[发明专利]利用车辆组标识的动态车道级车辆导航

说明书

本公开涉及利用车辆组标识的动态车道级车辆导航。本公开包括一种利用车道组标识的动态车辆导航的系统和方法。所述系统包括一个或多个处理器，所述处理器被配置成识别多条道路上的多个道路车道，根据指示所述多个道路车道上的交通的交通数据确定所述多个道路车道中的多个车道组，和根据所述多个道路车道上的交通估计所述多个车道组的车道组级交通。所述处理器还可识别客户端设备的客户端设备位置和目的地位置，根据所述多个车道组的车道组级交通，并利用所述多条道路，优化客户端设备位置和目的地位置之间的路线，和根据优化的路线向客户端设备提供路线引导。

技术领域

本公开涉及用于估计出行路线行驶时间的导航系统。特别地，说明书涉及利用车道组的交通来提高估计的行驶时间的准确性的导航系统。

背景技术

用户在行驶中越来越依赖于计算设备上的导航系统来提供有用的信息。然而，现有系统一般只考虑路线或道路的平均量，一般不考虑车道级导航或交通。

在一些道路网络中，归因于对于各种始发点和目的地点对的车辆需求，和遍布整个网络的交通信号，即使在同一路段，不同车道的交通状况(比如车辆排队、车辆延误和平均速度)也可能差别极大。然而，目前的导航系统无法充分应对这些变化。

一些现有导航系统利用车道选择。例如，在Rabe,J.、Necker,M.和Stiller,C.，“Eco-lane estimation for lane-level navigation in urban scenarios”，IEEEIntelligent Vehicles Symposium,pp.896-901,2016，和美国专利号9,656,673中，记载了一些这样的导航系统。然而，这些现有系统仅仅考虑帮助驾驶员输入路线效率，而不是例如利用车道级数据来生成路线。

记载车辆导航的一个专利公报是20140278052Al('052)。'052利用道路级优化器和车道级优化器。'052应用微观交通仿真来模拟交通流中的各个车辆，并捕捉车道级交通状况。'052应用微观交通仿真来根据实时交通条件预测交通状况，利用仿真的道路级行驶时间来确定目标车辆的候选路径，然后沿着候选路径搜索推荐车道。然而，由于车道级交通状况是通过微观仿真估计的，因此现实世界的驾驶行为没有得到准确的表示，操作也不能扩展到现实世界的道路网络。

此外，'052根据交通状况，而不考虑车道组，搜索车辆路线和车道，这导致过度的变道行为。这种额外的变道不仅增加了潜在的事故风险，而且会造成额外的道路拥堵，和降低网络及车辆的效率。此外，频繁的变道会降低旅途中的驾驶舒适性。

在Tian,D.和Wu,G.，“Connectivity based optimal lane selectionassistance systems,”CPP Creative Activities and Research Symposium,CaliforniaState Polytechnic University,Pomona,2016(Tian)中记载了另一种导航系统。Tian开发了一种车道选择辅助系统，来帮助驾驶员寻找最佳的车道级路线，以减少他们的行驶时间。Tian预测车道级交通状态，以便为各个车辆规划最佳路线和车道。然而，Tian的预测方法仅适用于不可扩展到干线路网的不间断高速公路路段，从而限制了在现实世界导航系统中广泛应用该方法。另外，归因于该方法的简单性，该方法无法捕捉不同的各个车辆在受限高速公路路段的行为，比如并道。此外，Tian没有考虑车道组，从而导致与上面关于'052说明的同样的不必要变道。

因而，仅仅利用车道级交通数据对利用车道级引导的有效导航来说是不够的。

理想的是解决上述方法的局限性。

发明内容