JP5932030B2 - カスタム移動ルートシステム - Google Patents

Description

地点間を移動する人々はそれぞれが異なる移動目的を持ち得る。ある人々は地点Ａから地点Ｂへ最も短い時間で到達することを希望し得る。他の人々は風景のよい、または歴史的な関心地点を考慮に入れた移動体験を欲し得る。しかし典型的に、車両ナビゲーションシステムは最も早く、最も簡単な運転経路を欲する人々の要求を満たす。典型的には、ルートプランナーはせいぜい、特定の路面（土かコンクリートか、など）、または「緑の度合い」（都市風景か田園風景か、など）の優先傾向に対応する程度である。他方、地点Ａと地点Ｂとの間には様々なルートが存在し、それらの多くは、ユーザに対しよりカスタマイズされたより満足度の高い移動を提供し得る。

例えば、オレゴン州ポートランドのポートランド国際空港（空港）が開始地点であり、ポートランドのダウンタウンのオブライアント広場（広場）が目的地の場合、従来のルートプランナーは、移動者を空港から広場へと可能な限り短い時間で到着させるよう、様々な比較的人の注意をひかない高速道路などに沿って移動者を移動させる「高速経路」を提案するであろう。しかし、外部からの訪問者は、さほど面倒なことでなければ、広場への到着前にポートランドの文化的側面のいくつかを見ることを欲するかもしれない。従来のルートプランナーを用いた場合、外部からの訪問者がありきたりの予測可能な経路を離れてポートランド科学産業博物館（博物館）などを見ようとすると、博物館への寄り道が空港と広場との間の予測可能な「高速経路」から南へ僅かだけ逸れる移動であるにも関わらず、当該ユーザは飽き飽きする手作業でのプランニングをさせられることになる。当該訪問者は本当に体験するに値する関心地点がどこなのかわからないため、手作業でのプランニングでも最善ではない経路しか見つけられない可能性は高い。

また、音声ツアー、散歩ツアー、ランニング経路、およびサイクリング経路のデータベースがあるが、そのような機能はルート全体のみを推薦し得る。言い換えると、これらの「予め準備された」ツアーは、特定のユーザの（大抵の場合において「予め準備された」ツアーの移動開始位置および移動終了位置と一致しない）移動開始位置および移動終了位置など優先傾向に基づいて構築されていない。例えば、予め準備されたルートは、移動者の地点ｘから地点ｙへのより大きな旅程には容易には適合可能ではない。予め準備された移動の一部のみが実際にはユーザの移動に含まれ得る。

結果として、多くのユーザは、興味深い移動体験と実際的な移動要件とをミックスさせる機会を逃している。

本願発明の実施形態の特徴および利点は、添付の請求項、１以上の例示的な実施形態に関する以下の詳細な説明、および対応する図面から明らかになるであろう。
本願発明の一実施形態に係るシステムを含む。 本願発明の一実施形態に係る処理を含む。 本願発明の一実施形態に係る処理を含む。 本願発明の一実施形態に係るユーザインタフェースを含む。 本願発明の一実施形態で用いられるシステムを含む。

以下の説明において、様々な特定の詳細が明記されるが、本願発明の実施形態はこれらの特定の詳細を用いずとも実施し得る。この説明の理解を曖昧としないよう周知の回路、構造、および技術は詳細には示されていない。「一実施形態」、「例示的な実施形態」、「様々な実施形態」などとして説明される実施形態は特定の特徴、構造、または特性を含み得るが、全ての実施形態がそれら特定の特徴、構造、または特性を必ずしも含む必要はない。いくつかの実施形態は、他の実施形態に関して説明された特徴のいくつか、または全てを有し得、若しくは、それら特徴を全く有さない。「第１」、「第２」、「第３」などは共通の物体を説明し、同様の物体の異なる例が参照されていることを示す。そのような形容詞は、そのように説明される物体が特定の時間的、空間的、ランク上、またはその他の何らかに関する順序になければならないことを示していない。「結合」および「接続」、並びにそれらの派生語は同義語ではない。「接続」とは、要素同士が物理的または電気的に直接接触することを示し得、「結合」とは、要素同士が協働し、または相互作用するが、当該要素同士が物理的または電気的に直接接触している、または直接接触していないことを示し得る。

本願発明の一実施形態は、ユーザが好む関心地点を含めることによりさらに好ましい有用な移動ルートを動的に提供するべく、考え得るサブルートとユーザの優先傾向のプロフィールとをマッチングして移動ルートを生成する。よってユーザは、所望する目的地に到達しながらもその道中を楽しむことが出来る。実施形態には、散歩、サイクリング、ハイキング、バス、またはボートのツアーのための自動ナビゲーションシステムからルートプランナーまで含まれる。

図１は、本願発明の一実施形態に係るシステム１００を含み、図２を説明した後により詳細に説明する。図２は、図１および／または図５のシステムにより実施され得る、本願発明の一実施形態に係る処理２００を含む。しかし、図１、図２および図５に開示される実施形態は、互いに独立して実施され得る。

処理２００において、ユーザは、道中でポートランドの文化的な名所のいくつかを体験しながら２時間未満で空港からオブライアント広場まで移動することを希望し得る。処理２００は上記の情報を受け、ポートランド科学産業博物館などの名所を通り過ぎながらも２時間以内で空港からオブライアント広場へユーザを辿り着かせる１以上のルートを提案し得る。処理についてのより詳細な説明は以下の通りである。

ブロック２０５において、システム（図１または図５に示されるような、ソフトウェアを実行するプロセッサベースのシステムなど）は、第１ユーザの移動開始位置、移動終了位置、および、第１ユーザ移動優先傾向（以下に説明する）と、移動制約（以下に説明する）とを取得する。

グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）などのユーザインタフェース（ＵＩ）が、これらのパラメータの入力を受け付け得る。ＧＵＩの詳細については図４を参照し以下に説明する。非グラフィックインタフェース（音声など）も同じく用いられ得る。また、パラメータはユーザによって入力される必要はない。例えば、システムはグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）に結合していてもよい。よって、移動開始位置は、ＧＰＳからの読み取りに基づき自動的に入力されてもよい。

