用于产生停车相关数据的方法和系统与流程

本发明涉及产生关于被电子地图覆盖的区域中的一或多个段的停车相关数据的方法以及可在其上实施所述方法的部分或全部的系统、服务器和导航装置。特定来说，本发明涉及产生一或多个段的一或多个停车概率值，其指示在所述段上找到停车空间的可能性。特定来说但非排它地，可在电子导航装置例如便携式导航装置(pnd)的停车时间预测和停车空间搜索路线产生中使用产生的停车相关段数据。根据某些另外的方面，本发明涉及获得指示时间相依参数的时间相依性的分布曲线数据的方法，所述时间相依参数可为(但不一定是)停车相关参数。

背景技术：

1、包含全球定位系统(gps)信号接收和处理功能性的便携式导航装置(pnd)是众所周知的，且广泛地用作车内或其它车辆导航系统。

2、一般来说，现代pnd包括处理器、存储器(易失性和非易失性中的至少一个，且通常为易失性和非易失性两者)，以及存储在所述存储器内的地图数据。处理器与存储器协作以提供执行环境，在所述执行环境中可建立软件操作系统，且另外，常常提供一或多个额外软件程序以使得能够控制pnd的功能性且提供各种其它功能。

3、通常，这些装置另外包括一或多个输入接口，其允许用户与所述装置交互并控制所述装置，以及一或多个输出接口，借助于所述输出接口可将信息转送给用户。输出接口的说明性实例包含视觉显示器和用于声频输出的扬声器。输入接口的说明性实例包含一或多个物理按钮，其用以控制所述装置的开/关操作或其它特征(如果所述装置内置于车辆内，那么所述按钮没有必要位于所述装置自身上，而是可位于方向盘上)，以及麦克风，其用于检测用户话语。在特别优选的布置中，可将输出接口显示器配置为触敏式显示器(借助于触敏式覆盖物或以其它方式)以额外地提供输入接口，用户可借助于所述输入接口通过触摸来操作所述装置。

4、导航装置通常还可接入表示车辆在上面行驶的可导航网络的数字地图。数字地图(或有时被称为数学图表)的最简单形式实际上是含有如下数据的数据库：表示节点，最常见的是表示道路交叉点，以及所述节点之间的表示所述交叉点之间的道路的线路。在更详细的数字地图中，线路可以划分成由开始节点和结束节点界定的段。这些节点可以是“真实的”，因为其表示最少3条线路或段相交的道路交叉点，或者可以是“人造的”，因为其作为并非界定在真实节点的一端或两端处的段的锚点提供，以提供特定路段的形状信息等等，或者是识别沿着道路的位置的装置，在所述位置处，所述道路的某一特性(例如，限速)改变。在几乎所有现代数字地图中，节点和段另外由同样由数据库中的数据表示的各个属性定义。举例来说，每一节点通常会有地理坐标来界定其现实世界位置，例如纬度和经度。节点通常还具有与其相关联的操控数据，其指示在交叉点处是否有可能从一条道路移动到另一条道路；而段还具有相关联的属性，例如最大准许速度、车道大小、车道数目、中间是否存在分隔带等。

5、此类型的装置通常还包含一或多个物理连接器接口，借助于所述物理连接器接口可将电力和任选地数据信号发射到所述装置以及从所述装置接收电力和任选地数据信号；以及任选地一或多个无线发射器/接收器，其用以允许经由蜂窝式电信以及其它信号和数据网络(例如wi-fi、wi-max gsm等)进行通信。

6、此类型的pnd装置还包含gps天线，借助于所述gps天线可接收卫星广播信号(包含地点数据)且随后对其进行处理以确定所述装置的当前地点。

7、pnd装置还可包含电子陀螺仪和加速器，其产生的信号可经处理以确定当前角加速度和线加速度，且继而结合从gps信号导出的地点信息，确定装置以及因此其中安装所述装置的车辆的速度和相对位移。通常，所述特征最常见地提供于车辆内导航系统中，但也可提供于pnd装置中(如果此举是有利的话)。

8、所述pnd的效用主要表现在其确定第一地点(通常为出发地点或当前地点)与第二地点(通常为目的地)之间的路线的能力。这些地点可由装置的用户通过各种各样不同方法中的任一种来输入，例如通过邮政编码、街道名和门牌号、先前存储的“众所周知”目的地(例如著名地点、市政地点(例如体育场或游泳池)或其它关注点)以及喜爱的或最近去过的目的地。

9、通常，通过用于从地图数据搜索出发地址位置与目的地地址地点之间的“最佳”或“最优”路线的软件来启用所述pnd。“最佳”或“最优”路线是基于预定标准来确定的且没有必要是最快或最短路线。对引导驾驶者所沿循的路线的搜索可为非常复杂的，且所述搜索可考虑历史、现有和/或预测的交通和道路信息。

10、此外，所述装置可连续监视道路和交通状况，且由于条件状况而提供或选择改变路线，在此路线上将进行剩下的路程。基于各种技术(例如移动电话数据交换、固定相机、gps车队跟踪)的实时交通监视系统正用来识别交通延迟并将信息馈送到通知系统中。

11、此类型的pnd通常可安装在车辆的仪表板或挡风玻璃上，但还可形成为车辆无线电的机载计算机的一部分或实际上形成为车辆本身的控制系统的一部分。导航装置还可为手持式系统(例如pda(便携式数字助理)、媒体播放器、移动电话等)的一部分，且在这些情况下，手持式系统的常规功能性借助于将软件安装于装置上而得以延伸以便执行路线计算和沿着计算出的路线导航两者。

12、路线规划和导航功能性还可由运行适当软件的桌上型或移动计算资源来提供。举例来说，在routes.tomtom.com处提供在线路线规划和导航设施，此设施允许用户输入出发点和目的地，用户的pc连接到的服务器可依据所述出发点和目的地计算路线(其方面可为用户指定的)，产生地图，并且产生用于将用户从所选择的出发点引导到所选择的目的地的详尽导航指令集。所述设施还提供所计算的路线的伪三维呈现，以及路线预览功能性，其模拟沿着所述路线的用户行驶并且进而为用户提供所计算的路线的预览。

13、在pnd的上下文中，一旦已计算出了路线，用户便与导航装置交互以任选地从所建议路线的列表中选择所需的计算出的路线。任选地，用户可干涉或引导路线选择过程，例如通过指定对于特定行程应避免或必须遵循某些路线、道路、地点或标准。pnd的路线计算方面形成一个主要功能，且沿着此路线导航为另一主要功能。

14、在沿着计算出的路线导航期间，所述pnd通常提供可视和/或可听指令以沿着所选择的路线将用户引导到那条路线的终点，即所需的目的地。pnd还通常在导航期间在屏幕上显示地图信息，所述信息在屏幕上定期更新，使得所显示的地图信息表示装置的当前位置且因此表示用户或用户车辆的当前地点(在装置正用于车辆内导航的情况下)。

