JP6904637B2 - 輸送停車場ロケーションを決定するためのシステムと方法 - Google Patents

Description

本出願は、２０１７年６月１８日に出願された米国仮出願第６２、５２１、４５１の３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１９（ｅ）の下で利益を主張し、その内容および開示は、その全体を参照することにより、本明細書に組み込まれる。正しいバス停を見つけることは、バス輸送システムのユーザが、移動のためのシステムを効率的に使用するために必要なステップであるが、実際には困難である可能性がある。バス停は相対的に小さく、時として、単に、１つのベンチと標識サインから構成される場合があり、または、それ以下の場合もある。道路の所定の範囲（stretch）は、十分に離れた複数のバス停を備えることができるので、移動者は、正しいバスのために、どの停留所で待つかに関して選択しなければならず、一方、駅は、外観が十分類似しているので、どれが正しいバス停なのかを識別するのは、可能でないか、あるいは、かなりの努力が必要である。さらに、バス停は相対的に小さく、組立てや分解が容易であるため、そのロケーションは、例えば、道路建設、または更新された路線により変更になる。類似の問題は、乗り物（これに限定されないが、シャトルバス、車および船）が、一般的には、スケジュールに従って、指定された輸送停車場（transit stop）で乗客を乗車および降車させる、他の輸送システムにも存在し得る。

コンピュータベースのアプリケーション（「輸送アプリ」）は、スケジュール、移動計画（trip planning）の支援、およびルートおよび輸送停車場のマッピングを提供することにより、ユーザが輸送システムをナビゲートするのを助ける。たとえば、輸送アプリのユーザは、特定のルート、および／または輸送停車場に関する、輸送アプリ情報を介して問合せおよびアクセスすることができる。

典型的なバス停の小型のサイズ、およびバス路線、およびバス停ロケーションの変更の発生は、輸送アプリが、最適ユーザ満足度に関して、十分正確なバス停の位置に対する、一貫した利用可能性に関する課題を提示する。（これに限定されるものではないが、シャトルバス、車、および船のような）他の輸送システムに関する輸送アプリが、一般的には、スケジュールに従って、指定された輸送停車場で、乗客を乗車および降車させる、他の輸送システムに関する輸送アプリは、類似の問題に直面する可能性がある。

この開示の一実施形態の一態様は、ユーザが提供した（「クラウドソースの」）ロケーションデータに応答して、輸送システムに関する、停車場のロケーションを、堅固に決定する方法を提供することに関する。以下、この開示の一実施形態に従う、輸送停車場ロケーション決定方法は、「停車場ロケーションクラウドソーシング」または「ＳＬクラウドソーシング」方法と呼ぶことができる。この開示の一実施形態の他の態様は、この開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法を実行するように動作可能な「ＳＬクラウドソーシングシステム」と呼ぶことができる、システムである。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシング方法は、複数のモバイルコンピューティングデバイスの各々が、停車場に関する情報を表示するとき、複数のモバイルコンピューティングデバイス（ここでは、「モバイルデバイス」とも呼ばれる）のデバイスロケーションデータを登録するステップと、前記登録されたデバイスロケーションデータに応答して、更新された輸送停車場ロケーションを決定するステップと、を備える。説明を簡潔にするために、与えられた輸送停車場に関する情報を、デバイスが表示しているときの、デバイスのロケーションをここでは、「ストップルックアップロケーション（stop-lookup location）」と呼ぶことができ、ストップルックアップロケーションに関するデータは、ここでは、「ストップルックアップデータ」と呼ぶことができる。

輸送アプリは、例えば、１つまたは複数の輸送停車場の名前、輸送停車場で停止する、乗り物または（バス路線のような）サービスラインのリスト、およびバスが到着するようにスケジューリングされた、推定到着時刻のような特定の輸送停車場に関する情報を提供するための専用ページ（「輸送停車場ページ」）を生成するように動作可能である。この開示の一実施形態において、輸送停車場に関する情報を表示することは、輸送停車場ページを表示することを備える。この開示の一実施形態において、輸送停車場ページは、輸送停車場で停車することが記載される、乗り物のリアルタイムリストと、停車場に到着するようにスケジュールされた、乗り物のリアルタイムの推定到着時刻輸送停車場に関する、リアルタイム情報を含む、輸送停車場に関するリアルタイム情報を含む。

この開示の一実施形態において、ストップルックアップデータは、ストップルックアップロケーションに加えて、モバイルデバイスのＩＤ（モバイルデバイスＩＤ）、情報がモバイルデバイスに表示された輸送停車場のＩＤ（輸送停車場ＩＤ）と、タイムスタンプと、ストップルックアップロケーションの精度のうちの１つまたは複数を備える。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシング方法は、輸送停車場が、複数の候補クラスタを識別するための、空間的にクラスタリング（clustering）したストップルックアップロケーションと、前記複数の候補クラスタの各々に関するセントロイド（centroid）を決定し、前記複数のセントロイドを「候補輸送停車場ロケーション」として指定するステップと、前記複数の候補輸送停車場ロケーションをランク付けして、実際の輸送停車場ロケーションを最も反映する、「最も確率の高い（winning）候補輸送停車場ロケーション」を決定するステップと、を備える。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシング方法は、さらに、前記最も確率の高い候補輸送停車場ロケーションが、実際の輸送停車場ロケーションを反映するデータの精度、および／または尤度（likelihood）に関するしきい値基準を、満足するかどうかを評価することを備える。オプションとして、前記最も確率の高い候補輸送停車場ロケーションのパラメータが、しきい値基準を満足する場合、前記処理した候補輸送停車場ロケーションは、「更新された輸送停車場ロケーション」として指定される。オプションとして、前記最も確率の高いクラスタがしきい値基準を満足しない場合、輸送停車場ロケーションは、更新されない。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシング方法は、さらに、前記更新された輸送停車場のロケーションを、前記輸送アプリに表示するために、モバイルデバイスに提供するステップと、前記更新された輸送停車場ロケーションに応答して、前記輸送アプリに関するバス路線情報を更新するステップと、前記更新された輸送停車場ロケーションを、バス輸送サービスプロバイダに提供するステップ、の１つまたは複数を備える。

この開示の一実施形態において、前記最も確率の高い候補輸送停車場ロケーションが、しきい値基準に適合しないと決定される場合、この方法は、さらに、多くの、あるいはさらにより正確な、輸送停車場のストップルックアップロケーションを送信するための命令を、モバイルデバイスに送信することを備える。

有利なことに、この開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法は、個々のモバイルフォンから収集した、相対的に少量のロケーションデータを用いて、輸送停車場ロケーションを決定することを可能にする。この結果、ロケーションデータを供給するモバイルデバイスに関して、ＳＬクラウドソーシング方法は、データ送信コストと、バッテリの放電と、ユーザのプライバシーの侵入を有利に低減することができる。

この開示の実施形態は、輸送システムにより動作される乗り物に、乗客が乗降するための指定されたロケーション（輸送停車場）を有する、任意の輸送システムに適用することができる。この開示の一実施形態に従って、乗り物は、バス、シャトルバス、車、バン、列車、ボート、船、航空機、または列車からなるグループから選択することができる。オプションとして、輸送乗り物は、人間のオペレータ、および／またはコンピュータベースの自律システムにより動作される。

