用于車隊導航、調度以及多個車輛、多個目的地指定路線的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種用于為多個車輛調度并且指定路線到多個目的地的系統(tǒng)和方法，具有或者沒有約束，包括軟件核心，通過分析由于標準和用戶定義的自變量的變化，在兩個維度上，對于用戶想要的因變量，該系統(tǒng)和方法使用有界地理區(qū)域(“BGRs”)和節(jié)點對以明確地最優(yōu)化。本發(fā)明存儲節(jié)點對數(shù)據(jù)，并且能夠使用誤差函數(shù)、反饋、以及ANOVA/MANOVA來創(chuàng)建嚴格收斂的調度和導航解。
【專利說明】用于車隊導航、調度以及多個車輛、多個目的地指定路線的方法及系統(tǒng)【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及導航路線計算和指引的領域，尤其是對普遍的導航問題的多個車輛、多個目的地的解。
【背景技術】
[0002]導航系統(tǒng)包括某些必需的要素:輸入/輸出設備；處理單元，導航計算核心；通常包括街道和興趣點(Points of Interest, “POIs”)的地理數(shù)據(jù)庫；以及用于確定位置全球定位系統(tǒng)芯片集；等等。對于汽車系統(tǒng)來說，另外有提供引領和速度信息的陀螺儀芯片。在現(xiàn)有系統(tǒng)中存在重大的缺陷。通過OEMS設置在車輛中的導航系統(tǒng)需要昂貴的硬件和軟件，其比在其所安裝的汽車廢棄地更快。此外，車載地理數(shù)據(jù)庫需要例如硬盤驅動器的存儲介質，相對地，該介質比其他電子元件更易于故障，并且必須定期地更新數(shù)據(jù)庫。
[0003]基于服務器的導航系統(tǒng)是那些在其中指引算法常駐(resident)在中央處理單元或者服務器上的導航系統(tǒng)。終端用戶使用包括移動電話、計算機、便攜式導航設備、嵌入式車輛系統(tǒng)和移動數(shù)據(jù)終端(Mobile Data Terminals，“MDT”)的各種設備輸入導航目的地。終端用戶請求經(jīng)由移動電話網(wǎng)絡、衛(wèi)星網(wǎng)絡、W1-Fi網(wǎng)絡，或者包括無線連接和有線連接的混合的網(wǎng)絡，被無線地傳輸給服務器。無線鏈接可以在許多環(huán)境(例如，隧道、主要城市中心中的混凝土峽谷、無人區(qū)、以及無線使用繁重的時候)中被中斷。依賴于系統(tǒng)是如何配置的，需要傳送的數(shù)據(jù)的量常常壓垮無線資源。手機和個人導航類似地受到限制。
[0004]在任何地理區(qū)域中，本身存在用于導航數(shù)據(jù)庫信息的少量源。導航數(shù)據(jù)庫將提供用于街道的坐標和名稱，以及為每條道路定義街道類型(例如，住宅、商業(yè)、高速公路、州際公路等)。導航數(shù)據(jù)庫常常還包括興趣點(“P0IS”)，該興趣點是本地商業(yè)、城市的地方或者具有歷史意義的地方、學校、教堂、以及公眾常去的其他地方。在美國，美國人口普查局提供拓撲集成的地理編碼與參照系統(tǒng)數(shù)據(jù)(Topologically Integrated Geographic Encodingand Referencing System data, “TIGER data”)。TIGER數(shù)據(jù)不包括在美國的可導航街道的完整集合，它也不提供P0IS。存在導航數(shù)據(jù)庫的多個商業(yè)供應商，其提供POIs和可導航街道的實質上的完整集合。在美國，最大的兩家是Navteq?:和Tele Atlas?。除非文本是明確地相反的，否則在此專利中POIs的使用都意味著興趣點的一般概念，而不是興趣點的任何特定的、離散收集。在韓國和日本，導航數(shù)據(jù)庫是受政府控制的。從政府擁有的延伸到私人的服務的其他權限提供導航數(shù)據(jù)庫。包括蘋果(Apple)和谷歌(Google)的其他導航和導航數(shù)據(jù)庫競爭者正在迅速進入市場。此外，眾包革命正在影響地圖數(shù)據(jù)庫。例如，MapBox正在致力于被稱為O penStreetMap的開源協(xié)作地圖數(shù)據(jù)庫。通常，在這一點上，幾乎所有車輛和移動電話導航都依賴于來自一個源的導航軟件，以及來自另一個源的免費的導航數(shù)據(jù)庫。幾乎總是，單個實體將導航組件作為完整的解決方案(solut1n)打包并且出售。
[0005]盡管有其的限制，過去的二十年中已經(jīng)見到了針對導航的先進的電子設備的激增。二十年前，大多數(shù)車輛只有非常少的電子內(nèi)容，并且手機或者移動電話還處于它們的初期。今天，在車輛和無線電子中的革命已經(jīng)使得基于導航的全球定位無所不在。然而，激增的選項對客戶還沒有呈現(xiàn)最優(yōu)化的整體解決方案。大多數(shù)導航解決方案依賴于超過10年的計算核心。
[0006]所有當前的導航算法依賴于一維最優(yōu)化。通過變化長度和形狀的矢量來表示所有街道。根本上，當前方法表示街道有兩種方式。在第一種中，所有矢量都是直線向量。曲線被分解成多個直線段。。在第二種中，用一種形狀或者另一形狀的曲線和齒條來模擬道路的自然彎曲。
[0007]為了發(fā)現(xiàn)路線，當前算法在一維中分段最優(yōu)化。存在許多單獨的算法來執(zhí)行一維分段導航最優(yōu)化，這些算法包括但不限于：單邊決策樹、雙邊決策樹、帶門限的單邊決策樹、帶門限的雙邊決策樹、桶算法、以及漏桶算法。從起點或者從起點和目的地二者生成多個路線段。在處理過程中，將線路與另一個路線進行比較，并且建立單個或者多個拒絕標準來拋棄發(fā)散的（divergent)解（solution)。最終,在起點與目的地之間生成單個路線,或者在中間相遇（在從起點和目的地二者生成分段解的情況下）或者在目的地相遇（僅從起點生成分段解的情況下）。十分奇怪的是，如果處理是真正的分段最優(yōu)化解，則算法是從起點開始還是從目的地開始與計算目的無關。在許多算法中，當對換起點和目的地時，在單邊決策中計算將挑選不同的路線。某些算法通過計算兩條路線并且隨后將更有效率或者最優(yōu)化的路線呈現(xiàn)給終端用戶來修正這一點。