15、在屏幕上显示的图标通常指示当前装置地点且居中，其中还显示当前装置地点附近的当前和周围道路的地图信息以及其它地图特征。另外，可任选地在位于所显示地图信息上方、下方或一侧的状态栏中显示导航信息，导航信息的实例包含到用户需要采取的从当前道路的下一偏离的距离，其中所述偏离的性质可能由表明特定偏离类型(例如，左转弯或右转弯)的另外的图标来表示。导航功能还确定可听指令的内容、持续时间和时序，可借助于所述可听指令来沿着路线引导用户。如可了解的，例如“100m后左转”等简单指令需要大量处理和分析。如先前提及的，用户与装置的交互可通过触摸屏或者另外地或替代地通过转向柱安装式遥控器、通过语音激活或通过任何其它适合方法来进行。

16、所述装置所提供的另一重要功能是在以下情况下进行自动路线重新计算：(i)用户在导航期间偏离先前计算出的路线(无意或有意)；(ii)实时交通状况指示替代路线将更有利且所述装置适宜地经启用以自动辨识此类状况；或(iii)用户出于任何原因而主动地致使装置执行路线重新计算。

17、虽然路线计算和导航功能对于pnd的总体效用来说是基本的，但有可能将装置纯粹用于信息显示或“自由驾驶”，在“自由驾驶”中仅显示与当前装置地点相关的地图信息，且在“自由驾驶”中尚未计算出任何路线且装置当前不执行导航。此操作模式通常适用于当用户已经知道需要沿其行驶的路线且不需要导航辅助时。

18、上述类型的装置提供用于使得用户能够从一个位置导航到另一位置的可靠装置。

19、已提出使指示停车概率的数据与数字(或电子地图)的段相关联。此类数据指示驾驶者在所述段上找到停车空间的可能性，并且通常是时间相依的。已提出确定和使用停车概率数据的各种方法。举例来说，wo 2010/081546 a1揭示基于指示停车地点占用的数据的分析确定段的时间相依停车概率数据的方法，所述wo 2010/081546 a1的整个内容以引用的方式并入本文中。可从指示车辆在行程结束时处于停止的位置数据推断停车地点。可确定与段相关联的停车概率分布曲线，可从所述停车概率分布曲线获得一组预定时间周期(例如一天中每30分钟)中的每一个内的停车概率。

20、可以各种方式使用关于段的停车概率数据。pnd上的路线规划算法可使用停车概率数据，在所述pnd上处理地图。举例来说，可在用户的pnd上向用户呈现如下选项：使pnd从当前位置产生使在附近找到停车空间的可能性最大化的路线。在wo 2011/157296a1中描述此类的一些示范性方法，所述wo 2011/157296 a1的整个内容以引用的方式并入本文中，

21、申请人已意识到产生关于电子地图的段的停车相关数据(例如停车概率或期望的停车搜索时间)的方法有待改进。

技术实现思路

1、根据本发明的第一方面，提供一种用于产生关于地理区域内的可导航网络的一或多个可导航要素的停车相关数据的方法，每一可导航要素由电子地图的一段表示，所述电子地图包括表示所述可导航网络的多个段，所述方法包括：

2、获得与车辆在所述可导航网络中进行的行程有关的位置数据，每一行程是指示所述车辆处于停车状态的静止周期之间的路程；

3、对于所述多个行程中的每一个，分析关于所述行程的所述位置数据以识别所述行程的停车空间搜索部分；

4、分析对应于所述行程的所述停车空间搜索部分的所述位置数据，以获得所述电子地图的多个段中的每一个的停车相关参数；和

5、使所述获得的停车相关参数中的每一个与相应段相关联。

6、根据本发明，基于与车辆在所述可导航网络中进行的行程有关的位置数据确定停车相关参数数据。与用于基于位置数据确定段的停车相关数据例如停车概率数据的现有技术相比，所述现有技术仅考虑在行程结束时指示驾驶者已在给定段上停车的静止周期，本发明考虑被视为对应于搜索停车空间所花费的周期的行程的末端部分。此周期可界定于驾驶者被视为已开始停车空间搜索所在的点与行程结束时的静止周期之间。因此，并非仅查看在成功停车尝试之后的车辆的最终静止地点，而是考虑直达所述最终停车地点的行程的延伸部分。已发现这提供段的更准确停车参数数据，这是因为可能使所述数据不仅基于车辆的最终成功停车，而且还基于之前的搜索，以及在搜索期间停车不成功的情况下的段穿行。

7、如本文中所使用，“行程”是指车辆在指示车辆处于停车状态的静止周期之间进行的路程。

8、本发明还延伸到用于执行根据本文中所描述的本发明的方面或实施例中的任一个的方法的系统。

9、根据本发明的另一方面，提供一种用于产生关于地理区域内的可导航网络的一或多个可导航要素的停车相关数据的系统，每一可导航要素由电子地图的一段表示，所述电子地图包括表示所述可导航网络的多个段，所述系统包括：

10、用于获得与车辆在所述可导航网络中进行的行程有关的位置数据的装置，每一行程是指示所述车辆处于停车状态的静止周期之间的路程；

11、用于对于所述多个行程中的每一个，分析关于所述行程的所述位置数据以识别所述行程的停车空间搜索部分的装置；

12、用于分析对应于所述行程的所述停车空间搜索部分的所述位置数据，以获得所述电子地图的多个段中的每一个的停车相关参数的装置；和

13、用于使所述获得的停车相关参数中的每一个与相应段相关联的装置。

14、本发明的此另外的方面可视需要包含并且优选地确实包含本文中关于本发明的任何其它方面或实施例所描述的本发明的优选和任选特征中的一或多种或全部举例来说，即使未明确陈述，所述系统仍可包括用于执行关于在其方面或实施例中的任一个中的本文的方法描述的任何一或多个步骤的装置，且反之亦然。所述用于执行关于所述方法或系统描述的所述步骤中的任一个的装置可包括一或多个处理器和/或处理电路。本发明因而优选地是计算机实施的发明，且可在一组一或多个处理器和/或处理电路的控制下执行关于本发明的方面或实施例中的任一个描述的步骤中的任一个。

15、所述系统和/或一或多个处理器和/或处理电路可至少为服务器或导航装置的部分因而可部分地由服务器和/或部分地由导航装置进行在其方面或实施例中的任一个中的本发明方法的步骤。举例来说，可仅在服务器上执行方法的步骤，或以任何组合在服务器上执行方法的步骤中的一些并且在导航装置上执行方法的其它步骤，或仅在导航装置上执行方法的步骤。在服务器上执行所述步骤中的一或多个可为高效的并且可减小置于导航装置上的计算负担。替代地，如果在导航装置上执行一或多个步骤，那么这可减小网络通信所需的任何带宽。相应地，本发明可涵盖被布置成产生与电子地图的一或多个段相关联的停车相关参数数据的服务器。