ユーザの「移動優先傾向」は、システムにより取得されルートの計算に用いられる様々なパラメータの１以上であり得る。例えば、「最速ルート」などの優先傾向は、２地点間の（時間的に）最も早いルートを優先することを示す。「最短ルート」は、２地点間の（距離的に）最も短いルートを優先することを示す。「最高燃費効率ルート」は、米国特許第７，５１２，４８６などに説明されるように燃料の節約を優先することを示す。「文化施設」優先傾向は、博物館、映画館、劇場などを優先することを示す。「所望される労力」優先傾向は、大きな勾配差（丘など）、または小さな勾配差（平地など）を希望し得るサイクリスト、散歩者、ランナー、ハイカー、および、スイマーなどに特に当てはまる、労力を要することを優先することを示す。「景色のよいルート」は、都市の景色よりも草木などのある様々な景色のよい地点を通るルートを優先することを示し得る。「ショッピング」は、ショッピングの出来る機会を含むルートを優先することを示し得る。「ショッピング」のサブカテゴリは、高級婦人服、古美術品、アウトレットモールなどの考え得るショッピングジャンルを含み得る。「グルメ」は、食べ物を優先することを示す。「グルメ」のサブカテゴリは、「＄＄＄」、「＄＄」、「＄」、「ＢＢＱ」、「シーフード」など考え得る分類、さらには、提供される食べ物の質を示す、旅行データベースに含まれるランキング（４つ星中の３つ星など）、および仲間、グルメ評論家などによる評価のランキングをも含み得る。「アイドリングの最も少ないルート」は、交通量の多いルートが目的地への最も早い経路であったとしても渋滞につかまるのを避けることをユーザが優先することを示す。そのようなルートは、交通の流れが動き続けるセグメントを示すであろう。「チケットレス」ルートは、他のルートと比較し、切られるスピード違反のチケットの数が比例的に多い経路を知っておくことを優先することを示し得る。チケットに関するそのような情報は、公共の記録（公共交通局の記録など）から取得することが出来る。「観光者ルート」は、様々な関心地点を体験することを優先することを示す。関心地点は、旅行本の出版社などにより運営されるデータベースなどに格納され得る。例えば、「ポートランド科学産業博物館」、「博物館」、「歴史」、または「景色」などの検索用語が、ルートに含まれる可能性のある関心地点としてポートランド科学産業博物館を提示し得るようにするなど、ユーザインタフェースはこれら優先傾向と協働し得る。これらのパラメータは単に例であり、本願発明の実施形態はこれらに限定されない。

続けてブロック２０５を参照すると、「移動制約」は、移動開始位置および移動終了位置の範囲を超えたルートに関し制限を設ける値であり得る。例えば、移動制約は、時間または距離に関し得る。詳細には、第１ユーザが午後３時までに移動終了位置にいる必要があるので、時間的制約は午後３時であり得る。移動ルートの計画作成時間が午後２時である場合、経路の移動を終えるまでの時間がユーザには６０分しかないことをシステムは理解し得る。同様のやり方で、代替的に時間的制約は、（９０分後が午後３時または午前３時であるか、若しくは、それらの時間のどの時点であるかに関わらず）ユーザには移動するための時間が９０分しかないという総時間量であり得る。時間は、最小時間（少なくとも２時間など）、または時間範囲（２〜３時間の間など）であってもよい。

また移動制約は距離に基づいてもよい。例えば、開始から終了までの総移動距離は、５マイル以下であり得る。しかし代わりに、距離的制約は少なくも２マイルなどの最低距離であり得る。また距離は、正確な距離量、または、一定範囲の距離（２〜３マイルの間など）であってもよい。このような機能性は、サイクリスト、ランナー、ハイカー、カヤッカーなどにとって有用であり得る。

一実施形態において、移動制約は時間的制約と距離的制約との両方に基づく。

ブロック２２５は、移動ルートを決定することを含む。ルートは、移動の開始地点と終了地点とを繋ぐ１以上のセグメントにより構成され得る。提案されるルートセグメントは、移動の開始位置および終了位置と、移動制約と、ユーザの移動優先傾向とに基づき計算され得る。よって、ある人は、「文化施設」の関心地点を優先することを考慮に入れ、空港からダウンタウンの広場へ２時間で行くことを希望し得る。結果として得られるルートは、（距離的に、または時間的に）最も効率的ではないかもしれないが、開始から終了までの２時間以内で博物館を通り過ぎる経路となり得る。言い換えると、移動ルートの多くのセグメントのうち１つが博物館まで延び得る、または通過し得る。よって、ユーザが「文化施設」を優先することに基づき、この特定のセグメントが選択される。

図２は、点線およびブロック２２１により示されるオプションを含む。ここで第２ユーザ移動優先傾向が取得される。ブロック２２５において、１以上のセグメントがその後、第１ユーザ移動優先傾向と第２ユーザ移動優先傾向との両方に基づき選択され得る。例えば、「文化」および「景色」が、これら「第１」および「第２」移動優先傾向の両方を満たす単一のセグメントを提供し得る。しかし、実施形態によっては、第１セグメントが「文化」的側面（博物館など）に割り当てられ、他のセグメントを「景色」的な側面（ウォーターフロント公園）に割り当てられ得る。

一実施形態において、システムは、第１ユーザ移動優先傾向を第１重みで、第２ユーザ移動優先傾向を第２重みで重み付けし得る。重みはシステムにより予め定められているか、またはユーザにより選択され得る。例えば、優先傾向を選択するためのスライド型の尺度を備えたＧＵＩをユーザが操作してもよい。全てのスライド型の尺度の合計は１００％である。結果的に「文化施設」が７５％であり、「景色」が２５％である場合、まず博物館がルートに含まれ、もし、博物館から所望される移動終了地点（ダウンタウンの広場など）への最も効率的な経路からそれ程逸れない場合にのみ、ウォーターフロント公園がルートに含まれる。重み付けは以下にさらに説明する。

続けてブロック２２１を参照すると、他の実施形態において、第２ユーザ移動優先傾向が取得されるが、この場合、第２ユーザ移動優先傾向は第２ユーザの（つまり、第１ユーザのではない）第２ユーザ移動優先傾向である。ここでは、１つの移動セグメント、または複数の移動セグメントは、複数のユーザの第１優先傾向および第２優先傾向に基づき得る。例えば、ある車両には運転者（第１ユーザ）および乗客（第２ユーザ）が含まれ得る。システムにおいて、運転者の優先傾向として「文化施設」がマークされ、乗客の優先傾向として「子供」がマークされる。「子供」は、子供に適した関心地点（遊び場、子供向けの博物館など）を優先することを示す。よって、移動ルートは、子供向けの博物館、または遊び場近くの大人向けの博物館への移動を含むように形成され得る。上記にて示したように、一実施形態において、２つの優先傾向が不均等に重み付けされ得る。よって、ユーザの優先傾向によると、運転者は日曜日には「文化施設」により大きく重み付けすることを選択し得、土曜日の午前には「子供」により大きく重み付けすることを選択し得る。

図２は、点線およびブロック２１０、２１５により示される他のオプションを含む。ブロック２１０において、システムは、移動開始位置と移動終了位置との間の提案ルートを決定する。この提案ルートは、開始位置から終了位置へ行くのに必要な時間面で「最も効率的な」ルートであり得る。提案ルートの移動時間が計算され得る。例えば、空港とダウンタウンの広場との間の最も効率的なルートは、および２０分かかり得る。しかし、システムは、博物館への立ち寄りを含む代替的な移動ルートの移動時間も決定し得る。空港から博物館へ移動し、その後広場へ移動するには、３０分かかり得る。よって、第２移動ルートは、最も効率的なルートより１０分長くかかり得る。

本実施形態において、移動制約として、ユーザにとって許容可能な、最も効率的なルートより長い時間量が設定され得る。よってユーザは、移動全体にかかる長さがさらに２０分超長くならない限り、簡単な観光をして行くことに同意し得る。