[0008]通過道路加權來使處理容易。本質上，州際公路和其他高速公路比主要大道具有更高的加權。主要大道比鋪設的次要道路具有更高的加權，依次地，次要道路比住宅區(qū)街道具有更高的加權。加權與分段、一維最優(yōu)化進行組合，以在任何起點和目的地之間選擇路線。不幸的是，這樣的加權經(jīng) 常終止于“對州際公路的偏愛”。導航系統(tǒng)的許多用戶注意到了即使當州際公路或者高速公路明顯地繞開在起點和目的地之間的直線時，該系統(tǒng)傾向于優(yōu)選州際公路或者高速公路路線。
[0009]找出關于當前技術的主要特征是其使用分段最優(yōu)化（piece-wise optimization)和加權來創(chuàng)建路線。甚至在相對局部的區(qū)域內(nèi)，即使現(xiàn)代的處理器和算法將易于允許明確的局部的解，也不創(chuàng)建明確的解。分段最優(yōu)化和加權創(chuàng)建了對于州際公路或者高速公路行駛的偏愛。這種過時的計算核心創(chuàng)建了遺留的人工產(chǎn)品，其實質上影響了今天的導航系統(tǒng)的性能。這些核心是為例如第一代RTOS處理器的慢速處理器而編寫的。這些核心假設了比當前能夠處理的數(shù)據(jù)量（例如，萬兆字節(jié)系統(tǒng)）小得多的數(shù)據(jù)量。這些核心假設無線數(shù)據(jù)傳輸（如果有的話）將會有比當前能夠達到的速度實質上慢得多的速度。
[0010]這并不是說在過去的二十年中公司沒有一直在更新他們的軟件。它意味的是，在最初編寫核心軟件的部分時，內(nèi)在地置入了許多限制，無論是通過委任還是省略的方式，這使得難于創(chuàng)建真正跟得上時代的更新。此外，在重新預想他們的軟件時，對于什么是可能的，大多數(shù)軟件團隊具有未闡明的（常常是無意識的）預想，原因是他們是從包括了他們的遺留代碼的知識庫開始的。
[0011]由過時的導航核心所導致的遺留的人工產(chǎn)品包括不準確的估計到達時間（Estimated-Time-of-Arrival，“ETA”)計算、缺少學習、不能利用用于正常導航的軟件的相同軟件來處理多個車輛/多個目的地問題、不能對多個車輛/多個目的地問題最優(yōu)化解、當用戶已經(jīng)實質地偏離了所計算的路線時不能合理地評估、以及不能在設備之間（例如，在車載單元和手機之間)來回傳遞導航。
[0012]大多數(shù)導航系統(tǒng)能夠以10%或者更少的誤差率、80% -90%的時間給出ETA。大多數(shù)客戶對此滿意，因為(I)他們不依賴ETA信息作為他們的到達時間的唯一估計；(2)ETA信息是比他們從其他源得到的信息更好的信息；和/或(3)終端用戶已經(jīng)將他們對系統(tǒng)能水平可用性的期望正?；?。然而，存在對于誤差率是嚴格地不可接受的這類用戶。例如，商用車輛駕駛員、商用車隊操作者、具有緊張的截止日期的人們、以及居住在擁堵地區(qū)的人們(當前技術在這里表現(xiàn)不佳)。
[0013]欠佳的ETAs部分地與當前導航核心不能以任何有意義的意識去學習有關。例如，大多數(shù)人們知道在星期一早晨(排除假期)，洛杉磯的州際公路405將在上午8:00變得擁堵。但當前的導航核心不知道。同樣地，在大都市底特律的1-696、在芝加哥的1-90/94、在波士頓的1-95、以及在主要城市的許多其他主要州際公路都是例行地擁堵的。在這些道路上高峰期的行駛速度平均在60m.p.h (每小時的里程)和10m.p.h (每小時的里程)之間變動。許多變動是完全可預測的:特定的時間、日期、以及尤其差的狀況，例如星期五下午和雨天。不幸的是，當前的導航解不能先驗地評估這種情況。
[0014]當前的系統(tǒng)試圖用“動態(tài)導航”來掩蓋這一問題。動態(tài)導航通常必需使用“實時”交通數(shù)據(jù)(對用戶來說是額外的花費)，，用于如果存在擁堵則對用戶重新指定路線。實事求是地說，對于動態(tài)導航來說沒有什么是動態(tài)的。大多數(shù)“實時”交通報道具有20分鐘或者更多的延遲，并且來自單一源。在壟斷領域中很少或者沒有動機來改進性能，饋送到動態(tài)導航系統(tǒng)中的交通數(shù)據(jù)是退化的。此外，例行地向交通擁堵開始路線，僅在導航系統(tǒng)的加權函數(shù)最終從實時交通信息系統(tǒng)中計算了可行動的事件時才重新指定路線，制造出大的問題，損失了終端用戶的時間、金錢和安寧。
[0015]當前的導航系統(tǒng)中沒有一個處理多個車輛/多個目的地問題。當然，車隊所有者和需要這種的服務其他人必須購買導航包和調度包這兩者，或者購買具有嵌入式導航包的調度包。這些解決方案比傳統(tǒng)的導航核心更加過時。他們還未能意識到多個車輛/多個目的地導航解僅僅是單個車輛/單個目的地問題的數(shù)學上的概括。實際上，大多數(shù)當前導航包現(xiàn)在能夠對于多個目的地執(zhí)行單個車輛導航。不幸的是，它是正在以線性分段的方法(計算上低效率并且無效)，而不是以完整的方式(計算上高效率并且有效)來做這件事的。
[0016]試圖解決多個車輛/多個目的地問題的商業(yè)上可用的調度系統(tǒng)做的不好。事實上，在許多細分市場中，例如消防車輛，用戶更喜歡手動執(zhí)行這些行動，因為商業(yè)上可用的軟件的輸出是如此欠佳以致于其代表了比手動執(zhí)行行動更大的費用。
[0017]對多個車輛、多個目的地導航的較差的解決方案對用戶和社會造成了許多費用。例如，使用對他們的ETA具有10%誤差的產(chǎn)品的大車隊的所有者，通常不得不在兩者之間選擇:在給定的日子中擁有比所需要的更多的車輛(增加支出)或者放松服務標準(流失客戶)。對于許多人來說，在居家服務呼叫期間，這個問題本身就呈現(xiàn)出來。電纜公司、電話公司、以及維修人員通常告訴人們大致的時間，例如上午9點到中午，而不是給出更精確的時間。這導致感到挫敗的客戶以及商業(yè)上的損失(人們不得不不必要地放棄服務呼叫)。
