CN103453914A

CN103453914A - 智能更新地图的云导航***及方法

Info

Publication number: CN103453914A
Application number: CN2012101691489A
Authority: CN
Inventors: 闫立军; 陈玺煌; 潘正祥
Original assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Current assignee: Shenzhen Graduate School Harbin Institute of Technology
Priority date: 2012-05-28
Filing date: 2012-05-28
Publication date: 2013-12-18
Anticipated expiration: 2032-05-28
Also published as: CN103453914B

Abstract

本发明提供了一种智能更新地图的云导航***及方法，该***包括：云端服务器和多个车载终端；其中，车载终端用于通过OBD采集汽车速度信息和通过GPS采集汽车位置信息，并发送给云端服务器；车载终端还将用户输入的导航指令发送给云端服务器；云端服务器用于接收并整合汽车速度信息、汽车位置信息和区域地图信息，提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中，根据所述用户输入的导航指令和存储的区域地图信息生成路径导航信息发布至对应的车载终端。本发明根据车载终端收集的信息，智能分析新增加的道路，并将其添加到地图中，从而在其后的导航中，将该道路纳入规划中，为车载终端提供更新的路径导航信息。

Description

智能更新地图的云导航***及方法

技术领域

本发明涉及GPS导航技术，更具体地说，涉及一种智能更新地图的云导航***及方法。

背景技术

现有导航***多是雇佣大量的人力采用实地考察的方式发现、添加新的公路，浪费大量人力。并且，更新之后的地图要投入使用，还需要广大用户下载。很多用户不熟悉网络或者比较繁忙的情况下，地图更新不及时，就可能导致导航失败。目前的道路导航***还没有基于云计算的智能更新地图的道路导航***。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有汽车GPS导航***的上述无法有效更新地图的缺陷，提供一种智能更新地图的云导航***及方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能更新地图的云导航***，包括：云端服务器和多个车载终端；

所述车载终端用于通过OBD采集汽车速度信息和通过GPS采集汽车位置信息，并发送给云端服务器；所述车载终端还将用户输入的导航指令发送给云端服务器；

所述云端服务器用于接收多个车载终端的汽车速度信息和汽车位置信息，提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中，并根据所述用户输入的导航指令和存储的区域地图信息生成路径导航信息发布至对应的车载终端。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航***中，所述车载终端包括：车载控制器以及与之相连的GPS模块、OBD模块、人机交互模块和网络通讯模块；

所述GPS模块用于获取汽车位置信息；

所述OBD模块用于获取汽车速度信息；

所述人机交互模块用于接收用户输入的导航指令，并显示路径导航信息给用户；

所述车载控制器用于将通过所述OBD模块采集的汽车速度信息和通过所述GPS模块采集的汽车位置信息，以及通过所述人机交互模块接收的用户输入的导航指令，通过所述网络通讯模块发送给所述云端服务器；且所述车载控制器通过所述网络通讯模块接收所述云端服务器发布的路径导航信息并在所述人机交互模块显示。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航***中，所述云端服务器包括：

数据采集模块，用于存储所述多个车载终端采集的汽车速度信息和汽车位置信息，并存储区域地图信息；

数据整合模块，用于整合汽车速度信息、汽车位置信息和区域地图信息，并提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中；

数据分析模块，用于根据所述用户输入的导航指令从所述数据整合模块中读取数据生成路径导航信息；

数据发布模块，用于将生成的路径导航信息发布至对应的车载终端。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航***中，所述数据整合模块还在区域地图信息中删除预定周期内未被使用的道路信息。

本发明还提供了一种智能更新地图的云导航方法，包括以下步骤：

车载终端通过OBD采集的汽车速度信息和通过GPS采集的汽车位置信息，并发送给云端服务器；所述车载终端还将用户输入的导航指令发送给云端服务器；

所述云端服务器接收多个车载终端的汽车速度信息和汽车位置信息，提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中，并根据所述用户输入的导航指令和存储的区域地图信息生成路径导航信息发布至对应的车载终端。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航方法中，车载终端通过以下步骤采集并交互数据：

车载控制器通过OBD模块采集汽车速度信息并通过网络通讯模块发送给所述云端服务器；

车载控制器通过GPS模块采集汽车位置信息并通过网络通讯模块发送给所述云端服务器；

车载控制器通过人机交互模块接收用户输入的导航指令并通过网络通讯模块发送给所述云端服务器；

车载控制器通过所述网络通讯模块接收云端服务器发布的路径导航信息并在所述人机交互模块显示。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航方法中，所述云端服务器通过以下步骤采集并发布信息：

