使用射频信号强度以改进导航服务中的路线选项

技术领域

本公开总体上涉及基于计算机的导航。更具体地，本公开涉及一种导航应用，该导航应用利用关于无线信号强度的数据为用户启用附加导航选项。

背景技术

随着计算机技术的进步，可以向用户提供的服务的数量和类型急剧增加。通过计算机技术提供的服务包括导航服务。导航服务可以允许用户从当前位置导航到目的地位置。用户可以通过与导航服务相关联的应用提交目的地(例如，地址)。导航服务可以使用地理区域的地图数据以生成到目的地的规划路线。在一些示例中，规划路线包括一个或多个逐向(turn-by-turn)导航指示。导航服务还可以跟踪用户的当前位置，并基于用户的实际移动更新规划路线。

发明内容

本公开的实施例的方面和优势将在下面的描述中部分阐述，或可以从说明书中获知，或可以通过实施例的实践来获知。

本公开的一个示例方面指向一种用于基于收集的网络连通性数据提供改进的导航路线选项的计算机实现的方法。该方法包括从多个用户设备接收网络连通性数据，该网络连通性数据包括相关联的地理数据。该方法包括，使用机器学习的模型，基于网络连通性数据生成多个地理区域的一个或多个连通性度量。该方法包括接收来自第一用户设备的导航请求，该导航请求包括目的地位置、起点位置和一个或多个请求参数。该方法包括至少部分地基于与沿着路线的一个或多个地理区域相关联的连通性度量确定从起点位置到目的地位置的路线，该路线满足路线的一个或多个连接标准。该方法包括发送描述路线的数据到用户设备以供显示。

本公开的其它方面指向各种系统、装置、非暂时性计算机可读介质、用户界面以及电子设备。

本公开的各种实施例的这些以及其它的特征、方面和优势将参照下面的描述和所附权利要求变得更好理解。包含在本说明书中并构成本说明书的一部分的附图示出本公开的示例实施例，并与描述一起用于解释相关原理。

附图说明

参照附图，说明书中阐述了针对本领域的普通技术人员的实施例的详细讨论，其中：

图1描绘根据本公开的示例实施例的示例服务器-客户端系统；

图2描绘根据本公开的示例实施例的示例计算机系统；

图3描绘根据本公开的示例实施例的表示用于收集网络连通性数据的系统的示例框图；

图4描绘根据本公开的示例实施例的表示用于基于收集的网络连通性数据生成导航路线的系统的示例框图；

图5描绘根据本公开的示例实施例的示例用户界面；以及

图6描绘根据本公开的示例实施例的基于收集的网络连通性数据的路线导航的方法的示例流程图。

具体实施方式

现在将详细参照本公开的实施例，其一个或多个示例在图中示出。每个示例的提供是作为本公开的解释，而不是本公开的限制。事实上，对本领域的技术人员将显而易见的是在不脱离本公开的范围或精神的情况下可以对本公开进行各种修改和变化。例如，示出或描述为一个实施例的部分的特征可以与另一个实施例一起使用以产生更进一步的实施例。因此，本公开的意图是涵盖落入所附权利要求的范围内的这样的修改和变化及其等同物。

一般而言，本公开指向启用一种用于使用网络连通性数据改进导航服务中路线选择(routing)的系统。在计算装置上运行的软件中实现的导航服务可以从多个地理位置处的多个用户设备(例如，智能电话、平板计算机，等等)接收网络连通性数据。可以分析接收的网络连通性数据以生成多个地理位置的预测的连通性数据。导航服务可以接收来自用户设备的导航请求，该请求包括目的地位置、起点位置和一个或多个请求参数。导航服务可以至少部分地基于预测的连通性数据生成从起点位置到目的地位置的路线。导航服务可以发送生成的路线到用户设备以向用户显示。例如，用户可以向导航服务发送从用户的当前位置到指定目的地的导航辅助的请求。导航服务可以接收该请求，并生成在用户的当前位置和指定目的地之间的一条或多条路线。可以基于网络连通性数据生成至少一条路线以确保用户在该路线上时将具有足够的网络连通性。例如，可以生成路线以便在该路线上时向用户的至少一个设备提供至少阈值级别的网络连通性。这种路线的生成还可以基于其它因素，诸如路线的总距离和预期行驶时间。在一些示例中，基于这些其它因素还可以生成一条或多条其它路线。在这些一条或多条其它路线的生成中，与在第一路线的生成中相比，其它因素可能更大程度上被优先考虑(例如，先于网络连通性)。用户可以基于用户的偏好选择路线中的一条。

更具体地，导航服务可以在一个或多个服务器系统以及与个人用户相关联的一个或多个计算设备上实现。在一些示例中，与用户相关联的计算设备可以包括显示器。显示器可以由安装在计算设备上的导航应用使用以向用户显示导航信息。导航信息可以包括但不限于：地理区域的地图、地理区域中计算设备的位置、穿过地图上指定地理区域的路线、一个或多个导航指示(例如，穿过该地理区域的逐向指示)和/或地理区域内的感兴趣的一个或多个点。

在一些示例实施例中，用户可以通过安装在用户的计算设备上的应用从导航服务请求路线信息(例如，逐向指示)。例如，用户可以向与导航服务相关联的服务器系统发送包括目的地位置的导航请求。在一些示例中，导航请求还可以包括用户的计算设备的当前位置(例如，起点位置)以及与该导航请求相关联的附加请求参数。导航服务可以通过生成从用户的当前位置(或其它指定起点位置)到目的地位置的路线来响应导航请求。在一些示例中，导航服务访问了多个地理位置的大量地图数据。使用这些地图数据，导航服务可以生成从用户的当前位置到由请求提供的目的地位置的路线，该路线沿着一条或多条道路、步道、人行道、轨道、已建立的公共交通线路，等等。

在一些示例实施例中，导航服务可以选择优化一个或多个因素的路线，这些因素包括但不限于：总行驶距离、行驶时间、行驶成本以及与路线相关的任何其它因素。因此，导航服务可以基于由用户选择的标准向用户提供实用的路线。用户可以选择优化的另一个因素是用户的计算设备沿着路线可用的连接强度。然而，为了提供基于网络连通性标准的路线，导航服务可以访问与多个地理位置相关联的网络连通性数据。