説明において、そうではないと記載しない限り、この開示の一実施形態の１つの特徴、または複数の特徴の状態、または関係特性を変更する「実質的に」および「約」のような形容詞は、状態または特性が、意図するアプリケーションに関する実施形態の動作に関して、受け入れ可能な許容範囲内に定義されることを意味することを理解されたい。特にそうでないと示さない限り、説明中および特許請求の範囲中の「または」という用語は、排他的な「または」よりもむしろ両立的な「または」と見なされ、等位結合させるアイテムの少なくとも１つ、または任意の組み合わせを示す。

この発明の概要は、発明を実施するための形態で、さらに以下に記載される、簡単化された形態で、概念の選択を導入するように提供される。この発明の概要は、特許請求の範囲に記載された主題の、主要な特徴、または必須の特徴を識別することを意図したものではなく、また、特許請求の範囲に記載された、主題の範囲を限定するために、使用されることを意図したものでもない。

図１は、この開示の一実施形態に従う、複数のモバイルデバイスと通信するＳＬクラウドソーシングシステム（SL crowdsourcing system）を概略的に示す。 図２は、この開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法を示すフローチャートを示す。 図３Ａは、いくつかの街区の頭上マップ（overhead map）を概略的に示したものであり、マップは、バス停の古いロケーション、バス停に関するモバイルデバイスのストップルックアップロケーション（stop-lookup location）、およびこの開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法に従って、ストップルックアップロケーションに基づいて決定された、バス停の更新されたロケーションを示す。 図３Ｂは、いくつかの街区の頭上マップを概略的に示したものであり、マップは、バス停の古いロケーション、バス停に関するモバイルデバイスのストップルックアップロケーション、およびこの開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法に従って、ストップルックアップロケーションに基づいて、決定されたバス停の更新されたロケーションを示す。 図３Ｃは、いくつかの街区の頭上マップを概略的に示したものであり、マップは、バス停の古いロケーション、バス停に関するモバイルデバイスのストップルックアップロケーション、およびこの開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法に従って、ストップルックアップロケーションに基づいて決定された、バス停の更新されたロケーションを示す。 図３Ｄは、いくつかの街区の頭上マップを概略的に示したものであり、マップは、バス停の古いロケーション、バス停に関するモバイルデバイスのストップルックアップロケーション、およびこの開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法に従って、ストップルックアップロケーションに基づいて決定された、バス停の更新されたロケーションを示す。 図４は、この開示の一実施形態に従う、ＳＬクラウドソーシング方法において使用される、ストップルックアップデータの中心に位置づけられた、エントリおよび変位したエントリの例を概略的に示す。

この開示の実施形態の非限定的例は、このパラグラフに続いてリストされる、添付図面を参照して以下に記載される。２以上の図に現れる同一の特徴は、一般的にそれらが現れるすべての図において、同じラベルでラベル付けされる。図中におけるこの開示の一実施形態の、所定の特徴を表すアイコンを、ラベル付けするラベルは、所定の特徴を参照するために使用することができる。図に示される特徴の寸法は、提示するのに便宜的および明瞭さのために、選択されたものであり、必ずしも縮尺通りに示されていない。

以下の詳細な説明のテキストにおいて、ＳＬクラウドソーシングシステムおよび方法の特徴は、図１乃至４に示され、図を参照して説明される。詳細な説明は、バス輸送システムにより動作される、バスを乗降する乗客のためのバス停を有する、バス輸送システムを主に参照するが、本開示は、バス輸送システムに限定されない。ここに記載される開示の実施形態は、輸送システムにより動作される、乗り物を乗降する乗客のための、輸送停車場を有する、任意の輸送システムに適用することができる。この開示の一実施形態によれば、乗り物は、バス、シャトルバス、車、バン、列車、ボート、船、航空機、または列車からなるグループから選択されることができる。オプションで、乗り物は、人間のオペレータ、および／またはコンピュータベースの自律システムにより動作される。

図１は、この開示の実施形態が動作可能である例示環境を示す。ＳＬクラウドソーシングシステム１００は、この開示に従って、ＳＬクラウドソーシングプロセスを実行するように動作可能である。ＳＬクラウドソーシングシステム１００は、この開示に従うプロセスを提供およびサポートするために必要なＣＰＵｓ、および／またはマイクロプロセッサ、およびメモリを備えることができる。

ＳＬクラウドソーシングシステム１００、およびそれらのコンポーネントは、サーバ、サーバのグループ、またはクラウドコンピューティングシステムのような分散コンピューティングシステムを構成することができるか、またはそれらに含まれ得る。ＳＬクラウドソーシングシステム１００は、モバイルデバイス２００との通信（双方向矢印５０として概略的に示される）を可能にする通信モジュール１０２を備える。ＳＬクラウドソーシングシステム１００と、モバイルデバイス２００との間の無線通信は、Ｗｉ−Ｆｉおよびセルラ通信ネットワークのような、この分野で知られている種々の無線通信媒体の、１つまたは複数を介して媒介することができる。

モバイルデバイス２００は、例えば、ＧＰＳ信号、セルラネットワーク信号およびＷｉ−Ｆｉ信号を介して、モバイルデバイスのロケーションを追跡するためのコンポーネントと命令を備えた、スマートフォン、タブレットコンピュータ等のこの分野で知られている、種々のモバイルデバイスの１つであり得る。モバイルデバイス２００はまた、輸送アプリ２２０をダウンロードするまたは、事前にインストールするように動作可能である。輸送アプリ２２０は、モバイルデバイス２００のロケーションに応答して、バス輸送に関する情報（「ロケーションベースの輸送情報」）をモバイルデバイス２００に表示するように動作可能であり、この情報は、モバイルデバイス２００により、輸送アプリサーバ２２５から受信することができる。送信アプリサーバ２２５から、モバイルデバイス２００により受信された、ロケーションベースの輸送情報は、概略的にブロック矢印５５５として図示されている。ロケーションベースのバス情報５５は、所定のバス停で停止するバス路線、および／または所定のバス停における、所定のバス路線の推定到着時刻のような、例えば、バス停のロケーション、およびモバイルデバイス２００のロケーション付近の、バス路線の動作に関する情報を含む。輸送アプリ２２０は、また、特定のバス停に関するロケーションベース輸送情報を提供するための、専用のページ（「バス停ページ」）を生成するように動作可能である。この開示の実施形態において、バス停に関する情報を表示することは、バス停ページを表示することを備える。バス停ページは、ロケーションベースの輸送情報を、リアルタイムで提供することができ、情報は、人間のユーザにより、容易に知覚できる頻度で、規則的に更新され、例えば、少なくとも毎分１回、少なくとも３０秒に１回、少なくとも１０秒に１回、少なくとも毎秒１回、あるいは少なくとも０．５秒に１回更新される。例として、バス停ページに示される、バス停でのバスの推定到着時刻は、例えば、バス、または現在の交通状況により提供されるロケーションベースのデータ、および任意に、輸送アプリサーバ２２５により提供されるデータに応答して、規則的に更新することができる。輸送アプリ２２０は、特定のバス停に関する情報の要求を示す、輸送アプリのユーザから入力を受信することに応答して、バス停ページを生成することができる。情報の要求は、例えば、付近のバス停のリストから、特定のバス停を選択すること、または、輸送アプリにより生成される電子マップに示される、特定のバス停を表すアイコンを選択することを備えることができる。

