СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСЛОВИЙ ВОЖДЕНИЯ
METHODS AND SYSTEMS FOR PREDICTING DRIVING CONDITIONS

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
[01] Настоящая технология относится к способам и системам прогнозирования условий вождения.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
[02] Картографические и/или навигационные способы и системы обычно предоставляют на электронные устройства, которые могут быть связаны со средством транспорта, карты и маршруты движения между начальным положением и пунктом прибытия. Электронные устройства могут быть смартфонами, планшетами или навигационными устройствами транспортного средства. Некоторые из этих известных способов и систем могут также предоставлять информацию об условиях вождения на маршруте, например, о погодных условиях или о загруженности дорог. В некоторых случаях это может быть полезно пользователю, управляющему транспортным средством. Однако в некоторых случаях информация об условиях вождения является слишком общей, чтобы внести свой вклад в оптимизацию управления транспортным средством.
РАСКРЫТИЕ
[03] Варианты осуществления настоящей технологии нацелены на устранение по меньшей некоторых из указанных проблем и/или на усовершенствование путем предоставления способа и системы для прогнозирования условий вождения на электронное устройство, связанное с транспортным средством, причем условия вождения специализированы с учетом характеристики этого транспортного средства. Как будет поясняться ниже, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии спрогнозированные условия вождения могут повысить или оптимизировать эффективность вождения транспортного средства. Эффективность вождения может быть определена как один или несколько динамических параметров транспортного средства, например, расход топлива или энергии, оптимальность маршрута, например, время до пункта прибытия, риск аварии, например, риск потери устойчивости (переворачивания), заноса, буксования шины и так далее. В различных вариантах осуществления технологии эффективность вождения включает в себя динамический параметр транспортного средства и риск аварии.
[04] Варианты осуществления настоящей технологии были разработаны на основе предположений изобретателей о том, что способы и системы известного уровня техники, которые прогнозируют условия вождения, например, состояние дорог и погодные условия, предоставляют только общий обзор условий вождения. Для примера, показывающего такой взгляд на проблему, рассмотрим транспортное средство, едущее по искривленному участку дороги. В общем случае, известно, что на искривленных участках дороги, в отличие от прямых, ограничение по скорости ниже. Однако для каждого транспортного средства может быть определена оптимальная сниженная скорость, при которой во время проезда по искривленному участку дороги можно не только избежать таких рисков, как буксование шин, потеря устойчивости или занос, но и оптимизировать динамику транспортного средства, например расход топлива или другой параметр динамики, двигаясь по искривленному участку дороги.
[05] Изобретатели также отметили, что существуют многочисленные различные характеристики транспортных средств, которые могут повлиять на эффективность вождения на участке дороги в различной степени. Кроме того, они отметили, что окружающие условия могут также повлиять на динамику конкретного транспортного средства и риски аварии на участке дороги, например, климат, погода и состояние дорожного покрытия, и также в различной степени. В качестве примера возьмем динамику грузовика с шестью колесами на искривленном участке дороги, и сравним его со спортивной машиной, едущей по тому же самому искривленному участку дороги в тех же окружающих условиях. Грузовику и спортивному автомобилю могут потребоваться разные скорости для преодоления искривленного участка дороги, чтобы минимизировать риск аварии и оптимизировать динамику транспортного средства, из-за разных характеристик грузовика и спортивного автомобиля.
[06] Одним объектом настоящей технологии является способ предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство, причем электронное устройство связано с текущим транспортным средством, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, способ выполняется на сервере и включает в себя: получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства; идентификацию сервером по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства и характеристике предыдущего транспортного средства; и предоставление сервером электронному устройству, связанному с текущим транспортным средством, перед тем как текущее транспортное средство достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги.
[07] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего характеристика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров характеристики текущего транспортного средства, представляющих идентификацию текущего транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления технологии характеристика предыдущего транспортного средства включает в себя множество параметров характеристики предыдущего транспортного средства, представляющих идентификацию предыдущего транспортного средства. Определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги основано на идентифицированном шаблоне различных параметров, включающих в себя параметры характеристики транспортного средства и параметры, описывающие динамику транспортного средства. Прогнозирование вождения конкретно для текущего транспортного средства может быть представлено на основе как минимум двух вводов (характеристики текущего транспортного средства и характеристики предыдущего транспортного средства), что дает преимущество. Погодные условия или состояние дороги не требуются, но в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии также могут быть использованы.
[08] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего приемлемый предварительно определенный диапазон, в котором находится интервал между проездом предыдущего транспортного средства и текущим моментом времени, может быть любым предварительно определенным интервалом времени. В некоторых вариантах осуществления технологии приемлемый предварительно определенный диапазон, в котором находится интервал между проездом предыдущего транспортного средства и текущим моментом времени, может быть любым из: 1-5 минут, 5-10 минут, 10-15 минут, 15-20 минут, 20-25 минут, 25-30 минут, 30-35 минут, 35-40 минут, 40-45 минут, 45-50 минут, 50-55 минут, 55-60 минут, или любое иное подходящее предварительно определенное значение, например, менее 5 минут, менее 10 минут, менее 15 минут, менее 20 минут, менее 25 минут, менее 30 минут, менее 35 минут, менее 40 минут, менее 50 минут, менее 55 минут, менее 60 минут. Время проезда предыдущего транспортного средства может быть таким же, что и текущее время. Другими словами, предыдущее транспортное средство может ехать по участку дороги или доехать до участка дороги в то же самое время, в которое текущее транспортное средство приближается к этому участку дороги. В некоторых вариантах осуществления технологии предыдущее транспортное средство едет туда же, куда и текущее транспортное средство.
[09] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение динамики по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на динамике предыдущего транспортного средства. Сервер может получать динамику предыдущего транспортного средства любым способом.
[10] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение текущего состояния участка дороги (например, во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги), и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на текущем состоянии дороги. Сервер может получать текущее состояние дороги любым способом.
[11] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего текущее состояние дороги определяется из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.
[12] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение текущих погодных условий (например, во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги), и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на текущих погодных условиях. Сервер может получать текущие погодные условия любым способом.
[13] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего идентификация по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства включает в себя доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги.
[14] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги. Обучение алгоритма машинного обучения не требуется проводить на сервере, но оно может быть осуществлено модулем прогнозирования, который доступен для сервера. В альтернативных вариантах осуществления технологии одно или несколько из: динамика предыдущего транспортного средства, текущее состояние дороги и/или текущие погодные условия может быть введено в обученный алгоритм машинного обучения. В альтернативных вариантах осуществления технологии в вычислительной модели вместо алгоритма машинного обучения используется анализ данных в реальном времени.
[15] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или нижеследующего каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени. Приемлемый предварительно определенный диапазон времени временной отметки по отношению к текущему времени может быть любым подходящим значением. Неограничивающими примерами являются: менее 18 месяцев, менее 17 месяцев, менее 16 месяцев, менее 15 месяцев, менее 14 месяцев, менее 13 месяцев, менее 12 месяцев, менее 11 месяцев и менее 10 месяцев.
[16] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги. Наборы данных, релевантные конкретному геолокационному положению, могут быть использованы для обучения алгоритма машинного обучения для этого конкретного геолокационного положения.
[17] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя по меньшей мере либо:
- обучающее состояние дороги в то время, когда данное транспортное средство проезжало по участку дороги, либо
- обучающие погодные условия на участке дороги в то время, когда данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
[18] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги. Вес может относиться к динамике транспортного средства на участке дороги как функция параметра погоды и/или параметра состояния дороги.
