"道路ネットワーク31の分岐点32-35;71に関連するコスト情報を提供する方法であって、該方法は、複数の分岐点32-35;71に対して、乗り物の該複数の分岐点32-35;71通過での乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データ727111,117を受信することと、該複数の分岐点32-35;71の各分岐点32-35;71に対して、マップデータ8;115,116に基づいて該それぞれの分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット9を決定することと、分岐点コストモデル5;108、特に分岐点32-35;71通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル5;108のパラメーターを調整することであって、該コストモデル5;108が、分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を受信するのに応答してコスト値16を提供するように構成され、該分岐点コストモデル5;108の該パラメーターが、該受信された運転データ7;27;111,117および該複数の分岐点32-35;71に対して決定された該特徴値のセット9に基づいて調整される、こととを含む、方法。前記複数の分岐点32-35;71の各分岐点に対して、前記特徴値のセット9は、少なくとも、前記分岐点での道路区分36-42;72-75の該分岐点および/または方向78に接続される該道路区分36-42;72-75の該分岐点および/または交通パターンに接続される該道路区分36-42;72-75の道路クラスに基づいて決定される、請求項1に記載の方法。前記複数の分岐点32-35;71の各分岐点に対して、前記特徴値のセット9は、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、該入ってくる道路区分36-42;72-75の道路クラスおよび/または交通パターン、該出ていく道路区分36-42;72-75の道路クラスおよび/または交通パターンおよび方向変換78を表す操作分類に基づいて決定される、請求項1または2に記載の方法。前記特徴値のセット9は、nが2以上、特にnが3以上のn組であり、前記分岐点コストモデル5;108は、n組の特徴値15を受信するのに応答して前記コスト値16を提供するように構成される、請求項1~3のいずれかに記載の方法。請求項1~4のいずれかに記載の方法は、選択された特徴値のセット9に対して、該選択された特徴値のセット9を有する分岐点32-35;71に関連する測定に基づくコスト値を決定することを含み、該測定に基づくコスト値16が、該選択された特徴値のセット9を有する該分岐点32-35;71に対する前記運転データ7;27;111,117に基づいて決定され、前記分岐点コストモデル5;108の前記パラメーターが、該測定に基づくコスト値16に基づいて調整される、方法。前記運転データ7;27;111,117は、前記測定に基づくコスト値16を決定するために分析される時間の関数のような前記乗り物の速度51,61,65または燃料消費に関する情報を含む、請求項5に記載の方法。前記測定に基づくコスト値16は、前記選択された特徴値のセット9を有する前記分岐点32-35;71通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定される、請求項5または6に記載の方法。前記測定に基づくコスト値16を決定することは、前記乗り物の前記選択された特徴値のセット9を有する分岐点通過の複数のシミュレーションを行うことを含み、該シミュレーションの1つずつが、ランダム分布に従って選択された少なくとも1つの入力パラメーターに基づいて行われる、請求項5~7のいずれかに記載の方法。前記測定に基づくコスト値16を決定することは、複数の選択された特徴値のセット9に対して、それぞれに行われる、請求項5~8のいずれかに記載の方法。回帰分析は、前記複数の選択された特徴値のセット9に対して決定された前記測定に基づくコスト値で行われる、請求項9に記載の方法。前記運転データ7;27;111,117は、前記乗り物のボードネットワーク23から受信され、前記パラメーターを調整することは、前記乗り物内で行われる、請求項1~10のいずれかに記載の方法。請求項1~11のいずれかに記載の方法は、前記複数の分岐点32-35;71の入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通情報信号を検索することを含み、該交通情報信号が、前記乗り物の前記それぞれの分岐点32-35;71通過での該入ってくる道路区分および出ていく道路区分の交通状況を表示し、前記分岐点コストモデル5;108の前記パラメーターが、該交通情報信号に基づいて調整される、方法。コンピューティングデバイス1;21;100であって、特に乗り物のナビゲーションデバイスとして構成されるコンピューティングデバイスであって、該コンピューティングデバイスは、複数の分岐点32-35;71に対して、乗り物の該それぞれの分岐点32-35;71通過での該乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データ7;27;111,117を受信するように構成されるインターフェース6;26;101と、マップデータ8;104,115,116を格納するように構成される格納ユニット3;29;103と、該複数の分岐点32-35;71の各分岐点32-35;71に対して、該マップデータ8;115,116に基づいて、該それぞれの分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット9を決定することと、分岐点コストモデル5;108、特に分岐点32-35;71通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル5;108のパラメーターを調整することとを行うように構成されるプロセッサー2;22;102,106-109と含む、コンピューティングデバイスであって、該分岐点コストモデル5;108が、分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を受信するのに応答してコスト値16を提供するように構成され、該プロセッサー2;22;102,106-109が、該インターフェースで受信された該運転データ7;27;111,117と、該複数の分岐点32-35;71に対して決定された該特徴値のセット9とに基づいて、該分岐点コストモデル5;108の該パラメーターを調整するように構成される、コンピューティングデバイス。プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プログラムは、コンピューティングデバイス1;21のプロセッサー2;22;102,106-109に、請求項1~12のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能媒体。道路ネットワーク上のルートを決定する方法であって、該方法は、決定されるべきコスト値16に対して、分岐点32-35;71を識別することと、マップデータ8;115,116に基づいて、該識別された分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を決定することと、該決定された特徴値のセット15を入力パラメーターとして分岐点コストモデル5;108に提供することと、該特徴値のセット15に応答して、該分岐点コストモデル5;108から該識別された分岐点32-35;71に対するコスト値16を検索することと、ルートサーチの該分岐点コストモデル5;108によって提供される該コスト値16を使うこととを含む、方法。当技術分野において、分岐点に関連するコスト情報を提供するための方法およびデバイス、並びにこのような情報を利用するルートを決定する方法に対するニーズがある。特に、当技術分野において、多種のタイプの分岐点およびそこで行われる可能な操作である事実を明らかにするこのような方法およびデバイスに対するニーズがある。また、当技術分野において、適度のレベルで分岐点に関連するコスト情報を提供するために必要とされる格納スペアを保つこのような方法およびデバイスに対するニーズがある。要約これらおよび他のニーズは、独立請求項によって定義されるような方法およびデバイスによって取り組まれる。従属請求項は、実施形態を定義する。一側面によると、道路ネットワークの分岐点に関連するコスト情報を提供する方法が提供される。複数の分岐点に対して、乗り物の複数の分岐点通過での乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データが受信される。複数の分岐点の各分岐点に対して、それぞれの分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルのパラメーターは、受信された運転データおよび複数の分岐点に対する決定された特徴値のセットの両方に基づいて調整される。分岐点コストモデル、調整される分岐点コストモデルのパラメーターは、所与の分岐点に関連する特徴値のセットを受信するのに応答して、所与の分岐点に関連するコスト値を提供するように構成される。方法において、分岐点コストモデルが利用される。分岐点コストモデルは、それが分岐点コストモデルに供給される特徴値のセットに応答してコスト値を提供するようにインプリメントされる。この構成は、多種の異なるタイプの分岐点およびそこで行われる操作が考慮に入れられることを許可する。異なる分岐点のクラスおよび操作は、分岐点コストモデルに供給される特徴値の異なるセットに関連し得る。さまざまなタイプの分岐点の間の異なりが作られ得る。特徴値のセットを用いて分岐点コストモデルに問い合わせすることによって、特徴値のセットを有する分岐点に対する分岐点コスト情報が決定され得る。分岐点コストモデルは、適応システムで調整され得、またはマップデータベースの大量の修正を要求するこのような適応または拡張がなく、望まれたときに追加のコストモデルをカバーするように拡張され得る。分岐点コストモデルは、それがそれぞれの分岐点のための特有の分岐点識別子を含まない特徴値のセットに応答してコスト情報を提供するように構成され得る。例として、分岐点コストモデルに提供される特徴値のセットは、特徴値のセットが、それぞれの分岐点の特性を記述し、しかし分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないようであり得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るように決定され得る。対応して、複数の分岐点の各分岐点に対してそれぞれに決定される特徴値のセットは、それが、分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないようである。分岐点の地理座標または他の特有の識別子は、マップデータに基づいて特徴値のセットを決定するために使われ得るが、特徴値のセットは、それが分岐点の地理座標または他の特有の識別子を含まないように決定され得る。方法において、分岐点コストモデルのパラメーターは、複数の分岐点通過での乗り物の状況、例えば、速度または燃料消費レートを反映する運転データに基づいて調整される。複数の分岐点は、合計で道路ネットワークの分岐点の全数より著しく少ないかもしれない。複数の分岐点のさまざまな分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データおよび決定された特徴値のセットに基づいて調整される。分岐点コストモデルは、従って、運転データおよび対応する特徴値のセットに基づいてモデルをトレーニングすることによって、決定された特徴値のセットによって反映されるように、異なるタイプの分岐点通過で取得されるデータに基づくように適応され得る。異なる分岐点通過での乗り物の状況および関連する分岐点特徴を反映する情報を集めることよって、優れた分岐点コストモデルが確立され得る。分岐点コストモデルおよび調整されるパラメーターの異なるインプリメンテーションが考えられる。実施形態において、分岐点コストモデルは、複数の特徴値のセットに対して、それぞれに関連するコスト値を格納する多重次元のルックアップテーブルとして構成され得、またはそのルックアップテーブルを含み得る。この場合において、ルックアップテーブルの入力が調整され得る。もう1つの実施形態において、分岐点コストモデルは、数学的機能またはアルゴリズムとして構成され得、パラメーターは、機能またはアルゴリズムの係数を表し得る。この場合において、係数が調整され得る。もう1つの実施形態において、特徴値のセットを有する分岐点通過での乗り物ふるまいのシミュレーションをすることによって生成されるコスト情報を提供し得る。この場合において、シミュレーションが基づくランダムパラメーターは、運転データと運転データによって表されるさまざまな分岐点に対して決定される特徴値のセットとに基づいて決定される分布から選択され得る。