この開示の一実施形態において、輸送アプリ２２０は、バス停ページを生成する輸送アプリに応答して、ストップルックアップデータのエントリを生成するように、動作可能であり、さらに、前記ストップルックアップデータのエントリをＳＬクラウドソーシングシステム１００に送信することが可能である。この開示の一実施形態において、ストップルックアップデータに関する各エントリは、ストップルックアップロケーションに加えて、モバイルデバイスＩＤ、情報が表示されたバス停の、バス停ＩＤ、タイムスタンプ、ストップルックアップロケーションの精度、の１つまたは複数を備える。

この開示の一実施形態において、ストップルックアップロケーションは、経度および緯度座標、並びに、任意で、高度、および／または精度を備える。任意で、ストップルックアップロケーションは、例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）、またはＧＬＯＮＡＳＳのような、全地球衛星航法システム（ＧＮＳＳ）に従って、提供することができる。ロケーション座標は、ＳＬクラウドソーシングシステムが、ストップルックアップロケーションを用いて、地理的計算を実行するために、例えば、ＵＴＭシステムのような、ユークリッド（Euclidean）ＣＲＳに従うＳＬクラウドソーシングシステムにより受信する前に、ＳＬクラウドソーシングシステム１００により、変換することができる。

任意に、ストップルックアップロケーション精度は、ストップルックアップロケーションが円内にある、定義された信頼レベルがある、ストップルックアップロケーションの周囲の水平平面に沿った円に関する半径（ここでは、「信頼半径」と呼ぶことができる）の距離である。信頼のレベルは、例えば、第１のＳＴＤ（６８％の信頼）、第２のＳＴＤ（９５．４％の信頼）、または第３のＳＴＤ（９９．７％の信頼）であり得る。このため、信頼半径の値が大きければ大きいほど、精度が悪いことを示し、信頼半径の値が小さくなるほど、精度が良くなることを示している。特定の実施形態において、精度は、６８％信頼を定義するストップルックアップロケーションの周囲の半径として定義される。

この開示の一実施形態において、輸送アプリ２２０は、モバイルデバイス２００のユーザにより利用されるので、モバイルデバイス２００は、間断的に、ストップルックアップデータの、新しいエントリをＳＬクラウドソーシングシステム１００に送信する。さらに、この開示の一実施形態に従って、輸送アプリ２２０を動作させる１つのモバイルデバイス２００は、どの程度の頻度で、ユーザが、バス停に関する情報を要求するか、またはバス停に関するバス停ページを更新するかに応じて、一日、または数分にわたって、複数のインスタンスにおいて、１つのバス停に関するストップルックアップデータのエントリを送信するように動作可能である。

通信モジュール１０２は、送信されたストップルックアップデータを受信し、クラウドデータメモリ１０４に記憶するために、そのデータを送信するように動作することができる。時間外に、クラウドデータメモリ１０４は、ある期間、たとえば、数時間、数日、数月、または数年にわたって、複数のモバイルフォンから、複数のバス停に関するストップルックアップデータの多くのエントリの記憶を蓄積する。

この開示の一実施形態において、モバイルデバイス２００による、ストップルックアップデータのエントリの送信、または、特定のモバイルデバイス２００からの、ＳＬクラウドソーシングシステム１００による、ストップルックアップデータの、送信の登録は、例えば、５分に１回のような、期間毎のインスタンスの最大数に、限定することができるので、データセットは、異常に高い頻度で、バス停ページを開くユーザによって、過度に表示されないようにする。

ＳＬクラウドソーシングシステム１００に含まれる、停車場ロケーション（「ＳＬ」）エンジン１０６は、定義された期間にわたって、定義されたバス停に関する、ストップルックアップデータを選択するように動作可能であるか、または、ストップルックアップデータに応答して、バス停のロケーションを更新するように、動作することができる。ＳＬエンジン１０６は、マイクロプロセッサを備えることができるか、またはマイクロプロセッサ内に含まれることができ、あるいは、分散コンピューティングシステム、例えば、クラウドベースコンピューティングシステムであり得る、コンピュータシステム内に備えられた機能ユニットであり得る。

この開示の一実施形態に従うＳＬクラウドソーシングプロセス３００に関するフローチャートを示す、図２を参照するとともに、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００を実行するように動作可能なＳＬクラウドソーシングシステム１００を概略的に示す、図１を参照する。この開示の一実施形態において、ＳＬエンジン１０６は、ＳＬエンジン１０６内に備えられたメモリ、あるいはＳＬエンジン１０６に、動作可能に接続されたメモリに記憶された命令セットに応答して、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００をインプリメントすることにより、バス停のロケーションを決定、または更新する。任意に、メモリは、クラウドデータメモリ１０４、メインＤＢ１０６、またはＳＬクラウドソーシングシステム１００に備えられた、あるいは動作可能に接続された、別のメモリ（図示せず）である。ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、１つまたは複数の種々のトリガに応答して、所定のバス停に対して開始することができる。トリガは、任意で、例えば、メインデータベース（「メインＤＢ」）１０８に記憶された、デフォルトのバス停ロケーションが、正しくないという表示（「エラー表示」）を含む。エラー表示は、輸送アプリユーザによる不満の登録、または、バス停、またはその付近において、バスによる異常な運転パターンを、含むことができる。さらに、または代替的に、トリガは、例えば、バス停に関するバス停ページを開く、多数の輸送アプリユーザにより示される、所定のバス停に関する、最小ユーザしきい値の通過（passing）を含む。さらに、または代替的に、トリガは、任意に、輸送システムのバス停毎に、ＳＬクラウドソーシングシステム１００は、周期的に交差し、必要であれば、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００に従って、デフォルトのバス停ロケーションを更新するように、所定の時間的間隔を含む。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、クラウドデータメモリ１０４から、ストップルックアップデータのセットを登録することを備える。ＳＬエンジン１０６による、次の解析のための登録されたストップルックアップデータは、特定のバス停に関係する、ストップルックアップデータエントリを選択するように、バスストップＩＤに基づいて選択される。