[0018]大多數(shù)人們已經(jīng)了解了靠近他們的家和生意的優(yōu)選的路線。這些優(yōu)選的路線為用戶提供了較快速和/或更方便的路線。如果用戶持續(xù)地穿過優(yōu)選的路線，當前的導航核心不能以有意義的方式合并這些數(shù)據(jù)。
[0019]在市場上存在試圖通過“學習”優(yōu)選的路線來掩蓋這一不足的一些解。然而，這些系統(tǒng)的方式奏效，用戶不得不在點A與點B之間行駛。隨著重復，系統(tǒng)將學會優(yōu)選的子路線，在該優(yōu)選的子路線上在點A與點B之間指引用戶。然而，系統(tǒng)不能以對終端用戶有用的方式來概括該信息。用戶已經(jīng)采用了三次或者四次系統(tǒng)告訴用戶他們應當采取的路線之后，大多數(shù)用戶將發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的可疑值。用戶想要的是獲取信息的方式，例如避開交通控制設備、進入或者離開商務園區(qū)、購物中心和居住子分區(qū)的詳細路線、并且對由單元所執(zhí)行的所有其他路線指弓I來概括信息。
[0020]當遇到合理地重新指定路線的人們時，商業(yè)上可用的導航軟件核心都有問題。在大多數(shù)系統(tǒng)中，所計算的路線的任何發(fā)散(divergence)都將導致系統(tǒng)重新計算解，這將本質上使用戶返回到最初計算的路線上。這些重新計算通常必需原路返回、曲折行進、或者立即將初始路線返回給用戶。對于與所建議的路線的小發(fā)散可能沒有準備，以合理的距離無縫地重將用戶新引導進入最初建議的路線。
[0021]當前的導航系統(tǒng)還缺乏互用性。終端用戶可能在他們的汽車內(nèi)有一個系統(tǒng)，在他們的膝上型電腦上有一個系統(tǒng)，并且在手機上有一個系統(tǒng)。然而，對于很少的例外，數(shù)據(jù)能夠從一個系統(tǒng)中傳遞到另一個系統(tǒng)中。此外，在手機上開始導航、進入到車輛中、并且使車輛的導航系統(tǒng)提供手機上所計算的導航是不可能的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0022]正如大多數(shù)導航系統(tǒng)一樣，這個導航系統(tǒng)包括具有用戶接口的輸入/輸出設備、用于地理定位(例如，GPS天線和芯片集)的方法、基于服務器的導航數(shù)據(jù)庫、終端用戶處理器和存儲器、基于服務器的處理器和存儲器、用于在終端用戶和服務器之間通信的無線方法、和導航軟件核心。
[0023]正如許多系統(tǒng)一樣，用戶將使用POIs、地址或者存儲器來輸入目的地。起點被假設為用戶的當前位置，除非指定了某些其他點。用戶可以指定最短時間、最短距離、用戶所定義的費用函數(shù)(例如最少油耗)、或者排除(例如，沒有州際公路或者沒有收費公路)。為了從起點到達目的地，發(fā)明將計算導航解。
[0024]在地球表面上，或者在代表地球表面的一部分的任何抽象上，在用戶需要導航設備的幫助的任何局部化區(qū)域中能夠創(chuàng)建有界地理區(qū)域(Bounded Geographic Regions,BGRs)。在每個BGR內(nèi)將存在多個街道和興趣點(Points of Interest, POIs)。在BGR的外圍存在節(jié)點，其代表街道與BGR的邊界的交點。
[0025]當在BGR內(nèi)導航時，只有四個可能:(1)用戶在一個節(jié)點進入BGR，并且通過另一個節(jié)點退出BGR ； (2)用戶在BGR內(nèi)起始旅程并且通過節(jié)點退出BGR ； (3)用戶通過節(jié)點進入BGR并且目的地位于BGR內(nèi)；或者(4)起點和目的地兩者都位于BGR內(nèi)。在情況2，為了計算目的而將起點作為節(jié)點對待。在情況3，為了計算目的而將目的地作為節(jié)點對待。在情況4，為了計算目的而將起點和目的地兩者都作為節(jié)點對待。因此，在每個BGR中，能夠標識有限數(shù)目的節(jié)點對(Node Pairs)，來代表穿越BGR的總的可能解集。此外，BGRs是大小可調的，使得對每個節(jié)點對能夠有快速的、明確的解。
[0026]此發(fā)明將為終端用戶最優(yōu)化某些用戶定義的因變量(dependent variable):(1)時間；(2)距離；(3)燃料；(4)費用；或者(5)其他具有商業(yè)價值的、用戶定義的因變量。發(fā)明將通過創(chuàng)建估算函數(shù)來完成這些，估算函數(shù)能夠用于為每個節(jié)點對提供值。估算函數(shù)將基于來自導航數(shù)據(jù)庫以及歷史數(shù)據(jù)的道路類型，使用加權因數(shù)來為每個節(jié)點對創(chuàng)建值。
[0027]導航軟件核心將標識有限數(shù)目的BGRs，這些BGRs將是在起點和目的地之間地理上合理臨近的，在這些BGRs中計算解。通過為每個BGR的每個節(jié)點對確定值，能夠明確地解出最優(yōu)化解。通過創(chuàng)建足夠小以致于能夠有明確解的BGRs，這一系統(tǒng)和方法將允許對于路線的二維最優(yōu)化。
[0028]一旦對于節(jié)點對計算出了解，則將解存入節(jié)點對查找表中(Node Pair Look-UpTable, NPLUT)。NPLUT是按BGR排序的，使得在任何給定的時間上，僅將最局部的解呈現(xiàn)給處理單元，以改進速度和效率。單元能夠對每個節(jié)點對比較實際的性能與計算出的值。使用誤差函數(shù)，單元能夠對節(jié)點對調整所存儲的解。此外，NPLUT既存儲變量又存儲屬性(數(shù)字的事件或者標志)數(shù)據(jù)，允許全因子的ANOVA或者MANOVA計算，依賴于感興趣的因變量的數(shù)目。NPLUT能夠使用因子，這些因子包括但不限于:時間、星期、日期、駕駛員、駕齡、駕駛員學習駕駛的地點(波士頓駕駛員總是駕駛得很快)，特別事件的發(fā)生(例如，附近的足球比賽)、施工、降水、溫度等等。