ブロック２１５に示されるように、もしユーザが（距離ではなく）時間に焦点を当てた移動制約として２０分を設定し、ルートの違いによる差が１０分であった場合、移動ルートジェネレータは、文化的ルートを提案し得る。なぜなら、当該ルートが移動制約を「満たし」（例えば、移動全体の時間の長さが１０分長くなるだけであり、１０分は制約の閾値である２０分より短い）、運転の文化的側面に資するからである。

他の実施形態において、ブロック２１０、２１５はより距離に関し得る。例えば、ブロック２１０において、システムは移動開始位置と移動終了位置との間の提案ルートを決定する。この提案ルートは、２つの位置の間の距離に関して「最も効率的な」ルートであり得る。提案ルートの移動距離が計算され得る。例えば、空港とダウンタウンの広場との間の最も効率的なルートがおよそ１２マイルであり得る。しかし、システムは、博物館への立ち寄りを含み代替的な移動ルートの移動距離も決定し得る。空港から博物館へ移動し、その後の広場へ移動する際の距離は、およそ１３マイルであり得る。よって、第２移動は最も効率的なルートより１マイル長くなり得る。

本実施形態において、移動制約としてユーザにとって許容可能な最も効率的なルートから離れたより長いルートが設定され得る。よってユーザは、移動全体にかかる距離がさらに２マイル超長くならない限り、簡単な観光をして行くことに同意し得る。

ブロック２１５に示されるように、もしユーザが移動制約として２マイルを設定し、ルートの違いによる差が１マイルのみの場合、移動ルートジェネレータは、文化的ルートを提案し得る。なぜなら、当該ルートが移動制約を「満たし」（例えば、移動が１マイル長くなるだけであり、１マイルは閾値である２マイルより短い）、運転またはランニングの文化的側面にも資するからである。

上述した図２のいずれかのバージョンに適合され得る一実施形態において、方法は、移動終了位置を取得することを含み得、ここで移動開始位置は一般的に移動終了位置と同じである。例えば、ループの、または「元の位置に戻ってくる」ランニングルートが、ダウンタウンの広場近くのホテルに宿泊しているビジターのランナーによって所望され得る。移動制約は２マイルであり得、ここで本実施形態において、２マイルの制約は、当該ルートの総距離が２マイル未満でなければならないことを意味する。ユーザ優先傾向は、「グルメ」および「景色」に設定され得る。制約と優先傾向とに基づき生成されるルートによるとランナーは２マイルの移動に出ることになり、ランナーは（「グルメ」優先傾向に基づき）考え得る飲食店を下調べ出来、場合によっては（「景色」優先傾向に基づき）公園内を走り抜けられる。

一実施形態において、もしユーザが時間に基づく移動制約を優先する場合、サブ優先傾向カテゴリーがユーザの能力を表し得る。例えば、ランニングルートに関して、ランナーの能力は、「エキスパートランナー」、「ミドルレベルランナー」、「ビギナーランナー」などに分類され得る。ランナーのレベル（またはサイクリストのレベル、ハイキングのレベルなど）に関するこれら３つのクラスはそれぞれ、１マイル６分、８分、および１０分などと解釈され得、距離が知られている考え得るルートにかかる時間を計算するのに用いられ得る。例えば、ビギナーランナーにとっての２０分のルートの距離は、およそ２マイルであり得る。

図３は、図１および／または図５のシステムにより実施され得る、本願発明の一実施形態に係る処理３００を含む。しかし、図１、図３および図５に開示される実施形態は、互いに独立して実施され得る。

ブロック３０５において、システム（ソフトウェアを実行するプロセッサベースのシステムなど）は、第１ユーザの移動開始位置、移動終了位置、移動制約、および、第１ユーザ移動優先傾向を取得する。

ブロック３１０において、第１ユーザ移動優先傾向に基づき、第１ユーザの複数の関心地点からなるセットが決定される。例えば、「文化」および「景色」を優先傾向とするユーザは、ポートランド科学産業博物館、建築遺産センター、現代工芸博物館、ディレクター公園、ミルエンズ公園、およびウォーターフロント公園を含む複数の関心地点からなるセットを取得し得る。この複数の関心地点からなるセットが第１ユーザに提供され得る。これらの関心地点の全てが、空港とダウンタウンの広場との間の２時間かかる移動の考え得るセグメントとなり得る。

しかしブロック３１５において、ユーザはこれらの場所の全てを見たくはないかもしれない。よってユーザは、ポートランド科学産業博物館、および現代工芸博物館のみなど、全関心地点のうちいくつかを選択し得る。よって、関心地点のサブセットが決定される（ブロック３２０）。

ブロック３２５において、その後、空港、ダウンタウンの広場、ポートランド科学産業博物館、および現代工芸博物館を含む移動ルートが作成され得る。

上記にて示したように、「関心地点」の実施形態は、移動制約の実施形態と組み合され得、空港、ダウンタウンの広場、ポートランド科学産業博物館、および現代工芸博物館を含む移動ルートの全てが最大２時間の移動のうちに含まれるようにされ得る。しかし「関心地点」の実施形態（並びに他の実施形態）は、移動制約とは独立していてもよい。例えば、実施形態によっては、単純に、ユーザの優先傾向（または、１以上のユーザの優先傾向）に基づき複数の関心地点からなる大きなセットが形成され、選択された複数の関心地点から成るサブセット、移動開始位置および移動終了位置に基づき、距離的制約または時間的制約は考慮せず移動ルートが決定される。

一実施形態において、方法はルートセグメントにラベル付けすることを含んでもよい。例えば、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントが地図上に視覚的に示され得る。それらセグメントの一方が、示された第１移動セグメントと区別出来るグラフィックラベルによりグラフィカルにラベル付けされ得る。ラベルは、第１ユーザ移動優先傾向に基づいてもよい。例えば、地図に重ねられた緑の線が移動セグメントを示し得る。緑の線の隣には博物館の画像が存在し得る。そのような実施形態において、ユーザは、空港からダウンタウンの広場へのルート上に博物館を通るためのセグメントがあることを即座に認識出来る。もし博物館を通るためのセグメントは空港と広場との間のメインの移動ルートから離れすぎているとユーザが判断すると、ユーザは、関心地点である博物館の選択を解除するなどにより、当該セグメントを削除することが出来る。

他の実施形態において、方法は、多少異なるやり方でルートセグメントにラベル付けことを含み得る。例えば、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントが移動ルートに含まれ得る。セグメントの一方が、第１ユーザ移動優先傾向に基づき音声ファイルで（非グラフィカルに）ラベル付けされ得る。そのような実施形態において、ユーザが博物館を通り過ぎる時、ユーザシステムから関心地点である博物館までの距離が閾値距離より短いことをシステムに結合されたＧＰＳが判断し得る。この判断に基づき、音声ファイルが再生され始め、ユーザは関心地点の近くにいることを通知される。このことは特に、関心地点が、特徴のない、ある人の生誕地であるなどの目立たない場合において有用であり得る。他の実施形態において、拡張現実エピソード（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ ｅｐｉｓｏｄｅ）が関心地点の視覚的表示に重ねられてもよい。例えば、関心地点である建物を（スマートフォンに含まれるカメラを介して）表示しているスマートフォンは、建物の表示に重なり合わせて、当該建物の有名な建築ディテールを指し示す矢印を表示し得る。

