 유념해야 한다. 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 주로 데이터 저장에 사용되는 저장-기반 클라우드 플랫폼, 주로 데이터 처리에 사용되는 계산-기반 클라우드 플랫폼, 데이터 저장 및 데이터 처리 모두에 사용되는 하이브리드 클라우드 플랫폼 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 사용자 단말기에 의해 사용되는 클라우드 플랫폼은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 하이브리드 클라우드 등일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기에 의해 획득된 일부 주문 정보 및/또는 비-주문 정보는 실제 요구 사항들에 따라 사용자 클라우드 플랫폼에 의해 계산 및/또는 저장될 수 있다. 일부 다른 주문 정보 및/또는 비-주문 정보는 로컬 처리 모듈 및/또는 시스템 데이터베이스에 의해 계산 및/또는 저장될 수 있다.
도 2의 포지셔닝 엔진(110)은 다양한 방법들에 의해 구현될 수 있음을 유념해야 한다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어는 전용 로직에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리에 저장될 수 있고 적절한 명령 실행 시스템 (예를 들어, 마이크로 프로세서, 전용 설계 하드웨어 등)에 의해 구현될 수 있다. 상기 방법 및 시스템은 컴퓨터-실행 가능 명령들 및/또는 처리기의 제어 코드들에의 임베딩에 의해 구현될 수 있음이 본 기술분야의 통상의 기술자에 의해 인식될 것이다. 예를 들어, 제어 코드들은 디스크, CD 또는 DVD-ROM과 같은 매체, 판독-전용 메모리(예를 들어, 펌웨어)와 같은 프로그램 가능 메모리 장치, 또는 광학 또는 전기 신호 캐리어와 같은 데이터 캐리어에 의해 제공될 수 있다. 포지셔닝 엔진(110) 및 그 모듈들은 초 대규모의 집적 회로들 또는 게이트 어레이들, 논리 칩들, 트랜지스터들과 같은 반도체 장치들 또는 필드 프로그램 가능 게이트 어레이, 프로그램 가능 논리 장치와 같은 프로그램 가능 하드웨어 장치의 하드웨어 회로들에 의해 구현될 뿐만 아니라, 또한 다양한 타입의 처리기들에서 실행되는 소프트웨어, 또는 상기 하드웨어 회로들과 소프트웨어(예를 들면, 펌웨어)의 조합으로 구현될 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 모듈들은 다양한 방식들로 조합되거나, 서브-시스템들로서 다른 모듈들과 연결될 수 있으며, 본 개시내용의 교시에 따라 다양한 변형들 및 수정들이 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, 처리 모듈(210), 저장 모듈(220), 승객 인터페이스(230), 운전자 인터페이스(240) 및 데이터베이스(130)는 하나의 시스템에서 상이한 모듈들일 수 있거나, 또는 상기 모듈들의 둘 이상의 대응하는 기능들을 수행하기 위해 단일 모듈로서 조합될 수 있다. 예를 들어, 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)는 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)와 동시에 상호 작용할 수 있는 단일 인터페이스로서 조합될 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(130)는 포지셔닝 엔진(110)에 포함될 수 있으며, 데이터베이스(130) 및 저장 모듈(220)의 모든 기능들은 단일 저장 장치에 의해 구현될 수 있다. 이러한 모든 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
도 3은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)을 도시한 개략적인 블록도이다. 처리 모듈(210)은 주소 분석 유닛(310), 이미지 처리 유닛(320), 만남 위치 처리 유닛(330), 경로 처리 유닛(340), 식별 검색 유닛(350), 식별 추가 유닛(360) 및 오디오 처리 유닛(370)을 포함할 수 있다. 또한, 처리 모듈(210)은 다른 유닛들을 포함할 수도 있다.
주소 분석 유닛(310)은 주소 정보를 처리하도록 구성될 수 있다. 주소 정보를 처리하는 방법들은 주소 정보의 분석 및/또는 역 분석을 포함할 수 있다. 역 분석은 주소 좌표를 주소 좌표에 대응하는 위치의 텍스트 정보로 변환하는 것을 포함할 수 있다. 분석은 위치의 텍스트 정보를 주소 좌표로 변환하는 것을 포함할 수 있다. 주소 좌표는 예를 들어 경도-위도 좌표들일 수 있다. 텍스트 정보는 그 위치의 공통 명칭, 거리 번호, 랜드마크 명칭 등과 같은 위치의 아이콘 및 대표 명칭들 중 하나 이상일 수 있다. 주소 분석 유닛(310)은 또한 경로 처리 유닛(340), 식별 검색 유닛(350), 이미지 처리 유닛(320), 만남 위치 처리 유닛(330), 오디오 처리 유닛(370) 등과 같은 다른 유닛들에 처리된 주소 정보를 전송할 수 있다.
이미지 처리 유닛(320)은 처리된 이미지 정보를 획득하기 위해 이미지 데이터(예를 들어, 정지 이미지들, 비디오 등)를 처리하는 데 사용될 수 있다. 이미지 데이터는 이미지 향상, 이미지 인식, 이미지 세그먼테이션, 이미지 측정(예를 들어, 각도, 거리 및 원근 관계의 계산) 등, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 하나 이상의 이미지 처리 방법들을 사용하여 처리될 수 있다. 이미지 처리 유닛(320)에서 식별된 이미지 정보는 주소 분석 유닛(310)에 입력되어 해당 주소 정보를 검색할 수 있다. 또한, 이미지 처리 유닛(320)은 다른 유닛들, 예를 들어 식별 검색 유닛(350)으로부터 정보를 획득할 수 있다.
만남 위치 처리 유닛(330)은 승객 단말기(120) 및/또는 운전자 단말기(140)가 제공하는 주소 정보에 따라 승객 및 운전자가 만날 수 있는 하나 이상의 위치들을 계산 및 식별하고, 만남 위치를 필터링하기 위해 승객 단말기(120) 및/또는 운전자 단말기(140)로부터 만남 위치들의 선택, 배제 또는 평가에 관한 피드백 정보를 처리하는 데 이용될 수 있다. 만남 위치 처리 유닛(330)은 주소 분석 유닛(310)에서 분석 또는 역 분석된 주소 정보에 기초하여 만남 위치를 계산할 수 있다. 또한, 만남 위치 처리 유닛(330)은 획득된 만남 위치를 경로 처리 유닛(340)에 전송할 수 있다.
경로 처리 유닛(340)은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)가 제공하는 포지셔닝 정보에 기초하여 승객을 위한 주행 경로 및 운전자를 위한 주행 경로(예를 들면, 운전자 위치에서 승객 위치까지의 경로)를 계산 및 계획할 수 있다. 경로 처리 유닛(340)은 만남 위치 처리 유닛(330)으로부터 획득된 만남 위치 정보에 기초하여 운전자를 위한 경로를 계획할 수 있다. 일부 실시예들에서, 경로 처리 유닛(340)은 식별 검색 유닛(350)이 찾은 식별들을 사용하여 경로를 계획할 수 있다. 식별 검색 유닛(350)은 위치 근처의 지리적 식별들을 검색하는 데 사용될 수 있다. 식별 추가 유닛(360)은 지리적 위치 정보에 대한 식별을 추가하는 데 사용될 수 있다. 오디오 처리 유닛(370)은 승객 단말 장치(120) 또는 운전자 단말 장치(140)로부터 획득된 오디오 정보를 처리하는 데 사용될 수 있다. 오디오 정보는 잡음 감소, 음성 인식, 의미 인식(semantic recognition), 문자 인식 등과 같은 하나 이상의 오디오 처리 방법들을 사용하여 처리될 수 있다. 오디오 처리 유닛(370)은 식별된 오디오 정보를 처리를 위해 다른 유닛들에 전송할 수 있으며, 예를 들어, 식별된 주소 정보는 주소 분석 유닛(310)에 전송될 수 있다.
처리 모듈(210)의 각 서브-유닛(310 내지 370)에 의해 수행되는 연산들 및/또는 처리들은 논리 연산(예를 들면, "AND" 연산, "OR" 연산, "NOT" 연산)과 같은 논리들에 기초한 연산들 또는 수치들에 기초한 연산들을 포함할 수 있다. 처리 모듈(210)의 각 서브-유닛(310 내지 370)은 하나 이상의 처리기들을 포함할 수 있다. 처리기는 프로그램된 프로그램 가능 논리 장치(PLD), 주문형 집적 회로(ASIC), 마이크로프로세서, 시스템 온 칩(SoC) 등과 같은 임의의 일반 처리기일 수 있다. 처리기는 디지털 신호 처리기(DSP) 등일 수도 있다. 서브-유닛들(310 내지 370) 중 2개 이상은 단일 하드웨어 장치, 또는 서로 독립적인 2개 이상의 하드웨어 장치들에 통합될 수 있다. 처리 모듈(210)의 서브-유닛들(310 내지 370)은 다수의 방식으로 구현될 수 있음을 유념해야 한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 시스템은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 이 시스템은 초 대규모의 집적 회로들 또는 게이트 어레이들, 논리 칩들, 트랜지스터들과 같은 반도체 장치들, 또는 필드 프로그램 가능 게이트 어레이들, 프로그램 가능 논리 장치들과 같은 프로그램 가능 하드웨어 장치들의 하드웨어 회로들에 의해 구현될 수 있다. 이 시스템은 또한 다양한 타입의 처리기들에서 실행되는 소프트웨어, 또는 상기 하드웨어 회로들과 소프트웨어(예를 들어, 펌웨어)의 조합에 의해 구현될 수 있다.
도 4는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진(110)의 승객 인터페이스(230)의 개략적인 블록도이다. 승객 인터페이스(230)는 승객 정보 수신 유닛(410), 승객 정보 분석 유닛(420) 및 승객 정보 전송 유닛(430)을 포함할 수 있다. 승객 정보 수신 유닛(410)은 승객에 의해 전송된 정보를 수신하고 이 정보를 인식, 정렬 및 분류할 수 있다. 승객에 의해 전송된 정보의 컨텐트는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된 승객의 현재 위치, 승객에 의해 입력된 현재 위치 또는 픽업 위치, 서비스에 관한 승객의 선택/요구/기술 정보, 승객이 수신하기를 기대하는 정보의 컨텐트/형식/시간/양 등 또는 이들의 임의의 조합에 관련될 수 있다. 승객에 의해 전송된 정보 타입의 컨텐트는 장치 상의 승객에 의해 입력된 자연 언어 텍스트 정보, 장치에 의해 승객에 의해 전송된 바이너리 정보, 승객 단말 장치(120)의 I/O 모듈(620)에 의해 기록되는 오디오 정보(승객의 하나 이상의 음성 입력들을 포함), 승객 단말 장치(120)의 I/O 모듈(620)에 의해 촬영된 이미지 정보(정지 이미지들 또는 비디오들을 포함) 등, 또는 이들의 임의의 조합에 관련될 수 있다. 승객은 네트워크(150)를 통해 승객 인터페이스(230)의 승객 정보 수신 유닛(410)에 정보를 제공할 수 있다. 승객 정보 분석 유닛(420)은 승객 정보 수신 유닛(410)에 의해 수신된 승객 정보를 분석하는 데 사용될 수 있다. 분석은 승객 정보의 컨텐트를 처리 모듈(210) 또는 저장 모듈(220)에 의해 계산, 처리 또는 저장될 수 있는 포맷으로 변환하기 위해 승객 정보를 정렬하거나 분류하는 것을 포함할 수 있다. 승객 정보 분석 유닛(420)은 처리 모듈(210)에 의해 처리되거나 저장 모듈(220)에 저장된 정보의 포맷을 승객의 명령들 또는 선호들에 기초하여 승객에 의해 액세스되거나 선택될 수 있는 포맷으로 변환하는 데 이용될 수 있다. 승객 정보 분석 유닛(420)은 포맷-변환된 정보를 승객 정보 전송 유닛(430)에 제공할 수 있다. 승객 정보 전송 유닛(430)은 네트워크(150)를 통해 포지셔닝 엔진(110)에 의해 승객에 대한 필요한 정보를 승객에게 전송하는 데 이용될 수 있다. 승객 정보 수신 유닛(410)은 유선 또는 무선 수신 장치를 포함할 수 있다. 수신 장치는 네트워크(150)를 통해 승객 단말 장치(120)에 연결할 수 있다. 마찬가지로, 승객 정보 전송 유닛(430)은 유선 또는 무선 전송 장치를 포함할 수 있다. 전송 장치는 네트워크(150)를 통해 승객 단말 장치(120)에 연결할 수 있다.
도 5는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 포지셔닝 엔진(110)의 운전자 인터페이스(240)의 개략적인 블록도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 운전자 인터페이스(240)는 운전자 정보 수신 유닛(510), 운전자 정보 분석 유닛(520) 및 운전자 정보 전송 유닛(530)을 포함할 수 있다. 운전자 정보 수신 유닛(510)은 운전자의 장치를 통해 운전자에 의해 전송된 정보를 획득할 수 있고, 그 정보를 인식, 정렬 및 분류할 수 있다. 운전자에 의해 전송된 정보의 컨텐트는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된 운전자의 현재 위치와 관련될 수 있다. 정보의 컨텐트는 또한 운전 속도, 운전자가 반환한 현재 서비스 상태(예를 들어, 점유 상태, 승객들을 태우도록 대기, 유휴 운전(예를 들면, 승객 없이 운전)), 서비스 요청에 대한 운전자의 선택/확인/거부 정보 등, 또는 이들의 임의의 조합과 관련될 수 있다. 운전자에 의해 전송된 정보 타입의 컨텐트는 자연 언어의 텍스트 정보와 관련될 수 있으며 운전자가 장치에 입력할 수 있다. 전송된 정보는 또한, 장치 내의 운전자에 의해 전송된 바이너리 정보, 운전자 단말 장치(140)에 의해 기록된 오디오 정보(운전자의 하나 이상의 음성 입력들을 포함), 운전자 단말 장치(140)에 의해 획득된 이미지 정보(정지 이미지들 또는 비디오들을 포함) 등, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 운전자는 네트워크(150)를 통해 운전자 인터페이스(240)의 운전자 정보 수신 유닛(510)에 정보를 전송할 수 있다. 운전자 정보 분석 유닛(520)은 운전자 정보 수신 유닛(510)에 의해 수신된 운전자 정보를 분석하는 데 사용될 수 있다. 분석은 정보의 포맷을 처리 모듈(210) 또는 저장 모듈(220)에 의해 계산, 처리 또는 저장될 수 있는 포맷으로 변환하기 위해 운전자 정보를 정렬 또는 분류하는 것을 포함할 수 있다. 운전자 정보 분석 유닛(520)은 또한 처리 모듈(210)에 의해 처리되거나 저장 모듈(220)에 저장된 정보의 포맷을 운전자의 명령들 또는 선호들에 기초하여 승객에 의해 액세스되거나 선택될 수 있는 정보 포맷으로 변환하는 데 이용될 수 있다. 운전자 정보 분석 유닛(520)은 운전자 정보 전송 유닛(530)에 포맷-변환된 정보를 제공할 수 있다. 운전자 정보 전송 유닛(530)은 네트워크(150)를 통해 포지셔닝 엔진(110)에 의해 운전자에게 필요한 정보를 전송하는 데 사용될 수 있다. 운전자 정보 수신 유닛(510)은 유선 또는 무선 수신 장치를 포함할 수 있다. 수신 장치는 네트워크(150)를 통해 운전자 단말 장치(140)에 연결할 수 있다. 마찬가지로, 운전자 정보 전송 유닛(530)은 유선 또는 무선 전송 장치를 포함할 수 있다. 전송 장치는 네트워크(150)를 통해 운전자 단말 장치(140)에 연결할 수 있다.
일부 실시예들에서, 도 6은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 블록도이다. 승객 단말 장치(120)를 예로 들면, 승객 단말 장치(120)는 도 6에 도시된 바와 같이, 컨텐트 제시 모듈(610), I/O 모듈(620), 포지셔닝 모듈(630), 통신 모듈(640), 처리 모듈(650) 및 저장 모듈(660)을 포함할 수 있다. 컨텐트 제시 모듈(610)은 온-디맨드 서비스 애플리케이션의 그래픽 인터페이스, 지도 인터페이스 및 I/O 운영 인터페이스를 디스플레이하는 데 이용될 수 있다. I/O 모듈(620)은 승객이 온-디맨드 서비스 애플리케이션의 그래픽 인터페이스, 지도 인터페이스 및 I/O 운영 인터페이스에 입력하는 하나 이상의 타입들의 입력들을 획득하고, 하나 이상의 타입들로 사용자에게 제공되기를 기다리는 정보를 출력하는 데 사용될 수 있다. I/O 모듈(620)은 또한 정지 이미지들, 비디오, 오디오 등의 형태로 신호 변환과 같은 방법에 의해 사용자 또는 외부(예를 들어, 주변 환경)의 광학 및 음향과 같은 하나 이상의 타입들의 정보를 수집하고 기록하는 데 사용될 수 있다. 입력 및/또는 출력은 음향 신호들, 광학 신호들, 기계적 진동 신호들 등 또는 이들의 임의의 조합의 형태일 수 있다. 포지셔닝 모듈(630)은 하나 이상의 포지셔닝 기술들/거리 측정 기술들에 기초하여 사용자의 위치 및/또는 동작 상태를 결정하는 데 사용될 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자의 위치 및/또는 동작 상태의 결정은 위치, 속도, 가속도, 각속도, 경로 등과 같은 사용자의 하나 이상의 동작 파라미터들을 계산하는 것을 포함할 수 있다. 통신 모듈(640)은 유선 또는 무선 통신에 의해 승객 단말 장치(120)에 의해 송수신되기를 기다리는 정보를 송신 또는 수신하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(640)은 포지셔닝 엔진(110)의 승객 인터페이스(230)와 통신하여 승객 단말 장치(120)가 포지셔닝 엔진(110)에 정보를 전송하거나 포지셔닝 엔진(110)으로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객 단말 장치(120)는 통신 모듈(640)을 통해 운전자 단말 장치(140)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)는 Bluetooth® 통신을 통해 서로 통신할 수 있다. 운전자 단말 장치(140)와 승객 단말 장치(120) 사이의 거리는 두 장치의 Bluetooth®가 턴 온될 때 직접 측정될 수 있다. 처리 모듈(650)은 승객 단말 장치(120)에 의해 획득된 정보를 계산하고 처리하는 데 사용될 수 있다. 저장 모듈(660)은 I/O 모듈(620), 포지셔닝 모듈(630) 또는 처리 모듈(650)에 의해 획득, 생성, 계산 또는 처리되는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있다.
승객 단말 장치(120)의 상기 기술은 운전자 단말 장치(140)에 적용될 수 있다.
사용자 단말 장치(120 또는 140)의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 모듈들은 다양한 방식들로 결합되거나 서브-시스템으로서 다른 모듈들과 연결될 수 있으며, 본 개시내용의 교시하에서 다양한 변형들 및 수정들이 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 것이다. 예를 들어, 컨텐트 제시 모듈(610) 및 I/O 모듈(620)은 시스템에서 상이한 모듈들일 수도 있거나, 또는 두 모듈들의 기능들을 달성할 수 있는 단일 모듈일 수도 있다. 이러한 모든 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
도 7은 데이터베이스(130)의 개략도이다. 데이터베이스(130)는 다수의 컨텐트들을 갖는 다양한 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)는 이력 주문 데이터베이스(710), 지도 데이터베이스(720), 사용자 데이터베이스(730) 등을 포함할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110) 또는 다른 모듈들 또는 유닛들이 하나 이상의 타입들의 정보를 필요로 할 때, 정보는 데이터베이스(130)로부터 추출될 수 있다. 이력 주문 데이터베이스(710)는 이력 주문의 시작 위치, 승객과 운전자의 만남 위치 및 주행 이력, 주문 서비스의 가격, 주문 서비스의 팁, 주문의 주행 시간, 평균 주행 속도, 승객 및/또는 운전자에 의해 형성된 이력 주문의 평가 등을 포함할 수 있다. 지도 데이터베이스(720)는 도로들, 교량들, 건물들 및 다른 인공 대상들, 강, 산, 삼림, 습지 및 기타 자연적 특징들의 지리적 좌표, 상기 대상들(예를 들면, 거리, 맨션, 강, 상점 등)의 기술 명칭, 상기 대상들의 이미지 정보 등과 같은 인공 대상들의 지리적 좌표를 포함할 수 있다. 사용자 데이터베이스(730)에 저장된 정보는 계정명, 디스플레이명(예를 들면, 별명), 문서 번호(예를 들면, 운전 면허증, ID 카드 등), 등록일, 사용자 레벨/우선순위, 신용 기록, 집 주소, 사업장 위치, 차량 정보 등과 같이, 사용자(120 또는 140)의 서비스들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 데이터베이스(130)의 상이한 모듈들 또는 구성 요소들은 상기 정보를 저장할 수 있다. 다수의 데이터베이스들(130)은 상기 정보를 저장할 수 있으며, 다수의 데이터베이스들은 유무선 통신을 통해 서로 정보를 교환할 수 있다.
