Способы и системы прогнозирования условий вождения

Способы и системы прогнозирования условий вождения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[01] Настоящая технология относится к способам и системам прогнозирования условий вождения.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[02] Картографические и/или навигационные способы и системы обычно предоставляют на электронные устройства, которые могут быть связаны со средством транспорта, карты и маршруты движения между начальным положением и пунктом прибытия. Электронные устройства могут быть смартфонами, планшетами или навигационными устройствами транспортного средства. Некоторые из этих известных способов и систем могут также предоставлять информацию об условиях вождения на маршруте, например, о погодных условиях или о загруженности дорог. В некоторых случаях это может быть полезно пользователю, управляющему транспортным средством. Однако в некоторых случаях информация об условиях вождения является слишком общей, чтобы внести свой вклад в оптимизацию управления транспортным средством.

РАСКРЫТИЕ

[03] Варианты осуществления настоящей технологии нацелены на устранение по меньшей некоторых из указанных проблем и/или на усовершенствование путем предоставления способа и системы для прогнозирования условий вождения на электронное устройство, связанное с транспортным средством, причем условия вождения специализированы с учетом характеристики этого транспортного средства. Как будет поясняться ниже, в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии спрогнозированные условия вождения могут повысить или оптимизировать эффективность вождения транспортного средства. Эффективность вождения может быть определена как один или несколько динамических параметров транспортного средства, например, расход топлива или энергии, оптимальность маршрута, например, время до пункта прибытия, риск аварии, например, риск потери устойчивости (переворачивания), заноса, буксования шины и так далее. В различных вариантах осуществления технологии эффективность вождения включает в себя динамический параметр транспортного средства и риск аварии.

[04] Варианты осуществления настоящей технологии были разработаны на основе предположений изобретателей о том, что способы и системы известного уровня техники, которые прогнозируют условия вождения, например, состояние дорог и погодные условия, предоставляют только общий обзор условий вождения. Для примера, показывающего такой взгляд на проблему, рассмотрим транспортное средство, едущее по искривленному участку дороги. В общем случае, известно, что на искривленных участках дороги, в отличие от прямых, ограничение по скорости ниже. Однако для каждого транспортного средства может быть определена оптимальная сниженная скорость, при которой во время проезда по искривленному участку дороги можно не только избежать таких рисков, как буксование шин, потеря устойчивости или занос, но и оптимизировать динамику транспортного средства, например расход топлива или другой параметр динамики, двигаясь по искривленному участку дороги.

[05] Изобретатели также отметили, что существуют многочисленные различные характеристики транспортных средств, которые могут повлиять на эффективность вождения на участке дороги в различной степени. Кроме того, они отметили, что окружающие условия могут также повлиять на динамику конкретного транспортного средства и риски аварии на участке дороги, например, климат, погода и состояние дорожного покрытия, и также в различной степени. В качестве примера возьмем динамику грузовика с шестью колесами на искривленном участке дороги, и сравним его со спортивной машиной, едущей по тому же самому искривленному участку дороги в тех же окружающих условиях. Грузовику и спортивному автомобилю могут потребоваться разные скорости для преодоления искривленного участка дороги, чтобы минимизировать риск аварии и оптимизировать динамику транспортного средства, из-за разных характеристик грузовика и спортивного автомобиля.

[06] Одним объектом настоящей технологии является способ предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство, причем электронное устройство связано с текущим транспортным средством, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, способ выполняется на сервере и включает в себя: получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства; идентификацию сервером по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства и характеристике предыдущего транспортного средства; и предоставление сервером электронному устройству, связанному с текущим транспортным средством, перед тем как текущее транспортное средство достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги.

[07] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего характеристика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров характеристики текущего транспортного средства, представляющих идентификацию текущего транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления технологии характеристика предыдущего транспортного средства включает в себя множество параметров характеристики предыдущего транспортного средства, представляющих идентификацию предыдущего транспортного средства. Определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги основано на идентифицированном шаблоне различных параметров, включающих в себя параметры характеристики транспортного средства и параметры, описывающие динамику транспортного средства. Прогнозирование вождения конкретно для текущего транспортного средства может быть представлено на основе как минимум двух вводов (характеристики текущего транспортного средства и характеристики предыдущего транспортного средства), что дает преимущество. Погодные условия или состояние дороги не требуются, но в некоторых вариантах осуществления настоящей технологии также могут быть использованы.

