(57)【要約】  運転挙動を認識する電子デバイスおよび方法を提供する。これらの電子デバイスは、これらの方法を実行して、目標時点において、少なくとも１つのセンサから、電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得し、論理回路を動作させて、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定し、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たしたときに、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信することができる。【選択図】図５
2020522798.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスであって、
少なくとも１つのセンサと、
既定の運転挙動を検出する命令セットを含む、少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と、
前記少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサでであって、前記命令セットを実行したときに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
目標時点において、前記少なくとも１つのセンサから、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得し、
論理回路を動作させて、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定し、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信する
ように指示される、少なくとも１つのプロセッサと、を備える、
電子デバイス。
【請求項２】
前記少なくとも１つのセンサが、ジャイロスコープ、加速度センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、または重力センサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記電子デバイスが車両と共に移動していると判定する
ようにさらに指示される、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項４】
運動データを符号化した前記第１の電子信号が、直線加速度、角加速度、またはジェスチャ情報のうちの少なくとも１つを含み、前記ジェスチャ情報が、ロール情報、ヨー情報、またはピッチ情報を含む、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項５】
前記少なくとも１つのセンサが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に生成し、前記少なくとも１つのプロセッサが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に取得する、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記少なくとも１つのプロセッサ内の論理回路を動作させて、機械学習訓練モデルに基づいて、運動データを符号化した前記第１の電子信号から不要な情報をフィルタリングで除去する
ようにさらに指示される、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項７】
前記不要な情報が、前記電子デバイスを振動させること、前記電子デバイスを車両の床に落とすこと、または前記電子デバイスの電子的誤作動のうちの少なくとも１つに関連付けられた雑音情報である、請求項６に記載の電子デバイス。
【請求項８】
前記前提条件が、直線加速度のしきい値、前記直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、前記角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間内の加速方向の変化の数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項９】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
可変の送信周波数によって、前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信する
ようにさらに指示される、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項１０】
前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を遠隔サーバに送信するために、前記少なくとも１つのプロセッサが、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たした後でトリガ時点を決定し、
前記トリガ時点に基づいて、前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を選択する
ようにさらに指示される、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項１１】
既定の運転挙動を検出する方法であって、
電子デバイスが、目標時点において、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得するステップと、
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定するステップと、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記電子デバイスが、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信するステップと、
を含む、方法。
【請求項１２】
前記電子デバイスが車両と共に移動していると判定するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
運動データを符号化した前記第１の電子信号が、直線加速度、角加速度、またはジェスチャ情報のうちの少なくとも１つを含み、前記ジェスチャ情報が、ロール情報、ヨー情報、またはピッチ情報を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に取得する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
機械学習訓練モデルに基づいて、運動データを符号化した前記第１の電子信号から不要な情報をフィルタリングで除去するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記不要な情報が、前記電子デバイスを振動させること、前記電子デバイスを車両の床に落とすこと、または前記電子デバイスの電子的誤作動のうちの少なくとも１つに関連付けられた雑音情報である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記前提条件が、直線加速度のしきい値、前記直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、前記角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間内の加速方向の変化の数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記電子デバイスが、可変の伝送頻度で、前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信する前記ステップが、
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たした後でトリガ時点を決定するステップと、
前記トリガ時点に基づいて、前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を選択するステップと、を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項２０】
電子デバイスに、
目標時点において、少なくとも１つのセンサから、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得させ、
論理回路を動作させて、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定させ、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信させる
ように構成された命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、挙動を認識するデバイスおよび方法に関し、詳細には、運動データ（movement data）に基づいて運転挙動（driving behavior）を認識するデバイスおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット技術の発展とともに、オンライン・タクシー配車サービス（online taxi hailing services）および配送サービスなどのオンデマンド・サービスが、人々の日常生活の中で大きな役割を果たすようになっている。例えば、輸送のためのオンデマンド輸送サービスは、利用者（例えば乗客）に大いに利用される可能性がある。オンライン・オンデマンド・サービス・プラットフォームにより、利用者は、モバイル・スマートフォンなどのユーザ機器にインストールされたアプリケーションを通したオンデマンド・サービスの形態で、オンデマンド・サービスを要求することができる。モバイル・スマートフォンが生成するデータを使用して、オンライン・オンデマンド・サービス・プラットフォームは、輸送サービスのために運転挙動を解析することができる。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の１態様によれば、電子デバイスが提供される。この電子デバイスは、少なくとも１つのセンサと、既定の運転挙動を検出する命令セットを含む、少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と、少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサとを含むことがある。この少なくとも１つのプロセッサは、命令セットを実行したときに、以下の動作のうちの１つまたは複数を実行するように指示されることがある。この少なくとも１つのプロセッサは、目標時点において、少なくとも１つのセンサから、このデバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得することがある。この少なくとも１つのプロセッサは、論理回路を動作させて、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定することがある。運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たしたときに、この少なくとも１つのプロセッサは、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信することがある。
【０００４】
本開示の別の態様によれば、既定の運転挙動を検出する方法が提供される。この方法は、電子デバイスが、目標時点において、電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得するステップと、電子デバイスが、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定するステップと、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たしたときに、電子デバイスが、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信するステップと、を含むことがある。
【０００５】
いくつかの実施形態では、電子デバイスは、タッチ・スクリーン、スピーカー、マイクロフォン、またはアンテナを含むモバイル・スマートフォンであることがあり、モバイル・スマートフォンは、モバイル・ネットワークに接続し、電話をかけることができる。
【０００６】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのセンサは、ジャイロスコープ、加速度センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、または重力センサのうちの少なくとも１つを含むことがある。
【０００７】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、電子デバイスが車両と共に移動しているとさらに判定することがある。
【０００８】
いくつかの実施形態では、運動データを符号化した第１の電子信号は、直線加速度、角加速度、またはジェスチャ情報のうちの少なくとも１つを含むことがあり、ジェスチャ情報は、ロール情報、ヨー情報、またはピッチ情報を含む。
【０００９】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのセンサは、運動データを符号化した第１の電子信号を定期的に生成することがあり、電子デバイスは、運動データを符号化した第１の電子信号を定期的に取得することがある。
【００１０】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、その少なくとも１つのプロセッサ内の論理回路を動作させて、機械学習訓練モデルに基づいて、運動データを符号化した第１の電子信号から不要な情報をフィルタリングで除去する（filter out）ことがある。
【００１１】
いくつかの実施形態では、不要な情報は、電子デバイスを振動させること、電子デバイスを車両の床に落とすこと、または電子デバイスの電子的誤作動（electronic malfunction）のうちの少なくとも１つに関連付けられた雑音情報であることがある。
【００１２】
いくつかの実施形態では、前提条件は、直線加速度のしきい値、直線加速度の持続時間（lasting time）のしきい値、角加速度のしきい値、角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間内の加速方向の変化の数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の数のうちの少なくとも１つを含むことがある。
【００１３】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、さらに、可変の送信周波数によって、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を送信することがある。
【００１４】
いくつかの実施形態では、少なくとも１つのプロセッサは、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たした後でトリガ時点を決定し、そのトリガ時点に基づいて、所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を選択することがある。
【００１５】
追加の特徴については、一部は、以下の説明に記載するが、一部は、以下の説明および添付の図面を検討することによって当業者には明らかになるであろう。あるいは、以下の例を作製または運用することによって分かる可能性もある。本開示の特徴は、後述の詳細な例に記載する方法、手段、および組合せの様々な態様を実施または使用することによって実現し、達成することができる。
【００１６】
例示的な実施形態に関連して、本開示をさらに説明する。これらの例示的な実施形態は、図面を参照して詳細に説明する。これらの実施形態は、非限定的な例示的な実施形態であり、図面の各種の図を通じて、同じ参照番号は同じ構造を表している。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、本開示のいくつかの実施形態による例示的なオンデマンド・サービス・システムを示すブロック図である。
【図２】図２は、本開示のいくつかの実施形態による例示的なプロセッサを示すブロック図である。
【図３】図３は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ａは、本開示のいくつかの実施形態による運動データを処理する例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図４Ｂ】図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による運動データを処理する例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本開示のいくつかの実施形態による運転挙動を解析する例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本開示のいくつかの実施形態によるデバイスを示す例示的な図である。
【図７】図７は、本開示のいくつかの実施形態による地球と共に回転する座標系を示す例示的な図である。
【図８】図８は、本開示のいくつかの実施形態によるコンピューティング・デバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【図９】図９は、本開示のいくつかの実施形態による、ユーザ端末を実装することができる例示的なモバイル・デバイスの例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の説明は、当業者が本開示を作製および使用することを可能にするために提示するものであり、特定の適用分野およびその要件の文脈で提供する。開示する実施形態への様々な修正は、当業者には容易に明らかになり、本明細書に定義する一般原理は、本開示の趣旨および範囲を逸脱することなく、他の実施形態および適用分野に適用することができる。したがって、本開示は、ここに示す実施形態に限定されず、本開示には、特許請求の範囲と矛盾しない最も広い範囲が与えられるべきである。
【００１９】
本明細書で使用する用語は、特定の例示的な実施形態を説明することのみを目的とするものであり、限定することを意図したものではない。本明細書で使用する単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈からそうでないことが明らかでない限り、複数形も含むことが意図されている。さらに、本明細書で使用される「備え」、「備える」、および／または「備えている」、ならびに「含み」、「含む」、「含んでいる」という用語は、記載される特徴、整数（integers）、ステップ、動作、要素、および／または構成要素の存在を明記するが、１つまたは複数の他の特徴、完全体、ステップ、動作、要素、構成要素、および／またはそれらのグループの存在または追加を排除しない。
【００２０】
本開示の上記その他の特徴および特性と、関連付けられた構造要素の動作プロセスおよび機能と、製造部品および製造の経済性の組合せとは、その全てが本開示の一部を構成する添付の図面を参照して以下の説明を考慮すれば、より明らかになる可能性がある。ただし、これらの図面は、例示および説明のみを目的としたものであり、本開示の範囲を限定することを意図したものではないことは、明確に理解されたい。これらの図面は、一定の縮尺で描かれたものではないことも理解されたい。
【００２１】
本開示で使用されるフローチャートは、本開示のいくつかの実施形態によるシステムが実施する動作を例示する。フローチャートの動作は、順序通りに実施されないこともあることを、明確に理解されたい。逆に、これらの動作は、逆の順序で、または同時に実施されることもある。さらに、１つまたは複数の他の動作がフローチャートに追加されることもある。１つまたは複数の動作が、フローチャートから除外されることもある。
【００２２】
さらに、本開示のシステムおよび方法は、主として輸送サービスを求める要求の分配に関連して説明するが、本開示が、限定的であることを意図したものではないことも理解されたい。本開示のシステムまたは方法は、任意の他の種類のオンデマンド・サービスに適用することができる。例えば、本開示のシステムまたは方法は、陸上、海上、または上空など、あるいはそれらの任意の組合せを含む、様々な環境の輸送システムに適用することができる。輸送システムの車両は、タクシー、自家用車、ヒッチ、バス、列車、新幹線、高速鉄道、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球、または自動運転車両など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。また、輸送システムは、例えばエクスプレスを送信および／または受信するシステムなど、管理および／または分配を行う任意の輸送システムを含む可能性がある。本開示のシステムまたは方法は、ユーザ・デバイスに適用することもでき、その適用例は、ウェブ・ページ、ブラウザのプラグイン、クライアント端末、カスタム・システム、内部解析システム、または人工知能ロボットなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００２３】
本開示における「乗客」、「要求者」、「サービス要求者」、および「顧客」という用語は、サービスを要求または注文する可能性がある個人、エンティティ、またはツールを指すものとして、入れ替え可能に使用されている。また、本開示における「ドライバ」、「提供者」、および「サービス提供者」という用語は、サービスを提供する、またはサービスの提供を容易にする可能性がある個人、エンティティ、またはツールを指すものとして、入れ替え可能に使用されている。