도 8은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 승객 및 만남 위치의 정확한 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 정확한 위치는 포지셔닝 정보의 오류들을 수정하고 제거하여 생성된 결과를 포함할 수 있음을 유념해야 한다. 포지셔닝 정보는 포지셔닝 장치 또는 모듈에 의해 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 정확한 위치는 포지셔닝 정보의 다른 표현 방식들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 승객에 의해 입력된 위치가 "3번 하이뎬 거리(No. 3 Haidian Street)"이면, 포지셔닝 엔진(110)은 운전자가 보다 쉽게 이해할 수 있는 명칭 "딩하오 맨션(Dinghao mansion)"을 생성할 수 있다. 본 개시내용의 다른 실시예들에서, "최적화된 위치 정보(optimized location information)"는 정확한 위치를 표현하는 다른 방식으로 간주될 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 단계(810)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 현재 위치에 관한 정보를 획득할 수 있다. 단계(810)는 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 현재 위치에 관한 정보는 승객 단말 장치(120), 운전자 단말 장치(140), 데이터베이스(130) 및/또는 정보 소스(160)로부터 획득될 수 있다. 현재 위치에 관한 정보는 승객의 현재 위치, 운전자의 현재 위치, 서비스의 출발 위치, 및/또는 서비스의 목적지를 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 승객의 현재 위치 및/또는 운전자의 현재 위치는 승객 단말 장치(120), 운전자 단말 장치(140)의 포지셔닝 모듈(630), 또는 I/O 모듈(620)에 의해 획득될 수 있다. 승객의 현재 위치 및/또는 운전자의 현재 위치는 하나 이상의 포지셔닝 기술들(예를 들어, 범지구 위성 항법 시스템(GPS))을 사용하여 획득된 승객 및 운전자의 위치 좌표일 수 있다. 승객의 현재 위치 및/또는 운전자의 현재 위치는 또한 승객 또는 운전자에 의해 입력될 수 있다. 일부 실시예들에서, 상술된 현재 위치에 관한 정보는 승객 및/또는 운전자의 현재 위치의 주변 지역에 관한 다른 정보를 포함할 수 있다. 주변 지역에 관한 다른 정보는 비즈니스 구역, 주거 지역, 경치, 병원, 학교, 큰 건물, 버스 정류장, 기차역, 지하철역, 공항, 교량, 교차로 등, 또는 이들의 임의의 조합에 관련될 수 있다. 일부 실시예들에서, 현재 위치에 관한 정보는 현재 위치의 주변 지역에 관한 이미지들, 비디오들, 오디오들 등을 포함할 수 있다. 정보는 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 의해 업로드될 수 있다. 이미지들, 비디오들 및/또는 오디오들은 I/O 모듈(620)에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 승객은 핸드폰을 사용하여 그의 현재 위치의 주변 지역에 있는 랜드마크 건물을 촬영할 수 있고, 사진들을 포지셔닝 엔진(110)에 업로드할 수 있다. 다른 예로서, 승객은 자신의 현재 위치의 주변 지역의 상황에 대한 음성 메시지 또는 비디오를 생성할 수 있고 음성 또는 비디오를 포지셔닝 엔진(110)에 전송할 수 있다.
단계(820)에서, 포지셔닝 엔진(110)이 현재 위치에 관한 정보를 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 현재 위치에 관한 정보를 처리할 수 있다. 단계(820)는 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)에 의해 완료될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 처리 모듈(210)의 주소 분석 유닛(310) 및 이미지 처리 유닛(320)에 의해 승객의 정확한 위치를 결정할 수 있다. 이 결정은 승객의 현재 위치(예를 들어, GPS에 의해 획득된 위치) 및 승객에 의해 업로드된 주변 랜드마크 건물의 사진들에 기초하여 이루어질 수 있다(단계(830)에서). 승객의 현재 위치는 주소 분석 유닛(310)에 의해 분석될 수 있다. 이미지 처리 유닛(320)은 랜드마크 건물들의 하나 이상의 명칭들을 식별할 수 있다. 그리고, 이미지 처리 유닛(320)은 상기 랜드마크 건물들의 명칭에 기초하여 데이터베이스(130)를 사용한 검색을 수행하여 랜드마크 건물들의 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객의 현재 위치에 관한 비디오 또는 오디오를 수신할 수 있다. 비디오 및 오디오에 포함된 정보(예를 들어, 승객의 현재 위치에 관한 정보)는 비디오 및 오디오를 분석함으로써 획득될 수 있다. 비디오 및 오디오의 분석은 처리 유닛(210)의 이미지 처리 유닛(320) 및/또는 오디오 처리 유닛(370)에 의해 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 처리 유닛(210)에 의한 현재 위치에 관한 정보의 처리는 승객의 현재 위치에 기초하여 데이터베이스(130) 또는 저장 모듈(220)을 직접 검색함으로써 현재 위치에 관한 다른 정보를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 처리 모듈(210)은 승객의 현재 위치에 기초하여 현재 위치에 관한 정보를 직접 획득할 수 있다. 예를 들어, 승객의 현재 위치의 하나 이상의 좌표를 획득한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 데이터베이스(130)를 검색함으로써 승객의 현재 위치의 좌표들에 관련된 또는 그에 근접한 랜드마크 건물의 명칭을 획득할 수 있다.
단계(830)에서, 정확한 위치는 현재 위치에 관한 정보의 처리 결과에 기초하여 포지셔닝 엔진(110)에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 승객의 정확한 위치는 승객의 현재 위치 및 랜드마크 건물의 명칭 또는 위치와 같은 현재 위치에 관한 분석된 다른 정보에 기초하여 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)에 의해 결정될 수 있다.
상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것이 아님을 유념해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 정확한 위치를 포지셔닝하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 일부 단계들이 추가되거나 생략될 수 있다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(810) 및/또는 단계(820)를 수행하지 않고 승객 또는 운전자의 정확한 위치를 직접 획득할 수 있다. 예를 들어, 승객은 쇼핑몰 또는 사무실 건물과 같은 일부 건물들에 대한 신속한 응답 코드를 직접 스캔할 수 있다. 신속한 응답 코드는 승객의 정확한 위치를 직접 암시할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객에 의해 전송된 신속한 응답 코드를 직접 수신할 수 있다. 이러한 모든 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
일부 실시예들에서, 승객의 현재 위치는 승객이 자동차에 타는 위치이다. 따라서, 승객은 자신의 현재 위치를 주문의 시작 위치로 제공할 수 있다. 승객이 자동차에 탑승하는 위치는 승객과 자동차의 운전자의 만남 위치일 수 있음을 유의해야 한다. 일부 실시예들에서, 운전자는 주문을 수신하여 그 위치로 직접 운전할 수 있다. 즉, 승객의 현재 위치는 운전자와 승객의 최종 만남 위치이다. 일부 실시예들에서, 승객의 현재 위치는 운전자와 승객의 만남의 위치가 아닐 수 있다. 예를 들어, 승객의 현재 위치는 쇼핑몰 내부 어딘가에 있을 수 있으며, 운전자와 승객의 만남의 위치는 쇼핑몰의 출구 또는 쇼핑몰 근처의 다른 장소일 수 있다. 따라서, 운전자와 승객의 만남의 위치를 결정할 필요가 있다.
단계(840)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 하나 이상의 후보 만남 위치들을 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객이 주문의 시작 위치를 선택할 때, 하나 이상의 옵션들이 포지셔닝 엔진(110)에 의해 승객에게 제공될 수 있다. 옵션들은 승객의 현재 위치, 또는 승객의 현재 위치 근처의 다른 위치들일 수 있다. 옵션들은 포지셔닝 엔진(110)에 저장되거나 데이터베이스(130) 또는 정보 소스(160)로부터 획득될 수 있다. 또한, 옵션들은 승객이 주문의 시작 위치를 입력한 후에 주문에 기초하여 생성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 위치에 관한 하나 이상의 만남 위치들을 저장할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 위치 및 승객에 관한 하나 이상의 만남 위치를 저장할 수 있다. 주문의 시작 위치가 결정된 후, 포지셔닝 엔진(110)은 위치 및/또는 승객에 관한 하나 이상의 만남 위치들을 직접 추출할 수 있다. 그 후, 포지셔닝 엔진(110)은 추출된 만남 위치들을 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 주문의 시작 위치를 수신한 후, 포지셔닝 엔진(110)은, 승객과 운전자가 서로 만나는 것이 용이한 만남 위치의 어떤 추천 결과들을 생성하기 위해, 도로 상태들, 기상 상태들, 시간 등 또는 이들의 임의의 조합과 같은 어떤 부가 정보를 고려할 수 있다. 부가 정보는 주문이 러시 아워인지의 여부, 입력된 시작 위치 근처 및 주문 입력 시간 기간 내에 이벤트(예를 들면, 큰 게임)가 있는지의 여부, 도로가 유지 보수 중이거나 폐쇄 상태인지의 여부, 대중 교통이 정상 동작인지의 여부 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 주문의 시작 위치 및 종료 위치(예를 들어, 주문의 목적지)를 조합함으로써 하나 이상의 후보 만남 위치들을 생성할 수 있다.
단계(850)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 생성된 후보 만남 위치들을 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 시스템에 저장된 일부 미리 설정된 만남 위치들은 승객 및/또는 운전자가 선택하기 위해 제공될 수 있다. 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)는 미리 설정된 만남 위치를 처리할 수 있다. 미리 설정된 만남 위치들의 처리는 미리 설정된 만남 위치들 중 하나를 최종 만남 위치로 직접 수신 또는 선택하고, 미리 설정된 만남 위치들 중 하나 이상을 제거하고, 나머지 미리 설정된 만남 위치들을 포지셔닝 엔진(110)에 반환하는 것을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다.
단계(860)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)로부터 후보 만남 위치들의 처리 결과를 수신할 수 있다. 단계(870)에서, 처리 결과는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 추가로 처리되어 최종 만남 위치(예를 들면, 최적화된 만남 위치)를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 후보 만남 위치들을 평가할 수 있고, 평가에 기초하여 최종 만남 위치를 결정할 수 있다. 평가는 후보 만남 위치들과 승객의 현재 위치 사이의 거리, 후보 만남 위치들 주위의 도로 상태들, 후보 만남 위치들과 승객의 목적지 사이의 상대적인 방향 등과 같은 기준 및/또는 기준들에 기초하여 행해질 수 있다. 단계(880)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 최적화된 만남 위치 정보를 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 전송하여 만남 위치들을 디스플레이할 수 있다.
만남 위치, 운전자의 현재 위치 및 서비스의 목적지에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 운전자의 현재 위치에서 만남 위치까지 및 만남의 위치에서 주문의 종료 위치(예를 들면, 서비스의 목적지)까지 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 상술한 경로 생성은 특정 경로 계획 알고리즘, 예를 들면 최단 경로 계획 알고리즘에 기초할 수 있다. 최단 경로 계획 알고리즘은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘, SPFA 알고리즘, 벨만-포드(Bellman-Ford) 알고리즘, 존슨(Johnson) 알고리즘, 플로이드-와셔(Floyd-Warshall) 알고리즘 등 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 경로 계획 알고리즘은 도로 상태들, 기상 상태들, 시간 등, 또는 이들의 임의의 조합과 같은 인자들과 관련될 수 있다. 예를 들어, 인자들은 러시 아워들, 큰 게임 또는 이벤트의 위치, 도로 유지 또는 폐쇄 상태, 대중 교통이 정상 작동 중인지의 여부 등을 포함할 수 있거나, 또는 이들의 임의의 조합이 고려될 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 경로를 전송할 수 있다. 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)는 노선들을 디스플레이할 수 있다.
만남 위치 및 운전자의 현재 위치에 따라, 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)은 운전자의 현재 위치와 만남 위치 사이의 거리를 계산할 수 있다. 계산은 처리 모듈(210)의 계산 유닛(도 3에 도시되지 않음)에 의해 이루어질 수 있다. 운전자의 현재 위치와 만남 위치 사이의 거리는 직선 거리, 도로 거리, 주행 거리 등을 포함할 수 있다. 거리를 측정하는 방법은 본 개시내용의 다른 곳에서 기술된 거리 측정 방법들과 유사할 수 있으며 여기에 더 설명되지 않는다. 포지셔닝 엔진(110)은 네트워크(150)를 통해 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 거리를 전송할 수 있다. 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)는 거리 정보를 디스플레이할 수 있다.
정확한 위치 및 만남 위치를 결정하는 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것이 아님을 유념해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 정확한 위치 및 만남 위치를 결정하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 것이다.
도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진(110)에 의해 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(910)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)로부터 오리지널 위치 정보(original location information)를 획득할 수 있다. 오리지널 위치 정보는 승객 단말 장치(120)의 포지셔닝 모듈(630)에 의해 획득된 승객 단말 장치(120)의 위치와 관련된 지리적 좌표 정보일 수 있다. 예를 들어, 지리적 좌표 정보는 경도-위도 좌표, 고도 등일 수 있다. 포지셔닝 모듈(630)은 하나 이상의 포지셔닝 기술들을 사용하여 승객의 정보를 획득할 수 있다. 승객의 정보는 현재 위치, 동작 상태, 속도 등을 포함할 수 있다. 하나 이상의 포지셔닝 기술들은 범지구 위성 항법 시스템(GPS) 기술, 범지구 항법 위성 시스템(GLONASS: Global Navigation Satellite System) 기술, 베이더우(Beidou) 네비게이션 시스템 기술, 갈릴레오 포지셔닝 시스템(Galileo) 기술, 준-천정 위성 시스템(QAZZ: Quasi-Zenith Satellite System) 기술, 기지국 포지셔닝 기술, Wi-Fi 포지셔닝 기술, 차량에 설치된 다양한 포지셔닝 및 속도 측정 기술들 등으로부터 선택될 수 있다. 포지셔닝 모듈(630)의 내부 측정 오차 및 포지셔닝 기술들의 정밀도의 제한으로 인해, 오리지널 위치 정보는 정확하지 않을 수 있고 정확한 서비스의 요건을 충족시키지 못할 수 있다.
예를 들어, 현재 위치의 기본 포지셔닝 정보는 Wi-Fi 포지셔닝 기술을 사용하여 획득될 수 있다. 무선 라우터에는 전 세계적으로 고유한 미디어 액세스 제어(MAC) 주소를 가질 수 있다. 일반적으로, 무선 라우터는 어떤 시간 기간 동안 움직이지 않을 수 있다. 승객 단말 장치(120)의 Wi-Fi 기능이 턴 온되면, 승객 단말 장치(120)는 라우터들에 의해 방송된 MAC 주소들을 획득하기 위해 인접한 라우터들의 신호들을 스캔 및 수집할 수 있다. 승객 단말 장치(120)는 데이터(MAC 주소를 포함)를 포지셔닝 엔진(110)에 전송할 수 있다. 데이터는 라우터들을 나타낼 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 수신된 데이터에 기초하여 데이터베이스(130) 내의 라우터들의 지리적 위치들을 검색할 수 있다. 그 후, 포지셔닝 엔진(110)은 상이한 라우터들의 획득된 신호들의 강도에 기초하여 승객 단말기 장치(120)의 위치를 계산할 수 있다. 상이한 라우터들의 신호들의 강도는 승객 단말 장치에 의해 제공될 수 있다.
대안으로, 현재 위치의 기본 포지셔닝 정보는 기지국 포지셔닝 기술을 사용하여 획득될 수 있다. 승객 단말 장치(120)의 통신 모듈(640)은 상이한 기지국들의 다운 링크 파일럿 신호들을 측정할 수 있고 상이한 기지국들의 다운 링크 파일럿 신호들의 도착 시간(TOA: Time of Arrival) 또는 도착 시간차(TDOA: Time Difference of Arrival)를 획득할 수 있다. 측정된 신호들은 네트워크(150)를 통해 승객 단말 장치(120)에 의해 포지셔닝 엔진(110)에 전송될 수 있다. 측정된 결과들 및 기지국들의 좌표들에 따라, 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)은 승객 단말 장치(120)의 오리지널 위치 정보를 계산할 수 있다. 일부 실시예들에서, 처리 모듈(210)은 삼각법을 이용하여 오리지널 위치 정보를 계산할 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)의 오리지널 위치 정보를 획득한 후, 단계(920)에서 저장 모듈(220), 데이터베이스(130) 및 다른 정보 소스들(160)로부터 오리지널 위치에 관한 정보를 획득할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 네트워크(150)를 통해 오리지널 위치에 관한 정보를 획득할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 오리지널 위치에 관한 정보는 승객 단말 장치(120)로부터 수신된 이미지 정보일 수 있다. 이미지 정보는 정지 이미지 정보 및/또는 비디오 정보를 포함할 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 오리지널 위치에 관한 정보는 건물의 화상 또는 비디오 또는 특정 식별을 갖는 표지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 오리지널 위치에 관한 정보는 특정 식별을 갖는 현재 위치 근처의 건물의 하나 이상의 화상들 또는 비디오들일 수 있다. 오리지널 위치에 관한 정보는 또한 현재 위치 근처의 여러 건물들의 여러 화상들 또는 비디오들일 수도 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 오리지널 위치에 관한 정보는 오리지널 위치 근처의 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)에서 처리 모듈(210)의 식별 검색 유닛(350)에 의해 검색될 수 있는 식별 정보일 수 있다. 식별 검색 유닛(350)은 지도 데이터베이스(720)에서 오리지널 위치 근처의 식별들을 검색할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 식별 검색 유닛(350)은 오리지널 위치로부터 미리 설정된 범위의 식별들을 검색할 수 있다.
단계(930)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(910) 및 단계(920)에서 획득된 오리지널 위치 정보 및 오리지널 위치에 관한 정보를 처리할 수 있다. 일부 실시예들에서, 단계(930)는 건물의 특정 식별에 기초하여 건물의 화상 또는 비디오로부터 건물 명칭을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)이 건물의 화상 또는 비디오를 획득한 후에, 처리 모듈(210)의 이미지 처리 유닛(320)은 이미지 인식 기술을 사용하여 건물의 기본 특징들(또는 식별들)을 식별할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)에 저장된 정보를 검색하여 건물들의 이미지 정보를 검색할 수 있다. 그러면, 일치하는 특징을 갖는 건물이 식별될 수 있고 그 건물에 대응하는 지리적 위치 정보가 획득될 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 포지셔닝 엔진(110)이 이미지 인식 기술을 사용하여 정지 이미지 또는 비디오의 특징들과 일치하는 다수의 건물들을 찾으면, B1, B2 ...Bn(n≥1)은 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)에서 인식되는 다수의 건물들의 명칭을 마킹하기 위해 사용될 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)의 이미지 처리 유닛(320)은 이미지 측정 기술을 이용하여 정보(이미지가 캡쳐되는 위치와 화상/비디오의 건물 사이의 거리, 이미지를 캡쳐하는 각도 및 이미지를 캡쳐하는 방향 등을 포함)를 계산할 수 있다.