図３Ａ−３Ｃは、街路４０２および街区４０４を含む、都市の近隣地域のマップ４００上にオーバーレイされた、「ダイアモンド地区停留所」という名前の、バス停留所に関する、特定のバス停留所ＩＤに基づいて選択された、ストップルックアップデータエントリからの、ストップルックアップロケーションの、例示セットを概略的に示す。コンパス４０６は、方向を参照するために示される。図３Ａ−３Ｃは、東西軸に配列された、１つの街路である４７番通りと、北南軸に配列された２つの大通り、５番街と６番街を概略的に示す。メインＤＢ１０８に記憶された、ダイアモンド地区停留所のデフォルトロケーションは、五角形の星形４１０で示されている。ダイアモンド地区停留所に関する、ストップルックアップデータの、個々のエントリの、ストップルックアップロケーションは、塗りつぶされた、小さな円５０２として概略的に、示される。ストップルックアップロケーション５０２は、各ストップルックアップロケーションに関連した、半径（「信頼半径」）により、各々が定義された白丸（「信頼円」）５０４と一緒に、概略的に示される。信頼円５０４のサイズは、円の中心に位置する、対応するストップルックアップロケーションの、精度レベルを反映する−より小さなサイズは、ストップルックアップロケーションの、より良い精度に対応し、より大きなサイズは、より低い精度のストップルックアップロケーションに対応する。任意であるいは代替的に、登録されたストップルックアップデータは、ストップルックアップデータに含まれる、１つまたは複数の他のデータエントリに基づいて、さらに選択されることができ、これらのデータエントリは、ストップルックアップロケーション、モバイルデバイスＩＤ、輸送停車場ＩＤ、タイムスタンプ、およびストップルックアップロケーション、の精度を含むことができる。

タイムスタンプに基づく解析のために、登録されたストップルックアップデータを選択する例は、バス輸送サービスプロバイダにより記載された、バスストップロケーションにおける、変更の日付の前後のストップルックアップデータを選択すること、週の特定の日、例えば、ウィークエンドまたはウィークデイの、ストップルックアップデータを選択すること、ある時間帯、例えば、夜遅く、または営業時間からストップルックアップデータを選択すること、を含む。

ストップルックアップデータを選択することの他の例は、ストップルックアップロケーションの精度に基づいて、選択することを含む。たとえば、登録されたストップルックアップデータのセットは、最小レベルの精度を有する、ストップルックアップデータのエントリのみを含むように選択することができる。

開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、複数の候補クラスタを識別するために、バス停に関する登録されたストップルックアップロケーションを、空間的にクラスタリングすることを備えるブロック３０４（図２）を備える。例として、登録されたストップルックアップデータは、地理的空間に定義された、オブジェクトを表すデータを、記憶および問合せするように最適化された、空間インデックスにロードされる。空間インデックスの例は、Ｒ−ｔｒｅｅ、Ｒ＋ｔｒｅｅ、Ｒ＊ｔｒｅｅ、ＨｉｌｂｅｒｔＲ−ｔｒｅｅ、ＨＨＣｏｄｅ、Ｇｒｉｄ（ｓｐａｔｉａｌ ｉｎｄｅｘ）、Ｚ−ｏｒｄｅｒ （ｃｕｒｖｅ）、Ｑｕａｄｔｒｅｅ、Ｏｃｔｒｅｅ、ＵＢ−ｔｒｅｅ、Ｘ−ｔｒｅｅ、ｋｄ−ｔｒｅｅ、およびｍ−ｔｒｅｅを含む。

次に図３Ｂを参照する。この開示の一実施形態において、ストップルックアップデータが空間インデックスにロードされると、ストップルックアップロケーションを空間的にクラスタリングするために、空間インデックスが使用される。空間クラスタリングは、この分野で知られている種々のクラスタリング方法で行うことができる。オプションとして、空間クラスタリング方法は、ノイズを伴うアプリケーションの、密度ベースの空間クラスタリング（ＤＢＳＣＡＮ）を含む。他のオプションのクラスタリング方法は、ＯＰＴＩＣＳ（クラスタリング構造を識別するための順序点）アルゴリズムおよび階層クラスタリングを含む。ストップルックアップロケーションの所定のセットの場合、ｎ個のクラスタを有するクラスタのセットをクラスタ［１］、クラスタ［２］・・・クラスタ［ｎ］で構成されるものとして指定されると、仮定する。例として、ストップルックアップロケーション５０２の空間クラスタリングは、図３Ｂ−３Ｄにおいて、５１０−１、５１０−２、５１０−３、５１０−４、５１０−５、および５１０−６として示される、６つのクラスタを識別する。

次に、図３Ｃを参照する。この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、クラスタのセントロイドを、バス停ロケーション候補として指定することを備える。クラスタが指定された後、各クラスタのセントロイド（centroid）が決定される。クラスタ５１０−１、５１０−２、５１０−３、５１０−４、５１０−５、および５１０−６の各々のセントロイドは、それぞれ、概略的に自由交雑（open cross）５２０−１、５２０−２、５２０−３、５２０−４、５２０−５および５２０−６として示される。任意で、より正確な（より短い信頼半径を有する）ストップルックアップロケーションエントリが、より重たく重みづけされるように計算される。例として、所定のクラスタ内のストップルックアップデータエントリのセット内の、各ストップルックアップロケーションは、ポイントのセットとして定義されると仮定し、各ポイントｐ_ｉは、

として表記される、ｘ座標ｘ_ｉとｙ座標ｙ_ｉを有する。さらに、各点ｐ_ｉを、次式に従って、より正確なストップルックアップロケーションに、より多くの重みづけがされるように、ポイントに関連付けられた精度（信頼半径）の逆数として定義された、重みｗ_ｉに関連づけられると仮定する。

ポイントｐ_ｉ（ｎ＝１乃至ｉ）のセットに関するクラスタセントロイドＣは、

として表記することができる。

この開示の一実施形態において、各クラスタのセントロイドは、バス停ロケーション候補として指定される。この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、バス停ロケーション候補をランク付けして最も確率の高い（winning）バス停ロケーションを決定することを備えたブロック３０６（図２）を備える。バス停ロケーション候補は、バス停ロケーション候補が、バス停の実際のロケーションである、信頼を示す信頼値に従ってランク付けすることができる。上記信頼値は、ここでは、「ロケーション信頼値」または「ＬＣＶ」と呼ぶことができ、最小の信頼を示す０から、最大の信頼を示す１までの範囲の値であり得る。所定のバス停ロケーション候補に関するＬＣＶは、登録されたストップルックアップデータに含まれるエントリの、少なくとも一部に基づいて計算することができ、任意に、すべてのエントリが登録されたストップルックアップデータに含まれる。

任意に、ＬＣＶは、最小の信頼度でバス停ロケーション候補と、コ・ローカライズ（co-localize）するように推定されるロケーションを有する、登録されたストップルックアップデータ内のエントリの選択に基づいて、計算される。任意に、エントリの選択は、エントリの信頼半径と、ストップルックアップロケーションにより定義される円（「信頼円」と呼ぶことができる）が、バス停ロケーション候補を包含するエントリを、選択することを含む。提示の簡便性のために、この要件を満たすエントリは、ここでは、バス停ロケーション候補に対する「中心エントリ（centered entry）」と呼ぶことができ、この要件を満たさないエントリは、バス停ロケーション候補に対して「逸脱エントリ（deviated entry）」と呼ぶことができる。また、提示の簡便性のために、中心エントリに決定されたエントリのセットは、「中心エントリセット」と呼ぶことができ、逸脱エントリに決定されたエントリのセットは、「逸脱エントリセット」と呼ぶことができる。

