【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】确定车头朝向的方法和系统交叉引用本申请要求于2017年8月17日提交的申请号为201710707761.4的中国申请的优先权，其全部内容通过引用结合于此。
本申请一般涉及用于确定车辆的车头朝向的方法和系统，并且具体地涉及基于来自一个或以上磁传感器的数据，确定车辆的车头朝向的方法和系统。
技术介绍
在行驶中对车辆车头朝向的确定对于提供运输服务非常重要，并且可能直接影响从司机所处的位置到乘客的上车点或下车点的路径规划。车头朝向确定错误可能导致次优路线，从而引起绕路的情况发生，浪费司乘双方的时间，和/或降低行驶效率。在现有技术方案中，通常根据车辆当前的全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)信息中的“bearing”字段来确定车辆的车头朝向。然而，仅当GPS信号良好且车辆快速移动的情况下，基于bearing字段才可以准确地确定车头朝向。而当车辆处于慢速行驶状态或静止状态，或者当车辆处于GPS信号较差的环境下时，基于bearing字段可能无法提供有效的车头朝向信息。
【技术保护点】
1.一种用于确定车辆的车头朝向的系统，所述系统包括：/n至少一个网络接口，所述网络接口通过网络系统与移动计算设备通信，所述移动计算设备与所述车辆相关联；/n耦合到所述至少一个网络接口的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为：/n从所述移动计算设备接收用于确定所述车辆的车头朝向的请求；/n至少响应于所述请求，读取所述移动计算设备的磁传感器在一个或以上第一时间段内产生的传感器数据；/n获得被训练为用于确定所述车辆的预测车头朝向的分类器；/n对于所述一个或以上第一时间段中的每一个所对应的传感器数据：/n通过从所述传感器数据中提取特征来获得特征向量；/n基于所获得的特征向量，通...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170817 CN 20171070776141.一种用于确定车辆的车头朝向的系统，所述系统包括：
至少一个网络接口，所述网络接口通过网络系统与移动计算设备通信，所述移动计算设备与所述车辆相关联；
耦合到所述至少一个网络接口的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置为：
从所述移动计算设备接收用于确定所述车辆的车头朝向的请求；
至少响应于所述请求，读取所述移动计算设备的磁传感器在一个或以上第一时间段内产生的传感器数据；
获得被训练为用于确定所述车辆的预测车头朝向的分类器；
对于所述一个或以上第一时间段中的每一个所对应的传感器数据：
通过从所述传感器数据中提取特征来获得特征向量；
基于所获得的特征向量，通过在所述分类器中输入所述特征向量，确定预测车头朝向；
以及
基于所获得的一个或以上预测车头朝向来确定所述车辆的所述车头朝向。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，其中：
所述一个或以上第一个时间段中的每一个的传感器数据各与权值相关联；以及
为了基于所获得的一个或以上预测车头朝向来确定所述车辆的所述车头朝向，所述至少一个处理器被配置为：
为所述一个或以上预测车头朝向中的每个独特车头朝向，确定该独特车头朝向的权值总和；以及
基于所述预测车头朝向的所述权值总和的排序，确定所述车辆的所述车头朝向。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了读取由磁传感器产生的传感器数据，所述至少一个处理器被配置为：
响应于所述请求，读取所述移动计算设备在第二时间段内确定的第一定位数据；
基于所述第一定位数据，确定所述车辆在所述第二时间段的第一位移距离；
判断所述第一位移距离是否小于第一阈值；
在确定所述第一位移距离小于所述第一阈值时，读取所述传感器数据以确定所述车辆的所述车头朝向；以及
在确定所述第一位移距离大于或等于所述第一阈值时，基于所述第一定位数据确定所述车辆的所述车头朝向。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了通过从所述传感器数据中提取所述特征来获得特征向量，所述至少一个处理器被配置为：
基于所述传感器数据，确定沿着相对于所述移动计算设备的笛卡尔坐标系的三个轴的多个磁感应强度；
对于所述三个轴中的每一个轴：
确定沿着该轴的磁感应强度的平均值和方差；以及
测量沿着该轴的磁感应强度的值分布，生成直方图；
以及
基于所述三个轴的所述平均值、所述方差和所述直方图，生成所述特征向量。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还被配置为训练所述分类器，并且为了训练所述分类器，所述至少一个处理器被配置为：
生成训练数据集，其中，为了生成所述训练数据集，所述至少有一个处理器被配置为：
读取所述移动计算设备的所述磁传感器在至少两个第三时间段内产生的传感器数据；以及
对于所述至少两个第三时间段的每一个：