コストモデルは、特徴値のセットを用いて問い合わせされるとき、分岐点通過で発生した移動時間または燃料消費を表す情報を提供するコストモデルであり得る。コストモデルは、それぞれの分岐点に対する識別子または地理座標を含まない特徴値のセットで用いて問い合わせされるとき、このような情報を提供するコストモデルであり得る。複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の分岐点および/または方向に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。本明細書で使われる項目道路クラスは、道路の機能分類を表す任意の量を指す。道路クラスに対する例は、それに制限されなく、機能道路クラスFRCを含む。複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、時間の関数として変化しない分岐点に関する情報に基づいて決定され得る。特徴値のセットは、マップデータベースの静的マップデータから検索される情報に基づいて決定され得る。代替的にまたはさらに、特徴値のセットはまた、ダイナミックな方式で、すなわち、時刻および任意的に日の情報に依存して決定され得る。例として、特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の分岐点および方向に接続される道路区分の交通パターンに基づいて決定され得る。乗り物のそれぞれの分岐点通過での時刻に関する情報および任意的に曜日に関する情報は検索され得、かつ分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。例として、分岐点コストモデルは、交通パターンおよび方向変換に対応する特徴値に応答してコスト値を提供するように適応され得、このコストモデルのパラメーターは、決定された交通パターンを利用して適応され得る。複数の分岐点の各分岐点に対して、特徴値のセットは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラスまたは交通パターン、出ていく道路区分の道路クラスまたは交通パターンおよび方向変換を表す操作分類に基づいて決定され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。例として、分岐点通過で発生した待ち時間または燃料消費は、通過がより高い道路クラスを有する道路区分から低い道路クラスを有する道路区分へまたは逆に作られるかどうか、および入ってくる道路区分と出ていく道路区分との間の通過が直進すること、左折すること、右折すること、またはUターンを作ることを含むかどうかに依存する。さらに、任意の操作に対して、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の道路クラスおよび分岐点でのこれらの道路区分によって含まれる角度に関する情報は、マップデータに基づいて決定され得る。特徴値のセットは、nが2以上を有し、特にnが3以上を有するn組である。分岐点コストモデルは、n組の特徴値を用いて問い合わせされるのに応答してコスト値を提供するように構成される。それによって、異なる分岐点特徴に関する分岐点の分類がインプリメントされ得る。分岐点コストモデルは、乗り物が通過すると同時に運転データが記録されることを通して、さまざまな分岐点に対して決定されるn組の特徴値を用いてトレーニングされ得る。選択された特徴値のセットを有する分岐点に関連する測定に基づくコスト値は、運転データに基づいて決定され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、測定に基づくコスト値に基づいて調製され得る。このことは、行われるべきパラメーターマッチングを許可する。選択された特徴値のセットは、分岐点コストモデルに入力され得、分岐点コストモデルによって提供されるコスト値は、測定に基づくコスト値と比較され得、分岐点コストモデルのパラメーターは、比較に基づいて調製され得る。このようなステップをインプリメントするための効率的な方法は、公知であり、例えば、異なる特徴値のセットに及ばれるスペースにおける多重次元回帰分析に基づき得る。運転データは、乗り物の速度または燃料消費レートに関する情報を時間の関数として含み得る。この情報は、測定に基づくコスト値を決定するために分析され得る。例として、時間の関数のような速度プロフィールは、分岐点通過での特有の遅延または待ち時間、分岐点エリア内の乗り物の特有の速度、出ていく道路区分に入る前に発生した交通信号灯での停止回数、または類似なものを識別するために分析され得る。測定に基づくコスト値は、運転データの解析、および所与の操作に対する入ってくる道路区分および/または出ていく道路区分に関連するコスト値に基づいて決定され得る。分岐点の効果が乗り物速度または他の乗り物状況に著しく影響すると同時に乗り物がなお道路区分の交差点の実際のポイントからはるか遠くにある分岐点に対して、修正は、コストの二重計数を避けるためにインプリメントされ得る。例として、運転データの分析が、乗り物が交差点の実際のポイントの前の距離にわたって延長する入ってくる道路区分の部分で停止しなければならないことを示す場合、運転データから決定されるような分岐点エリア内に使われる時間期間は、コストの二重計数を避けるために調整され得る。分岐点が運転パターンに影響する入ってくる道路区分の部分に関連する時間または燃料消費のようなコストは、決定され得る。運転データから決定される分岐点に対するコスト値は、ルート決定においてコストの二重計数を避けるように入ってくる道路区分の部分に関連するこれらのコストによって減少され得る。測定に基づくコスト値は、選択された特徴値のセットを有する分岐点通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定され得る。それによって、最速ルートサーチまたは最小燃料消費ルートサーチでの使用のための分岐点コストモデルがインプリメントされ得る。測定に基づくコスト値を決定するために、乗り物の選択された特徴値のセットを有する分岐点通過の複数のシミュレーションが行われ得る。シミュレーションの1つずつは、ランダム分布から選択された少なくとも1つの入力パラメーターに基づいて行われ得る。ランダム分布は、選択された特徴値のセットを有する分岐点に関連する運転データに基づいて選択され得る。それによって、選択された特徴値のセットを有する分岐点での平均待ち時間のような測定された運転データからの1以上の特性を抽出することによって、より大きいデータ量は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するための基礎の代用になるようにシミュレーションによって生成され得る。測定に基づくコスト値は、複数の選択された特徴値のセットに対して決定され得る。それによって、分岐点コストモデルに戻される値は、数多くの特徴値のセットに対する測定されたデータと比べてテストされ得る。回帰分析は、複数の選択された特徴値のセットに対して決定された測定に基づくコスト値で行われ得る。回帰分析は、異なる特徴値のセットに及ばれるスペースで行われ得る。このことは、コストモデルのパラメーターが効率的な方式で調整されることを許可する。本明細書に記述される側面および実施形態に従う分岐点に対するコスト情報を提供する方法は、乗り物内で行われ得、むしろ乗り物内で行われる必要がない。例として、コスト情報を提供する方法は、運転データの履歴ログファイルを評価する固定コンピューティングデバイスによって行われ得る。それによって、分岐点コストモデルは、確立され得、乗り物内にインストールされるべきナビゲーションシステムの部品として供給され得る。コスト情報を提供する方法は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するのに役に立ち得、また乗り物および/またはドライバー特有の方式で分岐点コストモデルを適応するために乗り物内で行われ得る。運転データは、乗り物のボードネットワークから受信され得る。パラメーターは、乗り物内で調整され得る。このことは、分岐点コストモデルが乗り物特有の方式で適応されることを許可する。運転データは、乗り物のCANバスから受信され得る。乗り物の複数のドライバーのうちの1人が識別され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、ドライバー特有の方式で調整され得る。もう1つの側面によると、コンピューティングデバイスが提供され、道路ネットワークの分岐点に対してコスト情報を提供するように構成される。コンピューティングデバイスは、ナビゲーションデバイスとして構成され得る。コンピューティングデバイスは、複数の分岐点に対して、乗り物のそれぞれの分岐点通過での乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データを受信するように構成されるインターフェースを含む。デバイスは、マップデータを格納するように構成される格納ユニットを含む。デバイスは、複数の分岐点の各分岐点に対して、マップデータに基づいてそれぞれの分岐点に関連する特徴値のセットを決定し、インターフェースで受信される運転データおよび複数の分岐点に対して決定される特徴値のセットに基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを調整するように構成されるプロセッサーを含む。分岐点コストモデルは、分岐点に関連する特徴値のセットに応答してコスト値を提供するように構成される。分岐点コストモデルは、例えば、分岐点通過で発生した移動時間または燃料消費を表すコストモデルであり得る。乗り物の少なくとも1つの状況は、分岐点通過での乗り物の速度プロフィールであり得、またはそれを含み得る。乗り物の少なくとも1つの状況は、分岐点通過での燃料消費レートであり得、またはそれを含み得る。運転データは、分岐点通過での速度および/または燃料消費レートプロフィールの特性を確立するために分析され得る。特性は、分岐点で操作を行うときに発生した全部の時間または全部の燃料消費を含み得る。運転データは、異なる分岐点に対するマップデータに基づいて決定される特徴値のセットと関連され得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データの分析と、マップデータに基づいて決定される特徴値のセットとに基づいて確立される特性に基づいて調整され得る。それによって、分岐点コストモデルは、確立され得、マップデータに基づいて決定され得る分岐点に関連する特徴値のセットを用いて問い合わせするとき、分岐点通過に関連する時間遅延または燃料消費のような分岐点コスト値を提供し得る。分岐点コストモデルおよび調整されるパラメーターの異なるインプリメンテーションは、実施形態に従う方法に関して説明されるように考えられる。例として、コンピューティングデバイスのプロセッサーは、分岐点コストモデルがルックアップテーブルとしてインプリメントされるとき、従って、ルックアップテーブルの入力を調整するように構成され得る。プロセッサーはまた、分岐点に関連する特徴値のセットの関数として分岐点に対するコスト値を決定するために利用されるコンピュータ操作手順の係数または他のパラメーターを調整するように適応され得る。プロセッサーはまた、乗り物の選択された特徴値のセットを有する分岐点通過でのふるまいのシミュレーションをするように構成され得る。後の場合において、プロセッサーは、運転データと、運転データによって表されるさまざまな分岐点に対して決定される特徴値のセットとに基づいて決定される分布からシミュレーションを行うために、少なくとも1つのランダムパラメーターを選択し得る。プロセッサーは、少なくとも、分岐点に接続される道路区分の道路クラスおよび/または分岐点での道路区分の方向に基づいて、特徴値のセットを決定するように構成され得る。分岐点のこれらの特性は、分岐点での操作に関連するコストに影響する。プロセッサーは、各分岐点に対してそれぞれに決定される特徴値のセットが分岐点の地理座標または分岐点に対する他の特有の識別子を含まないように構成され得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るように決定され得る。同じ特徴値のセットを有する道路ネットワークの複数の分岐点であり得る。プロセッサーは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラスおよび方向変換を表す操作分類に基づいて、複数の分岐点の所与の分岐点での所与の操作に対する特徴値のセットを決定するように構成され得る。道路区分の道路クラスおよび操作分類は、マップデータに基づいて決定され得る。プロセッサーは、マップデータベースから検索される分岐点計数を用いて特徴値のセットを決定するように構成され得る。さらに、分岐点に接続される道路区分に関する情報は、マップデータベースから検索され得る。