【００２４】
本開示における「サービス要求」、「サービスを求める要求」、「要求」、および「注文」という用語は、乗客、サービス要求者、顧客、ドライバ、提供者（provider）、またはサービス提供者（service provider）など、あるいはそれらの任意の組合せによって開始される可能性がある要求を指すものとして、入れ替え可能に使用されている。サービス要求は、乗客、サービス要求者、顧客、ドライバ、提供者、またはサービス提供者のうちのいずれかが受け取る可能性がある。サービス要求は、有料であることも、無料であることもある。
【００２５】
本開示における「サービス提供者端末」および「ドライバ端末」という用語は、サービス提供者がサービスを提供する、またはサービスの提供を容易にするために使用するモバイル端末を指すものとして、入れ替え可能に使用されている。本開示における「サービス要求者端末」および「乗客端末」という用語は、サービス要求者がサービスを要求または注文するために使用するモバイル端末を指すものとして、入れ替え可能に使用されている。
【００２６】
本開示で使用する測位技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス・ナビゲーション・システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、またはワイヤレス・フィデリティ（ＷｉＦｉ）測位技術など、あるいはそれらの任意の組合せに基づいている可能性がある。本開示では、上記の測位システムのうちの１つまたは複数が、入れ替え可能に使用されることもある。
【００２７】
本開示の態様は、運動データに基づいて運転挙動を認識するオンライン・デバイスおよび方法に関する。このデバイスおよび方法は、モバイル・スマートフォンおよび／または車両データ・レコーダのセンサによって生成された運動データを収集する。センサは、ジャイロスコープ、加速度センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、重力センサ、光センサ、温度センサ、指紋センサ、心拍数センサ、近接度センサ、画像センサ、または音声センサを含む可能性がある。センサによって運動データが生成された後で、モバイル・スマートフォンおよび／または車両データ・レコーダは、前提条件に基づいて運動データを選択することができる。例えば、前提条件が満たされた場合には、モバイル・スマートフォンが、運動データを選択し、その運動データをサーバなどの遠隔受信者に送信することもある。サーバは、機械学習訓練モデルを用いて運動データを解析し、対応する運転挙動を判定することができる。別の例として、前提条件が満たされた場合には、車両データ・レコーダが、変更データを遠隔サーバに送信することもある。サーバは、例えばある時間間隔内の映像を記録すること、警察を呼ぶことなどを含む命令によって、車両データ・レコーダに応答することができる。運転挙動は、ドライバをランク付けするために使用することもできるし、あるいは交通管理局が使用することもできる。
【００２８】
本開示の例示的な実施形態によれば、自動車データ・レコーダ（複数のセンサを備える）は、その自動車データ・レコーダの運動データ、またはその自動車データ・レコーダが取り付けられた車両の運動データを収集することができる。運動データは、限定されるわけではないが、声に関係する挙動、顔の表情、動き挙動、服飾的挙動（dressing-up behavior）、儀礼的挙動（ceremonial behavior）などを含む、ドライバ挙動または乗客挙動に関連付けられることがある。自動車データ・レコーダは、収集された運動データが（自動的に）前提条件を満たすかどうかを判定することができる。前提条件は、ドライバ挙動または乗客挙動に対応する可能性がある。前提条件は、規則および定義を含むこともあり、ここで、規則は、収集された運動データが前提条件を満たすと判定する方法のステップを含む。定義は、声に含まれるキーワード（例えば助けて、血液、セックス、薬物、ワインなど）の頻度、顔の表情、制御器具、言語の意味などを含む可能性がある。規則および定義は、ローカルであることもあるし、ＭＩＳに記憶されることもある。
【００２９】
自動車データ・レコーダは、警告データを遠隔サーバ（またはＭＩＳの端末）に送信することができる。警告データは、収集された運動データと同じであることもあるし、あるいはドライバ挙動の（固定形式としての）記述、危険レベル（１、２、もしくは３、または一般的、民事的、もしくは犯罪的（common, civil, or criminal））、ドライバ挙動のタイプ（格闘、嫌がらせ、居眠り）、結果、ドライバが行動的介入を必要とするかどうか、および／またはドライバを監視している者（例えばサーバ１１０）がドライバを支援もしくは統制するために警察を呼ぶ必要があるかどうかを含むこともある。
【００３０】
遠隔サーバは、自動車データ・レコーダによる映像の生成をトリガするかどうか、その映像をどのように生成するか、誰がその映像の主要オブジェクトであるか、その映像を記憶するかどうか、その映像を提出するかどうかなどを判定することができる。次いで、遠隔サーバは、その判定に関連付けられた命令を、自動車データ・レコーダに送信することができる。（いくつかの実施形態では、自動車レコーダが、映像を生成するかどうかを直接判定することもできる。）自動車データ・レコーダは、次いで、遠隔サーバからの命令に基づいて映像を生成することができる。この映像は、圧縮し、次いで遠隔サーバに送信することができる。
【００３１】
遠隔サーバは、運動データまたは映像を解析し、次いで、ドライバ挙動または乗客挙動、道路関連状態、車両関連状態などを判定することができる。車両関連状態は、ドライバに対する複数の提案を生成するために使用することができる。ドライバ挙動または乗客挙動は、ドライバ挙動モードまたは乗客挙動モードを生成するために使用することができる。
【００３２】
なお、オンライン・タクシー配車などのオンライン・オンデマンド輸送サービスは、ポスト・インターネット時代に根付く新しく現れたサービスであることに留意されたい。オンライン・オンデマンド輸送サービスは、ポスト・インターネット時代に生じる可能性がある技術的解決策を、乗客およびドライバに提供する。プレ・インターネット時代には、乗客は、タクシーを呼ぶ（hail）ときに、目的地またはある位置への推定到着時間を知らないこともある。乗客が電話でタクシーを呼ぶときには、サービス提供者（例えばドライバ、タクシー会社、郵便局、配送会社、または代理店など）が乗客の目的地に到着する時間を推定することが困難であることがある。しかし、オンライン・オンデマンド輸送システムは、急激な加速、急激な制動、または急激な転回などの運転挙動に関連付けられた運動データを決定することができる。前提条件が満たされたときには、オンライン・オンデマンド輸送システムは、ある時間間隔内の運動データを選択することができる。選択された運動データは、遠隔サーバに送信することができ、遠隔サーバにおいて、選択された運動データをフィルタリングすることができる（例えば不要な情報をフィルタリングで除去する）。フィルタリング済みの運動データをさらに使用して、特徴データを生成することができる。機械学習訓練モデルは、この特徴データに基づいて運転挙動を判定することができる。運転挙動を使用して、経路内のドライバを監視することができる。したがって、インターネットを通じて、オンライン・オンデマンド輸送システムは、従来のプレ・インターネット輸送サービス・システムでは決して応えることができない、はるかに便利かつ効率的なトランザクション・プラットフォームを乗客およびドライバに提供することができる。
【００３３】
図１は、いくつかの実施形態による例示的なオンデマンド・サービス・システム１００を示すブロック図である。例えば、オンデマンド・サービス・システム１００は、輸送サービスのオンライン輸送サービス・プラットフォームであることがある。オンデマンド・サービス・システム１００は、サーバ１１０、ネットワーク１２０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、車両１５０、データベース１６０、およびナビゲーション・システム１７０を含むことがある。
【００３４】
オンデマンド・サービス・システム１００は、複数のサービスを提供することができる。例示的なサービスは、タクシー配車サービス、運転代行サービス（chauffeur service）、急行サービス、カープール（carpool）・サービス、バス・サービス、ドライバ・ハイヤ・サービス（driver hire service）、またはシャトル・サービスなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービスは、食事の予約、または買い物など、あるいはそれらの組合せなど、任意のオンライン・サービスである可能性がある。いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービス・システム１００は、管理情報システム（ＭＩＳ）であることもある。ＭＩＳは、少なくとも１つのサーバ（例えばサーバ１１０）、少なくとも１つの端末（例えば車両１５０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０など）、または少なくとも１つのセンサまたはデバイス（例えば車両データ・レコーダ、モバイル・スマートフォン、オンボード・ダイアグノーシス（on-board diagnostics）（ＯＢＤ）、先進ドライバ支援システム（ＡＤＡＳ）、レーザ・レーダなど）など、あるいはそれらの組合せを含む可能性がある。
【００３５】
いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、単一のサーバであることも、あるいはサーバ・グループであることもある。サーバ・グループは、集中型であることも、分散型であることもある（例えばサーバ１１０が分散型システムであることもある）。いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、ローカルであることも、遠隔であることもある。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、および／またはデータベース１６０に記憶された情報および／またはデータにアクセスすることができる。別の例として、サーバ１１０は、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、および／またはデータベース１６０に直接接続されて、記憶された情報および／またはデータにアクセスすることもある。いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、クラウド・プラットフォームに実装されることもある。単なる例示であるが、クラウド・プラットフォームは、プライベート・クラウド、パブリック・クラウド、ハイブリッド・クラウド、コミュニティ・クラウド、分散クラウド、インタークラウド、またはマルチクラウドなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、本開示の図８に示す１つまたは複数の構成要素を有するコンピューティング・デバイス８００に実装されることもある。
【００３６】
いくつかの実施形態では、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含むことがある。処理エンジン１１２は、サービス要求に関係する情報および／またはデータを処理して、本開示に記載する１つまたは複数の機能を実行することができる。例えば、処理エンジン１１２は、サービス要求者端末１３０から受信したサービス要求に応答して、１つまたは複数の候補サービス提供者端末を決定することができる。いくつかの実施形態では、処理エンジン１１２は、１つまたは複数の処理エンジン（例えばシングルコア処理エンジン（１つまたは複数）あるいはマルチコア・プロセッサ（１つまたは複数））を含むことがある。単なる例示であるが、処理エンジン１１２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け命令セット・プロセッサ（ＡＳＩＰ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、物理処理ユニット（ＰＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、マイクロコントローラ・ユニット、縮小命令セット・コンピュータ（ＲＩＳＣ）、またはマイクロプロセッサなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００３７】
ネットワーク１２０は、情報および／またはデータの交換を容易にすることができる。いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えばサーバ１１０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、車両１５０、データベース１６０、およびナビゲーション・システム１７０）は、ネットワーク１２０を介してオンデマンド・サービス・システム１００の他の構成要素（１つまたは複数）に情報および／またはデータを送信することができる。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介してサービス要求者端末１３０からサービス要求を受信することができる。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２０は、任意のタイプの有線またはワイヤレスのネットワーク、あるいはその組合せとすることができる。単なる例示であるが、ネットワーク１２０は、ケーブル・ネットワーク、ワイヤライン・ネットワーク、光ファイバ・ネットワーク、電気通信ネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレス・ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＺｉｇＢｅｅネットワーク、または近距離場通信（ＮＦＣ）ネットワークなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２０は、１つまたは複数のネットワーク・アクセス・ポイントを含むことがある。例えば、ネットワーク１２０は、基地局、ならびに／あるいはオンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素をデータおよび／または情報を交換するためにネットワーク１２０に接続できるようにするインターネット交換ポイント１２０−１、１２０−２などの、有線またはワイヤレスのネットワーク・アクセス・ポイントを含むことがある。
【００３８】
いくつかの実施形態では、乗客は、サービス要求者端末１３０の所有者であることがある。いくつかの実施形態では、サービス要求者端末１３０の所有者は、乗客以外のものであることもある。例えば、サービス要求者端末１３０の所有者Ａが、サービス要求者端末１３０を使用して乗客Ｂのサービス要求を送信する、またはサーバ１１０からサービス確認および／または情報もしくは命令を受信することもある。いくつかの実施形態では、サービス提供者は、サービス提供者端末１４０の使用者であることもある。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０の使用者は、サービス提供者以外の者であることもある。例えば、サービス提供者端末１４０の使用者Ｃが、サービス提供者端末１４０を使用して、サービス提供者Ｄのためのサービス要求、および／あるいはサーバ１１０からの情報または命令を受信することもある。いくつかの実施形態では、「乗客」と「乗客端末」が、入れ替え可能に使用されることもあり、「サービス提供者」と「サービス提供者端末」が、入れ替え可能に使用されることもある。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末は、１つまたは複数のサービス提供者（例えば夜勤サービス提供者または日勤サービス提供者）と関連付けられることがある。
【００３９】
いくつかの実施形態では、サービス要求者端末１３０は、モバイル・デバイス１３０−１、タブレット・コンピュータ１３０−２、ラップトップ・コンピュータ１３０−３、または車両の内蔵デバイス１３０−４など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、モバイル・デバイス１３０−１は、スマート・ホーム・デバイス、ウェアラブル・デバイス、スマート・モバイル・デバイス、仮想現実デバイス、または拡張現実デバイスなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、スマート・ホーム・デバイスは、スマート照明デバイス、インテリジェント電子装置の制御デバイス、スマート監視デバイス、スマート・テレビジョン、スマート・ビデオ・カメラ、またはインターフォンなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、ウェアラブル・デバイスは、スマート・ブレスレット、スマート・シューズ、スマート・グラス、スマート・ヘルメット、スマート・ウォッチ、スマート衣類、スマート・バックパック、またはスマート・アクセサリなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、スマート・モバイル・デバイスは、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ゲーム・デバイス、ナビゲーション・デバイス、またはポイント・オブ・セール（ＰＯＳ）デバイスなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、仮想現実ヘルメット、仮想現実グラス、仮想現実パッチ、拡張現実ヘルメット、拡張現実グラス、または拡張現実パッチなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、仮想現実デバイスおよび／または拡張現実デバイスは、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）グラス、Ｏｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ、ＨｏｌｏＬｅｎｓ、Ｇｅａｒ  ＶＲなどを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、車両の内蔵デバイス１３０−４は、搭載コンピュータ、搭載テレビジョンなどを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、サービス要求者端末１３０は、乗客および／またはサービス要求者端末１３０の位置を特定する測位技術を備えたデバイスであることもある。
【００４０】
サービス提供者端末１４０は、複数のサービス提供者端末１４０−１、１４０−２、…、１４０−ｎを含むことがある。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０は、サービス要求者端末１３０と同様である、または同じデバイスであることもある。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０は、オンライン・オンデマンド輸送サービスを実施することができるようにカスタマイズすることもできる。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０は、サービス提供者、サービス提供者端末１４０、および／またはサービス提供者端末１４０と関連付けられた車両１５０を位置特定する測位技術を備えたデバイスであることもある。いくつかの実施形態では、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０は、他の測位デバイスと通信して、乗客、サービス要求者端末１３０、サービス提供者、および／またはサービス提供者端末１４０の位置を決定することもある。いくつかの実施形態では、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０は、測位情報を定期的にサーバ１１０に送信することもある。いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０は、可用性状態（availability status）を定期的にサーバ１１０に送信することもある。可用性状態は、サービス提供者端末１４０と関連付けられた車両１５０が乗客を運ぶために利用可能であるかどうかを示すことができる。例えば、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０は、測位情報および可用性状態を３０分ごとにサーバ１１０に送信することもできる。別の例として、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０は、オンライン・オンデマンド輸送サービスと関連付けられたモバイル・アプリケーションにユーザがログインするたびに、測位情報および可用性状態をサーバ１１０に送信することもできる。
【００４１】
いくつかの実施形態では、サービス提供者端末１４０は、１つまたは複数の車両１５０に対応することもある。車両１５０は、乗客を運んで、目的地まで移動することができる。車両１５０は、複数の車両１５０−１、１５０−２、…、１５０−ｎを含むことがある。１台の車両が、１つのタイプのサービス（例えばタクシー配車サービス、運転代行サービス、急行サービス、カープール・サービス、バス・サービス、ドライバ・ハイヤ・サービス、およびシャトル・サービス）に対応することもある。いくつかの実施形態では、車両１５０は、例えば車両データ・レコーダ、モバイル・スマートフォン、オンボード・ダイアグノーシス（ＯＢＤ）、先進ドライバ支援システム（ＡＤＡＳ）などを含む、いくつかのデバイスに関係して、車両１５０が生成する運動データを記憶、処理、解析、および／または伝送することもある。