단계(940)에서, 처리 모듈(210)은 오리지널 위치의 처리된 정보 및 오리지널 위치에 관한 정보에 기초하여 최적화된 위치 정보를 생성할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 처리 모듈(210)은 이미지가 캡쳐된 위치의 정확한 위치 정보를 획득하고, 오리지널 위치의 정보 및 이미지 인식 및/또는 이미지 측정 이후의 이미지 정보에 기초하여 최적의 위치 정보를 생성할 수 있다. 단계(930)에서 오리지널 위치와 관련된 정보를 처리함으로써, 처리 모듈(210)은 이미지에서 건물을 식별할 수 있다. 또한, 처리 모듈(210)은 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)에서 검색하여 건물의 위치 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 인식된 건물 명칭들 B1, B2 ...Bn(n≥1)에 기초하여, 건물들의 지리적 좌표들(P1, P2 ...Pn)(n≥1)은 주소 정보 데이터베이스를 검색하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 현재 위치의 오리지널 포지셔닝 정보가 P0이고, 건물들의 획득된 포지셔닝 정보가 P1, P2 ...Pn(n≥1)이면, P0와 P1, P2 ...Pn(n≥1) 사이의 거리들(D01, D02...D0n)이 각각 계산될 수 있다. 가장 작은 것에서 가장 큰 것까지 D01, D02...D0n을 순위 매김하면, 가장 작은 값 D0x가 발견될 수 있다. D0x는 현재 위치에 가장 근접한 건물의 위치 정보(Px)에 대응할 수 있다. Px는 현재 위치의 정확한 포지셔닝 정보로 지정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 단계(930)에서 획득된 이미지가 캡처되는 위치와 화상/비디오의 건물 사이의 거리, 이미지를 캡처하는 각도 및 이미지를 캡처하는 방향 등에 따라, 처리 모듈(210)의 이미지 처리 유닛(320)은 이미지가 캡쳐된 위치와 건물 사이의 거리를 계산할 수 있다. 그 후, 처리 모듈(210)은 이미지가 캡쳐된 위치의 정확한 지리적 좌표들을 계산하고 데이터베이스(130) 내의 건물의 정확한 지리적 좌표와 거리를 조합함으로써 최적화된 위치 정보를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 처리 모듈(210)의 식별 추가 유닛(360)에 의해 검색된 식별들을 오리지널 위치 정보에 추가하여 최적의 위치 정보를 생성할 수 있다.
상기에서 언급한 만남 위치, 승객의 현재 위치 및 주문의 종료 위치(예를 들어, 서비스의 목적지)에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 운전자의 현재 위치에서 만남 위치까지의 하나 이상의 경로들과, 만남 위치에서 주문의 종료 위치까지의 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 경로 계획 방법들 및 그 설계 인자들은 본 개시내용의 다른 곳에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 설명하지 않을 것이다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 경로들을 전송할 수 있다. 경로들은 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 디스플레이될 수 있다.
최적화된 위치 정보를 생성하는 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것이 아님을 유념해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 최적화된 위치 정보를 생성하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 상술된 도 9의 단계(920)와 같은 일부 단계들은 생략될 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 단계(920)를 수행하지 않고 단계(910)에서 획득된 오리지널 위치 정보를 기반으로 최적화된 위치 정보를 직접 획득할 수 있다.
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 승객이 차량-호출 주문(car-hailing order)을 확인하면 주문의 시작 위치가 선택된다. 선택은 현재 위치, 자동차 탑승 위치 또는 목적지를 수동으로 입력하거나 선택함으로써 이루어질 수 있다. 선택은 GPS와 같은 포지셔닝 기술들을 사용하여 주문의 시작 위치와 종료 위치를 직접 국부화함으로써 이루어질 수도 있다. 단계(1010)에서, 주문의 주소 정보는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득될 수 있다. 주문 정보를 획득하는 프로세스는 승객 인터페이스(230)에 의해 완료될 수 있다. 승객이 현재 위치, 만남 위치 또는 목적지를 제공하거나 선택하면, 주문의 주소 정보가 포지셔닝 엔진(110)에 의해 분석될 수 있다. 주소 정보는 시작 주소 및/또는 목적지 주소 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 시작 주소 및 목적지 주소는 주문의 시작 위치 및 종료 위치일 수 있다. 주문의 주소 정보를 분석하는 프로세스는 처리 모듈(210)의 주소 해석 유닛(310)에 의해 완료될 수 있다. 단계(1020)에서, 주소 정보를 분석하여 주소 정보에 대응하는 경도 및 위도 정보가 획득될 수 있다.
단계(1030)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 주소 정보에 대응하는 경도 및 위도를 갖는 위치로부터 미리 설정된 범위 내의 식별들을 검색할 수 있다. 식별들에 대한 검색은 처리 모듈(210)의 식별 검색 유닛(350)에 의해 수행될 수 있다. 미리 설정된 범위는 필요에 따라 설정될 수 있다. 예를 들어, 범위는 500 미터보다 크거나 같거나 작을 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 1 미터 내지 200 미터, 200 미터 내지 300 미터, 300 미터 내지 400 미터, 또는 400 미터 내지 500 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 1 미터 내지 50 미터, 50 미터 내지 100 미터, 100 미터 내지 150 미터, 또는 150 미터 내지 200 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 10 미터, 20 미터, 30 미터, 40 미터, 50 미터, 60 미터, 70 미터, 80 미터, 90 미터, 100 미터 등일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위의 설정은 경도 및 위도 정보에 대응하는 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 위치들은 서로 다른 미리 설정된 범위들을 가질 수 있다.
상기 식별들은 사업 지구들, 주거 지역들, 풍경들, 병원들, 학교들, 큰 건물들, 버스 정류장들, 기차역들, 지하철역들, 공항들, 교량들, 교차로들, 등 또는 이들의 조합일 수 있다. 일부 실시예들에서, 식별들에 대한 검색은 우선순위 레벨들의 시퀀스에 기초할 수 있다. 예를 들어, 각각의 식별은 우선순위 레벨에 대응할 수 있다. 일부 실시예들에서, 예를 들어, 사업 지구는 가장 높은 우선순위에 대응할 수 있다. 교량들 또는 교차로들은 두 번째로 높은 우선순위에 대응할 수 있다. 도로들은 세 번째로 우선순위가 높을 수 있다. 검색하는 동안 사업 지구가 발견되면, 다른 식별들이 더 이상 검색되지 않거나 다른 식별들을 포함한 검색 결과들이 생략될 수 있다. 발견된 사업 지구는 식별로서 지정될 수 있다. 사업 지구가 발견되지 않으면, 주소 정보의 경도 및 위도로부터 미리 설정된 범위 내의 교량 또는 교차로가 검색될 수 있다. 검색하는 동안 교량 또는 교차로가 발견되면, 식별로서 지정될 수 있다. 교량 또는 교차로가 발견되지 않으면, 미리 설정된 범위 내의 도로가 검색될 수 있다. 검색하는 동안 도로가 발견되면, 식별로서 지정될 수 있다. 식별자들의 검색에 사용된 우선순위 레벨들의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 보호 범위를 제한하려는 의도는 아니라는 점에 유의해야 한다.
검색 시퀀스(예를 들어, 특징들에 대한 검색이 수행되는 순서)는 포지셔닝 엔진(110), 사용자, 포지셔닝 엔진(110) 또는 사용자에 의해 사용되는 지도 등, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 설정된 검색 시퀀스는 가장 높은 우선순위를 가질 수 있다. 지도에 의해 설정된 검색 시퀀스는 두 번째로 높은 우선순위를 가질 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의해 설정된 검색 시퀀스는 가장 낮은 우선순위를 가질 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의해 설정된 검색 시퀀스는 이력 데이터에 기초하여 자동으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 설정된 검색 시퀀스는 추천된 식별들을 수락 또는 거부하는 수 또는 빈도와 같은 인자들에 기초하여 업데이트될 수 있다. 검색 시퀀스는 하나 이상의 다른 인자들에 기초하여 업데이트될 수도 있다. 다른 인자들은 식별이 수락되는지 또는 거부되는지와, 식별이 수락되거나 거부될 때의 시간, 날씨 등과 같은 인자들의 조합일 수 있다. 식별들의 검색 시퀀스는 시간, 날씨 등과 같은 인자들에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 학교는 하교 시간을 중심으로 식별로서 지정되는 것이 바람직할 수 있다. 다른 예로서, 사업 지구는 업무외 시간에서 식별로서 지정하지 않는 것이 바람직할 수 있다.
경도 및 위도에 관한 식별들은 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 미리 저장될 수 있다. 식별들은 승객이 주문의 시작 위치를 입력한 후에 주문에 기초하여 생성될 수도 있다. 일부 실시예들에서, 특정 장소에 관한 하나 이상의 식별들은 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 저장될 수 있다. 승객 주문의 시작 위치를 결정한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 상기 식별 검색 프로세스 및 특정 규칙들에 기초하여 하나 이상의 식별들을 추출할 수 있다. 일부 실시예들에서, 주문의 시작 위치를 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 시작 위치로부터 미리 설정된 범위 내의 지리적 정보를 수집하고 그 다음에 식별들을 획득할 수 있다. 지리적 정보는 주변 건물, 자연 시설, 도로, 교량 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 식별들 및 식별들의 관련 정보와 경도 및 위도는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득될 수 있다. 식별 정보들의 관련 정보 및 미리 설정된 범위와 경도 및 위도는 데이터베이스(130), 포지셔닝 엔진(110)의 저장 모듈(220), 또는 시스템의 저장 기능을 갖춘 다른 유닛들 및 모듈들에 저장될 수 있다.
단계(1040)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 검색된 식별들을 주문의 대응하는 주소 정보에 추가할 수 있다. 식별들을 추가하는 프로세스는 처리 모듈(210)의 식별 추가 유닛(360)에 의해 구현될 수 있다. 식별들이 추가된 주소 정보는 운전자 단말 장치(140)에 전송될 수 있으며, 운전자가 쉽게 인식할 수 있다. 운전자가 주문을 수락하면, 차량-호출 주문이 예상한 것인지의 여부를 쉽게 결정할 수 있다. 이것은 주문 자원들의 낭비를 피할 수 있다.
최적화된 위치 정보를 생성하는 상기 기술은 단지 예시적일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것은 아니라는 점을 유의해야 한다. 본 개시내용의 통상의 기술을 가진 자라면, 최적화된 위치 정보를 생성하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 상술한 흐름도의 일부 단계들이 생략될 수 있다. 예를 들어, 승객 단말 장치(120)로부터 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 주문의 주소 정보가 위도 및 경도 정보의 형태로 표현되면, 단계(1020)는 건너뛸 수 있고 단계(1030)는 직접 수행될 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 경도 및 위도 정보를 중심으로 하여 센터로부터 미리 설정된 범위 내의 식별들을 검색할 수 있다. 일부 실시예들에서, 주소명의 형태로 표현된 주소 정보는 분석될 수 없다. 주소명의 미리 설정된 범위 내의 식별들은 직접 획득될 수 있다.
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 최적화된 위치 정보를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 일부 실시예들에서, 승객 단말 장치(120)의 포지셔닝 장치들 또는 모듈들은 대략적인 포지셔닝 위치를 획득할 수 있다. 승객에 의해 사용자 정의되고 입력된 위치도 정확하지 않을 수 있다. 따라서, 운전자가 더 쉽게 그 위치를 식별하도록 하기 위해, 더 정확한 위치 정보 또는 주소 정보에 대한 더 상세한 기술이 필요할 수 있다. 단계(1110)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객에 의해 전송된 주소 정보를 포함하는 주문을 획득할 수 있다. 주문은 승객 인터페이스(230)에 의해 획득될 수 있다. 상기 주소 정보는 승객의 현재 위치, 승객의 출발 위치, 승객의 목적지 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 일부 실시예들에서, 승객의 현재 위치는 승객의 출발 위치이다. 상기 주소 정보의 형태들은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)이 승객의 주문을 수신한 후, 단계 (1120)에서, 그 주문은 운전자 단말 장치(140)에 전송될 수 있다. 다음에, 단계(1130)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 운전자 단말 장치(140)로부터의 주문에 대한 응답을 획득할 수 있다. 운전자 인터페이스(240)는 주문을 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있고, 운전자 단말 장치(140)로부터 주문에 대한 응답을 획득할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 주문을 운전자 단말 장치(140)에 전송하기 전에 다른 프로세스들을 수행할 수 있음을 유념해야 한다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 정보가 추가로 처리될 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객 인터페이스(230)의 승객 분석 유닛(420)은, 승객에 의해 전송되고 승객 정보 수신 유닛(410)에 의해 획득된 주문을 분석할 수 있다. 상기 분석 동작은 승객 정보(예를 들면, 승객에 의해 전송된 주문 정보)를 정렬하거나 분류하여 승객 정보가 계산, 처리 또는 저장될 수 있는 포맷으로 변환할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 주문은 음성의 형태일 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)의 오디오 처리 유닛(370)은 주문의 음성을 분석하고 주문 정보를 텍스트 형태로 생성할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 운전자 인터페이스(240)에 의해 운전자에 주문 정보를 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진에 의해 획득된 주문은 텍스트, 비디오 또는 이미지의 형태일 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)은 주문을 음성 메시지들의 형태의 주문 정보로 변환하여 주문 정보를 운전자에게 전송할 수 있다.
일부 실시예들에서, 운전자에 의해 만들어진 주문에 대한 응답은 주문의 정확한 위치 정보의 요구 사항과 같은 주문의 요구 사항을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 운전자에게 전송된 주문은 불분명한 정보를 포함할 수 있다. 일부 스마트 포지셔닝 기술들은 단지 대략적인 포지셔닝 위치를 획득할 수 있을 뿐 매우 정확한 위치는 아니다. 예를 들어, 특정 포지셔닝 기술에 기초하여, 승객 단말 장치(120)는 특정 시장에 위치할 수 있지만, 시장의 특정 위치에는 위치할 수 없다. 예를 들어, 특정 출구, 층, 방은 결정되기 어려울 수 있다. 따라서, 어떤 경우들에는, 운전자가 포지셔닝 후에 획득된 간단한 주소에만 기초하여 승객을 찾는 것이 어려울 수도 있다. 따라서, 더 정확한 위치가 필요하다.
단계(1140)에서, 운전자 인터페이스(240)에 의한 주문에 대한 운전자의 응답을 획득한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 적어도 하나의 세부 위치를 승객에게 전송할 수 있다. 세부 위치는 주문의 시작 위치 또는 승객의 현재 위치를 중심으로 미리 설정된 범위 내의 일부 위치(들)일 수 있다. 미리 설정된 범위는 100 미터보다 작거나, 같거나 클 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 50 미터보다 작거나, 같거나 또는 크게 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 40 미터보다 작거나, 같거나 클 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 30 미터보다 작거나, 같거나 또는 크게 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 20 미터보다 작거나, 같거나 또는 크게 설정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 범위는 10 미터보다 작거나, 같거나 또는 크게 설정될 수 있다. 세부 위치는 승객이 선택할 수 있는 목록으로 승객에게 디스플레이될 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)에 의해 생성된 세부 위치는 운전자가 보다 쉽게 이해하고 인식할 수 있는 주문에서 주소 위치에 대한 보다 상세한 설명이다. 일부 실시예들에서, 세부 위치는 시스템에 저장될 수 있다. 시스템은 특정 위치에 관한 하나 이상의 세부 위치들을 저장할 수 있다. 승객의 주문을 결정한 후에, 시스템은 하나 이상의 세부 위치들과 시작 위치 사이의 관계에 기초하여 주문의 시작 위치에 관한 하나 이상의 세부 위치들을 직접 추출할 수 있다. 세부 위치들은 온-디맨드 서비스 시스템(105)의 저장 기능을 갖춘 데이터베이스(130), 저장 모듈(220) 또는 다른 모듈들이나 유닛들에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 주문을 획득한 후, 온-디맨드 서비스 시스템(105)은 주문의 시작 위치에서 미리 설정된 범위 내의 정보를 수집하여 세부 위치들을 획득할 수 있다.
단계(1150)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객에 의한 세부 위치들에 대한 응답을 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 세부 위치들에 대한 응답은 세부 위치들 중 하나를 직접 선택하고, 선택된 위치를 포지셔닝 엔진(110)에 전송하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 세부 위치들에 대한 응답은 다수의 세부 위치들을 선택하고 선택된 위치들을 포지셔닝 엔진(110)에 전송하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 세부 위치들에 대한 응답은 포지셔닝 엔진(110)에 의해 제공되는 하나 이상의 세부 위치들을 제거하는 것을 포함할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 세부 위치들의 처리에 대한 상기 기술은 단지 예시적일 뿐, 본 개시내용을 제한하려는 의도는 아니라는 것을 유념해야 한다. 일부 실시예들에서, 다른 처리 방법들도 또한 포함될 수 있다.
단계(1160)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객에 의해 생성된 세부 위치의 처리된 결과를 운전자 인터페이스 장치(240)를 통해 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있다. 상기 결과에 기초하여, 운전자는 승객의 특정 위치, 또는 자동차 탑승 위치, 예를 들면, 만남 위치를 결정할 수 있다.
최적화된 위치 정보를 생성하는 상기 기술은 단지 예시적일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것은 아니라는 점이 유의되어야 한다. 본 개시내용의 통상의 기술을 가진 자라면, 최적화된 위치 정보를 생성하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 다른 단계들이 또한 추가될 수 있다. 예를 들어, 승객에 의해 생성된 세부 위치의 처리된 결과를 획득한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 그 결과를 추가로 처리할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 승객의 처리된 결과는 다수의 세부 위치들을 포함할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 다수의 세부 위치들을 평가하고 가장 높은 등급을 갖는 결과를 최종 결과로서 선택하여 최종 결과를 운전자에게 전송할 수 있다. 상기 처리는 또한 처리 결과의 포맷을 변환하는 것을 포함할 수 있다. 변환 방법들은 텍스트 대 음성, 화상 대 음성, 비디오 대 음성, 음성 대 텍스트, 음성 대 텍스트, 음성 대 화상 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 주문에 대한 운전자의 응답은 다른 단계들을 수행하지 않고 주문을 직접 획득하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단계(1140), 단계(1150) 및 단계(1160)는 생략될 수 있다. 이들 변형들 및 수정들은 여전히 상기 기술의 범위 내에 있다.
도 12는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 승객 단말 장치(120)에 의한 정확한 포지셔닝을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 승객이 서비스 주문 요청을 보낸 후에, 운전자는 승객의 대략적인 위치를 신속하게 획득할 수 있다. 그러나 위치가 충분히 정확하지 않을 수 있다. 예를 들어, 승객이 출구가 여러 개 있는 큰 건물에 있거나 낯선 장소에 있을 수 있으므로 승객이 그의 정확한 위치를 설명하기 어려울 수 있다. 또한, 종래의 포지셔닝 기술은 통상적으로 소정의 편차를 가질 수 있다. 따라서, 운전자가 포지셔닝 기술을 사용하여 획득된 간단한 주소에만 기초하여 승객을 찾는 것은 어려울 수 있다. 일부 실시예들에서, 운전자와 승객은 그들이 매우 가깝더라도 서로를 발견할 수 없다. 단계(1210)에서, 현재 위치에 관한 정보가 승객 단말 장치(120)에 의해 수집될 수 있다. 현재 위치에 관한 정보는 지리적 좌표 정보, 시작 위치의 기술 명칭, 이미지(정지 이미지들 또는 비디오들) 정보, 정확한 위치에 관한 다른 정보 등을 포함할 수 있다. 지리적 좌표 정보는 승객 단말 장치(120)의 포지셔닝 모듈(630)에 의해 획득되거나, 승객에 의해 조작된 컨텐트 제시 모듈(610)에 의해 디스플레이된 지도 인터페이스에 의해 생성될 수 있다. 시작 위치의 기술 명칭은 승객에 의해 입력되거나 선택될 수 있다. 다른 형태의 정보는 승객 단말 장치(120)를 통해 승객에 의해 수집되거나 기록될 수 있다. 예를 들어, 이미지 정보는 승객 단말 장치(120)의 I/O 모듈(620)에 의해 수집될 수 있다. 일부 실시예들에서, 정확한 위치에 관한 다른 정보는 바코드 또는 신속한 응답 코드의 형태일 수 있다. 바코드 또는 신속한 응답 코드는 정확한 위치에 게시(post)될 수 있으며 정확한 지리적 좌표 및/또는 시작 위치의 기술 명칭과 관련될 수 있다.
단계(1220)에서, 현재 위치에 관한 정보를 수집한 후, 승객 단말 장치(120)는 포지셔닝 엔진(110)에 정보를 전송할 수 있다. 현재 위치에 관한 정보는 운송 서비스 요청의 주문 정보를 구성할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 승객 단말 장치(120)는 네트워크 액세스 장치(예를 들어, 셀룰러 네트워크 기지국들(150-1, 150-2) 또는 무선 네트워크 액세스 포인트들)를 통해 네트워크(150)에 액세스할 수 있고, 현재 위치에 관한 수집된 정보를 포지셔닝 엔진(110)에 전송할 수 있다.
