CN105466441A - 一种车载导航装置与导航方法 - Google Patents
一种车载导航装置与导航方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105466441A CN105466441A CN201510881963.1A CN201510881963A CN105466441A CN 105466441 A CN105466441 A CN 105466441A CN 201510881963 A CN201510881963 A CN 201510881963A CN 105466441 A CN105466441 A CN 105466441A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- summit
- accessed
- navigation
- road network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
- G01C21/30—Map- or contour-matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3446—Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags, using precalculated routes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明提供一种车载导航方法,该方法包括以下步骤:步骤1、获取GIS地图数据,并据此生成数字路网地图加载到车载导航终端;步骤2、车载导航终端的显示器上显示所述数字路网地图,并获取当前的地理位置信息;步骤3、车载导航终端接受用户指令获取用户的导航目的地信息;步骤4、车载导航终端根据所述目的地信息以及当前的地理位置信息采用深度优先遍历算法来规划出发地到目的地的导航路径。本发明提供的车载导航方法采用基于数字路网地图的深度优先遍历算法来实现导航路径计算,可快速精确地进行导航路径的规划。
Description
技术领域
本发明涉及导航设备技术领域,具体而言涉及一种车载导航装置。
背景技术
随着汽车产业的发展,汽车已经成为人们主要的交通出行工具。与此同时,汽车开始成为大众化消费品,汽车消费群体在不断第扩张。消费者在拥有汽车的同时,对汽车的要求也越来越高,汽车导航是提高汽车驾驶体验和交通出行规划的便利性的一个重要方面。
车载导航仪一般能够帮助用户准确定位当前位置,并且根据既定的目的地来计算形成,通过地图显示和语音提示两种方式来引导用户行至目的地的辅助设备。车载导航仪的运行主要依赖全球定位***(GlobalPositioningSystem,简称GPS)进行。GPS是由空间卫星、地面监控和用户接收等三大部分组成。在太空中有24颗卫星组成一个分布网络,分别分布在6条离地面2万公里、倾斜角为55°的地球准同步轨道上,每条轨道上有4颗卫星。GPS卫星每隔12小时绕地球一周,使地球上任一地点能够同时接收7~9颗卫星的信号。地面共有1个主控站和5个监控站负责对卫星的监视、遥测、跟踪和控制。它们负责对每颗卫星进行观测,并向主控站提供观测数据。主控站收到数据后,计算出每颗卫星在每一时刻的精确位置,并通过3个注入站将它传送到卫星上去,卫星再将这些数据通过无线电波向地面发射至用户接收端设备。
发明内容
本发明目的在于提供一种车载导航方法,包括:
步骤1、获取GIS地图数据,并据此生成数字路网地图加载到车载导航终端;
步骤2、车载导航终端的显示器上显示所述数字路网地图,并获取当前的地理位置信息;
步骤3、车载导航终端接受用户指令获取用户的导航目的地信息;
步骤4、车载导航终端根据所述目的地信息以及当前的地理位置信息采用深度优先遍历算法来规划出发地到目的地的具有权重的可选路径,前述可选路径以时间作为权重,并且可选路径的路径权重满足设定的范围;
步骤5、输出路径权重最小的N条可选路径,5≥N≥3,反馈给用户。
进一步的实施例中,前述方法中,在步骤3中,所述的导航目的地信息包括导航目的地的路网位置信息。
进一步的实施例中,前述方法中,在步骤3中,所述的导航目的地信息包括导航目的地的名称信息,并且在步骤4中匹配该名称信息所对应的路网位置信息。
进一步的实施例中,前述步骤1中,所述数字路网地图的生成包括以下步骤:
在GIS地图中,以每个路口作为顶点,以每个路段作为边,构建一个有向图,在该有向图中,对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,并且,对于给定的任意两个顶点,存在2点之间的一条简单路径,该简单路径是指路径上经过的各个顶点均不互相重复;
以所述有向图中的所有路段ID、路段的上游路口、路段的下游路口信息来存储该图,其中,上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段是图的边。
进一步的实施例中,前述步骤4中的具体实现包括:
根据当前的地理位置信息在所述数字路网地图上找到该位置最邻近的顶点v;
从数字路网地图的顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到;
若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述步骤,直到图中所有的顶点均被访问到;
找到所有从顶点v出发,到达导航目的地d的所有路径;
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围。
进一步实施例中,前述步骤4中,深度优先遍历图的过程包括:
设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y):若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边;