导航服务可以与服务器系统相关联。服务器系统可以从多个计算设备接收网络连通性数据。例如，多个计算设备(例如，智能电话、膝上型计算机、平板计算设备和独立GPS系统)可以周期性地测量一个或多个网络特性(例如，网络的信号强度(例如，RSSI)、数据吞吐率、与网络连通性相关联的故障率，等等)。计算设备可以包括调制解调器或其它网络通信设备。该网络通信设备可以包括检测一个或多个网络特性的能力。每次用户计算设备测量一个或多个网络连通性特性时，用户计算设备还可以记录其当前地理位置。收集的网络连通性数据可以被发送到与导航服务相关联的远程服务器进行存储和分析。多个计算设备可以另外或可替代地周期性地测量指示网络连通性的一个或多个其它特性，诸如在特定地理位置的设备的发送功率。在这种情况下，发送功率可以与当前设备位置和正在与该设备进行通信的蜂窝基站之间的距离相关。

在一些示例中，在测量网络连通性特性时捕获具体数据。例如，用户计算设备可以捕获网络参数，诸如无线电接入技术(RAT)。RAT是启用基于无线电的通信网络的底层技术。RAT的示例包括但不限于：蓝牙、Wi-Fi、全球移动通信系统(GSM)、5G蜂窝技术或长期演进技术(LTE)。许多地理区域可以包括针对每个可用的RAT的不同的网络连通性特性和能力。

另一个测量的网络特性可以包括参考信号接收功率，该参考信号接收功率是对在LTE蜂窝网络中的接收功率级别的测量。该特性可以是表示功率级别的直接测量(例如，以分贝毫瓦表示)或被归类为几个预定义功率级别中的一个(例如，高、中、低、无，等等)。另一个网络特性可以是在特定时间和地点测量的信噪比(SNR)。

另一个测量的网络特性可以包括接收信号强度指示符(RSSI)，该接收信号强度指示符也是对接收的无线电信号中存在的功率的测量。一般来说，如果RSSI值越高，则无线信号越强。在一些示例中，RSSI可以表现为在一范围内的整数，该整数值表示该范围内的信号的相对强度。例如，如果RSSI范围是从1至100，则RSSI值为80可以表示比RSSI值为10更强的可用信号。其它测量的网络特性包括但不限于：丢包率、数据吞吐量、频带、带宽以及载波聚合信息。

接收的信息可以存储在与存储网络连通性数据的服务器系统相关联的数据库中，并可以基于多个具体地理区域进行分组。在一些示例中，服务器系统可以将连通性数据分组到多个地理子区域中，使得地理地图的给定区域可以具有用于预测该地理区域的一个或多个连通性度量的多个记录的数据点。在一些示例实施例中，服务器系统还收集报告的网络连通性信息的时间和日期的信息。这样，服务器系统可以生成特定地理位置以及特定时间和/或特定日期的预期网络连通性数据。

服务器系统可以分析收集的网络连通性数据以生成多个地理位置的一个或多个网络连通性度量。例如，服务器系统可以使用机器学习训练的模型来分析在给定时期(例如，数天或数周)期间特定位置的网络连通性数据。可以训练基于机器学习的模型以将网络连通性数据作为输入并输出特定地理位置和/或特定时间和日期的预期连通性度量。在一些示例中，可以训练基于机器学习的模型以从数据集合中滤除可能由故障设备引起的噪声。

例如，损坏的或其它故障的计算设备可以记录数据传输错误(例如，掉话、丢包)或不表示地理位置的实际连通性特性的弱连通性。训练过的模型可以确定该数据不表示实际情况并可以被忽略。例如，通过比较从该设备(例如，始终有错误的设备可以被确定为是故障的)接收的其它网络连通性数据，或与来自其它设备的在相似时间从相似位置报告的数据进行比较，可以做出该确定。通过使用适当训练过的模型(其可以从故障数据中分辨出好的数据)，服务器系统可以生成多个地理区域中的每个地理区域的连通性度量(例如，预测网络连通性级别的连通性度量)。

连通性度量可以包括描述计算设备在给定地理区域内可以从计算机网络接收数据以及向计算机网络发送数据的程度的一种或多种类型的数据。例如，生成的连通性度量中的一个可以包括在给定区域内无线电信号的特定频率的预期连接强度。在一些示例中，预期连接强度可以表示为以下之一：分贝测量、毫瓦测量或标准化接收信号强度指示符测量。在一些示例中，连接强度度量可以指Wi-Fi网络信号、蜂窝网络信号或其它无线通信协议信号。在一些示例中，特定地理区域的预期连接强度度量可以包括多个不同网络类型的预期信号强度。

连通性度量可以包括预期数据吞吐量值。预期数据吞吐量值可以测量在特定时期期间通过特定无线网络向计算设备发送的或从计算设备发送的数据的总量。例如，预期数据吞吐量值可以测量在一秒内可以发送或接收的数据的总量。应当注意的是，可以基于基础技术特性的理论数据吞吐量最大值生成预期数据吞吐量值。预期数据吞吐量值还可以是基于由特定用户计算设备测量的实际数据吞吐量值。例如，特定用户计算设备可用的实际数据吞吐量可以在特定时期内进行测量并取平均值。然后该值可以被用作地理区域的预期数据吞吐量值。

连通性度量可以包括数据传输错误率。数据传输错误率可以是基于测量的丢包率、掉话事件、数据停滞(data stalling)和呼叫限制(call throttling)。预期数据传输错误率测量当在给定地理区域内时会发生数据传输错误的可能性。例如，丢包率表示通过无线网络发送的给定数据包将无法由预期接收者接收的可能性。在一些示例中，丢包率可以基于从给定设备成功发送到服务器系统的数据包的百分比来确定。在一些示例中，因为数据传输错误率可以影响数据吞吐量值，所以预期数据传输错误率可以作为因素包括在预期数据吞吐量值中。