検索された情報は、特徴値のセットを決定するように処理され得る。プロセッサーは、特徴値のセットが、コストモデルのパラメーターを調整し、続いてコストモデルに問い合わせするように利用され、nが2以上を有し、特にnが3以上を有するn組であるように構成され得る。コンピューティングデバイスは、固定コンピューティングデバイスとして構成され得る。コンピューティングデバイスはまた、乗り物内にインストールされるべきナビゲーションデバイスとして構成され得る。このことは、分岐点コストモデルのパラメーターが乗り物またはドライバー選択的方式で調整されることを許可する。使用中、コンピューティングデバイスは、乗り物のボードネットワークと接続され得る。コンピューティングデバイスは、本明細書に記述される任意の1つの側面または実施形態の方法を行うように構成され得る。もう1つの側面によると、コンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータプログラム製品は、コンピューティングデバイスのプロセッサーによって実行されるとき、プロセッサーに本明細書に記述される任意の1つの側面または実施形態の分岐点に対するコスト情報を提供するための方法を行うように指示する命令コードを含む。コンピュータプログラム製品は、格納媒体、特に非一時的な格納媒体に格納される命令コードによってインプリメントされ得る。本明細書に記述される任意の1つの側面または実施形態のコスト情報を提供するための方法を用いて調整されるパラメーターを有する分岐点コストモデルは、乗り物内のナビゲーションデバイスによって利用され得る。分岐点モデルは、例えば、ルートサーチでの使用のための分岐点に関連するコスト値を得るために、分岐点に対する特徴値のセットを用いて問い合わせされ得る。もう1つの側面によると、道路ネットワーク上のルートを決定する方法が提供される。方法において、コスト値が決定されるべき分岐点が識別される。コスト値が決定されるべき分岐点は、例えば、Dijkstraアルゴリズム、Aアルゴリズム、またはグラフの新しいエッジまたはノードが探索される他のルートサーチアルゴリズムの拡張ステップで識別され得る。マップデータに基づいて、識別された分岐点に関連する特徴値のセットが決定される。決定された特徴値のセットは、入力パラメーターとして分岐点コストモデルに提供される。識別された分岐点に対するコスト値は、特徴値のセットに応答して分岐点コストモデルから検索される。コスト値は、ルートサーチで使われる。ルートを決定する方法において、分岐点コストモデルは、所与の分岐点に関連するコスト値が確立されることを許可する。それぞれの分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。分岐点コストモデルは、特徴値のセットの関数であるコスト値を提供する。新しいコストモデルまたは乗り物またはドライバー特有のルーティングを収容することが望ましい異なる分岐点に関連するコストの適応は、分岐点コストモデルを適応することによって容易に行われ得る。ルートを決定する方法において、識別された分岐点に対する特徴値のセットは、少なくとも、分岐点での道路区分の識別された分岐点または方向に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。ルートを決定する方法において、分岐点コストモデルに問い合わせするために入力パラメーターとして提供される特徴値のセットは、それがそれぞれの分岐点に対する特有の識別子を含まないように構成され得る。1つより多い分岐点は、同じ特徴値のセットを有し得る。分岐点コストモデルに問い合わせするために使われた特徴値のセットは、それが分岐点に対する特有の識別子を含まないようであり得る。特徴値のセットは、それが分岐点の地理座標を含まないようであり得る。特徴値のセットは、異なる分岐点が同一の特徴値のセットを有し得るようであり得る。ルートを決定する方法において、識別された分岐点に対する特徴値のセットは、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラスおよび方向変換を表す操作分類に基づいて決定され得る。ルートを決定する方法において、特徴値のセットは、nが2以上を有し、特にnが3以上を有するn組である。ルートを決定する方法は、本明細書に記述される任意の1つの側面または実施形態に従ってコスト情報を提供する方法で調整されるパラメーターを有する分岐点コストモデルを利用し得る。もう1つの側面によると、ナビゲーションデバイスは、提供され、側面または実施形態に従ってルートを決定する方法を行うように構成される。前述の特徴およびなお以下に説明されるべきそれらが、表示されるそれぞれの組み合わせで使われ得ることだけではなく、また他の実施形態がインプリメントされ得、他の組み合わせまたは単独のそれらの特徴を含むことも理解されるべき。例えば、本発明は、以下の項目を提供する。項目1道路ネットワーク31の分岐点32-35;71に関連するコスト情報を提供する方法であって、該方法は、複数の分岐点32-35;71に対して、乗り物の該複数の分岐点32-35;71通過での乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データ727111,117を受信することと、該複数の分岐点32-35;71の各分岐点32-35;71に対して、マップデータ8;115,116に基づいて該それぞれの分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット9を決定することと、分岐点コストモデル5;108、特に分岐点32-35;71通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル5;108のパラメーターを調整することであって、該コストモデル5;108が、分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を受信するのに応答してコスト値16を提供するように構成され、該分岐点コストモデル5;108の該パラメーターが、該受信された運転データ7;27;111,117および該複数の分岐点32-35;71に対して決定された該特徴値のセット9に基づいて調整される、こととを含む、方法。項目2上記複数の分岐点32-35;71の各分岐点に対して、上記特徴値のセット9は、少なくとも、上記分岐点での道路区分36-42;72-75の該分岐点および/または方向78に接続される該道路区分36-42;72-75の該分岐点および/または交通パターンに接続される該道路区分36-42;72-75の道路クラスに基づいて決定される、項目1に記載の方法。項目3上記複数の分岐点32-35;71の各分岐点に対して、上記特徴値のセット9は、入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するとき、少なくとも、該入ってくる道路区分36-42;72-75の道路クラスおよび/または交通パターン、該出ていく道路区分36-42;72-75の道路クラスおよび/または交通パターンおよび方向変換78を表す操作分類に基づいて決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目4上記特徴値のセット9は、nが2以上、特にnが3以上のn組であり、上記分岐点コストモデル5;108は、n組の特徴値15を受信するのに応答して上記コスト値16を提供するように構成される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目5上記項目のいずれかに記載の方法は、選択された特徴値のセット9に対して、該選択された特徴値のセット9を有する分岐点32-35;71に関連する測定に基づくコスト値を決定することを含み、該測定に基づくコスト値16が、該選択された特徴値のセット9を有する該分岐点32-35;71に対する上記運転データ7;27;111,117に基づいて決定され、上記分岐点コストモデル5;108の上記パラメーターが、該測定に基づくコスト値16に基づいて調整される、方法。項目6上記運転データ7;27;111,117は、上記測定に基づくコスト値16を決定するために分析される時間の関数のような上記乗り物の速度51,61,65または燃料消費に関する情報を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。項目7上記測定に基づくコスト値16は、上記選択された特徴値のセット9を有する上記分岐点32-35;71通過で発生した全部の時間または全部の燃料消費を表すように決定される、上記項目のいずれかに記載の方法。項目8上記測定に基づくコスト値16を決定することは、上記乗り物の上記選択された特徴値のセット9を有する分岐点通過の複数のシミュレーションを行うことを含み、該シミュレーションの1つずつが、ランダム分布に従って選択された少なくとも1つの入力パラメーターに基づいて行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。項目9上記測定に基づくコスト値16を決定することは、複数の選択された特徴値のセット9に対して、それぞれに行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。項目10回帰分析は、上記複数の選択された特徴値のセット9に対して決定された上記測定に基づくコスト値で行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。項目11上記運転データ7;27;111,117は、上記乗り物のボードネットワーク23から受信され、上記パラメーターを調整することは、上記乗り物内で行われる、上記項目のいずれかに記載の方法。項目12上記項目のいずれかに記載の方法は、上記複数の分岐点32-35;71の入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通情報信号を検索することを含み、該交通情報信号が、上記乗り物の上記それぞれの分岐点32-35;71通過での該入ってくる道路区分および出ていく道路区分の交通状況を表示し、上記分岐点コストモデル5;108の上記パラメーターが、該交通情報信号に基づいて調整される、方法。項目13コンピューティングデバイス1;21;100であって、特に乗り物のナビゲーションデバイスとして構成されるコンピューティングデバイスであって、該コンピューティングデバイスは、複数の分岐点32-35;71に対して、乗り物の該それぞれの分岐点32-35;71通過での該乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データ7;27;111,117を受信するように構成されるインターフェース6;26;101と、マップデータ8;104,115,116を格納するように構成される格納ユニット3;29;103と、該複数の分岐点32-35;71の各分岐点32-35;71に対して、該マップデータ8;115,116に基づいて、該それぞれの分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット9を決定することと、分岐点コストモデル5;108、特に分岐点32-35;71通過で発生した移動時間または燃料消費を表す分岐点コストモデル5;108のパラメーターを調整することとを行うように構成されるプロセッサー2;22;102,106-109と含む、コンピューティングデバイスであって、該分岐点コストモデル5;108が、分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を受信するのに応答してコスト値16を提供するように構成され、該プロセッサー2;22;102,106-109が、該インターフェースで受信された該運転データ7;27;111,117と、該複数の分岐点32-35;71に対して決定された該特徴値のセット9とに基づいて、該分岐点コストモデル5;108の該パラメーターを調整するように構成される、コンピューティングデバイス。項目14プログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体であって、該プログラムは、コンピューティングデバイス1;21のプロセッサー2;22;102,106-109に、上記項目のいずれかに記載の方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能媒体。項目14A命令コードを含むコンピュータプログラム製品であって、該命令コードが、コンピューティングデバイス1;21のプロセッサー2;22;102,106-109によって実行されるとき、該プロセッサー2;22;102,106-109に上記項目のいずれかに記載の方法を行うように指示する、コンピュータプログラム製品。