단계(1230)에서, 승객 단말 장치(120)는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 적어도 하나의 세부 위치를 획득할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 운송 서비스 요청 주문에 대한 운전자 단말 장치(140)의 응답에 응답할 수 있다. 세부 위치는 승객 단말 장치(120)에 의해 전송된 현재 위치에 관한 정보에 부분적으로 기초할 수 있다. 세부 위치는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 승객에게 추천되는 만남 위치(예를 들어, 만남 위치는 승객이 자동차에 탑승하는 위치일 수 있음) 또는 포지셔닝 엔진(110)을 통해 운전자 단말 장치(140)에 의해 승객에게 제공되는 만남 위치를 포함할 수 있다. 만남 위치는 데이터베이스(130)에 저장되거나 정보 소스(160)에 의해 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객 단말 장치(120)는 단계(1230)에서 세부 위치를 획득할 수 있다. 세부 위치는 포지셔닝 엔진(110)에 의한 승객의 정확한 위치로서 지정될 수 있다. 대안적으로, 승객 단말 장치(120)는 컨텐트 제시 모듈(610)을 사용하여 획득된 세부 위치를 디스플레이할 수 있다. 획득된 세부 위치는 텍스트, 지도, 이미지 등의 형태로 디스플레이될 수 있다.
단계(1240)에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 세부 위치들을 수신한 후, 승객은 승객 단말 장치(120)에 의해 세부 위치(들) 중 하나를 선택할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 세부 위치들은 승객 단말 장치(120)의 컨텐트 제시 모듈(610)에 의해 디스플레이될 수 있다. 승객은 I/O 모듈(620)에 의해 디스플레이된 세부 위치들 중 하나의 세부 위치를 선택할 수 있다. 승객이 더욱 세부적인 위치를 선택할 수 있음을 알 수 있다.
단계(1250)에서, I/O 모듈(620)에 의해 승객의 세부 위치들의 선택을 획득한 후, 승객 단말 장치(120)는 선택을 포지셔닝 엔진(110)에 전송할 수 있다.
흐름도의 일부 단계들이 생략되거나 건너뛸 수 있음에 유의해야 한다. 예를 들어, 단계(1230)에서 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 세부 위치들을 획득한 후, 프로세스가 종료될 수 있다. 승객 단말 장치(120)는 승객의 선택 또는 확인을 기다리지 않아도 된다.
도 13은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 운전자 단말 장치(140)에 의한 만남의 위치를 처리하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(1310)에서, 운전자 단말 장치(140)는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치의 정보를 획득할 수 있다. 운전자 단말 장치(140)는 운송 서비스 요청을 획득하거나 획득한 후에 후보 만남 위치의 정보를 획득할 수 있다. 후보 만남 위치의 정보는 후보 만남 위치 세트를 구성할 수 있다. 집합 내의 요소들은 하나의 만남 위치 또는 만남 위치들의 목록과 같은 여러 만남 위치들과 관련될 수 있다. 만남 위치 정보는 지리적 좌표 정보, 만남 위치의 기술 및/또는 명칭, 또는 만남 위치의 타입들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 만남 위치의 타입들은 "상점(shop)", "레스토랑(restaurant)", "공공 시설(public facility)", "주거 지역(residential area)" 등일 수 있다. 후보 만남 위치 정보를 획득한 후, 운전자 장치(140)는 컨텐트 제시 모듈(610)을 사용하여 정보를 디스플레이할 수 있다. 정보는 하나 이상의 디스플레이 방법들을 사용하여 디스플레이될 수 있는데, 예를 들면 만남 위치 정보의 지리적 좌표 정보를 하나 이상의 아이콘들의 형태로 표현하거나 텍스트의 형태로(표준 또는 멀티미디어) 상기 만남 위치 정보의 기술 및/또는 명칭 및/또는 타입을 표현할 수 있다.
단계(1320)에서, 운전자 장치(140)는 I/O 모듈(620)을 통해 운전자에 의해 디스플레이된 후보 만남 위치 정보(예를 들어, 처리된 후보 만남 위치)와 관련된 처리된 데이터를 획득할 수 있다. 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터는 서비스 요청자에 의해 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성될 수 있다. 처리는 하나 이상의 후보 만남 위치들을 선택, 제거 및 평가하는 것을 포함할 수 있다. 상기 평가는 텍스트 또는 채점으로 평가하는 형태로 수행될 수 있다. 상기 평가는 하나 이상의 후보 만남 위치들에 대한 운전자의 선호를 나타낼 수 있다. 디스플레이된 후보 만남 위치의 처리는 또한 후보 만남 위치 정보를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 상기 업데이트하는 것은 운전자 단말 장치(140)에 의한 하나 이상의 후보 만남 위치들을 추가하거나, 운전자 단말 장치(140)에 의해 하나 이상의 후보 만남 위치들을 수정하는 것 등일 수 있다. 디스플레이된 후보 만남 위치를 처리하는 방법은 운전자가 I/O 모듈(620)에 의해 지도 인터페이스 상의 후보 만남 위치 아이콘들을 삭제, 추가 또는 이동시키는 방법일 수 있다. 또한, 디스플레이되는 후보 만남 위치를 처리하는 상기 방법은 운전자가 후보 만남 위치의 기술 및 타입을 삭제, 추가 또는 수정하는 방법일 수 있다.
단계(1330)에서, 운전자 단말 장치(140)는 계산 및 처리를 위해 통신 모듈(640)을 통해 포지셔닝 엔진(110)에 처리된 만남 위치 정보를 전송할 수 있다.
단계(1340)에서, 운전자 단말 장치(140)는 포지셔닝 엔진(110)으로부터 최적화된 만남 위치 정보를 획득할 수 있다. 최적화된 만남 위치 정보는 운전자의 후보 만남 위치 정보의 처리, 승객의 후보 만남 위치 정보의 처리, 또는 정보 소스(160)로부터의 정보, 또는 다수의 처리 방법들 및/또는 정보의 임의의 조합에 적어도 부분적으로/완전히 기초할 수 있다.
바람직하게는, 운전자 단말 장치(140)의 컨텐트 제공 모듈(610)은 획득된 최적화된 만남 위치 정보를 디스플레이할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컨텐트 제시 모듈(610)은 지도 인터페이스 상에 하나 이상의 아이콘들을 디스플레이하는 형태로 최적화된 만남 위치 정보를 디스플레이할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컨텐트 제시 모듈(610)은 최적화된 만남 위치 정보를 나타내는 아이콘 근처의 만남 위치의 기술을 디스플레이할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컨텐트 제시 모듈(610)은 동시에 지도 인터페이스 상에 운전자의 현재 위치 정보를 디스플레이할 수 있다.
상술한 흐름도의 하나 이상의 단계들이 생략될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 일부 실시예들에 따르면, 단계들(1320, 1330 및 1340)은 건너뛸 수 있다. 예를 들어, 운전자 단말 장치(140)는 후보 만남 위치에 관한 프로세스 및 후속 프로세스들을 수행하지 않고서 포지셔닝 엔진(110)으로부터 후보 만남 위치 정보를 획득할 수 있다.
도 14는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 승객에 의한 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 일부 실시예들에서, 승객의 현재 위치는 승객의 만남 위치(예를 들어, 만남 위치는 승객이 자동차에 탑승하는 위치일 수 있음)이다. 일부 실시예들에서, 승객의 현재 위치는 승객의 만남 위치가 아니다. 일부 다른 실시예들에서, 만남 위치는 픽업 지점, 주문의 시작 위치, 출발 위치 등으로 지칭될 수 있다.
단계(1410)에서, 위치에 관한 정보는 승객 단말 장치(120)에 의해 획득될 수 있다. 위치에 관한 정보는 승객의 현재 위치, 주문의 시작 위치, 주문의 종료 위치 등 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 위치에 관한 정보를 획득하는 프로세스는 승객 단말 장치(120)의 포지셔닝 모듈(630)에 의해 구현될 수 있다. 포지셔닝 모듈(630)은 하나 이상의 포지셔닝 기술들을 사용하여 승객의 위치를 결정할 수 있다. 포지셔닝 기술들은 범지구 위성 항법 시스템(GPS) 기술, 범지구 항법 위성 시스템(GLONASS) 기술, 베이더우 네비게이션 시스템 기술, 갈릴레오 포지셔닝 시스템(Galileo) 기술, 준-천정 위성 시스템(QAZZ) 기술, 기지국 포지셔닝 기술, Wi-Fi 포지셔닝 기술 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 위치에 관한 정보를 획득하는 프로세스는 승객 단말 장치(120)의 I/O 모듈(620)에 의해 구현될 수 있다. 주문의 현재 위치, 시작 위치 및 종료 위치의 명칭들은 승객에 의해 입력될 수 있다. 위치에 관한 정보를 수행하는 방법은 텍스트 포맷, 이미지 포맷, 비디오 포맷, 오디오 포맷 등으로, 또는 위치 관련 정보를 이들의 임의의 조합으로 수행하는 것을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 승객 단말 장치(120)는 다른 정보를 획득할 수 있음을 유념해야 한다. 다른 정보는 승객명, 연락처 정보, 계획된 픽업 시간 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 다른 정보를 획득하는 프로세스는 I/O 모듈(620)에 의해 구현될 수 있다. 위치에 관한 정보를 획득한 후에, 승객 단말 장치(120)의 처리 모듈(650)은 위치에 관한 획득된 정보를 처리할 수 있다. 위치에 관한 획득된 정보의 처리는 포맷 변환 등을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 승객 단말 장치(120)는 위치에 관한 획득된 정보 및 기타 정보를 저장 모듈(660), 서버(130) 또는 데이터를 저장할 수 있는 시스템의 다른 모듈들 및 유닛들에 저장할 수 있다.
다음으로, 단계(1420)에서, 승객은 위치와 관련된 처리된 또는 처리되지 않은 정보 및 기타 정보를 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 전송할 수 있다. 위치에 관한 정보 및/또는 기타 정보를 전송하는 프로세스는 동시에 또는 특정 순서로 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객 단말 장치(120)로부터 획득된 위치에 관한 정보는 승객의 현재 위치 및 목적지를 포함할 수 있다. 승객은 현재 위치를 만남 위치로서 지정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객은 현재 위치, 만남 위치 및 목적지를 동시에 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)에 의해 전송된 위치에 관한 정보에 기초하여 승객이 선택할 수 있는 하나 이상의 후보 만남 위치들을 생성할 수 있다. 후보 만남 위치들의 수는 임의적일 수 있으며, 예를 들어 1, 2, 3, 4, 5, 6 또는 임의의 다른 수일 수 있다.
단계(1430)에서, 승객 단말 장치(120)는 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치를 획득할 수 있다. 단계(1430)는 승객 단말 장치(120)의 통신 모듈(640)에 의해 수행될 수 있다. 후보 만남 위치는 목록의 형태로 승객에게 디스플레이될 수 있다. 일부 실시예들에서, 각 후보 위치의 우선순위는 다를 수 있으며, 예를 들어, 각 후보 위치는 그것의 대응하는 우선순위를 갖는다. 가장 높은 우선순위를 갖는 후보 위치는 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 최적화된 만남 위치로 간주될 수 있다. 승객에 의해 획득된 후보 만남 위치들은 위치들의 우선순위에 기초하여 높은 곳에서 낮은 곳으로 또는 낮은 곳에서부터 높은 곳으로 등급이 매겨질 수 있다. 일부 실시예들에서, 후보 만남 위치들의 우선순위는 동일할 수 있다. 그리고 디스플레이된 후보 만남 위치는 우선순위에 기초하여 순위가 매겨지지 않는다.
승객 단말 장치(120)가 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치를 획득한 후에, 후보 만남 위치 정보는 단계(1440)에서 처리될 수 있다. 처리된 후보 만남 위치 정보는 단계(1450)에서 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 전송된다. 후보 만남 위치 정보의 처리는 승객 단말 장치(120)의 처리 모듈(650)에 의해 구현될 수 있다. 처리된 후보 만남 위치 정보를 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 전송하는 프로세스는 통신 모듈(640)에 의해 구현될 수 있다. 후보 만남 위치 정보의 처리는 승객에 의해 최종 만남 위치로서 후보 만남 위치들 중 하나를 직접 선택하거나, 후보 만남 위치들 중 하나 이상을 선택 또는 제거하는 것을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 일부 실시예들에서, 승객은 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보의 만남 위치들 중 일부가 승객의 현재 위치에 기초하여 상대적으로 불편할 수 있다고 생각할 수 있다. 따라서, 승객은 승객 단말 장치(120)를 사용하여 이러한 불편한 후보 만남 위치들을 직접 삭제할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객은 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치들 중 하나 이상이 허용 가능하다고 생각할 수 있다. 따라서, 승객은 승객 단말 장치(120)를 사용하여 이들 후보 만남 위치들을 선택할 수 있다.
승객 단말 장치(120)가 처리된 후보 만남 위치 정보를 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 전송한 후에, 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)은 처리된 후보 만남 위치 정보를 추가로 처리할 수 있다. 최적화된 만남 위치 정보가 생성되어 승객 단말 장치(120)에 전송될 수 있다. 단계(1460)에서, 승객 단말 장치(120)는 최적화된 만남 위치 정보를 획득할 수 있다. 단계(1460)는 승객 단말 장치(120)의 통신 모듈(640)에 의해 수행될 수 있다. 여기서, "최적화된 만남 위치"는 최적의 만남 위치, 최종 만남 위치, 주문의 시작 위치, 등으로 기술될 수 있음을 유념해야 한다. 이 모든 기술들은 운전자와 승객이 최종적으로 만날 수 있는 장소를 나타낸다.
만남 위치들을 생성하는 프로세스의 상기 기술은 단지 예시적일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 것은 아니라는 점을 유의해야 한다. 본 개시내용의 통상의 기술을 가진 자라면, 만남 위치들을 생성하는 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 만남 위치들을 생성하는 프로세스의 일부 단계들이 생략될 수 있다. 예를 들면, 승객 단말 장치(120)에 의해 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 전송된 위치에 관한 정보는 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 수용될 수 있다. 승객 단말 장치(120)에 의해 획득된 승객의 만남 위치 또는 현재 위치가 최종 만남 위치로서 지정될 수 있다. 최종 만남 위치는 운전자와 승객이 만나기 원하는 위치일 수 있다. 따라서, 단계(1430) 내지 단계(1460)은 생략될 수 있다. 다른 예로서, 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 포지셔닝 엔진(110)은 하나의 후보 만남 위치를 생성할 수 있고, 후보 만남 위치는 최종 만남 위치로서 운전자 및 승객에게 전송될 수 있다. 이 경우, 운전자 및 승객은 더 이상의 동작을 수행할 필요가 없을 수 있다. 승객 단말 장치(120)의 경우, 단계(1440), 단계(1450) 및 단계(1460)는 단계(1430)를 수행한 후에 수행되어야 할 필요가 없을 수 있다. 이러한 수정들 및 변형들은 여전히 상기 기술의 범위 내에 있다. 또한, 승객 단말 장치(120)에 의한 만남 위치들을 결정하는 프로세스에 대한 상기 기술은 단지 예시적인 것이다. 일부 단계들(예를 들면, 저장)은 흐름도에 도시되지 않는다. 그러나, 상술한 흐름도의 중간 결과들 및 최종 결과들이 저장되지 않음을 나타내지는 않는다. 일부 실시예들에서, 상술한 흐름도의 중간 결과들 및 최종 결과들의 일부 또는 전부가 저장될 수 있다. 저장 위치는 승객 단말 장치(120)의 저장 모듈(660), 데이터베이스(130), 포지셔닝 엔진(110)의 저장 모듈(220), 또는 데이터를 저장할 수 있는 온-디맨드 서비스 시스템(105)의 다른 유닛들 및 모듈들을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다.
도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(1510)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 주문 발신자(예를 들면, 승객)에 의해 전송된 위치 정보를 획득할 수 있다. 단계(1510)는 승객 인터페이스(230)에 의해 수행될 수 있다. 위치 정보는 승객의 현재 위치, 주문의 시작 위치, 주문의 종료 위치 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 포지셔닝 엔진(110)은 또한 승객 인터페이스(230)를 통해 다른 정보를 획득할 수 있다. 다른 정보에 대한 기술은 본 개시내용의 다른 곳에서의 기술들과 유사하다.
포지셔닝 엔진(110)이 승객의 위치 정보를 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1520)에서 이력 주문들을 검색할 수 있다. 이력 주문들은 데이터베이스(130), 포지셔닝 엔진(110)의 저장 모듈(220) 또는 데이터를 저장할 수 있는 온-디맨드 서비스 시스템(105)의 다른 모듈들 또는 유닛들에 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이력 주문들은 주어진 시간 기간 내에서 하나 이상의 주문들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이력 주문들은 미리 설정된 임계값 내에서 하나 이상의 주문들을 포함할 수 있다. 미리 설정된 임계값은 이력 주문의 시작 위치와 승객의 현재 위치 사이의 거리일 수 있다. 일부 실시예들에서, 이력 주문은 주어진 시간 기간 내의 미리 설정된 임계값 내에서 하나 이상의 주문들을 포함할 수 있다. 주어진 시간 기간은 하루 또는 여러 날, 일주일 또는 여러 주, 한 달 또는 여러 달 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 2 달일 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 랜덤값 또는 고정값일 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 경험 또는 실험 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 주문을 전송하는 승객 계정과 관련될 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 주문을 획득하는 운전자 계정과 관련될 수 있다. 일부 실시예들에서, 주어진 시간 기간은 특정 위치 정보와 관련될 수 있으며, 예를 들어, 주어진 시간 기간은 상이한 위치들에 따라 다를 수 있다. 상기 미리 설정된 임계값은 경험 또는 실험 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 미리 설정된 임계값은 500 미터보다 크거나 같거나 작을 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 1 미터 내지 200 미터, 200 미터 내지 300 미터, 300 미터 내지 400 미터, 또는 400 미터 내지 500 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 1 미터 내지 50 미터, 50 미터 내지 100 미터, 100 미터 내지 150 미터, 또는 150 미터 내지 200 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 10 미터, 20 미터, 30 미터, 40 미터, 50 미터, 60 미터, 70 미터, 80 미터, 90 미터, 100 미터 등일 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 임계값이 100m인 경우, 예를 들어 이력 주문의 시작 위치와 승객의 현재 위치 사이의 거리가 100m 미만인 경우에는, 이력 주문의 시작 위치가 승객과 근접하게 있음을 보여준다.
이력 주문을 획득한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 상술한 이력 주문에 기초하여 단계(1530)에서 만남 위치를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 만남 위치는 최종 만남 위치로서 이력 주문의 시작 위치의 평균 또는 클러스터 값을 결정함으로써 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이력 주문은 획득되지 않을 수 있다. 단계(1510)에서 획득된 위치 정보가 만남 위치에 관한 정보를 포함하면, 만남 위치는 최종 만남 위치로서 직접 지정될 수 있다. 단계(1510)에서 획득된 위치 정보가 만남 위치를 포함하지 않지만 승객의 현재 위치를 포함하면, 승객의 현재 위치는 최종 만남 위치로서 지정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 시작 위치와 승객의 현재 위치 사이의 거리에 기초하여 검색된 이력 주문들을 가장 작은 것으로부터 가장 큰 것으로 순위매김할 수 있고, 가장 작은 거리를 갖는 이력 주문의 시작 위치를 최종 만남 위치로서 지정할 수 있다. 그 다음, 포지셔닝 엔진(110)은 최종 만남 위치를 승객 및 운전자에게 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객에 의해 전송된 주문을 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 현재의 교통 상태들, 시간, 기상 등과 같은 다른 정보에 기초하여 단계(1520)에서 획득된 이력 주문들을 추가로 필터링하고, 필터링된 결과에 기초하여 최종 만남 위치를 결정할 수 있다.
또한, 일부 실시예들에서, 단계(1510)에서 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 위치 정보는 만남 위치에 관한 정보를 포함할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110) 및 운전자 모두가 그 위치를 수락하면, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1520)를 수행할 필요가 없을 수도 있다. 상술된 위치는 최종 만남 위치로서 직접 지정될 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 만남 위치, 운전자의 현재 위치 및 주문의 최종 위치에 기초하여 운전자의 현재 위치에서 만남 위치까지의 하나 이상의 경로들과 만남 위치에서 주문의 종료 위치까지의 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 경로 계획 방법들 및 그 설계 인자들은 본 명세서의 다른 곳에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 상술한 하나 이상의 경로들을 전송할 수 있다.
만남 위치들을 생성하는 프로세스의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 만남 위치들을 생성하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 이러한 모든 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
도 16은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진(110)에 의한 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(1610)에서, 승객의 위치 정보는 네트워크(150)를 통해 포지셔닝 엔진(110)의 승객 인터페이스(230)에 의해 획득될 수 있다. 위치 정보는 대략적인 포지셔닝 위치 또는 정확한 포지셔닝 위치를 포함할 수 있다. 승객의 위치 정보는 서비스 요청에 포함될 수 있다. 서비스 요청은 최종 만남 위치에 대한 승객의 표시들 또는 선호들과 같은 다른 정보를 포함할 수 있다.