[19] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя определение сервером того, нужно ли посылать спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, на основе инициирующего элемента.
[20] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером динамики текущего транспортного средства, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если текущее транспортное средство приближается к участку дороги на скорости, которая превышает безопасный лимит скорости для текущего транспортного средства на этом участке дороги.
[21] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером текущего состояния участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если сервер определяет, что на участке дороги на текущий момент проводится ремонт, появилась выбоина или возникла пробка.
[22] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером текущих погодных условий на участке дороги, причем текущие погодные условия включают в себя множество параметров текущих погодных условий, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если сервер определяет, что понизилась видимость или пошел ливень.
[23] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.
[24] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.
[25] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости (опрокидывание) транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.
[26] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.
[27] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству, включают в себя инструкцию для транспортного средства или пользователя на предпринятие определенных водительских действий.
[28] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.
[29] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция транспортному средству также включает в себя команду блоку управления транспортным средством от электронного устройства на регулировку управления транспортным средством. В этих вариантах осуществления технологии транспортное средство может быть беспилотным автомобилем.
[30] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране электронного устройства. В неограничивающем примере водительское действие может быть отображено словами на экране электронного устройства. Слова могут быть наложены на карту маршрута, по которому на текущий момент следует транспортное средство.
[31] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства. В неограничивающем примере аудиопредставление водительского действия является голосом, озвучивающим водительское действие.
[32] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение выполняется в ответ на то, что пользователь электронного устройства предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения. В неограничивающем примере, пользователь может указать свое желание получить спрогнозированные условия вождения с помощью онлайн приложения, например, Яндекс.Карт (Yandex™ Maps).
[33] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.
[34] Другим объектом настоящей технологии является компьютерная система для предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство, причем электронное устройство связано с текущим транспортным средством, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, система включает в себя: устройство приема, выполненное с возможностью получения указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства; процессор, выполненный с возможностью осуществлять: идентификацию по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства и характеристике предыдущего транспортного средства; и передатчик для передачи электронному устройству, связанному с текущим транспортным средством, перед тем, как текущее транспортное средство достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги.
[35] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение динамики по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги на основе динамики предыдущего транспортного средства.
[36] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущего состояния дороги во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги не основе текущего состояния дороги.
[37] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять определение текущего состояния дороги из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.
[38] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущих погодных условий во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги на основе текущих погодных условий.
[39] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги, для определения по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства.
[40] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги.
[41] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или нижеследующего каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени.
[42] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги.
[43] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающее состояние участка дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
[44] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающие погодные условия дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
[45] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства.
[46] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги.
[47] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять определение того, посылать ли спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, на основе инициирующего элемента.
[48] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение динамики текущего транспортного средства, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
[49] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущего состояния участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
[50] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущих погодных условий на участке дороги, причем текущие погодные условия включают в себя множество параметров текущих погодных условий, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
[51] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.
[52] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.
[53] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.
[54] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.
[55] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству, включают в себя инструкцию для транспортного средства или пользователя на предприятие определенных водительских действий.
[56] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.
[57] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция транспортному средству также включает в себя команду блоку управления транспортным средством от электронного устройства на регулировку управления транспортным средством. В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране электронного устройства. В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства.
[58] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, в ответ на то, что пользователь электронного устройства предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения.
[59] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.
[60] В некоторых вариантах осуществления любых описанных выше объектов и/или вариантов система дополнительно включает в себя модуль прогнозирования, обменивающийся данными с процессором, для создания спрогнозированных условий вождения.
[61] Посредством некоторых вариантов осуществления настоящей технологии пользователю и/или текущему транспортному средству предоставляются спрогнозированные условия вождения перед тем, как транспортное средство достигнет участка дороги, что может улучшить или оптимизировать эффективность вождения текущего транспортного средства, например, уменьшив риск аварии при движении по участку дороги и/или улучшив или оптимизировав параметр транспортного средства при движении по участку дороги.
[62] В контексте настоящего описания «сервер» подразумевает под собой компьютерную программу, работающую на соответствующем оборудовании, которая способна получать запросы (например, от клиентских устройств) по сети и выполнять эти запросы или инициировать выполнение этих запросов. Оборудование может представлять собой один физический компьютер или одну физическую компьютерную систему, но ни то, ни другое не является обязательным для данного технического решения. В контексте настоящей технологии использование выражения «сервер» не означает, что каждая задача (например, полученные команды или запросы) или какая-либо конкретная задача будет получена, выполнена или инициирована к выполнению одним и тем же сервером (то есть одним и тем же программным обеспечением и/или аппаратным обеспечением); это означает, что любое количество элементов программного обеспечения или аппаратных устройств может быть вовлечено в прием/передачу, выполнение или инициирование выполнения любого запроса или последствия любого запроса, связанного с клиентским устройством, и все это программное и аппаратное обеспечение может быть одним сервером или несколькими серверами, оба варианта включены в выражение «по меньшей мере один сервер».
[63] В контексте настоящего описания «база данных» подразумевает под собой любой структурированный набор данных, не зависящий от конкретной структуры, программного обеспечения по управлению базой данных, аппаратного обеспечения компьютера, на котором данные хранятся, используются или иным образом оказываются доступны для использования. База данных может находиться на том же оборудовании, выполняющем процесс, на котором хранится или используется информация, хранящаяся в базе данных, или же база данных может находиться на отдельном оборудовании, например, выделенном сервере или множестве серверов.
[64] В контексте настоящего описания «информация» включает в себя информацию любого рода или типа, которая может храниться в базе данных. Таким образом, информация включает в себя, среди прочего, аудиовизуальные произведения (изображения, видео, звукозаписи, презентации и т.д.), данные (данные о местоположении, цифровые данные и т.д.), текст (мнения, комментарии, вопросы, сообщения и т.д.), документы, таблицы, списки слов и т.д.
[65] В контексте настоящего описания «память» подразумевает под собой носитель абсолютно любого типа и характера, включая ОЗУ, ПЗУ, диски (компакт диски, DVD-диски, дискеты, жесткие диски и т.д.), USB флеш-накопители, твердотельные накопители, накопители на магнитной ленте и т.д.
[66] В контексте настоящего описания слова «первый», «второй», «третий» и т.д. используются в виде прилагательных исключительно для того, чтобы отличать существительные, к которым они относятся, друг от друга, а не для целей описания какой-либо конкретной взаимосвязи между этими существительными. Так, например, следует иметь в виду, что использование терминов «первый сервер» и «третий сервер» не подразумевает какого-либо порядка, отнесения к определенному типу, хронологии, иерархии или ранжирования (например) серверов/между серверами, равно как и их использование (само по себе) не предполагает, что некий «второй сервер» обязательно должен существовать в той или иной ситуации. В дальнейшем, как указано здесь в других контекстах, упоминание «первого» элемента и «второго» элемента не исключает возможности того, что это один и тот же фактический реальный элемент. Так, например, в некоторых случаях, «первый» сервер и «второй» сервер могут являться одним и тем же программным и/или аппаратным обеспечением, а в других случаях они могут являться разным программным и/или аппаратным обеспечением.