[08] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего приемлемый предварительно определенный диапазон, в котором находится интервал между проездом предыдущего транспортного средства и текущим моментом времени, может быть любым предварительно определенным интервалом времени. В некоторых вариантах осуществления технологии приемлемый предварительно определенный диапазон, в котором находится интервал между проездом предыдущего транспортного средства и текущим моментом времени, может быть любым из: 1-5 минут, 5-10 минут, 10-15 минут, 15-20 минут, 20-25 минут, 25-30 минут, 30-35 минут, 35-40 минут, 40-45 минут, 45-50 минут, 50-55 минут, 55-60 минут, или любое иное подходящее предварительно определенное значение, например, менее 5 минут, менее 10 минут, менее 15 минут, менее 20 минут, менее 25 минут, менее 30 минут, менее 35 минут, менее 40 минут, менее 50 минут, менее 55 минут, менее 60 минут. Время проезда предыдущего транспортного средства может быть таким же, что и текущее время. Другими словами, предыдущее транспортное средство может ехать по участку дороги или доехать до участка дороги в то же самое время, в которое текущее транспортное средство приближается к этому участку дороги. В некоторых вариантах осуществления технологии предыдущее транспортное средство едет туда же, куда и текущее транспортное средство.

[09] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение динамики по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на динамике предыдущего транспортного средства. Сервер может получать динамику предыдущего транспортного средства любым способом.

[10] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение текущего состояния участка дороги (например, во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги), и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на текущем состоянии дороги. Сервер может получать текущее состояние дороги любым способом.

[11] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего текущее состояние дороги определяется из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.

[12] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение текущих погодных условий (например, во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги), и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги также основано на текущих погодных условиях. Сервер может получать текущие погодные условия любым способом.

[13] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего идентификация по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства включает в себя доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги.

[14] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги. Обучение алгоритма машинного обучения не требуется проводить на сервере, но оно может быть осуществлено модулем прогнозирования, который доступен для сервера. В альтернативных вариантах осуществления технологии одно или несколько из: динамика предыдущего транспортного средства, текущее состояние дороги и/или текущие погодные условия может быть введено в обученный алгоритм машинного обучения. В альтернативных вариантах осуществления технологии в вычислительной модели вместо алгоритма машинного обучения используется анализ данных в реальном времени.

[15] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или нижеследующего каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени. Приемлемый предварительно определенный диапазон времени временной отметки по отношению к текущему времени может быть любым подходящим значением. Неограничивающими примерами являются: менее 18 месяцев, менее 17 месяцев, менее 16 месяцев, менее 15 месяцев, менее 14 месяцев, менее 13 месяцев, менее 12 месяцев, менее 11 месяцев и менее 10 месяцев.

[16] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги. Наборы данных, релевантные конкретному геолокационному положению, могут быть использованы для обучения алгоритма машинного обучения для этого конкретного геолокационного положения.

[17] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя по меньшей мере либо:

- обучающее состояние дороги в то время, когда данное транспортное средство проезжало по участку дороги, либо

- обучающие погодные условия на участке дороги в то время, когда данное транспортное средство проезжало по участку дороги.

[18] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства. В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги. Вес может относиться к динамике транспортного средства на участке дороги как функция параметра погоды и/или параметра состояния дороги.

[19] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя определение сервером того, нужно ли посылать спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, на основе инициирующего элемента.

[20] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером динамики текущего транспортного средства, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если текущее транспортное средство приближается к участку дороги на скорости, которая превышает безопасный лимит скорости для текущего транспортного средства на этом участке дороги.

[21] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером текущего состояния участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если сервер определяет, что на участке дороги на текущий момент проводится ремонт, появилась выбоина или возникла пробка.

[22] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего способ дополнительно включает в себя получение сервером текущих погодных условий на участке дороги, причем текущие погодные условия включают в себя множество параметров текущих погодных условий, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона. В неограничивающем примере сервер определит, что нужно отправить спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, если сервер определяет, что понизилась видимость или пошел ливень.

[23] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.

[24] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.

[25] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости (опрокидывание) транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.

[26] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.

[27] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству, включают в себя инструкцию для транспортного средства или пользователя на предпринятие определенных водительских действий.

[28] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.

[29] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция транспортному средству также включает в себя команду блоку управления транспортным средством от электронного устройства на регулировку управления транспортным средством. В этих вариантах осуществления технологии транспортное средство может быть беспилотным автомобилем.

[30] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране электронного устройства. В неограничивающем примере водительское действие может быть отображено словами на экране электронного устройства. Слова могут быть наложены на карту маршрута, по которому на текущий момент следует транспортное средство.

[31] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства. В неограничивающем примере аудиопредставление водительского действия является голосом, озвучивающим водительское действие.

