[发明专利]基于车辆定位和路线确定的动态促销在审
申请号: | 201880092544.1 | 申请日: | 2018-04-18 |
公开(公告)号: | CN112005081A | 公开(公告)日: | 2020-11-27 |
发明(设计)人: | 亚历山大·巴尔瓦 | 申请(专利权)人: | 福特全球技术公司 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34;G06F3/048;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 杨贝贝;臧建明 |
地址: | 美国密歇根*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 车辆 定位 路线 确定 动态 促销 | ||
1.一种计算机实施的方法,其包括:
从乘坐者计算装置接收包括起点和目的地的乘坐请求;
响应于乘坐请求而由路线确定系统确定路线,所述路线和到所述起点的预测时间至少部分地基于多条先前请求的路线的历史路线数据,每条先前请求的路线与相应的起点、相应的目的地和相应的时间段相关联;
响应于所述乘坐请求而识别到所述路线的所分配车辆;
由所述路线确定系统确定所述分配车辆到达所述起点的预测到达时间;
获得所述起点的远侧范围内的兴趣点(POI)的信息;
至少部分地基于所述预测到达时间来确定所述POI的促销;以及
向所述乘坐者计算装置传输关于所述POI的所述促销的计算机可读指令,以显示在所述乘坐者计算装置上。
2.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其还包括:
至少基于历史乘坐者数据来确定所述乘坐请求的乘坐者类型;以及
至少部分地基于所述乘坐者类型或先前向所述乘坐者提供的促销来生成所述POI的所述促销。
3.如权利要求2所述的计算机实施的方法,其中所述先前向所述乘坐者提供的促销包括先前兑换的促销和先前拒绝的促销。
4.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其还包括:
预测所述路线中到所述起点的所述预测到达时间的延迟;
计算完成每个促销的估计时间;以及
基于完成所述促销的所述估计时间是否在所述延迟的时间段内来选择用于传输到所述乘坐者计算装置的所述促销。
5.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其还包括:
确定具有替代起点的路线,所述路线具有与到起点的所述预测时间相比更短的替代的到起点的时间;
确定在所述替代起点的远侧范围内的替代POI的促销;
向所述乘坐者计算装置发送计算机可读指令以显示所述促销的可选择菜单,以换取所述乘坐者接受所述替代起点;
响应于所述可选择菜单来接收选定的促销;以及
向所述分配车辆发送计算机可读指令以将所述分配车辆导引到所述替代起点。
6.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其还包括:
计算所述路线的质量得分;
确定所述质量得分是否不满足质量得分阈值;以及
确定具有满足所述质量得分阈值的替代质量得分的替代起点。
7.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其中确定所述促销还包括:
计算所述起点或替代起点的乘坐者便利性得分;
确定所述乘坐者便利性得分是否不满足乘坐者便利性得分阈值;以及
至少部分地基于所述起点或所述替代起点的所述乘坐者便利性得分来确定所述促销。
8.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其还包括:
计算完成每个促销的估计时间;以及
基于完成所述促销的所述估计时间是否在所述预测到达时间内来选择用于传输到所述乘坐者计算装置的所述促销。
9.如权利要求1所述的计算机实施的方法,其中确定所述路线还包括:
确定用于服务所述乘坐请求的潜在路线集;
使用目标路线选择函数来分析所述潜在路线集,以生成所述潜在路线的相应质量得分,所述目标路线选择函数包括至少一个乘坐者便利性参数和至少一个运营效率参数;
使用优化过程来处理所述潜在路线的至少一个子集,以提高所述相应质量得分的至少一个子集;以及
至少部分地基于所述相应质量得分,从所述潜在路线集确定所述路线。
10.如权利要求9所述的计算机实施的方法,其还包括:
利用所述目标函数计算所述相应质量得分,所述目标函数包括质量度量集的加权组合,所述质量度量集包括所述至少一个乘坐者便利性参数和至少一个运营效率参数;以及
基于使用历史路线执行数据和近期路线执行数据训练的机器学习模型的输出,更新所述目标函数的所述质量度量的权重。
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