通过数据采集模块存储所述多个车载终端采集的汽车速度信息和汽车位置信息，并存储区域地图信息；

通过数据整合模块整合所需的汽车速度信息、汽车位置信息和区域地图信息，并提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中；

通过数据分析模块根据所述用户输入的导航指令从所述数据整合模块中读取数据生成路径导航信息；

通过数据发布模块将生成的路径导航信息发布至对应的车载终端。

在根据本发明所述的智能更新地图的云导航方法中，所述数据整合模块还在区域地图信息中删除预定周期内未被使用的道路信息。

实施本发明的智能更新地图的云导航***及方法，具有以下有益效果：本发明可以根据车载终端收集的信息，智能分析新增加的道路，并将其添加到地图中，从而在其后的导航中，将该道路纳入规划中，为车载终端提供更新的路径导航信息。本发明还可以进一步可以将未被使用的道路如施工的道路侦测出来，在区域地图信息中进行删除，进而能够做到实时导航。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为根据本发明的智能更新地图的云导航***的优选实施例的原理框图；

图2为根据本发明的智能更新地图的云导航***中车载终端的具体框图；

图3为根据本发明的智能更新地图的云导航***中云端服务器的具体框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

本发明构思了一种智能更新地图的云导航***，其基于云计算技术,收集、整理汽车的GPS和OBD实时运行信息并结合云端服务计算，快速更新地图，并及时规划出汽车行驶的最佳路径。

请参阅图1，为根据本发明的智能更新地图的云导航***的优选实施例的原理框图。如图1所示，该实施例提供的智能更新地图的云导航***至少包括云端服务器200和多个车载终端，例如第一车载终端100-1至第N车载终端100-N。

其中，车载终端用于通过OBD采集汽车速度信息和通过GPS采集汽车位置信息，并将这些采集的车载数据发送给云端服务器200。车载终端还将用户输入的导航指令发送给云端服务器200。

云端服务器200用于接收多个车载终端的汽车速度信息和汽车位置信息，并整合多个车载终端发送的汽车速度信息、汽车位置信息和存储的区域地图信息，提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中。在本发明的另一些实施例中，云端服务器200可以对一段时间内收集的汽车位置信息和汽车速度信息进行分析，判断哪些道路是区域地图信息中未出现，并且未出现的道路在这段时间内出现超过预设次数，因此云端服务器200可以将该段道路以及车辆在该段道路上的平均速度信息添加入区域地图信息中。在本发明的另一些实施例中，云端服务器200可以对一段时间内收集的汽车位置信息和汽车速度信息进行分析，判断区域地图信息中哪些道路未被使用过，云端服务器200可以将该段道路在区域地图信息中删除。云端服务器200根据从某个车载终端接收的用户输入的导航指令提取上述整合并定期不断更新的数据生成路径导航信息。例如，根据该车载终端的当前所处的汽车位置信息和汽车速度信息，以及用户输入的导航指令中的目的地信息，从区域地图信息中建立交通路况的虚拟模型，产生路径导航信息发布至对应的车载终端。云端服务器200采用的云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式。云计算面对的是海量互联网数据。云计算以服务为中心，包括基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。云计算具有可扩展性与计算弹性，使用于动态的服务环境。例如，本发明可以根据现有运行汽车的数量和采集到的OBD数据量来决定及调整云端服务器200的云计算平台虚拟器所需的计算、内存和存储资源，并将所规划好的路径导航信息以服务的形式提供与终端客户。

本发明利用***内的多个车载终端采集海量的汽车速度信息和汽车位置信息，与云端服务器提前存储的区域地图信息进行比较，对云端服务器存储的区域地图信息进行更新并存储，为各个车载终端进行导航。当用户提出GPS导航服务申请即输入导航指令时，根据从这些整合的数据中提取出与导航指令相关的数据，例如汽车实时位置和目的地之间区域的道路的数据，建立成交通路况的虚拟模型，进而计算出最佳的路径导航信息，并向提出该导航服务申请的车载终端传输最佳的路径导航信息。

请参阅图2，为根据本发明的智能更新地图的云导航***中车载终端的具体框图。如图2所示，该车载终端100进一步包括：车载控制器110以及与之相连的OBD模块120、GPS模块130、人机交互模块140和网络通讯模块150。

其中，OBD模块120用于获取汽车速度信息。OBD是一种自动诊断汽车故障的程序，用于检测汽车发动时的运行状态。OBD从20世纪80年代兴起，美日欧开始在其生产的汽车上安装OBD。目前OBD出现了三代产品。早期的OBD没有检测功能，在20世纪90年代中期出现的OBD II具有自动检测功能，OBDIII具有利用小型车载通讯***将车辆的运行参数及所在位置自动通告的功能，但是目前仍处于研发阶段。本发明中的***可以优选采用现在市面最为普遍具有信息自动通告功能的OBD II。