在一些示例中，网络连通性数据还可以包括网络特性数据。网络特性数据可以表示在特定区域中的网络的一个或多个特性。例如，网络特性数据可以表示在给定地理区域中哪种类型的网络技术是可用的。给定地理区域可以包括与一种或多种不同类型的蜂窝网络技术、Wi-Fi网络和/或其它无线网络技术相关联的信号。在一些示例中，网络连通性数据还可以包括在特定地理位置处提供的有关载波聚合能力的数据。

在一些示例中，用户可以通过他们相关联的用户计算设备向导航服务发送导航请求。在一些示例中，导航请求包括起点位置、目的地位置和一个或多个请求参数。在一些示例中，起点位置可以是用户的计算设备的当前位置。在其它示例中，起点位置是由用户输入的地址或位置。

导航请求可以包括一个或多个请求参数。请求参数可以包括可用于改进由导航服务提供的路线生成的任何信息。因此，请求参数可以包括用于定制由导航服务提供的导航服务的一个或多个数据值。例如，请求参数可以包括用户设备特性。用户设备特性包括描述当前用户计算设备的特性的数据。

例如，用户设备特性可以包括描述用户计算设备可用的天线的数量的数据、用户计算设备进行无线通信所使用的通信技术类型，以及用户计算设备提供多输入/多输出(MIMO)性能的能力。例如，每个用户计算设备可以使用不同的基础技术进行无线通信。此外，用户设备可以使用一个以上的基础技术进行无线通信。导航服务可以使用这些信息来估计特定用户计算设备可用的特定于该设备的连接强度的估计。例如，假设特定智能电话包括允许智能电话通过基于4G宽带蜂窝技术的网络和基于5G宽带蜂窝技术的网络的两者进行通信的技术。则导航服务可以基于4G网络或5G网络两者任一可用的估计连接强度而不是基于其它通信网络可用的信号强度，来估计用户计算设备可用的连接强度。

在一些示例实施例中，请求参数可以包括一个或多个设备使用特性。设备使用特性表示关于用户计算设备当前如何被使用的信息。例如，一些计算设备被用于需要高数据吞吐量的应用。例如，用户可以使用计算设备来流播媒体(例如，在用户行驶时流播音乐)。请求参数可以包括用户计算设备的当前数据使用。在其它示例中，请求参数可以包括描述基于过去使用的预期数据使用的数据。在其它示例中，请求参数可以包括用户偏好数据，该用户偏好数据基于选择期望数据吞吐量或连接强度的具体级别的具体用户输入。

作为接收导航请求的响应，导航服务可以生成从起点位置到目的地位置的路线。为了生成路线，导航服务可以识别将被用于判断应当选择许多可能路线中的哪条路线作为导航请求的响应的特定因素。在一些示例中，请求参数可以包括表示用户请求生成的路线的具体标准的数据。至少一个可能的标准是基于路线的连通性度量。例如，用户可以请求选择路线以使得用户的计算设备可以在该路线的所有点处维持与一个或多个网络的连接。

在一些示例中，路线标准可以是基于一个或多个具体连通性度量。例如，如果路线标准包括预测的连接强度，则可以选择路线以最大化沿着路线的连接强度。因此，导航服务可以访问起点位置和目的地位置之间的多个地理区域的连通性度量数据，并选择两个位置之间的路径使得选择的路径具有所有可能路线中最高的估计连接强度。类似地，路线标准可以是基于数据吞吐量的测量。如上所述，导航服务可以选择两个点之间的致使整个路线的估计数据吞吐量最大的路线。

导航服务还可以确定路线标准包括一个或多个连通性度量的最小阈值。因此，导航服务可以选择表示起点位置和目的地位置之间最短距离的路线，在该路线中沿着路线的任何点处的估计连通性测量值不降至最小阈值以下。例如，如果给定用户计算设备需要(例如，基于请求参数数据)数据吞吐率为每秒10兆字节，则导航服务可以生成路线，在该路线中估计数据吞吐率不降至每秒10兆字节以下。类似地，用户可以指示期望信号强度最小值，而导航服务可以生成确保用户的计算设备的估计连接强度将保持在该最小阈值以上的路线。

如上所述，导航服务可以基于连通性度量为用户生成路线，该连通性度量是基于与用户相关联的具体计算设备定制的。这样，两个用户可以基于他们的计算设备的具体特性接收到相同目的地的不同路线。例如，如果第一用户的计算设备具有访问第二用户的计算设备不可用的特定Wi-Fi网络的能力，则导航服务可以向第一用户建议通过与该Wi-Fi网络相关联的地理区域的路线，并向第二用户建议不同的路线。类似地，如果第一用户拥有具有特定通信能力的设备，诸如更新的智能电话，并且可以，例如，使用5G技术访问网络，而第二用户拥有不具有该能力的设备(例如，智能电话)，则即使他们具有相似的起点和目的地位置，导航服务可以为用户和他们各自的设备生成不同的建议路线。

在一些示例中，导航服务可以发送多条建议路线到用户计算设备以向用户显示，每条路线是使用不同的路线选择标准生成的。用户可以基于哪些因素对于他们是最重要的来选择他们偏好的路线。在一些示例中，用户计算设备可以用表示不同路线和它们各自的标准的视觉标示来显示每个可能的路线。例如，显示器可以展示有多条路线显示的地图，每条路线具有表示该路线的一个或多个特性的相关联的标签。例如，路线A可以标有“15分钟”、路线B可以标有“+3分钟，无通行费”，以及路线C可以标有“+4分钟，无预测服务中断”。这样，用户计算设备可以简单且容易地向用户显示多条路线的路线信息。在一些示例中，在用户设备处显示的用户界面可以允许用户从多条显示的路线中进行选择。

在另一示例中，用户界面可以包括在路线生成之前或之后指定用户想要在路线生成过程期间优化的一个或多个因素的能力。例如，用户可能希望确保他们在行驶时不会失去连接，并因此将选择连接强度作为路线生成的最重要的因素。作为响应，导航服务可以展现可能具有在整个路线中最高平均连接强度的一条或多条路线。