[67] Каждый вариант осуществления настоящей технологии преследует по меньшей мере одну из вышеупомянутых целей и/или объектов, но наличие всех не является обязательным. Следует иметь в виду, что некоторые объекты данного технического решения, полученные в результате попыток достичь вышеупомянутой цели, могут не удовлетворять этой цели и/или могут удовлетворять другим целям, отдельно не указанным здесь.
[68] Дополнительные и/или альтернативные характеристики, аспекты и преимущества вариантов осуществления настоящего технического решения станут очевидными из последующего описания, прилагаемых чертежей и прилагаемой формулы изобретения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
[69] Для лучшего понимания настоящего технического решения, а также других ее аспектов и характерных черт, сделана ссылка на следующее описание, которое должно использоваться в сочетании с прилагаемыми чертежами, где:
[70] На ФИГ. 1 изображена схема примера компьютерной системы для осуществления определенных вариантов системы и/или способов настоящей технологии;
[71] На ФИГ. 2 изображена схема примера сетевой компьютерной среды, в которой могут быть осуществлены определенные варианты системы и/или способы настоящей технологии;
[72] На ФИГ. представлена схема определенных компонентов системы, изображенной на ФИГ. 1, в которой могут быть осуществлены определенные варианты системы и/или способы настоящей технологии; и
[73] На ФИГ. 4 изображена блок-схема способа в соответствии с одним вариантом осуществления настоящей технологии.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ
[74] Все примеры и используемые здесь условные конструкции предназначены, главным образом, для того, чтобы помочь читателю понять принципы настоящей технологии, а не для установления границ ее объема. Следует также отметить, что специалисты в данной области техники могут разработать различные схемы, отдельно не описанные и не показанные здесь, но которые, тем не менее, воплощают собой принципы настоящей технологии и находятся в границах ее объема.
[75] Кроме того, для ясности в понимании, следующее описание касается достаточно упрощенных вариантов осуществления настоящей технологии. Как будет понятно специалисту в данной области техники, многие варианты осуществления настоящего технического решения будут обладать гораздо большей сложностью.
[76] Некоторые полезные примеры модификаций настоящей технологии также могут быть охвачены нижеследующим описанием. Целью этого является также исключительно помощь в понимании, а не определение объема и границ настоящей технологии. Эти модификации не представляют собой исчерпывающего списка, и специалисты в данной области техники могут создавать другие модификации, остающиеся в границах объема настоящей технологии. Кроме того, те случаи, в которых не были представлены примеры модификаций, не должны интерпретироваться как то, что никакие модификации невозможны, и/или что то, что было описано, является единственным вариантом осуществления этого элемента настоящей технологии.
[77] Более того, все заявленные здесь принципы, аспекты и варианты осуществления технологии, равно как и конкретные их примеры, предназначены для обозначения их структурных и функциональных основ, вне зависимости от того, известны ли они на данный момент или будут разработаны в будущем. Таким образом, например, специалистами в данной области техники будет очевидно, что представленные здесь блок-схемы представляют собой концептуальные иллюстративные схемы, отражающие принципы настоящей технологии. Аналогично, любые блок-схемы, диаграммы, псевдокоды и т.п. представляют собой различные процессы, которые могут быть представлены на машиночитаемом носителе и, таким образом, использоваться компьютером или процессором, вне зависимости от того, показан явно подобный компьютер или процессор, или нет.
[78] Функции различных элементов, показанных на фигурах, включая функциональный блок, обозначенный как «процессор», могут быть обеспечены с помощью специализированного аппаратного обеспечения или же аппаратного обеспечения, способного использовать подходящее программное обеспечение. Когда речь идет о процессоре, функции могут обеспечиваться одним специализированным процессором, одним общим процессором или множеством индивидуальных процессоров, причем некоторые из них могут являться общими. Более того, использование термина «процессор» или «контроллер» не должно подразумевать исключительно аппаратное обеспечение, способное поддерживать работу программного обеспечения, и может включать в себя, без установления ограничений, цифровой сигнальный процессор (DSP), сетевой процессор, интегральную схему специального назначения (ASIC), программируемую пользователем вентильную матрицу (FPGA), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) для хранения программного обеспечения, оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) и энергонезависимое запоминающее устройство. Также в это может быть включено другое аппаратное обеспечение, обычное и/или специальное.
[79] Программные модули или простые модули, представляющие собой программное обеспечение, могут быть использованы здесь в комбинации с элементами блок-схемы или другими элементами, которые указывают на выполнение этапов процесса и/или текстовое описание. Подобные модели могут быть выполнены на аппаратном обеспечении, показанном напрямую или косвенно.
[80] С учетом этих примечаний далее будут рассмотрены некоторые варианты осуществления аспектов настоящей технологии, не ограничивающие ее объем.
[81] На ФИГ.1 представлена схема компьютерной система 100, которая подходит для некоторых вариантов осуществления настоящей технологии, причем компьютерная система 100 включает в себя различные аппаратные компоненты, включая один или несколько одно- или многоядерных процессоров, которые представлены процессором 110, твердотельный накопитель 120, память 130, которая может быть ОЗУ, сетевой модуль 140, и модуль 150 GPS. Связь между различными компонентами компьютерной системы 100 может осуществляться с помощью одной или нескольких внутренних и/или внешних шин (не показано) (например, шины PCI, универсальной последовательной шины, высокоскоростной шины IEEE 1394, шины SCSI, шины Serial ATA и так далее), с которыми электронными средствами соединены различные аппаратные компоненты. В соответствии с вариантами осуществления настоящей технологии твердотельный накопитель 120 хранит программные инструкции, подходящие для загрузки в память 130, и использующиеся процессором 110 для предоставления спрогнозированных условий вождения пользователю системы 100. Например, программные инструкции могут представлять собой часть картографического или навигационного приложения, выполняемого процессором 110. Сетевой модуль 140 и модуль 150 GPS дают возможность различным компьютерным системам или иным устройствам обмениваться данными.
[82] На ФИГ. 2 показана сетевая компьютерная среда 200, подходящая для использования с некоторыми вариантами осуществления систем и/или способов настоящей технологии. Сетевая компьютерная среда 200 включает в себя электронное устройство 210, связанное с транспортным средством 220, или связанное с пользователем (не изображен), которые может управлять транспортным средством 220, сервер 230, обменивающийся данными с электронным устройством 210 по сети 240 передачи данных (например, по интернету или подобным сетям, как будет подробнее описано ниже), и спутник 250 GPS, передающий и/или получающий сигнал 260 GPS идущий от электронного устройства 210. Следует иметь в виду, что настоящая технология не ограничивается GPS и может использовать технологию определения местоположения, отличающуюся от GPS.
[83] Реализация электронного устройства 210 никак конкретно не ограничивается, но, в качестве примера, электронное устройство 210 может быть выполнено как беспроводное устройство передачи данных, например, как мобильный телефон (смартфон или радиотелефон), навигационное устройство транспортного средства (например, TomTom™, Garmin™), блок управления двигателем транспортного средства, центральный процессор транспортного средства, планшет, персональный компьютер и так далее. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии электронное устройство имеет дисплей 270.
[84] Электронное устройство 210 может включать в себя некоторые или все компоненты компьютерной системы 100, изображенной на ФИГ. 1. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии электронное устройство 210 является мобильным компьютерным устройством и включает в себя сетевой модуль 140 для обмена данными с сервером 230 по сети 240 передачи данных, модуль 150 GPS для получения и передачи сигнала 260 GPS на спутник 250 GPS, процессор 110, память 130 интерфейс отображения (не показан), соединенный с дисплеем 270. Электронное устройство 210 включает в себя аппаратное и/или программное и/или системное программное обеспечение или их комбинацию для получения спрогнозированных условий вождения, как будет подробнее описано ниже.