上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止,此时,若x不是出发点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和出发点有路径相通的顶点即从出发点可达的所有顶点都已被访问过,若图是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。
进一步的实施例中,前述方法更加包括以下步骤:
根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
本发明目的在于提供一种车载导航装置,包括:
显示单元,被设置用于提供地图以及导航路径写可视表征;
语音提示单元,被设置用于提供导航路径的语音反馈;
输入单元,被设置用于接收用户的指令;
地图数据库,被设置用于存储数字路网地图;
网络连接单元,被设置用于将导航单元连接至网络;
定位单元,被设置用于获取车载导航装置当前的地理位置信息;
存储器;
一个或多个处理器;
一个或多个模块,该一个或多个模块被存储在所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个模块包括用于执行下述处理的模块:
用于根据GIS地图数据生成数字路网地图的模块;
用于根据定位单元获取到的地理位置信息以及用户通过输入单元输入的目的地,并基于所述数字路网地图采用深度优先遍历算法规划出发地到目的地的导航路径的模块。
进一步的实施例中,所述一个或多个模块更加包括用于执行下述处理的模块:
用于根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈的模块:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
应当理解,前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外,所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见,或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
附图不意在按比例绘制。在附图中,在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见,在每个图中,并非每个组成部分均被标记。现在,将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例,其中:
图1是根据本发明某些实施例的车载导航方法的实现流程示意图。
图2是深度优先遍历算法的原理图。
图3是根据本发明某些实施例的深度优先遍历算法的一个示例性实现的示意图。
图4是根据本发明某些实施例的车载导航装置的原理框图。
具体实施方式
为了更了解本发明的技术内容,特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
在本公开中参照附图来描述本发明的各方面,附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解,上面介绍的多种构思和实施例,以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施,这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外,本发明公开的一些方面可以单独使用,或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
结合图1所示,根据本发明的实施例,一种车载导航方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤1、获取GIS地图数据,并据此生成数字路网地图加载到车载导航终端;
步骤2、车载导航终端的显示器上显示所述数字路网地图,并获取当前的地理位置信息;
步骤3、车载导航终端接受用户指令获取用户的导航目的地信息;
步骤4、车载导航终端根据所述目的地信息以及当前的地理位置信息采用深度优先遍历算法来规划出发地到目的地的具有权重的可选路径,前述可选路径以时间作为权重,并且可选路径的路径权重满足设定的范围;
步骤5、输出路径权重最小的N条可选路径,5≥N≥3,反馈给用户。
在一些例子中,例如用户输入的目的地可以是某一个具体的路网位置信息,例如长江路99号;当然也可以是一些路网中目的地名称信息,例如卡洛斯公寓,对应地,在这一城市的路网中可以一一对应地匹配到这一名称/建筑物所在的地理位置,例如该公寓即位于长江路100号。
应当理解,如果用户输入的导航目的地为目的地名称信息,则需要在步骤4中匹配该名称信息所对应的路网位置信息,从而进行导航路径的规划。
在一些例子中,前述步骤1中,所述数字路网地图的生成包括以下步骤:
在GIS地图中,以每个路口作为顶点,以每个路段作为边,构建一个有向图,在该有向图中,对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,并且,对于给定的任意两个顶点,存在2点之间的一条简单路径,该简单路径是指路径上经过的各个顶点均不互相重复;
以所述有向图中的所有路段ID、路段的上游路口、路段的下游路口信息来存储该图,其中,上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段是图的边。
本实施例中,我们定义了数字路网地图的基本数据:
图:一个图可以由2个集合来定义,一个是点的集合,一般称为顶点(Vertex);另一个集合是连接2个顶点的边的集合,一般称为边(Edge)。图的定义为:Graph=(V,E),V是所有顶点的有穷非空集合,E是顶点之间关系的有穷集合边集。
路径(Path):在图G=(V,E)中,若从顶点vi出发,经过一系列的顶点vp1,vp2,…,vpm,最后到达顶点vj,则称顶点序列(vi,vp1,vp2,…,vpm,vj)为顶点vi到顶点vj的路径。