在一些示例中，用户可能不希望基于网络连通性因素来规划他们的路线。然而，网络连通性度量可以被用于在显示的导航应用上提供网络连通性标示。例如，导航应用可以展现包括一个或多个提议路线的视觉表示的地图。该地图还可以包括具有超过特定阈值的连通性度量的地理区域的标示，以及具有不超过特定阈值的连通性度量的地理区域的标示。这些附加信息可以允许用户基于显示的连通性度量标示在一条或多条备选路线之间进行选择。

当用户可能规划前往预期连接度量降至最小连接阈值以下的区域时，存储的连通性度量还可以用于警告用户。例如，连接检测服务可以访问用户数据(例如，电子邮件数据、日历数据、购买数据)以识别用户未来将走访的一个或多个位置。一旦连接检测服务确定了用户可能走访的一个或多个位置，连接检测服务可以确定预约位置的预期连接度量。

如果预期连接度量降至预先确定的阈值以下，则连接确定服务可以向用户发送通知。该通知可以警告用户该用户正规划走访的一个或多个区域具有一个或多个低连通性度量。用户可以使用该信息来准备改变预约位置或为非最佳网络条件做准备。

在一些示例实施例中，导航服务可以访问全球定位系统(GPS)信号强度数据。在一些示例中，导航服务接收关于在一系列地理位置处的GPS信号强度的数据。导航服务可以生成确保导航的路线不会进入GPS信号降至特定阈值以下的任何区域的路线。这样，导航服务可以确保用户将不会经过导航应用(其可以依赖GPS以确保准确导航)可能失灵的任何区域。

本文描述的系统和方法提供若干技术效果和益处。更具体地，本公开的系统和方法提供用于在导航服务内基于收集的无线网络信号可用性提供路线选择选项的改进技术。例如，导航服务可以访问(或收集)与多个地理区域相关联的网络连通性数据。导航服务可以生成基于与路线经过的每个地理区域相关联的连通性度量的导航路线。这允许用户访问估计可使网络连接强度保持在预先确定的阈值以上的导航路线。这样做为用户的设备带来可靠连接。这样的设备可以，例如，包括作为车载装备的一部分而被集成到用户的车辆中的设备，此外还包括手持式或其它便携式设备。沿着生成的路线的连接的可靠性意味着，由(多个)用户的设备进行的网络重新连接尝试的次数减少，从而节省(多个)设备的计算和电力资源。为了维持网络连接(例如通过保持连接强度高于阈值级别)而生成的路线对于重视维持网络连接的用户更实用。可以规划路线以节约电池寿命(例如，当在有较强信号的区域内时)、减少用户计算设备的停机时间，以及减少为尝试找到有足够网络连通性的路线而手动定制路线所需的处理功率。因此，通过已公开的方法和系统，导航服务能够减少通信系统、处理功率和存储器的使用。如此，由基于收集的无线网络信号可用性提供改进的路线选择选项所创造的效率致使真实世界的功率节省，并降低提供导航系统所需的技术成本。

现在参照附图，将进一步详细地讨论本公开的示例实施例。

图1描绘根据本公开的示例实施例的示例客户端-服务器环境100。客户端-服务器环境100包括由网络180连接并通过网络180进行通信的本地计算设备102和服务器计算系统130。尽管描绘了单个本地计算设备102，但是任何数量的本地计算设备102可以包括在客户端-服务器环境100中，并通过网络180连接到服务器计算系统130。

在一些示例实施例中，本地计算设备102可以是任何合适的设备，包括但不限于：智能电话、平板电脑、膝上型电脑、台式计算机、独立全球定位系统(GPS)设备或被配置使得它可以允许个人访问在服务器计算系统130处的导航服务的任何其它计算机设备。本地计算设备102可以包括一个或多个处理器112、存储器114、导航应用120、连通性检测系统124以及定位确定设备126。

一个或多个处理器112可以是任何合适的处理设备，诸如微处理器、微控制器、集成电路或其它合适的处理设备。存储器114可以包括任何合适的计算系统或媒介，包括但不限于：非暂时性计算机可读介质、RAM、ROM、硬盘驱动器、闪存驱动器或其它存储器设备。存储器114可以存储由一个或多个处理器112可访问的信息，包括可以由一个或多个处理器112执行的指令。指令可以是任何指令的集合，当所述指令由一个或多个处理器112执行时，致使一个或多个处理器112提供期望的功能。

特别地，在一些设备中，存储器114可以存储用于实现导航应用120、连通性检测系统以及定位确定设备126的指令。本地计算设备102可以实现导航应用120以执行本公开的各方面，包括指示与服务器计算系统130的通信以及向用户提供导航服务(例如，逐向指示、基于地理的搜索，等等)。

应注意的是，术语“系统”或“引擎”可以指专用硬件、在更通用的处理器上执行的计算机逻辑或它们的一些组合。因此，系统或引擎可以在控制通用处理器的硬件、应用专用电路、固件和/或软件中实现。在一个实施例中，系统可以实现为程序代码文件，该程序代码文件存储在存储设备上、加载到存储器中并由处理器执行；或可以从计算机程序产品中提供，例如，存储在有形的计算机可读存储介质(诸如RAM、硬盘或者光学介质或磁性介质)中的计算机可执行指令。

存储器114还可以包括数据116，诸如与导航应用120相关联的地图数据(例如，从服务器计算系统130接收的表示包括一个或多个道路以及一个或多个感兴趣的位置的地理区域的数据)，数据116可以由一个或多个处理器112检索、操纵、创建或存储。在一些示例实施例中，这样的数据可以被访问并向本地计算设备102的一个或多个用户显示(例如，在导航应用120使用期间)或根据需要发送到服务器计算系统130。