【００４２】
データベース１６０は、データおよび／または命令を記憶することができる。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０から取得されるデータを記憶することがある。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、サーバ１１０が本開示に記載する例示的なプロセスを行うために実行または使用することができるデータおよび／または命令を記憶することができる。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、大容量ストレージ、リムーバブル・ストレージ、揮発性読取りおよび書込みメモリ、または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例示的な大容量ストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブなどを含む可能性がある。例示的なリムーバブル・ストレージは、フラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、磁気テープなどを含む可能性がある。例示的な揮発性読取りおよび書込みメモリは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）を含む可能性がある。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブル・データ・レート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、およびゼロ・キャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）などを含む可能性がある。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＰＥＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクト・ディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびデジタル汎用ディスクＲＯＭなどを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、クラウド・プラットフォームに実装されることがある。単なる例示であるが、クラウド・プラットフォームは、プライベート・クラウド、パブリック・クラウド、ハイブリッド・クラウド、コミュニティ・クラウド、分散クラウド、インタークラウド、またはマルチクラウドなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００４３】
いくつかの実施形態では、データベース１６０は、ネットワーク１２０に接続されて、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えばサーバ１１０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０など）と通信することもある。オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素は、ネットワーク１２０を介してデータベース１６０に記憶されたデータまたは命令にアクセスすることができる。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えばサーバ１１０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０など）に直接接続される、またはそれらと直接通信することもある。いくつかの実施形態では、データベース１６０は、サーバ１１０の一部であることもある。
【００４４】
ナビゲーション・システム１７０は、例えばサービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、車両１５０などのうちの１つまたは複数などの物体に関連付けられた情報を決定することができる。いくつかの実施形態では、ナビゲーション・システム１７０は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス・ナビゲーション・システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、ＢｅｉＤｏｕ航法衛星システム、Ｇａｌｉｌｅｏ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）などであることがある。情報は、物体の位置、高度、速度、または加速度、あるいは現在時刻を含む可能性がある。ナビゲーション・システム１７０は、例えば衛星１７０−１、衛星１７０−２、および衛星１７０−３など、１つまたは複数の衛星を含むことがある。衛星１７０−１から１７０−３は、上述の情報を独立して決定することもあるし、協働して決定することもある。衛星ナビゲーション・システム１７０は、上述の情報を、ワイヤレス接続を介して、ネットワーク１２０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、または車両１５０に送信することができる。
【００４５】
いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素（例えばサーバ１１０、サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０など）は、データベース１６０にアクセスする許可を有することがある。いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素は、１つまたは複数の条件が満たされたときに、乗客、サービス提供者、および／またはパブリックに関連付けられた情報を読み取り、かつ／または修正することができる。例えば、サーバ１１０は、サービスが完了した後で、１人または複数人の乗客の情報を読み取り、かつ／または修正することもできる。別の例として、サーバ１１０は、サービスが完了した後で、１人または複数人のサービス提供者の情報を読み取り、かつ／または修正することもできる。
【００４６】
いくつかの実施形態では、オンデマンド・サービス・システム１００の１つまたは複数の構成要素の情報交換は、サービスを要求することによって開始されることがある。サービス要求の対象は、任意の製品である可能性がある。いくつかの実施形態では、製品は、食品、薬品、日用品、化学製品、電気器具、衣類、車、住宅、または贅沢品など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの他の実施形態では、製品は、サービス製品、金融商品、知識製品、またはインターネット製品など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。インターネット製品は、個別ホスト製品、ウェブ製品、モバイル・インターネット製品、商用ホスト製品、または組込み製品など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。モバイル・インターネット製品は、モバイル端末のソフトウェア、プログラム、またはシステムなど、あるいはそれらの任意の組合せで使用されることがある。モバイル端末は、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、モバイル・スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマート・ウォッチ、ポイント・オブ・セール（ＰＯＳ）デバイス、搭載コンピュータ、搭載テレビジョン、またはウェアラブル・デバイスなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、製品は、コンピュータまたはモバイル・スマートフォンで使用される任意のソフトウェアおよび／またはアプリケーションであることがある。ソフトウェアおよび／またはアプリケーションは、社交、買い物、輸送、娯楽、学習、または投資など、あるいはそれらの任意の組合せに関係するものである可能性がある。いくつかの実施形態では、輸送に関係するソフトウェアおよび／またはアプリケーションは、移動ソフトウェアおよび／またはアプリケーション、車両スケジューリング・ソフトウェアおよび／またはアプリケーション、地図作成ソフトウェアおよび／またはアプリケーションなどを含む可能性がある。車両スケジューリング・ソフトウェアおよび／またはアプリケーションでは、車両は、馬、馬車、人力車（例えば手押し車、自転車、三輪車など）、自動車（例えばタクシー、バス、自家用車など）、列車、地下鉄、船舶、または航空機（例えば飛行機、ヘリコプター、スペース・シャトル、ロケット、熱気球など）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００４７】
当業者なら、オンデマンド・サービス・システム１００の要素（例えばサーバ、端末など）が動作するときには、その要素は、電子信号および／または電磁信号を介して動作することがあることを理解するであろう。例えば、サービス要求者端末１３０が、判定を行う、あるいは物体を識別または選択するなどのタスクを処理するときには、要求者端末１３０は、その端末のプロセッサ内の論理回路または処理回路を動作させて、そのタスクを処理することができる。サービス要求者端末１３０がサービス要求をサーバ１１０に送出するときには、サービス要求者端末１３０のプロセッサが、その要求を符号化した電子信号を生成することができる。サービス要求者端末１３０のプロセッサは、次いで、その電子信号を出力ポートに送信することができる。サービス要求者端末１３０が有線ネットワークを介してサーバ１１０と通信する場合には、出力ポートは、ケーブルに物理的に接続されていることがあり、このケーブルが、電子信号をさらにサーバ１１０の入力ポートに伝送する。サービス要求者端末１３０がワイヤレス・ネットワークを介してサーバ１１０と通信する場合には、サービス要求者端末１３０の出力ポートは、１つまたは複数のアンテナであることがあり、このアンテナが、電子信号を電磁信号に変換する。同様に、サービス要求者端末１３０は、その端末のプロセッサ内の論理回路または処理回路の動作を通してタスクを処理し、電子信号または電磁信号を介してサーバ１１０から命令および／またはサービス要求を受信することがある。サービス要求者端末１３０、サービス提供者端末１４０、および／またはサーバ１１０などの電子デバイス内で、その電子デバイスのプロセッサが命令を処理し、命令を送出し、かつ／またはアクションを実行するときには、その命令および／またはアクションは、電子信号を介して行われる。例えば、プロセッサがストレージ媒体のデータを取り出す、または保存するときには、プロセッサは、ストレージ媒体の読取り／書込みデバイスに電子信号を送出することができ、その読取り／書込みデバイスが、ストレージ媒体内の構造化データを読み取る、またはストレージ媒体に構造化データを書き込むことができる。構造化データは、電子デバイスのバスを介して電子信号の形態でプロセッサに伝送することができる。ここで、電子信号とは、１つの電子信号、一連の電子信号、および／または複数の離散電子信号を指す可能性がある。
【００４８】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による例示的なプロセッサを示すブロック図である。図２に示すように、プロセッサ２００は、決定モジュール２１０、取得モジュール２２０、前提条件モジュール２３０、およびＩ／Ｏモジュール２４０を含むことがある。いくつかの実施形態では、プロセッサ２００は、少なくとも１つのコンピューティング・デバイスおよび／またはモバイル・デバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行されるなど、少なくとも１つのコンピューティング・デバイスおよび／または少なくとも１つのモバイル・デバイスによって実施され、実行されることがある。例示的なコンピューティング・デバイスの詳細は、図８に示し、例示的なモバイル・デバイスの詳細は、図９に示す。いくつかの実施形態では、プロセッサ２００は、デバイス（例えばモバイル・スマートフォン）内で動作することがある。各モジュールは、以下のアクションを実行するように設計されたハードウェア回路、１つまたは複数のストレージ媒体に記憶された命令セット、ならびに／あるいはハードウェア回路と１つまたは複数のストレージ媒体の任意の組合せである可能性がある。
【００４９】
決定モジュール２１０は、デバイスが車両と共に移動しているかどうかを決定するように構成されることがある。ドライバが、ある経路または注文に従って移動している車両内でデバイスを使用している場合には、そのデバイスは、その車両と共に移動していると決定することができる。いくつかの実施形態では、デバイスは、モバイル・スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、タブレット・コンピュータ、ラップトップ、カーピュータ（carputer）（搭載コンピュータ）、プレイ・ステーション・ポータブル（ＰＳＰ）、スマート・グラス、スマート・ウォッチ、ウェアラブル・デバイス、仮想表示デバイス、ディスプレイ・エンハンスト機器（例えばＧｏｏｇｌｅＴＭグラス、Ｏｃｕｌｕｓ  Ｒｉｆｔ、ＨｏｌｏＬｅｎｓ、Ｇｅａｒ  ＶＲなど）である可能性がある。モバイル・スマートフォンは、タッチ・スクリーン、スピーカー、マイクロフォン、またはアンテナなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。モバイル・スマートフォンは、モバイル・ネットワークに接続し、電話をかけることができる。いくつかの実施形態では、モバイル・スマートフォンは、少なくとも１つのセンサを含むことがある。この少なくとも１つのセンサは、ジャイロスコープ、加速度センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、重力センサ、光センサ、温度センサ、指紋センサ、心拍数センサ、または近接度センサなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００５０】
デバイスが共に移動している車両は、自家用車、タクシー、ネットワーク自動車、自動運転車、電気自動車、オートバイ、バス、列車、ヒッチ、新幹線、高速鉄道、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球、または自動運転車両など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、デバイスは、車両と共に移動していることがあり、車両の運動を検出することがある。例えば、車両のドライバは、自分が運転しているときにモバイル・スマートフォンを手に取ることもあり、少なくとも１つのセンサを備えるそのデバイスが、車両の運動を検出することもある。別の例として、モバイル・スマートフォンが、カープールのアプリケーションを動作させることもあり、サービス提供者（例えばドライバ）によって使用されるそのモバイル・スマートフォンが、カープール用の車両に固定されていることもある。別の例として、乗客がタクシー内でモバイル・スマートフォンを使用する場合には、そのモバイル・スマートフォンがタクシーと共に移動しており、タクシーに関連付けられたデータを記録することもある。
【００５１】
取得モジュール２２０は、デバイスに関連付けられた運動データを取得するように構成されることがある。いくつかの実施形態では、運動データを、取得モジュール２２０が第１の電子信号に符号化することもある。いくつかの実施形態では、取得モジュール２２０は、デバイスの１つまたは複数のセンサから運動データを取得することもある。この１つまたは複数のセンサは、ジャイロスコープ、加速度センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、重力センサ、光センサ、温度センサ、指紋センサ、心拍数センサ、近接度センサ、画像センサ、音声センサ、または音響検出器など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。ジャイロスコープは、デバイスが回転または傾斜しているときに回転角速度を測定する角速度センサであることがある。加速度センサは、静電容量型加速度センサ、インダクタンス型加速度センサ、ひずみ型加速度センサ、ピエゾ抵抗型加速度センサ、または圧電型加速度センサなど、あるいはそれらの任意の組合せである可能性がある。ＧＰＳは、モバイル・ネットワークまたはネットワーク１２０と通信することができる車搬送ＧＰＳを含む可能性がある。車運搬ＧＰＳは、車両、および／または車両に乗って移動しているデバイスを位置特定する運動データを判定することができる。重力センサは、変形誘起電子信号を生じることができる弾性感度要素を含む可能性がある。いくつかの実施形態では、重力センサは、加速度センサと同じ機能を有することもある。したがって、運動データは、電子デバイスの位置、速度、加速度、またはジェスチャ（例えばヨー、ロール、ピッチの運動／加速）など、あるいはそれらの任意の組合せなど、電子デバイス（例えば本開示で紹介されるプロセスを動作させるアプリケーションをインストールしたモバイル・スマートフォンおよび／もしくは車両データ・レコーダ、またはそのモバイル・スマートフォンを搬送する車両）の情報を含む可能性がある。
【００５２】
いくつかの実施形態では、運動データは、運転挙動、または車両状態に対応することがある。例えば、運転挙動は、急激な加速（例えば急加速）、急激な制動（例えば急制動動作）、急激な転回（例えば急転回）などの急激な運転挙動、音声に関係する挙動、顔の表情、動き挙動、服飾的挙動、または儀礼的挙動など、あるいはそれらの任意の組合せであることがある。急激な加速は、ドライバが連続的に、かつ／または強くアクセルを踏むことによって引き起こされる可能性がある。急激な制動は、ドライバが、連続的に、または強く、連続的に、かつ／または強くブレーキを踏むことによって引き起こされる可能性がある。急激な転回は、ドライバがステアリング・ホイールを急に回すことによって引き起こされる可能性がある。急激な転回は、急激な右転回、急激な左転回、および／または急激なＵターンを含む可能性がある。例えば、急激な右転回は、ステアリング・ホイールを時計回り方向に連続的に回すことによって実施することができる。別の例として、急激な左転回は、ステアリング・ホイールを反時計回り方向に強く回すことによって引き起こすことができる。いくつかの実施形態では、ドライバは、遠隔制御装置によって（例えば遠隔位置において仮想操作を使用することによって）運転挙動を実施することができる。音声に関係する挙動、顔の表情、動き挙動、服飾的挙動、および儀礼的挙動については、本開示の別の箇所で説明することもある。例えば、図４Ｂ、およびその説明を参照されたい。
【００５３】
いくつかの実施形態では、運動データは、ジャイロスコープ・データ、加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、重力センサ・データ、光センサ・データ、温度センサ・データ、指紋センサ・データ、心拍数センサ・データ、近接度センサ・データ、角加速度データ、画像データ、または音声データなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。運動データのタイプは、モバイル・スマートフォン内のセンサに対応することがある。例えば、モバイル・スマートフォン内の加速度センサが、加速度センサ・データを生成または記録することもある。
【００５４】
いくつかの実施形態では、様々なセンサによって生成される運動データを統合または分解して、特定の運転挙動を記述することができる。例えば、ドライバの急激な加速に対応する加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、および重力センサ・データを、記録および統合することもある。
【００５５】
いくつかの実施形態では、運動データは、運転挙動、車両状態、または道路状況に対応することもある。例えば、突然の道路事故が車両の前方で起きた場合には、ドライバは、急激な制動を行う可能性があり、加速度センサは、その急激な制動の時点で出力信号および／またはデータにスパイクを生じる可能性がある。いくつかの実施形態では、運転挙動は、モバイル・スマートフォンのユーザが経路内でモバイル・スマートフォンを振動させたときなどに、非運転関係挙動（すなわち運転に関係のある動作以外のアクションによって引き起こされる挙動）をさらに含むこともある。したがって、デバイスのセンサからの出力信号および／またはデータは、非運転関係挙動に対応する成分を含むこともある。いくつかの実施形態では、デバイスは、非運転関係挙動に対応する運動データを区別することができることもある。例えば、ドライバが何らかの理由でモバイル・スマートフォンを振動させた場合には、モバイル・スマートフォン、またはそのモバイル・スマートフォンで動作する配車アプリケーションが、運動データの特徴（例えば持続時間）を解析することによって、その振動を運転挙動（例えば急激な転回）と区別することができる。
【００５６】