简单路径:若路径上经过的各个顶点均不互相重复,则称这样的路径为简单路径。
强连通图:在有向图中,若对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,则称此图是强连通图。
同时,前述有向图的存储,我们采用数字路网中的MD_SEGMENT表中部分字段来保存。
SEGMENT_ID路段ID
INTERSECTION_UPSTARE道路上游路口
INTERSECTION_DOWNSTARE道路下游路口
其中上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段则是图的边。
在进一步的例子中,前述步骤4中的具体实现包括:
根据当前的地理位置信息在所述数字路网地图上找到该位置最邻近的顶点v;
从数字路网地图的顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到;
若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述步骤,直到图中所有的顶点均被访问到;
找到所有从顶点v出发,到达导航目的地d的所有路径;
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围。
结合图2所示,前述步骤4中,深度优先遍历图的过程包括:
设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y):若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边;
上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止,此时,若x不是出发点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和出发点有路径相通的顶点即从出发点可达的所有顶点都已被访问过,若图是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。
下面我们更加具体地对前述实施例的一些具体实现及其原理进行进一步说明
我们定义了图的深度优先遍历递归算法:
1、假设初始状态是图的所有顶点均没有被访问,则从图的某个点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到。
2、若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述1的步骤,直到图中所有的顶点均被访问到。
前述深度优先搜索过程如下:
设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y)。若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时,若x不是源点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过,若图G是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。
结合图2,深度优先搜索的一个示例性实现包括:
1、首先访问A点,将其标为已访问,接着从其未被访问的邻接点C出发继续搜索。
2、访问C点并将其标记为已访问。依次类推,继续访问顶点B,G,F,D。
3、访问D后,由于D的所有邻接点均已被访问,因此回退到上一个访问点F,检测其有无未被访问的邻接点。若有继续深度搜索;若没有,继续会退到F的上一个访问点G。
4、由于F还有未被访问邻接点E,所以继续访问E,然后依次回退到F,G,B,C,A。直到访问结束。
5、得到深度优先遍历顺序为:A,C,B,G,F,D,E。
结合图3所示,整个图的深度优先遍历的路径遍历可以使用下述过程来描述:使用邻接矩阵表示无向图,如果两个顶点之间有边,对应的邻接矩阵相应位置的值为1,否则为0。设置有一个变量partialPath存储当前这一层的已经遍历的点构成的路径。当partialPath的最后一个点就是终点时得到一条可行路径;返回。否则,找到partialPath中最后一个点的可达节点,找打这些节点中不属于partialPath路径的点。从这些点的第一个点开始加入partialPath后得到新的partialPath,递归调用遍历算法。
结合图3所示,进一步说明深度优先遍历的路径遍历的一个示例性实现。
如图3所示,图的邻接矩阵:Graph,如下:
0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
假设我们要找出结点3到结点6的所有路径,那么,我们就设结点4为起点,结点7为终点。我们需要的存储结构有:一个保存路径的栈、一个保存已标记结点的数组,那么找到结点3到结点6的所有路径步骤如下:
functionpossiablePaths=findPath(Graph,[4],7,0)
1.找到当前路径的最后一个点4。
2.找到从4出发的所有可达点[2,8]
3.判断若4是终点,则得到一条路径,返回。否则
4.从[2,8]中的第一个点开始,2不是终点,且2不在当前路径中。把2加入到当前路径,得[4,2]。4到2的权重=1。
5.递归调用findPath(Graph,[4,2],7,1)。
6.当前路径的最后一个点是2,找到从2出发的所有可达点[4,5,1]
7.2不是终点,从[4,5,1]中找到第一个开始点4,4不是终点,但是在当前路径中,剔除4.
8.第二个点5,5不是终点,也不在当前路径,将5加入当前路径,得到[4,2,5],2到5的权重=1
9.递归调用findPath(Graph,[4,2,5],7,2).
10.当前路径的最后一个点是5,找到从5出发的所有可达点[2,8]
11.5不是终点,从[2,8]中找到第一个点2,2不是终点,但2在当前路径中,剔除2.
