基于预测目的地控制车辆的方法和系统技术方案

本申请涉及基于预测目的地控制车辆的方法和系统。提供了一种用于基于当车辆的驾驶员没有向车辆的导航系统输入特定目的地时预测的目的地来控制车辆的至少一个特征的方法和系统。使用车辆的驾驶信息确定驾驶模式。确定预存储的驾驶模型与的驾驶模式对应的驾驶模型。所确定的驾驶模型的目的地被识别为预测目的地。生成与用于控制车辆的至少一个特征的预测目的地对应的控制信号，用于根据车辆控制信息执行车辆操作。

Method and system for controlling vehicle based on predicted destination

The application relates to a method and system for controlling a vehicle based on predicted destination. A method and system for controlling at least one feature of a vehicle based on a vehicle based navigation system that is not expected to be input to a specific destination in a vehicle navigation system. Use the driving information of the vehicle to determine the driving mode. Determine the driving model corresponding to the pre stored driving model and the driving mode. The destination of the identified driving model is identified as the predicted destination. A control signal corresponding to a predicted destination for controlling at least one characteristic of a vehicle is generated for executing vehicle operation according to vehicle control information.

【技术实现步骤摘要】
基于预测目的地控制车辆的方法和系统相关申请的交叉参考本申请要求于2016年12月20日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2016-0174746的优先权和权益，其全部内容通过引用并入本文。
本公开涉及一种基于预测目的地来控制车辆的方法和系统。
技术介绍
为了方便车辆驾驶员，已经开发了用于自动地预测和设定目的地的方法，而不单独设定目的地。该技术在韩国专利注册号1,543,087中公布。专利087是在安装在车辆中的导航中执行的技术，并且从存储的目的地信息预测到达的目的地，并且通过使用用于设定目的地的输入日期、用于预先注册信息的DB输入日期、请求目的地的时间等来设定预测目的地。即使在用户未单独设定目的地而进行驾驶的情况下预测目的地时，存在诸如用于每个时间段的使用道路和驾驶方向的各种信息被预定提供给驾驶员的优点，并且存在即使用户不执行大量操纵也可以轻松找到目的地的优点。然而，难以将相关技术应用于不使用导航的用户，即使用移动导航功能并且输入次数少的用户，但是存在用户需要操作导航的不便。此外，相关技术仅限于简单地设定目的地，并且因此各种信息或服务未提供至在没有设定目的地的情况下进行驾驶的驾驶员或车辆。本
技术介绍
部分中公开的上述信息仅用于增强对本专利技术背景的理解，因此包含的信息可能不构成本国本领域普通技术人员已知的现有技术。本节的公开提供本专利技术的背景。申请人注意到，本节可能包含本申请之前可用的信息。然而，通过提供本节，申请人不承认本节中包含的任何信息构成现有技术。
技术实现思路
本公开已经做出努力来提供一种基于预测目的地而控制车辆的方法和系统，具有的优点包括，针对未设定目的地的驾驶车辆预测目的地，并且在基于通过预测目的地获得的各种信息来驾驶到预测目的地的同时向驾驶员或车辆提供执行操作益处的车辆控制信息。本专利技术的实施例可以用于实现除了上述目的之外没有具体提及的其它目的。本专利技术的实施例提供了一种基于预测目的地来控制车辆的方法，所述方法包括：通过使用从车辆接收的驾驶信息来确定驾驶模式；确定预存储的驾驶模型中与驾驶模式对应的驾驶模型；将确定的驾驶模型的目的地确定为预测目的地；生成与预测目的地对应的车辆控制信息；以及通过向车辆提供车辆控制信息，根据车辆控制信息执行车辆操作。该方法可以进一步包括执行以下操作：在用户的车辆到达预定目的地时将驾驶模式信息和目的地应用到预存储的用户驾驶模型，学习用户驾驶模型，从而维护或改变与对应的驾驶模式对应的预存储用户驾驶模式。