項目15道路ネットワーク上のルートを決定する方法であって、該方法は、決定されるべきコスト値16に対して、分岐点32-35;71を識別することと、マップデータ8;115,116に基づいて、該識別された分岐点32-35;71に関連する特徴値のセット15を決定することと、該決定された特徴値のセット15を入力パラメーターとして分岐点コストモデル5;108に提供することと、該特徴値のセット15に応答して、該分岐点コストモデル5;108から該識別された分岐点32-35;71に対するコスト値16を検索することと、ルートサーチの該分岐点コストモデル5;108によって提供される該コスト値16を使うこととを含む、方法。摘要道路ネットワークの分岐点に関連するコスト情報を提供する方法およびデバイスが提供される。乗り物の複数の分岐点通過での乗り物の少なくとも1つの状況を表す運転データ7が検索される。複数の分岐点の各分岐点に対して、それぞれの分岐点に関連する特徴値のセット9は、マップデータ8に基づいて決定される。分岐点コストモデル5のパラメーターが調整される。分岐点コストモデル5は、分岐点に関連する特徴値のセット15に応答してコスト値16を提供するように構成される。分岐点コストモデル5のパラメーターは、受信された運転データ7および複数の分岐点に対して決定された特徴値のセット9に基づいて調整される。分岐点コストモデル5は、ルートサーチのために使われ得る。好ましい実施形態の詳細な記述本発明の実施形態は、以下に図面を参照して記述される。本発明が本明細書に記述される特定の実施形態に限定されないことおよび様々な実施形態の特徴が明確に別のことを述べられない限り互いに組み合わされ得ることは理解されるべきである。実施形態の記述は、例示の目的で与えられ、限定する意味で取られるべきではない。図面は、単に概略表示であると見なされるべきである。図面に示される例示の機能ブロックまたは機能ユニットは、これらのユニットが必ず物理的に別個のユニットとしてインプリメントされることを示すものとして解釈されるべきではない。むしろ、機能ブロックまたは機能ユニットは、別個のユニット、回路、チップまたは回路要素としてインプリメントされ得るか、または一体化したユニットに結合され得る。機能ユニットは、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせにおいてインプリメントされ得る。本発明の実施形態に従って、道路ネットワークの分岐点に対するコスト情報を提供する方法およびデバイスが提供される。これらの方法およびデバイスにおいて、分岐点コストモデルのパラメーターが調整される。この目的のために、乗り物の分岐点通過で記録されている運転データまたは記録される運転データが分析される。乗り物が分岐点で停止しなければならない回数、分岐点通過時の最低速度、分岐点で停止しているときの特有の待ち時間、または類似のことなどの運転データに関連する特性が、複数の異なる分岐点に対する運転データから抽出され得る。一式の特徴値は、マップデータに基づいて異なる分岐点のうちの各々1つに対して決定される。特徴値のセットは、特に、運転データを記録しながら、入ってくるリンクおよび出ていくリンクなど、分岐点で行われる特定の操作に関する静的マップデータおよび情報に基づいて決定され得る。複数の分岐点のうちの各々の1つに対して、それぞれの分岐点対する関連する特徴値のセットと組み合わされる運転データの特性は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。分岐点コストモデルのパラメーターを調整することは、図1を参照して説明されるように、例えば固定コンピュータシステムを用いて車載ナビゲーションとは別に行われ得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、図2を参照して説明されるように、代わりにまたはさらに、乗り物内で調整され得る。図1は、電子コンピューティングデバイス1およびナビゲーションデバイス11のブロックダイヤグラムを示す。コンピューティングデバイス1は、運転データと、マップデータに基づいて決定される分岐点の特徴値のセットとに基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを調整する。コンピューティングデバイス1は、それによって、一実施形態に従って、コスト情報を提供するコンピューティングデバイスとして動作する。ナビゲーションデバイス11は、乗り物内にインストールされるように適応され、コンピューティングデバイス1において適応されるパラメーターを用いて分岐点コストモデルを利用する。コンピューティングデバイス1は、プロセッサー2と、プロセッサー2に結合されたマップデータベース3と、例えば履歴ログファイルとして運転データが格納される格納ユニット4とを含む。マップデータベース3は、その中に格納された、道路ネットワークに関連するマップデータを有する。道路ネットワークの分岐点に対して、マップデータベース3は、少なくともそれぞれの分岐点に接続される道路区分に関する情報を含み得る。マップデータベース3はまた、道路区分に関する情報を含み、その情報は、道路区分の分類および様々な分岐点に近接した道路区分の方向に関する情報を含み得る。マップデータベース3は、分岐点に対して課される制限を変えること、様々な道路区分における交通信号の有無、交差道路名、車線接続性または類似のものに関する情報など、道路ネットワーク分岐点に関連する追加の情報を含み得る。格納ユニット4は、その中に格納された、複数の分岐点の通過時の乗り物の状態に関する情報を表す運転データを有する。格納ユニット4に格納された情報は、時間の関数として、複数の分岐点の通過時に記録される、乗り物の速度プロフィールおよび/または燃料消費率を含み得る。時間スタンプまたは位置スタンプなどの追加の情報が、格納ユニット4に格納される情報に含まれ得る。位置スタンプは、乗り物の速度プロフィールおよび/または燃料消費率を記録しながらGPSまたは他の位置決めシステムを用いて得られる位置データであり得る。プロセッサー2は、インターフェース6を介して格納ユニット4から運転データ7を検索する。この目的のために、プロセッサー2は格納ユニット4にリクエストを出力し得、格納ユニット4はリクエストに応答して運転データを提供する。運転データを記録するときに乗り物が分岐点を通過する分岐点に対する特徴値のセットを確立するために、プロセッサー2は、分岐点に関する情報を含むマップデータ8をマップデータベース3から検索し得る。この目的のために、プロセッサー2はマップデータベース3にリクエストを出力し得、マップデータベース3はリクエストに応答して分岐点に関する情報を提供する。プロセッサー2は、格納ユニット4から運転データ7を検索する。プロセッサー2は、分岐点の通過時に乗り物の状態に関連する特定の特性を確立するために、乗り物が通過するこの分岐点に関連する運転データ8を分析する。プロセッサー2は、マップデータに基づいて分岐点に関連する特徴値のセットを決定する。プロセッサー2は、分岐点コストモデル5のパラメーターを調整するために複数の異なる分岐点に対するマップデータ8に基づいて、運転データ7の分析および関連する特徴値のセットの決定を行う。プロセッサー2は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために様々な手順を行い得る。プロセッサー2は、乗り物の速度プロフィールまたは燃料消費率に基づいて分岐点を識別するために運転データ7を分析し得る。プロセッサー2は、次いで分岐点に関連するマップデータ8をマップデータベース3から検索し得る。プロセッサー2は、それぞれの分岐点に関連している、n組f1,f2,の特徴値f1,f2などを生成し得る。特徴値のセットは、特有である必要はない。n組のすべての特徴値は、一分岐点に対する特有の識別子とは異なり得、その結果、道路ネットワークにおける2つ以上の分岐点は、同じ特徴値のセットを有し得る。プロセッサー2によって決定される特徴値の少なくとも1つは、それぞれの分岐点に接続される道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。プロセッサー2によって決定される特徴のうちの少なくとも別の1つは、それぞれの分岐点に接続される道路区分に関する方向情報に基づいて決定され得、その方向情報はマップデータベース8から検索され得る。プロセッサー2は、nが3以上であるn組f1,f2,f3の特徴値を生成し得る。特徴値のうちの1つは、運転データ7によって表される分岐点に対する操作のための入ってくる道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちのさらに別の1つは、入ってくる道路区分および出ていく道路区分によって囲まれる角度など、分岐点の通過時に発生する方向変換を表し得る。角度の離散化discretizationが用いられ得る。例示として、角度は、直進、右折、左折、およびUターン間において区別がなされるように離散化され得る。特徴値のセットはまた、より複雑な方法で決定され得る。例示として、動的な交通状況を明らかにするために、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に関連する交通パターンが決定され得る。日時に関する情報は、交通パターンを決定するために利用され得る。さらにまたは代わりに、交通情報信号は、分岐点特徴値を決定しこれらの特徴値を調整するために利用され得る。そのような交通情報信号の例は、TMCまたはTPEGメッセージを含む。交通情報信号から抽出されたデータは、特徴値として用いられ得るか、または、例えば交通情報信号で放送される交通状況を明らかにするように別の特徴値を調整するために利用され得る。プロセッサー2は、運転データに基づいて分岐点の通過に関連する1つまたは複数の特性を確立するために、様々な方法で運転データ7を分析し得る。例示として、プロセッサー2は、分岐点を通過するのに必要とされる全時間を識別するために運転データ7を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー2は、出ていく道路区分に入る前に分岐点において乗り物が受ける全停止回数を識別するために運転データ7を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー2は、分岐点の通過時に平均速度を識別するために運転データ7を分析し得る。代わりにまたはさらに、プロセッサー2は、分岐点の通過時に発生する全燃料消費を識別するために運転データ7を分析し得る。後者の量は、例えば時間の関数として記録される燃料消費率に基づくか、または乗り物モデルとの組み合わせの速度プロフィールに基づいて確立され得る。このように決定された量は、特定の分岐点に関連するコスト値であると見なされ得、コスト値は記録された運転データに基づいて決定される。分岐点に関連する特徴値のセットとの組み合わせのこの測定ベースのコスト値は、分岐点コストモデル5のパラメーターを調整するために用いられ得る。プロセッサー2は、分岐点コストモデル5のパラメーターを調整するために様々な手順を用い得る。一インプリメンテーションにおいて、プロセッサー2は、マップデータに基づいて決定される場合、関連する分岐点の異なるセットの特徴値に関して運転データに基づいて決定される測定ベースのコスト値に対して多次元回帰分析を行い得る。例示として、プロセッサー2は、運転データによる分析による第1の分岐点の通過に対する測定ベースのコスト値c1、運転データの分析による第2の分岐点の通過に対する測定ベースのコスト値c2などを決定し得る。値c1、c2などは、それぞれの分岐点の通過時に発生する時間遅延または燃料消費を表し得る。プロセッサー2は、第1の分岐点が特徴値のセットf11,f21,f31に関連こと、一方、第2の分岐点が特徴値のセットf12,f22,f32関連することなどをさらに決定し得る。プロセッサー2は、次いで測定ベースのコスト値に近似するn組の特徴値における関数を決定するために回帰分析を行い得る。運転データが分析される分岐点の数は、可能な特徴値の異なるセットの数より大きくなるように選択され得る。例示として、特徴値のセットが、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラス、および入力として90°ステップで離散化される方向変換を有する3組である場合、運転データが分析される分岐点の数は、2乗され可能な方向変換を示す4を掛けた可能な特徴値の異なるセットの数より大きくなるように選択され得る。プロセッサー2は、運転データおよび複数の分岐点の関連する特徴値に基づいて分岐点コストモデルのパラメーターを決定するように動作可能であり得る。すなわち、複数の分岐点に対するデータは、分岐点コストモデルの1つのパラメーターを決定するために、それぞれ処理され得る。別のインプリメンテーションにおいて、プロセッサー2は、代わりにまたはさらに、例えば、出ていく道路区分に入る前の異なる待ち時間、分岐点領域における異なる最低速度、または異なる出ていく速度に関してサンプリングされる、分岐点通過の乗り物のシミュレーションを行い得る。