他のタイプのタグ付およびラベル付けも可能である。例えば、経路セグメントは、比較的な労力（「平地」、「急な上り坂」など）、セグメントを通過するのに必要な時間などに従いグラフィカルにタグ付けされ得る。また、重みがセグメント上にグラフィカルにラベル付けされ得る。例えば、実利的なルートが茶色でマークされ得る。そのようなルートは、空港からダウンタウンの広場への合理的な経路にとってかなり必須であるルートを表し得る。しかし、ルートの他のセグメントは任意選択的であり得る。もしセグメントがユーザ優先傾向に従い重み付けされた場合、重みはグラフィカルに示され得る。

例えば、図４は、本願発明の一実施形態に係るユーザインタフェース４００を含む。ユーザは、空港４０５からダウンタウンの広場４４０へ移動することを所望するが、もしいくつかの関心地点が最も効率的なルートから遠く離れていなければ、それらの関心地点を場合によっては見ることを所望する。ユーザにより事前に作成された優先傾向プロフィールに基づき、博物館、「３つ星」のＢＢＱレストラン、および比較的特徴がない公園がボックス４４５に含まれる。これらの３つの関心地点はセットとして提供される。なぜなら、これらがユーザの優先傾向に（幾分）マッチし、それらを見るための、空港から広場へ到着するまでの間における移動は、ボックス４４６に設定された、６０分であるユーザ定義の時間割り当てを満たし得るからである。ボックス４４６は、最速ルートの場合にかかる時間が２０分であることも示し得る。よって、直接的な経路を外れて寄り道するために残された時間はおよそ４０分である。ユーザインタフェース４００は、博物館４１５、ＢＢＱレストラン４２０、および公園４５０、並びに、それらの「高速経路」４１０との関連性も示す。もしユーザが関心地点のサブセットのみを見ることを希望する場合、ユーザは、６３％（ブロック４１６）、４１％（ブロック４２１）、および７％（ブロック４５１）として重み付けの割合を評価し得る。ユーザ優先傾向に基づき、ブロック４１６は、ユーザが最も関心があるのは博物館であることを示す。ボックス４４５は、ユーザが博物館４１５のみを見ることを選択したことを示す。ボックス４４５において選択した後、ユーザは、「再計算」ボタン４４７を選択し、動的に移動ルートを再計算し得る。再計算された移動ルート（図示せず）からはルート４３０、４３１、４４９、４５２およびブロック４２０、４５０が取り除かれ、セグメント４１０、４２４、４２５から成るより直線的な経路（図示せず）が結果として得られる。代替的に、ユーザは所望しないセグメントを単に右クリックで選択し、それらのセグメントをルートから取り除き得る。

様々な実施形態は、動的なルート設定特徴を含む。一実施形態においては、実際に、ユーザに対して中間軌道修正が提案される。例えば、提案された最も直接的なルートに沿ってユーザが空港からダウンタウンの広場へ移動する際、博物館がユーザのルート上の指定されたセグメントではないにも関わらず、システムは、「ポートランド科学産業博物館からたった１０分の距離にいます」などの情報を自発的に提供し得る。このことは、例えば貴重な関心地点からどの程度近い距離にいるのかを認識出来ないジョギング者にとって有用であり得る。一実施形態において、通知は視覚的、および／または音声的手段によって伝達され得る。

一実施形態において、そのような通知は、関心地点が閾値を満たす重み付けを有する場合にのみ生成されるよう設定されてもよい。例えば、スポーツ愛好者は、知名度がそれ程高くない博物館から２ブロック離れている位置にいることを知ることに興味を持たないであろう。そのような博物館は、特定のユーザの通知閾値を満たすことが出来ず、よって、通知は生成されない。

一実施形態において、通知は、（移動ルートに含まれていない）追加の関心地点が第１ユーザの閾値距離内にある場合に生成され得る。例えば、ユーザが追加の関心地点から１マイルの距離内にいる場合、通知が生成され得る。

一実施形態において、ユーザインタフェース４００は、可能性のある関心地点４５０、４２０、４１５のそれぞれに対応する時間ボックス４６０、４６１、４６２を含み得る。よって、ユーザはボックス４６１に６０分を入力し得る。その後システムは、空港４０５からダウンタウンの広場４４０までの、ＢＢＱレストラン４２０での６０分の「途中下車」を挟んだルートが移動全体で２時間など何らかの移動制約を依然として満たすかどうか判断するべく、ルートを動的に再計算してよい。もしレストラン４２０で１時間費やすことにより、２時間の移動に３０分の余裕しか残らないことになるのであれば、システムは自動的にボックス４６２に３０分と入力し、ボックス４５０を全体的に取り除き得る。

一実施形態において、検討すべきオプションのルートをユーザに対してより良好に提供すべく、複数のルートが同時に提示（表示など）されてもよい。

図１は、本願発明の一実施形態に係るシステム１００を含む。データベース１１０は、ユーザの優先傾向の格納を含み得る。例えば、ユーザは、クラウドコンピューティングを介してアクセスされる遠隔地のサーバに位置するデータベース１１０に格納された永久的なプロフィールを有し得る。実際に、ユーザは、実用本位の最も早い経路オプションを選択する「ビジネスモード」、公園および文化関連の優先傾向がより大きく重み付けされた複数の優先傾向を選択する「娯楽モード」、および、ランキングの高い飲食施設により大きく重み付けする「グルメ」モードなど、いくつかのプロフィールを格納し得る。当然ながら、優先傾向は、日ごとのユーザの気分に従ってルートを動的にカスタム化すべくその時々で選択され得る。

ボックス１０５は、ユーザインタフェースを介して入力され得る制約を含む。ブロック１１５は経路ビルダーを含む。

経路ビルダー１１５は、制約およびユーザ優先傾向に基づき、考え得る経路を構築し得る。一実施形態において、経路ビルダーは経路の構築に、例えば、重み付き弧（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｒｃｓ）のグラフを用い得る。重み付き弧は、「最短経路」問題（つまり、グラフ理論）およびその解決方法に基づき得る。多次元空間における弧あたりの重みを計算すべく、一実施形態において、弧ＡＢ（つまり、ルートセグメント）の１セットの複数の重み（「文化施設」、「景色」などの複数の異なる因子に対応してｗ１、ｗ２、ｗ３）が与えられると弧ＡＢに関連付けられる単一の実数の重みを生成するグローバルな関数（ｇｌｏｂａｌ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ｆ（ＡＢｗ１，ＡＢｗ２，ＡＢｗ３…）が用いられる。この関数は、例えば、単純和、平均、最大数、最小数、加重平均（「景色のよい地域よりさらに５０％、建物を好む」など）、加重和、または他の、弧あたりの単一の実数を生成する組み合わせ関数であり得る。