[32] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение выполняется в ответ на то, что пользователь электронного устройства предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения. В неограничивающем примере, пользователь может указать свое желание получить спрогнозированные условия вождения с помощью онлайн приложения, например, Яндекс.Карт (Yandex™ Maps).

[33] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.

[34] Другим объектом настоящей технологии является компьютерная система для предоставления спрогнозированных условий вождения на электронное устройство, причем электронное устройство связано с текущим транспортным средством, обладающим характеристикой текущего транспортного средства, система включает в себя: устройство приема, выполненное с возможностью получения указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и характеристики текущего транспортного средства; процессор, выполненный с возможностью осуществлять: идентификацию по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, которое передвигалось по этому участку дороги раньше, чем наступил текущий момент, причем временной интервал между временем проезда предыдущего транспортного средства и текущим временем находится в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона, и предыдущее транспортное средство обладает характеристикой предыдущего транспортного средства; определение сервером спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги, причем спрогнозированные условия вождения основаны на характеристике текущего транспортного средства и характеристике предыдущего транспортного средства; и передатчик для передачи электронному устройству, связанному с текущим транспортным средством, перед тем, как текущее транспортное средство достигнет участка дороги, спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства на участке дороги.

[35] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение динамики по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства, ехавшего по участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги на основе динамики предыдущего транспортного средства.

[36] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущего состояния дороги во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги не основе текущего состояния дороги.

[37] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять определение текущего состояния дороги из текущих погодных условий и прошлого состояния этого участка дороги.

[38] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущих погодных условий во время получения указания на то, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, и определение спрогнозированных условий вождения для текущего транспортного средства для участка дороги на основе текущих погодных условий.

[39] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять доступ к базе данных, в которой хранятся данные по меньшей мере об одном предыдущем транспортном средстве, причем данные включают в себя характеристику предыдущего транспортного средства и время проезда предыдущего транспортного средства по участку дороги, для определения по меньшей мере одного предыдущего транспортного средства.

[40] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего определение спрогнозированных условий вождения включает в себя ввод текущих входных данных, включающих в себя характеристику текущего транспортного средства и характеристику предыдущего транспортного средства, в алгоритм машинного обучения, причем алгоритм машинного обучения обучен на обучающих входных данных, включающих в себя наборы данных множества транспортных средств, взятых для обучения, которые проезжали по участку дороги, причем каждый набор данных включает в себя для данного обучающего транспортного средства характеристику данного обучающего транспортного средства и динамику данного обучающего транспортного средства, в то время, когда оно проезжало по участку дороги.

[41] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или нижеследующего каждый набор данных имеет отметку времени, представляющую время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги, и алгоритм машинного обучения был обучен на наборах данных, полученных в пределах приемлемого предварительно определенного диапазона времени временной отметки по отношению к текущему времени.

[42] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего множество наборов данных получены от множества транспортных средств, ехавших по множеству различных участков пути, причем каждый набор данных включает в себя геолокационное положение каждого из множества различных участков дороги.

[43] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающее состояние участка дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.

[44] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего по меньшей мере один из множества наборов данных включает в себя обучающие погодные условия дороги в то время, в которое данное транспортное средство проезжало по участку дороги.

[45] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества параметров характеристики обучающего транспортного средства и/или вес множества параметров динамики обучающего транспортного средства.

[46] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или нижеследующего обучающий ввод также включает в себя вес множества обучающих погодных условий и/или вес множества параметров обучающих состояний дороги.

[47] В определенных вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять определение того, посылать ли спрогнозированные условия вождения на электронное устройство, на основе инициирующего элемента.

[48] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение динамики текущего транспортного средства, причем динамика текущего транспортного средства включает в себя множество параметров динамики текущего транспортного средства, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущей динамики текущего транспортного средства, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.

[49] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущего состояния участка дороги, причем текущее состояние участка дороги включает в себя множество параметров текущего состояния участка дороги, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущего состояния участка дороги, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.

[50] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение текущих погодных условий на участке дороги, причем текущие погодные условия включают в себя множество параметров текущих погодных условий, а инициирующий элемент включает в себя по меньшей мере один из параметров текущих погодных условий, причем этот параметр находится за пределами предварительно определенного приемлемого порогового диапазона.

[51] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущее состояние дороги, и обучающее состояние дороги включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру поверхности участка дороги, целостность поверхности участка дороги, уклон поверхности участка дороги, материал поверхности участка дороги и наличие/количество частиц на поверхности участка дороги.