该方法可以进一步包括在学习用户驾驶模型时，确定在设定时段内访问次数等于或大于设定次数的目的地作为第一目的地，确定在设定时段内访问次数小于设定次数的目的地作为第二目的地，并且区分在用户驾驶模型中包括的目的地是第一目的地还是第二目的地。设定次数可以基于以前的访问记录而变化。在第一目的地和第二目的地的情况下，车辆控制信息可以具有不同的控制项，并且在第一目的地的情况下包括DPF再生禁止，并且在第二目的地的情况下包括DPF再生允许。预存储的驾驶模型可以包括通过使用用户的驾驶信息生成的用户驾驶模型和通过使用其他驾驶员中每一个驾驶员生成的外部驾驶模型。该方法可以进一步包括当从用户接收到个人信息时确定与个人信息匹配的外部模型组，并将用户注册为对应的外部模型组，其中预存储的驾驶模型中的外部驾驶模型可以是在对应的用户被注册的外部模型组的组成员中的至少一个组成员的用户驾驶模型。用于判断外部模型组的个人信息可能包括居住地(地区)、年龄和性别，并且进一步包括爱好和家庭成员。本专利技术的另一实施例提供了一种基于预测目的地来控制车辆的系统，该系统包括：接收单元，其从每个车辆接收驾驶信息；驾驶员识别单元，其识别发送驾驶信息的车辆或驾驶员；目的地预测单元，其通过当前从第一驾驶员的车辆接收到的驾驶信息来确定驾驶模式，找到预存储的驾驶模型中与确定的驾驶模式对应的驾驶模型，并且判断在所找到的驾驶模型中包括的目的地作为预测目的地；以及车辆控制信息生成单元，其生成与由目的地预测单元预测的目的地对应的车辆控制信息。预存储的驾驶模型可包括通过使用用户的驾驶信息生成的用户驾驶模型和通过使用其他驾驶员中的每一个驾驶员生成的外部驾驶模型。该系统可以进一步包括用户模型学习单元，其执行以下操作：在用户的车辆到达预测目的地时向用户驾驶模型应用驾驶模式信息和目的地，学习用户驾驶模型，从而维护或改变与对应的驾驶模式对应的用户驾驶模型。在学习用户驾驶模型时，用户模型学习单元可以将在设定时段内访问次数等于或大于设定次数的目的地判断为第一目的地，确定在设定时段内访问次数小于设定次数的目的地作为第二目的地，并且区分在用户驾驶模型中包括的目的地是第一目的地还是第二目的地。该系统可以进一步包括外部模型管理单元，该外部模型管理单元通过使用从用户接收到的个人信息将用户注册为在具有与个人信息最高关联的外部模型组中的组成员，并且管理当改变个人信息时被改变的注册的外部模型组，其中外部驾驶模型可以是对应的用户被注册的外部模型组中的组成员中的至少一个组成员的用户驾驶模型。当用户驾驶模型通过学习改变时，用户模型学习单元可以将改变的用户驾驶模型反映到对应成员所属的外部模型组的外部驾驶模型。在第一目的地的情况下和第二目的地的情况下，车辆控制信息可以具有不同的控制项，并且在第一目的地的情况下包括DPF再生禁止，并且在第二目的地的情况下包括DPF再生允许。根据本专利技术的实施例，即使驾驶员在不设定目的地的情况下进行驾驶，远程中心也确定车辆控制项，诸如适合于由驾驶员使用的每个时间段的驾驶路线或车辆状况的柴油颗粒过滤器(DPF)再生或尿素补充，以将确定的车辆控制项提供给对应的车辆，从而减少燃料消耗，防止事故等。此外，像远距离高速驾驶一样，客户在输出不敏感的时刻执行能够减少输出的控制，从而显著地减少客户的要求和驾驶障碍。附图说明图1是根据本专利技术实施例的基于预测目的地来控制车辆的服务的示意图。图2是根据本专利技术的另一实施例的基于预测目的地来控制车辆的系统的框图。图3是根据本专利技术另一实施例的基于预测目的地来控制车辆的方法的示意流程图。图4是根据本专利技术的另一实施例的与基于预测目的地的控制车辆的方法中的生活目的地对应的流程图。图5是根据本专利技术的另一实施例的与基于预测目的地的控制车辆的方法中的活动目的地对应的流程图。<附图标记说明>10，20：车辆100：服务系统101：接收单元102：驾驶员识别单元103：外部模型管理单元104：目的地预测单元105：车辆控制信息生成单元106：用户模型学习单元107：接收数据DB108：用户模型DB109：外部模型DB。具体实施方式将在下文中参考附图更全面地描述本专利技术的实施例。如本领域技术人员将认识到的，在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，所描述的实施例可以以各种不同的方式进行修改。在附图中，为了清楚地描述本专利技术的实施例，省略了与描述不相关的部分，并且在整个说明书中相同的附图标记表示相同的元件。此外，将省略已知的已知技术的详细描述。在整个说明书中，除非明确地相反地描述，否则词语“包括”和诸如“包括了”或“包含”的变化将被理解为意图包含所述元件，而不排除任何其它元件。此外，在本说明书中公开的包括“单元”、“模块”等本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于预测目的地来控制车辆的方法，所述方法包括以下步骤：通过使用从车辆接收的驾驶信息来确定驾驶模式；确定预存储的驾驶模型中与所述驾驶模式对应的驾驶模型；将确定的驾驶模型的目的地确定为预测目的地；生成与所述预测目的地对应的车辆控制信息；以及通过向所述车辆提供所述车辆控制信息，根据所述车辆控制信息执行车辆操作。