一実施形態において、重みは、複数の人のプロフィールに基づき抽出されてもよい（図２のブロック２２１の実施形態など）。このことは、個々のプロフィールから成るセットからグループのプロフィールを抽出し、その後、当該グループのプロフィールを適用例毎に当てはめることに基づいてもよい。このことは、グループの架空の「一般的」人物のためにルートを最適化することを伴い得る。しかし他の実施形態においては、重みは、重み付け関数ｆ（Ｐ１ＡＢＷ１，Ｐ２ＡＢＷ１…Ｐ１ＡＢＷ２，Ｐ２ＡＢＷ２…）に入力される複数の重みを拡張することにより抽出され得る。ここで異なる人物（Ｐ１、Ｐ２）およみ異なる重み（Ｗ１、Ｗ２はそれぞれユーザＰ１、Ｐ２の優先傾向）を用いて弧ＡＢが重み付けされる。よって重み付けされた弧は、グループ内の全ての人物のために最適化される。

一実施形態において、経路ビルダーはユーザの運転操作に基づき繰り返し実行する。言い換えると、計画されたルートからユーザが逸れると、システムはユーザの新たな位置に基づき調整し、適応する。ボックス１１５において、ボックス１２０に格納される地図と相互作用が行われ得、ユーザに対し提案されるルートが生成され得る（ボックス１２５）。ボックス１２５は、ユーザに対し、選択されたルートを表示する、および／または、選択されたルートを右折または左折毎にナビゲートするナビゲーションモジュールに転送する表示／転送モジュールを含み得る。

一実施形態において、システムはユニット１１０に格納されたもののようなユーザプロフィールを、ユーザの挙動履歴に基づき最適化し得る。例えば、運転挙動などのユーザの挙動から、複数の変数から成るセットが推論され得る。ある運転者は、歴史的な家屋および建物を頻繁に通り過ぎるかもしれず、他の運転者は、クラブおよびナイトスポットを通ることを好むかもしれず、さらに他の運転者は、田園地方を通り抜けることを楽しむかもしれない。上記の歴史的、エンターテインメント、および田園の優先傾向は、履歴として残るトラッキングデータから推論され得る（ＧＰＳから抽出されるなど）。

一実施形態において、ユーザに対して複数の代替的な提案から成るセットが示され、それに対するフィードバック（ユーザインタフェースを介して明示的な、または、運転者が選択する経路を観察することによる暗示的な）を用いて、その後においてより良好な推薦を行う。例えば、フィードバックベースのルート推薦コンポーネントが用いられ得る。このコンポーネントは代わりに、ユーザに提案されるシンプルな「選択」メニューであってもよい。例えばユーザは、「最速」、「田園」、「都市」、「歴史」、「景色」、「ナイトライフ」、「ショッピングルート」のうち１つを選択し得る。

一実施形態において、パターントラッキングはセグメント化されてもよい。例えば、パターンは任意選択的に、実利的な職場までの朝の通勤による影響を不正確に受けたパターンを検出するのを避けるよう、月曜日から金曜日までの午前６時から午前９時の間の運転パターンを除外し得る。一実施形態において、パターンは短い移動により長い移動をセグメント化し得る。パターンは、図４のボックス４４５における提案された「関心地点」のユーザによる選択／削除から学んでもよい。

プロフィールは、他の様々なやり方により作成され得る。ユーザは、リストから１以上の優先傾向を選択し得る。ユーザは、自身の優先傾向を構成するための１セットの複数の質問に対し回答してもよい。例えば、「建築は好きですか」、「年収は」、「最高学歴は」、「スポーツチームのシーズンチケットを持っていますか」、「居住地域は」、「１０歳未満の子供がいますか」などの質問が含まれ得る。その後回答の処理が行われ、ユーザプロフィールが生成される。つまり質問が、ユーザの優先傾向の（ユーザにとって）隠れた１セットの複数の側面にマッピングされる。建築が好きで、年収が高く、高学歴のユーザは、「知的探求」に興味を持っているユーザとしてまとめられ得る。対称的に、もしユーザが質問に答え、高速道路、眺め、高い橋をユーザが好むことを示す場合、アプリケーションはそれら回答をまとめ、当該ユーザを「スリルのある運転」を楽しむユーザとして分類し得る。さらに、「辛い食べ物」を楽しむユーザを示す回答であれば、「大胆である」ものとしてナビゲーション関連のプロフィールが影響され得る。

一実施形態において、ユーザの動的状態（静的な優先傾向とは対照的に）がプロフィールに影響を与え得る。ユーザの状態の例には、感情状態（怒り、落ち着き、興奮、活発でないなど）、現在のアクティビティ（職場への／からの運転、日曜のドライブ、ドライクリーニングの仕上がりを受け取るためにドライブ、バケーションで運転など）、生理的状態（食事をとってからの時間、トイレ休憩をとってからの時間など）が含まれ得る。

一実施形態において、ユーザ、またはユーザの友人のより一般的な挙動からプロフィールが推論され得る。例えば、ある人の友人（ソーシャルネットワークから判断されるなど）が、たくさんの景色のよい写真を掲示した場合、推論されるプロフィールには「景色のよい地域」が含まれ得る。

よって一実施形態において、プロフィールは、ユーザの、または複数のユーザからなるセットの優先傾向を保持するデータから取り出され得る重みの組み合わせ関数であり得る（ｆ（ＡＢＷ１…）など）。例えばアプリケーションは、ユーザのムービープロビジョニングサービスを用いて、ユーザが購入／レンタルしたムービーのタイプに基づき重み付け関数を生成し得る。

これらの方法のいずれも、一度きりの入力（その後の更新がない）から継続的入力（システムによる推薦がユーザの実際の優先傾向にどれくらい良好にマッチするかのフィードバックをユーザが継続的に提供する）までの範囲で反復的であり得る。

実施形態は、距離および／または時間に関する移動制約に限定されない。例えば、一実施形態は、燃料に焦点をおいた移動制約を含み得る。ユーザは、移動の間に消費され得る最大量の燃料を設定し得る。制約は、最大Ｘキロワットのエネルギー、Ｙガロンのガソリンなどを有し得る。移動制約に沿った移動ルートを生成すべく、これら情報が交通パターン、道路の勾配、移動の間に用いられる車両の燃費などと組み合わせられ得る。他の実施形態においては、移動制約には「追加の」負担が含まれ得、例えば、最も直接的なランニングルートから逸れることにより消費される追加のエネルギーが５００カロリーを超えないようにランナーはルートから逸れることを制限し得る（ランナーは、追加的に消費することになるエネルギーが５００カロリー未満であれば、単に最も直接的なルートを走るのではなく博物館を見ることを所望する、など）。