例示クラスタ５１０のストップルックアップロケーションを示す図４を参照する。ストップルックアップロケーション５０２Ａと、信頼円５０４Ａは、信頼円５０４Ａが、クラスタのセントロイド５２０を包含する中心エントリに対応する。ストップルックアップロケーション５０２Ａと、信頼円５０４Ｂは、また、中心エントリに対応する。対照的に、ストップルックアップロケーション５０２Ｃと、信頼円５０４Ｃは、逸脱円に対応し、信頼円５０４Ｃは、セントロイド５２０を包含しない。

この開示の一実施形態において、バス停ロケーション候補に関するＬＣＶは、登録されたストップルックアップデータの、少なくとも一部から計算された１つまたは複数の「特殊化したＬＣＶｓ」に基づくことができる。オプションとして、第１の特殊化したＬＣＶ（「ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}」）は、高いカウント値の、ユニークなデバイスを有する、中心エントリセットを有するバス停ロケーション候補が、高いＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}を有するように、登録されたストップルックアップデータセット内の、ユニークモバイルデバイスの総数に対する、バス停ロケーション候補に関する中心エントリセット内の、ユニークモバイルデバイスのカウント値、に基づいて計算される。オプションとして、ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}は、０と１の間の値であり、０は、デバイスが無いことを反映し、１は、高いカウント値のユニークデバイスを反映する。例として、ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}は、登録されたストップルックアップデータエントリのセット内の、ユニークデバイスの総数により除算された中心エントリセット内の、ユニークモバイルデバイス（例として図１に示すモバイルデバイス２００）のカウントに基づいた値であり得る。ユニークモバイルデバイスのカウントは、ストップルックアップデータに含まれるデバイスＩＤを用いて決定することができる。数値の例として、登録されたストップルックアップデータセットが、１００のユニークデバイスから受信した、１０００のエントリで構成されると仮定する。第１のバス停ロケーション候補に対して、３００エントリが、７５のユニークデバイスから受信した逸脱エントリであり、７００エントリが、７５のユニークエントリから受信した逸脱エントリであり、７００エントリが、２５のユニークデバイスから受信した中心エントリである。そのような例において、クラスタに関するＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}は、２５／１００、すなわち、０．２５である。登録されたストップルックアップデータセット内の１００のユニークデバイスのうちの、４０のユニークデバイスから受信した中心エントリを有する、第２のバス停ロケーション候補のＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}は、４０／１００、すなわち、０．４である。このため、第２の候補バス停ロケーションは、より高いＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}を有し、従って、それがバス停留所の実際のロケーションである、より高い信頼度を有する。オプションとして、ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}は、重みづけされた平均値として計算され、その場合、バス停ロケーション候補から遠く離れて位置するデバイス、またはより悪い精度を有するエントリに関連づけられたデバイスには、より低い重みが割り当てられ、従って、バス停ロケーション候補の、より近くに位置するデバイスに比べて、平均値への寄与が少ない。

付加的に、または代替的に、第２の特殊化ＬＣＶ（「ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}」）は、高い平均精度を備えた中心エントリセットを有する、バス停ロケーション候補が高いＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}を有するように、バス停ロケーション候補に対して、中心エントリセット内の、エントリの信頼半径の精度に基づく。高い信頼半径値は、低い精度に対応し、低い信頼半径値は、高い精度に対応するので、信頼半径値の逆数は、精度の測度として使用することができる。このため、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}は、登録されたストップルックアップデータセット内のすべてのエントリに対して、信頼半径の逆数の合計により分割された候補バスロケーションに関して、各中心エントリに関する信頼半径の逆数の合計に基づくことができる。そのように計算されると、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}は、０と１との間の値を持つこととなり、中心エントリがストップルックアップロケーションの、より良い精度を有する傾向があるバス停ロケーション候補は、他のバス停ロケーション候補に比べてより高いＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}を有する傾向がある。

数値例として、登録されたストップルックアップデータセットが、１０００エントリと仮定し、第１のバス停候補に関して、３００の中心エントリの平均信頼半径を２メートルと仮定し、データセット内の１０００エントリの、全ての平均信頼半径を５メートルと仮定する。そのような例において、第１のバス停候補に関するＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}は、１５０（３００エントリ×１／２）を、２００（１０００×１／５）で割った値、すなわち、０．７５に等しい。より長い信頼半径を備えた中心エントリを有する、第２のバス停ロケーション候補は、より小さなＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}を有するであろう。第２の数値例として、第２のバス停ロケーション候補が、登録されたデータセット内のすべてのエントリに対して、５の平均信頼半径より少ない精度である、６メートルの平均信頼半径を有する３００の中心エントリを有すると仮定する。第２のバス停候補に関するＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}は、５０（３００エントリ×１／６）を２００（１０００エントリ×１／５）で割り算した値、すなわち、０．２５であるであろう。このため、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}に対して、第１のバス停ロケーション候補は、第２のバス停ロケーション候補に比べて、バス停の実際のロケーションである、より高い信頼度を有する。オプションとして、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}を派生させる平均信頼半径は、重みづけされた平均値として計算され、その場合、所定のエントリの半径信頼度の寄与は、バス停候補からのデバイスロケーションの距離に従って重みづけされ、その場合、バス停ロケーション候補から遠く離れて位置するデバイスの信頼半径は、バス停ロケーション候補の、より近くに位置するデバイスの信頼半径に比べた平均値だけ、少なく寄与するように重みづけされる。

さらに、または代替的に、第３の特殊化されたＬＣＶ（「ＬＣＶ_ｔｉｍｅ」）は、クラスタ内に含まれる、ストップルックアップデータセットのエントリ内に含まれる、合計カウント日数に対する中心エントリを含む、カウント日数に基づく。カウント日数は、ストップルックアップデータセットに含まれる、タイムスタンプを用いて決定することができる。このため、ＬＣＶ_ｔｉｍｅは、ストップルックアップデータセット内に含まれる、全日数のカウント値によって分割された、ストップルックアップロケーション候補に関する中心エントリを備えた、日数カウントに基づくことができる。数値例として、第１のバス停候補を７日間にわたって収集した１０００エントリで登録し、そのうち、５日間は、少なくとも１つの中心エントリを含むと仮定する。そのような例では、第１のバス停ロケーション候補は、５を７で割った、０．７１４であるであろう。第２の数値例において、第２のバス停ロケーション候補は、７日間にわたり収集した５００エントリで登録すると仮定し、２日間は、少なくとも１つの中心エントリを含むと仮定する。第２のバス停ロケーション候補に関するＬＣＶ_ｔｉｍｅは、２を７で割った、０．２８５であろう。このため、ＬＣＶ_ｔｉｍｅに対して、第１のバス停ロケーション候補は、第２のバス停ロケーション候補に対する実際のロケーションである、より高い信頼度を有する。オプションとして、ＬＣＶ_ｔｉｍｅは、重みづけされた平均値として計算され、その場合、バス停ロケーション候補から遠くに位置するデバイスには、より低い重みづけが割り当てられ、従ってバス停ロケーション候補に、より近くに位置するデバイスに比べて平均値に対する寄与度が少ない。