在一些示例实施例中，本地计算设备102包括导航应用120。导航应用120可以向用户提供导航服务。在一些示例中，导航应用120可以方便用户访问提供导航服务的服务器计算系统130。在一些示例实施例中，导航服务包括提供到具体位置的指示。例如，用户可以输入目的地位置(例如，地址)。作为响应，导航应用120可以使用本地存储的具体地理区域的地图数据以提供允许用户导航到目的地位置的导航信息。导航信息可以包括从当前位置(或提供的位置)到目的地位置的逐向指示。

导航应用120可以在显示器中提供地理区域的视觉描绘。地理区域的视觉描绘可以包括一个或多个街道、一个或多个感兴趣的点(包括建筑物、地标，等等)以及规划路线的高亮描绘。在一些示例中，导航应用120还可以提供基于位置的搜索选项以识别在给定地理区域内的一个或多个可搜索的感兴趣的点。在一些示例中，导航应用120可以包括相关地图数据的本地副本。在其它示例中，导航应用120访问在远程服务器计算系统130处的信息以提供请求的导航服务。

在一些示例中，导航应用120可以是专门设计以提供导航服务的专用应用。在其它示例中，导航应用可以是一般的应用(例如，网页浏览器)，并且可以通过网络180提供对包括导航服务在内的各种不同的服务的访问。

导航应用120可以向用户提供从起点位置和目的地位置的一条或多条可能路线。在一些示例中，每条路线可以基于选择的因素进行优化。例如，可以规划路线以最小化用户的行驶时间、以最小化总驾驶距离、以确保沿着路线有可用的需要的设施(例如，电动车辆的充电站)和/或以最小化成本。导航应用120可以为用户生成路线以确保用户能够保持连接到无线网络(例如，本地计算设备102用于与导航服务进行通信的无线网络)。在一些示例中，导航应用120可以向用户显示与多个可能路线相关联的数据以及描述每个路线特性的信息。导航应用120可以允许用户基于用户的偏好选择路线。显示的路线和逐向指示可以基于由用户选择的路线进行更新。

在一些示例中，导航应用可以从服务器计算系统130接收一个或多个可能路线的路线数据。例如，本地计算设备102可以发送导航请求到服务器计算系统130，并在与导航应用120相关联的用户界面中显示接收的导航数据(例如，路线数据、地图数据，等等)。

连通性检测系统124可以使用本地计算设备102可用的资源以测量各种关于网络的特性，包括但不限于：用于连接到一个或多个网络的无线信号的信号强度、估计或测量的数据吞吐量、可用的具体基础技术类型以及与丢包和/或掉话事件相关联的任何数据。例如，连通性检测系统124可以与能够使本地计算设备102连接到一个或多个无线网络的调制解调设备(未示出)相关联。调制解调器设备可以检测当前地理位置中可用的无线网络、这些网络的相对强度以及关于当前区域中可用的技术的任何其它信息。

在一些示例中，连通性检测系统124在测量网络连通性特性时捕获具体数据。例如，连通性检测系统124可以捕获网络参数，诸如可用的无线电接入技术(RAT)。RAT可以描述启用基于无线电的通信网络的底层技术。RAT的示例包括但不限于：蓝牙、Wi-Fi、全球移动通信系统(GSM)、5G蜂窝技术或长期演进技术(LTE)。许多地理地区可以包括针对每个可用的RAT的不同的网络连通性特性和能力。

另一个测量的网络特性可以包括参考信号接收功率(RSRP)，该参考信号接收功率是对在LTE蜂窝网络中接收功率级别的测量。该特性可以是表示功率级别的直接测量(例如，以分贝毫瓦表示)或被归类为几个预定义功率级别中的一个(例如，高、中、低、无，等等)。另一个网络特征可以是在特定时间和地点处测量的信噪比(SNR)。

另一个测量的网络特性可以包括接收信号强度指示符(RSSI)，该接收信号强度指示符也是对所接收的无线电信号中存在的功率的测量。一般来说，如果RSSI值越高，则无线信号越强。在一些示例中，RSSI可以表现为在一范围内的整数，该整数值表示该范围内的信号的相对强度。例如，如果RSSI范围是从1至100，则RSSI值为80会是比RSSI值为10更强的信号。其它测量的网络特性包括但不限于：丢包率、数据吞吐量、频带、带宽以及载波聚合信息。

连通性检测系统124可以存储测量的连通性特性数据以及描述与每个特定的测量相关联的地理位置的数据。本地计算设备102可以发送存储的数据到服务器计算系统130进行存储和分析。在一些示例中，数据可以在其被测量时被发送到服务器计算系统130。在其它示例中，数据可以被存储并被周期性地发送到服务器计算系统(例如，一天一次、一周一次或其它周期)。

定位确定设备126可以生成本地计算设备102的当前位置。在一些示例中，定位确定设备126可以使用全球定位系统(GPS)技术以确定本地计算设备102的当前位置。在一些示例中，可以使用其它位置确定系统(例如，基于航位推算系统或相似系统)。由定位确定设备126生成的当前定位数据可以被发送到与连通性数据相关联的服务器计算系统130进行分析。

根据一些示例实施例，服务器计算系统130可以包括一个或多个处理器132、存储器134、导航服务提供器140、路线生成系统142、标准评估系统146、数据收集系统144、导航数据存储170以及连通性数据存储172。存储器134可以存储一个或多个处理器132可访问的信息，包括可以由(多个)处理器执行的指令138和数据136。

服务器计算系统130可以使用未图示的网络通信设备通过网络系统180与一个或多个本地计算设备102进行通信。在一些示例实施例中，导航服务提供器140可以通过网络系统180向一个或多个本地计算设备102提供导航服务。由导航服务提供器140提供的服务可以包括：基于位置的服务、到特定位置的路线生成、逐向导航指令、地理地图显示服务、卫星图像叠加服务、定位跟踪服务以及其它导航服务。用户可以向服务器计算系统130提交导航请求，而导航服务提供器140可以处理这些请求以提供所请求的导航服务。例如，用户可以发送到特定位置的指示的请求。作为响应，导航服务提供器140可以访问导航数据存储170并发送该请求和相关联的导航数据到路线生成系统142。路线生成系统142可以生成到请求的位置的一个或多个路线并发送描述一个或多个路线的信息到本地计算设备102。