一実施形態において、他の移動制約は認知的制約であり得る。例えば、認知的負荷制約は、ルートの複雑さを防止し得る。「低い認知的負荷」は、複雑な高速道路のインターチェンジ、環状交差点を含む道路、Ｘ回超の曲がり角を含むルート、十分な駐車スペースを含まないエリアなどを避け得る。このことは、障害者、初心者の運転者など、認知的な不安を抱えるユーザにとって有益であり得る。認知的負荷は、ユーザプロフィールに対する関心に関するスコアが５０％を超える関心地点へ訪れることが「中程度」または「高度」の認知的負荷を与えるセグメントを含まないという条件で、当該関心地点を見ることに乗り気であるなど「追加の」負荷を制限し得る。そのようなユーザは、「高度」の認知的負荷を与える移動セグメントが含まれないという条件（信号なしで４車線を横切る左折、１ブロック未満で複数の車線を変更など）でルートを外れることに乗り気であるだろう。同様に認知的負荷は、上述したようなセグメントの重み付けにおいて考慮され得る（このことにより、究極的には、認知的負荷に基づいたセグメントの選択に繋がり得る）。

実施形態は、ノートブック、パーソナルデジタルアシスタント、スマートフォン、車両内インフォテインメントシステム（車両の通信システムに含まれる、または結合されるシステムなど）、オンラインマッピングユーティリティ、ナビゲーションデバイスなどのアプリケーションに含まれ得る。

実施形態は、多くの異なるタイプのシステムにおいて実装され得る。図５は、本願発明の一実施形態に係るシステムのブロック図を示す。マルチプロセッサシステム５００はポイントツーポイント相互接続システムであり、ポイントツーポイント相互接続５５０を介して結合された第１プロセッサ５７０と第２プロセッサ５８０とを含む。各プロセッサ５７０、５８０は、マルチコアプロセッサであり得る。「プロセッサ」という用語は、レジスタおよび／またはメモリからの電子データを処理し、当該電子データをレジスタおよび／またはメモリに格納され得る他の電子データに変換するデバイス、またはそのようなデバイスの一部を指し得る。第１プロセッサ５７０は、メモリコントローラハブ（ＭＣＨ）およびポイントツーポイント（Ｐ−Ｐ）インタフェースを含み得る。同様に第２プロセッサ５８０は、ＭＣＨおよびＰ−Ｐインタフェースを含み得る。ＭＣＨは、各メモリ、つまり、各プロセッサにローカルに取り付けられた主メモリ（ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ））のそれぞれ一部であり得るメモリ５３２およびメモリ５３４に、プロセッサを結合し得る。第１プロセッサ５７０および第２プロセッサ５８０は、Ｐ−Ｐ相互接続を介して、それぞれチップセット５９０に結合され得る。チップセット５９０はＰ−Ｐインタフェースを含み得る。さらに、チップセット５９０はインタフェースを介して第１バス５１６に結合され得る。第１バス５１６を第２バス５２０に結合するバスブリッジ５１８と併せて様々な入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス５１４が第１バス５１６へ結合され得る。一実施形態においてキーボード／マウス５２２と、通信デバイス５２６と、コード５３０を含み得るディスクドライブまたは他の大容量記憶装置などデータ記憶装置５２８とを含む様々なデバイスが第２バス５２０に結合され得る。さらに、オーディオＩ／Ｏ５２４が第２バス５２０に結合され得る。

実施形態はコードを用いて実装されてもよく、当該コードは、命令を格納した非一時的記憶媒体に格納され得、当該記憶媒体を用いて、システムが当該命令を実行するようプログラムされ得る。記憶媒体には、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、半導体ドライブ（ＳＳＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、および光磁気ディスクを含む何らかのタイプのディスク、読取専用メモリ（ＲＯＭ）などの半導体デバイス、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、消去可能プログラム可能読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、電気的消去可能プログラム可能読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気カードまたは光カード、若しくは、電子命令を格納するのに適した他の何らかのタイプの媒体が含まれ得るが、これらに限定されない。本願発明の実施形態は、命令、機能、手順、データ構造、アプリケーションプログラム、構成設定、コードなどのデータを参照して説明されてきたかもしれない。本明細書において詳細に説明してきたように、データが機械によりアクセスされると、当該機械は、タスクを実行し、抽象データ型を定義し、低水準言語のハードウェアコンテキストを構築し、および／または他の動作を実行することにより応答し得る。データは、揮発性、および／または不揮発性データ記憶装置に格納され得る。「コード」または「プログラム」といった用語は、幅広いコンポーネントおよび構造を網羅し得る。それらには、アプリケーション、ドライバ、処理、ルーチン、方法、モジュールおよびサブプログラムなどが含まれ得る。また「コード」または「プログラム」といった用語は、処理システムにより実行されると、所望される動作を実行する命令の集合を指し得る。加えて、代替的な実施形態には、開示される動作の全てではなくいくつかを用いる処理、追加の動作を用いる処理、同じ動作を異なる順序で用いる処理、および本明細書で開示される個々の動作が組み合わせられ、細分化され、或いは変更された処理が含まれ得る。複数のコンポーネントまたはモジュールは所望されるように組み合わせられ得、または分けられ得、デバイスの１以上の部分に位置付けられ得る。