12.第二个点8,8不是终点,也不在当前路径中,将8加入当前路径,得到[4,2,5,8],5到8的权重=1
13.递归调用findPath(Graph,[4,2,5,8],7,3)
14.当前路径最后一个点是8,找到从8出发的所有可达点[5,4]
15.8不是终点,从[5,4]中找到第一个点5,5不是终点,但是5在当前路径中,剔除5
16.第二点4,4不是终点,但是4在当前路径中,剔除4.没有其余点了。该次findPath(Graph,[4,2,5,8],7,3)结束,返回上一层调用。
17.上一层中除了8没有别的点了,上一层的findPath(Graph,[4,2,5],7,2)结束,返回上一层调用。
18.上一层中还有第三个点1,1不在当前路径[4,2]中,且1不是终点。2到1的权重=1
19.递归调用findPath(Graph,[4,2,1],7,2)
20.当前路径的最后一个点是1,找到1出发的所有可达点[2,3]
21.1不是终点,从[2,3]中选第一个点2,2不是终点,但2在当前路径中,剔除2
22.第二个点3,3不是终点,也不在当前路径中。1到3的权重=1
23.递归调用findPath(Graph,[4,2,1,3],7,3)
24.当前路径的最后一个点是3,找到3出发的所有可达点[1,6,7]
25.3不是终点,从[1,6,7]中取第一个点1,1不是终点,但1在当前路径。剔除
26.取第二个点6,6不是终点,6不在当前路径,3到6的权重=1
27.递归调用findPath(Graph,[4,2,1,3,6],7,4)
28.当前路径最后一个点是6,找到6的所有可达点[3,7]
29.6不是终点,从[3,7]中选第一个点3,3不是终点,但3在当前路径中,剔除
30.第二点7,7是终点,得到新的路径。从6到7的权重=1.新路径为4,2,1,3,6,7;权重=5.
31.没有其余可达点,该层递归结束,返回上一层
32.上一层还有一个点7,7是终点,找到新路径,从3到7的权重=1.新路径为4,2,1,3,7;权重=4.
33.没有其余的可达点,该层递归结束,返回上一层
34.上一层没有其余可达点,该层递归结束,返回上一层
35.上一层没有其余可达点,该层递归结束,返回上一层
36.该层的当前路径是[4],还有一个可达点8,把8加入到当前路径,4到8的权重=1
37.递归调用findPath(Graph,[4,8],7,1)
38.重复6到35的过程得到2条新的路径:
4,8,5,2,1,3,7;权重=6
4,8,5,2,1,3,6,7;权重=7
由此,我们可以得到遍历路径的结果,如下表所示:
在更进一步的实施例中,前述方法更加包括以下步骤:
根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
前述导航模式,例如最短距离、最短时间、躲避拥堵、高速有限、不走高速等等。
结合图4所示,本发明还提出一种车载导航装置,包括:
显示单元,被设置用于提供地图以及导航路径写可视表征;
语音提示单元,被设置用于提供导航路径的语音反馈;
输入单元,被设置用于接收用户的指令;
地图数据库,被设置用于存储数字路网地图;
网络连接单元,被设置用于将导航单元连接至网络;
定位单元,被设置用于获取车载导航装置当前的地理位置信息;
存储器;
一个或多个处理器;
一个或多个模块,该一个或多个模块被存储在所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,以实现车载导航。
如图4所示,所述一个或多个模块包括用于执行下述处理的模块:
用于根据GIS地图数据生成数字路网地图的模块;
用于根据定位单元获取到的地理位置信息以及用户通过输入单元输入的目的地,并基于所述数字路网地图采用深度优先遍历算法规划出发地到目的地的导航路径的模块。
在一些优选的例子中,所述一个或多个模块更加包括用于执行下述处理的模块:
用于根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈的模块:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
结合图1、图2以及图3所示的例子,前述用于根据GIS地图数据生成数字路网地图的模块被设置成采用下述方式实现:
在GIS地图中,以每个路口作为顶点,以每个路段作为边,构建一个有向图,在该有向图中,对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,并且,对于给定的任意两个顶点,存在2点之间的一条简单路径,该简单路径是指路径上经过的各个顶点均不互相重复;
以所述有向图中的所有路段ID、路段的上游路口、路段的下游路口信息来存储该图,其中,上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段是图的边;
结合图1、图2以及图3所示的例子,所述用于根据定位单元获取到的地理位置信息以及用户通过输入单元输入的目的地,并基于所述数字路网地图采用深度优先遍历算法规划出发地到目的地的导航路径的模块被设置成采用下述方式实现:
根据当前的地理位置信息在所述数字路网地图上找到该位置最邻近的顶点v;
从数字路网地图的顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到;
若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述步骤,直到图中所有的顶点均被访问到;
找到所有从顶点v出发,到达导航目的地d的所有路径;
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围。
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围。
最后,输出路径权重最小的N条可选路径,反馈给用户。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者,在不脱离本发明的精神和范围内,当可作各种的更动与润饰。因此,本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
Claims (10)