16、可导航网络可包括道路网，其中每一可导航要素表示道路或道路的一部分。举例来说，可导航要素可表示道路网的两个相邻交叉点之间的道路，或可导航要素可表示道路网的两个相邻交叉点之间的道路的一部分。然而，如将了解，可导航网络不限于道路网，并且可包含例如人行道、自行车道、河流等的网络。应注意，如本文中所使用的术语“段”取其在所属领域中的常见含义。电子地图的段是连接两个点或节点的可导航链接。虽然特别参考路段描述本发明的实施例，但应明白，本发明也可适用于其它可导航段，例如道路、河流、运河、自行车道、拖车道、铁路线等的段。因此，对“路段”的任何参考可替换为对“可导航段”或任一或多种具体类型的此类段的参考。

17、电子地图(或有时被称为数学图表)的最简单形式实际上是含有如下数据的数据库：表示节点，最常见的是表示道路交叉点，以及所述节点之间的表示所述交叉点之间的道路的线路。在更详细的数字地图中，线路可以划分成由开始节点和结束节点界定的段。这些节点可以是“真实的”，因为其表示最少3条线路或段相交的道路交叉点，或者可以是“人造的”，因为其作为并非界定在真实节点的一端或两端处的段的锚点提供，以提供特定路段的形状信息等等，或者是识别沿着道路的位置的装置，在所述位置处，所述道路的某一特性(例如，限速)改变。在几乎所有现代数字地图中，节点和段另外由同样由数据库中的数据表示的各个属性定义。举例来说，每一节点通常会有地理坐标来界定其现实世界位置，例如纬度和经度。节点通常还具有与其相关联的操控数据，其指示在交叉点处是否有可能从一条道路移动到另一条道路；而段还具有相关联的属性，例如最大准许速度、车道大小、车道数目、中间是否存在分隔带等。

18、在本发明中，电子地图的至少一些但未必所有段具有与其相关联的停车相关参数的值，例如停车概率、预期停车搜索时间等。如将在下文更详细地论述，段可具有停车相关参数的多个值，例如与其相关联的停车概率值，每一值关于不同时间周期。

19、本发明涉及获得与多个装置沿着可导航网络的一或多个可导航要素相对于时间的移动有关的位置数据。参考指示表示网络的可导航要素的段的电子地图数据执行所述获得与沿着可导航要素的装置移动有关的位置数据的步骤。所述方法可涉及使与包含可导航要素的网络的地理区中的装置移动有关的位置数据匹配到根据本发明考虑的电子地图的每一段的步骤。

20、在一些布置中，获得位置数据的步骤可包括存取数据，即先前接收和存储的数据。位置数据优选地是历史数据。在此上下文中，词语历史应视为指示不直接反映当前时间或最近(可能在大致最近五、十、十五或三十分钟内)所述段上的状况的数据。历史数据可例如与在过去数天、数周或甚至数年发生的事件有关。

21、在一些布置中，所述方法可包括从装置接收位置数据。在其中获得数据的步骤涉及从装置接收数据的实施例中，所述方法可另外包括在继续执行本发明的其它步骤之前存储所接收的位置数据。接收位置数据的步骤无需与方法的一或多个其它步骤在相同时间或位置发生。

22、如上文所论述，可从多个装置收集位置数据，并且与那些装置相对于时间的移动有关。因此，装置是移动装置。位置数据优选地与时间数据例如时间戳相关联。位置数据可用以提供所述装置取得的路径的位置“轨迹”。所述装置可以是能够出于本发明的目的提供位置数据和足够相关联的时序数据的任何移动装置。所述装置可以是具有位置确定能力的任何装置。举例来说，所述装置可包括用于从wifi接入点或蜂窝通信网络例如gsm装置存取和接收信息，并且使用此信息确定其地点的装置。然而，在优选实施例中，所述装置包括全球导航卫星系统(gnss)接收器，例如gps接收器，其用于接收指示接收器在特定时间点的位置的卫星信号，并且优选地以规律时间间隔接收经更新位置信息。此类装置可包含导航装置、具有定位能力的移动电信装置、位置传感器等。优选地，所述装置与车辆相关联。在这些实施例中，所述装置的位置将对应于车辆的位置。在未明确提及的情况下，对从与车辆相关联的装置获得的位置数据的参考可替换为对从车辆获得的位置数据的参考，且对一或多个装置的移动的参考可替换为对车辆的移动的参考，且反之亦然。所述装置可与车辆集成在一起，或可为与车辆相关联的单独装置，例如便携式导航设备。

23、从多个装置获得的位置数据通常被称为“探测数据”。从与车辆相关联的装置获得的数据可以被称作车辆探测数据。因而，在本文中对“探测数据”的参考应理解为可与术语“位置数据”互换，且在本文中为简洁起见，所述位置数据可以被称作探测数据。

24、当然，位置数据可从不同装置的组合或单个类型的装置获得。然而，本发明不限于使用从特定类型的装置或与特定形式的运输例如车辆相关联的装置获得的位置数据，且可同样考虑来自与多个形式的运输相关联的装置的探测数据。通常，可使用指示装置相对于时间沿着可导航要素的移动的任何探测数据。

25、如上文所论述，段的位置数据优选地包括指示多个不同装置的移动的带时戳位置序列。可分析单个装置的位置的序列以识别对应于车辆(例如在适用时间周期内)进行的一或多个个别行程的数据以供在本发明的方法中使用。

26、根据本发明在其方面或实施例中的任一个中获得的位置数据可已经与车辆进行的个别行程有关，或所述方法可包括如下初始步骤：获得与例如在给定周期的可导航网络中的车辆移动有关的位置数据，并且分析所述位置数据以获得与车辆进行的行程有关的位置数据。举例来说，位置数据可由指示在预定周期例如24小时内的多个车辆中的每一个的位置的轨迹组成。每一车辆的位置数据接着将通常由多个个别行程组成。可以所属领域中已知的任何合适方式，使用适合准则从车辆的位置数据识别行程，以识别可被视为指示车辆处于停车状态而非仅处于较大暂时性停止状态的静止周期。举例来说，停车状态可对应于超过预定阈值的持续时间的静止周期。可执行对行程数据的某一初始滤波以识别行程数据以供在确定根据本发明的停车相关参数数据即停车相关行程时使用。举例来说，行程可需要具有超过预定阈值的长度。如果车辆表现为在启程之后不久停车，那么这实际上可仅仅是较长行程中的暂时性停止周期，而非行程结束。举例来说，驾驶者可暂时停下来以把某人放下。可丢弃有过度噪声的位置数据，尤其是在对于获得根据本发明的停车数据来说关键的结尾部分。可类似地丢弃在高于预定阈值的速度下结束的行程，尤其是当行程在高功能性道路等级(frc)段结束时。

