交通停止提前响应系统技术方案

本公开提供“交通停止提前响应系统”。一种交通停止提前响应系统包括分布式计算系统控制器，其被编程和/或配置为减少由与公共运载工具交通相关联的交通停止的可预测实例引起的行驶时间延迟。交通停止提前响应系统可以获得与第一交叉点或交叉路口相关联的公共运载工具时间表和路线，预测公共运载交通工具在交叉路口处的估计到达时间，并且基于在交叉路口处的估计到达时间来确定与穿过交叉路口的公共运载交通工具相关联的时间延迟。交通停止提前响应系统可以生成导航计划，其通过预测公共运载工具到达时间来在延迟的交通工具到达交叉路口之前使其改变路线。预测分析可以使用公共运载工具数据库和/或经由基础设施计算系统网络、交通工具对交通工具(V2V)和/或交通工具对基础设施(V2I)网络以及其他来源接收的观察到的实时信息来确定到达时间。到的实时信息来确定到达时间。到的实时信息来确定到达时间。

【技术实现步骤摘要】
交通停止提前响应系统


[0001]本公开涉及交通工具中的导航辅助系统。

技术介绍

[0002]当前的交通监测分析系统通常在向跟踪平台报告交通减速和拥堵之前利用来自在道路上停止或减速的多个连接的报告装置(例如，移动智能电话)的信号。作为基础设施的一部分持续存在的静止和持续的交通减速源诸如吊桥和铁路交叉道口通常是不能通行的，但当前未被监测为潜在的或可能的交通减速的持续源头。
[0003]吊桥和货运列车通常使交通在重复的时间范围内和重复的延迟时段内延迟。例如，货运列车路线可以根据重复时间表操作，并且通常可以具有定期重复的延迟时间。在其他方面，基础设施信息的公开可用数据库可以提供可用信息以向交通分析系统通知规划的操作日期、时间和持续时间。
[0004]关于这些和其他考虑因素，提出了本文的公开内容。