[0029]在NPLUT內(nèi)，每個BGR和節(jié)點對具有唯一的標志符(designator)或者名稱。許多編號方案能夠用于兩者。能夠使用序號編號方案、基數(shù)編號方案、字母數(shù)字式編號方案(有或者沒有意義)、或者基于BGR的維度和經(jīng)度的標識方案來對BGRs排序。內(nèi)部編號方案應當關注數(shù)據(jù)庫和計算上的效率。用于給BGR排序方案的值并不需要呈現(xiàn)給終端用戶。如果將BGR編號或者排序呈現(xiàn)給終端用戶是有利的，則創(chuàng)建變換將易于引用的標志符(例如，1、
2、3、等)顯示給終端用戶。對于某些車隊應用者來說這可能是有幫助的，例如消防車隊，當前在消防車隊中使用分區(qū)來分配車輛和序號。
[0030]對于每個BGR的每個節(jié)點，需要指派唯一的標志符。節(jié)點對標識符將隨后作為兩個節(jié)點的唯一標志符，以及相關聯(lián)的BGR的標志符。為了全面描述節(jié)點對，人們需要既標識BGR又標識節(jié)點對。節(jié)點對標志符的節(jié)點部分將是對系統(tǒng)可交換的。在真實世界中，每個節(jié)點代表當?shù)缆反┻^BGR的邊界時的道路上的點。因此，節(jié)點對標志符將給出兩個位置，或者在同一道路上，或者在不同道路上，兩者都在特定的BGR的邊界上。
[0031]在NPLUT中，每個節(jié)點對參考將對每個因變量(例如，時間、距離、燃料消耗、主干道導航、等等)具有值。對于穿過節(jié)點對的每個導航，將測量或者估計實際值。隨后將實際值連同與旅程有關的自變量(independent variable) 一起存儲到NPLUT中，這些自變量例如駕駛員的年齡、駕駛員的性別、駕駛員的職業(yè)、車輛類型、車齡、時間、星期、日期、天氣等等。每次導航后，中間ANOVA和MANOVA值(例如，總和、平方和等等)能夠被存儲并且與節(jié)點對旅程相關連。以這種方式，當特定用戶導航時，能夠對每個節(jié)點對呈現(xiàn)調整的值。
[0032]用于調整給每個節(jié)點對提供的值的反饋可以是簡單的最小平方差計算，誤差函數(shù)更嚴重地贊成最近的事件或者其他常用的控制系統(tǒng)誤差修正方法。真正可預測的交通僅僅是正確地標識了感興趣的因變量，并且捕獲到感興趣的自變量。如果一個人做到了這些則系統(tǒng)將以如同數(shù)據(jù)和數(shù)學允許的準確性那樣來預測交通。
[0033]由于導航是基于服務器的，因此能夠以非當前可用的方式來使用BGRs、節(jié)點對和自變量。例如，如果在芝加哥的天氣開始影響交通，則典型地它將在給定的時間量內(nèi)到達底特律。可以將簡單的輔助處理附加到系統(tǒng)上，其基于脫離自變量來估計例如芝加哥的天氣與底特律的天氣之間的延時周期，以及從芝加哥天氣變得影響底特律交通的天氣的與時間相關的可能性。系統(tǒng)隨后能夠基于脫離迫近的天氣或者其他可預測的未來事件而為未來的旅程創(chuàng)建ETAs。隨著數(shù)據(jù)的修正變得更確定，隨后能夠定期更新未來旅程的ETAs。
[0034]多個車輛、多個目的地（Multi-Vehicle,Multi-Destination, “MVMD”）導航是單個車輛到達單個目的地問題的推廣。MVMD通常與車隊相關聯(lián)。能夠有許多不同種類的MVMD問題。遞送公司，例如聯(lián)邦快遞公司（Fedex)或者郵局，具有MVMD問題。進行居家訪問的維修工和電纜公司有MVMD問題?？ㄜ嚬揪哂蠱VMD問題。出租汽車和豪華轎車具有MVMD問題。我們將指派定義為對于單個車輛給出一個或者更多目的地。指派給單個車輛的目的地的次序被稱為“路線”。我們將約束條件（Constraint)定義為對于一個或者更多車輛的目的地的次序上的限制。
[0035]約束條件的類型有很多。首先，讓我們將“減站”定義為乘客或者載荷在此下車的目的地?！凹诱尽笔浅丝突蛘咻d荷在此被添加到車輛上的目的地。載荷分擔是約束條件，其中路線終結于兩個或者更多個減站，并且載荷中的所有項目的最大重量或者最大尺寸是被限制的。車輛搭乘是約束條件，其中路線終結于兩個或者更多個減站，并且在給定的時間內(nèi)車輛中的乘客的總數(shù)是受限的。立即聯(lián)動（Linkage)是約束條件，其中給定的目的地必須立即跟隨給定的起點。聯(lián)動是約束條件，其中在給定的車輛中給定的目的地必須跟隨給定的起點。約束條件還可以是車隊特有的。例如，特定的出租汽車公司具有要求在20分鐘內(nèi)接收訂單的服務標準，這將作為解的約束條件。
[0036]為車輛生成路線的過程被稱為“調度”。要求車輛到達目的地的離散的數(shù)據(jù)庫條目被稱為訂單。訂單可以包括一個起點和一個目的地、一個起點和幾個目的地、或者幾個起點和幾個目的地。對于本發(fā)明來說，調度2臺或者2000臺車輛是相同的。首先，需要對于車隊選擇應變量。將對所有訂單和所有車輛的所有目的地輸入到調度數(shù)據(jù)庫中。系統(tǒng)將這樣啟動：通過最小化由整個車隊所穿過的BGRs的數(shù)目、令每個車輛到達第一個目的地、同時履行任何約束條件。這將歸結為簡單的矩陣數(shù)學，由于組織BGRs和節(jié)點對的方式。以同樣的方式接近每個附加的目的地，同時前一個目的地作為新的起點。如果由于特定路線違反了約束條件而調度失敗，則系統(tǒng)將迭代，對造成約束條件違反的目的地給予優(yōu)先權。以這種方式，系統(tǒng)快速標識出可能的約束條件違反，并且將試圖利用無約束條件違反來最優(yōu)化。有時，不存在不違反約束條件的解。將系統(tǒng)設計為提供具有最小約束條件違反的最優(yōu)化解。如果特定車隊想要的話，系統(tǒng)能夠提供具有更多約束條件違反的額外的最優(yōu)化解。以這種方式，車隊調度者能夠在最優(yōu)化的路線和服務違反（約束條件違反）之間確定適當?shù)臋嗪狻?br> [0037]MVMD問題在其限制中能夠被用于綜合交通管理系統(tǒng)。隨著在擁堵的城市區(qū)域中更多車輛使用數(shù)目有限的道路，市政當局將尋找保持交通移動的某些總體解決方案。在使用以上定義的MVMD方法的綜合交通管理系統(tǒng)中，BGRs將對于總體數(shù)目的車輛具有飽和水平。交通管理系 統(tǒng)能夠在擁堵的城市區(qū)域中水平加載所有BGRs，最小化該區(qū)域中所有車輛到達它們的目的地所花費的總體時間。這種解決方案將有效地增加道路網(wǎng)絡的總體容量。