단계(1620)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 위치 정보에 기초하여 하나 이상의 후보 만남 위치들을 결정할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 포지셔닝 엔진(110)이 승객의 서비스 요청 및 위치 정보를 획득한 경우, 위치 분석 유닛(310)은 승객의 위치 정보에 따라 승객의 위치를 식별할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 지역 내의 다수의 인기있는 만남 위치들을 계산할 수 있고, 데이터베이스(130)에 저장된 지역의 이력 주문 기록들의 만남 위치들에 액세스함으로써 후보 만남 위치들로서 다수의 인기있는 만남 위치들을 지정할 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 포지셔닝 엔진(110)은 일정한 임계 거리에 기초하여 후보 만남 위치를 결정할 수 있다. 승객 위치에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 위치로부터 특정 임계 범위 내에서 만남 위치를 검색할 수 있다. 그 다음, 만남 위치는 후보 만남 위치로서 지정될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 승객의 서비스 요청의 만남 위치에 대한 승객의 선호들 또는 표시들에 기초하여, 승객이 선택 또는 표시하기를 선호할 수 있는 만남 위치는 후보 만남 위치로서 지정될 수 있다.
다음으로, 단계(1630)에서, 미리 설정된 규칙에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)의 만남 위치 처리 유닛(330)은 다수의 후보 만남 위치들을 평가할 수 있다. 다른 평가 기준들과 평가 방법들에 기초하여, 미리 설정된 평가 규칙들이 다를 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 평가 기준들은 승객의 위치와 여러 후보 만남 위치들 사이의 거리들(거리는 직선 거리 또는 도로 거리일 수 있음), 승객의 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 각각까지 소비된 시간, 승객의 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 각각까지의 교통 및 도로 상태들, 승객의 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 각각까지의 경로 안전 상황들 등, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 평가 방법은 채점 및/또는 순위매김을 포함할 수 있다.
다음 예들은 평가 방법들 및 기준들을 간단하게 설명하기 위한 것이다. 예를 들어, 승객의 위치와 다수의 후보 만남 위치들 중 하나 사이의 거리가 짧을수록 더 높은 점수/순위를 생성할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 승객의 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 중 한 곳까지 소비된 시간이 더 짧을수록 더 높은 점수/순위를 생성할 수 있다. 본 개시내용의 다른 실시예들에 따르면, 승객 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 중 하나까지의 경로의 교통 혼잡 레벨이 작을수록 더 높은 점수/순위를 생성할 수 있다. 본 개시내용의 다른 실시예들에 따르면, 승객의 위치로부터 다수의 후보 만남 위치들 중 하나까지의 경로의 보안 지수가 높을수록 더 높은 점수/랭크를 생성할 수 있다.
단계(1640)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1630)에서 각각의 후보 만남 위치의 평가에 기초하여 미리 설정된 수의 만남 위치들을 선택할 수 있다. 그 다음, 만남 위치들은 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 각각 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 전송될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 미리 설정된 수는 선택적일 수 있다. 예를 들어, 미리 설정된 수는 1 내지 5, 또는 다른 수들일 수 있다. 선택 방법은 점수 또는 순위에 기초하여 더 높은 점수 또는 순위를 갖는 만남 위치를 선택하는 단계, 점수 또는 순위의 몇몇 임계값 또는 범위들에 기초하여 후보 만남 위치를 제거하는 단계 등을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 미리 설정된 수의 만남 위치들을 승객 인터페이스(230)를 통해 승객 단말 장치(120)에 전송할 수 있지만, 운전자 단말 장치(140)에 동일한 정보를 전송하지는 않는다. 유사하게, 포지셔닝 엔진(110)은 미리 설정된 수의 만남 위치들을 운전자 인터페이스 장치(240)를 통해 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있지만, 동일한 정보를 승객 단말 장치(120)에 전송하지는 않는다.
단계(1650)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 의해 만남 위치와 관련된 처리된 데이터를 각각 획득할 수 있다. 승객 및 운전자에 의한 만남 위치의 처리는 하나 이상의 후보 만남 위치들의 선택, 제거, 평가 또는 업데이트를 포함할 수 있다. 평가는 텍스트 또는 채점으로 평가하는 형태로 수행될 수 있다. 평가는 하나 이상의 후보 만남 위치들에 대한 승객 또는 운전자의 선호를 나타낼 수 있다.
일부 실시예들에서, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)는 포지셔닝 엔진(110)으로부터 5개의 후보 만남 위치들(a, b, c, d, e)을 수신할 수 있다. 승객은 승객 단말 장치(120)를 사용하여 위치들(b, c 및 d)을 제거할 수 있다. 운전자는 운전자 단말 장치(140)를 사용하여 위치들(c 및 d)을 제거할 수 있다. "제거(elimination)"로 마킹된 위치들(b, c 및 d)의 결과가 반환될 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)로부터 미리 설정된 수의 선택된 만남 위치들을 각각 획득할 수 있다. 예를 들면, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)가 모두 5개의 후보 만남 위치들(a, b, c, d, e)을 획득하면, 승객은 승객 단말 장치(120)에 의해 위치들(b, c 및 d)을 선택할 수 있고, 운전자는 운전자 단말 장치(140)에 의해 위치들(c 및 d)을 선택할 수 있다. 최종적으로, 상기 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)에 의해 반환된 후보 만남 위치(b, c, d) 및 운전자 단말 장치(140)에 의해 반환된 후보 만남 위치(c, d)를 획득할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230)를 통해 승객 단말 장치(120)에 의해 만남 위치들의 처리를 획득할 수 있지만, 운전자 단말 장치(140)로부터 유사한 정보를 획득하지는 못한다. 마찬가지로, 포지셔닝 엔진(110)은 운전자 인터페이스(240)를 통해 운전자 단말 장치(140)에 의해 만남 위치들의 처리를 획득하지만, 승객 단말 장치(120)로부터 유사한 정보를 획득하지는 못한다.
단계(1660)에서, 평가가 가장 높은 처리된 만남 위치는 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)에 의해 정해진 만남 위치로서 결정될 수 있다. 여기서, 처리 모듈(210)은 먼저 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 의해 만남 위치들의 처리를 전처리하여 적어도 하나의 만남 위치를 포함하는 세트를 획득할 수 있다. 만남 위치들의 전처리는 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)로부터 수신된 만남 위치들에 관한 세트 연산을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 세트 연산은 교차 연산, 결합 연산, 상보 세트 연산 등을 포함할 수 있다. 처리 모듈(210)은 전처리에 의해 적어도 하나의 만남 위치를 포함하는 세트를 획득할 수 있다.
세트를 획득한 후, 처리 모듈(210)은 단계(1630)에서 미리 설정된 규칙에 기초하여 세트의 만남 위치를 평가할 수 있다. 평가 기준들 및 방법들은 상기 기술에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다. 채점의 점수 또는 순위 매김의 순위에 따라, 가장 높은 평가(가장 높은 점수 또는 최상 순위)를 갖는 만남 위치는 승객과 운전자를 위해 정해진 만남 위치로서 결정될 수 있다.
단계(1670)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 정해진 만남 위치를 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있고, 따라서 만남 위치를 두 서비스 측에 알릴 수 있다.
상술된 만남 위치, 운전자의 현재 위치, 및 주문의 종료 위치에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 운전자의 현재 위치로부터 만남 위치까지 하나 이상의 경로들과 만남 위치로부터 주문의 종료 위치까지의 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 경로 계획 방법들 및 그 설계 인자들은 본 개시내용의 다른 곳에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 경로들을 전송할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 다른 형태들로 만남 위치들 및 경로들을 전송할 수 있다. 다른 형태들은 음성, 텍스트, 이미지 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 음성 방송 방법을 사용하여 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 만남 위치 및 경로들을 전송할 수 있다.
도 17은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진(110)에 의한 만남 위치를 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(1710)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객의 출발 위치 및/또는 현재 위치를 획득할 수 있다. 승객의 출발 위치 및/또는 현재 위치는 승객에 의해 입력된 텍스트 형식의 위치 정보, 승객에 의해 선택된 지리적 좌표 정보(예를 들어, 지도 인터페이스 슬라이딩, 풀-다운 메뉴 선택 등), 출발 위치 및/또는 현재 위치를 포함하는 승객에 의해 입력된 음성 정보, 또는 승객 단말 장치(120)를 사용하여 승객에 의해 촬영된 이미지와 같은 멀티미디어 정보일 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객의 출발 위치는 승객의 현재 위치와 동일하지 않을 수 있다. 예를 들어, 승객은 운송 서비스를 예약할 수 있으며, 운송 서비스의 위치는 최종 출발 위치가 아니다.
출발 위치 및/또는 현재 위치를 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1720)에서 분석되거나 역으로 분석될 수 있다. 지도 데이터를 저장하는 형태가 획득된 출발 위치 및/또는 현재 위치의 형태와 일치하지 않는 경우에, 포지셔닝 엔진(110)은 획득된 위치를 분석하거나 역으로 분석할 수 있다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 지도 데이터를 지리적 좌표의 형태로 저장할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 위치 정보가 상점의 명칭이나 번지수와 같은 주소 기술 정보일 때, 포지셔닝 엔진(110)은 처리 모듈(210)의 주소 분석 유닛(310)에 의해 위도 및 경도 정보와 같은 대응하는 지리적 좌표를 찾기 위해 상점의 기술을 검색할 수 있다. 다른 예로서, 포지셔닝 엔진(110)은 번지수 형태의 지도 데이터를 저장할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)이 특정 장소의 지리적 좌표 정보를 획득할 때, 처리 모듈(210)의 주소 분석 유닛(310)은 번지수와 같은 대응하는 주소 기술 정보를 찾기 위해 지리적 좌표 정보를 역으로 분석할 수 있다. 상술한 주소 기술 정보는 데이터베이스(130)의 지도 데이터일 수 있다.
주소를 분석하거나 역으로 분석한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1730)에서 승객의 출발 위치 및/또는 현재 위치에 기초하여 제 1 만남 위치 세트 및 대응하는 주소 기술 정보를 획득할 수 있다. 제 1 만남 위치 세트는 상이한 기준들에 기초하여 획득될 수 있다. 예를 들어, 기준은 운전자의 위치로부터 승객의 출발 위치 또는 현재 위치까지의 거리일 수 있다. 거리는 도로 거리 또는 직선 거리일 수 있다. 다른 예로서, 기준은 운전자의 위치로부터 승객의 출발 위치까지의 평균 도착 시간일 수 있다. 평균 시간은 속도에 기초하여 획득할 수 있다. 제 1 만남 위치 세트를 획득한 후, 처리 모듈(210)의 주소 분석 유닛(310)은 대응하는 주소 기술 정보를 찾기 위해 제 1 만남 위치 세트의 주소를 역으로 분석할 수 있다.
단계(1740)에서, 포지셔닝 엔진(110)의 만남 위치 처리 유닛(330)은 미리 설정된 규칙에 기초하여 제 1 만남 위치 세트의 각 제 1 만남 위치를 평가할 수 있다. 상이한 평가 기준들 및 평가 방법들에 기초하여 다양한 미리 설정된 평가 규칙들이 있을 수 있다. 평가 기준들 및 평가 방법들의 세부 사항들은 도 16의 단계(1630)에서 발견될 수 있고, 여기서는 추가로 설명되지 않을 것이다.
제 1 만남 위치 세트의 평가를 획득한 후에, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1750)에서 제 2 만남 위치 세트 및 대응하는 주소 기술 정보를 생성할 수 있다.
제 2 만남 위치 세트를 생성하는 프로세스는 평가 결과들에 기초하여 적어도 하나의 제 2 만남의 위치를 포함하는 제 2 만남 위치 세트를 획득하기 위해 제 1 만남 위치 세트로부터 일부 만남 위치들을 선택하는 것일 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 수 N에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)은 가장 높은 점수를 갖는 N개의 제 1 만남 위치들을 선택하거나, 또는 상위 N개의 제 1 만남 위치들을 순위매김할 수 있다. 일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 제 2 만남 위치들로서 미리 설정된 임계값 평가를 초과할 수 있는(예를 들어, 미리 설정된 임계값 평가가 일정 백분율일 수 있음) 제 1 만남 위치들을 마킹할 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 수 N은 필요에 따라 조정될 수 있다. 제 1 만남 위치 세트의 일부 또는 전부는 제 2 만남 위치 세트로 선택될 수 있다. 제 1 만남 위치들 중 일부를 선택할 때, 제 1 N개의 만남 위치들은 평가 결과들의 특정 순위 매김 순서에 기초하여 선택될 수 있다. 마찬가지로 백분율은 필요에 따라 조정될 수 있다.
상술된 프로세스는 또한 제 1 만남 위치 세트의 중복 제거 프로세스일 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 포지셔닝 엔진(110)은 임의의 2개의 제 1 만남 위치들 사이의 거리가 미리 설정된 거리보다 작은지의 여부를 결정할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 임의의 2개의 제 1 만남 위치들 사이의 거리가 미리 설정된 거리보다 작다고 결정한 것에 응답하여 하나 이상의 제 2 만남 위치들을 획득하기 위해 중복 제거 프로세스를 수행하고 제 1 만남 위치들 중 일부를 제거할 수 있다. 2개의 제 1 만남 위치들 사이의 거리는 직선 거리, 도로 거리, 또는 주행 거리일 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)은 제 2 만남 위치 세트를 획득한 후, 주소 분석 및/또는 주소들의 역 분석에 의해 제 2 만남 위치 세트의 대응하는 주소 기술 정보를 획득할 수 있다. 프로세스의 기술은 단계(1720)에서 찾을 수 있으며, 여기에서 더 이상 설명되지 않을 것이다.
단계(1760)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 생성된 제 2 만남 위치 세트 및 대응하는 주소 기술 정보를 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 각각 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 생성된 제 2 만남 위치 세트 및 대응하는 주소 기술 정보는 승객 단말 장치(120) 및 운전자 장치(140)에 상이한 형태들로 전송될 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 만남 위치들은 텍스트 형태로 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 장치(140)에 전송될 수 있다. 주소 기술 정보는 텍스트 또는 음성 형태로 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 장치(140)에 전송될 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 상술한 만남 위치, 운전자의 현재 위치 및 주문의 종료 위치에 기초하여 운전자의 현재 위치에서 만남 위치까지의 하나 이상의 경로들과 만남 위치에서 주문의 종료 위치까지의 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 경로 계획 방법들 및 설계 요소들은 본 개시내용의 다른 곳에서 찾을 수 있으며, 여기에서 더 이상 설명되지 않을 것이다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 경로들을 전송할 수 있다.
만남 위치들을 생성하는 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 만남 위치들을 생성하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, 승객의 출발 위치 및/또는 현재 위치를 획득한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1720)를 건너뛰고 단계(1730)를 직접 수행할 수 있다.
도 18은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 포지셔닝 엔진(110)에 의한 만남 위치를 생성하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 단계(1810)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 주문 발신자(예를 들면, 승객)의 위치 정보를 획득할 수 있다. 본 개시내용의 다른 부분들에서, "위치 정보"는 "주소 정보" 또는 "주소 위치 정보"로 표현될 수 있다. 단계(1810)는 승객 인터페이스(230)에 의해 수행될 수 있다. 위치 정보는 승객의 현재 위치, 주문의 시작 위치, 주문의 종료 위치 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230)를 통해 다른 정보를 획득할 수 있다. 다른 정보의 기술은 본 개시내용의 다른 부분들의 기술들과 유사하다.
일부 실시예들에서, 위치 정보는 위치의 좌표로 표현될 수 있다. 위치의 좌표는 경도와 위도 좌표일 수 있다. 일부 실시예들에서, 위치 정보는 위치의 명칭으로 표현될 수 있다. 위치 정보가 위치 좌표로 표현될 때, 단계(1820)에서, 포지셔닝 엔진(1820)은 위치 정보를 역으로 분석하여 위치의 명칭으로 표현되는 위치 정보를 생성할 수 있다. 위치 정보 분석은 주소 분석 유닛(310)에 의해 구현될 수 있다. 다음으로, 단계(1830)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 위치의 명칭으로 표현되는 위치 정보에 따라 후보 만남 위치를 생성할 수 있다. 단계(1810)에서 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 위치 정보가 위치의 명칭으로 표현되면, 단계(1820)는 건너뛸 수 있고, 단계(1830)는 후보 만남 위치들을 생성하기 위해 직접 수행될 수 있다.
단계(1830)에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 생성된 후보 만남 위치들의 수는 1, 2, 3, 4, 5, 6 또는 임의의 다른 수일 수 있다. 후보 만남 위치를 생성하는 규칙들은 포지셔닝 엔진(110)에 이미 저장된 미리 설정된 만남 위치들 또는 이력 주문들에 기초할 수 있다. 미리 설정된 만남 위치들은 포지셔닝 엔진(110) 또는 데이터베이스(130)에 저장된 일부 주소 위치들을 나타낼 수 있고, 예를 들면 주소 위치는 자동차 승강 장소 또는 일시 정지 장소일 수 있다. 이러한 주소 위치들은 후보 만남 위치들일 수 있다. 이력 주문들에 기초하여 후보 만남 위치를 생성하는 방법은 본 개시내용의 다른 부분들의 설명에서 발견될 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 일부 주소 위치들을 만남 위치들로 지정할 수 있다. 만남 위치들로 지정된 주소 위치들은 특정 시간 내에 고정되거나 일정하게 업데이트될 수 있다. 업데이트된 기간은 1 주일, 1 개월, 4 분기, 반년, 1 년 등을 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 업데이트 방법들은 새로운 위치를 만남 위치로서 추가하는 단계와 일부 기존의 만남 위치들을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 만남 위치 정보를 저장할 수 있다. 만남 위치들은 운전자와 승객 간의 출발 위치에 관한 통신의 복잡성을 효과적으로 줄일 수 있다. 따라서, 픽업 효율성이 향상될 수 있다. 만남 위치들은 데이터베이스(130), 저장 모듈(220) 및 데이터를 저장할 수 있는 시스템의 다른 유닛들 및 모듈들에 저장될 수 있다. 승객의 현재 위치 및/또는 승객에 의해 전송된 주문의 시작 위치를 획득할 때, 포지셔닝 엔진(110)은 특정 규칙에 기초하여 만남 위치를 검색하고, 획득된 만남 위치를 후보 만남 위치로 지정할 수 있다. 규칙은 승객의 현재 위치 또는 주문의 시작 위치로부터 특정 거리 범위 내의 픽업 지점들을 검색하는 것일 수 있다. 거리 범위는 1 미터 내지 200 미터, 200 미터 내지 300 미터, 300 미터 내지 400 미터, 또는 400 미터 내지 500 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리 범위는 1 미터 내지 50 미터, 50 미터 내지 100 미터, 100 미터 내지 150 미터, 또는 150 미터 내지 200 미터일 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리 범위는 10 미터, 20 미터, 30 미터, 40 미터, 50 미터, 60 미터, 70 미터, 80 미터, 90 미터, 100 미터 등일 수 있다.
후보 만남 위치들을 생성한 후, 포지셔닝 엔진(110)은 후보 만남 위치들을 승객 단말 장치(120)에 전송할 수 있다. 또한, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)에 다른 정보를 전송할 수 있다. 다른 정보는 후보 만남 위치와 승객의 현재 위치 사이의 거리, 현재 위치에서 후보 만남 위치까지 승객이 소비한 시간, 후보 만남 위치의 도로 상태 등, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 후보 만남 위치들 및 다른 정보는 승객 단말 장치(120)에 의해 승객 참조용으로 디스플레이될 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치들을 획득한 후, 승객은 후보 만남 위치들 중 하나를 최종 만남 위치로 직접 선택할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 최종 만남 위치를 운전자 단말 장치(140) 및/또는 승객 단말 장치(120)에 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 승객이 포지셔닝 엔진(110)에 의해 전송된 후보 만남 위치들을 획득한 후, 승객은 하나 이상의 옵션들을 선택하거나 삭제하고 나머지 옵션들을 포지셔닝 엔진(110)에 다시 전송할 수 있다. 그 다음에, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)로부터 후보 만남 위치의 처리 결과를 획득할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 처리 결과를 추가로 처리할 수 있고, 그 후에 최종 만남 위치를 생성할 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)에 의한 처리 결과를 추가로 처리하는 방법은 각각의 나머지 만남 위치를 채점하는 단계와 최고 점수를 갖는 만남 위치를 최종 만남 위치로 지정하는 단계를 포함할 수 있다. 채점의 규칙들은 만남 위치가 있는 도로의 교통 정체의 정도, 만남 위치와 승객의 현재 위치 사이의 거리, 승객의 현재 위치에서 만남 위치까지 승객이 소비한 시간 등, 또는 임의의 조합에 기초할 수 있다.