分岐点領域における異なる待ち時間または最低速度は、特徴値の特定のセットf1,f2,を有する分岐点に対する運転データ7に依存する確率分布に従ってそれぞれ選択され得る。シミュレーションのうちの各々の1つに対して、シミュレーションをされたコスト値が決定され得る。シミュレーションをされたコスト値は、例えば特徴値のセットf1,f2,を有する分岐点のシミュレーションをされた通過時にかかる全時間または全燃料消費を表し得る。シミュレーションをされたコスト値が全燃料消費である場合、シミュレーションをされたコスト値は、例えば分岐点通過時に速度プロフィールのシミュレーションを行い、乗り物モデルを用いて速度プロフィールに基づいて全燃料消費を決定することによって決定され得る。異なるシミュレーション走行において決定されるシミュレーションをされたコスト値は、平均され得、特徴値のセットf1,f2,を有する分岐点に対するコスト値を決定し得る。このように決定されたコスト値はまた、測定ベースである。なぜなら、分岐点通過のシミュレーションをする際に用いられる確率分布は運転データに基づいて設定されるからである。シミュレーションは、特徴値のセットf1,f2,または特徴値の類似したセットを有する分岐点に関連する運転データに基づいて、それぞれ特徴値の様々なセットf1,f2,に対して行われ得る。コスト値を決定する特定のインプリメンテーションに関係なく、プロセッサー2はまた、特徴値の所与のセットを有する分岐点を通って移動するときに発生したコストの統計分布についての追加の情報を決定し得る。例示として、回帰分析においてまたは複数のシミュレーションを行うことによって決定された平均値からのコストの分散または平均二乗偏差が確立され得る。統計分布についての情報は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために用いられ得る。例示として、分岐点コストモデルは、特徴値の各n組に対して、平均コスト値についての情報のみならず、分散などの平均値についての統計分布についての情報も含み得る。平均値および分散の両方とも、運転データを用いて調整され得る。その情報は、分岐点コストモデルに基づいて行われるその後のルートサーチにおいてコストの分散を決定するために利用され得る。さらに他のインプリメンテーションにおいて、プロセッサー2は、分岐点モデルのパラメーターを調整するための他の手順を行い得、そのうちのいくつかは、図3~図9を参照してより詳細に記述される。分岐点コストモデル5は、異なる方法でインプリメントされ得る。限定するよりはむしろ例示として、分岐点コストモデル5は、それぞれ特徴値の複数の異なるセットに対するコスト値入力を有するルックアップテーブルを含み得る。プロセッサー2は、例えば回帰分析または乗り物通過シミュレーションを用いて、特徴値の様々なセットf1,f2,を有する分岐点に関連するコスト値を決定し得、新しいデータ9をルックアップテーブルに書き込むことによってルックアップテーブル5において入力に上書きし得るかまたは入力を更新し得る。ルックアップテーブルにおける入力が更新された場合、ルックアップテーブルの古い入力および新しい運転データ7に基づいて決定されたコスト値の加重平均が計算され得、新しいコスト値9を生成し得る。重み係数は、ルックアップテーブルにおいて古い入力のベースを形成したデータセットのサイズ、および、例えば、ルックアップテーブルにおいて入力を更新するように処理される特徴値の特定のセットf1,f2,を有する運転データ7における分岐点の数などのデータセットのサイズに基づいて決定され得る。分岐点コストモデル5はまた、ソフトウェアまたはファームウェアにおける手順としてインプリメントされ得る。プロセッサー2は、手順のパラメーターを調整するように構成され得る。調整されたパラメーターは、特徴値における多項式の係数または類似のものであり得る。分岐点コストモデル5はまた、特徴値の特定のセットを有する分岐点の乗り物の通過のシミュレーションをするシミュレーションマシンを含み得る。プロセッサー2は、次いで、運転データおよび特徴値の関連するセットを分析することによって決定された運転データ7の特性に基づくシミュレーションランにおいて用いられるパラメーターの確率分布を調整するように構成され得る。そのような確率分布は、入ってくる速度または出ていく速度、待ち時間、停止回数、分岐点領域における最低速度に対する確率分布を含み得る。上記に記述される様々なインプリメンテーションに関して、分岐点モデル5は、分岐点通過時の乗り物の状態を表す運転データ、および複数の異なる分岐点に対して集められそれぞれの分岐点に関連する特徴値のセットに基づいて適応される。このように確立された分岐点モデル5は、所与の分岐点に関連するコスト値を分岐点コストモデル5から検索するために、所与の分岐点に関連する特徴値のセットを入力として用いてアクセスされ得る。この目的のために、分岐点コストモデル5は、図1の破線によって示されるように、1つまたは複数のナビゲーションデバイス11に配置され得る。分岐点コストモデル5は、ソフトウェア、ファームウェアの一部として、またはナビゲーションデバイス11のデータベースの一部として配置され得る。ナビゲーションデバイス11は、様々なタイプの乗り物にインストールされ得、様々なタイプの乗り物は、格納ユニット4に格納された運転データを記録するために用いられる乗り物と同一である必要はない。ナビゲーションデバイス11は、プロセッサー12と、マップデータベース13と、分岐点コストモデル5とを含む。マップデータベース13は、コンピューティングデバイスのマップデータベース3と同一であり得るが、マップデータベース3と同一である必要はない。マップデータベース13は、道路ネットワークにおける分岐点に対して、分岐点に接続された道路区分の分類および分岐点における道路区分間の角度をプロセッサー12がそれぞれ決定することを可能にするように構成され得る。転向制限、分岐点における様々な道路区分に位置する交通信号灯、車線接続性または交差道路名についての情報などの追加の情報がマップデータベースに含められ得る。分岐点に関連するコスト値についての情報が例えばルートサーチなどのために必要である場合、プロセッサー12は、マップデータベース13から分岐点のマップデータ14を検索する。マップデータ14に基づいて、プロセッサー12は、分岐点に関連する特徴値のセットを決定する。特徴値のセットは、n組であり、分岐点コストモデル5のパラメーターを調整するときに用いられる特徴値のセットと同一に決定され得る。一インプリメンテーションにおいて、プロセッサー12は、マップデータに基づいて、nが2以上であるn組f1,f2,の特徴値を生成し得る。n組の特徴値は、それらが特有の分岐点識別子を含まないようなものであり得る。すなわち、道路ネットワークにおける複数の異なる分岐点は、同じn組の特徴値を有し得る。特徴値のうちの1つは、ルートサーチにおいて意図された分岐点での操作に対する入ってくる道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちの別の1つは、ルートサーチにおいて意図された分岐点での操作に対する出ていく道路区分の道路クラスを表し得る。特徴値のうちのさらに別の1つは、入ってくる道路区分および出ていく道路区分によって囲まれる角度など、ルートサーチにおいて意図された分岐点において発生する方向変換を表し得る。角度の離散化が用いられ得る。例示として、角度は、直進、右折、左折、およびUターン間において区別がなされるように離散化され得る。プロセッサー12は、n組の特徴値を生成するために何度かマップデータベース13に問い合わせ得る。例として、道路区分の名前または識別子は、第1の問い合わせにおいてマップデータベース13から検索され得、この情報は、その後、第2の問い合わせにおいて道路区分の道路クラスおよび方向についての情報を検索するために用いられ得る。プロセッサー12は、分岐点に対して決定された特徴値のセット15を入力として用いて分岐点コストモデル5に問い合わせる。応答して、特徴値のセット15を有する分岐点に関連するコスト値16が受信される。コスト値16は、動的ルーティングのために開始点から目的地までのルートサーチ、または類似のことのために用いられ得る。分岐点コストモデル5がナビゲーションデバイス11に配置された後でも、分岐点コストモデル5のパラメーターを適応させることは継続され得る。この目的のために、ナビゲーションデバイス11は、分岐点を通過中、それがインストールされている乗り物のふるまいをモニターし得、マップデータ14に基づいて分岐点に関連する特徴値のセット15を確立し得、分岐点通過時の乗り物のふるまいおよび特徴値のセット15の分析に基づいて分岐点コストモデル5のパラメーターを更新し得る。このことは、図2を参照してより詳細に説明される。図2Aおよび図2Bはそれぞれ、乗り物20の概略ブロックダイヤグラム表示である。乗り物20は、ナビゲーションデバイス21と、ボードネットワーク23とを有する。ボードネットワーク23は、乗り物の状態を表す運転データ27をナビゲーションデバイス21に提供するために、ナビゲーションデバイス21に結合されたCANバスを含み得る。ナビゲーションデバイス21は、プロセッサー22と、マップデータベース13と、分岐点コストモデル5とを含む。マップデータベース13および分岐点コストモデル5は、図1を参照して記述されるように構成され得る。マップデータベース13は、道路ネットワークにおける任意の分岐点に対して特徴値のセットをプロセッサー22が決定することを可能にする情報を含み得る。特徴値のセットは、道路区分クラスおよび道路区分間の角度などの情報を含み得る。分岐コストモデル5は、分岐点に対するコスト値が、特徴値のセットと共に問い合わせられる場合、分岐点コストモデル5から検索され得るように構成され得る。マップデータベース13および分岐点コストモデル5は、ナビゲーションデバイス21の格納デバイスまたはメモリ29に格納されたデータを含み得る。格納デバイス29と一体に形成され得る格納デバイス28は、そこに格納された命令を有し得、その命令は、プロセッサー22によって実行される場合、分岐コストモデル5の適応または分岐コストモデル5を問い合わせることによって分岐に対するコスト値を検索することを行うようにプロセッサーに指図し、このことは以下により詳細に記述される。図2Aは、分岐コストモデル5のパラメーターを調整するように動作可能である場合のナビゲーションデバイス21を例示する。プロセッサー22は、乗り物ボードネットワーク23からインターフェース26を介して運転データ27を受信する。運転データ27は、例えば速度または燃料消費率をそれぞれ時間の関数として含み得る。現在の場所についての情報などの追加の情報は、運転データ27として供給され得るか、または、GPSまたは他の類似した位置決めデバイスなどの位置決めデバイスから直接に検索され得る。プロセッサー22は、例えば、乗り物が分岐点を通過する時の速度プロフィールの特性を識別するために運転データ27を分析する。分岐点領域は、運転データ27自体に基づきかつ/またはマップデータベース13によって提供される分岐点の場所についての情報に位置データをマッチさせることによって識別され得る。識別された特性は、例えば、分岐点の通過に関連する総時間遅延または総燃料消費であり得る。プロセッサー22は、それぞれの分岐点に対する特徴値のセットを抽出する。この目的のために、プロセッサー22は、マップデータベース13からマップデータ8を読み取る。特徴値のセットは、少なくとも、分岐点に接続された道路区分の道路クラスに基づいて決定され得る。プロセッサー22は、運転データおよび特徴値の関連するセットの分析に基づいて分岐点コストモデル5のパラメーターを調整する。複数の分岐点に対するこの情報の集約は、分岐点コストモデルの値を調整する前に行なわれ得る。分岐点コストモデル5のパラメーターは、例えば、ルックアップテーブルへの入力値、特徴値における数学的展開の係数、分岐点の乗り物の通過をシミュレートするために用いられる平均値または確率分布の分散、または類似のものであり得る。プロセッサー22は、図1のプロセッサー2に対して記述される方法のうちの任意の1つまたは本明細書において記述される運転データおよび特徴値のセットを処理する手順のうちの任意の他の1つを行い得る。例示として、分岐点コストモデル5がルックアップテーブルとして構成される場合、更新されたコスト値9は、ルックアップテーブルに書き込まれ得る。ナビゲーションデバイス21の動作は、プロセッサー22が乗り物ボードネットワーク26から受信された運転データ27を直接に処理するシナリオを参照して例示的に説明されたが、データは後の処理のために格納され得る。例示として、ナビゲーションデバイスは、例えば乗り物が駐車しているときなど所定の時間にまたは所定の状況においてのみ、分岐点コストモデル5のパラメーターの更新を行い得る。プロセッサー22は、乗り物が運転中、速度プロフィールまたは燃料消費率などの乗り物の状態の特性を時間の関数として識別し得、分岐点コストモデル5の後の更新のために格納媒体に特性を格納し得、例えば乗り物が駐車しているときなどの適切な時間に分岐点コストモデル5を更新するために分岐点に対する特徴値の関連するセットと組み合せて、格納された特性を利用し得る。