本願発明について限られた数の実施形態を参照し説明してきたが、当業者であれば、様々な修正および変形が可能であることを理解されよう。添付の請求項はそのような修正および変形を本願発明の思想および態様に含まれるものとして包含する。
（項目１）
コンピュータにより実施される方法であり、
第１ユーザの移動開始位置、移動制約、および第１ユーザ移動優先傾向を取得する段階と、
上記移動開始位置と上記移動制約とに基づき、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントを含む移動ルートを決定する段階と
を備え、
（ａ）上記第１移動セグメントは、上記第１ユーザ移動優先傾向に基づいて決定され、
（ｂ）上記移動制約は、時間的制約と距離的制約とのうち一方であり、
（ｃ）上記第１ユーザ移動優先傾向は、上記移動開始位置または移動終了位置ではない、移動計画作成方法。
（項目２）
上記移動制約は上記時間的制約を含み、
上記時間的制約は、上記第１ユーザにより定義され、上記移動ルートの最大許容時間を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記移動開始位置と上記移動終了位置との間の提案ルートを決定する段階と、
上記提案ルートの移動時間を決定する段階と、
上記提案ルートの上記移動時間より長い期間である上記移動ルートの移動時間を決定する段階と、
をさらに備え、
（ａ）上記移動制約は上記時間的制約を含み、
（ｂ）上記期間は上記時間的制約を満たす、項目１に記載の方法。
（項目４）
上記移動開始位置と上記移動終了位置との間の提案ルートを決定する段階と、
上記提案ルートの移動距離を決定する段階と、
上記提案ルートの上記移動距離より長い距離差分である上記移動ルートの移動距離を決定する段階と、
をさらに備え、
（ａ）上記移動制約は上記距離的制約を含み、
（ｂ）上記距離差分は上記距離的制約を満たす、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記移動終了位置を取得する段階をさらに備え、
上記移動開始位置は一般的に上記移動終了位置と同じである、項目１に記載の方法。
（項目６）
（ａ）上記移動制約は上記時間的制約を含み、
（ｂ）上記時間的制約はユーザにより定義され、
（ｃ）上記時間的制約は上記移動ルートの最小許容時間を含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
第２ユーザの第２ユーザ移動優先傾向を取得する段階をさらに備え、
上記第１移動セグメントは、上記第１ユーザ移動優先傾向および上記第２ユーザ移動優先傾向の両方に基づいて決定される、項目１に記載の方法。
（項目８）
上記第１ユーザ移動優先傾向に基づき複数の関心地点からなるセットを上記第１ユーザへ提供する段階と、
上記複数の関心地点からなるセットに関するフィードバックを上記第１ユーザから受信する段階と、
上記フィードバックに基づき上記複数の関心地点からなるセットのサブセットを決定する段階と、
複数の関心地点からなる上記サブセットに基づき上記移動ルートを決定する段階と
をさらに備える、項目１に記載の方法。
（項目９）
上記時間的制約を含む上記移動制約に基づき上記複数の関心地点からなるセットを決定する段階をさらに備える、項目８に記載の方法。
（項目１０）
上記第１ユーザが上記移動ルートを通過している際、上記移動ルートに含まれない関心地点が上記第１ユーザの閾値距離内にあることを上記第１ユーザに通知する段階をさらに備える、項目８に記載の方法。
（項目１１）
上記第１移動セグメントおよび上記第２移動セグメントを地図上に示す段階と、
上記第１移動セグメントとは区別出来、上記第１ユーザ移動優先傾向に基づくグラフィックラベルで、示された上記第１移動セグメントをグラフィカルにラベル付けする段階と
をさらに備える、項目１に記載の方法。
（項目１２）
上記第１ユーザの第２ユーザ移動優先傾向を取得する段階と、
上記第１ユーザ移動優先傾向を第１重みで、上記第２ユーザ移動優先傾向を第２重みで重み付けする段階と、
をさらに備え、
上記第１移動セグメントの位置は、上記第１重みおよび上記第２重みに基づき決定される、項目１に記載の方法。
（項目１３）
プロセッサベースのシステムが、
第１ユーザの移動開始位置、移動制約、および第１ユーザ移動優先傾向を取得し、
上記移動開始位置と上記移動制約とに基づき、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントを含む移動ルートを決定する
ことを可能とする命令を格納した非一時的媒体を備え、
（ａ）上記第１移動セグメントは、上記第１ユーザ移動優先傾向に基づいて決定され、
（ｂ）上記移動制約は、時間的制約と距離的制約とのうち一方であり、
（ｃ）上記第１ユーザ移動優先傾向は、上記移動開始位置または移動終了位置ではない、物品。
（項目１４）
上記移動制約は上記時間的制約を含み、
上記時間的制約は、上記第１ユーザにより定義され、上記移動ルートの最大許容時間を含む、項目１３に記載の物品。
（項目１５）
上記非一時的媒体は上記システムが、
上記移動開始位置と上記移動終了位置との間の提案ルートを決定し、
上記提案ルートの移動時間を決定し、
上記提案ルートの上記移動時間より長い期間である上記移動ルートの移動時間を決定する
ことを可能とする命令をさらに格納しており、
（ａ）上記移動制約は上記時間的制約を含み、
（ｂ）上記期間は上記時間的制約を満たす、項目１３に記載の物品。
（項目１６）
上記非一時的媒体は上記システムが、
上記第１ユーザ移動優先傾向に基づき複数の関心地点からなるセットを上記第１ユーザへ提供し、
上記複数の関心地点からなるセットに関するフィードバックを上記第１ユーザから受信し、
上記フィードバックに基づき上記複数の関心地点からなるセットのサブセットを決定し、
複数の関心地点からなる上記サブセットに基づき上記移動ルートを決定する
ことを可能とする命令をさらに格納している、項目１３に記載の物品。
（項目１７）
上記非一時的媒体は上記システムが、上記時間的制約を含む上記移動制約に基づき上記複数の関心地点からなるセットを決定することを可能とする命令をさらに格納している、項目１６に記載の物品。
（項目１８）
装置であり、
メモリと、
上記メモリに結合されたプロセッサと、
を備え、
上記プロセッサは、
（ａ）第１ユーザの移動開始位置、移動制約、および第１ユーザ移動優先傾向を取得し、
（ｂ）上記移動開始位置と上記移動制約とに基づき、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントを含む移動ルートを決定し、
（ａ）上記第１移動セグメントは、上記第１ユーザ移動優先傾向に基づいて決定され、
（ｂ）上記移動制約は、時間的制約と距離的制約とのうち一方であり、
（ｃ）上記第１ユーザ移動優先傾向は、上記移動開始位置または移動終了位置ではない、装置。
（項目１９）
上記移動制約は上記時間的制約を含み、
上記時間的制約は、上記第１ユーザにより定義され、上記移動ルートの最大許容時間を含む、項目１８に記載の装置。
（項目２０）
上記プロセッサは、
上記移動開始位置と上記移動終了位置との間の提案ルートを決定し、
上記提案ルートの移動時間を決定し、
上記提案ルートの上記移動時間より長い期間である上記移動ルートの移動時間を決定し、
（ａ）上記移動制約は上記時間的制約を含み、
（ｂ）上記期間は上記時間的制約を満たす、項目１９に記載の装置。
（項目２１）
上記プロセッサは、
上記第１ユーザ移動優先傾向に基づき複数の関心地点からなるセットを上記第１ユーザへ提供し、
上記複数の関心地点からなるセットに関するフィードバックを上記第１ユーザから受信し、
上記フィードバックに基づき上記複数の関心地点からなるセットのサブセットを決定し、
複数の関心地点からなる上記サブセットに基づき上記移動ルートを決定する、
項目１９に記載の装置。

Claims (24)