27、根据本发明，分析与出于本发明的目的考虑的车辆进行的每一行程有关的位置数据，以识别行程的停车空间搜索部分。行程的停车空间搜索部分对应于在指示车辆在行程结束时处于停车状态的静止周期中终止的行程的结尾部分。优选地，分析位置数据以识别行程的停车空间搜索部分的步骤包括分析关于行程的位置数据以识别在行程期间的停车空间搜索的开始，所述停车空间搜索的开始定义行程的停车空间搜索部分的开始。停车空间搜索的开始是假设驾驶者已经开始搜索停车空间所在的行程中的点(参考行程内的时间或位置)。可基于一或多个准则使用位置数据检测停车空间搜索部分(或停车空间搜索的开始)。应了解，可分析位置数据以确定是否存在指示搜索停车空间(的开始)的一或多个特征。在优选实施例中，所述准则包含位置数据指示以下中的一或多个：车辆执行一或多个转弯；车辆执行一或多个环圈；和车辆在低于预定阈值的速度下行驶。现将更详细地论述这些准则。

28、使用与可被视为指示停车空间搜索的开始的行程有关的位置数据识别各个特征。一般来说，所述特征中的单个特征不大可能决定性地指示停车空间搜索的开始。因而可考虑所述特征中的多个特征。可使用基于对多个特征的检测以任何合适方式组合准则的算法。

29、识别停车空间搜索的开始的步骤可包括分析与行程有关的位置数据以识别车辆的行驶速度低于预定阈值所在的点。可相对于所述段的自由流速度设置预定阈值。举例来说，所述阈值可为自由流速度的某一分数。此类点可被视为停车空间搜索的开始的候选点。应了解，与行程有关的位置数据通常将包括相对于不同时间的多个位置数据样本。可通过考虑相连的位置数据样本确定车辆的行驶速度。所述方法可包括重复针对在行程结束时开始的相连对的位置数据样本确定车辆的行驶速度的步骤，并且向后工作以识别停车空间搜索开始的候选点。

30、如本文中所提及的段的自由流速度定义为在其中不存在交通量或存在相当少的交通量的时间周期期间跨所述段表示的要素的行驶的平均速度。此周期可例如为一或多个夜间小时，其中所述段上的速度可受其它用户较小影响。可使用上文所描述的位置数据确定自由流速度。自由流速度的此类测量值仍将反映例如速度限制、道路布局和交通管理基础设施的影响并且比标示的速度限制、法定速度或基于道路类别的速度指配更准确。

31、候选点对应于停车空间搜索的开始的确定可要求满足一或多个另外的准则。每当候选点经识别，可考虑一或多个另外的准则来确定所述候选点是否可确认为停车空间搜索的开始。所述方法可进一步要求所述点在行程结尾的预定距离内。朝向行程结尾的低速更可能指示停车空间搜索的开始。所述方法可替代地或另外要求所述点在车辆执行的转弯的预定距离内和/或在车辆执行的环圈内。替代地或另外，所述方法可考虑在低于预定阈值的速度下行驶的距离。举例来说，可需要车辆在低速下行驶预定距离。

32、在优选实施例中，停车空间搜索的开始的识别是基于检测车辆在到行程结尾的给定接近度中和/或在到车辆执行的一或多个转弯和/或车辆执行的环圈的给定接近度中在低于预定阈值的速度下行驶所在的点。在检测到车辆执行的环圈的情况下，所述点可需要在此环圈内。然而，应了解，替代地，停车空间搜索的开始可基于检测车辆执行的转弯和/或环圈，以及任选地一或多个另外的测量值，且无需考虑车辆的行驶速度。

33、可使用位置数据以任何合适方式检测车辆执行的转弯或环圈。转弯或环圈是指车辆的轨迹中的此类特征。此类特征可基于其原始状态下的位置数据被检测，或可涉及首先使地图匹配位置数据并且接着检测关于地图匹配的段的此类特征。在优选实施例中，转弯的检测是基于检测沿着段或段之间的大于预定阈值的方位改变。所述方位改变可为例如段的结尾处或段之间的相连的地图匹配的位置数据样本之间的方位改变，或可为由相连的地图匹配的位置数据样本之间的多个较小方位改变的整合产生的经整合方位改变。应理解，类似技术可应用于原始位置数据。所述方法可包括将转弯分类为u形转弯或直角转弯。检测环圈可基于检测在相同方向上的方位的一致改变(在原始或优选地地图匹配的位置数据中)，从而产生大致360度的总角度改变。

34、停车空间搜索的开始定义延伸到行程结尾的行程的一部分的开始，所述部分被称为行程的停车空间搜索部分。根据本发明，在获得段的停车相关参数时使用行程的停车空间搜索部分。所述方法包括分析对应于行程的停车空间搜索部分的位置数据以获得电子地图的多个段中的每一个的停车相关参数。所述方法可包括仅分析对应于行程的停车空间搜索部分(即并非行程的其它部分，即并非行程的最初部分)的位置数据的子集。行程的停车空间部分可涉及穿行一或多个段。在一些实施例中，行程的停车空间部分可涉及穿行多个段。

35、获得的每一段的停车相关参数可以是可使用指示行程的停车空间搜索部分的数据导出的任何适合参数。然而，优选地，停车相关参数是所述段的停车概率或所述段的预期停车搜索时间。如本文中所使用的术语“预期停车搜索时间”是指在到达为目标停车段的所述段之后在附近找到停车空间的预期时间。本文中所使用的术语“段的停车概率”是指在所述段上找到停车空间的可能性。虽然将特别参考其中数据是停车概率数据的情况描述本发明的实施例，但应了解，除非上下文需要，否则实施例同样可适用于获得预期停车搜索时间数据。

36、停车相关参数的值例如停车概率值或预期停车搜索时间值是反映由相应段表示的要素上或视需要在其附近的典型停车情境的测量值。停车相关参数值因此是表示参数的期望值的历史测量值，所述参数的期望值例如在可导航要素上找到停车空间的可能性或基于历史数据的分析找到停车空间的预期时间。在其中停车相关参数是停车概率的优选实施例中，停车概率参数值越高，在所述段表示的可导航要素上成功停车的可能性越大。但应了解，可定义停车概率参数值以使得停车概率参数值越低，在所述段表示的可导航要素上成功停车的可能性越大。

37、获得的段的停车相关参数是基于分析对应于多个行程的停车空间搜索部分的位置数据。此位置数据可以被称作停车空间搜索部分数据。与现有技术相比，所述行程不一定是致使在所述段上成功停车的行程。

38、在其中获得段的停车概率的一些优选实施例中，获得的停车概率是基于根据停车空间搜索部分数据在所述段上成功找到停车空间的次数与根据停车空间搜索部分数据在未找到停车空间的情况下穿行所述段的次数的比。停车空间搜索部分数据包含对应于多个行程的停车空间搜索部分的位置数据。确定根据停车空间搜索部分数据在未找到停车空间的情况下穿行段的次数可包括将在不在所述段上停车的情况下在行程的停车空间搜索部分中穿行所述段的次数计数。在此情况下，最终停车可稍后在不同段上或在相同段上发生。可在每一行程的停车空间搜索部分一次或多次穿行段。确定根据停车空间搜索部分数据在所述段上成功找到停车空间的次数可包括将行程的停车空间搜索部分在所述段上终止的次数计数。可使用一或多个准则滤除其中停车空间搜索部分在段上终止但不被视为指示在所述段上停车的任何行程。举例来说，这可能是用户在交通灯处关断其导航装置，因此结束位置数据轨迹等的情况。确定的段的停车概率是基于考虑的位置数据的平均值。