図2Bは、ナビゲーションデバイス21が分岐点に関連するコスト値または分岐点での特定の操作についての情報を必要とするルートサーチまたは別のタスクを行うように動作可能である場合のナビゲーションデバイス21を例示する。コスト値は、例えば、最速ルートサーチにおける時間遅延または燃料消費に関して最適化されたサーチにおける分岐点に関連した総燃料消費率であり得る。分岐点に関連するコスト値が必要な場合、プロセッサー22はマップデータベース13からマップデータ14を検索する。マップデータは、分岐点座標などの特有の分岐点識別子を用いて検索され得る。マップデータに基づいて、プロセッサー22は分岐点に対する特徴値のセットを決定する。特徴値のセットは、n組の特徴値であり得る。特徴値の決定したセットは、その特徴値のセットが特有の分岐点識別子を含まないようなものであり得る。特徴値は、分岐点での所与の操作に対する入ってくる道路区分の道路クラス、分岐点での操作に対する出ていく道路区分の道路クラス、および分岐点での方向変換を表し得る。プロセッサー22は、特徴値のセット15を用い、分岐点コストモデル5にアクセスし、分岐点コストモデルからコスト値16を受信する。コスト値16は、特徴値のセット15に関連しており、従って、プロセッサー22がコスト値を必要とする分岐点に関連している。分岐点コストモデル5にアクセスするための様々なインプリメンテーションは、分岐点コストモデル5のインプリメンテーションしだいで提供され得る。例示として、分岐点コストモデルがルックアップテーブルを含む場合、入力値のうちの1つが特徴値のセット15に基づいて読み出され得る。分岐点コストモデルが数学的手順を含む場合、特徴値15は数学的手順に入力され得、その手順は特徴値のセットに関連するコスト値を出力し得る。図3~図5を参照すると、コスト情報を提供する方法およびデバイスがさらに例示される。方法およびデバイスは、分岐点通過時の乗り物の状態の特性をマップデータに基づいて決定される分岐点の特徴値と関連させることによって、分岐点に対するコスト情報を提供し得る。図3は、道路ネットワーク31の一部分を例示する概略的ダイヤグラムである。道路ネットワーク31は、分岐点32~35と、道路部分36~42とを含む。より太い線で表示される道路区分37、38、39は、道路分類に従ってより重要な道路を表し、より細い線で表示される道路区分36、40~42は、道路分類に従ってより重要性の低い道路を表す。運転データは、道路ネットワークの複数の分岐点を通って乗り物を運転中に記録される。例示として、乗り物は、分岐点32で道路区分36から道路区分38に進み得、それによって、より重要性の低い道路区分からより重要な道路区分に左折し、重要性は分類によって指定される。乗り物は、分岐点33で道路区分38から道路区分39に進み得、すなわち、道路分類に従って交差街路より重要である街路で移動を続け得る。乗り物は、分岐点34で道路区分39から道路区分42に進み得、より重要な道路区分からより重要性の低い道路区分に左折し、重要性は分類によって指定される。これらの操作中における時間の関数としての速度および/または燃料消費率などの乗り物の状態は、モニターされ得る。乗り物の状態の特性は、モニターされる乗り物の状態から抽出され得る。様々な分岐点における複数の異なる操作に対して得られた特性を分岐点の特性値と関連させることによって、分岐点コストモデルのパラメーターが、設定され得るかまたは調整され得る。時間の関数としてモニターされる乗り物の状態の特性の抽出は、図4A~図4Cを参照して例示的速度プロフィールに対して説明される。図4Aは、乗り物がより重要性の低い道路区分からより重要な道路区分に進行方向を変える場合に記録され得るような速度プロフィール51を例示する。そのような操作の例は、図3において分岐点32で道路区分36から道路区分38に進行方向を変える。初期速度から開始し、負の速度傾斜によって表示されるように乗り物は減速する。52において、乗り物は、例えば交通信号灯によってもたらされる第1の停止をする。53において、乗り物は、低速vjunで動く。54において、乗り物は第2の停止をする。抽出され得る速度プロフィールの特性は、出ていく道路区分に進む前に乗り物によってなされる1回以上の停止回数、乗り物が分岐点で停止した時間期間55、57、乗り物が分岐点領域において低速で移動する時間期間56、分岐点領域における特性速度vjun、または時間期間55~57において生じる総時間を含む。図4Bは、乗り物が分岐点において、重要な道路、すなわち高い分類の有する道路を継続して走行する場合に記録され得るような速度プロフィール61を例示する。そのような操作の例は、図3における分岐点33で道路区分38から道路区分39への直進である。初期速度から開始し、乗り物は、負の速度傾斜によって表示されるように減速する。62において、乗り物は分岐点領域においてより低速の速度vjunで動く。時間期間63後、乗り物は、加速し、出ていく速度で移動を継続する。抽出され得る速度プロフィールの特性は、乗り物が分岐点領域において低速で移動している1つ以上の時間期間62、分岐領域における特性速度vjun、または分岐点領域を通過している間に生じる総時間を含む。図4Cは、乗り物がより重要な道路区分からより重要性の低い道路区分に進行方向を変える場合に記録され得るような速度プロフィール65を例示する。そのような操作の例は、図3において分岐点34で道路区分39から道路区分42に進行方向を変える。初期速度から開始し、負の速度傾斜によって表示されるように乗り物は減速する。66において、乗り物は、出ていく道路区分に進む前に停止する。時間期間67後、乗り物は、加速し、出ていく速度で移動を継続する。抽出され得る速度プロフィールの特性は、乗り物が分岐点で停止する1つ以上の時間期間67、または分岐点領域を通過している間に生じる総時間を含む。乗り物の状態の代わりの特性またはさらなく特性もまた確立され得る。例として、乗り物が分岐点を通過するのに要する時間を決定することが十分であり得る。代わりにまたはさらに、分岐点を通過することに関連する操作に関連する総燃料消費が決定され得る。燃料消費率について直接の情報が利用可能でない場合、燃料消費についての情報は、乗り物モデルを用いて速度プロフィールに基づいて決定され得る。分岐点通過時の乗り物のふるまいを表示する運転データは、時間の関数としての速度または燃料消費の特性を確立するために分析され得るのみならず、運転データに基づいて分岐点もまた検出され得る。GPSなどの位置決めシステムを用いて得られる位置情報を用いるマップマッチングおよびマップデータは、乗り物が分岐点を通過するときに識別するためにさらにまたは代わりに用いられ得る。図5は、分岐点を表示する特徴値がマップデータに基づいて確立され得る仕方を例示する分岐点領域71の概略表示である。道路区分72~75は、分岐点に接続される。分岐点に対してマップデータは、例えば道路区分識別子または道路名の言葉で分岐点に接続される道路区分についての情報を含み得る。マップデータは、これらの道路区分の道路クラスについての情報を含み得る。マップデータは、分岐点における異なる道路区分に対する交通信号灯の有無についての情報をさらに含み得る。マップデータは、77に概略的に例示されるように転向制限についての情報をさらに含み得る。マップデータは、分岐点における道路区分の配向についての情報をさらに含み得る。配向についてのこの情報に基づいて、道路区分によって囲まれる角度は78に例示されるように決定され得る。マップデータは、分岐点に接続される道路区分上の交通パターンについての情報をさらに含み得る。マップデータベースから引き出し可能なこの情報に基づいて、特徴値のセットは、分岐点に対してまたは分岐点上の特定の操作に対して生成され得る。例示として、分岐点に接続される道路区分の道路クラスに基づきかつ分岐点での操作に関連する方向変更に関連する情報に基づいて決定される特徴値の他に、特徴値のセットは、入ってくる道路区分または出ていく道路区分についての交通パターンまたは入ってくる道路区分における交通信号灯の存在を表示する追加の特徴値を含み得る。nが3より大きいn組である特徴値のセットを利用することによって、分岐点の様々なタイプに関連する、より多くの特徴は、分岐点コストモデルのパラメーターを適合させる場合、考慮に入れられ得る。図6は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整する方法80のフローダイヤグラム表示である。方法は、図1のコンピューティングデバイス1のプロセッサー2によって行われ得る。81において、運転データが検索される。運転データは、道路ネットワークの分岐点の通過時の乗り物の状態についての情報を含む。乗り物の状態は、時間の関数として記録される速度または時間の関数として記録される燃料消費を含み得る。運転データは、乗り物ボードネットワークから直接または履歴ログファイルが格納されている格納ユニットから検索され得る。82において、分岐点の通過が検出される。分岐点の通過は、有意な減速または停止に基づいて検出され得、このことは、運転データに基づいて確立され得る。分岐点の通過はまた、位置情報およびマップデータに基づいて決定される分岐点の場所についての情報を用いてマップマッチングを行うことによって検出され得る。分岐点を検出することは、乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウを識別することを含み得る。閾値比較は時間ウィンドウを識別するために行われ得る。83において、座標マッチングは、運転データが利用可能である分岐点に対応するマップデータへの分岐点入力を識別するために行われる。84において、分岐点に関連する特徴値のセットは、マップデータに基づいて決定される。特徴値のセットは、静的マップデータに基づいて決定され得る。特徴値のセットは、分岐点に接続された道路区分の道路クラスの情報に基づくか/または道路区分の方向に基づいて決定され得る。85において、運転データがさらなる分岐点の通過に対する乗り物の状態についての情報を含むかどうかが判定され、運転データは、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用される。分岐点の他の通過に対する運転データが利用可能である場合、方法は82に戻る。さもなければ、方法は86において継続する。86において、分岐点コストモデルのパラメーターが調整され得る。これは、異なる分岐点の通過に対する運転データの特性およびそれぞれの分岐点に対する特徴値の対応するセットに基づいて行われ得る。運転データの特性は、ステップ82~84が行われる各分岐点に対して、出ていく道路区分に入る前に乗り物が停止なければならない総回数、分岐点において費やされる総時間、分岐点において発生する総燃料消費、または分岐点に関連する特性的速度減についての1つ以上の情報を含み得る。分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データに基づいて決定される乗り物の状態の特性を利用することによって調整され、運転データは、マップデータに基づいて決定される分岐点特徴値に関連する。運転データから引き出される特性およびそれぞれの分岐点および操作に対する特徴値の関連するセットは、分岐点コストモデルのパラメーターを調整する前に複数の分岐点に対して集計され得る。複数の異なる技術が、回帰分析またはシミュレーション技術などの分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために利用され得る。87において、分岐点コストモデルは、ナビゲーションにおいて用いるために提供され得る。所与の分岐点において所与の操作を行うときに発生する時間遅延または追加の燃料消費などのコスト値についての情報が必要である場合、分岐点コストモデルは、この情報を提供するためにアクセスされ得る。方法は図6に例示され、図6において、運転データおよび特徴値の関連するセットがパラメーター値のセットを調整する前に複数の分岐点に対して集計されるが、例えば分岐点の通過時に発生する時間遅延または総燃料消費および特徴値の関連するセットが決定されるたびに、86における調整もまた行われ得る。さらに他のインプリメンテーションにおいて、特徴値の同じセットに関連する運転データの特性は、分岐点での複数の操作に対して評価され得、この情報は、分岐点コストモデルパラメーターを調整するために組み合せられ得る。図7は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するための方法90のフローダイヤグラム表示である。方法は、図1のコンピューティングデバイス1のプロセッサー2によって実行され得る。方法はまた、図2のナビゲーションデバイス21のプロセッサー22によって行われ得る。方法90は、図6の方法の82~86をインプリメントするために利用され得る。91において、分岐点が乗り物の運転の状態に実質的に影響を及ぼすかどうかが判定される。