[0038]系統(tǒng)還能夠在同一車隊內(nèi)容納多個服務類型。例如，乘客運輸公司可以同時具有豪華轎車、出租車和搭乘服務。系統(tǒng)能夠容易地為車隊調度者處理此事。每個服務類型被分開處理：豪華轎車調度對于豪華轎車訂單進行最優(yōu)化；出租車調度對于出租車訂單進行最優(yōu)化；以及搭乘調度對于搭乘訂單進行最優(yōu)化。然而，系統(tǒng)對于多種服務的車隊具有一個重要的特征。當調度未能在沒有約束條件違反中為服務找到路線時，與車隊調度者的規(guī)則相一致地，系統(tǒng)能夠使用其他服務類型車輛來試圖服務約束條件違反。例如，如果搭乘訂單導致了約束條件違反，則車隊調度者能夠利用出租車或者豪華轎車來服務該訂單。此外，在對于甚至更困難的問題的車隊解決方案上，將為調度者提供系統(tǒng)。例如，如果約束條件違反是關于豪華轎車服務的，則系統(tǒng)能夠為調度者提供使用出租車或者搭乘的解決方案。以這種方式，代表性的試圖滿足豪華轎車的訂單的客戶服務能夠為乘客呈現(xiàn)最多樣化的選項：這里的豪華轎車將乘坐多久，這里的出租車將乘坐多久，這里的共享乘車將乘坐多久。
[0039]車輛共乘和載荷分擔是更復雜的，由于停站次序與分組旅程是分開的數(shù)學問題的事實，但是他們是直接相關的。能夠通過具有下面的方法的系統(tǒng)來確定停站順序。確定所有加站的中點(Midpoint of Plus Stops, “PSM”）。確定所有減站的中點(Midpoint of MinusStops, “MSM”）。找到PSM和MSM的中點（Midpoint, “MID”）。離MID最遠的加站是第一個搭乘點。離MID最遠的減站是最后一個下車點。
[0040]對于一些車隊來說，籌 劃車輛也是必要的。例如，在沒有當前訂單時需要籌劃的出租汽車，或者沒有當前呼叫時的警察。在給定的服務區(qū)域內(nèi)，每個BGR具有時間相關的訂單密度（例如，在一個小時內(nèi)有多少訂單）。在服務區(qū)域中對于每個BGR的時間相關的訂單密度能夠被用作虛擬訂單。系統(tǒng)能夠采用自由車輛的數(shù)目并解決該虛擬訂單，仿佛他們是真實的訂單一樣。以這種方式，在考慮到所有的車隊約束條件時，空閑車輛將被分配給最可能的位置。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0041]有13幅相關的附圖。圖I是系統(tǒng)通信的透視圖。圖2是替選實施例的系統(tǒng)通信的透視圖。圖3是替選實施例的系統(tǒng)通信的透視圖。圖4是替選實施例的系統(tǒng)通信的透視圖。圖5是替選實施例的系統(tǒng)通信的透視圖。圖6是替選實施例的系統(tǒng)通信的透視圖。
[0042]圖7顯示了由本新穎的系統(tǒng)所體現(xiàn)的高級軟件方法的流程圖。圖8顯示了在常駐服務器中通過虛擬剖分（virtual tessellation)用于創(chuàng)建BGRs的流程圖。圖9顯示了在常駐服務器中用于創(chuàng)建BGRs的替選方法。圖10顯示了用于在常駐服務器上設置車隊客戶的流程圖。圖11顯示了使用了 BGRs和節(jié)點對基于導航方法的服務器的流程圖。圖12顯示了手持或者遠程電子設備軟件處理的流程圖。圖13顯示了在剖分的立方體中內(nèi)接的地球。
【具體實施方式】
[0043]以下描述表示了發(fā)明人當前的優(yōu)選實施例。描述并不意在限制發(fā)明，而是意在示出發(fā)明的一般操作原則。利用附圖示出示例。
[0044]圖7顯示了與系統(tǒng)相關聯(lián)的軟件方法的高級流程圖。一些操作僅在操作的設置上執(zhí)行：99最初的開始、26加載地圖數(shù)據(jù)庫；62通過子程序創(chuàng)建BGRs、以及56系統(tǒng)初始化?？梢詮娜魏蔚貓D數(shù)據(jù)庫銷售商購買地圖數(shù)據(jù)庫26，或者可以使用眾包地圖數(shù)據(jù)庫。系統(tǒng)初始化包括諸如形成NPLUT、使用任何可用數(shù)據(jù)填充NPLUT、創(chuàng)建用戶數(shù)據(jù)庫、使用任何可用數(shù)據(jù)填充用戶數(shù)據(jù)庫的管理程序，以及類似的任務。一旦系統(tǒng)已經(jīng)被初始化56并且已經(jīng)使用BGR子程序62創(chuàng)建了 BGRs，則系統(tǒng)能夠接受導航輸入55。
[0045]圖13顯示了內(nèi)接于剖分的立方體302中的地球301。在計算機中，能夠轉動或者傾斜虛擬的地球301直到感興趣的地理地塊被置于中心。在幾乎所有情況下，即使地球301是橢球體，也能夠使感興趣的地理區(qū)域與內(nèi)接立方體302的面幾乎平行。通過適當?shù)剡x擇立方體302上的剖分的尺寸，人們能夠影響被投影到地球301上的BGR的尺寸。將這種方法稱為虛擬剖分，因為地球301上的圖案并非技術上的剖分，因為所有的BGRs不會是相同的形狀和尺寸。
[0046]圖8顯示了使用虛擬剖分生成BGRs的方法。首先，系統(tǒng)在立方體44中內(nèi)接地球。立方體的面45的中心是以超過感興趣的地理區(qū)域為中心的。選擇用于立方體的面的開始剖分尺寸46。標準的表面積(Standard Surface Area, SSA)是用于BGRs的目標表面積。大約I平方公里的BGR SSA看起來是理想的。其次，設置用于SSA64的變化限制(variationlimit)。這個數(shù)目應當是小的(小于10%)。所有BGRs都應當具有與SSA非常接近的表面積，為了最小化混淆的數(shù)據(jù)(在變化的分析過程中非正交的自變量)的可能性。如果希望的話，內(nèi)接立方體上的剖分正方形47的尺寸是可以變化的。盡管這在計算上更難，然而這將最小化SSA變化(僅最內(nèi)層片是正方形，每個后續(xù)層都是具有越來越高的縱橫比的長方形。立方體剖分被投影到地球48上以創(chuàng)建初始BGRs。評估所有BGRs的SSA49。如果SSA分析成功(okay) 50，則存儲BGRs53，并且GBR生成處理結束59。如果SSA分析不成功50，則擦除所有GBRs51。接下來，系統(tǒng)調整開始剖分尺寸52，調整外層剖分比率(剖分的立方體的面的外層多快變成縱橫比越來越高的長方形)63，并且調整SSA變化限制64。隨后重新開始整個過程47。