在一些示例实施例中，由服务器计算系统130提供的服务可以响应于包括起点位置和目的地位置的导航请求而采用路线生成系统142以生成一个或多个规划路线。在一些示例中，路线生成系统142可以采用标准评估系统146以确定当响应于导航请求而生成路线时应考虑哪些因素。

在一些示例实施例中，导航请求可以包括一个或多个请求参数。在一些示例中，请求参数包括可以描述当生成从起点位置到目的地位置的路线时要考虑哪些因素的一个或多个路线标准。如上所述，可能路线标准可以包括距离、时间成本和连通性。

在一些示例中，标准评估系统146可以采用基于一个或多个具体连通性度量的一个或多个路线标准。例如，如果路线标准包括预测连接强度，则可以选择路线以最大化沿着路线的连接强度。因此，导航服务可以访问起点位置和目的地位置之间的多个地理区域的连通性度量数据，并选择两个位置之间的路径使得选择的路径具有所有可能路线中最高的估计连接强度。类似地，路线标准可以是基于数据吞吐量的测量。如上所述，导航服务可以选择两个点之间的致使整个路线的估计数据吞吐量最大的路线。

标准评估系统146还可以确定路线标准包括一个或多个连通性度量的最小阈值。因此，导航服务可以选择表示起点位置和目的地位置之间最短距离的路线，在该路线中沿着路线的任何点处的估计连通性测量值不降至最小阈值以下。例如，如果给定用户计算设备需要数据吞吐率为每秒10兆字节(例如，基于请求参数数据)，则导航服务可以生成路线，在该路线中估计数据吞吐率不降至每秒10兆字节以下。类似地，用户可以指示期望信号强度最小值，而导航服务可以生成确保用户的计算设备的估计连接强度将保持在该最小阈值以上的路线。

如上所述，路线生成系统142可以基于连通性度量为用户生成路线，该连通性度量是基于与用户相关联的具体计算设备定制的。这样，两个用户可以基于他们的计算设备的具体特性接收到相同目的地的不同的路线。例如，如果第一用户的计算设备具有访问第二用户的计算设备不可用的特定Wi-Fi网络的能力，则导航服务可以向第一用户建议通过与该Wi-Fi网络相关联的地理区域的路线，并向第二用户建议不同的路线。类似地，如果第一用户拥有更新的智能电话并可以使用5G技术访问网络，而第二用户拥有不具有该能力的智能电话，则即使他们具有相似的起点和目的地位置，导航服务可以为用户生成不同的建议路线。

在一些示例中，路线生成系统142可以发送多条建议路线到用户计算设备以向用户显示，每条路线是使用不同的路线选择标准生成的。用户可以基于哪些因素对于他们是最重要的来选择他们偏好的路线。在一些示例中，用户计算设备可以用表示不同路线和它们各自的标准的视觉标示来显示每个可能的路线。例如，显示器可以展示有多条路线显示的地图，每个路线具有表示该路线的一个或多个特性的相关联的标签。例如，路线A可以标有“15分钟”、路线B可以标有“+3分钟，无通行费”，以及路线C可以标有“+4分钟，无预测服务中断”。这样，用户计算设备可以简单且容易地向用户显示多条路线的路线信息。

在一些示例实施例中，导航数据存储170可存储各种导航数据。例如，导航数据存储170可以包括地图数据。在一些示例中，地图数据可以包括一系列子地图，每个子图包括包含物体(例如，建筑物或其它静态特征)、行驶路径(例如，道路、高速公路、公共交通线路、步行路径，等等)以及其它感兴趣的特征的地理区域的数据。导航数据存储170还可以包括图像数据，该图像数据与一个或多个地理区域相关联。导航数据存储还可以包括与一个或多个地理区域相关联的卫星图像数据。

在一些示例实施例中，数据收集系统144从多个本地计算设备102接收连通性数据。在一些示例中，连通性数据可以包括描述给定位置处可用的特定网络技术(例如，5G蜂窝技术、Wi-Fi，等等)、每个可用的无线网络类型的信号强度、丢包率、数据吞吐量、频带、带宽以及载波聚合信息的数据。

在一些示例中，数据收集系统144可以将具体的接收的连通性数据与具体的地理位置(例如，基于本地计算设备102在数据被捕获时的GPS坐标)相关联。在一些示例中，数据收集系统144可以将接收到的收集的连通性数据分组到一个或多个地理区域组中。这样，地理子区域可以与估计的网络连通性的一个或多个平均值相关联。

在一些示例中，数据收集系统144可分析接收的传导性数据以生成一个或多个估计连接度量。在一些示例中，传导性度量可以表示估计或平均传导性缩减或在特定地理位置处估计的数据吞吐量。该信息可以被存储在连通性数据存储172中。在一些示例中，路线生成系统142可以访问该估计连通性数据并使用它以生成基于一个或多个连通性因素的路线。

在一些示例实施例中，连通性数据存储172可以表示单个数据库。在一些示例中，连通性数据存储172表示服务器计算系统130可访问的多个不同的数据库。在一些示例中，连通性数据存储172可以包括当前用户定位和朝向数据。在一些示例中，连通性数据存储172可以包括包含用户日历数据、用户社交网络数据、用户历史行驶数据以及用户偏好数据的各种用户数据。

网络180可以是任何类型的通信网络，诸如局域网络(例如，内联网)、广域网(例如，因特网)或它们的一些组合。一般来说，可以使用各种通信协议(例如，TCP/IP、HTTP)、编码或格式(例如，HTML、XML)和/或保护方案(例如，VPN、安全HTTP、SSL)，通过使用任何类型的有线和/或无线连接的网络接口，进行本地计算设备102和服务器计算系统130之间的通信。

图2描绘根据本公开的示例实施例的示例系统。在该系统中，一个或多个设备(202-1至202-3)与远程服务器处的数据收集服务(例如，图1中的服务器计算系统130)进行交互以收集和处理网络连通性数据。应当注意的是，虽然一个或多个设备被描绘为三个不同设备(202-1，202-2和202-3)，但是单个设备可以执行图2中描绘的每个职能。此外，多个不同设备都可以在相同时间独立地或协同地执行这些职能。因此，尽管示出了三个设备，但在实践中许多设备会执行三个描绘的职能中的每个。