【技术特征摘要】
2016.12.20 KR 10-2016-01747461.一种基于预测目的地来控制车辆的方法，所述方法包括以下步骤：通过使用从车辆接收的驾驶信息来确定驾驶模式；确定预存储的驾驶模型中与所述驾驶模式对应的驾驶模型；将确定的驾驶模型的目的地确定为预测目的地；生成与所述预测目的地对应的车辆控制信息；以及通过向所述车辆提供所述车辆控制信息，根据所述车辆控制信息执行车辆操作。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括以下步骤：执行以下操作：当所述用户的车辆到达所述预测目的地时将驾驶模式信息和所述目的地应用到预存储的用户驾驶模型，学习所述用户驾驶模型，从而维护或改变与对应的驾驶模式对应的所述预存储的用户驾驶模型。3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括以下步骤：在学习所述用户驾驶模型时，确定在设定时段内访问次数等于或大于设定次数的目的地作为第一目的地，确定在所述设定时段内访问次数小于设定次数的目的地作为第二目的地，并且区分在所述用户驾驶模型中包括的目的地是所述第一目的地还是所述第二目的地。4.根据权利要求3所述的方法，其中：所述设定次数基于以前的访问记录而变化。5.根据权利要求3所述的方法，其中：所述车辆控制信息在所述第一目的地的情况下和在所述第二目的地的情况下具有不同的控制项。6.根据权利要求3所述的方法，其中：所述车辆控制信息在所述第一目的地的情况下包括DPF再生禁止，并且在所述第二目的地的情况下包括DPF再生允许。7.根据权利要求1所述的方法，其中：所述预存储的驾驶模型包括通过使用所述用户的驾驶信息生成的用户驾驶模型和通过使用其他驾驶员中的每一个驾驶员的驾驶信息生成的外部驾驶模型。8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括以下步骤：当从所述用户接收到个人信息时确定匹配所述个人信息的外部模型组，并将所述用户注册为对应的外部模型组，其中所述预存储的驾驶模型中的外部驾驶模型是对应用户被注册的所述外部模型组的组成员中的至少一个组成员的用户驾驶模型。9.根据权利要求8所述的方法，其中：用于判断所述外部模型组的个人信息包括居住地(地区)、年龄和性别，并且进一步包括爱好和家庭成员。10.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：金补根，房圣勋，
申请(专利权)人：现代自动车株式会社，起亚自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：韩国,KR