GPS模块130用于获取汽车位置信息。GPS模块130通过全球定位卫星获取汽车所处位置，即汽车位置信息。GPS是利用卫星在全球范围内实时进行定位、导航的***。GPS具有全球全天候工作的特点，其定位精度高，单机定位精度优于10m，高精度的GPS精度可达厘米级和毫米级。本发明所用的GPS模块130为用于车辆导航定位的车载型GPS。

人机交互模块140用于接收用户输入的导航指令，并显示路径导航信息给用户。人机交互模块140为用户与车载终端交互的接口，用于接收用户输入的导航指令，如行驶目的地、路径选择目标等，同时接收云端服务器200提供的服务，将动态规划的最佳路径导航信息向用户展示。人机交互模块140可采用触摸屏输入、语音输入等多种输入方式，以方便用户的使用。

网络通讯模块150为汽车的车载***与外界网络连接的端口，用于向云端服务器200传输上述车载数据，同时从云端服务器200获取服务。网络通讯模块150可以为WIFI、3G等无线网络终端件或者多种技术并存的通讯设备。

车载控制器110是一嵌入式处理器，用于控制协调车载***的运行，如各模块之间的数据传输协调、优化人机交互界面等。车载控制器110用于将通过OBD模块120采集的汽车速度信息和通过GPS模块130采集的汽车位置信息，以及通过人机交互模块140接收的用户输入的导航指令，通过网络通讯模块150发送给云端服务器200。且车载控制器110还接收云端服务器200发布的路径导航信息通过人机交互模块140显示。该嵌入式处理器可选用类似ARM公司的处理器，其具有低功耗节能的特点，适用于移动通信领域。

请参阅图3，为根据本发明的智能更新地图的云导航***中云端服务器的具体框图。如图3所示，该云端服务器200进一步包括：数据采集模块210、数据整合模块220、数据分析模块230和数据发布模块240。

其中，数据采集模块210用于存储前述多个车载终端100通过OBD采集的汽车速度信息和通过GPS采集的汽车位置信息。数据采集模块210中还存储有区域地图信息。

数据整合模块220用于整合汽车速度信息、汽车位置信息和区域地图信息，并提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中。优选地，在本发明的另一些实施例中，数据整合模块220可以对一段时间内收集的汽车位置信息和汽车速度信息进行分析，判断哪些道路是区域地图信息中未出现，并且未出现的道路在这段时间内出现超过预设次数，数据整合模块220可以将该段道路以及车辆在该段道路上的平均速度信息添加入区域地图信息中。在本发明的另一些实施例中，数据整合模块220可以对一段时间内收集的汽车位置信息和汽车速度信息进行分析，判断区域地图信息中哪些道路未被使用过，数据整合模块220可以将该段道路在区域地图信息中删除。本发明在整合时可以优化数据的存储结构。国内汽车拥有量非常大，***使用期间需存储海量的车载数据，将这些车载数据全部存储于单个服务器中是不现实的，所以数据应分布于不同的服务器中。本发明可以采用分布式文件***管理存储数据，用于整合分布于不同服务器中地图信息，为所述数据分析模块提供路径规划所需的区域地图信息。分布式文件***适用于存储海量数据，可将庞大的单个数据库分割为多个中小型数据库，从而提高数据采集、处理及分析的效率。具体的数据分布方式可综合城市、城市内部的区域规划结构和车辆流动密集点等多个因素考虑以满足用户需求。如车流量大、交通枢纽区域可设多个服务器，反之不设或设一个服务器以实际性地，不浪费资源地满足用户需求。云计算的分布式存储技术主要有谷歌公司的非开源分布式文件***GFS和Apache软件基金会支持的Hadoop开源项目中的HDFS。本发明可以优选采用Hadoop的HDFS，其具有高容错性、的特点，可部署在廉价的硬件上并提供高吞吐量的数据访问，适用于海量数据的存储管理。本发明根据车辆的出发地与目的地位置信息分析汽车在行驶期间可能经过的区域，并得知需整合哪些服务器中的数据用于数据分析模块230计算最佳路径。通过一段时间的运行，***也将依据用户群的行车习惯优化数据的存储结构。