一インプリメンテーションにおいて、分岐点領域における速度変化は、分岐点コストモデルにとって有意である方法で分岐点が運転の状態に影響を及ぼすかどうかを決定するために閾値と比較され得る。91において、例えば乗り物速度などの乗り物の状態が分岐点領域において実質的に変らないことが決定された場合、方法は92に進む。92において、分岐点の通過に関連する1つ以上の特性の値が設定される。1つ以上の特性は、分岐点において発生する時間遅延Tjun、分岐点において発生する追加の燃料消費Bjun、分岐点において乗り物が停止する回数STOPS、および分岐点領域における速度減ΔVjunのうちの1つ以上を含み得る。92において、これらの特性の値は、分岐点が乗り物の速度プロフィールに実質的に影響を及ぼさないことを示すように設定される。一実施形態において、これらの特性の値は、方法が97に進む前に0に設定され得る。91において、例えば乗り物の速度などの乗り物の状態が分岐点領域において実質的に変えられると決定された場合、方法は93~96に進む。これらのステップが部分的に並行して行われることとして例示されているが、それらのステップはまた順次に行われ得る。93において、例えば速度などの乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウが決定される。速度変化は、ウィンドウを決定するために閾値と比較され得る。一インプリメンテーションにおいて、乗り物の状態が分岐点によって影響を及ぼされる時間ウィンドウは、速度プロフィールの部分を識別することによって決定され得、その速度プロフィールにおいて、乗り物は、入ってくる道路区分または出ていく道路区分上を移動しており、閾値より小さい加速または減速を有する。GPSなどの位置決めシステムによって提供される位置情報は、分岐点が乗り物の状態に影響を及ぼす時間ウィンドウを確立するために運転データと組み合わされ得る。94において、時間ウィンドウにおける運転データは、分岐点における操作に関連する1つ以上の特性を確立するために評価され、その操作は運転データによって表される。1つ以上の特性は、分岐点において発生する時間遅延Tjun、分岐点において発生する追加の燃料消費Bjun、分岐点において乗り物が停止する回数STOPS、および分岐点領域における速度減ΔVjunのうちの1つ以上を含み得る。これらの特性は、運転データを評価することによって引き出され得る。例示として、分岐点において発生する時間遅延Tjunは、93において決定される時間ウィンドウの長さに基づいて決定され得る。分岐点において発生する追加の燃料消費Bjunは、93において決定された時間ウィンドウにわたり統合された燃料消費率に基づいて決定され得る。複数のインプリメンテーションにおいて、分岐点において発生する時間遅延Tjunまたは燃料消費Bjunはさらに、入ってくる道路区分および出ていく道路区分上を移動することに関連するコストに基づいて決定され得る。この目的のために、93において識別されるように分岐点領域に対応する、入ってくる道路区分のセクションおよび出ていく道路区分のセクションが決定され得る。それによって、入ってくる道路区分の特定の長さおよび出ていく道路区分の特定の長さにわたり分岐点によって乗り物の速度プロフィールが影響を及ぼされることが決定され得る。分岐点において発生する時間遅延Tjunは、移動時間コストモデルに従って道路区分コストに基づいて決定されるように、93において決定される時間ウィンドウの長さマイナス入ってくる道路区分の長さを通り抜けるとき乗り物が被る時間遅延に等しく、また、移動時間コストモデルに従って道路区分コストに基づいて決定されるように、93において決定される時間ウィンドウの長さマイナス出ていく道路区分の長さを通り抜けるとき乗り物が被る時間遅延に等しく設定され得る。それによって、後のルートサーチにおけるコストの二重計数doublecountingは回避され得る。同様に、分岐点において発生する燃料消費Bjunを決定する場合、93において決定された時間ウィンドウにわたり統合される燃料消費率は、燃料消費に関して、分岐点領域の場所にある、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の部分に関連するコストに対して訂正され得る。93および94、95における検出および決定と並行して、時間ウィンドウにおいて乗り物が通過する分岐点に対応するマップデータへの入力を識別するために、座標マッチングが行われる。96において、分岐点の分類は、マップデータへの入力に基づいて行われる。分類は、静的マップデータに基づいて行われる。分岐点に関連するマップデータ計数mapdataattributeは、特徴値のセットを決定するために検索され得る。分岐点通過に関連する乗り物の状態の特性および特徴値のセットが決定された後、方法は97に進む。97において、分岐点コストモデルの古いパラメーターが検索される。一インプリメンテーションにおいて、古いパラメーターは、96において決定された特徴値のセットに対して検索され得る。古いパラメーターは、96において決定された特徴値のセットによって問い合わせられたとき分岐点コストモデルによって戻されるコスト値と、この値の信頼性についての情報とを含む。信頼性についての情報は、例えば分岐点の数を表示し得、その分岐点に対して、分岐点コストモデルによって現在提供されているコスト値に到達するために運転データが分析される。98において、分岐点コストモデルのパラメーターは、運転データに基づいて決定された特性に基づいて調整される。例示として、分岐点コストモデルが移動時間情報を提供する場合、分岐点において所与の操作を行うとき発生する時間遅延を表示するコスト値は、94または92においてそれぞれ決定されるように、時間遅延Tjun、分岐点において乗り物が停止する回数、または分岐点領域における速度減ΔVjunのうちの1つ以上に基づいて調整され得る。更新は、古いコスト値の加重平均および決定された特性を計算することを含み得る。例示として、分岐点コストモデルが移動時間情報を提供する場合、古いコスト値の加重平均およびTjunが計算され得、重み係数は信頼性情報に基づいて決定される。信頼性情報は、従って、新しいコスト値に到達するために追加の運転データが評価されたという事実を説明するように調整され得る。一インプリメンテーションにおいて、運転データが分析された分岐点の数を信頼性情報が表示する場合、この値は1だけ増加させられる。99において、分岐点コストモデルの新しいパラメーターが格納される。様々な行為91~99は、複数の分岐点に対して反復して行われ得る。図8は、分岐点に対してコスト情報を提供するデバイス100の機能ブロックダイヤグラムである。例示のために別個の機能ブロックが示されるが、これらのブロックによって提供される機能は、1つの物理的エンティティに結合され得る。例示として、マッチングモジュール102、分類モジュール106、処理モジュール107および集計モジュール109の動作はすべて、図1のデバイス1のプロセッサー2または図2のナビゲーションデバイス21のプロセッサー22によって行われ得る。デバイス100は、インターフェース101と、マッチングモジュール102と、静的マップデータ104と動的マップデータ105とを格納するマップデータベース103と、分類モジュール106と、処理モジュール107と、分岐点コストモデル108と、集計モジュール109とを含む。運転データ111は、インターフェース101において受信される。運転データ111は、分岐点通過時の乗り物の状態についての情報を含む。運転データ111は、時間の関数として、速度および/または燃料消費率をそれぞれ含み得る。乗り物の位置を指定する位置情報などの追加の情報が、運転データに含められ得る。時間スタンプおよび日スタンプは運転データに含められ得るか、または動的に変化する交通状況を説明することが所望される場合、時間および日についての情報は、他のデバイスから検索され得る。さらに、交通情報信号もまた、検索され得る。マッチングモジュール102は、乗り物座標についての情報を含み得る位置情報112を運転データ111から検索する。マッチングモジュールはまた、分岐点座標についての情報113を静的マップデータ104から検索する。マッチングは、乗り物が通過した分岐点に対する識別子を決定するために行われる。識別子は、分岐点に対する入力がマップデータベース103においてアクセスされることを可能にするようなものである。分類モジュール106は、マッチングモジュール102から分岐点識別子114を受信する。分岐点114に基づいて、分類モジュールは、静的マップデータ104および動的マップデータ105から分岐点計数attribute115を検索する。分岐点計数は、交差道路、道路クラス、交通標識の有無または転向制限についての情報を含み得る。分岐点計数115に基づいて、特徴値のセット116は、決定され、処理モジュール107に提供される。追加の問い合わせは、特徴値のセット116を決定するために行われ得る。例示として、データベース103は、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に対する交通パターンについての情報を検索するために時間および日情報を用いて問い合わせられ得る。処理モジュール107は、分岐点の通過時における乗り物の状態の特性を決定する。この目的のために、処理モジュール107は、分岐点において入ってくる道路区分から出ていく道路区分に通過するために要する総時間または分岐点において発生する総燃料消費などの測定ベースのコスト値を決定するために乗り物の状態117についての情報を分析する。処理モジュール107は、分岐点コストモデルの現在のパラメーター118を分岐点コストモデル108から検索する。パラメーター118の検索は、特徴値のセット116に基づいて行われ得る。処理モジュール107は、特徴値のセット116に基づいて検索された、乗り物の状態117およびパラメーター118についての情報の分析に基づいて分岐点コストに対する新しいパラメーターを計算する。分岐点コストモデルのパラメーター118が決定された運転データ量を考慮した重みづけが行われ得る。処理モジュール107は、次いで、分岐点コストモデル119に対する新しいパラメーターを設定し、分岐点コストモデル108に新しいパラメーター119を書き込む。処理モジュール107はまた、運転データに対して行われた分析の結果120を集計モジュール109に提供する。結果120は、後の使用のために、マップデータベース103に格納するのに適している情報を含み得る。例示として、乗り物がしばしば通過する特定の分岐点についての情報をマップデータベース103に格納することが望まれ得る。集計モジュール109は、情報109を集計し、マップデータベース103の動的マップデータ105に適応マップ情報121を書き込む。処理モジュール107は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するために様々な手順を行い得る。一インプリメンテーションにおいて、処理モジュール107は、あり得る特徴値のセットまで広げられたパラメータースペースにおいて、複数の分岐点に対して集められたデータについての回帰分析を行い得る。一インプリメンテーションにおいて、図9を参照してより詳細に説明されるように、処理モジュール107は、分岐点における乗り物の速度プロフィールのモデルを作るために確率的シミュレーションを行い得る。分岐点に対するコスト情報を提供する方法およびデバイスにおいて、確率的シミュレーションが行われ得る。複数のシミュレーションが所与の特徴値のセットを有するように分類される分岐点および操作に対して行われ得、シミュレーションプロセスは、異なるあり得る特徴値のセットに対して繰り返され得る。シミュレーションの各々の1つに対して、少なくとも1つの運動学的量が、所定の特徴値のセットを有する分岐点に対して得られた運転データに基づいて確立された確率分布に従って選ばれる。図9は、シミュレーション手順を説明するための概略的ダイヤグラムである。手順を用いて、分岐点で発生した時間遅延または燃料消費は、異なる入ってくる速度、出ていく速度、乗り物が停止しなければならない回数、乗り物が分岐点エリア内進む間に分岐点エリア内の平均最低速度、および分岐点エリア内の停止時間にわたるシミュレーションをされ得る。シミュレーションのためのパラメーターは、運転データ、すなわち、モニターされた乗り物のふるまいに基づいて決定され得る。表示された量のうちの1つずつに対して、平均値および可能な分散は、特有の特徴値のセットに関連する分岐点の複数の通過を表す運転データに基づいて決定され得る。131で、入ってくる速度は、入ってくる速度の確率分布に従って選択され得、または入ってくる道路区分上のマップデータの情報から取られた固定値に設定され得る。確率的モデリングは、特徴値のセットを有する分岐点通過のために行われ、異なる速度プロフィールが、むしろ現実的な物理的前提を用いて、確率的方式で生成される。現実的な速度プロフィールをモデル化するために、乗り物が分岐点で停止する回数および/または乗り物運動を記述する他の入力パラメーターは、ランダム分布に従って選択される。