만남 위치, 운전자의 현재 위치 및 주문의 종료 위치에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)의 경로 처리 유닛(340)은 운전자의 현재 위치에서 만남 위치까지의 하나 이상의 경로들, 및 만남 위치에서 주문의 종료 위치까지의 하나 이상의 경로들을 생성할 수 있다. 따라서, 경로 계획 방법들 및 그 설계 인자들은 본 개시내용의 다른 곳에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 설명하지 않을 것이다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)에 의해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 경로를 전송할 수 있다.
만남 위치들을 생성하는 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 만남 위치들을 생성하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시하에서 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다.
도 19a는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라, 승객 단말 장치(120)가 운전자 단말 장치(140)에 근접할 때, 포지셔닝 엔진(110)에 의해 다수의 당사자들(예를 들어, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140))에 대한 거리 측정을 조정하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다. 승객의 운송 서비스 요청이 운전자에 의해 수락되면, 운전자는 만남 위치로 가서 승객을 픽업할 수 있다.
단계(1910)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)로부터 각각 예비 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다. 예비 포지셔닝 정보는 실시간으로 획득될 수도 있고 획득되지 않을 수도 있다. 예비 포지셔닝 정보는 일반적으로 하나 이상의 포지셔닝 기술들을 사용하여 결정될 수 있다. 포지셔닝 기술들의 세부 사항들은 상기 기술들에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다. 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보는 동일한 포지셔닝 기술 또는 상이한 포지셔닝 기술들을 사용하여 생성될 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 당사자들의 예비 포지셔닝 정보에 기초하여 처리 모듈(210)에 의해 두 당사자들 간의 거리를 계산할 수 있다. 거리는 직선 거리 또는 최단 도로 거리일 수 있다. 일부 실시예들에서, 도로 거리는 차량의 최단 주행 거리일 수 있다.
단계(1920)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)와 운전자 장치(140) 사이의 계산된 거리를 미리 설정된 임계값과 비교할 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 신호 커버리지 범위 및/또는 측정 장치의 측정 범위에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 당사자들 중 한 당사자의 이력 주문들에 기초하여 개별적으로 결정될 수 있다. 미리 설정된 임계값은 또한 당사자들의 이력 주문들에 기초하여 집합적으로 결정될 수 있다. 상술한 이력 주문 정보는 데이터베이스(130)의 이력 주문 데이터베이스(710)를 검색하거나 질의함으로써 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)가 위치되는 지리적 지역 및/또는 특정 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 특정 지리적 지역 및/또는 특정 위치 정보는 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)를 검색하거나 질의함으로써 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 미리 설정된 임계값은 승객 및 운전자의 개인 선호들에 기초하여 결정될 수 있다. 개인적 선호들은 데이터베이스(130)의 사용자 데이터베이스(730)에 저장된 사용자 정보를 검색하거나 질의함으로써 획득될 수 있다.
승객 단말 장치(120)와 운전자 장치(140) 사이의 거리가 미리 설정된 임계값보다 작은 경우, 프로세스는 단계(1930)로 진행할 수 있다. 대안적으로, 승객 단말 장치(120)와 운전자 장치(140) 사이의 거리가 미리 설정된 임계값 이상이라는 결정에 응답하여, 프로세스는 단계(1910)로 진행할 수 있고 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보를 계속 획득할 수 있다.
단계(1930)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 하나 이상의 당사자들의 거리 측정 장치들이 턴 온될 수 있도록, 승객 인터페이스(230) 및/또는 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)에 명령들을 전송할 수 있다. 거리 측정 장치는 거리 측정 기술을 이용하여 대상들 간의 거리를 측정할 수 있는 장치를 의미할 수 있다. 거리 측정 장치는 승객 단말 장치(120) 또는 운전자 단말 장치(140)에 통합될 수 있다(예를 들어, 거리 측정 장치는 통신 모듈(640)에 통합될 수 있다). 거리 측정 장치는 승객 단말 장치(120)/운전자 단말 장치(140)와 연결된 외부 장치일 수 있다. 거리 측정 기술은 전자기파, 음향파 또는 다른 파들, 또는 이들의 임의의 조합에 기초할 수 있다.
예를 들어, 거리 측정 기술은 전파, 적외선, 가시 광선 등과 같은 전자기파 또는 이들의 임의의 조합에 기초할 수 있다. 거리 측정 기술은 Bluetooth® 대역 또는 다른 마이크로파 대역들과 같은 전파에 기초할 수 있다. 거리 측정 기술은 근적외선, 중간 적외선, 원적외선 등과 같은 적외선 또는 이들의 임의의 조합에 기초할 수 있다.
거리 측정 기술은 초음파, 초저주파, 다른 주파수 대역들의 음향파 등과 같은 음향파 또는 이들의 임의의 조합에 기초할 수 있다.
전자기파 또는 음향파에 기초한 거리 측정 기술은 거리를 측정하기 위한 하나 이상의 다중 원리들에 기초할 수 있다.
예를 들어, 전자기파 또는 음향파에 기초한 거리 측정 기술은 파형 전파 시간, 도플러 효과, 신호 강도, 신호 감쇠 특성 등, 또는 이들의 임의의 조합에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)의 명령들은 하나 이상의 거리 측정 장치들이 턴 온되도록 지시할 수 있다. 당사자들의 거리 측정 장치들은 동시에 턴 온되도록 지시받을 수 있거나, 또는 그들 중 하나만 턴 온되도록 지시받을 수 있다.
일부 실시예들에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120) 및/또는 운전자 단말 장치(140)의 거리 측정 장치들에 명령들을 전송하지 않을 수 있지만, 공용 거리 측정 장치를 턴 온하기 위해 승객 단말 장치(120) 또는 운전자 단말 장치(140)에 속하지 않은 공용 거리 측정 장치에 명령들을 전송할 수 있다. 공용 거리 측정 장치는 온-디맨드 서비스 시스템(105) 또는 네트워크 환경(100)의 정보 소스(160)일 수 있다. 공용 거리 측정 장치는 승객 단말 장치(120)와 운전자 장치(140) 사이의 거리를 측정함으로써 하나 이상의 당사자들의 거리 정보 또는 방향 정보를 획득할 수 있다.
거리 측정 장치가 턴온되면, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1940)에서 거리 측정 장치에 의해 전송된 거리 측정 데이터 및 당사자들 사이의 현재 거리를 획득할 수 있다. 거리 측정 데이터는 오리지널 데이터, 중간 데이터, 최종 데이터(예를 들어, 거리 측정 데이터는 당사자들 사이의 계산된 거리일 수 있음) 등, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 당사자들 간의 거리는 포지셔닝 엔진(110)에 의해 획득된 거리 측정 데이터에 직접 포함될 수 있다. 또한, 승객과 운전자 사이의 거리는 포지셔닝 엔진(110)의 처리 모듈(210)에 의해 계산되고 처리되어 획득된 거리 측정 데이터일 수 있다.
단계(1950)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(1940)에서 획득된 현재 거리를 네트워크(150)를 통해 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 각각 전송할 수 있어서, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)는 각각의 컨텐트 제시 모듈(610)에 의해 거리를 디스플레이할 수 있다.
본 기술분야의 통상의 기술자들의 거리 측정 프로세스를 조정하는 포지셔닝 엔진(110)의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 상기 단계들의 임의의 조합, 거리 측정 프로세스를 조정하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, 당사자들 중 하나가 승객과 운전자 사이의 현재 거리를 직접 획득하면, 포지셔닝 엔진(110)은 현재 거리를 상대방에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 승객 단말 장치(120)와 운전자 단말 장치(140) 사이의 거리 측정은 포지셔닝 엔진(110)의 조정 없이 두 당사자 사이의 직접 통신에 기초하여 수행될 수 있다. 특히, 두 당사자들 중 하나는 통신 모듈(640)에 의해 상대방에게 거리 측정 장치를 턴 온하고 거리 측정을 수행하는 것 등을 요구할 수 있다. 상대방의 거리 측정 장치가 턴 온된 후, 상기 거리 측정 프로세스가 완료될 수 있고 거리 측정 데이터가 획득될 수 있다.
도 19b는 승객 단말 장치(120)가 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 운전자 단말 장치(140)에 근접할 때 거리 측정을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
단계(1915)에서, 운전자 단말 장치(140)는 자신의 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 운전자 단말 장치(140)는 포지셔닝 모듈(630)에 의해 포지셔닝 정보를 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 운전자 단말 장치(140)에 의해 획득된 포지셔닝 정보는 I/O 모듈(620)에 의해 획득된 승객 입력 정보일 수 있다. 사용자 입력 정보는 텍스트 정보, 음성 정보 또는 이미지 정보일 수 있다. 특히, 이미지 정보는 정지 이미지 정보 또는 비디오 정보일 수 있다.
단계(1925)에서, 운전자 단말 장치(140)는 통신 모듈(640)에 의해 획득된 포지셔닝 정보를 전송할 수 있다. 포지셔닝 정보는 시스템(105) 또는 승객 단말 장치(120)에 의해 획득될 수 있다.
단계(1935)에서, 운전자 단말 장치(140)는 운전자 단말 장치(140)에 통합된 거리 측정 장치를 포지셔닝 엔진(110)으로부터 턴 온하는 명령이 수신되었는지를 결정할 수 있다. 프로세스는 명령이 수신되었다는 결정에 응답하여 단계(1945)로 진행할 수 있다. 대안적으로, 프로세스는 단계(1915)로 되돌아가서, 포지셔닝 엔진(110)으로부터 운전자 단말 장치(140)상의 거리 측정 장치를 턴 온하는 명령들이 수신되지 않았다고 결정한 것에 응답하여 위치 정보를 획득하는 것을 계속할 수도 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 단계(1935)에서, 결정 대기중인 컨텐트는 포지셔닝 엔진(110)으로부터의 명령들이 아니라, 승객 단말 장치(120)로부터의 요청일 수 있다. 요청의 컨텐트는 운전자 단말 장치(140)에 거리 측정 장치를 턴 온하도록 요청하는 것이다.
일부 실시예들에서, 운전자 단말 장치(140)는 명령이 수신되는지 여부를 결정하지 않고 단계(1925) 후에 단계(1945)를 직접 수행할 수 있다.
단계(1945)에서, 운전자 단말 장치(140)는 거리 측정 장치를 턴 온하여 운전자 단말 장치(140)와 승객 단말 장치(120) 사이의 거리를 측정할 수 있다. 거리 측정 장치들에 의해 사용된 거리 측정 방법들 및 거리 측정 원리들은 이전 내용들에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다.
일부 실시예들에서, 운전자 장치(140)는 거리 측정 장치를 턴 온하여 거리 측정 데이터를 획득할 수 있다. 거리 측정 데이터는 오리지널 데이터, 중간 데이터, 최종 데이터(예를 들어, 거리 측정 데이터는 당사자들 사이의 계산된 거리일 수 있음), 상대방의 거리 측정 프로세스의 방향 등, 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다.
단계(1955)에서, 운전자 단말 장치(140)는 네트워크(150)를 통해 통신 모듈(640)에 의해 하나 이상의 장치에 거리 측정 데이터를 전송할 수 있다. 일부 실시예들에서, 상술된 장치들은 승객 단말 장치(120), 시스템(105) 또는 제 3 자 컴퓨팅 장치와 같은 다른 장치 등을 포함할 수 있다. 운전자 단말 장치(140)는 장치들에 거리 측정 데이터를 전송함으로써, 장치들로 하여금 운전자와 승객 간의 거리를 획득하게 하고 승객 및 운전자의 만남에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 거리 측정 데이터는 오리지널 데이터, 중간 데이터, 최종 데이터(예를 들면, 거리 측정 데이터가 당사자 간의 계산된 거리일 수 있음), 등 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 그에 따라, 거리 측정 데이터는 승객 단말 장치(120), 시스템(105) 또는 다른 컴퓨팅 장치들과 같은 다른 대상들에 의해 처리되어 당사자 간의 거리를 획득할 수 있다. 거리 측정 데이터는 또한 당사자들 간의 거리를 획득하기 위해 국부적으로 처리될 수 있으며, 예를 들어 거리 측정 데이터는 운전자 단말 장치(140)에 의해 처리될 수 있다.
특히, 운전자 장치(140)는 승객 단말 장치(120)가 거리 측정 데이터를 디스플레이하기 위해 승객 단말 장치(120)에 거리 측정 데이터를 전송할 수 있다.
단계(1965)에서, 운전자 단말 장치(140)는 운전자와 승객 간의 거리를 획득할 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리는 승객 단말 장치(120), 시스템(105) 또는 다른 컴퓨팅 장치들로부터 획득될 수 있다. 일부 실시예들에서, 운전자 단말 장치(140)는 컨텐트 제시 모듈(610)에 의해 거리를 디스플레이할 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 운전자 단말 장치(140)가 상대방 (예를 들면, 승객과 운전자) 사이의 거리를 처리 및 계산한 후, 운전자 단말 장치(140)는 단계(1965)를 수행하지 않을 수 있다.
운전자 단말 장치(140)에 의한 두 당사자(승객 및 운전자)의 거리 측정의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 상기 단계들의 임의의 조합들, 상기 프로세스를 수행하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계(1935)(동작 결정)가 필요하지 않거나 단계(1965)(거리 획득)가 필요하지 않다. 모든 이러한 수정들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있다.
도 20은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 Bluetooth® 기지국을 통해 포지셔닝 엔진(110)에 의한 승객 단말 장치(120)에 대한 거리 측정을 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
단계(2010)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보를 각각 획득할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보는 상이한 형태들의 정보일 수 있다. 예를 들어, 예비 포지셔닝 정보는 텍스트 입력 정보, 이미지 인터페이스 내의 아이콘 정보 또는 하나 이상의 포지셔닝 기술들을 사용하여 결정된 포지셔닝 정보일 수 있다. 정보는 실시간으로 획득될 수도 있고 획득되지 않을 수도 있다. 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보는 동시에 획득될 수도 있고 획득되지 않을 수도 있다. 예를 들면, 승객 단말 장치(120)의 예비 포지셔닝 정보는 비 실시간으로 획득될 수 있다. 운전자 단말 장치(140)의 예비 포지셔닝 정보는 실시간으로 획득될 수 있고, 그 반대도 가능하다. 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 획득된 예비 포지셔닝 정보에 기초하여 처리 모듈(210)에 의해 승객과 운전자 사이의 거리를 계산할 수 있다. 상술한 바와 같이, 거리는 직선 거리, 최단 도로 거리, 또는 최단 주행 거리일 수 있다.
단계(2020)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 단말 장치(120)와 운전자 단말기(140) 사이의 거리를 의사-결정을 수행하여 승객과 운전자 사이의 거리가 특정 임계값보다 작은지의 여부를 결정할 수 있다. 프로세스는 승객과 운전자 사이의 거리가 특정 임계값보다 작은 것으로 결정한 것에 응답하여 단계(2030)로 진행할 수 있다. 대안적으로, 프로세스는 승객과 운전자 간의 거리가 특정 임계값 이상인 것으로 결정한 것에 응답하여 단계(2010)로 되돌아갈 수 있다.
의사-결정에 대한 상세한 기술들은 도 19a 및 도 19b의 상기 개시내용에서 찾을 수 있으며, 여기서는 더 이상 기술되지 않을 것이다.
임계값은 신호 커버리지 영역 또는 Bluetooth® 기지국의 측정 범위와 같은 요인들에 기초하여 결정될 수 있음을 유념해야 한다. 임계값의 결정은 하나 이상의 당사자들(승객 및/또는 운전자)의 이력 주문들에 기초하여 결정될 수 있다. 이력 주문 정보는 데이터베이스(130)의 이력 주문 데이터베이스(710)를 검색하거나 조회함으로써 획득될 수 있다. 임계값의 결정은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)의 지리적 영역 또는 특정 위치에 기초하여 획득될 수 있다. 특정 지리적 영역 또는 특정 위치 정보는 데이터베이스(130)의 지도 데이터베이스(720)를 검색하거나 조회함으로써 획득될 수 있다. 임계값의 결정은 승객과 운전자의 개인적인 선호에 기초하여 획득될 수 있다. 개인적 선호는 데이터베이스(130)의 사용자 데이터베이스(730)에 저장된 사용자 정보를 검색하거나 조회함으로써 획득될 수 있다.
특히, 임계값은 Bluetooth® 기지국의 신호 커버리지 영역의 반경에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어 Bluetooth® 기지국의 신호 커버리지 영역 반경이 50 미터인 경우, 미리 설정된 임계값은 50 미터로 설정될 수 있다. 물론, 필요에 따라 설정할 수도 있다. 예를 들어, 계산 정확도를 고려할 때, 미리 설정된 임계값은 Bluetooth® 기지국의 신호 커버리지 영역의 반경 값보다 작을 수 있다. 예를 들어, Bluetooth® 기지국의 신호 커버리지 영역의 반경이 50 미터인 경우, 미리 설정된 임계값은 40 미터, 30 미터, 20 미터 등과 같이 설정될 수 있다.
단계(2030)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 Bluetooth® 기지국에 명령을 전송하여 기지국을 턴 온하고 방송 신호를 전송할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, Bluetooth® 기지국은 Bluetooth® 포지셔닝 기술을 사용하여 다른 대상들의 위치를 결정하고 대상과 Bluetooth® 기지국 각각 간의 거리를 계산할 수 있다. Bluetooth® 기지국들의 수는 하나 이상일 수 있다. Bluetooth® 기지국은 공용 Bluetooth® 기지국일 수 있다. 예를 들어, 그것은 대중이 액세스될 수 있는 시설에 설치될 수 있다. Bluetooth® 기지국은 개인용 Bluetooth® 기지국일 수도 있다. 예를 들어, 승객 및/또는 운전자 주위에 설치될 수 있다. 본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, Bluetooth® 기지국은 운전자 단말 장치(140)에 근접하여 위치할 수 있다(예를 들어, 기지국은 운전자의 자동차에 설치될 수 있다). 따라서, 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 간의 거리는 승객 단말 장치(120)와 운전자 단말 장치(140) 사이의 현재 거리로서 지정될 수 있다.
일부 실시예들에서, Bluetooth® 기지국은 iBeacon Bluetooth® 기지국일 수 있다. 애플사에 의해 발표된 iBeacon은 Bluetooth® 4.0에 기초한 Bluetooth® 기지국 프로토콜이다. iBeacon을 지원하는 승객 단말 장치(120)가 iBeacon Bluetooth® 기지국의 신호 커버리지 영역에 진입할 때, 승객 단말 장치(120)는 iBeacon Bluetooth® 기지국에 의해 전송된 방송 신호를 획득할 수 있다. 승객 단말 장치(120)와 iBeacon Bluetooth® 기지국 사이의 거리는 방송 신호의 신호 강도에 기초하여 계산될 수 있다.
Bluetooth® 기지국의 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하고자 하는 것이 아님을 유념해야 한다. 본 분야의 통상의 기술을 가진 자라면, 상기 단계들의 임의의 조합, 상기 프로세스를 수행하기 위한 다양한 변형들 및 수정들이 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, Bluetooth® 기지국은 유사한 기능을 가진 다른 Bluetooth® 기지국들일 수 있다.
단계(2040)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230)를 통해 승객 단말 장치(120)에 의해 전송된 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 방송 신호 강도를 획득할 수 있다. 단계(2040)에서, 방송 신호 강도를 획득하는 것을 제외하고, 포지셔닝 엔진(110)은 다른 정보들을 획득할 수 있다(예를 들면, 포지셔닝 엔진(110)은 Bluetooth® 기지국의 식별자 및 신원 정보, 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 거리, 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 통신의 다른 파라미터들 등을 획득할 수 있다). 보다 구체적으로, 식별자 또는 신원 정보는 MAC 주소, 범용 고유 식별자(UUID) 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 통신의 다른 파라미터들은 주파수 대역, 전력, 신호대 잡음비(SNR), 프레임에 관한 파라미터들, Bluetooth® 통신의 다른 채널 파라미터들 등을 포함할 수 있다. 상기 정보에 기초하여, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(2050)에서 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 간의 거리를 계산할 수 있다.