[0047]圖9顯示了用于生成BGRs的替選實施例的流程圖。通過發(fā)現(xiàn)感興趣的地理區(qū)域65的質心來開始過程58。創(chuàng)建單個BGR66，其表面積等于SSA并且至少有四條邊。設置SSA變化限制64。圍繞現(xiàn)有的BGR(S)來創(chuàng)建BGRs的層，其中BGRs的新層具有其最小化的周長67。分析用于層的SSA49。只要SSA分析成功，則添加BGRs的附加層。如果SSA不成功50，則僅分析最后一層的SSA69。如果最后一層包括與感興趣的地理區(qū)域的邊界重疊的BGRs70,并且這是SSA不被接受的唯一原因的話，則存儲BGRs71。如果它不是邊緣地理70，則擦除最后一層BGRs51?？稍试S的最大周長將比之前的迭代(iteration)增加了 10% 68，并且創(chuàng)建BGRs的新層67。持續(xù)該過程直到用BGRs覆蓋整個感興趣的地理區(qū)域72。
[0048]在圖7中，一旦出現(xiàn)了 BGR程序62，則能夠出現(xiàn)車隊設置61 (圖10)。在圖10中，用車隊設置80來登記每個客戶或者車隊。這包括使用關于車輛81、駕駛員86、和提供的服務91的信息來填充數(shù)據(jù)庫。關于車隊車輛81的所收集的數(shù)據(jù)包括車輛號碼82、車輛類型(包括燃料類型)83、車輛的里程84、以及其他用戶定義的車輛數(shù)據(jù)(自變量或者屬性數(shù)據(jù))85。關于駕駛員的所收集的數(shù)據(jù)包括姓名87、駕駛員號碼或者標識88、雇傭類型(雇工、獨立的承包人、所有者/操作員、等等)89、以及其他用戶定義的駕駛員數(shù)據(jù)(自變量或者屬性數(shù)據(jù))90。關于車隊服務所收集的數(shù)據(jù)包括客戶類型92、服務標準93、服務范圍94、以及其他用戶所定義的服務數(shù)據(jù)(自變量和屬性數(shù)據(jù))95。數(shù)據(jù)庫還允許用戶定義的加燃料站96。一旦定義完所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就被加載到數(shù)據(jù)庫97中，并且程序結束98。
[0049]從圖7，經(jīng)由無線裝置接收終端用戶導航輸入請求32。圖1顯示了無線通信和地理定位的實施例，這對于導航來說是必需的。終端用戶在車輛201中，車輛201內(nèi)置或者安裝有遠程電子設備(Remote Electronic Device, “RED”)。車輛201經(jīng)由GPS芯片組、陀螺儀、和/或衛(wèi)星收發(fā)機來進行地理定位。多個衛(wèi)星200將GPS信號提供給車輛201的GPS收發(fā)機。車輛201隨后能夠利用無線網(wǎng)絡202將其位置通信給中心服務器203。無線網(wǎng)絡202可以是蜂窩或者移動電話網(wǎng)絡、射頻網(wǎng)絡、或者其他無線裝置。還可以經(jīng)過例如w1-fi網(wǎng)絡的混合裝置網(wǎng)絡來完成傳輸，該w1-fi網(wǎng)絡經(jīng)由有線互聯(lián)網(wǎng)連接(未示出)向服務器下載并且上傳請求。
[0050]圖2顯示了用于通信和地理定位系統(tǒng)的替選實施例。在圖2中，車輛201已經(jīng)被手機、MDT、或者RED204所取代。手機、MDT、或者RED204經(jīng)由衛(wèi)星網(wǎng)絡200進行地理定位。手機、MDT、或者RED204經(jīng)由無線網(wǎng)絡202與服務器203通信。
[0051]圖3顯示了用于圖2中的通信和地理定位系統(tǒng)的替選實施例。在此系統(tǒng)中，無線網(wǎng)絡202用于地理定位以及與服務器的通信這兩者。手機、MDT、或者RED204能夠使用多個手機發(fā)射塔或者天線來識別其當前位置。這些數(shù)據(jù)能夠與導航請求一起傳輸給遠程服務器203。
[0052]圖4顯示了用于圖2中的通信和地理定位系統(tǒng)的替選實施例。在此系統(tǒng)中，衛(wèi)星200用于地理定位以及通信這兩者。盡管GPS衛(wèi)星當前對于通信并不是多任務的，然而可想到的是，在未來將會出現(xiàn)對于同一個衛(wèi)星200完成地理定位信息和通信這兩者。然而，此系統(tǒng)是根據(jù)當前的衛(wèi)星趨勢建造的:一套衛(wèi)星200提供地理定位信息，并且另一衛(wèi)星200用于與遠程服務器203的通信。
[0053]圖5顯示了用于圖1中的通信和地理定位系統(tǒng)的替選實施例。在此系統(tǒng)中，無線網(wǎng)絡202用于地理定位以及與服務器通信這兩者。車輛201能夠使用多個手機發(fā)射塔或者天線來識別其當前的位置。這些數(shù)據(jù)能夠與導航請求一起傳輸給遠程服務器203。
[0054]圖6顯示了用于圖1中的通信和地理定位系統(tǒng)的替選實施例。在此系統(tǒng)中，衛(wèi)星200用于地理定位以及通信這兩者。一套衛(wèi)星200提供地理定位信息，并且另一衛(wèi)星200用于與遠程服務器203的通信。