1. コンピューティングデバイスにより実施される移動計画作成方法であり、
   前記コンピューティングデバイスの取得手段が、第１ユーザの移動開始位置、移動制約、および第１ユーザ移動優先傾向を取得する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの提案ルート決定手段が、前記移動開始位置と移動終了位置との間の提案ルートを決定する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの移動ルート決定手段が、前記取得手段によって取得された前記移動開始位置と前記移動制約とに基づき、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントを含む移動ルートを決定する段階と
   を備え、
   （ａ）前記第１移動セグメントは、前記移動ルート決定手段によって、前記第１ユーザ移動優先傾向に基づいて決定され、
   （ｂ）前記移動制約は、前記提案ルートの移動時間と前記移動ルートの移動時間との間の時間差を含む時間的制約を含み、
   （ｃ）前記第１ユーザ移動優先傾向は、前記移動開始位置または前記移動終了位置ではなく、
   前記時間的制約は、ユーザにより定義された、前記移動ルートの最小許容時間をさらに含む、移動計画作成方法。
2. 前記時間的制約は、前記第１ユーザにより定義され、前記提案ルートの前記移動時間からの、前記第１ユーザにとって許容可能な時間量を含む、請求項１に記載の移動計画作成方法。
3. 前記コンピューティングデバイスの提案ルート移動時間決定手段が、前記提案ルートの移動時間を決定する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの移動ルート移動時間決定手段が、前記提案ルートの前記移動時間より長い期間である前記移動ルートの移動時間を決定する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの時間差決定手段が、前記提案ルートの前記移動時間と前記移動ルートの前記移動時間との間の時間差を決定する段階と、
   をさらに備え、
   前記時間的制約は前記時間差より大きい、請求項１または２に記載の移動計画作成方法。
4. 前記コンピューティングデバイスの提案ルート移動距離決定手段が、前記提案ルートの移動距離を決定する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの移動ルート移動距離決定手段が、前記提案ルートの前記移動距離より長い距離差分である前記移動ルートの移動距離を決定する段階と、
   を備え、
   （ａ）前記移動制約は距離的制約を含み、
   （ｂ）前記距離差分は前記距離的制約を満たす、請求項１から３のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
5. 前記取得手段が、前記移動終了位置を取得する段階を備え、
   前記移動開始位置は前記移動終了位置と同じである、請求項１から４のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
6. 前記取得手段が、第２ユーザの第２ユーザ移動優先傾向を取得する段階を備え、
   前記第１移動セグメントは、前記第１ユーザ移動優先傾向および前記第２ユーザ移動優先傾向の両方に基づいて決定される、請求項１から５のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
7. 前記コンピューティングデバイスの関心地点セット提供手段が、前記第１ユーザ移動優先傾向に基づき複数の関心地点からなるセットを前記第１ユーザへ提供する段階と、
   前記コンピューティングデバイスのフィードバック受信手段が、前記複数の関心地点からなるセットに関するフィードバックを前記第１ユーザから受信する段階と、
   前記コンピューティングデバイスのサブセット決定手段が、前記フィードバックに基づき前記複数の関心地点からなるセットのサブセットを決定する段階と、
   前記移動ルート決定手段が、複数の関心地点からなる前記サブセットに基づき前記移動ルートを決定する段階と
   を備える、請求項１から６のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
8. 前記コンピューティングデバイスの関心地点セット決定手段が、前記移動制約に基づき前記複数の関心地点からなるセットを決定する段階と、
   前記第１ユーザが前記移動ルートを通過している際、前記コンピューティングデバイスの通知手段が、前記移動ルートに含まれない関心地点が前記第１ユーザの閾値距離内にあることを前記第１ユーザに通知する段階と
   を備える、請求項７に記載の移動計画作成方法。
9. 前記取得手段が、前記第１ユーザの第２ユーザ移動優先傾向を取得する段階と、
   前記コンピューティングデバイスの重み付け手段が、前記第１ユーザ移動優先傾向を第１重みで、前記第１ユーザの前記第２ユーザ移動優先傾向を第２重みで重み付けする段階と、
   を備え、
   前記第１移動セグメントの位置は、前記第１重みおよび前記第２重みに基づき決定される、請求項１から８のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
10. 前記提案ルートは、前記移動開始位置から前記移動終了位置へ行くのに必要な時間面で最も効率的なルートである
    請求項１から９のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
11. 前記第１ユーザ移動優先傾向は、前記第１ユーザの、履歴として残るトラッキングデータから推論される
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の移動計画作成方法。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の移動計画作成方法を前記コンピューティングデバイスに実行させるプログラム。
13. 請求項１２に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
14. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の移動計画作成方法を実行する通信デバイス。
15. 請求項１から１１のいずれか１項に記載の移動計画作成方法を実行する手段を備える装置。
16. 移動計画作成を行う処理システムであり、
    メモリと、
    前記メモリに結合されたプロセッサと、
    第１ユーザの移動開始位置、移動制約、および第１ユーザ移動優先傾向を取得する手段と、
    前記移動開始位置と移動終了位置との間の提案ルートを決定する手段と、
    前記移動開始位置と前記移動制約とに基づき、第１移動セグメントおよび第２移動セグメントを含む移動ルートを決定する手段と
    を備え、
    （ａ）前記第１移動セグメントは、前記第１ユーザ移動優先傾向に基づいて決定され、
    （ｂ）前記移動制約は、前記提案ルートの移動時間と前記移動ルートの移動時間との間の時間差を含む時間的制約を含み、
    （ｃ）前記第１ユーザ移動優先傾向は、前記移動開始位置または前記移動終了位置ではなく、
    前記時間的制約は、ユーザにより定義された、前記移動ルートの最小許容時間をさらに含む、処理システム。
17. 前記時間的制約は、前記第１ユーザにより定義され、前記提案ルートの前記移動時間からの、前記第１ユーザにとって許容可能な時間量を含む、請求項１６に記載の処理システム。
18. 前記提案ルートの移動時間を決定する手段と、
    前記提案ルートの前記移動時間より長い期間である前記移動ルートの移動時間を決定する手段と、
    前記提案ルートの前記移動時間と前記移動ルートの前記移動時間との間の時間差を決定する手段と、
    を備え、
    前記時間的制約は前記時間差より大きい、請求項１６または１７に記載の処理システム。
19. 前記第１ユーザ移動優先傾向に基づき複数の関心地点からなるセットを前記第１ユーザへ提供する手段と、
    前記複数の関心地点からなるセットに関するフィードバックを前記第１ユーザから受信する手段と、
    前記フィードバックに基づき前記複数の関心地点からなるセットのサブセットを決定する手段と、
    複数の関心地点からなる前記サブセットに基づき前記移動ルートを決定する段階と
    を備える、請求項１６から１８のいずれか１項に記載の処理システム。
20. 前記移動制約に基づき前記複数の関心地点からなるセットを決定する手段と、
    前記第１ユーザが前記移動ルートを通過している際、前記移動ルートに含まれない関心地点が前記第１ユーザの閾値距離内にあることを前記第１ユーザに通知する手段と
    をさらに備える、請求項１９に記載の処理システム。
21. 前記提案ルートの移動距離を決定する手段と、
    前記提案ルートの前記移動距離より長い距離差分である前記移動ルートの移動距離を決定する手段と、
    を備え、
    （ａ）前記移動制約は距離的制約を含み、
    （ｂ）前記距離差分は前記距離的制約を満たす、請求項１６から２０のいずれか１項に記載の処理システム。
22. 第２ユーザの第２ユーザ移動優先傾向を取得する手段を備え、
    前記第１移動セグメントは、前記第１ユーザ移動優先傾向および前記第２ユーザ移動優先傾向の両方に基づいて決定される、請求項１６から２１のいずれか１項に記載の処理システム。
23. 前記提案ルートは、前記移動開始位置から前記移動終了位置へ行くのに必要な時間面で最も効率的なルートである
    請求項１６から２２のいずれか１項に記載の処理システム。
24. 前記第１ユーザ移動優先傾向は、前記第１ユーザの、履歴として残るトラッキングデータから推論される
    請求項１６から２３のいずれか１項に記載の処理システム。

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