[85] Транспортное средство 220, с которым связано электронное устройство 210, может включать в себя любое транспортное средство для отдыха или транспорта, например, личный автомобиль или автомобиль для коммерческих перевозок, грузовой автомобиль, мотоцикл и так далее. Транспортное средство может управляться пользователем или быть беспилотным. Транспортное средство 220 обладает индивидуальной характеристикой транспортного средства, включающей в себя один или несколько параметров, связанных с транспортным средством. Один или несколько параметров индивидуальной характеристики транспортного средства могут быть связаны с индивидуальными признаками транспортного средства, и в дальнейшем они будут упоминаться как «индивидуальные параметры». Индивидуальные параметры могут быть предоставлены центральным процессором транспортного средства или производителем транспортного средства. Примеры индивидуальных параметров включают в себя: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода (например, 2х или 4х), тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя. Электронное устройство 210, связанное с транспортным средством 220, настроено на хранение индивидуальных характеристик транспортного средства 220, которые могут быть самими по себе параметрами характеристики транспортного средства или представлением одного или нескольких индивидуальных параметров характеристики транспортного средства, например, в памяти 130 электронного устройства 210, и/или настроено на передачу индивидуальных параметров характеристики транспортного средства. Следует иметь в виду, что различные транспортные средства (не показаны) могут обладать различными индивидуальными параметрами характеристики транспортного средства и, следовательно, различными характеристиками транспортного средства.
[86] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сеть 240 передачи данных может представлять собой Интернет. В альтернативных вариантах осуществления технологии, не ограничивающих ее объем, сеть передачи данных может быть реализована как любая подходящая локальная сеть передачи данных (LAN), глобальная сеть передачи данных (WAN), частная сеть передачи данных и тому подобное. Важно иметь в виду, что варианты реализации сети передачи данных даны исключительно для наглядности. Реализация линии передачи данных (отдельно не пронумерована) между электронным устройством 210 и сетью 240 передачи данных будет зависеть среди прочего от того, как реализовано электронное устройство 210. Исключительно в качестве примера, а не ограничения, в тех вариантах осуществления настоящей технологией, где электронное устройство 210 реализовано как беспроводное устройство связи (например, смартфон или навигационное устройство), линия передачи данных может быть реализована как беспроводная линия передачи данных. Примеры беспроводных линий передачи данных включают в себя, без введения ограничений, линию передачи данных 3G, линию передачи данных 4G, и тому подобное. Сеть 240 передачи данных может также использовать беспроводное соединение с сервером 230.
[87] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 230 может быть выполнен как обычный компьютерный сервер и может включать в себя некоторые или все компоненты компьютерной системы 1, изображенной на ФИГ. 1. В одном варианте осуществления технологии, не ограничивающем ее объем, сервер 112 представляет собой сервер Dell™ PowerEdge™, на котором используется операционная система Microsoft™ Windows Server™, но он может быть реализован с помощью любого другого подходящего аппаратного, программного и/или системного обеспечения, или их комбинации. В представленном варианте осуществления настоящей технологии, не ограничивающем ее объем, сервер является одиночным сервером. В других вариантах осуществления настоящего технического решения, не ограничивающих ее объем, (не показаны) функциональность сервера 230 может быть разделена и может выполняться с помощью нескольких серверов.
[88] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 230 включает в себя различные компоненты, включающие в себя процессор 110, память 130, сетевой модуль 140 для обмена данными с электронным устройство 210 по сети 240 передачи данных, и модуль 150 GPS для получения и/или передачи сигнала 260 GPS, идущего от/к спутнику 250 GPS. Сервер 230 включает в себя аппаратное и/или программное и/или системное программное обеспечение, или их комбинацию для определения и отправки спрогнозированных условий вождения на электронное устройство 210, как будет подробнее описано ниже.
[89] В общем случае, варианты осуществления настоящей технологии предоставляют спрогнозированные условия вождения на транспортное средство 220 (также упоминается как «текущее транспортное средство 220») прежде, чем транспортное средство 220 достигнет участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения связаны с участком дороги и текущим транспортным средством 220 в соответствии с характеристикой транспортного средства (также упоминаемой как «характеристика текущего транспортного средства»). Функции различных компонентов сервера 230 теперь будут описаны подробнее и с учетом вариантов осуществления настоящей технологии.
[90] Участок дороги может включать в себя любую часть или части дороги, например, без введения ограничений: участки дороги, на которых могут быть более опасные условия, например, изгибы, крутые склоны, ремонтируемые участки, ненадежные участки, участки, находящиеся на большой высоте, и так далее.
[91] Спрогнозированные условия вождения могут включать в себя водительские предложения, например, инструкции транспортному средству 220 или пользователю на предпринятие определенных действий, например, осуществление управления транспортным средством 220, прежде, чем транспортное средство 220 достигнет участка дороги, с которым связано указание условий вождения. Неограничивающие примеры инструкций включают в себя понижение/повышение/сохранение скорости транспортного средства, уменьшение или повышение скорости до х км/ч, нажимание/отпускание тормоза, остановку транспортного средства, переключение передачи, переключение передачи вверх/вниз, продолжение поездки, поддерживание определенного расстояния от транспортного средства впереди, настройка света фар и так далее. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление инструкции или водительского действия на экране 270 электронного устройства 210. Например, инструкция может включать в себя команду на отображение слов «сбросьте скорость до значения, не превышающего 30 км/ч» на экране 270, или отображение мигающего предупреждения. Слова могут быть наложены на карту, отображенную на экране 270 электронного устройства 210, и включающую в себя участок дороги. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии инструкция также включает в себя команду озвучивать аудиопредставление водительского действия на электронном устройстве 210. Электронное устройство 210 может быть связано с одним или несколькими динамиками, для этой цели связанными с электронным устройством. Примером аудиопредставления водительских действий является голос, озвучивающий инструкции, например, слова «сбросьте скорость до значения, не превышающего 30 км/ч». В случае, когда инструкция включает в себя команду на предупреждение пользователя, связанного с транспортным средством 220, о том, что ему нужно быть внимательнее, электронное устройство 210 может мигать, звонить, вибрировать или подавать предупредительный звуковой сигнал. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии инструкция транспортному средству 220 также включает в себя команду блоку управления транспортным средством 220, например, центральному процессору или блоку управления двигателем, от электронного устройства 210 на настройку управления транспортным средством. Управление транспортным средством может быть настроено автоматически после получения команды или получения от пользователя инициирующего элемента. Например, если спрогнозированные условия вождения включают в себя инструкцию на сбрасывание скорости до 25 км/ч, блоку управления текущего транспортного средства 220 будет отправлена команда нажимать на тормоз, пока скорость не достигнет 25 км/ч.
[92] В рамках некоторых вариантов осуществления сервер 230 и/или электронное устройство 210 могут получать доступ к веб-сервису. Веб-сервис является приложением, реализуемым сервером 230 или через сервер 230, и в одном примере это картографический сервис для определения конкретного маршрута от точки А в точку Б. В общем случае, пользователь получает доступ к веб-сервису с помощью доступа или входа в систему на предварительно определенном веб-сайте, хранящемся на сервере 230, с помощью электронного устройства 210. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, исключительно с целью иллюстрации и без введения ограничений, картографический сервер - это Яндекс.Карты, предоставляющие карты и маршруты пользователю, который может получить доступ к сервису, вводя предварительно определенные уникальные идентификаторы ресурса (URL) в браузерное приложение на электронном устройстве, например: maps.yandex.ru/.