前提条件モジュール２３０は、プロセッサ内の前提条件モジュールまたはその他のモジュール内の論理回路を動作させて、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定するように構成されることがある。前提条件を使用して、データ伝送を起動する、すなわちセンサまたはデバイスが運動データ（または警告データ）の伝送または記録を開始するかどうかを判定することができる。前提条件は、ユーザによって予め決定されることもあるし、デフォルトで予め決定されていることもある。いくつかの実施形態では、前提条件は、直線加速度のしきい値、直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間Δｔ内の加速方向の変化の回数、ある時間長さを有するジェスチャの変化の回数、キーワードの頻度、顔の表情モード、制御器具、音声の意味、ユーザ（例えばドライバ）の動きの速度、またはドライバと乗客の距離、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。直線加速度は、Ｘ座標軸、Ｙ座標軸、およびＺ座標軸を有する３次元座標内で分解することができる直線加速度センサ・データとして決定することができる。例えば、直線加速度は、Ｘ直線加速度、Ｙ直線加速度、またはＺ直線加速度を含む可能性がある。直線加速度のしきい値は、Ｘ直線加速度のしきい値、Ｙ直線加速度のしきい値、Ｚ直線加速度のしきい値、またはそれらの組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、前提条件は、例えば第１の副前提条件（sub-precondition）および第２の副前提条件など、１つまたは複数の副前提条件を含むこともある。単なる例示であるが、直線加速度のしきい値、直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、または角加速度の持続時間のしきい値が、第２の副前提条件のしきい値未満であることもある。キーワードの頻度、顔の表情モード、制御器具、音声の意味、ユーザ（例えばドライバ）の動きの速度、およびドライバと乗客の距離については、本開示の他の箇所で説明することもある。例えば、図４Ｂ、およびその説明を参照されたい。
【００５７】
Ｉ／Ｏモジュール２４０は、前提条件が満たされる時点（以下「目標時点」）の前後の所定の期間内の運動データを収集し、次いで、収集した運動データおよび／または警告データを遠隔サーバに送信するように構成されることがある。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏモジュール２４０によって送信される運動データおよび／または警告データは、第２の電子信号として符号化されることもある。いくつかの実施形態では、運動データは、デバイス（例えばモバイル・スマートフォン）または車載ワイヤレス伝送デバイスによって送信されることもある。
【００５８】
いくつかの実施形態では、上記の所定の期間を使用して、運動データを収集または送信することができる。この所定の期間は、ユーザ（例えばドライバ）が変化させることもあるし、あるいはデフォルトで変化させることもある。この所定の期間は、開始時点Ａおよび終了時点Ｂ（以下「ｔＡ」および「ｔＢ」と呼ぶ）を含むことがある。いくつかの実施形態では、この所定の期間の長さは、運転挙動に対応していることがある。例えば、運転挙動が第１の副前提条件を満たす場合には、この所定の期間の長さは、短い（例えば０．５秒、１秒、１．５秒など）ことがある。別の例として、運転挙動が第２の副前提条件（例えば直線加速度のしきい値）をトリガする場合には、この所定の期間の長さは、それより長く（例えば３秒、４秒、５秒など）なることがある。
【００５９】
いくつかの実施形態では、この所定の期間は、目標時点に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態では、目標時点は、運動データが前提条件を満たすトリガ時点であることがある。いくつかの実施形態では、目標時点はｔＡと一致することもある。目標時点は、ｔＡとｔＢの間の時点であったり、ｔＢと一致していたりすることもある。ｔＡから目標時点までの長さ、および／または目標時点からｔＢまでの長さは、ユーザが決定することもあるし、あるいはデフォルト・システム設定によって決定されていることもある。例えば、ｔＡおよびｔＢは、それぞれ、目標時点の１秒前および目標時点の３秒後とすることができる。したがって、前提条件が充足され、目標時点が決定されている場合には、Ｉ／Ｏモジュール２４０は、目標時点の１秒前から目標時点の３秒後までの運動データを選択することができる。
【００６０】
プロセッサ内の決定モジュール２１０、取得モジュール２２０、前提条件モジュール２３０、およびＩ／Ｏモジュール２４０は、有線接続またはワイヤレス接続を介して互いに接続する、または通信することができる。有線接続は、金属製ケーブル、光ケーブル、またはハイブリッド・ケーブルなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。ワイヤレス接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、または近距離場通信（ＮＦＣ）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、これらのモジュールのうちの任意の２つが１つのモジュールとして結合されることもあり、これらのモジュールのうちの任意の１つが２つ以上のユニットに分割されることもある。
【００６１】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による例示的な処理エンジンを示すブロック図である。図３に示すように、処理エンジン１１２は、データ取得モジュール３１０、データ前処理モジュール３２０、特徴生成モジュール３３０、挙動解析モジュール３４０、および端末制御モジュール３５０を含む可能性がある。
【００６２】
いくつかの実施形態では、処理エンジン１１２は、図８に示すコンピューティング・デバイス８００内のＣＰＵ８２０、図９に示すモバイル・デバイス９００内のＣＰＵ９４０、またはオンデマンド・サービス・システム１００内の任意の構成要素など、少なくとも１つのコンピューティング・デバイスおよび／または少なくとも１つのモバイル・デバイスによって実施または実行することができる。各モジュールは、以下のアクションを実行するように設計されたハードウェア回路、１つまたは複数のストレージ媒体に記憶された命令セット、ならびに／あるいはハードウェア回路と１つまたは複数のストレージ媒体の任意の組合せである可能性がある。
【００６３】
データ取得モジュール３１０は、運動データおよび／または警告データを取得するように構成されることがある。いくつかの実施形態では、運動データおよび／または警告データは、処理エンジン１１２によって第２の電子信号として符号化されることもある。いくつかの実施形態では、運動データおよび／または警告データは、デバイスまたは車両に設置することができるＩ／Ｏモジュール２４０から受信することもある。いくつかの実施形態では、運動データは、ジャイロスコープ・データ、加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、重力センサ・データ、光センサ・データ、温度センサ・データ、指紋センサ・データ、心拍数センサ・データ、または近接度センサ・データなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、警告データは、収集した運動データと同じであることもある。いくつかの実施形態では、警告データは、ドライバ挙動の記述、危険レベル、ドライバ挙動のタイプ、結果、ドライバが行動的介入を必要とするかどうか、またはドライバを監視しているシステムまたは人間（例えばサーバ１１０）がドライバを統制するために警察を呼ぶ必要があるかどうかなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００６４】
データ前処理モジュール３２０は、フィルタリング・モデルに基づいて運動データを前処理するように構成されることがある。いくつかの実施形態では、運動データは、第２の電子信号に符号化されることもある。データ前処理モジュール３２０は、符号化運動データから不要な情報をフィルタリングで除去することもできる。不要な情報は、モバイル・スマートフォンを振動させる、モバイル・スマートフォンを車両の床に落とす、またはモバイル・スマートフォンの電子的誤作動など、非運転関係挙動によって生成される雑音情報であることもある。不要な情報は、運転挙動を解析するために使用することができる情報と区別することができる。いくつかの実施形態では、不要な情報は、モバイル・スマートフォンの運動特性を決定することによってフィルタリングで除去することができる。いくつかの実施形態では、不要な情報は、加速度センサ・データに基づいてフィルタリングで除去することもできる。例えば、ドライバがモバイル・スマートフォンを振動させた場合には、モバイル・スマートフォンは、３次元座標の加速度センサ・データを生成し、データ前処理モジュール３２０は、この加速度センサ・データを解析して、水平面（例えばＯｘ−ｙ）内の加速度センサ・データを得ることができる。水平面内の加速度センサ・データが基準周波数より高い周波数で変化する場合には、この加速度センサ・データは、モバイル・スマートフォンの振動の運動データであると決定することができ、この加速度センサ・データは、データ前処理モジュール３２０がフィルタリングで除去することができる。いくつかの実施形態では、不要な情報は、少なくとも１つのアプリケーションを検出することによってフィルタリングで除去することもできる。例えば、モバイル・スマートフォンがある時間間隔内で動作するアプリケーション（例えばモバイル・ゲーム）を検出した場合には、その時間間隔内の運動データは、不要な情報であると判定することができ、この不要な情報は、データ前処理モジュール３２０がフィルタリングで除去することができる。
【００６５】
いくつかの実施形態では、データ前処理モジュール３２０は、フィルタリング・モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することもできる。フィルタリング・モデルは、決定木、相関ルール、人工ニューラル・ネットワーク、ディープ・ラーニング、帰納論理プログラミング、サポート・ベクタ・マシン、クラスタリング、ベイジアン・ネットワーク、強化学習、表現学習、類似度およびメトリック学習、スパース辞書学習、遺伝的アルゴリズム、またはルール・ベース機械学習など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、データ前処理モジュール３２０は、サポート・ベクタ・マシンを使用して、不要な情報を判定することもできる。サポート・ベクタ・マシンは、不要な情報を認識するように、運動データに基づいてオフラインで訓練することもできる。
【００６６】
いくつかの実施形態では、フィルタリング・モデルは、遠隔サーバ内でオフラインで訓練して、電子デバイス、またはストレージ、あるいはそれらの任意の組合せに送信することもできる。この電子デバイスは、カープールのアプリケーション（アプリ）を動作させることができる、およびフィルタリング・モデルに関連付けられた命令を記憶するスマート・ストレージ（例えばＳＤカード）を有することがある、モバイル・スマートフォンであることがある。フィルタリング・モデルを記憶するストレージは、大容量ストレージ（例えば磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブ）、リムーバブル・ストレージ（例えばフラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、または磁気テープ）、揮発性読取りおよび書込みメモリ、または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、フィルタリング・モデルは、デバイスまたは車両と実時間で通信することができるクラウド・サーバに記憶されることもある。例えば、不要な情報は、フィルタリング・モデルをオンラインで使用して運動データを解析することによって、フィルタリングで除去することもできる。
【００６７】
特徴生成モジュール３３０は、フィルタリング済みの運動データに基づいて特徴データを生成するように構成されることがある。特徴データは、機械学習訓練モデルを訓練するために使用することができる。いくつかの実施形態では、特徴データは、ベクトル、行列式（determinant）、または行列（matrix）、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【００６８】
挙動解析モジュール３４０は、機械学習訓練モデルおよび特徴データに基づいて運転挙動を解析するように構成されることがある。運転挙動は、急激な加速、急激な制動、または急激な転回など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、挙動解析モジュール３４０は、運転挙動に対応する挙動評価を決定することができる。挙動評価を使用して、運転挙動を査定する、またはサービス・レベルをランク付けすることができる。例えば、第１のドライバの挙動評価が、第２のドライバより高い場合には、第１のドライバのサービス・レベルは、第２のドライバのサービス・レベルより高い可能性がある。いくつかの実施形態では、挙動評価は、統計データ、各経路に対応する運転スコア、または危険挙動の回数を含む可能性がある。統計データは、急激な加速の回数、急激な制動の回数、または急激な転回の回数など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。運転スコアは、数字、百分率、テキスト、またはレベルなど、あるいはそれらの任意の組合せとして表される可能性がある。いくつかの実施形態では、危険挙動の回数を使用して、ドライバに危険な運転であると注意喚起することもできる。
【００６９】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルを使用して、運転挙動、車両状態、または道路状況に関係する任意のデータを解析することができる。例えば、自動車製造業者が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報を削除することによって、車両関係データを収集することもある。別の例として、交通管理局が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、選択された道路関係情報を使用することもある。さらに別の例として、オンライン・オンデマンド・サービス・プラットフォーム（例えばオンライン・カープール・サービス・プラットフォーム、またはオンライン自転車シェアリング・サービス・プラットフォーム）が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、ユーザをランク付けするためのユーザ挙動データを記録することもある。さらに別の例として、オンデマンド・サービス・システム１００が、道路関係状態または車両関係データを使用して、複数の提案（例えば安全運転を求めるドライバへの提案、または新たな道路を設計するための交通管理局への提案）を生成することもある。
【００７０】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、オンラインまたはオフラインで更新されることもある。機械学習訓練モデルを訓練した後で、実時間で取得される、または定期的な時間間隔（例えば毎日、または毎週）内に取得される運動データを使用して、機械学習訓練モデルをさらに更新することもできる。いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、様々なタイプの不要な情報に対応することがある機械学習訓練サブモデルのうちの少なくとも１つに更新されることもある。例えば、第１のサブモデルを使用して、車両に関連付けられた不要な情報を区別し、第２のサブモデルを使用して、モバイル・スマートフォンに関連付けられた不要な情報を区別することもできる。
【００７１】
端末制御モジュール３５０は、ＭＩＳ端末または車両データ・レコーダを制御するように構成されることがある。いくつかの実施形態では、端末制御モジュール３５０は、車両データ・レコーダまたはＭＩＳ端末から警告データを受信することがある。警告データを使用して、遠隔サーバまたはＭＩＳ端末に注意喚起することもできる。
【００７２】
いくつかの実施形態では、警告データを取得した後で、端末制御モジュール３５０は、警告データを解析し、車両データ・レコーダまたはＭＩＳ端末に命令を送信することがある。端末制御モジュール３５０によって送信される命令は、映像を生成するために車両データ・レコーダをトリガするかどうか、映像をどのようにして生成するか、誰が映像の主要オブジェクトであるか、映像を記憶するかどうか、映像を提出するかどうか、またはドライバを監視する者（例えばサーバ１１０）が警察を呼ぶ必要があるかどうかなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。端末制御モジュール３５０によって送信される命令は、図４Ｂに詳細に示すこともある。
【００７３】
処理エンジン１１２内のデータ取得モジュール３１０、データ前処理モジュール３２０、特徴生成モジュール３３０、および挙動解析モジュール３４０は、有線接続またはワイヤレス接続を介して互いに接続する、または通信することができる。有線接続は、金属製ケーブル、光ケーブル、またはハイブリッド・ケーブルなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。ワイヤレス接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、または近距離場通信（ＮＦＣ）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、これらのモジュールのうちの任意の２つが１つのモジュールとして結合されることもあり、これらのモジュールのうちの任意の１つが２つ以上のユニットに分割されることもある。
【００７４】
図４Ａは、本開示のいくつかの実施形態による運動データを処理する例示的なプロセスを示すフローチャートである。図４Ａに示すように、運動データを処理するプロセス４１０は、車両と共に移動するデバイスを決定することと、運動データを符号化した第１の電子信号を取得することと、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定することと、運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信することと、を含むことがある。
【００７５】
４１１で、決定モジュール２１０は、デバイスが車両と共に移動していると判定することができる。４１１は、プロセッサ２００、コンピューティング・デバイス８００内のＣＰＵ８２０、モバイル・デバイス９００内のＣＰＵ９４０、デバイス（例えばモバイル・スマートフォン）、またはオンデマンド・サービス・システム１００内の任意の構成要素などの電子デバイスによって実施することができる。
【００７６】
車両は、自家用車、タクシー、ネットワーク自動車、自動運転車、電気自動車、オートバイ、バス、列車、ヒッチ、新幹線、高速鉄道、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球、または自動運転車両など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、デバイスが、車両と共に移動していることがあり、車両の運動を検出することがある。例えば、車両のドライバは、自分が運転しているときにモバイル・スマートフォンを手に取ることもあり、少なくとも１つのセンサを備えるそのデバイスが、車両の運動を検出することもある。別の例として、モバイル・スマートフォンが、カープールのアプリケーションを動作させることもあり、サービス提供者（例えばドライバ）によって使用されるそのモバイル・スマートフォンが、カープール用の車両に固定されていることもある。別の例として、乗客が車両内でモバイル・スマートフォンを使用することがある場合には、そのモバイル・スマートフォンが車両と共に移動している可能性がある。
【００７７】
４１２で、取得モジュール２２０は、目標時点で少なくとも１つのセンサからデバイスに関連付けられた運動データを取得することができる。いくつかの実施形態では、運動データは、取得モジュール２２０によって第１の電子信号に符号化されることもある。いくつかの実施形態では、ドライバは、遠隔制御装置によって（例えば遠隔位置において仮想操作を使用することによって）運転挙動を実施することもある。
【００７８】
運動データは、ジャイロスコープ・データ、加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、重力センサ・データ、光センサ・データ、温度センサ・データ、指紋センサ・データ、心拍数センサ・データ、近接度センサ・データ、角加速度データ、または音声データなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、運動データは、運転挙動、車両状態、または道路状況に対応することもある。例えば、道路事故が突然車両の前方で起きた場合には、ドライバは、急激な制動を行う可能性があり、加速度センサは、その急激な制動を感知することがある。したがって、加速度センサからの出力電子信号および／またはデータが、急激な制動の時点でスパイクを示すことがある。プロセッサ２００は、センサからの出力運動データを収集し、対応するセンサ・データを、電子デバイスのキャッシュおよび／またはハードディスクなどのストレージ媒体に保存することができる。例えば、プロセッサ２００は、現在時刻より第１の所定の期間だけ前の時点から現在時刻より第２の所定の期間だけ後の時点まで、センサによって出力される出力電子信号を連続的に収集および更新することもできる。
【００７９】