この開示の一実施形態において、ＬＣＶは、ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}およびＬＣＶ_ｔｉｍｅの、１つまたは複数に基づく。オプションとして、ＬＣＶは、ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}、ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}およびＬＣＶ_ｔｉｍｅの、１つまたは複数の重みづけされた平均値であり得る。数値例では、ＬＣＶ＝ａ（ＬＣＶ_{ｄｅｖｉｃｅ}）＋ｂ（ＬＣＶ_{ｄｉｓｔａｎｃｅ}＋ｃ（ＬＣＶ_ｔｉｍｅ）、ただし、ａ＋ｂ＋ｃ＝１である。

オプションとして、登録されたストップルックアップデータのセットに含まれる、各クラスタ毎に、ＬＣＶが計算された後、バス停ロケーション候補は、それぞれのＬＣＶに基づいてランク付けされる。オプションとして、最も高いＬＣＶを備えたクラスタは、ストップルックアップデータセットの「最も確率の高い」バス停ロケーション候補として指定され、ロケーションは、ストップルックアップデータセット内に含まれるエントリが選択されたバス停留所ＩＤに対応する、バス停留所のロケーションを反映すると推定される。

数値例として、図３Ｃに示す候補バス停ロケーションが以下のＬＣＶｓを有すると決定すると仮定する。

６つの候補バス停ロケーションの中から、クラスタ５１０−５は、０．８２の最も高いＬＣＶを有し、従って、クラスタ５１０−５のセントロイド５２０−５は、この例では、最も確率の高い候補バス停ロケーションとして指定される。

この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシング方法３００は、実際の停留所位置を反映するデータ、および／または可能性の精度に関して、さらに最も確率の高い候補バス停位置のパラメータが、以下に開示する少なくとも１つ、または任意に、すべてのしきい値基準を満たすかどうかを、正確に評価することを含むブロック３０８（図２）をさらに含む。

オプションとして、最も確率の高い候補バス停ロケーションのパラメータが、しきい値基準を満足する場合、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、更新されたバス停ロケーションとして指定される。例として、ストップルックアップロケーションの、所定のクラスタのセントロイドを、最も確率の高い候補バス停ロケーションとして指定するものとする。最も確率の高い候補バス停ロケーションのパラメータが、少なくとも１つのしきい値基準を満足しない場合、バス停ロケーションは、更新されない（ブロック３１０）。この開示の一実施形態において、最も確率の高い候補バス停ロケーションのパラメータは、そのＬＣＶに基づく。オプションとして、最も確率の高い候補バス停位置が、更新されたバス停位置として適格であるための第１の閾値基準は、処理候補バス停位置のＬＣＶが、第２位の候補バス停位置のＬＣＶよりも、少なくとも所定の最小差分値だけ、高くなければならないことである。第１のしきい値基準は、最も確率の高い候補バス停ロケーションのストップルックアップエントリは、すべての他の候補バス停ロケーションよりも、実質的に良いバス停のロケーションを反映することを、保証することに寄与する。数値の例として、最小差分値を０．３と仮定する。そのような場合、０．８２のＬＣＶを有する、図３Ｃに示される最も確率の高い候補バス停ロケーション５２０−５は、更新されたバス停位置として、適格となり得る。なぜならば、最も確率の高い候補バス停位置５２０−５と５２０−２の、それぞれのＬＣＶの差が、０．３の最小差分値より大きくなるように、２番目にランク付けされた候補バス停位置５２０−２のＬＣＶは、０．４４だからである。

付加的にまたは代替的に、第２のしきい値基準は、最も確率の高い候補バス停ロケーションのＬＣＶは、候補バス停ロケーションとして、ＳＬクラウドソーシングの開始の前に、メインＤＢ１０８に記憶された例として、バス停ＩＤに従って、識別された同じバス停の、オリジナルのロケーションを用いて計算された、ＬＣＶ（「オリジナルのバス停ＬＣＶ」）よりも、少なくとも、所定の最小差分値だけ、処理候補バス停ロケーションのＬＣＶＢが高くなければならないことである。第２のしきい値基準は、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、従前に確立した同じバス停のロケーションよりも実質的に、より良いバス停の、実際の現在のロケーションを反映することを保証することに、寄与する。数値例として、メインＤＢ１０８に記憶された、従前に確立されたバス停ロケーションであって、登録されたストップルックアップデータセットに対して計算された、オリジナルバス停ＬＣＶが０．０８の値を有すると仮定する。そのような場合、０．８２のＬＣＶを有する最も確率の高い候補バス停ロケーション５２０−５は、更新されたバス停ロケーションである資格があり得る。

付加的にまたは代替的に、第３のしきい値基準は、平均して、セントロイドが、最も確率の高い候補バス停ロケーションとして、指定されたクラスタに含まれるエントリのロケーションは、十分に正確であることである。オプションとして、セントロイドが、最も確率の高い候補バス停ロケーションとして、指定されたクラスタに含まれる、ストップルックアップデータエントリの平均信頼半径値（それは、「クラスタ精度」または「Ｃ（精度）」と呼ぶことができる）は、最大値を下回る。このため、最も確率の高い候補バス停ロケーションを定義するクラスタに含まれる、ストップルックアップロケーションが、客観的基準に従う、十分なクラスタ精度を有さない場合、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、更新されたバス停ロケーションとして、適格ではない可能性がある。数値例として、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、クラスタ内のエントリのクラスタ精度が１５メートルを超える場合、更新されたバス停ロケーションとして適格でない、可能性がある。

クラスタ精度は、以下のように計算することができる。

の座標を有するセントロイドＣを有する、所定のクラスタの場合、クラスタのクラスタ精度（Ｃ_{ａｃｃｕｒａｃｙ}）は、クラスタセントロイドＣのロケーションと、各クラスタ内の各ポイントｐ_ｉとの間のユークリッド距離ｄｉｓｔ（Ｃ，ｐ_ｉ）の重みづけされた平均値として計算することができる。この場合、各ポイントｐ_ｉのユークリッド距離は、式

に従って、ポイントの精度に従う重みｗ_ｉで重みづけされる。

付加的にまたは代替的に、４番目のしきい値基準は、最も確率の高い候補バス停ロケーションと、現在のバス停ロケーションとの間のユークリッド距離は、ある基準しきい値を超える必要がある。このため、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、２つのロケーション間に、明らかな違いが無い場合、更新されたバス停ロケーションの資格が無い可能性がある。

この開示の一実施形態において、最も確率の高い候補バス停ロケーションは、第１、第２、第３、および第４のしきい値基準を満足すると、更新されたバス停ロケーションとして指定される。

例として、図３Ｄに示すように、第１、第２、第３、および第４のしきい値基準を満足する最も確率の高い候補バス停ロケーション５２０−５は、４つの尖った星４１５により概略的に示される、ダイアモンド地区の更新されたバス停ロケーションであると指定される。上記第３および第４の基準値は、候補バス停ロケーションのＬＣＶが、最初に決定されることを必要としない。