在该示例中，一个或多个设备可以收集关于一个或多个网络参数的数据。该网络参数数据208可以通过网络从设备202-1传输到远程服务器计算系统。网络参数数据208可以包括以下中的一个或多个：信号强度、数据吞吐量、频带、带宽以及载波聚合。

此外，计算机设备202-2可以收集关于数据传输故障的数据，包括但不限于：掉话、数据停滞、丢包以及GPS信号丢失。在一些示例中，设备202-2可以跟踪和测量每个数据传输故障。设备202-2然后可以传输关于网络参数和数据传输故障210的数据到远程计算系统。远程计算机系统然后可以存储网络参数数据(例如，连接度量和故障数据)作为网络数据204。如上所述，存储的网络数据204还可以包括描述与网络参数数据208和数据传输故障数据210的每个集合相关联的地理区域的数据。

一旦网络数据204被存储，则远程服务器系统可处理存储的网络数据204以生成网络质量数据206。在一些示例中，可以使用机器学习训练的模型生成网络质量数据206。在一些示例中，可以使用网络数据作为输入以及已知信号质量数据作为训练数据来训练机器学习训练模型。随着更多数据被接收，该模型可以被更新。

一旦生成了网络质量数据206(其表示一个或多个地理位置的一个或多个网络度量的估计质量)，该数据可以被用于估计一个或多个地理位置处的网络质量。例如，如果设备202-3向服务器计算系统发送包括一个或多个位置参数的导航请求，则服务器计算系统可以用与该请求相关联的地理区域的网络质量估计214来响应。例如，如果请求包括起点位置和目的地位置，则接收的质量数据估计214可以包括起点位置和目的地位置之间及周围的地理区域的质量数据。该估计的网络质量数据可以由设备202-2用于规划优先考虑起点位置和目的地位置之间良好网络质量的路线。

图3描绘根据本公开的示例实施例的表示用于收集网络连通性数据的系统的示例框图。该数据收集系统包括数据接收系统308、位置识别系统302、分组系统304以及度量生成系统306。

数据接收系统308可以从多个用户设备(102-1、102-2和102-N)接收网络连通性数据。如上所述，网络连通性数据包括描述具体地理位置处的网络特性的数据。此外，网络连通性数据可以包括描述以下一个或多个的数据：技术平台、信号强度、数据吞吐量、频带、带宽以及载波聚合数据。

位置识别系统302可以访问接收的网络连通性数据。网络连通性数据可以包括多个数据集合，每个数据集合描述在特定时间在一个设备上测量的连通性参数。位置识别系统302可以针对每个数据集合确定与特定数据集合相关联的具体地理位置。

分组系统304可以使用与每个数据集合相关联的地理位置以将数据集合分组到多个地理子区域中，使得多个地理子区域中的每个地理子区域可以具有多个网络连通性数据集合进行分析。度量生成系统306然后可以使用机器学习训练的模型来分析特定地理子区域的多个数据集合以生成表示该地理子区域中估计的网络连通性特性的一个或多个连通性度量。

度量生成系统306可以在连通性数据存储172中存储生成的连通性度量。在一些示例中，除了特定地理位置之外，连通性数据存储172可以包括允许数据收集系统144在特定时间和日期估计连通性度量的数据。例如，给定位置可以在清晨和深夜具有优异的连接特性，但在工作时间期间具有弱连通性。此外，给定位置可以在工作日期间具有优异的连通性，但在周末期间具有弱连通性(由于附加通信量)。

图4描绘根据本公开的示例实施例的表示用于基于收集的网络连通性数据生成导航路线的系统的示例框图。路线生成系统142可以包括请求接收系统402、标准分析系统404、参数分析系统406、度量个性化系统408、路线生成系统142以及连通性数据存储172。

请求接收系统402可以接收来自用户设备420的导航请求。导航请求可以包括起点位置、目的地位置和一个或多个请求参数。在一些示例中，请求参数可以包括关于用户的偏好和设备的设备特性(例如，设备用于无线通信的技术类型、与设备相关联的无线提供器，等等)的信息。

标准分析系统404可以从请求参数确定与路线生成相关的一个或多个标准。例如，请求参数可以包括选择的标准(例如，由用户选择的)。在其它示例中，标准分析系统404可以分析起点位置和目的地位置以确定一个或多个相关标准。

此外，标准分析系统404可以采用参数分析系统406来分析请求参数的一个或多个方面以识别一个或多个重要因素。参数分析系统406可以访问一个或多个设备特性(例如，设备类型、设备使用的技术、设备访问的网络、设备近期数据使用，等等)以及一个或多个用户特性(例如，用户的交通模式)。例如，如果参数分析系统406确定给定的设备已经具有高数据使用，则数据吞吐量标准可以比信号的整体强度的权重更重。在许多情况下，多个不同的标准可以被选择，并且可以针对它们中的每个来生成路线。

度量个性化系统408可以使用请求参数来个性化或定制为每个不同的用户设备生成的路线。这可以通过基于与用户和与请求用户设备420相关联的信息个性化给予一个或多个因素的权重来实现。路线生成系统142可以生成一条或多条路线。可以基于请求参数中请求设备的具体特性和用户特性来选择每个生成的路线。例如，两个设备可以采用不同的基础技术(例如，3G蜂窝技术与5G蜂窝技术)，并因此，估计连接强度可以在给定地理区域内变化。如此，两个不同的用户可以请求从相同起点位置到相同目的地位置的路线，并且将接收不同的生成的路线。类似地，第一用户可以具有访问特定网络的帐户(例如，订阅特定的蜂窝提供器)，并因此可以被路由以利用该特定网络。

