经由自动边缘计算的乘车共享需求和定价制造技术

本申请涉及经由自动边缘计算的乘车共享需求和定价。系统包括处理器和被配置为存储机器可读指令集的非暂态计算机可读存储器。机器可读指令集使系统在由处理器执行时至少执行以下各项：从车辆的传感器资源接收关于车辆的地理位置处的环境的信息、将事件的时间表与地理位置相关联、基于关于环境的信息和与该地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求，以及基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开地理位置的路线。

Ride sharing demand and pricing via automatic edge computing

【技术实现步骤摘要】
经由自动边缘计算的乘车共享需求和定价
本说明书一般而言涉及乘车共享系统和方法，并且更具体而言，涉及用于利用汽车边缘计算来预测乘车共享需求并响应于所预测的需求来配置定价和资源的系统和方法。
技术介绍
乘车共享服务按需安排一次性乘车共享。乘车共享服务通过广泛实现的技术成为可能。例如，GPS导航、智能电话通信和社交网络在驾驶员和乘客之间定位、连接并建立信任和责任等级。对于乘车共享服务和乘客沮丧根源的持续挑战在于按需服务的期望的实现。随着乘车实际需求的增加或减少，许多乘车共享服务实行定价调整。但是，随着乘车共享领域中竞争者数量的增加，维持价格随需求增加而增加的模型可能会导致乘客转向竞争对手，以找到更好的费率和更及时的乘车机会。因此，不能满足需求或不能充分预测未来需求的乘车共享服务可能会失去乘车机会。
技术实现思路
在一个实施例中，一种系统包括处理器和被配置为存储机器可读指令集的非暂态计算机可读存储器。机器可读指令集使系统在由处理器执行时至少执行以下各项：从车辆的传感器资源接收关于车辆的地理位置处的环境的信息、将事件的时间表与该地理位置相关联、基于关于环境的信息和与地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求，以及基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开地理位置的路线。在一些实施例中，一种方法包括：从车辆的传感器资源接收关于车辆的地理位置处的环境的信息，以及将事件的时间表与该地理位置相关联。该方法还包括基于关于环境的信息以及与地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求，以及基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开地理位置的路线。在一些实施例中，一种系统包括具有第一传感器资源和第一计算设备的第一车辆、包括处理器和非暂态计算机可读存储器的第二计算设备、将第一计算设备和第二计算设备通信地耦合的网络，以及存储在第二计算设备的非暂态计算机可读存储器中的机器可读指令集。机器可读指令集使系统在由处理器执行时至少执行以下各项：从车辆的传感器资源接收关于车辆的地理位置处的环境的信息、将事件的时间表与该地理位置相关联、基于关于环境的信息和与地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求，以及基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开地理位置的路线。结合附图，根据以下详细描述，将更充分地理解本文描述的实施例提供的这些和附加特征。附图说明在附图中阐述的实施例本质上是说明性和示例性的，并且不旨在限制由权利要求书所定义的主题。当结合以下附图阅读时，可以理解说明性实施例的以下详细描述，附图中，相同的结构用相同的附图标记表示，并且其中：图1描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的指示乘车共享车辆的城市的说明性地图；图2示意性地描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的包括传感器资源和计算设备的车辆的部件；图3描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的汽车边缘计算和通信系统的说明性实施例；图4描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的与特定地理位置相关联的事件的说明性时间表；以及图5描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的用于预测乘车共享需求并响应于所预测的需求来配置定价和资源的示例方法的流程图。具体实施方式本文公开的实施例涉及用于利用汽车边缘计算来预测乘车共享需求并响应于所预测的需求配置定价和/或管理乘车共享车辆的数量的系统和方法。如将在本文中更详细地描述的，该系统和方法利用由地理位置内的车辆收集到的关于环境的信息和事件的时间表来预测整个区域(诸如，城市)的需求的增加和减少。由地理位置内的车辆收集到的关于环境的信息可以包括与天气状况、车辆交通、人口密度、事故和/或施工的存在等相关的实时或接近实时的信息。配备有传感器资源和通信能力的任何车辆都可以收集关于环境的信息。例如，收集信息的车辆可以是乘车共享车辆，或者可以是非乘车共享车辆，诸如地理位置内的个人车辆、卡车、公共汽车等。应当理解的是，有时，私人车辆可以用作乘车共享车辆，但是也可以用作非乘车共享车辆，例如，当操作员正在将车辆用于个人用途并且不寻求乘车共享请求时。收集到的关于地理位置的信息可以被发送到计算设备。计算设备可以在车辆内，或者可以是通信地耦合到该地理位置内的一个或多个车辆的计算设备。如本文中更详细描述的，该系统可以是本地化系统，用于利用本地化区域内的汽车边缘计算来预测乘车共享需求并响应于所预测的需求来配置定价和/或管理乘车共享车辆的数量。在一些实施例中，该系统可以被配置为管理大的区域，例如，一个或多个城市。但是，一般而言，乘车共享需求局限于一个或多个本地区域，并且通常不受邻近城市(例如，在任何方向上超过20或30英里的区域)的影响。更特别地，由于乘车共享旨在按照请求提供本地乘车，因此乘车共享的需求可能会受到更本地限定的(例如，在彼此的几个城市街区内的)需求的影响。现在将在本文中更详细地描述用于利用汽车边缘计算来预测乘车共享需求并响应于所预测的需求来配置定价和/或管理乘车共享车辆的数量的系统和方法。现在转到附图，其中相同的附图标记指代相同的结构，图1特别地示出了指示乘车共享车辆的城市的说明性地图100。如图所示，城市的示例可以包括位于城市的街道周围的多个乘车共享车辆(例如，120、121、122、123、124、125和126)。此外，示例地图还图示了城市内的预定义的地理位置。地理位置可以由特定地址、预定义数量的街区或一般城市来定义。在图1所示的地图中，定义了七个地理位置，本文称之为区。每个区可以定义城市内涵盖具有共同主题的区域(例如，具有酒吧、娱乐室、俱乐部等的夜生活区域)的地理位置。例如，第一区102可以定义城市内以其夜生活场景而闻名的地理位置，并且该区域通常可以包括满足感兴趣彼此社交的人们的场所。第二区104可以定义通常包括许多餐馆的地理位置。第三区106可以定义通常包括用于购物的许多商店的地理位置。第四区108可以定义通常包括办公楼的地理位置。第五区110可以定义通常包括剧院、交响音乐厅、美术馆等的地理位置。第六区112可以定义通常包括娱乐(诸如音乐厅、足球场、棒球馆等)的地理位置。第七区114可以定义通常包括住宅的地理位置。应该理解的是，这些地理位置仅仅是示例性的，并且区域可以由更多或更少的地理位置(例如，区)来定义。如将在本文中更详细地讨论的，地理位置可以与事件的时间表相关联，该事件的时间表可以帮助预测地理位置内的乘车共享需求。现在参考图2，描绘了包括传感器资源和计算设备的车辆200的示例示意图。车辆200可以是乘车共享车辆或位于地理位置内的另一个车辆，其被配置为向系统提供关于区域的信息。车辆200可以是自主车辆或非自主车辆。此外，正在提供关于地理位置的信息的车辆200可以被停放在该地理位置或正在行驶通过该地理位置。此外，不是每个车辆200都配备有相同的传感器资源集合，也不是每个车辆200都配置有用于收集和/或确定关于环境的信息的相同系统集合。图2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种系统，包括：/n处理器；以及/n非暂态计算机可读存储器，被配置为存储机器可读指令集，所述机器可读指令集在由所述处理器执行时使所述系统至少执行以下各项：/n从车辆的传感器资源接收关于所述车辆的地理位置处的环境的信息；/n将事件的时间表与所述地理位置相关联；/n基于关于所述环境的所述信息和与所述地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求；以及/n基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开所述地理位置的路线。/n