단계(2060)에서, 포지셔닝 엔진(110)은 승객 인터페이스(230) 및 운전자 인터페이스(240)를 통해 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)에 거리를 전송하여 적어도 하나의 당사자가 거리 정보를 디스플레이하게 할 수 있다.
포지셔닝 엔진(110)에 의한 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 거리를 계산하는 프로세스에 대한 상기 기술은 단지 예시적인 것일 뿐, 본 개시내용의 범위를 제한하려는 의도가 아니라는 점에 유의해야 한다. 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게, 상기 단계들의 임의의 조합, 상기 프로세스를 수행하는 다양한 변형들 및 수정들은 본 개시내용의 교시에 따라 수행될 수 있다. 그러나, 이러한 변형들 및 수정들은 이 개시내용의 사상 및 범위를 벗어나지 않을 수 있다. 예를 들어, 승객 단말 장치(120) 및/또는 Bluetooth® 기지국이 그들 사이의 거리를 이미 계산한 경우, 단계(2050)는 건너뛸 수 있으며, 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 단계(2040) 이후에 단계(2050) 및 단계(2060)를 수행하지 않을 수 있다. 포지셔닝 엔진(110)은 또한 단계(2040) 이후에 단계(2060)를 수행하고, 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140) 중 한 당사자에게 거리를 전송할 수 있다. 다른 예로서, Bluetooth® 기지국은 승객 단말 장치(120) 및 운전자 단말 장치(140)를 배치시키고, 그들 사이의 거리를 동시에 측정한 후, 당사자들의 정보에 기초하여 당사자들 사이의 거리 및 방향을 계산하고, 단계(2060)에서 당사자들에게 거리 및 방향을 전송할 수 있다. 다른 예로서, 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 거리 측정은 포지셔닝 엔진(110)에 의해 조정될 필요가 없을 수 있다. 승객 단말 장치(120) 또는 운전자 단말 장치(140)의 통신 모듈(640)은 Bluetooth® 기지국에 요청을 전송하여 Bluetooth® 기지국에 방송을 시작하도록 요청할 수 있다. 한편, 승객 단말 장치(120)가 방송을 획득한 후, 승객 단말 장치의 통신 모듈(640)은 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 방송 신호의 강도 및 통신의 다른 정보를 획득할 수 있다. 승객 단말 장치(120)는 통신 모듈(640)을 통해 방송 신호의 강도 및 다른 정보를 운전자 단말 장치(140)에 보고하여 운전자 단말 장치(140)의 처리 모듈(640)이 승객 단말 장치(120) 및 Bluetooth® 기지국 사이의 거리를 처리하고 계산할 수 있게 할 수 있다. 대안적으로, 승객 단말 장치(120)는 처리 및 계산에 의해 승객 단말 장치(120)와 Bluetooth® 기지국 사이의 거리를 획득하고, 거리 정보를 통신 모듈(640)을 통해 운전자 단말 장치(140)에 전송할 수 있다.
유사하게, Bluetooth® 기지국에 의한 운전자 단말 장치(140)에 대한 거리 측정은 승객 단말 장치(120)에 대한 거리 측정의 기술에서 찾을 수 있다.
도 21은 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 모바일 장치의 구조를 도시한다. 일부 실시예들에서, 위치들에 관한 정보를 디스플레이 및 통신하도록 구성된 사용자 단말 장치는 모바일 장치(2100)일 수 있다. 모바일 장치는 스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, 음악 플레이어, 휴대용 게임 콘솔, GPS 수신기, 웨어러블 계산 장치(예를 들어, 안경, 시계 등) 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 모바일 장치(2100)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛들(CPUs)(2140), 하나 이상의 그래픽 처리 유닛들(GPUs)(2130), 디스플레이(2120), 메모리(2160), 안테나(2110)(예를 들면, 무선 통신 유닛), 저장 유닛(2190), 및 하나 이상의 입력/출력(I/O) 장치들(2150)을 포함할 수 있다. 또한, 모바일 장치(2100)는 시스템 버스 또는 제어기(도 21에 도시되지 않음)를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 다른 적절한 구성요소일 수 있다. 도 21에 도시된 바와 같이, 모바일 운영 시스템(2170)(예를 들어, IOS, 안드로이드, 윈도우 폰 등) 및 하나 이상의 애플리케이션들(2180)은 저장 유닛(2190)으로부터 메모리(2160)로 로딩될 수 있고 CPU(2140)에 의해 구현될 수 있다. 애플리케이션(2180)은 모바일 장치(2100) 내의 위치들에 관한 정보를 수신하고 처리하도록 구성된 브라우저 또는 다른 모바일 애플리케이션을 포함할 수 있다. 승객/운전자는 시스템 I/O 장치(2150)를 통해 위치들과 관련된 통신 정보를 획득하고, 그 정보를 포지셔닝 엔진(110) 및/또는 시스템(100)의 다른 모듈들 또는 유닛들, 예를 들어 네트워크(150)에 제공할 수 있다.
상술한 다양한 모듈들, 유닛들 및 그 기능들을 구현하기 위해, 하나 이상의 요소들(예를 들어, 도 1 내지 도 20에 도시된 포지셔닝 엔진(110) 및/또는 시스템(100)의 다른 섹션들)의 하드웨어 플랫폼으로서 컴퓨터 하드웨어 플랫폼이 사용될 수 있다. 이들 하드웨어 요소들, 운영 체제 및 프로그램 언어들이 공통적이기 때문에, 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 기술들에 익숙할 수 있고, 본 개시내용에 기술된 기술들에 따라 온-디맨드 서비스에서 요구되는 정보를 제공할 수 있다고 가정할 수 있다. 사용자 인터페이스가 있는 컴퓨터는 개인용 컴퓨터(PC) 또는 다른 타입의 워크 스테이션들 또는 단말 장치들로 사용될 수 있다. 적절하게 프로그래밍된 후, 사용자 인터페이스가 있는 컴퓨터는 서버로 사용될 수 있다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 이러한 유형의 컴퓨터 장치의 구조들, 프로그램들 또는 일반적인 동작들에 익숙할 수도 있다고 생각할 수 있다. 따라서, 도면들에 대한 추가적인 설명들은 기술되지 않았다.
도 22는 본 개시내용에 개시된 특정 시스템을 구현하도록 구성된 컴퓨팅 장치의 구조를 도시한다. 특정 시스템은 하나 이상의 사용자 인터페이스를 포함하는 하드웨어 플랫폼을 설명하기 위해 기능 블록도를 사용할 수 있다. 컴퓨터는 일반 또는 특정 기능들이 있는 컴퓨터일 수 있다. 두 유형의 컴퓨터들은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 임의의 특정 시스템을 구현하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터(2200)는 본 기술에 개시된 온-디맨드 서비스에 의해 요구되는 정보를 제공하는 임의의 구성 요소들을 구현하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 포지셔닝 엔진(110)은 컴퓨터(2200)와 같은 컴퓨터의 하드웨어 장치들, 소프트웨어 프로그램들, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합에 의해 구현될 수 있다. 간결함을 위해, 도 22는 단 하나의 컴퓨터를 도시한다. 일부 실시예들에서, 온-디맨드 서비스들이 요구할 수 있는 정보를 제공하는 컴퓨터의 기능들은 시스템의 처리 부하를 분산시키기 위해 분산형 모드로 유사한 플랫폼 군에 의해 구현될 수 있다.
컴퓨터(2200)는 데이터 통신을 구현할 수 있는 네트워크와 연결할 수 있는 통신 단말기(2250)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(2200)는 또한 명령들을 실행하도록 구성되고 하나 이상의 처리기들을 포함하는 CPU를 포함할 수 있다. 개략적인 컴퓨터 플랫폼은 내부 통신 버스(2210), 상이한 타입의 프로그램 저장 유닛들 및 데이터 저장 유닛들, 예를 들어, 하드 디스크(2230), 판독-전용 메모리(ROM)(2230), 랜덤-액세스 메모리(RAM)(2240), 컴퓨터 처리 및/또는 통신에 적용 가능한 다양한 데이터 파일, 및 CPU에 의해 가능하게 실행되는 일부 프로그램 명령들을 포함할 수 있다. 컴퓨터(2200)는 또한 컴퓨터와 다른 구성요소들(예를 들어, 사용자 인터페이스(2280)) 사이의 데이터 흐름들의 입력 및 출력을 지원할 수 있는 I/O 장치(2260)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터(2200)는 통신 네트워크를 통해 프로그램들 및 데이터를 수신할 수 있다.
온-디맨드 서비스에 의해 요구되는 정보를 제공하는 방법들 및/또는 프로그램들에 의해 다른 단계들을 구현하는 방법들의 다양한 양태들이 상술되었다. 이 기술의 프로그램들은 실행 가능한 코드들 및/또는 관련 데이터 형태로 제공되는 "제품들(products)" 또는 "아티팩트들(artifact)"로 간주될 수 있다. 기술 프로그램들은 컴퓨터 판독 가능 매체에 의해 결합되거나 구현될 수 있다. 유형 및 비-휘발성 저장 매체는 컴퓨터, 처리기, 유사한 장치들 또는 관련 모듈들에 적용되는 임의의 타입의 메모리 또는 저장장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 유형 및 비-휘발성 저장 매체는 다양한 타입의 반도체 저장장치, 테이프 드라이브들, 디스크 드라이브들 또는 언제든지 소프트웨어에 저장 기능을 제공할 수 있는 유사한 장치들일 수 있다.
소프트웨어의 일부 또는 전부는 때때로 네트워크, 예를 들면 인터넷 또는 다른 통신 네트워크들을 통해 통신할 수 있다. 이러한 종류의 통신은 컴퓨터 장치 또는 처리기에서 다른 장치로 소프트웨어를 로드할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어는 온-디맨드 서비스 시스템의 관리 서버 또는 메인 컴퓨터로부터 컴퓨터 환경의 하드웨어 플랫폼, 또는 시스템을 구현할 수 있는 다른 컴퓨터 환경 또는 온-디맨드 서비스에 필요한 정보를 제공하는 유사한 기능을 갖는 시스템에 소프트웨어가 로딩될 수 있다. 따라서, 소프트웨어 요소를 전송하는 데 사용되는 다른 미디어는 일부 장비 사이의 물리적 연결로 사용될 수 있다. 예를 들어 광파, 전파, 전자기파 등은 케이블들, 광 케이블들 또는 공기에 의해 전송될 수 있다. 파형들을 운반하는 데 사용되는 물리적 매체들, 예를 들면 케이블, 무선 연결, 광 케이블 등도 또한 호스팅 소프트웨어의 매체로 간주될 수 있다. 여기서, 유형의 "저장(storage)" 매체가 특별히 지정되지 않는 한, 컴퓨터 또는 기계의 "판독 가능 매체(readable media)"를 나타내는 다른 용어들은 임의의 명령을 실행할 때 처리기에 의해 결합된 매체를 나타낼 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체는 유형의 저장 매체, 파형-운반 매체 또는 물리적 전송 매체를 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 형태들을 포함할 수 있다. 안정적인 저장 매체는 콤팩트 디스크, 자기 디스크, 또는 다른 컴퓨터들 또는 유사한 장치들에 적용되는 저장 시스템들을 포함할 수 있으며, 도면들에 기술된 시스템의 모든 섹션들을 달성할 수 있다. 불안정한 저장 매체는 동적 메모리, 예를 들면 컴퓨터 플랫폼의 주 메모리를 포함할 수 있다. 유형의 전송 매체는 컴퓨터 시스템의 내부에 버스를 형성하는 회로들을 포함하는 동축 케이블, 구리 케이블 및 광섬유를 포함할 수 있다. 파형-운반 매체는 전기 신호들, 전자기 신호들, 음향 신호들 또는 광파 신호들을 전송할 수 있다. 그리고, 이들 신호들은 무선 주파수 통신 또는 적외선 데이터 통신에 의해 생성될 수 있다. 일반적인 컴퓨터 판독 가능 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 테이프 또는 임의의 다른 자기 매체; CD-ROM, DVD, DVD-ROM 또는 다른 광학 매체; 펀치 카드들, 또는 애퍼처 모드를 포함하는 임의의 다른 물리적 저장 매체; RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, 또는 임의의 다른 메모리 칩 또는 자기 테이프; 데이터 또는 명령들을 전송하는 데 사용되는 운반 파형들, 운반 파형들을 전송하는 데 사용되는 케이블 또는 연결 장치들, 또는 컴퓨터에 액세스할 수 있는 임의의 다른 프로그램 코드 및/또는 데이터를 포함할 수 있다. 대부분의 컴퓨터 판독 가능 매체는 처리기에 의해 명령들을 실행하거나 하나 이상의 결과들을 전송하는 데 적용될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 다양한 변경들 및 개선들이 달성될 수 있음은 본 기술분야의 통상의 기술자에게 이해될 수 있다. 예를 들어, 상술한 시스템의 다양한 구성요소들은 모두 하드웨어 장비에 의해 달성된다. 실제로, 상술한 시스템의 다양한 구성요소들은 단지 소프트웨어, 예를 들어, 현재 서버 상에 시스템을 설치하는 소프트웨어에 의해 달성될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 본 명세서에 개시된 위치 정보는 펌웨어, 펌웨어와 소프트웨어의 조합, 펌웨어와 하드웨어의 조합, 또는 펌웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해 제공될 수 있다.
본 개시내용 및/또는 일부 다른 예들이 상기에 기술되었다. 상기 기술들에 따르면, 다양한 변경들이 이루어질 수 있다. 본 개시내용의 주제는 다양한 형태들 및 실시예들에서 달성될 수 있으며, 본 개시내용은 다양한 애플리케이션 프로그램들에서 추가로 사용될 수 있다. 청구범위에서 보호될 필요가 있는 모든 애플리케이션들, 수정들 및 변경들은 본 개시내용의 보호 범위 내에 있을 수 있다.
Claims (20)
- 온-디맨드 서비스(on-demand service)를 위한 정보를 제공하는 방법에 있어서:
서비스 요청자로부터 서비스 요청 정보를 수신하는 단계로서, 상기 서비스 요청 정보는 상기 서비스 요청자의 위치에 관한 정보를 포함하는, 상기 서비스 요청 정보를 수신하는 단계;
상기 서비스 요청 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 후보 만남 위치 세트(candidate meetup location set)를 결정하는 단계로서, 상기 후보 만남 위치 세트는 적어도 하나의 후보 만남 위치를 포함하는, 상기 후보 만남 위치 세트를 결정하는 단계;
상기 후보 만남 위치 세트를 상기 서비스 요청자에게 전송하는 단계;
상기 서비스 요청자로부터 상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 서비스 요청자에 의한 상기 후보 만남 위치 세트에 관한 상기 처리된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 처리 결과를 생성하는 단계를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 상기 처리된 데이터는 상기 서비스 요청자에 의해 상기 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성되며, 상기 처리는:
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 선택하는 단계;
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 제거하는 단계;
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 수정하는 단계; 또는
상기 후보 만남 위치 세트에 속하지 않는 위치를 결정하는 단계와,
상기 후보 만남 위치 세트에 상기 위치를 추가하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트를 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 서비스 제공자로부터 상기 후보 만남 위치와 관련된 처리된 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 상기 처리된 데이터는 상기 서비스 제공자에 의해 상기 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성되며, 상기 처리는:
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 선택하는 단계;
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 제거하는 단계;
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 수정하는 단계; 또는
상기 후보 만남 위치 세트에 속하지 않는 위치를 결정하는 단계와,
상기 후보 만남 위치 세트에 상기 위치를 추가하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 처리 결과를 상기 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치를 평가하는 단계를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 7 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치의 상기 평가는 상기 후보 만남 위치와 상기 서비스 요청자의 위치 사이의 거리에 기초하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 7 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치의 상기 평가는 상기 후보 만남 위치에 관한 이력 정보(historical information)에 기초하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 처리 결과를 서비스 제공자에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 방법. - 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템에 있어서:
실행 가능 모듈을 저장하도록 구성된 유형의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체(tangible computer-readable storage medium)로서,
서비스 요청자 인터페이스로서,
서비스 요청자로부터, 상기 서비스 요청자의 위치에 관한 정보 를 포함하는 서비스 요청 정보를 수신하고,
상기 서비스 요청자로부터, 상기 적어도 하나의 후보 만남 위 치를 포함하는 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신 하고;
상기 후보 만남 위치 세트를 상기 서비스 요청자에게 전송하도 록 구성된, 상기 서비스 요청자 인터페이스와;
처리 모듈로서,
상기 서비스 요청 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 후 보 만남 위치 세트를 결정하고;
상기 서비스 요청자에 의한 상기 후보 만남 위치 세트의 처리 에 적어도 부분적으로 기초하여 처리 결과를 생성하도록 구성된, 상기 처리 모듈을 포함하는, 상기 유형의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체; 및
상기 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 저장된 상기 실행 가능 모듈을 실행하도록 구성된 처리기를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 상기 처리된 데이터는 상기 서비스 요청자에 의해 상기 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성되며, 상기 처리는:
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 선택하는 것;
상기 후보 만남 위치 세트로부터 후보 만남 위치를 제거하는 것;
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 수정하는 것; 또는
상기 후보 만남 위치 세트에 속하지 않는 위치를 결정하는 것과,
상기 후보 만남 위치 세트에 상기 위치를 추가하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트를 서비스 제공자에게 전송하도록 구성된 서비스 제공자 인터페이스를 더 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 13 항에 있어서,
상기 서비스 제공자 인터페이스는 또한 상기 서비스 제공자로부터 상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 처리된 데이터를 수신하도록 구성되는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 14 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치 세트와 관련된 상기 처리된 데이터는 상기 서비스 제공자에 의해 상기 후보 만남 위치 세트를 처리함으로써 생성되며, 상기 처리는:
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 선택하는 것;
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 제거하는 것;
상기 후보 만남 위치 세트의 후보 만남 위치를 수정하는 것; 또는
상기 후보 만남 위치 세트에 속하지 않는 위치를 결정하는 것과,
상기 후보 만남 위치 세트에 상기 위치를 추가하는 것 중 적어도 하나를 포함하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 13 항에 있어서,
상기 서비스 제공자 인터페이스는 또한 상기 처리 결과를 상기 서비스 제공자에게 전송하도록 구성되는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 처리 모듈은 또한 상기 후보 만남 위치를 평가하도록 구성되는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 17 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치의 평가는 상기 후보 만남 위치와 상기 서비스 요청자의 위치 사이의 거리에 기초하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 17 항에 있어서,
상기 후보 만남 위치의 평가는 상기 후보 만남 위치에 관한 이력 정보에 기초하는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템. - 제 11 항에 있어서,
상기 서비스 제공자 인터페이스는 또한 상기 처리 결과를 서비스 제공자에게 전송하도록 구성되는, 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하는 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020207017533A KR102267823B1 (ko) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (17)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510028638.0A CN104581637A (zh) | 2015-01-20 | 2015-01-20 | 定位的方法及设备 |
| CN201510028638.0 | 2015-01-20 | ||
| CN201510035598.2 | 2015-01-23 | ||
| CN201510035598.2A CN104580499B (zh) | 2015-01-23 | 2015-01-23 | 用于精准标注位置的方法和设备 |
| CN201510158678.7 | 2015-04-03 | ||
| CN201510158678.7A CN104732471A (zh) | 2015-04-03 | 2015-04-03 | 汇合位置选择方法与系统 |
| CN201510163520.9A CN104715286B (zh) | 2015-04-08 | 2015-04-08 | 确定订单起点的方法和设备 |
| CN201510163520.9 | 2015-04-08 | ||
| CN201510243122.8 | 2015-05-13 | ||
| CN201510243122.8A CN104866552A (zh) | 2015-05-13 | 2015-05-13 | 地址处理方法及装置 |
| CN201510295656.5A CN105025437B (zh) | 2015-06-02 | 2015-06-02 | 一种定位方法、装置及系统 |
| CN201510295656.5 | 2015-06-02 | ||
| CN201510515752.6A CN105225468A (zh) | 2015-08-20 | 2015-08-20 | 一种确定位置的方法及装置 |
| CN201510515752.6 | 2015-08-20 | ||
| CN201510600441.X | 2015-09-18 | ||
| CN201510600441.XA CN105205147A (zh) | 2015-09-18 | 2015-09-18 | 汇合位置提示方法及装置 |
| PCT/CN2016/071470 WO2016116048A1 (zh) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 一种为按需服务提供信息的系统及方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020207017533A Division KR102267823B1 (ko) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20180010175A true KR20180010175A (ko) | 2018-01-30 |
| KR102126660B1 KR102126660B1 (ko) | 2020-06-26 |
Family
ID=56416447
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020207017533A KR102267823B1 (ko) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 |
| KR1020177023047A KR102126660B1 (ko) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020207017533A KR102267823B1 (ko) | 2015-01-20 | 2016-01-20 | 온-디맨드 서비스를 위한 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 |
Country Status (14)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US10769742B2 (ko) |
| EP (1) | EP3249602A4 (ko) |
| JP (1) | JP2018503196A (ko) |
| KR (2) | KR102267823B1 (ko) |
| AU (2) | AU2016208929B2 (ko) |
| BR (1) | BR112017015589A8 (ko) |
| CA (1) | CA2974452C (ko) |
| GB (1) | GB2550304A (ko) |
| HK (1) | HK1245956A1 (ko) |
| MY (1) | MY181403A (ko) |
| NZ (1) | NZ733863A (ko) |
| PH (1) | PH12017501303A1 (ko) |
| SG (1) | SG11201705930PA (ko) |
| WO (1) | WO2016116048A1 (ko) |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016116048A1 (zh) | 2015-01-20 | 2016-07-28 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种为按需服务提供信息的系统及方法 |
| MY193639A (en) * | 2015-01-27 | 2022-10-21 | Beijing Didi Infinity Technology & Dev Co Ltd | Methods and systems for providing information for an on-demand service |
| US11176500B2 (en) | 2016-08-16 | 2021-11-16 | Teleport Mobility, Inc. | Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments |
| US11087252B2 (en) | 2016-08-16 | 2021-08-10 | Teleport Mobility, Inc. | Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments |
| US11182709B2 (en) | 2016-08-16 | 2021-11-23 | Teleport Mobility, Inc. | Interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments |
| CN108519093B (zh) * | 2017-02-24 | 2021-09-07 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种导航路线确定方法及装置 |
| EP3571684B1 (en) * | 2017-02-24 | 2021-07-21 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for providing a navigation route |
| US10495472B2 (en) | 2017-05-10 | 2019-12-03 | Lyft, Inc. | Dynamic geolocation optimization of pickup locations using location scores |
| CN109308537B (zh) * | 2017-07-26 | 2021-10-15 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 站点推荐方法及装置 |
| EP3469526A4 (en) * | 2017-06-01 | 2019-04-17 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | METHOD AND SYSTEMS FOR PROVIDING A TRANSPORT SERVICE |
| CN108986446A (zh) * | 2017-06-01 | 2018-12-11 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 上车点获取方法、司机乘客互联方法、以及装置、系统 |
| CN109416878B (zh) * | 2017-06-13 | 2022-04-12 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于推荐预计到达时间的系统和方法 |
| CN110741271B (zh) | 2017-06-20 | 2023-08-22 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于定位建筑物出入口的系统和方法 |
| WO2018232723A1 (en) * | 2017-06-23 | 2018-12-27 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | SYSTEM AND METHOD FOR USER BEHAVIOR BASED ON SERVICE DISTRIBUTION |
| SG11202000876SA (en) | 2017-08-01 | 2020-02-27 | Alexis Dacosta | An interactive real time system and real time method of use thereof in conveyance industry segments |
| CN110999331B (zh) * | 2017-08-04 | 2021-08-10 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种命名接载位置的方法和系统 |
| US10545507B2 (en) | 2017-09-27 | 2020-01-28 | Uatc, Llc | Cellular device location discovery systems and methods for autonomous vehicles |
| CN109685590A (zh) * | 2017-10-18 | 2019-04-26 | 北京医联蓝卡在线科技有限公司 | 一种智能购药的系统及方法 |
| CN110431597A (zh) * | 2017-12-15 | 2019-11-08 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于优化在线按需服务的系统和方法 |
| US11022452B2 (en) * | 2018-05-21 | 2021-06-01 | Waymo Llc | Inconvenience for passenger pickups and drop offs for autonomous vehicles |
| KR102167679B1 (ko) * | 2018-08-08 | 2020-10-19 | 이영우 | 택시를 이용하여 대리기사의 픽업이 가능한 택시-대리기사 매칭 서비스 제공시스템 및 그 구동방법 |
| CN109115237B (zh) * | 2018-08-27 | 2021-05-07 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 一种乘车位置推荐方法及服务器 |
| CN111813817B (zh) * | 2019-12-26 | 2024-08-02 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 上车点的命名方法、装置、存储介质及电子设备 |
| JP7327241B2 (ja) * | 2020-03-26 | 2023-08-16 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理装置、プログラム、及び評価方法 |
| CN114333389A (zh) * | 2020-09-30 | 2022-04-12 | 奥迪股份公司 | 移动出行服务站牌定位方法、装置、移动出行服务站牌、计算机设备和存储介质 |
| US20220391049A1 (en) * | 2021-06-04 | 2022-12-08 | Bank Of America Corporation | Determining user interface shortcuts for a wearable device |
| CN113507356A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种密态最短路网距离计算方法、设备及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004287717A (ja) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Ntt Docomo Inc | 車両配車システム及び管理サーバ |
| JP2008146500A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Sueo Imamura | 配車システム |
| KR20120132932A (ko) * | 2011-05-30 | 2012-12-10 | 주식회사 케이티 | 위치 정보를 이용한 운송 서비스 제공 방법 및 단말 |
| KR20130037133A (ko) * | 2011-10-05 | 2013-04-15 | 조은형 | 모바일 기기를 사용한 차량동승 시스템 및 방법 |
| CN103456161A (zh) * | 2012-05-28 | 2013-12-18 | 上海飞田通信技术有限公司 | 通过增加信息对称辅助乘客决策叫车的系统和方法 |
Family Cites Families (68)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002032898A (ja) | 2000-07-14 | 2002-01-31 | Nippon Kouatsu Electric Co | 営業車用客情報提供システム |
| US20020034292A1 (en) | 2000-08-22 | 2002-03-21 | Tuoriniemi Veijo M. | System and a method to match demand and supply based on geographical location derived from a positioning system |
| US7203502B2 (en) | 2002-06-14 | 2007-04-10 | Cingular Wireless Ii, Llc | System for providing location-based services in a wireless network, such as locating individuals and coordinating meetings |
| AU2003258018A1 (en) | 2002-08-02 | 2004-02-23 | Limoq, Inc. | Method, system and apparatus for providing transportation services |
| JP2005275678A (ja) * | 2004-03-24 | 2005-10-06 | Hitachi Software Eng Co Ltd | 配車サービス支援方法および装置 |
| US7689349B1 (en) * | 2004-12-23 | 2010-03-30 | Aol Llc | Automatic determination of a surrogate origin for personalized routing |
| JP2007072588A (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-22 | Nissan Motor Co Ltd | 待ち合わせ支援システム、待ち合わせ支援方法、および待ち合わせ支援装置 |
| CN1928943A (zh) | 2005-09-07 | 2007-03-14 | 马飞 | 精确有效的出租车调度方法 |
| CN100573185C (zh) * | 2005-09-12 | 2009-12-23 | 倚天资讯股份有限公司 | 结合定位功能的行动通讯网路及其方法 |
| US20080119203A1 (en) | 2006-11-17 | 2008-05-22 | Yoram Shalmon | Method and system for providing location based services |
| CN101000371B (zh) | 2006-12-30 | 2011-02-16 | 深圳市凯立德计算机系统技术有限公司 | 一种基于位置监控的导航方法及设备 |
| US8798639B2 (en) | 2007-01-17 | 2014-08-05 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for using historic network information for determining approximate position |
| CN101355714A (zh) * | 2007-07-24 | 2009-01-28 | 梁宇杰 | 一种实时拼车系统和方法 |
| US20090030885A1 (en) | 2007-07-26 | 2009-01-29 | Ridecharge | Method and system for on-demand and scheduled services relating to travel and transportation |
| CN101378581B (zh) * | 2007-08-28 | 2013-01-09 | 郑志豪 | 出租车运营辅助系统及方法 |
| CN101520950B (zh) | 2008-03-31 | 2012-09-19 | 杭州义盛祥通信技术有限公司 | 出租车即时呼叫分派管理系统及呼叫分派管理方法 |
| JP5299018B2 (ja) | 2009-03-26 | 2013-09-25 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、コンテンツ処理方法及びプログラム |
| KR101314588B1 (ko) | 2009-10-26 | 2013-10-07 | 한국전자통신연구원 | 인공 표식물의 지도 작성 방법 및 장치와 이를 이용한 이동체 위치 측정 방법 및 장치 |
| EP2507753A4 (en) * | 2009-12-04 | 2013-10-30 | Uber Technologies Inc | SYSTEM AND METHOD FOR ORGANIZING TRANSPORT BETWEEN PARTS USING MOBILESSYSTEM DEVICES AND METHOD FOR ARRANGING TRANSPORT AMONGST PARTS THROUGH USE OF MOBILE DEVICES |
| US9230292B2 (en) | 2012-11-08 | 2016-01-05 | Uber Technologies, Inc. | Providing on-demand services through use of portable computing devices |
| CN101788302B (zh) | 2010-01-26 | 2012-02-22 | 东软集团股份有限公司 | 导航装置及其方法 |
| CN102158804A (zh) | 2010-02-11 | 2011-08-17 | 希姆通信息技术（上海）有限公司 | 一种出租车手机呼叫系统 |
| US20110313779A1 (en) | 2010-06-17 | 2011-12-22 | Microsoft Corporation | Augmentation and correction of location based data through user feedback |
| US20120041675A1 (en) * | 2010-08-10 | 2012-02-16 | Steven Juliver | Method and System for Coordinating Transportation Service |
| US20130132887A1 (en) | 2010-12-06 | 2013-05-23 | Uber Technologies, Inc. | Transitioning user interface features for on-demand services through use of portable computing devices |
| US8618932B2 (en) | 2011-03-18 | 2013-12-31 | Microsoft Corporation | Device location detection |
| CN102780971A (zh) | 2011-05-12 | 2012-11-14 | 上海圣利信息科技有限公司 | 通过无线网络和全球定位实现乘客与出租车通信的方法 |
| US8996523B1 (en) | 2011-05-24 | 2015-03-31 | Google Inc. | Forming quality street addresses from multiple providers |
| US20130203440A1 (en) | 2011-07-27 | 2013-08-08 | Qualcomm Labs, Inc. | Selectively performing a positioning procedure at an access terminal based on a behavior model |
| US8538686B2 (en) | 2011-09-09 | 2013-09-17 | Microsoft Corporation | Transport-dependent prediction of destinations |
| CN103134506A (zh) | 2011-11-24 | 2013-06-05 | 北京千橡网景科技发展有限公司 | 路径导航方法和装置 |
| JP2015501937A (ja) | 2011-12-27 | 2015-01-19 | インテル コーポレイション | トゥー・ドゥー・リストに基づくナビゲーションのための方法、システム及び装置 |
| KR20130083034A (ko) * | 2011-12-28 | 2013-07-22 | 텔코웨어 주식회사 | 승객 정보 제공 서비스 시스템 및 그 방법 |
| CN103186980A (zh) * | 2011-12-30 | 2013-07-03 | 上海飞田通信技术有限公司 | 基于智能移动设备的自主叫车系统及方法 |
| CN102572697A (zh) | 2012-02-26 | 2012-07-11 | 沈哲 | 基于手持移动终端的出租车呼叫系统及方法 |
| JP6062641B2 (ja) * | 2012-03-05 | 2017-01-18 | セイコーソリューションズ株式会社 | タクシー運用システムおよびサーバ装置 |
| CN102636795B (zh) | 2012-04-27 | 2013-08-21 | 清华大学 | 一种多接收机网络化无线定位方法 |
| JP6040391B2 (ja) * | 2012-08-29 | 2016-12-07 | 株式会社 聖亘トランスネットワーク | 待ち合わせ支援システム、待ち合わせ支援サーバ、待ち合わせ支援方法およびプログラム |
| CN102829775A (zh) | 2012-08-29 | 2012-12-19 | 成都理想境界科技有限公司 | 一种室内导航方法、系统及设备 |
| CN102867410A (zh) | 2012-09-21 | 2013-01-09 | 李明康 | 通过位置服务和云计算实现出租车司乘智能交互服务方法 |
| US9671233B2 (en) * | 2012-11-08 | 2017-06-06 | Uber Technologies, Inc. | Dynamically providing position information of a transit object to a computing device |
| CN103903426A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-02 | 上海飞田通信技术有限公司 | 出租车调度系统、移动终端 、调度服务器及车载导航终端 |
| US20140278105A1 (en) | 2013-03-16 | 2014-09-18 | Nimbler World, Inc. | Computing apparatus and method for providing transportation information |
| CN104080045B (zh) | 2013-03-30 | 2019-05-14 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 基于定位技术的图片上传方法及装置 |
| CN104134342B (zh) | 2013-05-04 | 2017-10-20 | 李艳友 | 出租车调度的智能分析处理系统及方法 |
| CN104236569A (zh) | 2013-06-21 | 2014-12-24 | 株式会社日立制作所 | 确定最优的会合点的方法和装置 |
| US20150002539A1 (en) | 2013-06-28 | 2015-01-01 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | Methods and apparatuses for displaying perspective street view map |
| CN103398717B (zh) | 2013-08-22 | 2016-04-20 | 成都理想境界科技有限公司 | 全景地图数据库采集系统及基于视觉的定位、导航方法 |
| CN105917376A (zh) * | 2013-12-11 | 2016-08-31 | 优步技术公司 | 针对运输请求优化对驾驶员的选择 |
| CN103841517B (zh) | 2014-03-03 | 2018-12-04 | 七星天（北京）咨询有限责任公司 | 一种叫车信息服务的系统和方法 |
| US20150254581A1 (en) * | 2014-03-04 | 2015-09-10 | iCarpool, Inc. | Rideshare system and method to facilitate instant carpooling |
| US9818196B2 (en) | 2014-03-31 | 2017-11-14 | Xiaomi Inc. | Method and device for positioning and navigating |
| US9631933B1 (en) * | 2014-05-23 | 2017-04-25 | Google Inc. | Specifying unavailable locations for autonomous vehicles |
| CN104089622B (zh) | 2014-06-18 | 2017-02-15 | 中科创达软件股份有限公司 | 一种基于移动终端的导航方法 |
| CN104796856B (zh) | 2014-07-15 | 2018-07-10 | 北京东方车云信息技术有限公司 | 基于乘客打车历史数据对电子地图中上车位置进行修正的系统及方法 |
| CN104598506B (zh) | 2014-07-31 | 2018-07-24 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 地理位置点的地址生成、查询方法和装置 |
| SG11201700895YA (en) | 2014-08-04 | 2017-03-30 | Beijing Didi Infinity Technology & Dev Co Ltd | Methods and systems for distributing orders |
| US10740718B2 (en) * | 2014-12-01 | 2020-08-11 | Curbside, Inc. | Limited location tracking of a user device for local pickup |
| CN104602185B (zh) | 2014-12-24 | 2018-09-25 | 新浪网技术(中国)有限公司 | 一种定位方法及装置 |
| CN104866552A (zh) * | 2015-05-13 | 2015-08-26 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 地址处理方法及装置 |
| WO2016116048A1 (zh) | 2015-01-20 | 2016-07-28 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种为按需服务提供信息的系统及方法 |
| CN104715286B (zh) * | 2015-04-08 | 2018-07-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 确定订单起点的方法和设备 |
| CN105225468A (zh) * | 2015-08-20 | 2016-01-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种确定位置的方法及装置 |
| CN104732471A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-06-24 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 汇合位置选择方法与系统 |
| CN104580499B (zh) * | 2015-01-23 | 2018-08-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于精准标注位置的方法和设备 |
| CN105205147A (zh) * | 2015-09-18 | 2015-12-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 汇合位置提示方法及装置 |
| US20170059347A1 (en) * | 2015-08-28 | 2017-03-02 | Google Inc. | Determining Improved Pick-Up Locations |
| US10685416B2 (en) * | 2015-12-10 | 2020-06-16 | Uber Technologies, Inc. | Suggested pickup location for ride services |
-
2016
- 2016-01-20 WO PCT/CN2016/071470 patent/WO2016116048A1/zh active Application Filing
- 2016-01-20 BR BR112017015589A patent/BR112017015589A8/pt not_active Application Discontinuation
- 2016-01-20 MY MYPI2017001065A patent/MY181403A/en unknown
- 2016-01-20 CA CA2974452A patent/CA2974452C/en active Active
- 2016-01-20 US US15/544,138 patent/US10769742B2/en active Active
- 2016-01-20 KR KR1020207017533A patent/KR102267823B1/ko active IP Right Grant
- 2016-01-20 EP EP16739795.9A patent/EP3249602A4/en not_active Ceased
- 2016-01-20 KR KR1020177023047A patent/KR102126660B1/ko active Application Filing
- 2016-01-20 JP JP2017538313A patent/JP2018503196A/ja active Pending
- 2016-01-20 SG SG11201705930PA patent/SG11201705930PA/en unknown
- 2016-01-20 NZ NZ733863A patent/NZ733863A/en unknown
- 2016-01-20 AU AU2016208929A patent/AU2016208929B2/en active Active
- 2016-01-20 GB GB1711519.7A patent/GB2550304A/en not_active Withdrawn
-
2017
- 2017-07-18 PH PH12017501303A patent/PH12017501303A1/en unknown
-
2018
- 2018-04-18 HK HK18105003.4A patent/HK1245956A1/zh unknown
-
2019
- 2019-12-11 AU AU2019279998A patent/AU2019279998A1/en not_active Abandoned
-
2020
- 2020-09-07 US US17/013,845 patent/US20200402194A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004287717A (ja) * | 2003-03-20 | 2004-10-14 | Ntt Docomo Inc | 車両配車システム及び管理サーバ |
| JP2008146500A (ja) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Sueo Imamura | 配車システム |
| KR20120132932A (ko) * | 2011-05-30 | 2012-12-10 | 주식회사 케이티 | 위치 정보를 이용한 운송 서비스 제공 방법 및 단말 |
| KR20130037133A (ko) * | 2011-10-05 | 2013-04-15 | 조은형 | 모바일 기기를 사용한 차량동승 시스템 및 방법 |
| CN103456161A (zh) * | 2012-05-28 | 2013-12-18 | 上海飞田通信技术有限公司 | 通过增加信息对称辅助乘客决策叫车的系统和方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| BR112017015589A2 (pt) | 2018-03-13 |
| CA2974452C (en) | 2021-06-15 |
| HK1245956A1 (zh) | 2018-08-31 |
| AU2016208929A1 (en) | 2017-08-10 |
| WO2016116048A1 (zh) | 2016-07-28 |
| JP2018503196A (ja) | 2018-02-01 |
| GB201711519D0 (en) | 2017-08-30 |
| US20200402194A1 (en) | 2020-12-24 |
| BR112017015589A8 (pt) | 2022-11-29 |
| KR102267823B1 (ko) | 2021-06-23 |
| US20180033112A1 (en) | 2018-02-01 |
| KR102126660B1 (ko) | 2020-06-26 |
| PH12017501303A1 (en) | 2018-01-29 |
| MY181403A (en) | 2020-12-21 |
| AU2019279998A1 (en) | 2020-01-16 |
| EP3249602A4 (en) | 2018-06-13 |
| EP3249602A1 (en) | 2017-11-29 |
| KR20200075038A (ko) | 2020-06-25 |
| CA2974452A1 (en) | 2016-07-28 |
| US10769742B2 (en) | 2020-09-08 |
| AU2016208929B2 (en) | 2019-09-12 |
| GB2550304A (en) | 2017-11-15 |
| SG11201705930PA (en) | 2017-08-30 |
| NZ733863A (en) | 2019-04-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200402194A1 (en) | Systems and methods for providing information for an on-demand service | |
| US11892312B2 (en) | Methods and systems for providing information for an on-demand service | |
| JP6646069B2 (ja) | オーダーをプッシュする方法及びシステム | |
| CN109313846B (zh) | 用于推荐上车点的系统和方法 | |
| CN110832478B (zh) | 用于按需服务的系统和方法 | |
| CN116629472A (zh) | 一种规划路书生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116508013A (zh) | 用于推荐兴趣点的系统和方法 | |
| CN111859175A (zh) | 一种推荐上车点的方法和系统 | |
| NZ751377B2 (en) | Methods and systems for providing information for an on-demand service |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| A107 | Divisional application of patent |