通过从该第三时间段的所述传感器数据中提取所述特征来获得特征向量；
确定与该第三时间段相对应的所述车辆的标准车头朝向；以及
指定与该第三时间段相对应的所述车辆的所述标准车头朝向为所述特征向量的监督输出；
以及
使用与所述至少两个第三时间段所对应的所述特征向量和所述监督输出生成所述训练数据集；
以及
使用训练程序和所述训练数据集训练所述分类器。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述训练程序基于随机森林算法。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还被配置为更新所述分类器，并且为了更新所述分类器，所述至少一个处理器被配置为：
从所述分类器中选择第一组决策树；
通过更新所述训练数据集获得更新后的训练数据集；
使用所述更新后的训练数据集训练第二组决策树；以及
用所述第一组决策树和所述第二组决策树生成更新后的分类器。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，为了确定与所述第三时间段相对应的所述车辆的标准车头朝向，所述至少一个处理器被配置为：
响应于所述请求，读取被所述移动计算设备的定位模块在所述第三时间段内确定的第二定位数据；
基于所述第二定位数据，确定所述车辆在所述第三时间段的第二位移距离；
判断所述第二位移距离是否大于第二阈值；以及
在确定所述第二位移距离大于所述第二阈值时，基于所述第二定位数据，确定与所述第三时间段相对应的所述车辆的所述标准车头朝向。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，为了基于所述第二定位数据，确定与所述第三时间段相对应的所述车辆的所述标准车头朝向，所述至少一个处理器被配置为：
基于所述第二定位数据确定初始标准车头朝向；
确定至少两个车头朝向类别；
将所述初始标准车头朝向分类至所述至少两个车头朝向类别中的一个；以及
指定与所述初始标准车头朝向的所述车头朝向类别相对应的车头朝向为与所述第三时间段相对应的所述车辆的所述标准车头朝向。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，为了确定与所述第三时间段相对应的所述车辆的标准车头朝向，所述至少一个处理器还被配置为：
在确定所述第二位移距离小于或等于所述第二阈值时，排除对应的第三时间段的所述传感器数据被用于生成所述训练数据集。
11.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还被配置为：
检测在所述移动计算设备上执行的应用程序，所述应用程序自动与所述网络系统通信；
基于由所述应用程序确定并执行以与所述移动计算设备的定位模块交互的数据，确定所述移动计算设备的当前位置；
向所述应用程序提供数据以在所述移动计算设备的显示器上生成展示，所述展示包括地图；
与所述应用程序通信以接收所述请求；
向所述应用程序提供数据，以使所述展示描绘(i)所述移动计算设备的所述当前位置和(ii)所述车辆的所述车头朝向。
12.一种用于确定车辆的车头朝向的方法，其特征在于，包括：
车头朝向确定设备从移动计算设备接收用于确定所述车辆的所述车头朝向的请求；
至少响应于所述请求，所述车头朝向确定设备读取所述移动计算设备的磁传感器在一个或以上第一时间段内产生的传感器数据；
所述车头朝向确定设备获得被训练为用于确定所述车辆的预测车头朝向的分类器；
对于所述一个或以上第一时间段中的每一个所对应的传感器数据：
所述车头朝向确定设备通过从所述传感器数据中提取特征来获得特征向量；以及
所述车头朝向确定设备基于所述获得的特征向量，通过在所述分类器中输入所述特征向量，确定预测车头朝向；
以及
所述车头朝向确定设备基于所述获得的一个或以上预测车头朝向来确定所述车辆的所述车头朝向。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，其中：
所述一个或以上第一时间段中的每一个的传感器数据各与权值相关联；以及
所述基于所获得的一个或以上预测车头朝向来确定所述车辆的所述车头朝向，包括：
为所述一个或以上预测车头朝向中的每个独特车头朝向，确定该独特车头朝向的权值总和；以及
基于所述预测车头朝向的所述权值总和的排序，确定所述车辆的所述车头朝向。
14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述读取由磁传感器产生的传感器数据，包括：
响应于所述请求，读取所述移动计算设备在第二时间段内确定的第一定位数据；
基于所述第一定位数据，确定所述车辆在所述第二时间段的第一位移距离；
判断所述第一位移距离是否小于第一阈值；
在确定所述第一位移距离小于所述第一阈值时，读取所述传感器数据，以确定所述车辆的所述车头朝向；以及
在确定所述第一位移距离大于或等于所述第一阈值时，基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐海良，赵仁豫，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。