技术实现思路

[0005]本公开涉及导航辅助系统，并且更具体地涉及一种用于交通停止提前响应导航管理的适应性导航辅助系统。本文公开的系统和方法被配置和/或编程为减少与当公共运载工具穿越大道时由交通停止引起的延迟相关联的行驶时间。公共运载工具延迟的示例可以包括列车交通、其中吊桥升起以允许船舶通行的水上交通工具交通和/或类似类型的延迟。
[0006]描述了一种交通停止提前响应系统，其可包括分布式计算系统控制器，所述分布式计算系统控制器被编程和/或配置为减少由与穿越大道的公共运载工具相关联的交通停止的可预测实例引起的行驶时间延迟。在一些实施例中，所述交通停止提前响应系统可以确定用于将乘用交通工具导航到目的地的第一路线，确定具有在第一交叉点处与所述第一路线相交的计划路线的公共运载交通工具的时间表，预测所述公共运载交通工具在所述第一交叉点处的估计到达时间，并且基于所述第一交叉点处的所述估计到达时间来确定与所述公共运载交通工具相关联的时间延迟。时间延迟延长乘用交通工具到达目的地的大致行驶时间。在一个示例性实施例中，所述交通停止提前响应系统可使用公共运载工具数据库和/或经由基础设施计算系统网络、交通工具对交通工具(V2V)和/或交通工具对基础设施(V2I)网络以及其他来源接收的观察到的实时信息来确定时间延迟。可以经由预测分析系统使用历史数据、计划数据和从连接的V2V网络或V2I网络的角度观察到的实时数据来分析所述信息。输入数据可以包括例如规划的(计划的)公共运载交通工具出发时间和行驶速度，以及观察到的实时出发、位置、速度和类似数据。所述系统从互联网、V2I网络以及从使用V2V网络收集和聚合的聚合或离散的交通工具特定信息获得输入数据，其中机载交通工具传感装置或基础设施计算系统提供传感步骤并经由相应的网络传输所述信息和数据。可以通过从公共的一个或多个运载工具数据交换所(其提供公共运载交通工具标识、计划路线、时间表信息、平均行驶速度信息或其他数据)的在线源(公共或私人数据库)检索计划或
规划的出发时间来获得它们。根据一个示例性实施例，所述交通停止提前响应系统还可以利用经训练的机器学习算法来收集相对于特定交叉路口的历史公共运载工具到达时间，预测通过的交通在沿着所述公共运载工具行驶路线的交叉路口处所经历的平均延迟，以及基于日期、时间、路线、交叉路口和其他相关信息来预测未来的延迟时间。此外，机器学习算法可以基于在先前使用实例中观察到的有利交通缓解经验来确定替代路线候选。例如，如果特定路线或小路比其他可能的路线节省更多时间，则当从多条可能的替代路线中进行选择时，机器学习算法可以在权重方面支持该路线。在另一个示例性实施例中，交通停止提前响应系统可以评估实时交通情况以预测与公共运载工具交通相关联的估计延迟时间。交通停止提前响应系统可以确定时间延迟超过阈值，其中阈值指示可容许交通延迟的最大时间阈值，并且基于时间延迟提供可以绕过公共运载工具停止的导航指令。交通停止提前响应系统可以通过使用替代路线导航到目的地来生成将受影响的交叉路口从路线计划中移除的替代路线。在另一个示例性实施例中，交通停止提前响应系统可以使用上述方法和系统中的一者或多者来识别交通延迟，并且生成用于一个或多个自主交通工具(AV)控制器的指令，所述控制器设置在AV上。交通停止提前响应系统可以生成替代路线并传输到连接的AV。AV可以在从连接的服务器接收到更新的指令之后导航到目的地，其中有足够的时间从导航计划中移除受影响的铁路交叉道口或水路交叉道口。交通停止提前响应系统可以通过利用与V2V、V2I以及其他实时和静态数据资源一起使用的预测分析来增加用户的积极用户体验。所公开的系统可减少总行驶时间，否则所述总行驶时间将因公共运载工具交通引起的延迟而增加。在本文中更详细地提供了本公开的这些和其他优点。
附图说明
[0007]参考附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可指示类似或相同的项。各种实施例可利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。贯穿本公开，根据上下文，单数和复数术语可能可互换地使用。
[0008]图1描绘了其中可实施用于提供本文所公开的交通停止提前响应系统和方法的技术和结构的示例性计算环境。
[0009]图2示出了根据本公开的交通停止提前响应系统的示例性功能示意图。
[0010]图3示出了根据本公开的用于实施图2的交通停止提前响应系统的示例性步骤。
[0011]图4描绘了根据本公开的用于提供动态导航建议的示例性方法的流程图。
具体实施方式
[0012]说明性实施例
[0013]下文将参考附图更全面地描述本公开，附图中示出了本公开的示例性实施例，并且示例性实施例不旨在为限制性的。
[0014]本文公开的交通停止提前响应系统和方法被配置和/或编程为监测和辅助对驾驶员的导航，同时监测可能会延迟旅行者到达其预期目的地或者引起由常见情况导致的在当前行驶道路上的延迟诸如吊桥延迟或列车交叉道口延迟的环境交通因素。交通停止提前响应系统可以使用从列车和水路交通的可公开访问的数据库接收的信息以及通过使用其他
来源的实时信息(诸如交通工具对交通工具(V2V)和基础设施对交通工具或交通工具对基础设施(I2V/V2I)数据网络)来提供替代路线选择建议并提供导航辅助。
[0015]所公开的实施例还可以提供自学习算法和连接的网络，所述自学习算法和连接的网络与分布式计算平台一起工作以通过动态导航路线选择系统提供导航辅助，所述动态导航路线选择系统连续地监测区域交通，识别与由铁路、水路和其他类型的周期性交通引起的交通延迟相关联的交通模式，并生成减轻此类延迟的修改的路线。
[0016]下文将参考附图更全面地描述本公开，附图中示出了本公开的示例性实施例，并且所述实施例不意图为限制性的。首先讨论用于实现一种或多种公开的方法的基于交通工具且分布式计算环境。
[0017]图1描绘了示例性计算环境100，所述示例性计算环境可以包括交通工具105，所述交通工具包括机动计算机145和交通工具控制单元(VCU)165，所述交通工具控制单元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于提供动态导航建议的方法，所述方法包括：经由处理器确定用于将第一交通工具导航到目的地的第一路线；经由所述处理器确定与在第一交叉点处与所述第一路线相交的公共运载工具路线相关联的公共运载交通工具的时间表；经由所述处理器预测所述公共运载交通工具在所述第一交叉点处的估计到达时间；经由所述处理器并基于所述第一交叉点处的所述估计到达时间来确定在第二交叉点处与所述公共运载交通工具相关联的时间延迟，其中所述时间延迟延长所述第一交通工具到达所述目的地的大致行驶时间；经由所述处理器确定所述时间延迟超过阈值；并且基于所述时间延迟提供替代的导航指令。2.根据权利要求1所述的方法，其还包括：向设置在自主交通工具上的自主交通工具控制器提供所述替代的导航指令，其中所述指令被配置为使所述自主交通工具控制器根据所述替代的导航指令将所述自主交通工具引导到所述目的地。3.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述公共运载交通工具穿越的所述估计到达时间包括：经由所述处理器获得与所述公共运载交通工具相关联的交通工具标识(ID)；并且经由公共交通数据库确定与所述交通工具ID相关联的公共交通出发时间。4.根据权利要求3所述的方法，其还包括：经由所述处理器基于所述公共交通数据库来确定公共运载工具行驶速度。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述公共运载交通工具为列车，并且所述第一交叉点包括铁路交叉道口。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述公共运载交通工具为水上交通工具，并且所述第一交叉点包括吊桥。7.根据权利要求1所述的方法，其中预测所述公共运载交通工具在所述第一交叉点处的所述估计到达时间包括：经由所述处理器来确定所述公共运载交通工具的行驶速度。8.根据权利要求6所述的方法，其还包括：经由所述处理器从交通工具对交通工具(V2V)网络接收所述公共运载交通工具的观察到的速度。9.根据权利要求6所述的方法，其还包括：经由所述处理器基于历史的公共运载交通工具到达时间来训练机器学习算法；并且基于所述机器学...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：福特全球技术公司，
类型：发明
国别省市：