[93] Теперь будет описано, как могут быть определены спрогнозированные условия вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги. В соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящей технологии процессор 110, связанный с сервером 230 выполнен с возможностью выполнения различных процессов для определения условий вождения, конкретных для транспортного средства 220 и участка дороги, для того, чтобы спрогнозированные условия вождения были предоставлены на электронное устройство 210, связанное с транспортным средством 220 перед тем, как транспортное средство 220 достигнет участка дороги. В соответствии с другими вариантами осуществления технологии процессор 110, связанный с электронным устройством 210, может быть выполнен с возможностью выполнения различных процессов для определения условий вождения. В соответствии с другими вариантами осуществления технологии сервер 230 и электронное устройство 210 выполнены с возможностью выполнения различных процессов для определения условий вождения.
[94] Некоторые варианты осуществления настоящей технологии, в которых процессор 110 сервера 230 выполнен с возможностью определять условия вождения, проиллюстрированы на ФИГ. 3. В этих вариантах осуществления процессор 110 сервера 230 функционально подключен к модулю 302 прогнозирования или имеет к нему доступ для определения спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства. В других вариантах осуществления настоящей технологии (не показаны) процессор 110 сервера 230 выполнен с возможностью определять спрогнозированные условия вождения напрямую. Хотя модуль 302 прогнозирования показан как расположенный отдельно от сервера 230, модуль 302 прогнозирования может быть расположен в пределах сервера 230, или он может быть расположен отдельно от сервера 230, но при этом быть с ним связанным. В альтернативных вариантах осуществления технологии может быть предоставлено множество модулей 302 прогнозирования для отдельного определения указания условий вождения для транспортного средства 220, например, первый модуль прогнозирования, второй модуль прогнозирования, третий модуль прогнозирования, четвертый модуль прогнозирования (не показано). В дополнительных вариантах осуществления настоящей технологии модуль 302 прогнозирования может быть сервером прогнозирования, обладающим одной или несколькими характеристиками компьютерной системы, показанной на ФИГ. 1.
[95] Модуль 302 прогнозирования или процессор 110 выполнен с возможностью создавать спрогнозированные условия вождения с использованием модели машинного обучения, алгоритма и так далее. Модуль 302 прогнозирования, процессор 110 или сервер 230 выполнены с возможностью получать множество обучающих вводов и, опционально, хранить их в базе данных (не показана). Модуль 302, процессор 110 или сервер 230 выполнены с возможностью на фазе обучения извлекать и анализировать множество обучающих вводов для создания одной или нескольких моделей машинного обучения, например, с помощью способов обучения с учителем или нейронных сетей.
[96] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления настоящей технологии на фазе обучения сервер 230, процессор 110 или модуль 302 прогнозирования обучены использовать обучающие вводы, включающие в себя наборы данных от множества обучающих транспортных средств, которые ехали по участку дороги, причем наборы данных включают в себя (i) характеристику обучающего транспортного средства, (ii) геолокацию участка дороги, (iii) параметр обучающего транспортного средства на участке дороги и время измерения параметра обучающего транспортного средства, опционально (iv) обучающее состояние участка дороги во время измерения параметра обучающего транспортного средства, и, опционально, (v) обучающие погодные условия на участке дороги во время измерения параметра обучающего транспортного средства.
[97] Обученный алгоритм машинного обучения обучен выводить условия вождения, например, инструкцию для транспортного средства 220, или для пользователя на предпринятие водительского действия, которое может быть по меньшей мере одним из:
сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди. Инструкция транспортному средству 220 также может включать в себя команду блоку управления текущего транспортного средства 220 от электронного устройства 210 на настройку управления текущим транспортным средством 220. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии инструкция включает в себя команду на показ визуального представления водительского действия на экране 270 электронного устройства 210 и/или команду на воспроизведение аудио-представления водительского действия на электронном устройстве 210.
[98] Модель(и) машинного обучения или алгоритм(ы) могут быть предоставлены на сервер 230 для того, чтобы сервер 230 создал спрогнозированные условия вождения для текущего транспортного средства 220. Альтернативно модуль 302 прогнозирования может напрямую хранить созданную модель машинного обучения и создавать спрогнозированные условия вождения для текущего транспортного средства 220.
[99] В неограничивающем примере обучающей фазы, показанной на ФИГ. 3, модуль 302 прогнозирования имеет ряд обучающих вводов: первый обучающий набор 304 данных, второй обучающий набор 306 данных, третий обучающий набор 308 данных и четвертый обучающий набор 310 данных. Очевидно, что может быть предоставлено любое другое число обучающих наборов данных в качестве вводов в модуль 302 прогнозирования.
[100] В этом неограничивающем примере первый обучающий набор 304 данных включает в себя данные, полученные от первого обучающего транспортного средства, едущего по первому участку дороги, и включает в себя характеристику первого обучающего транспортного средства, динамику первого обучающего транспортного средства во время езды по первому участку дороги, и геолокацию первого участка дороги. Характеристика первого обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, связанных с индивидуальными признаками первого обучающего транспортного средства. В данном случае параметры включают в себя: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства, размер двигателя, тип двигателя, система подачи топлива и так далее. Динамика первого обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, идентифицирующих работу первого транспортного средства во время езды по участку дороги. Неограничивающие примеры включают в себя данные, включающие в себя абсолютные значения, или диапазоны, или разности значений, что включает в себя одно или несколько из: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, степень заноса транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, потеря устойчивости транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, данные блока управления двигателем (ECU), выходные данные датчика, потребление топлива, потребление энергии, время до пункта прибытия и так далее.
[101] Второй обучающий набор 306 данных, изображенный в неограничивающем примере на ФИГ. 3, включает в себя данные, полученные от второго обучающего транспортного средства, едущего по первому участку дороги, и включает в себя характеристику второго обучающего транспортного средства, динамику второго обучающего транспортного средства во время езды по первому участку дороги, геолокацию первого участка дороги, и физическое состояние первого участка дороги в то время, как второе обучающее транспортное средство едет по первому участку дороги. Физическое состояние первого участка дороги может включать в себя параметры, определяющие свойства участка дороги, примеры которых включают в себя по меньшей мере одно из: температуру, целостность поверхности участка дороги (например, наличие выбоин, трещин и т.д.), уклон (например, вверх или вниз), материал поверхности участка дороги (например, асфальт, глина) и наличие и количество частиц (например, песка, льда, снега, воды, гравия) на поверхности участка дороги и так далее. Характеристика второго обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, связанных с индивидуальными признаками второго обучающего транспортного средства, например, производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства, размер двигателя, тип двигателя, система подачи топлива и так далее. Динамика второго обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, идентифицирующих работу второго обучающего транспортного средства при езде по участку дороги, например, абсолютные значения, или диапазоны, или разности значений, что включает в себя одно или несколько из: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, степень заноса транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU), выходные данные датчика, потребление топлива, потребление энергии, время до пункта прибытия и так далее.