【技术特征摘要】
20181121 US 16/197,9661.一种系统，包括：
处理器；以及
非暂态计算机可读存储器，被配置为存储机器可读指令集，所述机器可读指令集在由所述处理器执行时使所述系统至少执行以下各项：
从车辆的传感器资源接收关于所述车辆的地理位置处的环境的信息；
将事件的时间表与所述地理位置相关联；
基于关于所述环境的所述信息和与所述地理位置相关联的事件的时间表来预测乘车共享请求的需求；以及
基于所预测的乘车共享请求的需求，规划一个或多个附加车辆去往或离开所述地理位置的路线。


2.如权利要求1所述的系统，其中，所述机器可读指令集在被执行时还使所述系统：
当关于所述环境的所述信息指示存在降雨以及事件的时间表指示所述地理位置中的事件的结束时，预测针对所述地理位置的需求的未来增加。


3.如权利要求1所述的系统，其中，所述机器可读指令集在被执行时还使所述系统：
基于所预测的乘车共享请求的需求，调整所述地理位置的乘车共享定价。


4.如权利要求1-3中的任一项所述的系统，其中，关于所述车辆的所述地理位置处的所述环境的所述信息包括基于所述车辆的天气传感器的实时或近实时的天气信息。


5.如权利要求1-3中的任一项所述的系统，其中，关于所述地...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·萨利赫，
申请(专利权)人：丰田自动车北美公司，
类型：发明
国别省市：美国;US