1.一种车载导航方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤1、获取GIS地图数据,并据此生成数字路网地图加载到车载导航终端;
步骤2、车载导航终端的显示器上显示所述数字路网地图,并获取当前的地理位置信息;
步骤3、车载导航终端接受用户指令获取用户的导航目的地信息;
步骤4、车载导航终端根据所述目的地信息以及当前的地理位置信息采用深度优先遍历算法来规划出发地到目的地的具有权重的可选路径,前述可选路径以时间作为权重,并且可选路径的路径权重满足设定的范围;
步骤5、输出路径权重最小的N条可选路径,5≥N≥3,反馈给用户。
2.根据权利要求1所述的车载导航方法,其特征在于,前述方法中,在步骤3中,所述的导航目的地信息包括导航目的地的路网位置信息。
3.根据权利要求1所述的车载导航方法,其特征在于,前述方法中,在步骤3中,所述的导航目的地信息包括导航目的地的名称信息,并且在步骤4中匹配该名称信息所对应的路网位置信息。
4.根据权利要求1所述的车载导航方法,其特征在于,前述步骤1中,所述数字路网地图的生成包括以下步骤:
在GIS地图中,以每个路口作为顶点,以每个路段作为边,构建一个有向图,在该有向图中,对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,并且,对于给定的任意两个顶点,存在2点之间的一条简单路径,该简单路径是指路径上经过的各个顶点均不互相重复;
以所述有向图中的所有路段ID、路段的上游路口、路段的下游路口信息来存储该图,其中,上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段是图的边。
5.根据权利要求4所述的车载导航方法,其特征在于,前述步骤4中的具体实现包括:
根据当前的地理位置信息在所述数字路网地图上找到该位置最邻近的顶点v;
从数字路网地图的顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到;
若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述步骤,直到图中所有的顶点均被访问到;
找到所有从顶点v出发,到达导航目的地d的所有路径;
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围。
6.根据权利要求5所述的车载导航方法,其特征在于,前述步骤4中,深度优先遍历图的过程包括:
设x是当前被访问顶点,在对x做过访问标记后,选择一条从x出发的未检测过的边(x,y):若发现顶点y已访问过,则重新选择另一条从x出发的未检测过的边,否则沿边(x,y)到达未曾访问过的y,对y访问并将其标记为已访问过;然后从y开始搜索,直到搜索完从y出发的所有路径,即访问完所有从y出发可达的顶点之后,才回溯到顶点x,并且再选择一条从x出发的未检测过的边;
上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止,此时,若x不是出发点,则回溯到在x之前被访问过的顶点;否则图中所有和出发点有路径相通的顶点即从出发点可达的所有顶点都已被访问过,若图是连通图,则遍历过程结束,否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点,进行新的搜索过程。
7.根据权利要求1所述的车载导航方法,其特征在于,前述方法更加包括以下步骤:
根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
8.一种车载导航装置,其特征在于,包括:
显示单元,被设置用于提供地图以及导航路径写可视表征;
语音提示单元,被设置用于提供导航路径的语音反馈;
输入单元,被设置用于接收用户的指令;
地图数据库,被设置用于存储数字路网地图;
网络连接单元,被设置用于将导航单元连接至网络;
定位单元,被设置用于获取车载导航装置当前的地理位置信息;
存储器;
一个或多个处理器;
一个或多个模块,该一个或多个模块被存储在所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个模块包括用于执行下述处理的模块:
用于根据GIS地图数据生成数字路网地图的模块;
用于根据定位单元获取到的地理位置信息以及用户通过输入单元输入的目的地,并基于所述数字路网地图采用深度优先遍历算法规划出发地到目的地的导航路径的模块。
9.根据权利要求8所述的车载导航装置,其特征在于,所述一个或多个模块更加包括用于执行下述处理的模块:
用于根据用户预先设定的导航模式,决定导航路径,并且通过下述至少一种方式反馈的模块:
以语音提示方式反馈给用户;
在车载导航终端的显示屏上显示导航路径的可视表征。
10.根据权利要求8所述的车载导航装置,其特征在于,所述用于根据GIS地图数据生成数字路网地图的模块被设置成采用下述方式实现:
在GIS地图中,以每个路口作为顶点,以每个路段作为边,构建一个有向图,在该有向图中,对于每一对顶点vi和vj,都存在一条从vi到vj的路径和一条从vj到vi的路径,并且,对于给定的任意两个顶点,存在2点之间的一条简单路径,该简单路径是指路径上经过的各个顶点均不互相重复;
以所述有向图中的所有路段ID、路段的上游路口、路段的下游路口信息来存储该图,其中,上游路口和下游路口分别代表了图的顶点,路段是图的边;
并且,所述用于根据定位单元获取到的地理位置信息以及用户通过输入单元输入的目的地,并基于所述数字路网地图采用深度优先遍历算法规划出发地到目的地的导航路径的模块被设置成采用下述方式实现:
根据当前的地理位置信息在所述数字路网地图上找到该位置最邻近的顶点v;
从数字路网地图的顶点v出发,访问此顶点,然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图,直到所有与v有通路的顶点都被访问到;
若此时图中还有未被访问的顶点,则选择该未被访问的顶点为起点,重复上述步骤,直到图中所有的顶点均被访问到;
找到所有从顶点v出发,到达导航目的地d的所有路径;
在前述所有的路径中,每条路径以时间为权重,所得的可选路径的路径权重满足设定的范围;