[102] Третий обучающий набор 308 данных, например, включает в себя данные, полученные от третьего обучающего транспортного средства, едущего по тому же самому участку дороги, что и первое и второе обучающие транспортные средства, и включает в себя характеристику третьего обучающего транспортного средства, динамику третьего обучающего транспортного средства во время езды по участку дороги, геолокацию участка дороги, и погодные условия на участке дороги в то время, как третье обучающее транспортное средство ехало по участку дороги. Погодные условия на участке дороги могут включать в себя параметры, определяющие свойства окружающей среды на участке дороги, примеры которых могут включать в себя по меньшей мере одно из: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности и так далее. Характеристика третьего обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, связанных с индивидуальными признаками второго обучающего транспортного средства, например, производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства, размер двигателя, тип двигателя, система подачи топлива и так далее. Динамика третьего обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, идентифицирующих работу третьего обучающего транспортного средства при езде по участку дороги, например, абсолютные значения, или диапазоны, или разности значений, что включает в себя одно или несколько из: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, степень заноса транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU), выходные данные датчика, потребление топлива, потребление энергии, время до пункта прибытия и так далее.
[103] Четвертый обучающий набор 310 данных в неограничивающем примере на ФИГ. 3 включает в себя данные, полученные от четвертого обучающего транспортного средства (оно является тем же самым обучающим транспортным средством, что и первое обучающее транспортное средство), которое едет по второму участку дороги (он отличается от первого участка дороги), и включает в себя характеристику четвертого обучающего транспортного средства (она является той же самой характеристикой, что и у первого обучающего транспортного средства), динамику четвертого обучающего транспортного средства во время езды по участку дороги и геолокацию второго участка дороги. Характеристика четвертого обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, связанных с индивидуальными признаками четвертого обучающего транспортного средства. В данном случае параметры включают в себя: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства, размер двигателя, тип двигателя, система подачи топлива и так далее. Динамика четвертого обучающего транспортного средства включает в себя один или несколько параметров, идентифицирующих работу четвертого транспортного средства во время езды по второму участку дороги. Неограничивающие примеры включают в себя данные, включающие в себя абсолютные значения, или диапазоны, или разности значений, что включает в себя одно или несколько из: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, степень заноса транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, потеря устойчивости транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, данные блока управления двигателем (ECU), выходные данные датчика, потребление топлива, потребление энергии, время до пункта прибытия и так далее.
[104] Очевидно, что число наборов обучающих объектов может быть значительно больше, чем четыре (что приведено здесь в качестве примера), и в любой комбинации. Например, наборы обучающих объектов могут быть предоставлены от множества транспортных средств, и каждое транспортное средство может предоставить различные наборы обучающих объектов из множества геолокаций и/или в различные моменты времени.
[105] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии в состав модуля 302 прогнозирования в течение обучающей фазы также включается как обучающие вводы информация, связанная с геолокацией участка дороги. Например, предел скорости, боковой ветер, мост, высота или ширина тоннеля, высота, прошлые данные о дорожно-транспортных происшествиях, произошедших в этом географическом положении, и так далее. Информация может быть получена из любого источника.
[106] В некоторых альтернативных вариантах осуществления в состав модуля 302 прогнозирования в течение обучающей фазы также включается как вводы одна или несколько карт, включающих в себя участки дороги, связанные с геолокациями и альтернативными маршрутами, связанными с этим участком дороги. Карты могут быть получены из любого источника.
[107] В некоторых альтернативных вариантах осуществления в состав модуля 302 прогнозирования в течение обучающей фазы также включается как вводы одно или несколько состояний трафика, для участка дороги, связанного с геолокациями и альтернативными маршрутами, связанными с этим участком дороги. Состояния трафика могут быть получены из любого источника.
[108] Изобретатели учли, что параметры характеристики различных транспортных средств не должны обрабатываться одинаково, поскольку они могут по-разному влиять на динамику транспортного средства. Поэтому в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, как часть обучающей фазы, одному или нескольким параметрам обучающих наборов данных присваивается вес или веса в соответствии с их действительным или ожидаемым влиянием на динамику транспортного средства, и/или наблюдаемой или действительной важности для динамики транспортного средства на участке дороги. Вес или веса, назначенные параметрам характеристики транспортного средства, могут быть функцией параметров условий погоды и/или состояния дороги, или любым иным фактором. Например, привод на четыре колеса, чтобы избежать буксования при изгибе дороги, более уместен в условиях сниженного трения, например, на льду, в снегу или воде, следовательно, параметру привода будет присвоен больший вес в условиях сниженного трения.
[109] В некоторых в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии параметры характеристики обучающего транспортного средства разделяются или распределяются в разные категории перед назначением веса каждой категории. Категории могут быть образованы в соответствии с тем, какие параметры имеют сходное влияние на динамику транспортного средства на участке дороги. Категоризация может с самого начала или впоследствии разделить индивидуальные параметры или группы на категории, обладающие сравнимой динамикой при различных состояниях дороги, погодных условиях, состояниях трафика и так далее. Другими словами, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии, вес, назначенный по меньшей мере одной из различных категорий, относится к динамике транспортного средства на участке дороги как функция параметра погоды, параметра состояния дороги и/или параметра состояния дороги.
[110] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии обучающие наборы данных обладают отметкой времени. Это может дать возможность модулю 302 прогнозирования установить фазу обучения на основе определенной «свежести» данных. Это может быть особенно важно для параметров состояния дороги, поскольку эти данные могут устареть, например, после дорожного ремонта. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии фаза обучения основана на обучении, которое использует наборы данных, полученные меньше чем 18 месяцев назад, меньше чем 17 месяцев назад, меньше чем 16 месяцев назад, меньше чем 15 месяцев назад, меньше чем 14 месяцев назад, меньше чем 13 месяцев назад, меньше чем 12 месяцев назад, меньше чем 11 месяцев назад, и меньше чем 10 месяцев назад (или любой другой подходящий момент времени, короче или длиннее) от текущего времени вождения (также упоминается как «текущее время» в вариантах осуществления способа и системы, описанных здесь).
[111] Сервер 230 или модуль 302 прогнозирования выполнены с возможностью, после того, как алгоритм машинного обучения или модель были обучены, создавать спрогнозированные условия вождения для текущего транспортного средства в реальном времени с помощью предоставления вводов обученному алгоритму машинного обучения (который является сложным выражением скрытых взаимозависимостей параметров в обучающих наборах данных). Это происходит тогда, когда сервер получил указание на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и сервер получил релевантные вводы. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии вводы включают в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства.
[112] Предыдущее транспортное средство является транспортным средством, обладающим характеристикой предыдущего транспортного средства, и которое проезжало ранее по этому участку дороги, в момент времени, предшествующий текущему моменту времени. Другими словами, предыдущее транспортное средство является транспортным средством, которое доехало до участка дороги раньше, чем текущее транспортное средство. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии интервал между проездом предыдущего транспортного средства и текущим моментом времени находится в приемлемом предварительно определенном диапазоне, который может быть любым временным интервалом. Например, приемлемый предварительно определенный диапазон может быть любым из: 1-5 минут, 5-10 минут, 10-15 минут, 15-20 минут, 20-25 минут, 25-30 минут, 30-35 минут, 35-40 минут, 40-45 минут, 45-50 минут, 50-55 минут, 55-60 минут, или любое иное подходящее предварительно определенное значение, например, менее 5 минут, менее 10 минут, менее 15 минут, менее 20 минут, менее 25 минут, менее 30 минут, менее 35 минут, менее 40 минут, менее 50 минут, менее 55 минут, менее 60 минут.