[0055]在圖7中，終端用戶導航請求32通過圖1到圖6中的通信與地理定位系統(tǒng)的其中一個進行通信。無論車輛201還是手機、MDT、或者RED204，用戶通過用戶軟件方法與系統(tǒng)進行的交互，通常被稱為用戶應用。在圖12中，通過確保注冊了用戶102來開始用戶應用101。如果注冊了用戶102，則出現(xiàn)目的地輸入128。用戶能夠添加多個目的地127、128，可以指定排序或者允許系統(tǒng)為旅程排序。一旦完成輸入127，則經(jīng)由圖1-圖6中所示的裝置將數(shù)據(jù)傳輸129給遠程服務器。在這一點上，被給出了目的地輸入128時，我們將遠程服務器203處理為:產(chǎn)生導航路線的黑盒子。遠程服務器203傳輸路線，由終端用戶接收129該路線。終端用戶應用101以預先確定的時間間隔通過傳輸126其位置，將pingl30遠程服務器203。遠程服務器203將用戶的進度與遠程服務器預測的用戶的應該的進度做比較。如果朝向目的地的進度處于可接受的標準之外，則遠程服務器203將發(fā)送重新指定路線信號125給用戶應用101。終端用戶單元將通知終端用戶重新指定路線，同時遠程服務器203提供替選的路線。通過終端用戶應用101將接收126新路線。最終，重新指定路線或者不重新指定路線，終端用戶都將到達目的地124。到達目的地后，終端用戶的應用101將最終的pingl23傳輸給遠程服務器203，使得遠程服務器具備本次旅程的完整歷史。
[0056]在開始終端用戶應用101時，如果未注冊該用戶，則單元允許通過打開賬戶103來注冊。在打開賬戶103后，用戶選擇ping頻率104、導航優(yōu)選106、和導航排除105。用戶隨后必須完成關于他自己或她自己的、以及關于他或她的車輛的自變量。駕駛員信息107包括駕齡108、駕駛記錄109、每年駕駛里程數(shù)110、年齡111、婚姻狀態(tài)112、家庭地址113、用戶學習駕駛的地點114、用戶職業(yè)115、用戶性別116、以及其他公司或者集團定義的數(shù)據(jù)117。車輛信息118包括車輛所有者119、制造和型號120、型號年代121和車輛的英里數(shù)(里程）122。自變量數(shù)據(jù)應當具有非常高的質量，原因是用戶將明白他們在回答問題時的準確性可能直接涉及系統(tǒng)能夠多好地為他們提供導航。
[0057]圖7顯示了在終端用戶輸入32之后出現(xiàn)的導航60。在圖11中，通過選擇導航最優(yōu)化因數(shù)I來開始導航60。一旦創(chuàng)建了 BGRs，發(fā)明才能夠創(chuàng)建導航解。圖11顯示了單個車輛導航解。用戶通過選擇最優(yōu)化因數(shù)I或者因變量：時間、距離、燃料、費用、或者用戶定義的因變量來開始。接下來，如果想要的話，用戶從考慮2中排除某些解，例如州際公路、收費公路、橋、或者其他可能的路線。用戶使用輸入設備輸入一個或者更多目的地3。如果輸入多于一個目的地，則用戶能夠選擇6目的地的自動的10或者手動的5排序。當選擇手動的5排序時，自動的目的地排序模塊10將服從于手動輸入。一旦排序完成，則識別起點和接下來的或者唯一的目的地9。如果在開始7中僅有單個目的地輸入，則導航核心直接移動到標識起點和目的地9。
[0058]為了在起點和目的地之間計算，本發(fā)明將識別線性地位于起點和目的地8之間的BGRs,并且將他們指定為激活。這些BGRs被叫做Genl。在包含起點的BGR中，起點被指定為唯一的入口節(jié)點（entry node) 12。在包含當前目的地9的BGR中，當前目的地被指定為唯一出口節(jié)點（exit node) 13。在所有其他BGRs中，通過僅選擇那些在其兩邊都具有BGR的節(jié)點11來創(chuàng)建節(jié)點對。導航核心創(chuàng)建用于所有激活的BGRs的節(jié)點對列表16。在多處理器系統(tǒng)中，導航核心將為考慮20下的所有節(jié)點對同時創(chuàng)建臨時BGR陣列，并且測量NPLUT14來看在考慮17下對任何節(jié)點對是否存在解。如果在NPLUT中存在節(jié)點對解，則將其放置在臨時BGR陣列20中。如果不存在，則使用用于每個街道類別的加權函數(shù)，本發(fā)明對每個BGR19的每個節(jié)點對進行因變量計算，捕獲用于每個可能的解的路線信息。本發(fā)明將從可能的解集21中刪除任何排除。由于對于初始計算僅用到了 BGRs的有限的集，因此并非每個BGR的所有節(jié)點都是可能的入口和/或出口。從興趣節(jié)點所生成的數(shù)據(jù)能夠以臨時數(shù)據(jù)庫格式，或者以允許快速訪問的任何其他數(shù)據(jù)處理格式存儲在陣列中20。這些臨時數(shù)據(jù)能夠被存儲在緩沖存儲器中、硬盤驅動器上或者任何其他類型的適宜的存儲元件中。在多核處理器環(huán)境下，這樣的計算是迅速的，原因是能夠獨立計算每個BGRs。
[0059]本發(fā)明隨后通過發(fā)現(xiàn)從起點到目的地的初始最小解來創(chuàng)建初始試驗路線，僅穿行于線性地位于起點和目的地之間的BGRs22。作為對于初始路線計算的邊界條件，一個BGR的出口節(jié)點是相鄰BGR的入口節(jié)點。通過創(chuàng)建可能的解的矩陣，本發(fā)明得出了明確的解。
[0060]一旦標識了初始試驗路線，解引擎將相鄰的所有BGRs添加到GenlBGRs23、18，并且大量重復以上過程。新的BGRs被叫做Gen2。現(xiàn)在GenlBGRs在計算中使用所有節(jié)點。Gen2BGRs使用節(jié)點的縮減集，原因是并非所有節(jié)點都具有與他們相關聯(lián)的相鄰BGR。
[0061] 為了計算Gen2試驗路線，排除Genl計算中所計算出的可能的解，原因是在臨時陣列20中能夠發(fā)現(xiàn)這些可能解。本發(fā)明再次應用了邊界條件：一個BGR的出口節(jié)點是相鄰BGR的入口節(jié)點。通過創(chuàng)建可能唯一解的矩陣（排除了 Genl解），本發(fā)明得出了明確的解、Gen2試驗路線22。
[0062]以對Gen223，18很多相同的方式對Gen3重復該處理。與Gen2BGRs相鄰的所有BGRs都被添加到計算中。從可能的解集中排除所有以前考慮過的試驗解。計算出Gen3的明確的解。
[0063]將Gen A稱為最優(yōu)解。選擇退出條件使得完成C的生成，其中C = A+B，這里C是生成的總數(shù)，A是最優(yōu)生成，并且B是最優(yōu)解之后計算的想要的發(fā)散解的數(shù)目。例如，如果Genl試驗路線對于Gen2或者Gen3試驗路線來說是優(yōu)選的,并且計算停止,則將Genl試驗路線呈現(xiàn)給用戶作為優(yōu)選的路線，C = 3，A = I并且B = 2。
