对上下文敏感的路线推断道路速度制造技术

描述了集中于对预测道路速度的模型的开发和使用的传感、学习、推断和路线分析模型。在使用中，该系统包括接收交通系统表示的接收器组件，该交通系统表示包括关于不同上下文中多个道路段的速度。预测组件分析该交通系统表示，并自动地向该交通系统表示内的道路段分配速度，由此提供了关于不同上下文的更真实的速度，而在这些不同上下文中以前只有统计量和／或标出的限速可用。预测组件通过考虑可用速度信息以及诸如道路特性、不同类型的道路之间的地理关系、附近地形和商业、以及道路段附近的其它资源等信息和／或上下文信息，来做出关于在当前时刻或指定的将来时刻各道路段的速度的预测。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】对上下文敏感的路线推断道路速度背景每天都使用计算机驱动的路线规划应用程序来帮助用户定位感兴趣的点， 诸如特定建筑物、地址等。另外，在若干现存的商用应用程序中，用户可以改 变縮放级别，由此在更改地图的縮放级别时允许上下文和细节的变化。例如， 当用户在特定位置上放大时，诸如本地道路的名称、警察局和消防站的标识和 位置、诸如图书馆、博物馆等公共服务的标识和位置等可被提供给用户。当縮 小时，用户可以从地图中收集诸如城市、州和/或国家内感兴趣的点的位置、感 兴趣的点与主要免费高速公路的邻近性、感兴趣的点与特定城市的邻近性等 等。在某些应用中，可以利用卫星图像来向用户提供关于特定地理位置或区域 的附加细节。例如，房屋的预期购买者可以获得该房屋的高空卫星图像，由此 使得该预期购买者能够査看占地范围、该房屋与其它相邻房屋的邻近性、以及 可能与用户相关的其它信息。此外，常规的计算机实现的地图制作应用程序通常包括可用于向用户提供 不同位置之间的方向的路线规划应用程序。根据一个示例，用户可以向路线规 划应用程序提供起始行进点和结束行进点(例如，起始和结束地址)。路线规 划应用程序可以包括或利用道路和十字路口的表示以及一个或多个算法来输 出建议的行进路线。这些算法可以取决于用户选择的参数来输出路线。例如， 商用路线规划应用程序可以包括使用户能指定她希望避开公路的复选框。类似 地，用户可以告知路线规划应用程序她希望在最短路线或花费最少量时间的路 线(如由低层算法所确定的)上行进。在过去的几年中，个人已经越来越依赖 于路线规划应用程序以在从定位朋友的房子到规划跨国道路旅程的各种事情 中帮助他们。路线规划应用程序也不再限于台式计算机。相反，几种汽车现在都配备了 标准地图功能，其中汽车在控制台上包括图形显示以向用户提供地图数据和方 向。通常，在使用路线规划应用程序之前，必须购买并加载包括允许利用路线规划功能的数据的光盘或其它存储介质。当诸如限速、车道数等等道路条件改 变时，可提供更新。具有GPS功能(或其它位置标识功能)的汽车能够另外 地包括实时方向，其中方向在汽车的用户行进时被提供给用户。这些路线规划器关于诸如标出的限速、单行道的位置和相关信息等细节是 相当可靠的。然而，包括路线规划功能的常规的应用程序做出关于道路状态的 假设。更具体而言，当今的路线规划应用程序是构建在恒定性和通用性的假设 上的，使得应用程序提供的最优路线与一天中的时间、 一周中的天以及详细的 用户偏好无关。然而，实际上，这些假设并不成立。例如，在许多情况下，在 市区中在高峰时间期间两点之间的最佳路线并不是在午夜时在相同的两点之 间的最优路线。然而，常规的路线规划应用程序在向用户提供路线时并未考虑 这些上下文。类似地，不同驾驶者可能偏好相同的两点之间不同的路线。例如， 一个驾驶者可能避开公路或特别困难的会合处，或愿意将旅程持续时间延长几 分钟来跟随景色优美的沿海道路，而另一驾驶者仅仅希望尽可能快地到达或者 经历最短距离。概述以下呈现了简化的概述，以提供所要求保护的主题的某些方面的基本理 解。该概述不是详尽的概观，它不旨在标识所要求保护的主题的关键/重要的元 素也不旨在描绘其范围。其唯一的目的是以简化的形式来介绍一些概念，作为 稍后提出的更为详细的描述的序言。假定移动设备的扩展的能力以及连接网络的设备在家中和工作地点的渗 透，人们已变得越来越依赖于路线规划应用程序来向其提供两点之间的方向。 然而，常规的路线规划应用程序的缺陷在于他们输出与上下文无关的两点之间 的方向，这并不代表实际的驾驶条件。