[113] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер настроен на получение и ввод других вводных данных в алгоритм машинного обучения, например, динамику по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, динамику текущего транспортного средства, текущее состояние участка дороги, текущее состояние участка дороги в то время, когда по нему проезжало предыдущее транспортное средство, текущие погодные условия на участке дороги, или текущее положение текущего транспортного средства, и так далее. Сервер 230 может также оценить текущее состояние участка дороги на основе прошлых данных и/или дополнительных данных, например, запланированный ремонт дороги.
[114] Либо в одной, либо в обеих фазах, фазе обучения и фазе текущего управления, данные, связанные с характеристикой текущего транспортного средства, характеристикой предыдущего транспортного средства, характеристикой обучающего транспортного средства, динамикой текущего транспортного средства, динамикой предыдущего транспортного средства, динамикой обучающего транспортного средства, текущей погодой, текущим состоянием дороги, обучающей погодой, обучающим состоянием дороги, геолокацией и так далее, могут быть получены и предоставлены модулю 302 прогнозирования и/или серверу 230 любым подходящим способом.
[115] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии эти данные получены с помощью датчиков, связанных с транспортным средством и обменивающихся данными с электронным устройством 210 по сети 240 передачи данных или с помощью спутника 250 GPS. Например, параметры динамики транспортного средства могут быть предоставлены с помощью датчиков, расположенных на самом транспортном средстве.
[116] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии данные получают от удаленных датчиков, например, связанных с участком дороги, и обменивающихся данными с электронным устройством 210 или сервером 230. Например, датчики, расположенные в определенном географическом положении, могут измерять данные динамики проезжающих мимо транспортных средств, например, занос или буксование транспортного средства в этом географическом положении. Данные могут отправляться с удаленных датчиков на электронное устройство 210 и/или сервер 230, и сравниваться со связанными данными характеристики транспортного средства, если это необходимо. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии параметры характеристики транспортного средства могут быть определены иным способом, например, сторонней организацией, и сохранены или переданы на электронное устройство 210, связанное с транспортным средством, и/или переданы на сервер 230. Данные, связанные с характеристикой транспортного средства, могут быть обновлены при необходимости, например, при замене летней резины на зимнюю. Геолокация может быть определена спутником 250 GPS.
[117] В этом случае сервер 230 и/или электронное устройство 210 настроен(ы) на получение и, опционально, хранение любых данных, связанных с характеристикой текущего транспортного средства, характеристикой текущего транспортного средства, характеристикой обучающего транспортного средства, динамикой текущего транспортного средства, динамикой предыдущего транспортного средства, динамикой обучающего транспортного средства, текущей погодой, текущим состоянием дороги, текущей погодой, текущим состоянием дороги, обучающей погодой, обучающим состоянием дороги, геолокацией и так далее, любым удобным способом. Электронное устройство 210 настроено на передачу данных модулю 302 прогнозирования и/или серверу 230 любым удобным способом, например, с помощью сетевого модуля 140 или модуля 150 GPS. Аналогично, сервер 230 и/или модуль 302 прогнозирования настроен(ы) на получения данных любым удобным способом, например, с помощью сетевого модуля 140 или модуля 150 GPS.
[118] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии передача данных на сервер 230 и/или модуль 302 прогнозирования, например, во время фазы обучения, происходит в предварительно определенные временные интервалы, например, каждый день, каждую неделю, каждый месяц, или каждые два месяца. Данные могут быть введены по получению или запросу от сервера 230 или модуль 302 прогнозирования. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии эти данные могут быть переданы «в прямом эфире», то есть сразу по получении. В некоторых в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии данные могут быть переданы по получению инициирующего элемента, например, при достижении транспортным средством определенного географического положения или по получении определенного объема данных.
[119] Сервер 230 также настроен, например, с помощью сетевого модуля 140 или модуля 150 GPS, получать указание на текущее транспортное средство 220, приближающееся к участку дороги и характеристику текущего транспортного средства 220 для того, чтобы предоставлять текущему транспортному средству спрогнозированные условия вождения прежде, чем транспортное средство проедет по участку дороги. Сервер 230 может также быть настроен на получение этой информации любым другим альтернативным или другим подходящим способом. Указание на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги и характеристика текущего транспортного средства могут быть получены как одновременно, так в разное время сервером 230.
[120] В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии сервер 230 и/или модуль 302 прогнозирования выполнен(ы) с возможностью отправлять спрогнозированные условия вождения на электронное устройство 210 по получении инициирующего элемента. Неограничивающие примеры инициирующего элемента включают в себя по меньшей мере одно из: по меньшей мере один параметр текущей динамики текущего транспортного средства, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; параметр текущего состояние участка дороги, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; параметр текущих погодных условий на участке дороги, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; и активируемый пользователем инициирующий элемент.
[121] На Фиг. 4 показана блок-схема варианта осуществления способа 400 настоящей технологии. Конкретнее, на Фиг. 4 показан компьютерные способ 400 для предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство, причем электронное устройство связано с текущим транспортным средством 220, обладающим характеристикой текущего транспортного средства. Способ 300 может быть выполнен, например, в контексте сервера 230, изображенного на ФИГ. 2, имеющего процессор 110, изображенный на ФИГ.1, при выполнении программных инструкций, загруженных в память 130.
[122] На этапе 410 сервер 230 получает указание на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и характеристику текущего транспортного средства. Как уже было отмечено раньше, характеристика текущего транспортного средства не обязательно должна быть получена в то же самое время, что и указание приближения текущего транспортного средства к участку дороги. Сервер 230 может также получить параметр текущих погодных условий, и параметр текущего состояния дороги или параметр текущего состояния трафика, чтобы использовать их при создании спрогнозированных условий вождения. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии получение указания на то, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, выполняется в ответ на то, что пользователь электронного устройства 201 предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения.
[123] На этапе 420 сервер 230 идентифицирует по меньшей мере одно предыдущее транспортное средство, которое проезжало по участку дороги до текущего момента времени, причем разница между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим моментов времени находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона. Предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства, которую получает сервер 230.
[124] На этапе 430 сервер 230 определяет спрогнозированные условия вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства и характеристике предыдущего транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления настоящей технологии определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги.
[125] На этапе 440 сервер предоставляет спрогнозированные условия вождения, связанные с текущим транспортным средством, на электронное устройство 210, связанное с текущим транспортным средством 220, перед тем как текущее транспортное средство проедет по участку дороги.
[126] Прежде, чем сервер 230 предоставит спрогнозированные условия вождения на текущее транспортное средство 220, сервер 230 может определить, нужно ли посылать спрогнозированные водительские предложения на электронное устройство 210, на основе инициирующего элемента. Инициирующий элемент может быть любым подходящим событием, например: по меньшей мере один параметр текущей динамики текущего транспортного средства, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; параметр текущего состояние участка дороги, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; параметр текущих погодных условий на участке дороги, причем параметр находится вне предварительно определенного приемлемого порогового диапазона для характеристики текущего транспортного средства; и активируемый пользователем инициирующий элемент.
[127] Модификации и улучшения вышеописанных вариантов осуществления настоящей технологии будут ясны специалистам в данной области техники. Предшествующее описание представлено только в качестве примера и не несет никаких ограничений. Таким образом, объем настоящего технического решения ограничен только объемом прилагаемой формулы изобретения.
