[发明专利]众包车辆设置推荐

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2016年4月26日提交的题为"Crowd-Sourced Vehicle Setting Recommendations(众包车辆设置推荐)"的美国临时申请No.62/327,703的优先权，其全部内容通过引用合并至此。

技术领域

本公开一般涉及汽车。

背景技术

当驾驶员进入车辆时，可以针对所述驾驶员来调节车辆设置值。例如，驾驶员可以调节车辆中的车座椅设置的值或者环境温度设置的值。通常当驾驶员进入车辆时，该驾驶员可能并不知道对驾驶员可用的一个或多个车辆设置。

发明内容

本公开一般描述了用于获得众包车辆设置数据并使用机器学习来针对驾驶员推荐车辆设置值的系统和方法。

根据实施方式，驾驶员车辆设置值以匿名的方式众包自多个用户。使用机器学习处理众包驾驶员车辆设置值以为其他用户生成一个或多个车辆设置推荐。例如，车辆设置推荐可能与用户还未激活的车辆设置或者流行地用于特定车辆的车辆设置值有关。

在一些实施方式中，本说明书中所描述的主题的创新的方面包括：执行动作的计算机实现的方法。所述动作包括：从多个车辆获取驾驶员车辆设置数据，识别与从所述多个车辆所获得的所述驾驶员车辆设置数据相关联的车辆型号，以及基于从所述多个车辆所获取的所述驾驶员车辆设置数据来生成针对所识别的车辆型号的车辆设置推荐。

实施方式均可以选择性地包括以下特征中的一个或多个。例如，在一些实施方式中，从所述多个车辆所获得的所述驾驶员车辆设置数据包括以下中的一个或多个：反光镜位置、驾驶员座椅位置、方向盘位置、脚踏板位置、无线电电台预设、暖通空调(HVAC)设置、车辆灯光偏好、刮水器速度设置、导航设置、保险杠相机设置、安全警示设置、儿童锁设置、以及窗锁设置。

在一些实施方式中，从所述多个车辆所获得的所述驾驶员车辆设置数据不包括驾驶员的识别信息。

在一些实施方式中，基于从所述多个车辆所获取的所述驾驶员车辆设置数据来生成针对所识别的车辆型号的所述车辆设置推荐的动作包括：使用机器学习来生成所述车辆设置推荐。

在一些实施方式中，所述机器学习包括：训练一个或多个神经网络来确定所述车辆设置推荐。

在一些实施方式中，从所述多个车辆获得驾驶员车辆设置数据的动作包括：从具有与所识别的车辆型号相同的型号的车辆接收众包驾驶员车辆设置数据。基于从所述多个车辆所获取的所述驾驶员车辆设置数据来生成针对所识别的车辆型号的所述车辆设置推荐的动作包括：1)根据一个或多个准则确定车辆设置的分值；2)确定所述分值满足特定阈值；以及3)生成所述车辆设置推荐以推荐具有满足所述特定阈值的所述分值的车辆设置。

在一些实施方式中，所述一个或多个准则包括以下中的一个或多个：所述车辆设置的使用频率、所述车辆设置的社交网络热门流行度(trending popularity)、所述车辆设置的安全评级、以及来自所识别的车辆型号的制造者的推荐。

在一些实施方式中，根据一个或多个准则确定在所述驾驶员车辆设置数据中所包括的所述车辆设置的分值的动作包括：为所述一个或多个准则中的每个准则指派权重，并且部分地基于为所述一个或多个准则所指派的权重来确定所述车辆设置的分值。

在一些实施方式中，所述动作进一步包括：接收驾驶员在第二车辆的阈值距离内的指示，确定所述第二车辆的型号与所识别的车辆型号匹配，以及将所述车辆设置推荐传送至与在第二车辆的阈值距离内的驾驶员相关联的设备。

在一些实施方式中，所述动作进一步包括：生成多个特定驾驶员简档，以及确定在第二车辆的阈值距离内的驾驶员的可能(likely)简档与所述多个特定驾驶员简档中的一个简档匹配。

在一些实施方式中，与驾驶员相关联的设备包括与所述驾驶员相关联的便携式电子设备或第二车辆的车辆控制模块。

在一些实施方式中，确定在第二车辆的阈值距离内的驾驶员的可能简档与所述多个特定驾驶员简档中的一个简档匹配的动作包括：确定在第二车辆的阈值距离内的驾驶员的可能高度、可能臂长、可能腿长中的一个或多个相应地与多个特定驾驶员简档中的一个简档中的可能高度、可能臂长、可能腿长中的一个或多个匹配。车辆设置推荐至少部分地基于所述驾驶员的可能简档。