このため、第３および第４の基準値は、ブロック３０４またはブロック３０５において適用され、ブロック３０６に従って、ＬＣＶに基づいたクラスタをランク付けする前に、クラスタを除去することができる。このため、クラスタ精度のしきい値レベルを欠くクラスタ、または中心が、従前のバス停ロケーションから十分に離間していないクラスタは、それぞれのＬＣＶが、決定される前であっても、考慮から除外することができる。

図１に戻って、参照する。この開示の実施形態において、ＳＬエンジン１０６による、バス停ロケーションおよび更新されたバス停ロケーションの指定は、メインＤＢ１０８に記憶されたバスのロケーションを更新すること、および／または更新されたバス停ロケーションを、バス停を利用するバス輸送サービスプロバイダに、送信することをトリガする。

図２に戻って参照する。この開示の一実施形態において、ＳＬクラウドソーシングプロセス３００は、最も確率の高い候補バス停ロケーションが、ブロック３０８に関して記載した、しきい値基準を満足しないと、決定した場合、バス停のための、より正確なストップルックアップロケーションを送信するための命令を、モバイルデバイスに送信することを含むブロック３１４を備える。

図１に戻って参照する。この開示の一実施形態において、ＳＬエンジン１０６が、所定のバス停に関するストップルックアップデータを解析し、結果として得られるストップルックアップデータが、ブロック３０８の観点から更新されたバス停ロケーションを、提供する資格があるクラスタを出力しない場合、ＳＬエンジン１０６は、「ロケーションブースト（Location boost）」命令をモバイルデバイス２００に送信して、実質的により多くの、あるいはより正確な、所定のバス停に関するロケーションベースデータを提供する。オプションとして、ストップルックアップデータセットに含まれるモバイルデバイスＩＤを使用して、所定のバス停に関して、従前にストップルックアップデータを送信したモバイルフォンに、命令が送信される。このため、命令は、輸送アプリ２２０を動作させる、モバイルデバイスのサブセットのみに、送信することができ、ＳＬクラウドソーシングシステム１００と通信するように動作可能である。オプションとして、登録されたストップルックアップデータセット内のストップルックアップロケーションに基づいて、決定された都市または近隣を含むことができる「ロケーションブーストエリア」、およびロケーションブースト命令は、ロケーションブーストエリア内に位置する、ストップルックアップロケーションが従前に送信された、すべてのモバイルデバイスに送信される。

この開示の一実施形態において、ユーザが、任意で、モバイルデバイスに、所定のバス停の情報をアクセスすることを指示するとき、ロケーションブースト命令は、あるモバイルデバイス２００に、そのＧＰＳレシーバを活性化させるように、指示することを備えることができる。代替的にあるいは付加的に、ロケーションブースト命令は、バスに搭載された位置追跡機器からのような、他のソースからのロケーションデータを要求することを備えることができる。

この出願の記述およびクレームにおいて、用語「平均」は、そうでないと指定しない限り、これらに限定されないが、平均、モード、中央値（median）、または重みづけされた平均値を含む、従来技術で知られた、任意の種類の平均化方法の１つの結果であると理解される。

この出願の記述およびクレームにおいて、動詞「含む（comprise）」、「（含む（include）、および「有する（have）」、およびそれらの同根語（conjugate）は、動詞の１つの目的語、または複数の目的語は、必ずしも、動詞の１つの主語、または複数の主語のコンポーネント、エレメント、またはパーツの完全なリストではないことを示すために用いられる。

この出願における開示の実施形態の記述は、例として提供されるものであり、この発明の範囲を限定することを意図するものではない。記載した実施形態は、異なる特徴を備え、それらの全てが、この発明のすべての実施形態に必要であるわけではない。いくつかの実施形態は、特徴のいくつか、または特徴の可能な組み合わせのみを利用する。記載されたこの発明の実施形態の変形、および記載した実施形態に示された特徴の、異なる組み合わせを備える、この発明の実施形態は、この分野の人には、思いつくであろう。この発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定される。

Claims (20)