[128] Варианты осуществления настоящей технологии могут быть кратко изложены в пронумерованных пунктах.
ФОРМУЛА
ПУНКТ 1. Способ предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство 210, причем электронное устройство 210 связано с текущим транспортным средством 220, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, способ 400 выполняется на сервере 230 и включает в себя: получение сервером 230 указания того, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства 220; идентификацию сервером 230 по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером 230 спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства 220 и характеристике предыдущего транспортного средства; и предоставление сервером 230 электронному устройству 210, связанному с текущим транспортным средством 220, перед тем, как текущее транспортное средство 220 достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 на участке дороги.
ПУНКТ 2. Способ по п. 1, в котором способ дополнительно включает в себя получение динамики по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги также основано на динамике предыдущего транспортного средства.
ПУНКТ 3. Способ по п. 1 или по 2, в котором способ дополнительно включает в себя получение текущего состояния дороги во время получения указания на то, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги также основано на текущем состоянии дороги.
ПУНКТ 4. Способ по п. 3, в котором текущее состояние дороги определяется из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.
ПУНКТ 5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором способ дополнительно включает в себя получение текущих погодных условий во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на текущих погодных условиях.
ПУНКТ 6. Способ по любому из пп. 1-5, в котором идентификация по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства включает в себя доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги.
ПУНКТ 7. Способ по любому из пп. 1-6, в котором определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 8. Способ по п. 7, в котором каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени.
ПУНКТ 9. Способ по п. 7 или по 8, в котором множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги.
ПУНКТ 10. Способ по любому из пп. 7-9, в котором по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающее состояние участка дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 11. Способ по любому из пп. 7-10, в котором по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающие погодные условия на участке дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 12. Способ по любому из пп. 7-11, в котором обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства.
ПУНКТ 13. Способ по п. 10 или 12, в котором обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги.
ПУНКТ 14. Способ по любому из пп. 1-13, в котором способ дополнительно включает в себя определение сервером 230 того, нужно ли посылать спрогнозированные условия вождения на электронное устройство 210, на основе инициирующего элемента.
ПУНКТ 15. Способ по п. 14, в котором способ дополнительно включает в себя получение сервером 230 динамики текущего транспортного средства 220, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства 220, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 16. Способ по п. 14, в котором способ дополнительно включает в себя получение сервером 230 текущего состояния участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 17. Способ по п. 14, в котором способ дополнительно включает в себя получение сервером 230 текущих погодных условий на участке дороги, причем текущие погодные условия включают в себя множество параметров текущих погодных условий на участке дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 18. Способ по любому из пп. 1-17, в котором и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.
ПУНКТ 19. Способ по любому из пп. 1-18, в котором и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.
ПУНКТ 20. Способ по любому из пп. 1-19, в котором и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.
ПУНКТ 21. Способ по любому из пп. 1-20, в котором и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.
ПУНКТ 22. Способ по любому из пп. 1-21, в котором спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству 210, включают в себя инструкцию для транспортного средства 220 или пользователя на предприятие определенных водительских действий.
ПУНКТ 23. Способ по п. 22, в котором инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.
ПУНКТ 24. Способ по п. 22 или 23, в котором инструкция транспортному средству 220 также включает в себя команду блоку управления транспортного средства 220 от электронного устройства 210 на настройку управления текущим транспортным средством 220.
ПУНКТ 25. Способ по любому из пп. 22-24, в котором инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране 270 электронного устройства 210.
ПУНКТ 26. Способ по любому из пп. 22-25, в котором инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства 210.
ПУНКТ 27. Способ по любому из пп. 1-26, в котором получение выполняется в ответ на то, что пользователь электронного устройства 210 предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения.
ПУНКТ 28. Способ по любому из пп. 1-27, в котором получение сервером 230 указания того, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.
ПУНКТ 29. Компьютерная система для предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство 210, причем электронное устройство 210 связано с текущим транспортным средством 220, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, система включает в себя: устройство приема, выполненное с возможностью получения указания того, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства; процессор 110, выполненный с возможностью осуществлять: идентификацию по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером 230 спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства 220 и характеристике предыдущего транспортного средства; и передатчик для передачи электронному устройству 210, связанному с текущим транспортным средством 220, перед тем, как текущее транспортное средство 220 достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 на участке дороги.
ПУНКТ 30. Система по п. 29, в которой процессор выполнен с дополнительной возможностью получать динамику по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги также основано на динамике предыдущего транспортного средства.
ПУНКТ 31. Способ по п. 29 или по 30, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью получение текущего состояния дороги во время получения указания на то, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги также основано на текущем состоянии дороги.
ПУНКТ 32. Система по п. 31, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью осуществлять определение текущего состояния дороги из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.
ПУНКТ 33. Система по любому из пп. 29-32, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью получение текущих погодных условий во время получения указания на то, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства 220 для участка дороги также основано на текущих погодных условиях.
ПУНКТ 34. Система по любому из пп. 29-33, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью осуществлять доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги, для определения по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства.
ПУНКТ 35. Система по любому из пп. 29-34, в которой определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 36. Система по п. 35, в которой каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени.
ПУНКТ 37. Система по п. 35 или по 36, в которой множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги.
ПУНКТ 38. Система по любому из пп. 35-37, в которой по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающее состояние участка дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 39. Система по любому из пп. 35-37, в которой по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающие погодные условия на участке дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.
ПУНКТ 40. Система по любому из пп. 35-37, в которой обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства.
ПУНКТ 41. Система по п. 39 или 40, в которой обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги.
ПУНКТ 42. Система по любому из пп. 29-41, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью определять, нужно ли посылать спрогнозированные условия вождения на электронное устройство 210, на основе инициирующего элемента.
ПУНКТ 43. Система по п. 42, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью получать динамику текущего транспортного средства 220, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства 220, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 44. Система по п. 42, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью получать текущее состояние участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 45. Система по п. 42, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью получать текущие погодные условия на участке дороги, причем текущие погодные условия на участке дороги включают в себя множество параметров текущих погодных условий на участке дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий на участке дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.
ПУНКТ 46. Система по любому из пп. 29-45, в которой и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.
ПУНКТ 47. Система по любому из пп. 29-46, в которой и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.
ПУНКТ 48. Система по любому из пп. 29-47, в которой и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.
ПУНКТ 49. Система по любому из пп. 29-48, в которой и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.
ПУНКТ 50. Система по любому из пп. 29-49, в которой спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству, включают в себя инструкцию для текущего транспортного средства 220 или пользователя на предприятие определенных водительских действий.
ПУНКТ 51. Система по п. 50, в которой инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.
ПУНКТ 52. Система по п. 50 или 51, в котором инструкция текущему транспортному средству 220 также включает в себя команду блоку управления текущего транспортного средства 220 от электронного устройства 210 на настройку управления текущим транспортным средством 220.
ПУНКТ 53. Система по любому из пп. 50-52, в которой инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране 270 электронного устройства 210.
ПУНКТ 54. Система по любому из пп. 50-53, в которой инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства 210.
ПУНКТ 55. Система по любому из пп. 29-54, в которой процессор 110 выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, в ответ на то, что пользователь электронного устройства предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения.
ПУНКТ 56. Система по любому из пп. 1-55, в которой получение сервером указания того, что текущее транспортное средство 220 приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.