[52] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и текущие погодные условия, и обучающие погодные условия включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: температуру воздуха, давление воздуха, влажность воздуха, качество воздуха, уровни ультрафиолетового излучения, дождь, снег, мокрый снег, ледяной дождь, туман, скорость ветра, направление ветра, уровень яркости света, положение солнца, блики, степени затененности.

[53] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и динамика текущего транспортного средства, и динамика предыдущего транспортного средства, и динамика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: буксование транспортного средства, скорость транспортного средства, занос транспортного средства, тряску транспортного средства, давление шины транспортного средства, распределение давления в шинах транспортного средства, температура двигателя, потребление топлива, потеря устойчивости транспортного средства, данные блока управления двигателем (ECU) и выходные данные датчика.

[54] В некоторых вариантах осуществления вышеизложенного или последующего и характеристика текущего транспортного средства, и характеристика предыдущего транспортного средства, и характеристика обучающего транспортного средства включают в себя по меньшей мере один из следующих параметров: производитель транспортного средства, модель транспортного средства, год производства транспортного средства, масса транспортного средства, размеры транспортного средства, распределение массы транспортного средства, площадь поверхности транспортного средства, высота транспортного средства, тип привода, тип шин, тормозная система, система подачи топлива, пробег, номера транспортного средства и размер двигателя.

[55] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего спрогнозированные условия вождения, предоставленные электронному устройству, включают в себя инструкцию для транспортного средства или пользователя на предприятие определенных водительских действий.

[56] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция включает в себя по меньшей мере одно из: сброс скорости, повышение скорости, сохранение скорости, нажатие тормоза, отпускание тормоза, остановку, переход на альтернативный маршрут, переключение передачи, включение или выключение фар, регулировку света фар, регулировку направления хода, обращение внимания и сохранение определенного расстояния до транспортного средства, едущего впереди.

[57] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция транспортному средству также включает в себя команду блоку управления транспортным средством от электронного устройства на регулировку управления транспортным средством. В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду отображать визуальное представление водительского действия на экране электронного устройства. В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего инструкция также включает в себя команду передать аудиопредставление водительского действия с помощью электронного устройства.

[58] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять получение указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, в ответ на то, что пользователь электронного устройства предоставил указание пользовательского желания получить спрогнозированные условия вождения.

[59] В некоторых вариантах осуществления вышеописанного или последующего получение сервером указания того, что текущее транспортное средство приближается к участку дороги, осуществляется посредством глобальной локационной системы GPS.

[60] В некоторых вариантах осуществления любых описанных выше объектов и/или вариантов система дополнительно включает в себя модуль прогнозирования, обменивающийся данными с процессором, для создания спрогнозированных условий вождения.

[61] Посредством некоторых вариантов осуществления настоящей технологии пользователю и/или текущему транспортному средству предоставляются спрогнозированные условия вождения перед тем, как транспортное средство достигнет участка дороги, что может улучшить или оптимизировать эффективность вождения текущего транспортного средства, например, уменьшив риск аварии при движении по участку дороги и/или улучшив или оптимизировав параметр транспортного средства при движении по участку дороги.

[62] В контексте настоящего описания «сервер» подразумевает под собой компьютерную программу, работающую на соответствующем оборудовании, которая способна получать запросы (например, от клиентских устройств) по сети и выполнять эти запросы или инициировать выполнение этих запросов. Оборудование может представлять собой один физический компьютер или одну физическую компьютерную систему, но ни то, ни другое не является обязательным для данного технического решения. В контексте настоящей технологии использование выражения «сервер» не означает, что каждая задача (например, полученные команды или запросы) или какая-либо конкретная задача будет получена, выполнена или инициирована к выполнению одним и тем же сервером (то есть одним и тем же программным обеспечением и/или аппаратным обеспечением); это означает, что любое количество элементов программного обеспечения или аппаратных устройств может быть вовлечено в прием/передачу, выполнение или инициирование выполнения любого запроса или последствия любого запроса, связанного с клиентским устройством, и все это программное и аппаратное обеспечение может быть одним сервером или несколькими серверами, оба варианта включены в выражение «по меньшей мере один сервер».

[63] В контексте настоящего описания «база данных» подразумевает под собой любой структурированный набор данных, не зависящий от конкретной структуры, программного обеспечения по управлению базой данных, аппаратного обеспечения компьютера, на котором данные хранятся, используются или иным образом оказываются доступны для использования. База данных может находиться на том же оборудовании, выполняющем процесс, на котором хранится или используется информация, хранящаяся в базе данных, или же база данных может находиться на отдельном оборудовании, например, выделенном сервере или множестве серверов.

[64] В контексте настоящего описания «информация» вкл