设备的变化特性可以导致两个设备可能接收不同的路线以最大化它们的连通性的情况，这是因为它们采用的技术或与它们相关联的网络提供器导致每个地理区域的不同连通性度量。因此，为了基于连通性数据来个性化路线，系统可以首先生成特定设备的连通性简档并使用它来生成每个地理位置的个性化的连通性度量。在一些示例中，路线生成系统142可以发送一条或多条路线到用户设备420。

图5描绘根据本公开的示例实施例的示例用户界面。在该示例中，用户界面显示用户输入区域502和地理区域地图504。用户输入区域包括起点位置506(在该事例中，“弗里蒙特”)和目的地位置508(在这一事例中，“SFO国际航站楼”)的输入字段。此外，用户界面还包括交通模式指示符(例如，驾车、公共交通、步行、骑行，等等)。

显示的地图504包括在显示的地理位置中的多条行驶轨迹，包括但不限于道路、路径、轨道，等等。可以显示多条建议路线使得它们在至少一部分所显示的行驶轨迹上重叠，表示多个不同的可能路线。用户界面包括描述关于路线的一个或多个特性的注解。例如，一条路线被列为最快路线，而另一条被列为最佳覆盖范围。用户可以使用这些注解从显示的路线中选择路线。

图6描绘根据本公开的示例实施例的基于收集的网络连通性数据的路线导航的方法的示例流程图。尽管方法(600)将参照图1的服务器计算系统130进行讨论，但是可以由任何合适的计算系统执行方法(600)。

此外，为了说明和讨论的目的，图6描绘以特定顺序执行的步骤。使用本文中提供的公开内容，本领域的普通技术人员将理解的是，在不脱离本公开的范围的情况下，方法(600)的各种步骤可以以各种方式被省略、调整和/或重新排列。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以在602处从多个用户设备接收网络连通性数据，该网络连通性数据包括相关联的地理数据。网络连通性数据可以包括地理位置的网络强度数据。在一些示例中，网络强度数据可以表示为离散值或级别(例如，1和10之间的数，其中10为最高，1为最低)。

网络连通性数据可以包括特定地理位置的数据吞吐量数据。网络连通性数据可以包括地理位置的丢包率数据。网络连通性数据可以包括网络特性数据。在一些示例中，网络特性数据包括以下的一个或多个：特定地理位置处提供的识别一个或多个基础技术的信息，或者特定地理位置处提供的载波聚合能力。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以在604处使用机器学习的模型基于网络连通性数据生成多个地理区域的一个或多个连通性度量。在一些示例中，连通性度量包括以下的一个或多个：多个地理区域中的每个地理区域的预期连接强度、预期数据吞吐量或预期丢包率。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以在606处接收来自第一用户设备的导航请求，该导航请求包括目的地位置、起点位置和一个或多个请求参数。一个或多个请求参数可以包括与第一用户设备相关联的设备参数。设备参数可以包括以下的一个或多个：与第一用户设备相关联的天线数量、第一用户设备的多输入/多输出(MIMO)能力，以及与第一用户设备相关联的通信技术。一个或多个请求参数可以包括设备使用参数。

在一些示例中，设备使用参数可以包括预期数据吞吐量使用。从起点位置到目的地位置的路线至少部分地根据设备参数来确定。这样，为确保用户将保持网络连接所生成的具体路线可以基于用户设备的具体特性、用户特性以及与用户和设备相关联的具体网络进行个性化。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以在608处，至少部分地基于与沿着路线的一个或多个地理区域相关联的连通性度量来确定从起点位置到目的地位置的路线，该路线满足路线的一个或多个连接标准。在一些示例中，连接标准可以与第一用户设备可用的预期连接强度相关联，并且选择路线以最大化沿着路线的预期连接强度。

在一些示例中，连接标准可以与第一用户设备可用的预期数据吞吐量相关联，并且选择路线以最大化沿着路线的第一用户设备的预期数据吞吐量。连接标准可以包括最小阈值，并且选择路线为沿着路线的任何点处的预期连接强度不降至连接强度的最小阈值以下的最短路线。

在一些示例中，连接标准包括最小阈值，并且选择路线为沿着路线的任何点处的预期数据吞吐量不降至数据吞吐量的最小阈值以下的最短路线。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以在610处发送描述路线的数据到第一用户设备以供显示。例如，用户设备可以包括包含显示的地图的显示器。显示的地图可以包括要由用户选择的视觉上高亮的一个或多个可能路线。

在一些示例实施例中，服务器计算系统(例如，图1中的服务器计算系统130)可以发送描述一个或多个附加路线的数据到第一用户设备以供显示。在一些示例中，至少部分地基于全球定位系统信号强度数据来确定路线。例如，如果一个或多个地理区域(基于从用户设备接收的数据)被确定具有弱GPS信号强度，则可以生成路线以使得它们避开那些地理区域。

本文中讨论的技术参照服务器、数据库、软件应用和其它基于计算机的系统，以及此类系统采取的行动、发送到此类系统的信息和从此类系统发送的信息。基于计算机的系统的固有灵活性允许在组件之间或之中进行很多种可能的配置、组合以及任务和功能的划分。例如，本文中所讨论的过程可以使用单个设备或组件或者多个设备或组合工作的组件来实现。数据库和应用可以在单个系统或分布在多个系统上实现。分布式组件可以顺序地或并行地操作。

虽然已经就其各种具体示例实施例详细描述了本主题，但是提供的每个示例是作为解释，而不是对公开内容的限制。本领域技术人员获得对前述内容的理解之后可以很容易地产生对此类实施例的改动、变形和等价物。相应地，主题公开内容不排除对本主题进行包括对于一个本领域的普通技术人员来说是显而易见的此类修改、变形和/或添加。例如，示出或描述为一个实施例的部分的特征可以与另一个实施例一起使用以产生更进一步的实施例。因此，本公开的意图是涵盖这样的改动、变形和等价物。

特别地，尽管为了说明和讨论的目的，图6分别描绘以特定顺序执行的步骤，本公开的方法不限于特定示出的顺序或排列。在不脱离本公开的范围的情况下，方法5的各种步骤可以以各种方式被省略、重新排列、组合和/或调整。