数据分析模块230用于根据用户输入的导航指令从数据整合模块220中读取数据生成路径导航信息。数据分析模块230在计算最佳路径导航信息时，根据OBD所搜集的汽车运行实时参数建立道路的实时路况模型。例如，根据当时汽车群体的运行情况如每辆车的车速、所处位置等参数建立交通路况建立道路的实时路况模型。最后基于这些信息采用多目标优化方法，结合道路路况及区域地图信息，根据用户的实际需求，建立优化模型，推算出路径导航信息，提供智能的GPS导航服务。也就是说，数据整合模块220记录行驶在道路上每辆汽车的实时车速、所处位置等信息，数据分析模块230根据这些信息建立交通路况的虚拟模型：如果某条道路的汽车平均车速小于某个阈值，则说明该道路交通阻塞；如果某条道路的汽车平均车速大于某个阈值，说明该道路交通通畅。为符合实际情况，模型可综合考虑车速、车流量等多个参数信息以判断道路路况。结合道路路况信息及区域地图等相关信息，数据分析模块230可以利用多目标优化技术计算出最佳的路径导航信息。例如，如果道路路况信息良好、车流量小、行驶路程短，选择路径时优选该道路；反之，如果道路路况信息差、车流量大、行驶路程长，则选择路径时次选。同时多目标的选择可根据用户的需求做动态调整，在道路路况好的前提下，旅游出行可优先考虑景点多的道路，长途出行可考虑路程短、加油站点多的道路，为用户提供智能的GPS导航服务。

数据发布模块240用于将计算出的路径导航信息发布至对应的车载终端100。

本发明还相应提供了一种基于云端服务的智能GPS路径规划方法，包括以下步骤：

首先，车载终端通过OBD采集的汽车速度信息和通过GPS采集的汽车位置信息，并发送给云端服务器。车载终端还将用户输入的导航指令发送给云端服务器。车载终端可以采用前述图2中的各个功能模块实现，因此车载终端可以通过以下步骤采集并发送数据：车载控制器通过OBD模块采集汽车速度信息并通过网络通讯模块发送给云端服务器；车载控制器通过GPS模块采集汽车位置信息并通过网络通讯模块发送给云端服务器；车载控制器通过人机交互模块接收用户输入的导航指令并通过网络通讯模块发送给云端服务器。

随后，云端服务器接收多个车载终端的汽车速度信息和汽车位置信息，提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中，并根据所述用户输入的导航指令和存储的区域地图信息生成路径导航信息发布至对应的车载终端。其中，云端服务器可以采用前述图3中的各个功能模块实现，因此云端服务器可以通过以下步骤采集并发布信息：通过数据采集模块存储所述多个车载终端采集的汽车速度信息和汽车位置信息，并存储区域地图信息，可以采用分布式文件***管理存储数据；通过数据整合模块整合汽车速度信息、汽车位置信息和区域地图信息，并提取新增的道路信息添加至存储的区域地图信息中；通过数据分析模块根据所述用户输入的导航指令从所述数据整合模块中读取数据生成路径导航信息；通过数据发布模块将生成的路径导航信息发布至对应的车载终端。最后，车载终端可以通过车载控制器接收云端服务器发布的路径导航信息通过人机交互模块显示。

综上所述，实施本发明的智能更新地图的云导航***可以根据车载终端收集的信息，智能分析新增加的道路，并将其添加到地图中，从而在其后的导航中，将该道路纳入规划中；或者进一步可以将未被使用的道路如施工的道路侦测出来，在区域地图信息中进行删除，进而能够做到实时导航。

本发明是根据特定实施例进行描述的，但本领域的技术人员应明白在不脱离本发明范围时，可进行各种变化和等同替换。此外，为适应本发明技术的特定场合或材料，可对本发明进行诸多修改而不脱离其保护范围。因此，本发明并不限于在此公开的特定实施例，而包括所有落入到权利要求保护范围的实施例。

Claims

1.一种智能更新地图的云导航***，其特征在于，包括：云端服务器和多个车载终端；

2.根据权利要求1所述的智能更新地图的云导航***，其特征在于，所述车载终端包括：车载控制器以及与之相连的GPS模块、OBD模块、人机交互模块和网络通讯模块；

所述GPS模块用于获取汽车位置信息；

所述OBD模块用于获取汽车速度信息；

3.根据权利要求1所述的智能更新地图的云导航***，其特征在于，所述云端服务器包括：

4.根据权利要求根据权利要求1所述的智能更新地图的云导航***，其特征在于，所述数据整合模块还在区域地图信息中删除预定周期内未被使用的道路信息。

5.一种智能更新地图的云导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的智能更新地图的云导航方法，其特征在于，车载终端通过以下步骤采集并交互数据：

7.根据权利要求5所述的智能更新地图的云导航方法，其特征在于，所述云端服务器通过以下步骤采集并发布信息：

8.根据权利要求5所述的智能更新地图的云导航方法，其特征在于，所述数据整合模块还在区域地图信息中删除预定周期内未被使用的道路信息。