いくつかの実施形態では、様々なセンサによって生成される運動データを統合して、特定の運転挙動を記述することができる。例えば、ドライバの急激な加速に対応する加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、および重力センサ・データを、記録および統合することもある。いくつかの実施形態では、運転挙動は、経路内でモバイル・スマートフォンを振動させるなどの非運転関係挙動をさらに含むこともあり、非運転関係挙動も、対応する運動データを生成することがある。いくつかの実施形態では、非運転関係挙動に対応する運動データは、デバイスが区別することができる。例えば、ドライバがモバイル・スマートフォンを振動させた場合には、そのモバイル・スマートフォン、またはモバイル・スマートフォン内で動作する配車アプリケーションが、運動データの特徴（例えば持続時間および／または加速度の特徴）を解析することによって、その振動を運転挙動（例えば急激な転回）と区別することができる。
【００８０】
いくつかの実施形態では、運動データは、運転挙動または車両状態に対応していることがある。例えば、運転挙動は、既定の運転挙動であることもある。既定の運転挙動は、急激な加速（例えば急加速）、急激な制動（例えば突然の強い制動アクション）、または急激な転回（例えば急転回）など、あるいはそれらの任意の組合せなどの急激な運転挙動を含む可能性がある。急激な加速は、ドライバが連続的に、かつ／または強くアクセルを踏むことによって引き起こされる可能性がある。急激な制動は、ドライバが、連続的に、かつ／または強くブレーキを踏むことによって引き起こされる可能性がある。急激な転回は、ステアリング・ホイールを急に回すことによって引き起こされる可能性がある。急激な転回は、急激な右転回、急激な左転回、および急激なＵターンを含む可能性がある。例えば、急激な右転回は、ステアリング・ホイールを時計回り方向に連続的に回すことによって実施することができる。別の例として、急激な左転回は、ステアリング・ホイールを反時計回り方向に強く回すことによって引き起こすことができる。
【００８１】
いくつかの実施形態では、運転挙動は、タイヤのパンク、線路回線障害、エンジン故障、空タンク、突然の電源喪失、ブレーキ故障、またはスロットル故障など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある車両状態に対応する可能性がある。例えば、急激な右転回は、道路の高温によって誘発される可能性があるタイヤのパンクに対応することがある。
【００８２】
いくつかの実施形態では、運転挙動は、突然の赤信号、交通渋滞、人の飛び出し、突然の道路事故、でこぼこ道、または曲がりくねった道など、あるいはそれらの任意の組合せなどを含む道路状況に関連付けられることがある。例えば、急激な制動は、ラッシュ・アワーの交通渋滞に対応することがある。別の例として、ドライバは、山腹に沿っていることもある頂上まで延びる曲がりくねった道にいる場合には、急激な転回を連続的に行うこともある。
【００８３】
いくつかの実施形態では、取得モジュール２２０は、運転挙動に関連付けられた運動データを解析することによって、目標時点を決定することがある。例えば、ドライバが午後５時に急激な転回を行った場合には、取得モジュール２２０は、午後５時を目標時点として決定することができる。いくつかの実施形態では、取得モジュール２２０は、この目標時点を、急激な運転挙動が検出されたのと同じ、または実質的に同じ時点として決定することができる。例えば、取得モジュール２２０は、時速７０キロメートルの速度制限がある状態で、午前５時に最大で時速８５キロメートルの速度データを取得したときには、目標時点を午前５時（または午前４時５９分）として決定すればよく、これにより、運転挙動をより正確に記録することができる。いくつかの実施形態では、運動データは、運動データの各項目に対応する時間を記録することができる少なくとも１つの時間ラベルを含むことがあり、目標時点は、特定の運動データに対応する時間ラベルを解析することによって決定することができる。いくつかの実施形態では、プロセッサ２００の取得モジュール２２０は、期間または頻度を含む可能性がある定期的な時間間隔内（例えば１００ミリ秒ごと）の運動データを収集および生成することがある。
【００８４】
４１３で、前提条件モジュール２３０は、論理回路を動作させて、運動データを符号化した第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定することができる。前提条件を使用して、プロセッサ２００が運動データを収集し、収集した運動データを遠隔の受信デバイスに送信すべきかどうかを判定することができる。
【００８５】
前提条件は、ユーザによって予め決定されることもあるし、システムのデフォルト設定で予め決定されていることもある。いくつかの実施形態では、前提条件は、直線加速度のしきい値、直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間Δｔ内の加速方向の変化の回数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の回数を含む可能性がある。所定の長さの時間Δｔは、ユーザによって設定される、またはデフォルトで設定されている値（例えば１ミリ秒、１０ミリ秒、１００ミリ秒、１秒、１０秒など）である可能性がある。プロセッサ２００は、直線加速度センサから収集された電子信号からデータを復号することによって、直線加速度を決定することができる。例えば、プロセッサ２００は、データを３次元座標（Ｘ座標軸、Ｙ座標軸、Ｚ座標軸）の成分に分解することができる。すなわち、プロセッサ２００は、直線加速度を、Ｘ直線加速度、Ｙ直線加速度、またはＺ直線加速度に分解することができる。したがって、直線加速度のしきい値は、Ｘ直線加速度のしきい値、Ｙ直線加速度のしきい値、またはＺ直線加速度のしきい値を含む可能性がある。いくつかの実施形態では、直線加速度のしきい値は、値、範囲、または関数など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、直線加速度のしきい値は、１０ｍ／ｓ２と設定されることもある。したがって、１０ｍ／ｓ２より大きい加速度センサ・データは、前提条件を満たすことができる。いくつかの実施形態では、直線加速度の持続時間のしきい値は、加速度が０または所定の値より大きくなった時点からの持続時間であることがある。直線加速度の持続時間のしきい値は、１秒、５秒、３０秒、１分、３分、または車両が加速状態である任意の持続時間を含む可能性がある。例えば、直線加速度の持続時間のしきい値が５秒である場合には、０より大きく８秒間持続するＸ直線加速度は、この前提条件を満足することができる。角加速度は、時計回りの角加速度および反時計回りの角加速度として提示されることがある角加速度センサ・データとして決定することができる。いくつかの実施形態では、角加速度のしきい値は、時計回りの角加速度のしきい値、および反時計回りの角加速度のしきい値を含む可能性がある。例えば、角加速度のしきい値は、５ラジアン／ｓ２、１２ラジアン／ｓ２、４５ラジアン／ｓ２などであることもある。角加速度の持続時間は、時計回りの角加速度または反時計回りの角加速度が非ゼロ値である持続時間であることがある。角加速度の持続時間のしきい値は、１０秒、３０秒、５０秒、１分、３分、または車両が角加速状態である任意の持続時間を含む可能性がある。角加速度の持続時間のしきい値が３０秒として設定されている場合には、持続時間が３５秒である角加速度は、前提条件を満たすことができる。所定の期間Δｔの間の加速方向の変化の回数は、３、５、８、または任意の整数として予め設定することができる。ドライバが車両の方向を変化させた場合に、センサは、加速方向の変化に対応する運動データを生成することができ、所定の期間Δｔの間に加速方向の変化の回数をさらに計数することができる。加速方向の変化の回数のしき���値が３であり、所定の期間Δｔが１０秒である場合には、１０秒以内に３回以上方向を変化する運動データが、前提条件を満足することができる。
【００８６】
運動データの伝送をトリガする前提条件は、直線加速度、角加速度、およびこれらの加速度の持続時間のしきい値、所定の期間Δｔ、または電子デバイスのその他の任意の適用可能な運動測定値を含む包括的な前提条件であってもよい。さらに、前提条件は、サンプリング・データに基づく訓練されたモデルの結果であってもよい。例えば、前提条件は、訓練したニューラル・ネットワーク・モデルの結果、または様々なドライバの運転挙動履歴に基づく機械学習の結果であってもよい。前提条件は、モデルによって、またモデル内のパラメータによって様々である可能性がある。
【００８７】
いくつかの実施形態では、前提条件は、例えば第１の副前提条件および第２の副前提条件など、１つまたは複数の副前提条件を含むことがある。単なる例示であるが、直線加速度のしきい値、直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、または角加速度の持続時間のしきい値は、第２の副前提条件のしきい値未満であることがある。
【００８８】
４１４で、Ｉ／Ｏモジュール２４０は、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを遠隔サーバに送信することができる。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏモジュール２４０によって送信される運動データは、第２の電子信号に符号化されることもある。いくつかの実施形態では、運動データは、デバイス（例えばモバイル・スマートフォン）、または車載ワイヤレス伝送デバイスによって送信されることもある。例えば、モバイル・スマートフォンは、モバイル・ワイヤレス・ネットワークを介して運動データを送信することができる。
【００８９】
上記の所定の期間は、ユーザ（例えばドライバ）が決定することもあるし、あるいはデフォルトで決定されていることもある。この所定の期間は、開始時点Ａおよび終了時点Ｂ（以下「ｔＡ」および「ｔＢ」と呼ぶ）を含むことがある。いくつかの実施形態では、この所定の期間の長さは、運転挙動に対応していることがある。例えば、運転挙動が第１の副前提条件（例えば既定のそれほど危険ではない異常な運転挙動を反映した直線加速度のしきい値）を満たす場合には、この所定の期間の長さは、短い（例えば０．５秒、１秒、１．５秒など）ことがある。別の例として、運転挙動が第２の副前提条件（例えば既定の非常に危険な異常な運転挙動を反映した直線加速度のしきい値）をトリガする場合には、この所定の期間の長さは、より長く（例えば３秒、４秒、５秒など）なることがある。
【００９０】
いくつかの実施形態では、ｔＡおよび／またはｔＢは、この所定の期間の開始時点および終了時点に対応することがある。ｔＡおよびｔＢは、目標時点に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態では、目標時点は、ｔＡまたはｔＢと一致することもあるし、あるいは［ｔＡ、ｔＢ］の時間範囲内であることもある。ｔＡから目標時点までの長さ、および／または目標時点からｔＢまでの長さは、ユーザによって決定されることもあるし、あるいはデフォルトのシステム設定によって決定されていることもある。例えば、ｔＡが目標時点の１秒前であり、ｔＢが目標時点の３秒後であることもある。したがって、前提条件が満足され、目標時点が決定されている場合には、Ｉ／Ｏモジュール２４０は、目標時点の１秒前から目標時点の３秒後までの運動データを選択することができる。
【００９１】
いくつかの実施形態では、異常な運転挙動が十分に長く続く場合には、プロセッサ２００がセンサから電子信号を連続的に受信するので、前提条件は、運動データの収集および送信を連続的にトリガする可能性がある。例えば、所定の期間が、前提条件が満たされたオカレンス（occurrence）の１秒前から３秒後までと設定されている場合には、異常な運転挙動について、プロセッサ２００は、時点ｔ０秒、ｔ０＋３秒、およびｔ０＋６秒に前提条件が満たされたと判定することができる。したがって、Ｉ／Ｏモジュール２４０は、この１０秒の間に、選択した運動データを３回（すなわちｔ０秒、ｔ０＋３秒、およびｔ０＋６秒において）連続的に送信することができる。
【００９２】
プロセッサ２００は、センサから連続的に運動データを受信し、その運動データをキャッシュまたはハードディスクなどのストレージ媒体に保存することができる。キャッシュまたはハードディスクは、電子デバイスの移動全体の運動データを記憶することができる。あるいは、プロセッサは、キャッシュまたはハードディスクに、運動データのうち所定の長さだけを保存するように指示することもできる。例えば、運動データのこの所定の長さは、現在時点の２秒前から４秒後までの運動データであることもある。前提条件が満たされると、プロセッサは、キャッシュまたはハードディスクから必要な運動データ（例えば現在時点の１秒前から現在時点の３秒後まで）を選択することができ、次いで、その必要な運動データを遠隔サーバに送信することができる。
【００９３】
いくつかの実施形態では、遠隔サーバに送信されるべく選択された運動データは、デバイス、クラウド・ストレージ、セキュア・デジタル（ＳＤ）カード、トランス・フラッシュ（ＴＦ）カード、あるいはデバイスまたは車両内の任意のストレージ媒体に記憶することができる。例えば、車両がネットワーク１２０に接続されていない山岳地域を走っている場合には、所定の期間内の選択された運動データは、モバイル・スマートフォンのＳＤカードに記憶することができ、この運動データは、ネットワークが接続されたときに直ちに遠隔サーバに伝送することができる。いくつかの実施形態では、デバイスまたは車両は、運動データを記憶し、かつ／あるいは一定の伝送頻度または可変の伝送頻度でこの運動データを送信する、オンボード・ダイアグノーシス（ＯＢＤ）を有することがある。例えば、ＯＢＤを備えた車両が低電力状態である場合には、ＯＢＤは、低い伝送頻度で運動データを送信することができる。別の例として、ユーザ（例えばドライバ）は、高い伝送頻度で運動データを送信するようにＯＢＤを調節することもできる。
【００９４】
いくつかの実施形態では、運動データを遠隔サーバに送信する前に、例えば機械学習訓練モデルに基づいて、運動データから不要な情報をフィルタリングで除去することもできる。いくつかの実施形態では、不要な情報は、モバイル・スマートフォンを振動させる、モバイル・スマートフォンを車両の床に落とす、またはモバイル・スマートフォンの電子的誤作動など、偶発的な運転挙動によって生成される雑音情報であることもある。不要な情報は、運転挙動を解析するために使用することができる情報と区別することができる。機械学習訓練モデルについては、本開示の他の箇所で見ることができる。例えば、図５、およびその説明を参照されたい。
【００９５】
いくつかの実施形態では、プロセス４１０は、命令セットとして、コンピュータ・プログラム製品を実装した非一時的コンピュータ可読媒体に記憶されることができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピューティング・デバイスおよび／またはユーザ端末（例えばデバイス）と通信することができる。プロセス４１０に関連付けられた命令が実行されると、コンピューティング・デバイスは、デバイスが車両と共に移動していると判定し、目標時点において少なくとも１つのセンサからそのデバイスに関連付けられた運動データを取得し、論理回路を動作させて、運動データを符号化した第１の電子が前提条件を満たすかどうかを判定し、目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを遠隔サーバに送信することができる。プロセス４１０についてのさらなる詳細は、図４Ａの説明に見ることができる。
【００９６】
図４Ｂは、本開示のいくつかの実施形態による運動データを処理する例示的なプロセスを示すフローチャートである。図４Ｂに示すように、運動データを処理するプロセス４２０は、車両データ・レコーダに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得することと、運動データが前提条件を満たすかどうかを判定することと、警告データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信することと、遠隔サーバからの命令に従ってある時間間隔内の映像を生成することとを含むことがある。プロセス４２０は、プロセッサ２００、コンピューティング・デバイス８００内のＣＰＵ８２０、モバイル・デバイス９００内のＣＰＵ９４０、車両データ・レコーダ、またはオンデマンド・サービス・システム１００内の任意の構成要素などのデバイスによって実施することができる。
【００９７】
４２１で、取得モジュール２２０は、車両データ・レコーダに関連付けられた運動データを取得することができる。いくつかの実施形態では、いくつかの実施形態では、運動データは、第１の電子信号によって符号化されることもある。車両データ・レコーダは、カメラ、ディスプレイ、入力／出力、プロセッサ、電源、またはメモリ、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。カメラは、可視光カメラ、赤外線カメラ、デジタル・カメラ、２Ｄカメラ、３Ｄカメラ、パノラマ・カメラ、ＶＲカメラ、ウェブ・カメラ、インスタント写真カメラ、電子アイ、カムコーダ、熱撮像デバイス、または可視光撮像デバイス、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、可視光カメラは、カード・デジタル・カメラ、マニュアル・カメラ、自動焦点カメラ、望遠カメラ、広角カメラ、一眼レフ（ＳＬＲ）カメラ、またはデジタル一眼レフ（ＤＳＬＲ）カメラなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。別の例として、赤外線カメラは、様々な波長および／または周波数を有する電磁波（例えば無線、マイクロ波、赤外線放射、可視光、紫外線放射、Ｘ線、またはガンマ線）に基づいて運動データまたは映像を記録することができる。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、車両の外側表面上に設置することもできる。例えば、車両データ・レコーダは、車両のフロントガラス、または車両のリアガラス内に位置することもある。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、車両内に固定されることもある。例えば、車両データ・レコーダは、フロントガラスの内部に設置されることもある。別の例として、車両データ・レコーダは、ドライバまたは乗客の前に固定されることもある。
【００９８】
いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダの位置は、ユーザ（例えばドライバ）、またはオンデマンド・サービス・システム１００が調節することができる。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、画像または映像内にオブジェクトを取り込むように、カメラを調節することができる。例えば、車両データ・レコーダのカメラは、左から右に走査して、運転席のドライバおよび助手席の乗客を含む映像を生成することもできる。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、夜間に鮮鋭な画像を得るために、カメラを可視光カメラから赤外線カメラに切り替えることもできる。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、１つまたは複数のカメラを含むことがある。この１つまたは複数のカメラは、車両内の様々な箇所に位置することができる。例えば、車両データ・レコーダが、第１のカメラおよび第２のカメラを含み、第１のカメラは左上の隅に位置し、第２のカメラは右上の隅に位置することもある。別の例として、車両データ・レコーダは、ある時点で第１のカメラを使用し、次の時点で第２のカメラを交互に使用することにより、映像を生成することもできる。
【００９９】
いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、少なくとも１つのセンサから運動データを取得することができる。この少なくとも１つのセンサは、デバイス（例えばモバイル・スマートフォン、ＯＢＤ、ＡＤＡＳ、レーザ・レーダ）内のセンサであってもよいし、車両データ・レコーダ内のセンサであってもよい。例えば、モバイル・スマートフォン内のセンサは、ジャイロスコープ、加速度センサ、ＧＰＳ、重力センサ、光センサ、温度センサ、指紋センサ、心拍数センサ、近接度センサ、音響検出器、画像センサ、または音声センサなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。モバイル・スマートフォン内のセンサは、取得モジュール２２０に関連して詳述していることもある。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、モバイル・スマートフォン内のセンサに接続されていることもある。例えば、車両データ・レコーダは、スマートフォン内の加速度センサ、および加速度センサからの運動データに接続していることもある。別の例として、車両データ・レコーダは、ネットワーク１２０（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈネットワーク）を介して、または金属製ケーブルによって、センサと通信することができる。
【０１００】
いくつかの実施形態では、４２１でセンサによって取得した運動データは、ユーザ挙動と関連付けられることがある。ユーザ挙動は、ドライバ挙動または乗客挙動を含む可能性がある。いくつかの実施形態では、ドライバ挙動は、取得モジュール２２０に関連して詳述した運転挙動と関連付けられることがある。いくつかの実施形態では、ユーザ挙動は、音声に関係する挙動、顔の表情、動き挙動、服飾的挙動、または儀礼的挙動など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。音声に関係する挙動は、ドライバの声、乗客の声、通行人の声、ラジオ音、拡声器の音、電子音など、またはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。例えば、乗客が車両内でドライバと話をしている場合には、乗客の声を車両データ・レコーダによって記録し、この乗客の声を使用して、対応する運動データを生成することもできる。別の例として、ドライバが、人間の声を対応する電子音に変換することができる音声変換器に自分の声を記録しておき、その電子音を乗客に向かって再生する場合には、車両データ・レコーダは、その電子音を取得して、対応する運動データを生成することができる。いくつかの実施形態では、音声に関係する挙動は、警察の法的執行を示すことがある警官の警笛を含むこともある。いくつかの実施形態では、音声に関係する挙動は、銃声であることもある。例えば、ドライバまたは乗客が銃を発砲した場合には、車両データ・レコーダがその銃声を検出して記録することができる。いくつかの実施形態では、乗客がドライバと口論したり、懇願したり、会話したりしているときに、乗客の声を検出して記録することができる。例えば、乗客がドライバと激しく口論している場合には、助けを求める泣き声、怒りのこもった悪態などの乗客の声が、４２１で、車両データ・レコーダによって運動データの一部として検出されて記録されることもある。
【０１０１】
顔の表情は、車両データ・レコーダのカメラによって認識または検出されることがある。顔の表情は、顔の動きによって形成される可能性がある。顔の表情は、幸せそうな顔、怒っている顔、怯えている顔、驚いた顔、落ち込んだ顔、興奮した顔、酔っ払った顔、軽蔑している顔、または無感覚な顔など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、ドライバが多量の酒を飲んだ場合には、顔の表情は、酔っ払った顔として認識される可能性があり、車両データ・レコーダは、酔っ払った顔に対応する運動データを決定する可能性がある。別の例として、ドライバが乗客を脅し、乗客が怯えた顔をする可能性がある場合には、乗客の怯えた顔が、車両データ・レコーダによって記録および認識される可能性があり、車両データ・レコーダは、この怯えた顔に対応する運動データまたは映像を生成する可能性がある。
【０１０２】
動き挙動は、ドライバまたは乗客の運動と呼ばれることもある。動き挙動は、脅迫する挙動、暴力的な挙動、または親しげな挙動など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。脅迫する挙動は、乗客の首をつかむ、乗客の鼻を指す、または乗客の前で立ち上がるなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、ドライバが男性ドライバであり、女性客の首をつかんでいる場合には、車両データ・レコーダによって脅迫する挙動が検出される可能性があり、対応する運動データが生成される可能性がある。
【０１０３】
服飾的挙動は、半裸、正装、民族衣装（例えばアラビアの服装）、ユニフォーム（例えば軍服）、またはミニスカートなど、あるいはそれらの任意の組合せなど、ユーザの服装スタイルであることがある。例えば、ドライバが半裸であり、乗客がミニスカート姿である場合には、これらの服飾的挙動が車両データ・レコーダによって認識され、対応する運動データを生成するために使用されることがある。
【０１０４】
儀礼的挙動は、エチケットに関係する任意の挙動を含むことができる。儀礼的挙動は、招き寄せる挙動、拒絶する挙動、礼拝挙動、頬キス挙動、またはうなずく挙動など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、乗客が招き寄せる挙動を示すが、ドライバが反応を示さない場合には、車両データ・レコーダは、この儀礼的挙動を記録して、対応する運動データにすることがある。
【０１０５】
４２２で、前提条件モジュール２３０は、論理回路を動作させて、運動データが前提条件を満たすかどうかを判定することができる。いくつかの実施形態では、前提条件は、規則および／または定義として表されることもある。いくつかの実施形態では、前提条件に関連付けられた規則または定義は、ローカルであることもあるし、ＭＩＳに記憶されることもある。規則は、収集した運動データが定義を満たすと判定する方法のステップを含む。例えば、規則は、運動データを収集するステップ、運動データを解析するステップ、および対応するユーザ挙動を生成するステップを含む３つのステップを有することがある。車両データ・レコーダが運動データを収集している場合には、車両データ・レコーダは、カメラを起動して、運動データを記憶するためにメモリを割り当てることができる。車両データ・レコーダが運動データを解析している場合には、車両データ・レコーダは、解析のためのアルゴリズムをネットワーク１２０からダウンロードし、解析モードを選択して、運動データを認識することができる。車両データ・レコーダが対応する運動データを生成している場合には、車両データ・レコーダは、運動データを遠隔サーバに送信する、または運動データをクラウドに送信することができる。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、前提条件の定義は、キーワードの頻度、顔の表情モード、制御器具、音声の意味、ユーザ（例えばドライバ）の動きの速度、またはドライバと乗客の距離など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。キーワードの頻度は、単位時間当たりに使用されるキーワードの回数であることがある。キーワードの頻度は、毎秒１回、毎分３回、または毎時２０回など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、キーワードが１０分間に２０回繰り返される場合には、キーワードの頻度は、毎分２回とすることができる。
【０１０７】
いくつかの実施形態では、キーワードのタイプは、数字、名前、位置、国、コード、または単位など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、キーワードは、助けて、血、セックス、財布、下着、マリファナ、モルヒネ、警察、銀行、中東、聖戦、殺人、銃、または誘導ミサイルなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、ドライバが乗客を脅迫した場合には、乗客の声は、助けを求める泣き声を含み、キーワード「助けて」は、車両データ・レコーダによって記録され、キーワード「助けて」は、前提条件のキーワードに一致し、車両データ・レコーダは、毎分当たりのキーワードの頻度（例えばキーワード「助けて」の頻度）を計算することができる。
【０１０８】
いくつかの実施形態では、顔の表情モードは、ドライバまたは乗客が危険にさらされている可能性がある顔の表情を含むことがある。顔の表情モードは、気絶の顔の表情モード、怒りの顔の表情モード、または羞恥の顔の表情モード、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。ドライバが横柄かつ不親切に乗客を扱う場合には、乗客は怒りの顔を見せることがあり、車両データ・レコーダは、怒りの顔の表情モードを満足することができる対応する運動データを生成することがある。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、制御器具は、銃、弾丸、爆発物、短刀、飛び出しナイフ、両刃ナイフ、鉾槍、ティア・トラップ（tear trap）、または弓など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、音声の意味は、乗客の声またはドライバの声を解析することによって判定することができる。いくつかの実施形態では、音声の意味は、乗客の声のセンテンスを解析したものであることがある。いくつかの実施形態では、ユーザの動きの速度は、画像または映像内のユーザを解析することによって決定することができる。例えば、ユーザの動きの速度が毎分２メートルと設定される可能性があり、動きデータまたは映像内のドライバまたは乗客の速度が毎分３メートルと判定される可能性がある場合には、ユーザの動きの速度が満足される可能性がある。いくつかの実施形態では、ドライバと乗客の距離は、０．１メートル、０．５メートル、０．８メートル、１メートルなどと予め決定されていることもある。車両データ・レコーダが映像または画像中の距離を計算することによって運動データを０と決定した場合には、運動データは、ドライバと乗客の距離を満たすことができる。
【０１１０】
いくつかの実施形態では、前提条件モジュール２３０は、例えば決定木、相関ルール、人工ニューラル・ネットワーク、ディープ・ラーニング、帰納論理プログラミング、サポート・ベクタ・マシン、クラスタリング、ベイジアン・ネットワーク、強化学習、表現学習、類似度およびメトリック学習、スパース辞書学習、遺伝的アルゴリズム、またはルール・ベース機械学習など、あるいはそれらの任意の組合せを含む機械学習訓練モデルに基づいて、運動データが前提条件を満たすかどうかを判定することができる。例えば、前提条件モジュール２３０は、サポート・ベクタ・マシンを使用して、運動データが前提条件を満たすかどうかを判定することができる。
【０１１１】
４２３で、Ｉ／Ｏモジュール２４０は、警告データを遠隔サーバに送信することができる。いくつかの実施形態では、警告データは、第２の電子信号を用いて符号化されることもある。警告データを使用して、遠隔サーバまたはＭＩＳ端末に注意喚起することができる。いくつかの実施形態では、警告データは、収集した運動データと同じであることもある。いくつかの実施形態では、警告データは、ドライバ挙動の記述、危険レベル、ドライバ挙動のタイプ、結果、ドライバが行動的介入を必要とするかどうか、またはドライバを監視している者（例えばサーバ１１０）が警察を呼ぶ必要があるかどうかなど、あるいはそれらの任意の組合せを含むことがある。ドライバ挙動の記述は、遠隔サーバまたはＭＩＳ端末が認識することができるテキスト形式として表現されることがある。例えば、車両データ・レコーダは、乗客が暴力的な危険にさらされているときに警告データを送信することもある。危険レベルは、第１の危険レベル、第２の危険レベル、および第３の危険レベルなどに区分されることもある。いくつかの実施形態では、危険レベルは、一般的危険、民事的危険、または犯罪的危険を含むこともある。例えば、乗客がドライバと口論している場合には、警告データは、民事的危険であると決定されることもある。別の例として、ドライバが乗客に暴言を吐いている場合には、警告データは、犯罪的危険であると決定されることもある。いくつかの実施形態では、ドライバ挙動のタイプは、格闘、嫌がらせ、または居眠りなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、車両データ・レコーダからの収集した運動データがドライバが昼寝をしていることを示している場合には、警告データは、居眠りであるとして決定されることもある。いくつかの実施形態では、運動データが非常事態を示している場合には、警告データは、医療支援などの介入を要求することができる行動的介入して決定されることもある。いくつかの実施形態では、運動データが明らかに犯罪行動を示している場合には、車両データ・レコーダは、遠隔サーバに警察を呼んでもらうべく注意喚起するために警告データを送信することもある。
【０１１２】
いくつかの実施形態では、警告データは、遠隔サーバに対する複数の代表画像または音声を含むこともある。代表画像または音声は、ドライバまたは乗客の、音声に関係する挙動、顔の表情、動き挙動、服飾的挙動、または儀礼的挙動を含む可能性がある。いくつかの実施形態では、代表画像を遠隔サーバがさらに解析して、警告データが正確であることを確認することもできる。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、遠隔サーバは、警告データに従って命令を生成することもある。この命令は、映像を生成するために車両データ・レコーダをトリガするかどうか、その映像をどのように生成するか、誰がその映像の主要オブジェクトであるか、その映像を記憶するかどうか、またはその映像を提出するかどうか、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【０１１４】
４２４で、車両データ・レコーダは、遠隔サーバからの命令に従って、ある時間間隔内の映像を生成することができる。車両データ・レコーダは、記録開始時点および記録終了時点を含むことがある時間間隔内の映像を生成することができる。記録開始時点は、遠隔サーバからの命令を受信した後で決定されることがある。例えば、車両データ・レコーダが、車両データ・レコーダが映像を生成することを可能にする可能性がある命令を取得したら、車両データ・レコーダのカメラがトリガされて、映像を記録することができる。いくつかの実施形態では、車両データ・レコーダは、映像を直接生成することができる。例えば、遠隔サーバが車両データ・レコーダによって送信された警告データに対して応答しない、または遠隔サーバが未接続である場合には、車両データ・レコーダは、直接映像をトリガすることがある。別の例として、車両データ・レコーダが、乗客またはドライバが極端な状態（例えば深刻な交通事故）にあると判定した場合には、車両データ・レコーダは、映像を直接生成することがある。
【０１１５】
命令は、映像を生成するために車両データ・レコーダをトリガするかどうか、その映像をどのように生成するか、誰がその映像の主要オブジェクトであるか、その映像を記憶するかどうか、またはその映像を提出するかどうかなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、命令が警告データを無視するものである場合には、車両データ・レコーダは、映像の生成を禁止されることがある。別の例として、命令が赤外線ビデオを取得するというものである場合には、車両データ・レコーダは、赤外線カメラをトリガして、赤外線映像を生成することがある。さらに別の例として、命令が、乗客が主要オブジェクトであることを示している場合には、車両データ・レコーダは、乗客を追跡することができる映像を生成することがある。さらに別の例として、命令が、映像を実時間で提出するというものである場合には、車両データ・レコーダは、映像のデータをネットワーク１２０を介して直接遠隔サーバに伝送することがある。
【０１１６】
いくつかの実施形態では、映像は、証拠として使用されることもある。例えば、ドライバが酔っている、または運転中に電話を受けて交通事故を引き起こした場合には、保険会社は、その映像に従ってドライバの請求を拒絶することがある。いくつかの実施形態では、映像を使用して、ドライバに注文を割り当てることもある。例えば、映像が多数の危険挙動を示している場合には、その対応するドライバに割り当てる注文を大きく減らすこともできる。
【０１１７】
いくつかの実施形態では、プロセス４２０は、コンピュータ・プログラム製品を実装した非一時的コンピュータ可読媒体に命令セットとして記憶することができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピュータ・デバイスおよび／またはユーザ端末（例えばデバイス）と通信することができる。プロセス４２０に関連付けられた命令が実行されると、コンピューティング・デバイスは、車両データ・レコーダに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得し、運動データが前提条件を満たすかどうかを判定し、警告データを符号化した第２の電子信号を送信し、遠隔サーバからの命令に従ってある時間間隔内の映像を生成することができる。プロセス４２０についてのさらなる詳細は、図４Ｂの説明に見ることができる。
【０１１８】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による運転挙動を解析する例示的なプロセスを示すフローチャートである。図５に示すように、運転挙動を解析するプロセスは、運動データを符号化した第２の電子信号を取得することと、不要な情報をフィルタリングで除去することと、フィルタリング済みの運動データを解析することと、運動データに基づいて運転挙動を解析することとを含む可能性がある。
【０１１９】
５１０で、データ取得モジュール３１０は、運動データを取得することができる。いくつかの実施形態では、運動データは、データ取得モジュール３１０によって第２の電子信号として符号化されることがある。いくつかの実施形態では、運動データを、デバイスまたは車両に設置することができるＩ／Ｏモジュール２４０から受信することもある。いくつかの実施形態では、運動データは、ジャイロスコープ・データ、加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、重力センサ・データ、光センサ・データ、温度センサ・データ、指紋センサ・データ、心拍数センサ・データ、近接度センサ・データ、または音声データなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【０１２０】
５２０で、データ前処理モジュール３２０は、フィルタリング・モデルに基づいて運動データを前処理することができる。例えば、データ前処理モジュール３２０は、運動データから不要な情報をフィルタリングで除去することができる。
【０１２１】
いくつかの実施形態では、不要な情報は、モバイル・スマートフォンを振動させる、モバイル・スマートフォンを車両の床に落とす、またはモバイル・スマートフォンの電子的誤作動など、偶発的な運転挙動によって生成される雑音情報であることもある。不要な情報は、運転挙動を解析するために使用することができる情報と区別することができる。
【０１２２】
いくつかの実施形態では、不要な情報は、モバイル・スマートフォンの運動特性を決定することによってフィルタリングで除去することができる。運動特性は、車両が垂直に落ちる、または車両から出るなどを含む可能性がある。例えば、デバイス位置と車両位置の間の差が１０メートルより大きい場合には、モバイル・スマートフォン内のセンサによって生成される運動データは、データ前処理モジュール３２０によって不要な情報であると判定されることがある。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、不要な情報は、加速度センサ・データに基づいてフィルタリングで除去することもできる。例えば、ドライバがモバイル・スマートフォンを振動させた場合には、モバイル・スマートフォンは、３次元座標の加速度センサ・データを生成し、データ前処理モジュール３２０は、この加速度センサ・データを解析して、水平面（例えばＯｘ−ｙ）内の加速度センサ・データを得ることができる。水平面内の加速度センサ・データが基準周波数より高い周波数で変化する場合には、この加速度センサ・データは、モバイル・スマートフォンの振動の運動データであると判定することができ、この加速度センサ・データは、データ前処理モジュール３２０によってフィルタリングで除去することができる。いくつかの実施形態では、不要な情報は、少なくとも１つのアプリケーションを検出することによってフィルタリングで除去することもできる。例えば、モバイル・スマートフォンがある時間間隔内で動作するアプリケーション（例えばモバイル・ゲーム）を検出した場合には、その時間間隔内の運動データは、不要な情報であると判定することができ、この不要な情報は、データ前処理モジュール３２０によってフィルタリングで除去することができる。
【０１２４】
いくつかの実施形態では、不要な情報は、フィルタリング・モデルを使用してフィルタリングで除去されることもある。フィルタリング・モデルは、決定木、相関ルール、人工ニューラル・ネットワーク、ディープ・ラーニング、帰納論理プログラミング、サポート・ベクタ・マシン、クラスタリング、ベイジアン・ネットワーク、強化学習、表現学習、類似度およびメトリック学習、スパース辞書学習、遺伝的アルゴリズム、またはルール・ベース機械学習など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、データ前処理モジュール３２０は、サポート・ベクタ・マシンを使用して、不要な情報を決定することもできる。サポート・ベクタ・マシンは、運動データから不要な情報を認識するように、運動データによってオフラインで訓練することもできる。いくつかの実施形態では、データ前処理モジュール３２０は、フィルタリング・モデルを訓練するためのアルゴリズムを使用することもできる。
【０１２５】
いくつかの実施形態では、フィルタリング・モデルは、遠隔サーバ内でオフラインで訓練されて、電子デバイス、またはストレージなど、あるいはそれらの任意の組合せに送信されることもできる。この電子デバイスは、カープールのアプリケーション（アプリ）を動作させることができる、およびフィルタリング・モデルに関連付けられた命令を記憶するためのスマート・ストレージ（例えばＳＤカード）を有することがある、モバイル・スマートフォンであることがある。フィルタリング・モデルを記憶するためのストレージは、大容量ストレージ（例えば磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブ）、リムーバブル・ストレージ（例えばフラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、または磁気テープ）、揮発性読取りおよび書込みメモリ、または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、フィルタリング・モデルは、デバイスまたは車両と実時間で通信することができるクラウド・サーバに記憶されることもある。例えば、不要な情報は、フィルタリング・モデルをオンラインで使用して運動データを解析することによって、フィルタリングで除去することもできる。いくつかの実施形態では、フィルタリング・モデルを使用して、運転挙動、車両状態、または道路状況に関係する任意のデータを解析することができる。例えば、自動車製造業者が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報を削除することによって、車両関係データを収集することもある。別の例として、交通管理局が、フィルタリング・モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、選択された道路関係情報を使用することもある。さらに別の例として、オンライン・オンデマンド・サービス・プラットフォーム（例えばオンライン・カープール・サービス・プラットフォーム、またはオンライン自転車シェアリング・サービス・プラットフォーム）が、フィルタリング・モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、ユーザをランク付けするためのユーザ挙動データを記録することもある。
【０１２６】
５３０で、特徴生成モジュール３３０は、フィルタリング済みの運動データに基づいて特徴データを生成することができる。フィルタリング済みの運動データは、不要な情報がフィルタリングで除去されている可能性がある運動データであることもある。フィルタリング済みの運動データは、速度データ、ジャイロスコープ・データ、加速度センサ・データ、ＧＰＳデータ、重力センサ・データ、光センサ・データ、温度センサ・データ、指紋センサ・データ、心拍数センサ・データ、または近接度センサ・データを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、フィルタリング済みの運動データは、デバイス内の１つまたは複数のセンサ（例えば加速度センサ）によって直接生成されることがある生データであることもある。
【０１２７】
いくつかの実施形態では、フィルタリング済みの運動データは、特徴データを得るために前処理されることもある。特徴データは、機械学習訓練モデルを訓練するために使用することができる。いくつかの実施形態では、特徴データは、ベクトル、行列式、または行列など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、ベクトルは、様々なタイプの運動データに対応する少なくとも１つの項目を含むことがある。別の例として、３つの項目を有するベクトルが、（ジャイロスコープ・データ、ＧＰＳデータ、加速度センサ・データ）として表現されることもある。
【０１２８】
いくつかの実施形態では、特徴データは、運動データに基づいて決定または生成された前処理済みデータをさらに含むこともある。例えば、特徴データは、加速度センサ・データの水平成分、加速度センサ・データの垂直成分、速度データの平均、または高度データなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。別の例として、特徴データは、運動データの最大値（加速度センサ・データの最大値）または最小値であることもある。
【０１２９】
いくつかの実施形態では、特徴データは、２種類以上の運動データの間の関係をさらに含むこともある。例えば、特徴生成モジュール３３０は、加速度センサ・データと速度データの間の関係を判定することもある。別の例として、特徴生成モジュール３３０は、加速度センサに基づいて加速度センサ・データの水平成分を決定することができ、この加速度センサ・データの水平成分をさらに使用して、加速度センサ・データの水平成分と速度データの間の関係を決定することができ、挙動解析モジュール３４０が、加速度センサ・データの水平成分、速度データ、およびそれらの関係に基づいて、特徴データを前処理することもできる。いくつかの実施形態では、この関係は、運動データの全体的な関係を含むこともある。例えば、特徴データは、加速度センサ・データ、速度データ、ジャイロスコープ・データ、および加速度センサ・データと、速度データと、ジャイロスコープ・データとの間の全体的な関係を含むこともある。この関係は、数字、テキスト、カテゴリ、または百分率など、あるいはそれらの任意の組合せとして表される可能性がある。例えば、任意の２種類の運動データの間の関係は、０．１、０．３、０．７、１などであることもある。いくつかの実施形態では、特徴生成モジュール３３０は、関数または数式を使用して特徴データを決定することもできる。
【０１３０】
いくつかの実施形態では、特徴生成モジュール３３０は、対応する運転挙動に基づいて運動データを選択することによって、特徴データを決定することができる。例えば、機械学習訓練モデルが急激な加速を解析するように決定されている場合には、特徴生成モジュール３３０は、加速度センサ・データの水平成分、速度データ、および交通信号データなど、対応する運動データを選択することができる。別の例として、機械学習訓練モデルが急激な転回を決定するように訓練されている場合には、特徴生成モジュール３３０は、対応する運動データを選択することができ、この対応する運動データを使用して、角加速度データの最大値、角加速度の持続時間、および角加速度データと角加速度の持続時間の間の関係を含む特徴データを生成することができる。
【０１３１】
いくつかの実施形態では、特徴データは、ネットワーク１２０を介して遠隔サーバに接続することができるデバイス内で生成されることもある。いくつかの実施形態では、デバイスを備えた車両がネットワーク１２０に接続されていない山岳地域内の経路を走っている場合には、デバイスは、しばらくの間、運動データをオフラインで記憶することができる。その経路が完了したときに、デバイスは、ネットワーク１２０と通信して、運動データを送信することができる。特徴生成モジュール３３０は、運動データをオフラインで受信した後で、５４０で、運転挙動を解析するための特徴データを生成することができる。
【０１３２】
５４０で、挙動解析モジュール３４０は、機械学習訓練モデルおよび特徴データに基づいて運転挙動を解析することができる。運転挙動は、急激な加速、急激な制動、または急激な転回など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、挙動解析モジュール３４０は、運転挙動に対応する挙動評価を決定することができる。挙動評価を使用して、運転挙動を査定する、またはサービス・レベルをランク付けすることができる。例えば、第１のドライバの挙動評価が、第２のドライバの挙動評価より高い場合には、第１のドライバのサービス・レベルは、第２のドライバのサービス・レベルより高い可能性がある。
【０１３３】
いくつかの実施形態では、５４０で、端末制御モジュール３５０は、車両データ・レコーダから警告データを受信し、ＭＩＳ端末または車両データ・レコーダに命令を送信することができる。命令は、映像を生成するために車両データ・レコーダをトリガするかどうか、映像をどのようにして生成するか、誰が映像の主要オブジェクトであるか、映像を記憶するかどうか、または映像を提出するかどうかなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、端末制御モジュール３５０は、映像の生成を禁止するために警告データを無視する命令を送信することもある。別の例として、端末制御モジュール３５０が、赤外線映像を取得する命令を送信し、車両データ・レコーダが、赤外線映像を生成するように赤外線カメラをトリガすることもある。いくつかの実施形態では、端末制御モジュール３５０が、乗客が主要オブジェクトであることを示す命令を送信し、車両データ・レコーダが、乗客を追跡することができる映像を生成することもある。いくつかの実施形態では、端末制御モジュール３５０が、車両データ・レコーダに映像を実時間で提出するように依頼する命令を送信し、車両データ・レコーダが、映像のデータをネットワーク１２０を介して直接遠隔サーバに伝送することもある。
【０１３４】
単なる例示であるが、挙動評価は、統計データ、各経路に対応する運転スコア、または危険挙動の回数（times）を含む可能性がある。統計データは、急激な加速の回数、急激な制動の回数、または急激な転回の回数など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。例えば、挙動解析モジュールは、あるルートを走り終えたドライバが、急激な制動を２回、急激な加速度５回、急激な転回を３回行ったと判定する。運転スコアは、数字、百分率、テキスト、またはレベルなど、あるいはそれらの任意の組合せとして表される可能性がある。例えば、ドライバが、ある経路の一部分を、その経路の運転ルールに従って安全に走り終えた場合には、挙動解析モジュール３４０は、運転スコアを、運転挙動が優秀であることを示すことができる１０点中９点であると判定することもある。別の例として、挙動解析モジュール３４０は、百分率を、運転挙動成績が全てのドライバの総数において９５％のドライバを超える可能性があることを意味することができる９５％として判定することもある。いくつかの実施形態では、危険挙動の回数を使用して、ドライバに注意喚起することもできる。挙動解析モジュール３４０は、特徴データを判定してドライバの危険挙動を判定することができ、挙動解析モジュール３４０は、さらに、危険挙動の回数を、実時間で、または経路を走り終えた後で、計数することもできる。例えば、挙動解析モジュール３４０は、その経路中に１７回の危険挙動を認識することもある。別の例として、挙動解析モジュール３４０は、危険挙動を実時間で判定することもある。
【０１３５】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、決定木、相関ルール・モデル、人工ニューラル・ネットワーク、ディープ・ラーニング・モデル、帰納論理プログラミング・モデル、サポート・ベクタ・マシン・モデル、クラスタリング・モデル、ベイジアン・ネットワーク、強化学習モデル、表現学習モデル、類似度およびメトリック学習モデル、スパース辞書学習モデル、遺伝的アルゴリズム・モデル、またはルール・ベース機械学習モデルなど、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、遠隔サーバ内でオフラインで訓練されて、電子デバイス、またはストレージなど、あるいはそれらの任意の組合せに送信されることもできる。機械学習訓練モデルを記憶するためのストレージは、大容量ストレージ（例えば磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステート・ドライブ）、リムーバブル・ストレージ（例えばフラッシュ・ドライブ、フロッピー・ディスク、光ディスク、メモリ・カード、ジップ・ディスク、または磁気テープ）、揮発性読取りおよび書込みメモリ、または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、デバイスまたは車両と実時間で通信することができるクラウド・サーバに記憶されることもある。例えば、不要な情報は、機械学習訓練モデルをオンラインで使用して運動データを解析することによって、フィルタリングで除去することもできる。
【０１３７】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルを使用して、運転挙動、車両状態、または道路状況に関係する任意のデータを解析することができる。例えば、自動車製造業者が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報を削除することによって、車両関係データを収集することもある。別の例として、交通管理局が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、選択された道路関係情報を使用することもある。さらに別の例として、オンライン・オンデマンド・サービス・プラットフォーム（例えばオンライン・カープール・サービス・プラットフォーム、またはオンライン自転車シェアリング・サービス・プラットフォーム）が、機械学習訓練モデルを使用して不要な情報をフィルタリングで除去することによって、ユーザをランク付けするためのユーザ挙動データを記録することもある。
【０１３８】
いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、オンラインまたはオフラインで更新されることもある。機械学習訓練モデルを訓練した後で、実時間で取得される、または定期的な時間間隔（例えば毎日、または毎週）内に取得される運動データを使用して、機械学習訓練モデルをさらに更新することもできる。いくつかの実施形態では、機械学習訓練モデルは、様々なタイプの不要な情報に対応することがある機械学習訓練サブモデルのうちの少なくとも１つに更新されることもある。例えば、第１のサブモデルを使用して、車両に関連付けられた不要な情報を区別し、第２のサブモデルを使用して、モバイル・スマートフォンに関連付けられた不要な情報を区別することもできる。
【０１３９】
いくつかの実施形態では、５４０で、挙動解析モジュール３４０は、運転挙動に関連付けられた車両状態をさらに生成することもできる。いくつかの実施形態では、車両状態は、タイヤのパンク、回線障害、エンジン故障、空タンク、突然の電源喪失、またはブレーキ故障など、あるいはそれらの任意の組合せを含む可能性がある。挙動解析モジュール３４０は、機械学習訓練モデルに基づいて特徴データを解析し、車両の状態を推定するために使用することができる車両状態を生成することができる。例えば、挙動解析モジュール３４０は、特徴データ（例えば長期加速度データ）に基づいてブレーキ故障を判定することもある。別の例として、挙動解析モジュール３４０は、経路内でのタイヤのパンクを判定することがあり、その経路内のタイヤのパンクが、車両の検査を示すこともある。
【０１４０】
いくつかの実施形態では、５４０で、挙動解析モジュール３４０は、運転挙動に関連付けられた道路状況をさらに生成することもできる。道路状況は、突然の赤信号、交通渋滞、人の飛び出し、突然の道路事故、でこぼこ道、または曲がりくねった道など、あるいはそれらの任意の組合せなどを含む可能性がある。いくつかの実施形態では、挙動解析モジュール３４０は、機械学習訓練モデルおよび特徴データに基づいて道路状況を判定することができ、この道路状況が、交通管理局に送信されることもある。交通管理局は、この道路状況を使用して、交通を規制する（例えば交通信号の時間を調節する、または道路を通過する車両の数を制限する）ことができる。
【０１４１】
いくつかの実施形態では、５４０で、挙動解析モジュール３４０は、信頼度係数を使用して運転挙動を判定することもできる。信頼度係数は、運転挙動が危険な挙動であるかどうかを判定するために使用することができる。例えば、機械学習訓練モデルの出力が信頼度係数より大きい場合には、対応する運転挙動は、危険な挙動であると判定することができる。機械学習訓練モデルの出力が信頼度係数より小さい場合には、対応する運転挙動は、安全な挙動であると判定することができる。別の例として、機械学習訓練モデルの出力は、確率であることもあり、信頼度係数は、値（例えば０．６、０．７、０．８、０．９など）として設定されることもある。確率が、信頼度係数（例えば０．８）より高い０．８５である場合には、機械学習訓練モデルの入力に対応する運転挙動は、危険な挙動であると判定することができる。いくつかの実施形態では、ユーザ（例えばドライバ）は、危険な挙動をより高い感度で検出するために、信頼度係数を０．８から０．６に調節することもでき、その場合、運転挙動は、危険な挙動であると判定される可能性がより高くなる可能性がある。
【０１４２】
いくつかの実施形態では、プロセス５００は、命令セットとして、コンピュータ・プログラム製品を実装した非一時的コンピュータ可読媒体に記憶することができる。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピュータ・デバイスおよび／またはユーザ端末（例えばデバイス）と通信することができる。プロセス５００に関連付けられた命令が実行されると、コンピューティング・デバイスは、運動データを取得し、機械学習モデルに基づいて不要な情報をフィルタリングで除去し、フィルタリング済みの運動データに基づいて特徴データを生成し、機械学習訓練モデルおよび特徴データに基づいて運転挙動を解析することができる。プロセス５００についてのさらなる詳細は、図５の説明に見ることができる。
【０１４３】
図６は、本開示のいくつかの実施形態によるデバイスを示す例示的な図である。いくつかの実施形態では、デバイスは、モバイル・スマートフォンであることがある。モバイル・スマートフォンは、カメラ、加速度計センサ、ジャイロスコープ・センサ、近接度センサ、周囲光センサ、タッチ・センサ、磁力計センサ、マイクロフォン、またはＧＰＳのうちの少なくとも１つを含む可能性がある。周囲光センサは、モバイル・スマートフォンの周囲の光度を検出することができる。例えば、モバイル・スマートフォンは、光度を５０ルクスと検出することがあり、これはモバイル・スマートフォンが暗い環境にある可能性があることを示している可能性がある。いくつかの実施形態では、スマートフォンからの生成される運動データは、モバイル・スマートフォン座標系で表されることがある。図６に示すように、モバイル・スマートフォン座標系は、Ｘ座標軸、Ｙ座標軸、およびＺ座標軸を含むことがある。Ｘ座標軸、Ｙ座標軸、およびＺ座標軸は、互いに直交していることがある。Ｘ座標軸は、左から右へモバイル・スマートフォンのスクリーンと平行に定義されることがある。Ｙ座標軸は、上から下へモバイル・スマートフォンのスクリーンと平行に定義されることがある。Ｚ座標軸は、モバイル・スマートフォンのスクリーンに対して直交する（perpendicular）ことがある。モバイル・スマートフォン座標系は、固定されることもあり、モバイル・スマートフォンの位置または配向は、モバイル・スマートフォン座標系を変化させないこともある。モバイル・スマートフォンからの生成される運動データは、モバイル・スマートフォン座標系内で分解することができる。例えば、加速度計センサ・データは、Ｘ座標軸、Ｙ座標軸、およびＺ座標軸に従って分解することができ、加速度計センサ・データは、（Ａｘ、Ａｙ、Ａｚ）と表すことができ、ここで、Ａｘは、Ｘ座標軸における加速度計センサ・データの成分を表し、Ａｙは、Ｙ座標軸における加速度計センサ・データの成分を表し、Ａｚは、Ｚ座標軸における加速度計センサ・データの成分を表す。別の例として、ジャイロスコープ・センサ・データも、モバイル・スマートフォン座標系にしたがって構成することができ、（３、５、２）と表されることもあり、ここで、３は、Ｘ座標軸におけるジャイロスコープ・センサ・データの成分を表し、５は、Ｙ座標軸におけるジャイロスコープ・センサ・データの成分を表し、２は、Ｚ座標軸におけるジャイロスコープ・センサ・データの成分を表している。
【０１４４】
いくつかの実施形態では、モバイル・スマートフォン座標系で表現される運動データは、変換されて、地球座標系で表されることもある。地球座標系は、図７とも呼ばれることもある。いくつかの実施形態では、運動データは、モバイル・スマートフォン座標系と地球座標系の間の変換関係に基づいて変換することができる。この変換関係は、運動データをモバイル・スマートフォン座標系から地球座標系に修正するために使用することができる変換行列であることがある。例えば、変換行列は、
【数１】
2020522798.tif 000003
と表されることもあり、モバイル・スマートフォン座標系における加速度計センサ・データ（Ａｘ、Ａｙ、Ａｚ）は、変換行列
【数２】
2020522798.tif 000004
を掛けることによって変換して、地球座標系における加速度計センサ・データ（Ａｘ’、Ａｙ’、Ａｚ’）を得ることができる。いくつかの実施形態では、変換関係は、１行３列の変換行列式（transformation determinant）であることもある。例えば、変換行列式が｜Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ｜である場合には、モバイル・スマートフォン座標系におけるジャイロスコープ・センサ・データ（Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ）は、変換行列式の各項目をそれぞれ加算することによって修正することができ、地球座標系におけるジャイロスコープ・センサ・データは、（Ｇｘ＋Ｔｘ、Ｇｙ＋Ｔｙ、Ｇｚ＋Ｔｚ）と表すことができる。
【０１４５】
いくつかの実施形態では、モバイル・スマートフォンが移動したときに変換関係を調節することもできる。例えば、モバイル・スマートフォンがドライバによって移動されたときに、モバイル・スマートフォンの新たな位置、またはスマートフォンの新たな姿勢に基づいて、変換関係を更新することもできる。別の例として、ドライバがモバイル・スマートフォンをひっくり返した場合には、変換行列式｜Ｔｘ＝２、Ｔｙ＝５、Ｔｚ＝９｜を、｜Ｔｘ＝２、Ｔｙ＝５、Ｔｚ＝−９｜に調整することもできる。さらに別の例として、ドライバがモバイル・スマートフォンを連続的に使用している場合に、モバイル・スマートフォンは、モバイル・スマートフォンの移動軌跡を記録することもでき、モバイル・スマートフォンの移動軌跡に基づいて変換関係を補正することもできる。
【０１４６】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による地球と共に回転する座標系を示す例示的な図である。いくつかの実施形態では、この地球座標系は、Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸を含むことがある。Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸は、互いに直交していることがある。Ｘ軸は、西から東に水平面と平行であることがある。Ｙ軸は、南から北に水平面と平行であることがある。Ｚ軸は、水平面に対して直交することがある。いくつかの実施形態では、地球座標系は、ユーザによって調整されることもある。いくつかの実施形態では、地球座標系は、ＧＰＳまたはＢｅｉｄｏｕ航法システムによって決定または補正されることもある。いくつかの実施形態では、運動データまたは特徴データは、地球座標系で提示されることもある。単なる例示であるが、デバイスの速度データが変換されて、地球座標系で（１２０、１０、０）ｍ／ｓとして提示されることもある。
【０１４７】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、サーバ１１０、サービス要求者端末１３０、および／またはサービス提供者端末１４０を実装することができるコンピューティング・デバイス８００の例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。例えば、処理エンジン１１２をコンピューティング・デバイス８００上に実装し、本開示に開示する処理エンジン１１２の機能を実行するように構成することもできる。
【０１４８】
コンピューティング・デバイス８００は、コンピュータであることもあり、本開示のようにオンデマンド・システムを実装するために使用することができる。コンピューティング・デバイス８００は、本明細書に記載するオンデマンド・サービスの任意の構成要素を実施するために使用することができる。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティング・デバイス８００上で、コンピューティング・デバイス８００のハードウェア、ソフトウェア・プログラム、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せによって実装することができる。このようなコンピュータは、便宜上１つしか示していないが、本明細書に記載するオンデマンド・サービスに関係するコンピュータ機能は、いくつかの類似のプラットフォーム上で分散して実施して、処理負荷を分散させることもできる。
【０１４９】
コンピューティング・デバイス８００は、例えば、データ通信を容易にするために接続されるネットワークにおよびネットワークから接続されるＣＯＭポート８５０を含むことがある。コンピューティング・デバイス８００は、プログラム命令を実行するための、１つまたは複数のプロセッサの形態の中央処理ユニット（ＣＰＵ）８２０も含むことがある。この例示的なコンピュータ・プラットフォームは、内部通信バス８１０と、プログラム・ストレージと、このコンピュータによって処理および／または伝送される様々なデータ・ファイル用の、例えばディスク８７０、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）８７０、またはランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）８４０などの様々な形態のデータ・ストレージとを含むこともある。この例示的なコンピュータ・プラットフォームは、ＣＰＵ８２０によって実行される、ＲＯＭ８３０、ＲＡＭ８４０、およびまたはその他のタイプの非一時的ストレージ媒体に記憶されたプログラム命令を含むこともある。本開示のプロセスは、プログラム命令として実施されることがある。コンピューティング・デバイス８００は、コンピュータと、その内部のユーザ・インタフェース要素８８０などの他の構成要素との間の入力／出力をサポートするＩ／Ｏ構成要素８６０も含む。コンピューティング・デバイス８００は、ネットワーク通信を介してプログラムおよびデータを受信することもできる。
【０１５０】
コンピューティング・デバイス８００は、コンピューティング・デバイス８００内の様々な構成要素間で、またはコンピューティング・デバイス８００と他の電子デバイスとの間で電子信号を伝送するための１つまたは複数のインタフェース回路を含むこともある。例えば、インタフェース回路は、サービス要求者端末１３０および／またはサービス提供者端末１４０から電子信号を受信し、バス８１０、ＣＰＵ８２０、ＲＯＭ８３０、またはＲＡＭ８４０にそれらの電子信号を送信することができる。ＣＰＵ８２０は、コンピューティング・デバイス８００の他の構成要素、または他の電子デバイスからインタフェース回路を介して受信した電子信号を処理するための１つまたは複数の処理回路または論理回路を含むことがある。例えば、コンピューティング・デバイス８００は、ＣＰＵ８２０内の処理回路または論理回路の動作を通じてタスクを処理し、インタフェース回路を通して電子信号によって命令を受信することもある。
【０１５１】
単なる例示として、コンピューティング・デバイス８００内の１つのＣＰＵおよび／またはプロセッサについて説明した。しかし、本開示のコンピューティング・デバイス８００は、複数のＣＰＵおよび／またはプロセッサを含むこともあり、したがって、本開示に記載する１つのＣＰＵおよび／またはプロセッサによって実行される動作および／またはプロセス・ステップは、複数のＣＰＵおよび／またはプロセッサによって協働で、または別個に、実行されることもあることに留意されたい。例えば、本開示において、コンピューティング・デバイス８００のＣＰＵおよび／またはプロセッサがステップＡおよびステップＢを両方とも実行している場合、ステップＡおよびステップＢは、コンピューティング・デバイス８００内で２つの異なるＣＰＵおよび／またはプロセッサによって、協働で、または別個に実行される（例えば、第１のプロセッサがステップＡを実行し、第２のプロセッサがステップＢを実行する、または第１および第２のプロセッサが協働してステップＡおよびＢを実行する）こともあることを理解されたい。
【０１５２】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、ユーザ端末を実装することができる例示的なモバイル・デバイス９００の例示的なハードウェアおよび／またはソフトウェア構成要素を示す概略図である。図９に示すように、モバイル・デバイス９００は、通信プラットフォーム９１０、ディスプレイ９２０、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）９３０、中央処理ユニット（ＣＰＵ）９４０、Ｉ／Ｏ９５０、メモリ９６０、およびストレージ９９０を含むことがある。いくつかの実施形態では、システム・バスまたは制御装置（図示せず）に限定されないがそれらを含む、任意の他の適当な構成要素が、モバイル・デバイス９００に含まれることもある。いくつかの実施形態では、モバイル・オペレーティング・システム９７０（例えばｉＯＳ（登録商標）、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｐｈｏｎｅ（登録商標）など）、および１つまたは複数のアプリケーション９８０が、ストレージ９９０からメモリ９６０にロードされて、ＣＰＵ９４０によって実行されることもある。アプリケーション９８０は、画像処理に関係する情報、またはその他の情報を処理エンジン１１２から受信してレンダリングするための、ブラウザまたはその他の任意の適当なモバイル・アプリを含むことがある。情報ストリームとのユーザ対話は、Ｉ／Ｏ９５０を介して実現され、ネットワーク１２０を介して処理エンジン１１２および／またはオンライン・オンデマンド・サービス・システム１００のその他の構成要素に提供される可能性がある。
【０１５３】
本開示に記載する様々なモジュール、ユニット、およびそれらの機能を実施するために、コンピュータ・ハードウェア・プラットフォームを、本明細書に記載する複数の要素のうちの１つまたは複数のためのハードウェア・プラットフォーム（１つまたは複数）として使用することができる。ユーザ・インタフェース要素を備えるコンピュータを使用して、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、あるいはその他の任意のタイプのワーク・ステーションまたは端末デバイスを実施することができる。適切にプログラムされている場合、コンピュータはサーバとしても機能できる。
【０１５４】
以上、基本概念について説明したが、上記の詳細な開示は、例示のみを目的として提示したものであり、限定のためのものではないことは、この詳細な開示を読めば当業者には明らかである可能性がある。本明細書には明示していないが、様々な改変、改善、および修正は、当業者なら思いつく可能性があり、当業者に対して意図されている。これらの改変、改善、および修正は、本開示によって示唆されるものとし、本開示の例示的な実施形態の趣旨および範囲に含まれる。
【０１５５】
さらに、特定の用語を使用して、本開示の実施形態を説明した。例えば、「１実施形態」、「実施形態」、および／または「いくつかの実施形態」という用語は、その実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造、または特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれるということを意味している。したがって、本明細書の様々な箇所で「実施形態」、「１実施形態」、または「代替の実施形態」について２回以上言及していても、その全てが必ずしも同じ実施形態を指しているわけではないことを理解されたく、強調しておく。さらに、これらの特定の特徴、構造、または特性は、本開示の１つまたは複数の実施形態において適宜組み合わせることもできる。
【０１５６】
さらに、本開示の態様は、任意の新規かつ有用なプロセス、機械、製造品、または物質の組成、あるいはそれらの任意の新規かつ有用な改良物を含む、いくつかの特許性のあるクラスまたはコンテキストのいずれかにおいて本明細書で例示および説明されている可能性があることを、当業者なら理解するであろう。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェアで実施することも、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）で実施することも、あるいは本明細書では全てまとめて「ユニット」、「モジュール」、または「システム」と呼ばれる可能性があるソフトウェアの実施態様とハードウェアの実施態様とを組み合わせることによって実施することもできる。さらに、本開示の態様は、コンピュータ可読プログラム・コードが実装された１つまたは複数のコンピュータ可読媒体に実装されたコンピュータ・プログラム製品の形態であることもある。
【０１５７】
コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドに、または搬送波の一部としてコンピュータ可読プログラム・コードが実装された、伝搬データ信号を含む可能性がある。このような伝搬信号は、電磁信号、または光信号など、あるいはそれらの任意の適当な組合せなど、様々な形態のうちいずれをとることもできる。コンピュータ可読信号媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用される、あるいは命令実行システム、装置、またはデバイスに関連して使用されるプログラムを通信、伝搬、または移送することができる、コンピュータ可読ストレージ媒体ではない任意のコンピュータ可読媒体である可能性がある。コンピュータ可読信号媒体に実装されるプログラム・コードは、ワイヤレス、ワイヤライン、光ファイバ・ケーブル、またはＲＦなど、あるいはそれらの任意の適当な組合せなど、任意の適当な媒体を使用して伝送することができる。
【０１５８】
本開示の態様の動作を実行するためのコンピュータ・プログラム・コードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ．ＮＥＴ、またはＰｙｔｈｏｎなどのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどの従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ  ａｎｄ  Ｇｒｏｏｖｙなどの動的プログラミング言語、あるいはその他のプログラミング言語など、１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せによって書かれる可能性がある。プログラム・コードは、完全にユーザのコンピュータ上で実行されることもあるし、部分的にユーザのコンピュータ上で実行されることもあるし、独立型ソフトウェア・パッケージとして実行されることもあるし、一部がユーザのコンピュータ上で実行され、一部が遠隔コンピュータ上で実行されることもあるし、あるいは完全に遠隔コンピュータまたはサーバ上で実行されることもある。最後のシナリオでは、遠隔コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）など任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができる。あるいは、この接続は、（例えばインターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行う、またはクラウド・コンピューティング環境内で行う、もしくはサービスとしてのソフトウェア（Ｓｏｆｔｗａｒｅ  ａｓ  ａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＳａａＳ））などのサービスとして提供することもできる。
【０１５９】
さらに、記載した処理要素またはシーケンスの順序、あるいはそれらについて使用した数字、文字、または呼称は、特許請求の範囲において指定する場合を除けば、請求対象のプロセスおよび方法をいかなる順序に限定することも意図していない。以上の開示では、様々な例を通じて、本開示の様々な有用な実施形態と現在考えられているものについて説明したが、それらの詳細は単にその目的のためのものに過ぎないこと、および添付の特許請求の範囲は、開示した実施形態に限定されず、むしろ開示した実施形態の趣旨および範囲に含まれる修正および等価な構成をカバーするものとして意図されていることを理解されたい。例えば、上述した様々な構成要素の実施態様は、ハードウェア・デバイスで実施することができるが、例えば既存のサーバまたはモバイル・デバイスへのインストールなど、ソフトウェアのみのソリューションとして実施することもできる。
【０１６０】
同様に、本開示の実施形態の上記の説明では、様々な実施形態のうちの１つまたは複数の理解を助けるために本開示を簡素化するために、様々な特徴が、１つの実施形態、１つの図面、またはその説明にまとめられていることもあることも理解されたい。ただし、この開示方法は、請求対象の主題が各請求項に明記されている以上の特徴を必要とするという意図を反映したものとして解釈すべきではない。逆に、請求対象の主題は、上記に開示した実施形態のうちの１つの特徴のうちの一部のみであることもある。
【図１】
2020522798.tif 000005
【図２】
2020522798.tif 000006
【図３】
2020522798.tif 000007
【図４Ａ】
2020522798.tif 000008
【図４Ｂ】
2020522798.tif 000009
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
2020522798.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月20日(2020.1.20)
【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】
電子デバイスであって、
少なくとも１つのセンサと、
既定の運転挙動を検出する命令セットを含む、少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と、
前記少なくとも１つのプロセッサ可読ストレージ媒体と通信している少なくとも１つのプロセッサでであって、前記命令セットを実行したときに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
目標時点において、前記少なくとも１つのセンサから、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得し、
論理回路を動作させて、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定し、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信する
ように指示される、少なくとも１つのプロセッサと、を備える、
電子デバイス。
【請求項２】
前記少なくとも１つのセンサが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に生成し、前記少なくとも１つのプロセッサが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に取得する、請求項１に記載の電子デバイス。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
前記少なくとも１つのプロセッサ内の論理回路を動作させて、機械学習訓練モデルに基づいて、運動データを符号化した前記第１の電子信号から不要な情報をフィルタリングで除去する
ようにさらに指示される、請求項１または２に記載の電子デバイス。
【請求項４】
前記不要な情報が、前記電子デバイスを振動させること、前記電子デバイスを車両の床に落とすこと、または前記電子デバイスの電子的誤作動のうちの少なくとも１つに関連付けられた雑音情報である、請求項３に記載の電子デバイス。
【請求項５】
前記前提条件が、直線加速度のしきい値、前記直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、前記角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間内の加速方向の変化の数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の電子デバイス。
【請求項６】
前記少なくとも１つのプロセッサが、
可変の送信周波数によって、前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信する
ようにさらに指示される、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電子デバイス。
【請求項７】
前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を遠隔サーバに送信するために、前記少なくとも１つのプロセッサが、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たした後でトリガ時点を決定し、
前記トリガ時点に基づいて、前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を選択する
ようにさらに指示される、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電子デバイス。
【請求項８】
既定の運転挙動を検出する方法であって、
電子デバイスが、目標時点において、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得するステップと、
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定するステップと、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記電子デバイスが、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信するステップと、
を含む、方法。
【請求項９】
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号を定期的に取得する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
機械学習訓練モデルに基づいて、運動データを符号化した前記第１の電子信号から不要な情報をフィルタリングで除去するステップをさらに含む、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記不要な情報が、前記電子デバイスを振動させること、前記電子デバイスを車両の床に落とすこと、または前記電子デバイスの電子的誤作動のうちの少なくとも１つに関連付けられた雑音情報である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記前提条件が、直線加速度のしきい値、前記直線加速度の持続時間のしきい値、角加速度のしきい値、前記角加速度の持続時間のしきい値、所定の長さの時間内の加速方向の変化の数、またはある時間長さを有するジェスチャの変化の数のうちの少なくとも１つを含む、請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
前記電子デバイスが、可変の伝送頻度で、前記目標時点に関連付けられた前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信するステップをさらに含む、請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
運動データを符号化した前記第２の電子信号を送信する前記ステップが、
前記電子デバイスが、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たした後でトリガ時点を決定するステップと、
前記トリガ時点に基づいて、前記所定の期間内の運動データを符号化した前記第２の電子信号を選択するステップと、を含む、請求項８乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
電子デバイスに、
目標時点において、少なくとも１つのセンサから、前記電子デバイスに関連付けられた運動データを符号化した第１の電子信号を取得させ、
論理回路を動作させて、運動データを符号化した前記第１の電子信号が前提条件を満たすかどうかを判定させ、
運動データを符号化した前記第１の電子信号が前記前提条件を満たしたときに、前記目標時点に関連付けられた所定の期間内の運動データを符号化した第２の電子信号を遠隔サーバに送信させる
ように構成された命令を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2020522798.tif 000015
2020522798.tif 000016