132で、停止の数は、停止の数に対する確率分布に従って選択される。ゼロ回停止、1回停止、2回停止等かどうかに依存することは、確率分布に従って132で選択され、簡単にされた速度プロフィールは、ゼロ回停止に対応するパス133、1回停止に対応するパス136、2回停止に対応するパス138等のうちの1つでシミュレーションをされる。インプリメンテーションにおいて、簡単にされた速度プロフィールは、乗り物が知られた加速および減速を有すること、および特有の最低速度に加速または減速される後に、分岐点エリア内の2つの停止の間にその速度で進むことを仮定して計算される。平均または分散または他のパラメーターのようなランダム分布のパラメーターは、測定された運転データに基づいて設定され得る。例として、入ってくる速度に対する確率分布の平均は、それぞれの特徴値のセットを有する分岐点に対する測定された入ってくる速度の平均と等しいように設定され得る。同様に、確率分布の分散は、運転データによって表されるように、それぞれの量に対する測定された値の分散と等しいように設定され得る。ゼロ回停止に対応するパス133でのシミュレーションに対して、134で表示され、分岐点エリア内の特有の最低速度Vjunは、最低速度に対する確率分布に従って選択され、最低速度で進むのに対する時間期間Tjunは、もう1つの確率分布に従って選択される。出ていく速度135は、なおもう1つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度からランダムに選択されたVjunまでに減速し、ランダムに選択された時間期間TjunにVjunで移動し、およびVoutに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび/または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供する乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。加速プロフィールに関する情報は、利用可能な場合、全部のエネルギー消費のより現実的な推定を得るように乗り物のモデルにも供給され得る。1回停止に対応するパス136でのシミュレーションに対して、137で表示され、乗り物が分岐点を通過する前に停止する時間期間Tjun,1は、このような停止時間に対する確率分布に従って選択される。出ていく速度135は、なおもう1つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度から速度0までに減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Tjun,1に待ち、およびVoutに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび/または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供するも乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。2回停止に対応するパス138でのシミュレーションに対して、139と141で表示され、乗り物が分岐点を通過する前に停止する時間期間Tjun,1とTjun,3は、それぞれに、このような停止時間に対する確率分布に従って選択され得る。同様に、140で表示され、乗り物が2つの停止の間に移動する特有の速度Vjunは、最低速度に対する確率分布に従って選択され、乗り物が停止の間に移動する時間期間Tjun,2は、もう1つの確率分布に従って選択される。出ていく速度135は、なおもう1つの確率分布に従って選択され得、または出ていく道路区分上のマップデータの情報から取られる固定値に設定され得る。入ってくる速度から速度0までに減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Tjun,1に待ち、Vjunに加速しかつ時間期間Tjun,2にこの速度で進み、再び速度0に減速し、移動を続ける前にランダムに選択された時間期間Tjun,3に待ち、およびVoutに加速するために必要とされる速度プロフィールおよび/または全部の時間は、次に、容易に計算され得る。燃料消費レートに関する情報を速度の関数として提供するも乗り物のモデルを用いて、このプロセスに関連する全部の燃料消費も推定され得る。加速プロフィールに関する情報は、利用可能な場合、全部のエネルギー消費のより現実的な推定を得るように乗り物のモデルにも供給され得る。複数のこうようなシミュレーションは、任意の可能な特徴値のセットに対して行われ得る。シミュレーションで決定された結果の時間遅延および/または全部の燃料消費が平均され得る。平均値は、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するように利用され得る。例として、分岐点コストモデルがルックアップテーブルを含む場合、複数のシミュレーションから得られた時間遅延および/または全部の燃料消費に対する平均値は、ルックアップテーブル内に、特徴値のセットによって決定された位置で書き込まれ得る。複数のシミュレーションは、特徴値の異なるセットに対して行われ得る。分岐点コストモデルのパラメーターが適応に調整されるとき、シミュレーション手順に利用される確率分布は、運転データに基づいて更新され得る。例として、乗り物が、特有の特徴値のセットに関連する分岐点の出ていく道路区分内に通過する前に、ある回数、例えば、2回を停止することが決定される場合、停止回数に対する確率分布は、従って更新され得る。同様に、この通過に対して決定される2つの待ち時間は、分岐点の停止回数に対する確率分布を更新するために使われ得る。繰り返されたシミュレーションは、更新された確率分布を用いて、新しいコスト値を決定するために、その後になって行われ得る。分岐点コストモデルは、最終的に、乗り物内のナビゲーション目的のために使われ得る。分岐点コストモデルは、例えば、ルートサーチを行うとき、コスト値に関する情報を得るために使われ得る。図10は、分岐点コストモデルを利用するルートサーチ方法150のフローダイヤグラム表示である。分岐点コストモデルは、それが特徴値のセットに応答してコスト値を提供するように構成され得る。コスト値は、最速ルートサーチの分岐点に関連する時間遅延、または最小燃料消費に関連するルートのためのサーチの分岐点で発生した燃料消費であり得る。151で、特定の分岐点での特定の操作に対するコスト値が必要とされることが決定される。これは、例えば、Dijkstra’sアルゴリズムまたはAアルゴリズムのようなルートサーチアルゴリズムの拡張ステップの場合であり得る。152で、分岐点での操作に関連する特徴値のセットが決定される。特徴値のセットは、静的マップデータに基づいて決定される。特徴値のセットは、入ってくる道路区分の道路クラス、出ていく道路区分の道路クラス、および入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに通過するときに遭遇された方向変換を含み得る。他の特徴値は、セット内に含まれ得る。153で、特徴値のセットは、分岐点コストモデルに問い合わせするために使われる。インプリメンテーションにおいて、特徴値のセットは、ルックアップテーブル内の入力を識別するために使われ得る。もう1つのインプリメンテーションにおいて、分岐点コストモデルは、セットのさまざまな特徴値に基づいて、コスト値を表す出力値を決定するように数学的動作を行い得る。154で、特徴値のセットに関連する操作および分岐点に対するコスト値は、分岐点コストモデルから受信される。コスト値は、分岐点で操作を行うときに発生した時間遅延または燃料消費を表し得る。155で、154で受信されたコスト値を用いて、ルートサーチが行われまたは続けられる。方法150は、乗り物内にインストールされたナビゲーションデバイスによって、またはもう1つの電子コンピューティングデバイスによって行われ得る。さらなる実施形態において、情報は、所与の特徴値のセットを有する分岐点に関連する平均コスト値に加えて、分岐点コストモデルから検索され得る。例として、特徴値のセットを有する分岐点での所与の操作に関連するコストの標準偏差に関する情報は、マップデータベースから検索され得、かつルートサーチに利用され得る。これは、ルートに関連するコストの全部の分散が決定されるべきであるときに望ましいかもしれない。追加の情報は、分岐点コストモデルに問い合わせする前に検索され得る。例として、乗り物が分岐点を通過すると予想される時刻および日に関する情報は、それに基づいて、入ってくる道路区分および出ていく道路区分に対する交通パターンを確立するために決定され得る。交通パターンは、特徴値として分岐点コストモデルに問い合わせするために利用され得る。同様に、TMCまたはTPEGメッセージのような交通情報信号は、分岐点コストモデルに問い合わせするプロセスに利用され得る。模範的実施形態に従う方法およびデバイスは、図面を参照することと共に記述される。他の実施形態がインプリメントされ得る。例として、コスト情報を提供するための方法およびデバイスは、分岐点コストモデルをトレーニングし、かつその後に分岐点コストモデルの情報にアクセスするために使われるある特徴値で記述されるが、他の特徴値のセットも使われ得る。例として、実施形態に従って、入ってくる道路区分の道路クラスと出ていく道路区分の道路クラスとの異なりは、特徴値として使われ得る。方向変換を表す特徴値の離散化が行われ得る。実施形態において、方向変換を表す特徴値は、左折、右折、直進およびUターンのうちの1つに対応するように設定され得、それによって90°離散化をインプリメントし得る。方向変換のための他の離散化が使われ得る。分岐点に関連するように本明細書に記述される任意の特徴値のセットまたは任意のコスト値に対して、特徴値のセットまたはコスト値が分岐点に依存し得るだけではなく、また分岐点での特有の操作にも依存し得ることは理解されるべき。すなわち、特徴値のセットまたはコスト値は、分岐点で行われた操作を表し得る。分岐点に関する追加または代替的な情報は、特徴値として使われ得る。例として、入ってくる道路区分および/または出ていく道路区分の傾斜は、特徴値として使われ得る。入ってくる道路区分および/または出ていく道路区分の曲率の大きさは、特徴値として使われ得る。曲率の大きさは、さまざまな方法で、例えば、道路区分の長さに沿って曲率の半径またはその逆数を積分することによって決定され得る。入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに移動するときの交通信号または通過制限に関する情報も特徴値として使われ得る。方法およびデバイスの1つずつにおいて、分岐点コストモデルは、追加の情報を含み得る。例として、分岐点コストモデルは、特徴値のセットに応答して、それが特徴値のセットを有する分岐点に関連するコスト値に関する情報を提供するだけではなく、また発生したコストの統計分布に関する情報も提供するように構成され得る。統計分布に関する情報は、例えば、特徴値のセットを有する分岐点に対して決定されるコストの標準偏差または分散を含み得る。対応して、分岐点コストモデルのパラメーターを適応することは、例えば、所与の特徴値のセットを有する分岐点に対して、コストの標準偏差または分散を決定することを含み得る。本発明の実施形態に従う方法およびデバイスは、複数の分岐点のために取得された運転データが分岐点コストモデルを更新するために評価されるゆえに、この情報を決定するためによく適される。方法およびデバイスの1つずつにおいて、道路状況のダイナミックな変化が明らかにされ得る。例として、所与の分岐点での操作に関連する入ってくる道路区分および出ていく道路区分は、入ってくる道路区分および出ていく道路区分の道路クラスの代わりまたは加えて、特徴値として使われ得る。時間および日に関する情報は検索され得、交通パターンを格納するダイナミックなマップデータベースに問い合わせするために利用され得る。交通情報メッセージはまた、分岐点コストモデルのパラメーターを調整するプロセスおよびルート決定のために分岐点コストモデルを使うときの両方で明らかにされ得る。本明細書に記述される実施形態に従う方法は、ドライバー特有の方式で行われ得る。それによって、異なるドライバーのふるまいを考慮に入れる学習ナビゲーションがインプリメントされ得る。実施形態は、最速ルートサーチのための時間遅延または最小燃料消費ルートサーチのための燃料消費に関する情報を提供するコストモデルの状況で記述されるが、複数の異なる分岐点コストモデルのパラメーターは、本明細書に記述される方法に従って同時に調整され得る。例として、時間遅延に関する情報を提供する分岐点コストモデルおよび燃料消費に関する情報を提供する分岐点コストモデルの両方は、保持され得、かつナビゲーションデバイスに活用され得る。なお他のコスト情報、例えば乗り物が入ってくる道路区分から出ていく道路区分までに通過する前に経験する停止回数に関する情報を提供する分岐点コストモデルもインプリメントされ得る。"