1. 輸送システムに関する輸送停留所のロケーションを決定する方法において、
   複数のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスロケーションデータの、複数のエントリを登録するステップであって、前記複数のエントリの各エントリは、前記モバイルコンピューティングデバイスが、前記輸送停留所に関する情報を表示した時刻における、モバイルコンピューティングデバイスの、地理的座標を備える、ステップと、
   前記デバイスロケーションデータの登録されたエントリに応答して、輸送停留所ロケーションを決定するステップと、
   を備えた、輸送システムに関する輸送停留所のロケーションを決定する方法。
2. 前記輸送停留所に関する情報を表示することは、前記輸送停留所に関する情報を提供するための、専用のページを表示することを備え、前記ページは、
   輸送停留所のロケーションと、
   前記輸送停留所において、停車するようにスケジュールされた乗り物のリストと、
   前記乗り物に関するスケジュールされた、到着時刻の、１つまたは複数を備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記輸送停留所に関する情報は、
   前記輸送停留所ロケーションに対する、前記モバイルコンピューティングデバイスのリアルタイムロケーションと、前記輸送停留所で停車することが予想される乗り物の、リアルタイムリストと、前記乗り物に関するリアルタイムの推定到着時刻、の１つまたは複数を備えたリアルタイム情報を備える、請求項２に記載の方法。
4. 各モバイルコンピューティングデバイスに関するデバイスロケーションデータはさらに、
   前記モバイルコンピューティングデバイスのＩＤ、前記モバイルコンピューティングデバイスに情報が表示された前記輸送停留所のＩＤと、タイムスタンプと、前記地理的座標の精度、の１つまたは複数を備える、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記輸送停留所ロケーションを決定することは、
   各エントリのそれぞれの地理的座標に従って、前記登録されたエントリをクラスタリングして、クラスタを識別するステップと、
   前記クラスタの各々に関するセントロイドを決定し、各セントロイドを候補輸送停留所ロケーションとして指定するステップと、
   各候補輸送停留所ロケーションに関する信頼値を決定するステップであって、前記信頼値は、前記候補輸送停留所ロケーションと共局在化するように推定される、前記複数の登録されたエントリから選択された複数の選択されたエントリの１つまたは複数のパラメータに応答する、決定するステップと、
   前記それぞれの信頼値に従って、前記複数の候補輸送停留所ロケーションをランク付けし、最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションを決定するステップと、
   前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションを、前記輸送停留所ロケーションとして指定するステップと、
   を備えた、請求項４に記載の方法。
6. 前記複数の選択されたエントリは、
   前記複数の登録されたエントリの各々に関して、中心と半径を有する信頼円を決定することであって、前記中心は、前記それぞれのエントリの地理的座標に基づき、前記半径は、前記それぞれのエントリの精度に基づき、高い精度が短い半径に対応し、低い精度が長い半径に対応する、信頼円を決定することと、
   選択されたエントリとして、前記候補輸送停留所ロケーションを包含する信頼円を有する、登録されたエントリを選択することと、
   により選択される、請求項５に記載の方法。
7. 前記信頼値は、
   前記複数の登録されたエントリ内の、固有のモバイルコンピューティングデバイスＩＤの合計カウントに対する前記複数の選択されたエントリ内の、固有のモバイルコンピューティングデバイスＩＤのカウントと、
   前記選択されたエントリの平均精度と、
   前記複数の登録されたエントリ内に含まれる、日数の合計カウントに対する、前記複数の選択されたエントリ内に含まれる、日数のカウントと、
   の１つまたは複数に応答する、請求項５または６に記載の方法。
8. 前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションは、前記候補輸送停留所ロケーションが、
   前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションの前記信頼値が、前記２番目にランク付けされた前記信頼値よりも、少なくとも所定の最小差分値だけ高いことと、
   前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションの信頼値が、候補輸送停留所ロケーションとして前記輸送停留所のオリジナル地理的座標を用いて計算された信頼値よりも、少なくとも所定の最小差分値だけ高いことと、
   セントロイドが、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションとして指定された、前記クラスタ内に含まれる、前記登録されたエントリのセットの平均ロケーション精度が、所定値を満足するか、または所定値を超えることと、
   前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションと、デフォルト輸送停留所ロケーションとの間のユークリッド距離が、所定のしきい値を超えることと、
   から選択された、１つまたは複数のしきい値基準を満足しない限り、前記輸送停留所ロケーションとして指定されない、請求項５乃至７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションは、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションが、前記しきい値基準のすべてを満足しない限り、前記輸送停留所ロケーションとして指定されない、請求項８に記載の方法。
10. 前記１つまたは複数のしきい値基準を満足しない、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションに応答して、前記輸送停留所に関して、より多くのデバイスロケーションデータのエントリ、および／または地理的座標のより良い精度を有するエントリを提供するように動作可能なモバイルコンピューティングデバイスに、命令を送信することをさらに備えた、請求項８または９に記載の方法。
11. 輸送システムに関する輸送停留所のロケーションを決定するためのシステムにおいて、
    複数のモバイルコンピューティングデバイスから、デバイスロケーションデータの複数のエントリを受信するように、動作可能な通信モジュールであって、前記複数のエントリの各エントリは、前記モバイルコンピューティングデバイスが、前記輸送停留所に関係する情報を表示した時点における、モバイルコンピューティングデバイスの地理的座標を備える、通信モジュールと、
    前記通信モジュールにより受信された、前記デバイスロケーションデータを記憶するクラウドデータメモリと、
    メモリに記憶された命令のセットに応答して、
    前記輸送停留所に関係する、前記クラウドデータメモリに記憶された、デバイスロケーションデータを登録し、
    前記デバイスロケーションデータの、前記登録されたエントリに応答して、前記輸送停留所のロケーションを決定する、
    ように動作可能なマイクロプロセッサと、
    を備えた、輸送システムに関する輸送停留所のロケーションを決定するためのシステム。
12. 前記輸送停留所に関する情報を表示することは、前記輸送停留所に関する情報を提供するための、専用のページを表示することを備え、前記ページは、
    前記輸送停留所のロケーションと、
    前記輸送停留所において、停車するようにスケジュールされた乗り物のリストと、
    前記乗り物に関するスケジュールされた到着時間と、
    の１つまたは複数を備えた、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記輸送停留所に関する情報は、
    前記輸送停留所のロケーションに対する、前記モバイルコンピューティングデバイスのリアルタイムロケーションと、
    前記輸送停留所に停車するように予想される乗り物のリアルタイムリストと、
    前記乗り物に関するリアルタイムの推定到着時刻と、
    の１つまたは両方を備えた、請求項１２に記載のシステム。
14. 各モバイルコンピューティングデバイスに関する前記デバイスロケーションデータは、
    前記モバイルコンピューティングデバイスのＩＤ、前記モバイルコンピューティングデバイス上に情報が表示された、前記輸送停留所のＩＤ、タイムスタンプ、および前記地理的座標の精度、の１つまたは複数をさらに備えた、請求項１１乃至１３のいずれか一項に記載のシステム。
15. 前記輸送停留所のロケーションを決定することは、
    クラスタを識別するために各エントリのそれぞれの地理的座標に従って、前記登録されたエントリをクラスタリングすることと、
    前記クラスタの各々に関するセントロイドを決定し、候補輸送停留所ロケーションとして各セントロイドを指定することと、
    各候補輸送停留所ロケーションに関して、信頼値を決定することであって、前記信頼値は、前記候補輸送停留所ロケーションと共局在化するように予想される、前記複数の登録されたエントリから選択された、複数の選択されたエントリの、１つまたは複数のパラメータに応答する、決定することと、
    前記それぞれの信頼値に従って、前記複数の候補輸送停留所ロケーションをランク付けし、候補輸送停留所ロケーションを決定することと、
    最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションを、前記輸送停留所のロケーションとして指定することと、
    を備えた、請求項１４に記載のシステム。
16. 前記複数の選択されたエントリは、
    前記複数の登録されたエントリに関して、中心と半径を有する信頼円を決定することであって、前記中心は、前記それぞれのエントリの地理的座標に基づき、前記半径は、前記それぞれのエントリの精度に基づき、高い精度が短い半径に対応し、低い精度が長い半径に対応する、決定することと、
    選択されたエントリとして、前記候補輸送停留所ロケーションを包含する信頼円を有する、登録されたエントリを選択することにより選択される、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記信頼値は、
    前記複数の登録されたエントリ内の、固有のモバイルコンピューティングデバイスＩＤの合計カウントに対する、前記複数の選択されたエントリ内の、固有のモバイルコンピューティングデバイスＩＤのカウントと、
    前記選択されたエントリの平均精度と、
    前記複数の登録されたエントリ内に含まれる日数の合計カウントに対する、前記複数の選択されたエントリ内に含まれる日数のカウント、の１つまたは複数に応答する、請求項１５または１６に記載のシステム。
18. 前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションの前記信頼値が、前記２番目にランク付けされた候補輸送停留所ロケーションの前記信頼値よりも、少なくとも所定の最小差分値だけ高いこと、
    前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションの前記信頼値が、候補輸送停留所ロケーションとして前記輸送停留所のオリジナル地理的座標を用いて計算された信頼値よりも、少なくとも所定の最小差分値だけ高いこと、
    セントロイドが、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションとして指定されたクラスタ内に含まれる、前記登録されたエントリのセットの平均ロケーション精度が、所定の値を満足するかまたは超えること、
    前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションと、デフォルト輸送停留所ロケーションとの間のユークリッド距離が、所定のしきい値を上回ること、
    から選択された１つまたは複数のしきい値基準を、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションが、満足しない限り、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションは、前記輸送停留所のロケーションとして指定されない、請求項１５乃至１７のいずれか一項に記載のシステム。
19. 前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションは、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションが、前記しきい値基準のすべてを満足しない限り、前記輸送停留所のロケーションとして指定されない、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記マイクロプロセッサは、前記最も確率の高い候補輸送停留所ロケーションが、前記１つまたは複数のしきい値基準を満足しないことに応答して、
    前記輸送停留所に関して、デバイスロケーションデータのより多くのエントリ、および／または地理的座標の、さらに良い精度を有するエントリを提供するための、モバイルコンピューティングデバイスへの命令を発生するように、動作可能である。請求項１９に記載のシステム。

Images