最后,输出路径权重最小的N条可选路径,反馈给用户。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510881963.1A CN105466441A (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 一种车载导航装置与导航方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510881963.1A CN105466441A (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 一种车载导航装置与导航方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105466441A true CN105466441A (zh) | 2016-04-06 |
Family
ID=55604396
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510881963.1A Pending CN105466441A (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 一种车载导航装置与导航方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105466441A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106643779A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-05-10 | 合肥工业大学 | 一种基于改进的连通图遍历算法的路径图生成方法 |
CN106871917A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 深圳充电网科技有限公司 | 一种电动车路线规划方法及装置 |
CN111947676A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-17 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 快递路径规划方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113469610A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-10-01 | 南京邮电大学 | 一种基于骑手平均等餐时间的最短路径优化方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1734238A (zh) * | 2005-09-15 | 2006-02-15 | 北京工业大学 | 中心控制式车载导航***两阶段多路径优化方法 |
CN101246021A (zh) * | 2007-12-18 | 2008-08-20 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种智能导航的实现方法、设备及*** |
CN101334289A (zh) * | 2007-06-29 | 2008-12-31 | 通用汽车环球科技运作公司 | 燃料成本预测器*** |
CN101349566A (zh) * | 2007-07-19 | 2009-01-21 | 康佳集团股份有限公司 | 一种车辆实时导航方法及*** |
CN102128630A (zh) * | 2010-01-14 | 2011-07-20 | 歌乐株式会社 | 导航方法和导航仪 |
CN102176283A (zh) * | 2011-01-07 | 2011-09-07 | 重庆大学 | 一种简化交通路网模型及基于此模型的导航方法 |
CN103528585A (zh) * | 2013-09-26 | 2014-01-22 | 中北大学 | 一种不等距分割可通行区域的路径规划方法 |
CN103759735A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-30 | 公安部沈阳消防所 | 面向消防车辆的导航*** |
-
2015
- 2015-12-04 CN CN201510881963.1A patent/CN105466441A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1734238A (zh) * | 2005-09-15 | 2006-02-15 | 北京工业大学 | 中心控制式车载导航***两阶段多路径优化方法 |
CN101334289A (zh) * | 2007-06-29 | 2008-12-31 | 通用汽车环球科技运作公司 | 燃料成本预测器*** |
CN101349566A (zh) * | 2007-07-19 | 2009-01-21 | 康佳集团股份有限公司 | 一种车辆实时导航方法及*** |
CN101246021A (zh) * | 2007-12-18 | 2008-08-20 | 深圳市同洲电子股份有限公司 | 一种智能导航的实现方法、设备及*** |
CN102128630A (zh) * | 2010-01-14 | 2011-07-20 | 歌乐株式会社 | 导航方法和导航仪 |
CN102176283A (zh) * | 2011-01-07 | 2011-09-07 | 重庆大学 | 一种简化交通路网模型及基于此模型的导航方法 |
CN103528585A (zh) * | 2013-09-26 | 2014-01-22 | 中北大学 | 一种不等距分割可通行区域的路径规划方法 |
CN103759735A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-30 | 公安部沈阳消防所 | 面向消防车辆的导航*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
陈慧南: "《数据结构 C语言描述 》", 31 July 2015, 西安电子科技大学出版社 * |