39、在其中获得段的预期停车空间搜索时间的实施例中，预期停车空间搜索时间优选地基于根据停车空间搜索部分数据在穿行所述段之后搜索停车空间所花费的平均剩余时间。预期停车空间搜索时间是基于根据行程的停车空间搜索部分在穿行所述段之后的多个行程的停车空间搜索的剩余部分的持续时间。在行程的给定停车空间搜索部分中多次穿行段的情况下，第一穿行应优选地用以确定搜索停车空间所花费的剩余时间。在穿行所述段之后搜索停车空间所花费的剩余时间对应于从穿行所述段直到指示车辆处于停车状态的最终静止周期的开始的剩余时间。通常，这对应于停车空间搜索部分的结尾。因此，根据停车空间搜索部分数据搜索停车空间所花费的剩余时间可仅对应于停车空间搜索部分的剩余部分的持续时间。

40、如将了解，对于多个可导航要素，与所述段相关联的停车相关参数例如在其上找到停车空间的可能性倾向于在一天中且实际上还在一周中波动。举例来说，段可位于商业区，在商业区，停车空间在非上班时间更可能为空闲的。相反地，在上班时间期间可更容易在住宅区找到空间。优选地，停车相关参数是时间相依的。所确定的停车相关参数的所确定值优选地是相对于给定的预定时间周期。

41、在本发明的优选实施例中，确定每一段的停车相关参数的多个值，例如停车概率或预期停车搜索时间，每一值是相对于不同时间周期，例如每一小时。所述时间周期优选地是重复发生的时间周期，例如在每周基础上重复发生的时间周期，例如在星期一介于9h00与10h00之间的时间周期。在这类实施例中，在相应时间周期中使用与行程的停车搜索部分有关的位置数据确定每一时间周期的所述段的停车相关参数的值。

42、可基于与车辆在适用时间周期内进行的行程的停车空间搜索部分有关的位置数据，确定相对于给定时间周期的时间相依停车参数的值。优选地，所述方法包括对于一或多个(并且优选地多个)预定时间周期，获得与车辆在预定时间周期内在可导航网络中进行的行程的停车空间搜索部分有关的位置数据，并且分析所述位置数据以针对电子地图的多个段中的每一个，获得相对于预定时间周期的停车相关参数的值。举例来说，这可为预定周期内的停车概率，即在预定周期内找到停车空间的可能性，或所述周期内的预期停车搜索时间，即在预定周期内在为停车目的穿行所述段之后找到停车空间的预期时间。如上文所描述，可确定与每一行程的停车空间部分有关的位置数据。

43、在一些优选实施例中，相对于给定时间周期获得的段的停车概率是基于在给定时间周期内根据停车空间搜索部分数据在未找到停车空间的情况下穿行所述段的次数与在给定时间周期内根据停车空间搜索部分数据在所述段上成功找到停车空间的次数的比。在给定时间周期内的停车概率因而是在所述周期内的平均概率。

44、优选地，所述方法包括确定关于每一段的时间相依停车相关参数的分布曲线，其指示所述段的所述停车相关参数相对于时间的变化。可从一组预定时间周期中的每一个内的所述段的停车相关参数分布曲线导出所述段的停车相关参数的值。

45、所述方法优选地包括使指示所述所确定的所述段的停车相关参数的数据与确定此类数据所针对的电子地图中的每一段相关联。在其中获得关于不同时间周期的所述段的停车相关参数的多个值的实施例中，所述数据可包括停车相关参数的多个值本身。替代地，所述数据可包括指示参数随时间的变化的分布曲线，例如停车概率分布曲线，或到其上的指针。

46、应了解，可在可用位置数据中识别的在段上的停车事件的密度通常不高。每一行程将仅产生一个可引起成功停车的停车空间搜索。与行程有关的大部分位置数据不具有与停车的相关性。因此，相反地，举例来说，例如在其整个内容以引用的方式并入本文中的wo2009/053411 a1中所描述，为使用位置数据确定速度曲线数据，在存在可用以确定与电子地图的段相关联的行驶的平均速度的大量相关位置数据的情况下，当使用位置数据获得停车相关参数数据时，所述大量数据可不足以获得区域中的所有段的可靠停车相关参数数据。特定来说，没有足够的数据可用以可靠地描述时间相依停车相关参数随时间的变化，例如停车概率分布曲线。因此，停车相关参数数据可显著受噪声影响，尤其是在发生较少停车事件的时间周期例如整夜内。举例来说，所述数据可指示参数的显著变化，例如不同周期例如隔夜周期内的1小时时间周期内的停车概率。需要能够提供受噪声较小影响的更可靠停车相关参数数据，即更平滑数据，并且提供关于地理区域中的段的描述在一天的时间内以及在一周中的不同天内的停车相关参数的变化的此类数据。申请人已认识到，区域中的不同段可呈现停车相关参数的相对值的类似时间相依性。因此，通过聚合呈现其停车相关参数的相对值的类似时间相依性的不同段的停车相关参数数据，变得有可能提供可被视为适用于共享其相对停车参数数据的类似时间相依性的段中的每一个的更详细时间相依相对停车参数数据。此类更详细时间相依相对停车参数数据接着可用以获得在适用时间的给定段的停车相关参数的绝对值。

47、因此，在停车相关参数是时间相依停车相关参数的情况下，所述方法可包括分析对应于行程的停车空间搜索部分的位置数据以针对多个第一时间周期中的每一个，获得关于第一时间周期的与电子地图的多个段中的每一个相关联的停车相关参数的相对值。所述第一时间周期可重叠。所述方法接着可包括基于识别到在第一时间周期内的相对值的变化的类似性，将所述段集群到段群组中，使得每一群组中的段被视为在第一时间周期内以类似方式变化，例如在由所述组第一时间周期定义的时间周期内具有类似分布曲线。一旦所述段已分类成多个群组，所述方法接着就可包括长的每一段群组，分析对应于行程的停车空间搜索部分的位置数据以针对多个第二时间周期中的每一个，获得关于第二时间周期的与群组中的段相关联的停车相关参数的相对值。第二时间周期优选地小于第一时间周期。第二时间周期优选地不重叠。因此，对于每一段群组，获得指示在第二时间周期内的相对值的变化的分布曲线。由于分布曲线是基于来自多个段的数据，因此所述分布曲线可被视为聚合分布曲线。

48、相信，如下过程通常是有利的并且不限于根据本发明的较早方面确定的停车相关参数的情境：识别具有以类似方式变化的时间相依参数的相对值的段的群组，并且使用指示关于每一群组的不同段的参数的相对值的数据获得适用于群组的所有成员的参数的相对值的时间变化的聚合分布曲线。这些技术通常可在关于个别段的可用数据量可不足以获得指示相对于时间的时间相依参数的变化的平滑分布曲线的情况下适用。

49、根据本发明的另一方面，提供一种产生指示关于地理区域内的可导航网络的一或多个可导航要素的时间相依参数的时间相依性的分布曲线数据的方法，每一可导航要素由电子地图的一段表示，所述电子地图包括表示所述可导航网络的多个段，所述方法包括：

50、针对多个第一时间周期中的每一个，获得关于第一时间周期的与电子地图的多个段中的每一个相关联的时间相依参数的相对值；

51、对于所述或每一组时间周期，基于在所述组的每一时间周期内获得的所述段的所述时间相依参数的所述相对值，将所述段集群到段群组中，其中对于所述组时间周期中的所述时间周期中的每一个，每一段群组中的所述段被视为具有所述停车相关参数的类似相对值；

52、针对每一群组，使用与所述群组的所述段相关联的相对时间相依参数获得指示所述时间相依参数的所述相对值的时间相依性的聚合分布曲线，所述聚合分布曲线适用于所述群组的所述段中的每一个。

53、根据本发明的另一方面，提供一种产生指示关于地理区域内的可导航网络的一或多个可导航要素的时间相依参数的时间相依性的分布曲线数据的系统，每一可导航要素由电子地图的一段表示，所述电子地图包括表示所述可导航网络的多个段，所述系统包括：

54、用于针对至少一组多个不同时间周期中的每一个，获得关于所述时间周期的与电子地图的多个段中的每一个相关联的时间相依参数的相对值的装置；

55、用于对于所述或每一组时间周期，基于在所述组的每一时间周期内获得的所述段的所述时间相依参数的所述相对值，将所述段集群到段群组中的装置，其中对于所述组时间周期中的所述时间周期中的每一个，每一段群组中的所述段被视为具有所述停车相关参数的类似相对值；和

56、用于针对每一群组，使用与所述群组的所述段相关联的相对时间相依参数获得指示所述时间相依参数的所述相对值的时间相依性的聚合分布曲线的装置，所述聚合分布曲线适用于所述群组的所述段中的每一个。

57、本发明的这些另外方面中的本发明可在互不排斥的程度上并入有相对于本发明的较早方面描述的特征中的任一个或全部。

58、在本发明的这些另外方面中，时间相依参数可以是可与可导航网络的可导航要素相关联并且因此与其可导航段相关联的任何适合参数。所述参数优选地是停车相关参数。所述参数优选地是预期停车搜索时间或停车概率。这些参数如较早定义。优选地，时间相依参数是其时间相依性例如在每天或每周基础上展现重复发生的行为的参数。举例来说，如上文所描述，停车概率可被视为每一星期一或每一工作日上的对应时间周期内具有相同值。停车搜索时间参数可类似地呈现重复发生的行为。

59、在本发明的这些进一步方面和实施例中，获得关于至少一组多个不同时间周期中的每一个的每一时间周期的与电子地图的多个段中的每一个相关联的时间相依参数的相对值。所述或每一组多个不同时间周期中的时间周期优选地是重复发生的时间周期，例如在每周或每天基础上重复发生的时间周期。所述时间周期优选地是较长时间周期内的较短时间周期。较短时间周期可具有选自例如由以下组成的长度群组的长度：≤2小时、3小时、4小时。一组多个时间周期中的不同时间周期的较短周期可相同或不同。较长时间周期可以是例如大致等于一天，或周，或一组天，例如周末或工作日。举例来说，第一组时间周期中的时间周期可为每一工作日重复发生的时间周期。举例来说，在每一工作日中可存在从四到十个此类重复发生的时间周期，例如四个周期可能对应于早晨、中午、下午、夜间。一组时间周期中的时间周期的长度可相等或可不相等。举例来说，较长时间周期可用于夜间周期。一般来说，可在所述或每一组多个不同时间周期中存在预定数目个时间周期。预定数目可为大于4的数目，并且任选地在从4到10例如从4到6的范围内。在使用多组多个不同时间周期的情况下，每一组时间周期中的时间周期的预定数目可相同或不同。可基于指示相对于时间的参数的值的数据点的预期密度选择每一组中使用的时间周期的数目。对于随时间的较稀疏数据，可使用较长时间周期。应了解，每一组时间周期中的时间周期可重叠。

60、在一些实施例中，针对第二组多个时间周期中的每一个另外执行所述方法。所述第二组时间周期优选地是不同于与第一组时间周期中的时间周期相关联的较长时间周期的较长时间周期内的重复发生的时间周期。举例来说，第一组时间周期的较长时间周期可为工作日，且所述第二组时间周期可为周末。可考虑特定工作日的给定时间周期内的时间相依参数的相同相对值适用于当在另一工作日上重复发生时的所述时间周期，或相反地，给定周末的时间周期内获得的相对值可被视为适用于其它周末。当然，可按需要选择时间周期的组的数目，且每一组可含有关于不同的较长时间周期的重复发生的时间周期。举例来说，可提供包含在周末的每天或在一周的每天上的重复发生的时间周期的不同组时间周期。所述或每一另外组的多个时间周期中的时间周期的数目可与(第一)此类组中的时间周期的数目相同或不同。优选地，针对第一组多个时间周期中的每一个，并且针对第二组多个时间周期中的每一个执行所述方法，其中所述第一组和第二组时间周期中的时间周期是相应较长时间周期内的重复发生的时间周期，其中第二组时间周期是不同于与第一组时间周期中的时间周期相关联的较长时间周期的较长时间周期内的重复发生的时间周期。

61、可通过分析指示车辆在可导航网络中相对于时间的移动的位置数据，执行针对至少一组多个不同时间周期中的每一个，获得关于时间周期的与地图的多个段中的每一个相关联的时间相依参数的相对值的步骤。考虑关于车辆在相关时间周期内在可导航网络中的移动的数据。所述数据可为如关于本发明的较早方面所述从车辆获得的数据，即探测数据。在一些优选实施例中，所分析的位置数据指示车辆在可导航网络中进行的行程。如在本发明的较早方面和实施例中，所述行程可界定于指示车辆处于停车状态的静止周期之间。这些实施例在参数是停车相关参数的情况下是适当的。优选地，时间相依参数是如下参数：其时间相依性展现重复发生的行为，例如使得可在周的对应天或在每一周的同一天等的给定时间周期内预期相同行为。在其中参数是停车相关参数的优选实施例中，优选地基于与涉及在时间周期内到过所述段的多个行程有关的数据例如位置数据获得相对值。

62、确定的关于时间周期(例如所述或每一组时间周期中的每一时间周期)的每一段的时间相依参数的相对值优选地是时间周期内的参数的平均相对值。在其中时间相依参数是停车概率的一些优选实施例中，获得关于时间周期的段的停车概率是基于在时间周期内在未找到停车空间的情况下穿行所述段的次数与在所述段上成功找到停车空间的次数的比。在其中参数是预期停车空间搜索时间的实施例中，获得的关于时间周期的段的预期停车空间搜索时间优选地基于在穿行所述段之后搜索停车空间所花费的平均剩余时间。因此，确定时间周期的段的时间相依参数的相对值可涉及考虑与其它段例如在较早方面和实施例中形成行程的停车空间搜索部分的部分的那些段有关的数据，或可仅考虑与相关段有关的例如确定所述段上的成功停车事件的数据。可以设想，可使用类似于现有技术的用于确定停车概率的方法，例如其仅关注对指示停车事件的在段上的行程结束的次数计数。

63、平均相对值可以是任何类型的平均值，例如均值。可通过计算时间周期中的不同时间的参数的个别值并且接着平均化所述个别值，或通过收集整个时间周期内的数据，并确定所述周期的参数的单个值，确定平均值。

64、可通过使用所述组时间周期中的每一时间周期作为一区间(bin)，并且将指示获得的在时间周期内的时间的参数的值的数据分成适用区间，获得所述或每一组多个不同时间周期中的每一个的时间相依参数的相对值。指示参数的值的数据可为参数的实际值，或使得能够确定此类值的数据。接着可平均化每一个区间中的数据以获得所述区间或时间周期内的参数的相对值。

65、所述方法可包括获得关于每一段的向量，所述向量具有多个分量，每一分量指示所述组多个不同时间周期中的一组的时间周期中的相应时间周期内的时间相依参数的相对值。可获得关于每一组时间周期的段的相应向量。每一向量将具有对应于相关组时间周期中的时间周期的数目的数个分量。

66、在其中获得给定时间周期的时间相依参数的相对值的本发明的这些另外方面和实施例中，这可以任何合适方式执行。相对值是准许在关于不同段获得的值之间进行比较以便使得段能够集群到呈现类似行为的群组中的值。相对值可为归一化值。可使用确定的时间周期的参数的均值确定关于时间周期的相对值。举例来说，时间周期的绝对值可除以均值，或可从其减去均值。

67、所述方法包括针对所述或每一组时间周期，基于获得的所述组的每一时间周期中的段的时间相依参数的相对值，将段集群到段群组中。分析时间周期中的所述段的时间相依参数的相对值，例如向量的分量，以便能够识别在所述组时间周期中的时间周期内具有相对时间相依参数的类似时间相依行为的段群组。获得关于获得参数的相对值所针对的每一组时间周期的一组群组。

68、所述或每一组群组包含多个段群组。每一段群组是在考虑的时间周期内展现时间相依参数的类似相对行为的集群。已发现，与段相关联的参数的相对值的时间相依性往往会落到有限组模式中的一个中。因此，在给定组时间周期中，可识别在考虑的每一对应时间周期中具有参数的大致类似相对值的段群组。可使用在所属领域中已知的任何适合的集群技术例如k均值集群执行段的集群。可按需要选择每一组中的群组的数目，且每一组中的群组的数目可在获得多组群组的情况下为相同或不同的。这可经执行以达成处理效率与所得数据的间隔尺寸之间的平衡。这可例如通过适当控制集群过程来达成。所述集群可考虑除了可为可具有参数的时间相依性的类似模式的相关识别段的时间相依参数的相对值之外的其它因素，例如道路等级等。

69、在一个示范性实施例中，获得星期一的第一组四个时间周期和星期天的第二组四个时间周期中的每一时间周期中的段的停车概率的相对值。关于每一组时间周期将所述段集群到一组六个群组中，即星期一的六个群组和星期天的六个群组。每一群组包含其相对停车概率值在每一相关时间周期内为类似的段。举例来说，相对停车概率值可在早晨、下午、傍晚和夜间类似，其中这些是考虑的四个周期。当然，不同数目的群组可用于每一组时间周期。

70、一旦已为所述段指配群组，就基于与群组的段中的每一个相关联的时间相依参数的相对值，获得每一群组的聚合分布曲线。因此，聚合分布曲线考虑所获得的关于时间周期内的段中的多个段的参数的相对值。这提供比尝试获得关于单个段的分布曲线的情况更大的数据池。举例来说，在停车相关参数的情况下，将存在需考虑的相对于群组的段中的任一个发生的停车事件要大得多的数目个停车事件。在任何时间周期中，可用以获得聚合分布曲线的数据量将大于当基于与单个段有关的数据确定分布曲线时的数据量，减小可当尝试使用相对稀疏的数据确定时间相依参数的分布曲线时发生的噪声问题。获得指示随时间的时间相依参数的相对值的时间相依性的单个聚合分布曲线，所述分布曲线可被视为适用于群组的段中的每一个。因此，可假设根据分布曲线的参数的值为相关时间处的群组的每一成员的值。聚合分布曲线在在识别所述群组时使用的所述组时间周期所涉及的时间周期例如工作日、周末等内适用。应了解，相同段可集群到关于不同组时间周期的不同群组中，且因此可与不同聚合分布曲线相关联。

71、获得聚合分布曲线的步骤可包括使用与群组的段相关联的相对时间相依参数数据确定关于多个时间周期的参数的多个相对值。所述多个时间周期是重复发生的时间周期。优选地，所述多个时间周期中的时间周期的数目大于用以获得在识别群组时使用的段的相对停车概率值的所述组时间周期中的时间周期的数目。优选地，所述多个时间周期中的时间周期短于用以获得在识别群组时使用的段的相对停车概率值的所述组时间周期中的时间周期。举例来说，确定聚合分布曲线可涉及获得关于重复发生的每小时时间周期的参数的相对值。可按需要选择在获得聚合分布曲线时使用的时间周期的数目以提供数据的给定间隔尺寸水平。获得的关于每一时间周期的参数的相对值可为基于与群组中的段相关联的参数的值的平均值。应了解，并非群组中的每个段都可提供每一时间周期的参数的值。这是因为数据对于一些段至少在某些时间周期可为相对稀疏的。平均值优选地是中位值。已经发现此类平均值比均值提供更有意义的聚合分布曲线，不过替代地，可使用均值。

72、聚合分布曲线使得能够获得群组的任何段的任何所要时间的参数的值。在获得段的每一群组的聚合分布曲线时，聚合分布曲线可用于所考虑的每一段。可以设想，本发明的方法可用以获得关于地理区域的每一段例如城市的此类数据，例如所述段的停车概率或预期停车搜索时间。以此方式，可获得每一段的指示相对于时间的参数的变化的详细数据，即使是关于个别段的实际数据可太稀疏而无法获得至少某些时间周期中的参数的变化的有意义的分布曲线。

73、所述方法优选地包括使例如存储的指示聚合分布曲线的数据与群组的每一段相关联。所述数据可为分布曲线，或可为分布曲线的参照或指针。应了解，所述方法产生一组多个标准聚合分布曲线。每一段可与所述段的适用分布曲线的参照或指针相关联，即基于指配给其的群组。

74、聚合分布曲线可提供所述段的参数的相对值。在使用分布曲线或从其获得的给定时间的值之前，所述方法可包括变换所述分布曲线以便指示所述段的参数的绝对值，或将从分布曲线获得的相对值变换成所述段的参数的绝对值。所述变换可涉及按比例缩放过程。可使用在给定的一或多个时间的所述段的已知参数的绝对值或值执行所述变换。可需要将所得分布曲线，或从其获得的值限制在限定范围例如0到1内。

75、在一些实施例中，所述方法另外包括使群组的每一段与供在变换分布曲线以便指示所述段的参数的绝对值时使用或用于将从分布曲线获得的相对值变换成所述段的参数的绝对值的数据相关联。此类数据可包括关于给定的一或多个时间的所述段的参数的绝对值或值。

76、在其它实施例中，与其相关联的段的聚合分布曲线可指示所述段的参数的绝对值。换句话说，可在使指示分布曲线的数据与所述段相关联之前执行分布曲线的变换。根据技术方案所述的方法接着可包括变换聚合分布曲线以便指示所述段的参数的绝对值，并且使指示经变换分布曲线的数据与所述段相关联。

77、任何适合数据可用于将参数的相对值变换成绝对值时，或用于如此变换分布曲线。所述数据无需例如从位置数据获得。所述数据可为与所述段的参数的一或多个值有关的经测量数据或者以其它方式预期或已知的数据。

78、在获得多组段群组的情况下，每一段可与指示适用于不同时间周期(例如周末、工作日等)的多个聚合分布曲线的数据相关联。

79、根据本发明在其各方面或实施例中的任一个中产生的停车相关参数数据(不管是呈停车相关参数分布曲线形式，还是从停车相关参数分布曲线获得)可输出和/或以任何所要且适合方式使用。所述方法扩展到输出和/或使用根据本发明在其各方面中的任一个中获得或从关于根据本发明在其各方面中的任一个中获得的参数的聚合分布曲线获得的停车相关参数数据。停车相关参数数据(例如停车概率数据)可用以产生停车搜索路线。此路线可作为从原点到目的地的路线的初始规划的一部分而产生，即，使得路线的结尾部分并入有停车搜索区。然而，通常，停车搜索路线是从当前位置产生。无论是否响应于用户请求，所述停车搜索路线均可朝向预规划路线的结尾，或更典型地，停车搜索路线产生的起始可为正在自由驾驶时响应于用户的请求而发生。应使用针对适用时间的停车相关参数，例如停车概率数据。前述wo 2010/157296 a1揭示用于基于停车概率数据规划停车搜索路线的技术。

80、在优选实施例中，所述方法可另外包括将与一或多个段相关联的电子地图和/或指示与一或多个段相关联的停车相关参数(例如停车概率)的数据提供到计算装置(例如远程计算装置，例如导航装置)，以供在以下操作中的一或多个中使用：使用电子地图(例如)从当前位置确定停车搜索路线；和使用电子地图从当前位置确定估计的停车时间。

81、在实施例中，所述方法可另外包括使用计算装置来执行前述操作中的一或多个。举例来说，路线规划算法可使用停车相关参数数据来规划优选地具有相关联搜索时间或估计的到达时间(eta)的一或多个停车搜索路线。因此，在一些实施例中，所述方法包括确定跨被电子地图覆盖的区域的路线。这可包括基于停车概率数据查看路线并且接着产生可导航路线。

82、本发明方法可相应地实施于导航操作的情境中。因此，所述方法可至少部分地由具有导航功能性的系统或装置执行。然而，应了解，所述方法也可由具有路线产生能力但不一定是导航功能性的任何适合的系统或装置执行。举例来说，所述方法可由不具有导航功能性的计算机系统例如台式计算机或手提式计算机系统实施。可向用户呈现产生的路线，所述路线接着可印刷或以其它方式用以辅助后续时间的路线选择，或举例来说，可存储所述路线以供未来使用，例如下载到导航装置。

83、在一些实施例中，在服务器上执行所述确跨被电子地图覆盖的区域的路线定步骤。在其它实施例中，将段的停车概率数据发送到导航装置(从服务器)并且在导航装置上执行确定步骤。因此，如上文所论述，可至少部分地使用导航装置执行所述方法。所述导航装置可为pnd或集成式例如车载装置。所述导航装置可包括用于向用户显示电子地图的显示器、被配置成存取数字地图数据并且经由显示器向用户显示电子地图的一组一或多个处理器，以及用户可操作以使得用户能够与所述装置交互的用户界面。

84、在优选实施例中，所述方法另外包括将指示产生的停车搜索路线的信息提供到用户。这可涉及将其指示性路线或信息输出给用户。所述信息可以任何方式指示路线，例如指令集，其可为视觉、听觉和/或触觉的，但优选地是路线的视觉表示。

85、在优选实施例中，所述方法包括向用户显示停车搜索路线。在优选实施例中，显示路线的步骤可包括在电子地图上叠加路线。然而，可使用其它形式的输出。举例来说，所述方法可替代地或另外包括印刷指示至少一个路线的信息。因此，指示路线的信息优选地经由导航装置输出到用户，但在其它实施例中，所述信息可由任何适合处理装置例如通过具有路线产生能力但不一定是导航能力的计算机设备进行显示来输出等。这在路线是由服务器产生的情况下可为相关的。

86、应了解，根据本发明的方法可至少部分地使用软件实施。因此将发现，当从另外的方面观察时且在另外的实施例中，本发明扩展到包括适于在适合数据处理装置上执行时执行本文中所描述的方法中的任一个或全部的计算机可读指令的计算机程序产品。本发明还扩展到包括此类软件的计算机软件载体。此类软件载体可为物理(或非暂时性)存储媒体或可为信号，例如经过导线的电子信号、光学信号或例如送往卫星的无线电信号等。

87、应注意，除非另外的情境需求，否则本文中对停车相关参数、或停车相关参数的值、或停车概率或停车概率值、或预期停车搜索时间或预期停车搜索时间值的参考应理解为指代指示这些因素的的数据。所述数据可以任何方式指示相关参数，和可直接或间接指示相关参数。因此，对停车相关参数例如停车概率的任何参考可替换为指示其的参考数据，即停车概率数据。还应注意，关于一或多个段的片语“与其相关联的”不应解释为要求对数据存储地点的任何特定限制。所述片语仅需要所述特征可识别地与段和较短时间周期有关。因而，关联可例如借助与对潜在位于远程服务器中的副文件的参考达成。

88、根据本发明的另外方面或实施例中的任一个的本发明可包含以并非彼此不一致的程度参考本发明的其它方面或实施例所描述的特征中的任一个。