【手続補正書】
【提出日】平成23年4月14日(2011.4.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路の予測される交通渋滞を使用して走行を容易にするコンピュータ実施の方法であって、
複数の関連する道路の複数の道路セグメントの指示を受信するステップと、
前記道路セグメントの各々の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記道路セグメント上の交通に影響を及ぼすその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの複数を含むステップと、
複数の別個の将来時間の各々に対し、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づいて、その将来時間における前記道路セグメントの各々について交通渋滞のレベルを自動的に予測するステップと、
前記予測される交通渋滞レベルの少なくとも一部を使用して前記道路上の走行を容易にするステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記複数の関連する道路は地理的領域の道路網の一部であり、前記複数の関連する道路の前記複数の道路セグメントの前記指示を受信する前記ステップは交通渋滞が区別して追跡される前記道路網内の前記道路の各々の複数のセグメントを識別するステップを含み、
前記方法はコンピューティングシステムによって実行されて予測される交通渋滞レベルに基づく車両による前記道路網のナビゲーションを容易にし、前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は前記道路上の交通の現在のレベルに関する情報を含み、前記道路セグメント上の交通に影響を及ぼす前記その他の現在の条件を指示する前記受信された情報は前記地理的領域の現在の気象および前記地理的領域において開催することが予定されている現在のイベントおよび前記地理的領域において行われることが予定されている現在の学期に関する情報を含み、複数の別個の将来時間の各々における前記道路セグメントの各々について交通渋滞の前記レベルを自動的に予測する前記ステップは、複数のユーザの各々に対し、および指示された目的地への走行のために前記道路網の１つまたは複数の道路予測される交通条件を指示する情報を求める前記ユーザからの要求に応答して、
少なくとも１つの可能な出発位置から前記指示された目的地への１つまたは複数の経路に沿って前記道路網の道路のセグメントを識別するステップであって、前記１つまたは複数の経路の各々は複数の識別された道路セグメントを含むステップと、
前記複数の別個の将来時間の各々に対し、その将来時間における前記識別された道路セグメントの各々について交通渋滞の見込まれるレベルを予測するステップであって、前記現在の交通条件を指示する前記受信情報および交通に影響を及ぼす前記その他の現在の条件を指示する前記受信情報に少なくとも部分的に基づくステップと、
前記１つまたは複数の経路の各々に対し、前記経路の前記複数の道路セグメントの前記予測される見込みの交通渋滞レベルに基づいて前記経路の予測される走行時間を決定するステップであって、第１の将来時間における少なくとも１つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の１つまたは複数の前記道路セグメントの第１のグループに使用されるように行われ、第２の将来時間における少なくとも１つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の１つまたは複数のその他の前記道路セグメントの第２のグループに使用されるように行われ、前記第２の将来時間は前記第１の将来時間よりも後であり、
前記第２のグループの前記道路セグメントは前記経路に沿って前記第１のグループの前記道路セグメントよりも後であるステップとを含み、
前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは前記複数のユーザの各々について実行され、ユーザが複数の将来時間における前記道路の予測される交通渋滞に基づいて前記道路網で車両をナビゲートすることができるように、前記ユーザによって指示された前記目的地への少なくとも１つの前記経路の前記決定された予測される走行時間を指示する情報を前記ユーザに提供するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一部の前記複数のユーザの各々に対して、前記ユーザに前記情報を提供する前記ステップは、経路オプションのうちの最適な経路が識別されるような方法で複数の経路オプションが指示される地図を前記ユーザに表示するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
交通渋滞の前記レベルを予測する前記ステップは、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件を入力として使用する少なくとも１つの予測モデルの使用に基づき、前記少なくとも１つの予測モデルはベイズネットワークと、確率的モデルと、前記道路セグメントの１つと前記複数の将来時間の１つの各々別個の組み合わせが別個の決定木で表されるような、複数の決定木とのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記道路セグメントの観測された過去の交通渋滞レベルと、前記道路セグメントの前記過去の交通渋滞レベルに影響を及ぼした過去の交通条件および過去のその他の条件に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも１つの予測モデルを自動的に生成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の別個の将来時間における前記道路セグメントの１つの交通渋滞の前記レベルを予測する前記ステップの後、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件とは異なる更新された現在の条件情報を受信するステップと、少なくとも一部の前記複数の別個の将来時間の各々において前記１つの道路セグメントの交通渋滞の新しいレベルを自動的に予測するステップと、前記道路上の走行を容易にするために１つまたは複数の前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用するするステップとをさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルに関する情報を１つまたは複数の受信側が使用するために提供するステップを含み、前記道路上の走行を容易にするために前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記予測された新しい交通渋滞レベルに関する更新された情報を少なくとも１つの前記受信側に提供するステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記道路セグメントの各々の前記指示された現在の交通条件は、前記道路上で測定された平均速度、前記複数の道路セグメント上で測定された交通量、および前記道路セグメントが渋滞していた１つまたは複数の時間のうちの少なくとも１つを含み、前記道路セグメントの各々の前記指示された現在の交通条件は、前記道路セグメントの以前の交通条件の指示を含み、前記指示されたその他の現在の条件は、前記現在の気象条件、開催することが予定されている前記現在のイベント、学期の前記現在の予定、前記複数の道路セグメントの渋滞のレベルの