[0064]實際上，B與起點和目的地之間的距離相關23。此外，能夠通過簡單的誤差反饋函數(shù)來最優(yōu)化B的選擇，其中誤差與距離相關。通過最大化速度限值來設置B的上限。換句話說，當車輛將不得不超過圍繞外圍的最大的可允許的速度限制為了提供比當前可用的解更優(yōu)的解時，處理結束。
[0065]對于MVMD導航，對所有車輛重復以上處理。通過最小化所穿過的BGRs的數(shù)目為了讓所有車輛到達初步的目的地，來確定初始目的地。對于每個車輛和目的地對，以上算法創(chuàng)建了路線。在第一個目的地再次指派每個車輛的目的地，同時系統(tǒng)試圖最小化所穿過的BFRs的數(shù)目，為了讓所有車輛都到達他們的下一個目的地。以這種方式，能夠處理有或者沒有約束條件下的多個車輛多個目的地問題。
【權利要求】
1.一種導航指引的方法和系統(tǒng)，至少包括:終端用戶設備，具有用于輸入目的地并且接收指引或者指定路線的裝置；地圖數(shù)據(jù)庫，包括道路和可選的POlS ;用于確定車輛位置的設備和方法，例如全球定位系統(tǒng)；服務器或者存儲器與處理元件的其他集合；用于在終端用戶設備與服務器之間通信的裝置；NPLUT數(shù)據(jù)庫；以及導航軟件核心，常駐在服務器上，具有創(chuàng)建有界地理區(qū)域(Bounded Geographic Regions, “BGRs”)，識別可能是可能解的一部分的用于每個BGR的節(jié)點對，訪問NPLUT以得到用于每個節(jié)點對的解，以及基于由用戶提供的因變量和作為解數(shù)據(jù)庫的固有部分的自變量來最優(yōu)化導航解的能力。
2.根據(jù)權利要求1所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)解決用于多個車輛/多個目的地問題。
3.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)對于每個車輛提出路線。
4.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)沿著所述路線跟蹤每個車輛的進度。
5.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)允許對于車輛共乘或者載荷分擔的車隊進行調度。
6.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中當沿著其路線的單個車輛的進度與所預測的值的發(fā)散超過用戶定義的量時，所述系統(tǒng)將為一個或者更多車輛重新指定路線。
7.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)使用用戶定義的約束條件解決用于多個車輛/多個目的地問題。
8.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述軟件包括誤差函數(shù)計數(shù)器和反饋程序來修正存儲在NPLUT數(shù)據(jù)庫中的因變量值。
9.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中在所述終端用戶到達目的地的同時或者到達目的地的之后，對于因變量和自變量的用于每個節(jié)點對解的每個終端用戶的實際值都與NPLUT通信并且被存儲在NPLUT中，所述因變量例如為時間、距離、燃料使用、費用、以及任何用戶定義的因變量。
10.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中對于在NPLUT中的每個因變的節(jié)點對，捕獲并且存儲相關聯(lián)的自變量因數(shù)，該因數(shù)包括變量和屬性這兩者，例如但不限于，一天的時間、日期、星期幾、溫度、施工、降水、駕駛員的年齡、駕駛員的職業(yè)、駕駛員的性別、車輛類型、車齡、車輛里程、以及特別事件，其能夠用于創(chuàng)建存儲在NPLUT中的因變量的ANOVA和MANOVA計算，從而在未來的導航期間給出更準確的估計。
11.根據(jù)權利要求10所述的發(fā)明，其中通過僅存儲來自之前的導航迭代的、必須的ANOVA或者MANOVA的總和以及乘積并且從所計算的總和以及乘積刪除基礎數(shù)據(jù)，來壓縮NPLUT數(shù)據(jù)庫。
12.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中終端用戶的設備存儲器僅存儲激活的BGRs的細節(jié)。
13.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中經(jīng)由到多個車輛、移動電話、移動數(shù)據(jù)終端、或者遠程電子設備的無線連接或者衛(wèi)星連接，來完成與服務器的通信。
14.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中服務器還能夠從其他數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，用于包含在NPLUT中，作為與節(jié)點對相關聯(lián)的變量或者屬性數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)源包括但不限于NHTSA交通傳感器信息、警方報告、本地交通報告、以及施工報告。
15.根據(jù)權利要求2所述的發(fā)明，其中所述系統(tǒng)用于在擁堵的城市區(qū)域中的交通進行監(jiān)控和指定路線。
【文檔編號】G06F17/00GK104025075SQ201280064665
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2012年10月26日 優(yōu)先權日:2011年10月26日
【發(fā)明者】托馬斯·保羅·希德, 約翰·卡爾弗·希德 申請人:托馬斯·保羅·希德, 約翰·卡爾弗·希德