例如，经常往返者认识到一特定道路段 上的行进速度统计量将在不同的时刻有很大的不同的这一事实。根据一个特定 示例，在高峰时间的道路段可能要花费比在午夜的同一道路段更长的时间来通 过。为补偿这些缺陷，此处所描述的是一种能够输出取决于同旅程相关联的上 下文的驾驶方向的稳健的交通系统表示，其中该上下文可包括旅程所花费的时间、旅程发生在一周中的天、与旅程相关联的天气条件、与旅程相关的事件(诸 如音乐会和体育比赛事件)、以及其它合适的上下文信息。例如，该交通系统 可包括一加权图，其中该图的各节点表示十字路口，而边表示十字路口之间的 道路段，且权重至少部分地基于在给定不同上下文时与道路段/十字路口相关联 的行进速度统计量。这些权重的一部分至少可通过从行进通过由该交通系统表 示所表示的交通系统的驾驶员传感的速度数据来确定。给定一组道路速度以及驾驶者的偏好，可以使用搜索算法来找出两个或更 多点之间的最优或近似最优的路径，这通过对不同的道路段序列进行搜索，考 虑关于预期道路速度的每一信息，然后从该信息中计算整个行程的特性来实现。用于进行这一搜索的算法包括全组合搜索、Dykstra算法、八*算法、以及 其它试探搜索算法。然而，由于某些交通系统的大小，通常在单个上下文中难以接收到关于该 交通系统内的每一道路段的所传感到的速度数据，更不要说是多个感兴趣的上 下文了。然而，仍期望将道路段与速度统计量相关联，并且可任选地具有关于 对不同上下文在不同道路的道路速度上的概率分布的信息，以便能够在给定特 定上下文时计算最优驾驶方向。因此，可从道路特性以及可能的有限的传感数据中推断出道路速度。例如， 道路速度可能是道路特性或道路类(例如，二车道、四车道、高速公路、州际 公路、县公路……)、道路周围的区域的类型(例如、商业、居住、农业、……)、 该道路所经过的地形、标出的限速、诸如购物区、休闲公园等附近的资源、以 及与道路段/十字路口有关的其它合适的数据的函数。另外，可能使用其它信息 源，包括天气信息、道路之间的关系、道路类型以及道路状态(例如，附近传 感到的主干道上的交通堵塞)、以及各类道路之间的特殊地理关系(例如，从 免费高速公路的上匝道到下匝道的道路段之间的距离)。给定某些有限的传感 的数据，可以采用统计方法(包括称为机器学习和推理技术的方法)来生成关 于如何最佳地利用这一数据、以及这些数据之间的更高阶关系和模式的洞察， 以预测在不同上下文中道路段的速度，包括当前活动的上下文、不久的将来的 上下文、以及更远的将来的上下文。可使用该方法来构造自动化预测系统，该 系统持续地计算道路段的速度的概率分布，以使得该动态数据库可用于生成在此时或在将来的时刻可接受的路线。除了理解对目前的上下文尚未直接传感到的道路段上的速度的应用之外， 此处所描述的系统/方法可被应用来执行对不同区域中的道路段的速度的预测。 例如，从旧金山地区中的部分传感的数据的特性和数据库中构造道路速度的预 测模型在被应用于例如芝加哥或西雅图等其它大都市地区中的道路时，基于与 道路特性和关系相关的预测和域推断，可能提供有价值的推断。在其它情况下， 系统可以学习如何对旧金山系统自适应模型以使其高效地自适应到新的区域 而无需构建最初核心模型所需的大量相同的努力，例如，通过以选择性的方式 改变模型中可用小训练和测试集的分析来调整的某些参数。为实现上述及相关目标，本文结合下面的描述和附图描述某些说明性方 面。然而，这些方面仅指示了可采用所要求保护的主题的原理的各种方法中的 几种，且所要求保护的主题旨在包括所有这些方面及其等效方面。当结合附图 阅读以下本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种便于为不与对所有所需上下文传感的数据相关联的道路段预测道路速度或速度的概率分布的系统，包括：　接收交通系统表示（１０８）的接收器组件（１０４），所述交通系统表示包括为不同上下文中的多个道路段传感的速度；以及　分析所述交通系统 表示并向所述交通系统表示内的道路段自动分配平均速度和速度的概率分布中的至少一个的预测组件（１１０）。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：EJ霍维茨，MS萨布拉曼尼，PB科齐，S斯里尼瓦桑，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]