１つまたは複数の指示、将来の気象の現在の見込み、前記道路セグメントの現在の交通事故、前記道路セグメントの現在の工事作業、現在の時刻、および現在の曜日を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、前記道路セグメントの各々が前記複数の交通センサーのうちの１つまたは複数に対応するような前記複数の交通センサーのネットワークと、前記複数の関連する道路を走行する複数の車両であって前記車両はそれぞれ前記車両の場所を少なくとも含む車両走行データを繰り返し決定することができる、前期複数の車両と、前記複数の関連する道路を走行する複数のユーザであって、前記複数のユーザのそれぞれは移動体装置の場所を少なくとも含む地理的位置データを提供するよう動作する前記移動体装置を有する、前記複数のユーザとのうちの少なくとも１つから取得されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルをユーザに提示するステップと、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルの指示を前記道路上の走行を容易にするための前記提供された指示を使用するサードパーティに提供するステップと、前記道路セグメントの前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルおよびその他の交通渋滞レベルに関する比較情報を生成し提供するステップとのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、
前記複数の道路にわたる出発場所と目的場所との間の複数の経路オプションを識別するステップであって、前記経路オプションの各々は前記道路セグメントの少なくとも１つを含むステップと、
前記複数の経路オプションのうちの少なくとも１つを、前記予測される交通渋滞レベルに少なくとも部分的に基づいて好ましいものとして選択するステップと、
前記選択された経路オプションの１つまたは複数の指示を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
交通渋滞の前記予測されるレベルは各々、少なくとも１つの関連する車両速度を有し、前記方法は１つまたは複数の将来時間の各々に対し、前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づき、しかも前記指示された現在の交通条件には基づくことなく、その将来時間における１つまたは複数の前記道路セグメントの各々について交通渋滞のレベルを自動的に推測するステップをさらに備え、前記推測された交通渋滞のレベルは各々、少なくとも１つの関連する車両速度を有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータ可読記録媒体であって、そのコンテンツは、
１つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの各々の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記複数の道路セグメント上の交通に影響を及ぼすその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの少なくとも１つを含むステップと、
前記１つまたは複数の道路の複数の別個の将来の交通条件を、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づいて予測するステップであって、前記予測される将来の交通条件の各々は、複数の将来の時間の１つにおける前記複数の道路セグメントの１つに対するものであるステップと、
前記１つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも一部の前記予測される将来の交通条件の１つまたは複数の指示を提供するステップとを備える方法を実行することにより、コンピューティング装置が、道路に関する予測される将来の交通情報を使用するようにコンピューティング装置を設定することを特徴とするコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１４】
前記１つまたは複数の道路の前記将来の交通条件を予測する前記ステップは、少なくとも１つの前記複数の道路セグメントの各々について前記複数の将来時間の各々における交通渋滞レベルを予測するために、前記１つまたは複数の道路の予測ベイズネットワークモデルを使用することを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１５】
前記方法は、前記予測された将来の交通条件に少なくとも部分的に基づいて出発場所と到着場所との間の経路を識別するステップをさらに備え、前記少なくとも一部の予測される将来の交通条件の前記１つまたは複数の指示を提供する前記ステップは、前記識別された経路をユーザに指示するステップを含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１６】
前記コンピュータ可読記録媒体は、前記設定されたコンピューティング装置のメモリであり、前記コンテンツは、実行されたときに前記設定されたコンピューティング装置に前記方法をプログラミングする命令であることを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１７】
道路の予測される将来の交通情報を使用するように構成されたコンピュータ装置であって、
１または複数のプロセッサと、
複数の別個の将来時間の各々について、前記道路セグメントに関連する現在の条件を指示する取得された情報に少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの１つまたは複数の各々のその将来時間における交通条件を予測するように構成された第１のコンポーネントであって、前記指示された現在の条件は、前記道路セグメントの現在の交通条件、現在の気象条件、現在予定されているイベント、および現在の学校のスケジュールのうちの複数を含むコンポーネントと、
前記１つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも１つの前記予測される将来の交通条件の１つまたは複数の指示を提供するように構成された第２のコンポーネントとを備えることを特徴とするコンピューティング装置。
【請求項１８】
前記交通条件を予測する前記ステップにおいて使用する予測確率的モデルが格納されているメモリをさらに備え、前記予測される交通条件は、前記複数の道路セグメントの各々について前記複数の将来時間の各々における予測される将来の交通渋滞レベルを含み、前記第１および第２のコンポーネントは各々、前記メモリを用いて実行するソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項１７に記載のコンピューティング装置。
【請求項１９】
前記第２のコンポーネントは、提供された指示が生成された情報の１つまたは複数の指示を含むように、前記予測される交通条件を使用して、前記１つまたは複数の道路にわたる好ましい走行を指示する情報を生成するようにさらに構成され、前記第１のコンポーネントは動的交通プレディクタコンポーネントであることを特徴とする請求項１８に記載のコンピューティング装置。
【請求項２０】
過去の交通条件および前記道路セグメントの前記過去の交通条件に影響を及ぼした過去の条件に少なくとも部分的に基づいて、前記予測モデルを自動的に生成するように構成された第３のコンポーネントをさらに備えることを特徴とする請求項１９に記載のコンピューティング装置。