隋亚刚等: "《城市道路***编码方法及其应用 》", 30 June 2009, 中国铁道出版社 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106643779A (zh) * | 2016-09-29 | 2017-05-10 | 合肥工业大学 | 一种基于改进的连通图遍历算法的路径图生成方法 |
CN106643779B (zh) * | 2016-09-29 | 2019-07-19 | 合肥工业大学 | 一种基于改进的连通图遍历算法的路径图生成方法 |
CN106871917A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 深圳充电网科技有限公司 | 一种电动车路线规划方法及装置 |
CN111947676A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-17 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 快递路径规划方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN111947676B (zh) * | 2020-08-11 | 2021-04-30 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 快递路径规划方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN113469610A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-10-01 | 南京邮电大学 | 一种基于骑手平均等餐时间的最短路径优化方法 |
CN113469610B (zh) * | 2021-05-28 | 2023-06-02 | 南京邮电大学 | 一种基于骑手平均等餐时间的最短路径优化方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105352522A (zh) | 一种基于位置实时更新的车载导航装置与导航方法 | |
CN105628044A (zh) | 基于位置实时更新与路段属性的车载导航装置与导航方法 | |
CN106643783B (zh) | 基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法 | |
US7349799B2 (en) | Apparatus and method for processing traffic information | |
US8949021B2 (en) | Probe data processing | |
CN108253973B (zh) | 高精度地图和标准地图关联的方法及装置 | |
CN105547308A (zh) | 基于数字路网地图与深度优先遍历的导航方法与装置 | |
CN105466441A (zh) | 一种车载导航装置与导航方法 | |
US8935096B2 (en) | Apparatus for fast path search by learning heuristic function and method thereof | |
CN104602185A (zh) | 一种定位方法及装置 | |
CN101865694B (zh) | 导航终端和导航方法 | |
US20150215736A1 (en) | Creation of a geofence | |
US9467806B2 (en) | Improvements related to tracking moving objects | |
CN105122913A (zh) | 对设备位置报告频率的动态确定 | |
CN102506853A (zh) | 路径规划法方法、导航方法、位置服务设备及服务器 | |
WO2021238283A1 (zh) | 定位方法和定位装置 | |
WO2016095352A1 (zh) | 逆向导航方法及移动终端 | |
CN106028444A (zh) | 预测移动终端位置的方法及装置 | |
US20210310822A1 (en) | Map display device and map display method | |
CN105004343A (zh) | 室内无线导航***及方法 | |
CN101769748B (zh) | 导航终端和导航方法 | |
CN105869512A (zh) | 多信息的混杂度量地图建图方法和装置 | |
CN103778233A (zh) | 兴趣点的标注方法和装置 | |
US20100161210A1 (en) | Method of Determining a Rendezvous and Related Personal Navigation Device | |
CN113607182A (zh) | 一种车辆行驶路线导航方法、装置、存储介质及终端 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 210012 room 627, Ning Shuang Road, Yuhuatai District, Nanjing, Jiangsu, 627 Applicant after: Ho whale cloud computing Polytron Technologies Inc Address before: 210012 No. 68 Bauhinia Road, Yuhuatai District, Jiangsu, Nanjing Applicant before: ZTEsoft Technology Co., Ltd. |
|
CB02 | Change of applicant information | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160406 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |